JPH0733275Y2 - エンベロ−プ近似装置 - Google Patents
エンベロ−プ近似装置Info
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- JPH0733275Y2 JPH0733275Y2 JP1986170537U JP17053786U JPH0733275Y2 JP H0733275 Y2 JPH0733275 Y2 JP H0733275Y2 JP 1986170537 U JP1986170537 U JP 1986170537U JP 17053786 U JP17053786 U JP 17053786U JP H0733275 Y2 JPH0733275 Y2 JP H0733275Y2
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Description
【考案の詳細な説明】 ［考案の技術分野］ この考案は楽音のエンベロープデータにて表現されるエ
ンベロープ波形を近似するエンベロープ近似装置に関す
る。
ンベロープ波形を近似するエンベロープ近似装置に関す
る。
［背景］ 従来、電子楽器において、自然楽器音をシュミレートす
る音を作成する場合、楽音波形を構成する各種の要素や
パラメータをいろいろと変えてみることによって行われ
る。すなわち、作成者はいったんパラメータを設定した
後、そのパラメータによる楽音を試聴してみて望ましく
なければ、再度パラメータを設定し直す。この場合、電
子楽器音を自然楽器音に近づける有効なアプローチは存
在せず、作成者は試行錯誤をくり返す、というプロセス
を経なければならない。しかも、使用するパラメータの
制約から、十分、自然楽器音に近い音を得ることは困難
な場合が少なくない。
る音を作成する場合、楽音波形を構成する各種の要素や
パラメータをいろいろと変えてみることによって行われ
る。すなわち、作成者はいったんパラメータを設定した
後、そのパラメータによる楽音を試聴してみて望ましく
なければ、再度パラメータを設定し直す。この場合、電
子楽器音を自然楽器音に近づける有効なアプローチは存
在せず、作成者は試行錯誤をくり返す、というプロセス
を経なければならない。しかも、使用するパラメータの
制約から、十分、自然楽器音に近い音を得ることは困難
な場合が少なくない。
このことは、楽音波形の要素であるエンベロープを作成
する場合にも全く同様である。
する場合にも全く同様である。
原理的に考えると、自然楽器音自体の波形を分析し、電
子楽器で発生される楽音のパラメータに相当するパラメ
ータの値を抽出することができれば、抽出したパラメー
タの値を使用することで、自然楽器音に非常に近い音を
得ることができるはずである。
子楽器で発生される楽音のパラメータに相当するパラメ
ータの値を抽出することができれば、抽出したパラメー
タの値を使用することで、自然楽器音に非常に近い音を
得ることができるはずである。
しかしながら、今日の電子楽器における楽音合成のしく
みそのものが、自然楽器音の持ついくつかの特徴を無視
した理論によって成り立っており、自然楽器音の波形か
ら直接的に抽出可能な情報と、今日の電子楽器で使用す
るパラメータとの間には大きな隔りがある。
みそのものが、自然楽器音の持ついくつかの特徴を無視
した理論によって成り立っており、自然楽器音の波形か
ら直接的に抽出可能な情報と、今日の電子楽器で使用す
るパラメータとの間には大きな隔りがある。
例えば、本件出願人は、自然楽器音波形からエンベロー
プ波形を抽出する装置を提案している。
プ波形を抽出する装置を提案している。
この抽出によるエンベロープデータは自然楽器音の特徴
を忠実に示すものであるが、不規則的に変化するデータ
値をもち、データの数も非常に大きい。このため、楽音
を生成する上で大きな記憶容量と大量なエンベロープデ
ータを扱う複雑なエンベロープ処理機能を必要とし、区
間的に単調なエンベロープ波形を生成するにすぎない今
日の電子楽器にそのまま適用することができない。
を忠実に示すものであるが、不規則的に変化するデータ
値をもち、データの数も非常に大きい。このため、楽音
を生成する上で大きな記憶容量と大量なエンベロープデ
ータを扱う複雑なエンベロープ処理機能を必要とし、区
間的に単調なエンベロープ波形を生成するにすぎない今
日の電子楽器にそのまま適用することができない。
［考案の目的］ したがって、この考案の目的は、上記のような大量の原
エンベロープデータに対し、データ圧縮を施し、少ない
数のデータでありながら原エンベロープデータの波形の
特徴を十分に表現できるエンベロープ近似装置を提供す
ることである。
エンベロープデータに対し、データ圧縮を施し、少ない
数のデータでありながら原エンベロープデータの波形の
特徴を十分に表現できるエンベロープ近似装置を提供す
ることである。
［考案の要点］ この考案は、上記の目的を達成するため、与えられたエ
ンベロープデータの波形を切換点（ブレークポイント）
で特性が切り換わる限られた数の指数曲線で近似する。
そして、最適切換点を求めるために、切換点を結ぶ指数
曲線データを発生させ、この指数曲線データとエンベロ
ープデータとの誤差の自乗の総和を実質上最小化する切
換点を最適切換点として決定している。
ンベロープデータの波形を切換点（ブレークポイント）
で特性が切り換わる限られた数の指数曲線で近似する。
そして、最適切換点を求めるために、切換点を結ぶ指数
曲線データを発生させ、この指数曲線データとエンベロ
ープデータとの誤差の自乗の総和を実質上最小化する切
換点を最適切換点として決定している。
［考案の作用、展開］ この考案によれば、原エンベロープデータに対する自乗
誤差の総和が最小となるような限られた数の指数曲線で
原エンベロープ波形を最適近似している。したがって、
原エンベロープデータのもつ自然楽器音の特性が損われ
ることなくデータ圧縮される。自乗誤差の総和を最小化
にする最適化原理は、特に、原エンベロープデータの波
形のアタック部分を重視して表現することを可能にす
る。圧縮データを使用することにより、最適切換点間を
区間とする指数曲線エンベロープが作成される。したが
って、エンベロープ生成のため、区間内で指数曲線を作
成するタイプの既存の電子楽器にそのまま、あるいは容
易に適用することができる。
誤差の総和が最小となるような限られた数の指数曲線で
原エンベロープ波形を最適近似している。したがって、
原エンベロープデータのもつ自然楽器音の特性が損われ
ることなくデータ圧縮される。自乗誤差の総和を最小化
にする最適化原理は、特に、原エンベロープデータの波
形のアタック部分を重視して表現することを可能にす
る。圧縮データを使用することにより、最適切換点間を
区間とする指数曲線エンベロープが作成される。したが
って、エンベロープ生成のため、区間内で指数曲線を作
成するタイプの既存の電子楽器にそのまま、あるいは容
易に適用することができる。
上記の自乗誤差の総和は切換点の座標を変えることによ
り、一般に変化する。いいかえれば切換点の位置によっ
て値が変化する関数である。そして、一連の切換点のう
ち、自乗誤差の総和を最小にするような切換点が最適切
換点である。切換点のサーチの範囲（走査範囲）、走査
の順序は、求められる最適切換点で特性が切り換わる指
数曲線が、原エンベロープ波形を十分よく近似するもの
である限り、任意の走査範囲、順序を使用することがで
きる。
り、一般に変化する。いいかえれば切換点の位置によっ
て値が変化する関数である。そして、一連の切換点のう
ち、自乗誤差の総和を最小にするような切換点が最適切
換点である。切換点のサーチの範囲（走査範囲）、走査
の順序は、求められる最適切換点で特性が切り換わる指
数曲線が、原エンベロープ波形を十分よく近似するもの
である限り、任意の走査範囲、順序を使用することがで
きる。
例えば、原エンベロープ波形上の各点を切換点のサーチ
範囲とすることができる。あるいは、範囲をさらに広げ
て、原エンベロープ波形の近傍を含む範囲をサーチ範囲
としてもよいし、逆に範囲を狭めて、原エンベロープ波
形上から所定の点を選んで、それをサーチ範囲にしても
よい。
範囲とすることができる。あるいは、範囲をさらに広げ
て、原エンベロープ波形の近傍を含む範囲をサーチ範囲
としてもよいし、逆に範囲を狭めて、原エンベロープ波
形上から所定の点を選んで、それをサーチ範囲にしても
よい。
原エンベロープ波形点の各点を切換点のサーチ範囲と
し、切換点の総数をγとし、各切換点をP1、P2……Ｐγ
で表わした場合、上記自乗誤差の総和は切換点の関数で
あるから、 Ｅ（P1、P2……Ｐγ） で表わすことができる。
し、切換点の総数をγとし、各切換点をP1、P2……Ｐγ
で表わした場合、上記自乗誤差の総和は切換点の関数で
あるから、 Ｅ（P1、P2……Ｐγ） で表わすことができる。
P1〜Ｐγを全て変数として、しらみつぶしで原エンベロ
ープの波形上の各点を代入すれば、Ｅ（P1、P2……Pn）
を最小にするP1、P2……Ｐγが最適切換点である。ただ
し、この方法では、Ｎを原エンベロープのデータ数とし
た場合、Ｎからγを選び出す組合せの数、すなわちＣ
（Ｎ、γ）個の走査回数を必要とし、計算量が莫大にな
る。
ープの波形上の各点を代入すれば、Ｅ（P1、P2……Pn）
を最小にするP1、P2……Ｐγが最適切換点である。ただ
し、この方法では、Ｎを原エンベロープのデータ数とし
た場合、Ｎからγを選び出す組合せの数、すなわちＣ
（Ｎ、γ）個の走査回数を必要とし、計算量が莫大にな
る。
これを避けるには、例えば、最適切換点を、１つずつ求
めていくサーチ順序をとるとよい。あるいは、原エンベ
ロープの波形の特徴を考慮して、最適切換点を含みそう
な点または区間だけをサーチ範囲として限定する前処理
を行ってもよい。例えば、ある区間内に１つしか最適切
換点がないとすれば、計算量は十分小さくなる。このよ
うな前処理では、オペレータとのインターラクションを
通じて点や区間を決めることができる。
めていくサーチ順序をとるとよい。あるいは、原エンベ
ロープの波形の特徴を考慮して、最適切換点を含みそう
な点または区間だけをサーチ範囲として限定する前処理
を行ってもよい。例えば、ある区間内に１つしか最適切
換点がないとすれば、計算量は十分小さくなる。このよ
うな前処理では、オペレータとのインターラクションを
通じて点や区間を決めることができる。
また、原エンベロープ波形のうち、データが変化する度
合（不規則度）が大きい範囲が、原音の音色上の特徴を
担っている場合が多いので、この点を考慮して原エンベ
ロープ波形を適当な区間に分割し、不規則度が高い方の
区間により多くの数の最適切換点を割り当てるようにし
てもよい。
合（不規則度）が大きい範囲が、原音の音色上の特徴を
担っている場合が多いので、この点を考慮して原エンベ
ロープ波形を適当な区間に分割し、不規則度が高い方の
区間により多くの数の最適切換点を割り当てるようにし
てもよい。
［実施例］ 以下、図面を参照してこの考案の一実施例を説明する。
第１図は本実施例の全体構成であり、エンベロープデー
タメモリ１には、自然楽器音等から抽出したエンベロー
プデータが記憶される。この原エンベロープデータの波
形はエンベロープ近似回路２により、限られた数の指数
曲線で近似され、最適切換点の集まりで表現される近似
エンベロープデータが作成される。データ圧縮されたこ
の近似エンベロープデータは近似エンベロープメモリ３
に記録される。
タメモリ１には、自然楽器音等から抽出したエンベロー
プデータが記憶される。この原エンベロープデータの波
形はエンベロープ近似回路２により、限られた数の指数
曲線で近似され、最適切換点の集まりで表現される近似
エンベロープデータが作成される。データ圧縮されたこ
の近似エンベロープデータは近似エンベロープメモリ３
に記録される。
エンベロープ近似回路２は、ハード的には、CPU、エン
ベロープ近似プログラムメモリ、ワーキングメモリ、入
出力装置等で構成される。
ベロープ近似プログラムメモリ、ワーキングメモリ、入
出力装置等で構成される。
第２図は、逐次、最適切換点を決定する方式をとった場
合のエンベロープ近似回路２の構成図であり、指数曲線
数設定部20で近似する指数曲線数が設定され、サイクル
制御部21の制御の下に、指数曲線切換点解析部22が新し
い最適切換点を逐次、解析し、設定した曲線数に相当す
る最適切換点が得られたところで、動作が完了する。
合のエンベロープ近似回路２の構成図であり、指数曲線
数設定部20で近似する指数曲線数が設定され、サイクル
制御部21の制御の下に、指数曲線切換点解析部22が新し
い最適切換点を逐次、解析し、設定した曲線数に相当す
る最適切換点が得られたところで、動作が完了する。
第３図は、本実施例における最適切換点の解析の原理を
図示したものである。ｙ＝Ｄ（ｘ）は原エンベロープデ
ータの波形を示す。Ｑ（x1、y1）とＲ（x2、y2）はデー
タ区間における原エンベロープ波形の始点と終点の座標
である。
図示したものである。ｙ＝Ｄ（ｘ）は原エンベロープデ
ータの波形を示す。Ｑ（x1、y1）とＲ（x2、y2）はデー
タ区間における原エンベロープ波形の始点と終点の座標
である。
このデータ区間内で、最適切換点を見つけるために、原
エンベロープ波形の各点（内部点）が検査される。Ｐ
（ｘ、ｙ）は特定の内部点を示している。
エンベロープ波形の各点（内部点）が検査される。Ｐ
（ｘ、ｙ）は特定の内部点を示している。
始点Ｑ（x1、y1）と終点Ｒ（x2、y2）を結ぶ指数曲線ｙ
＝ea3x+b3と、原エンベロープ波形ｙ＝Ｄ（ｘ）とのデ
ータ間の自乗誤差の総和をERCと呼ぶことにする。一
方、現在の内部点Ｐ（ｘ、ｙ）と始点Ｑ（x1、y1）とを
結ぶ指数曲線ｙ＝ea1x+b1と原エンベロープ波形とのデ
ータ間の自乗誤差の総和をERA、現在の内部点Ｐ（ｘ、
ｙ）とデータ区間の終点Ｒ（x2、y2）を結ぶ指数曲線ｙ
＝ea2x+b2と原エンベロープ波形とのデータ間の自乗誤
差の総和をERBとしてみる。
＝ea3x+b3と、原エンベロープ波形ｙ＝Ｄ（ｘ）とのデ
ータ間の自乗誤差の総和をERCと呼ぶことにする。一
方、現在の内部点Ｐ（ｘ、ｙ）と始点Ｑ（x1、y1）とを
結ぶ指数曲線ｙ＝ea1x+b1と原エンベロープ波形とのデ
ータ間の自乗誤差の総和をERA、現在の内部点Ｐ（ｘ、
ｙ）とデータ区間の終点Ｒ（x2、y2）を結ぶ指数曲線ｙ
＝ea2x+b2と原エンベロープ波形とのデータ間の自乗誤
差の総和をERBとしてみる。
いま、ER＝ERC−（ERA＋ERB）で示される式を考えてみ
ると、この式は、原エンベロープ波形を１つの指数曲線
ｙ＝ea3x+b3で近似する代りに、２つの指数曲線ｙ＝e
a1x+b1、ｙ＝ea2x+b2で近似した場合に、どれだけ、原
エンベロープ波形との誤差とみなし得る評価値が減少す
るかを示している。換言すれば、原エンベロープ波形に
近づく度合を示している。したがって、内部点Ｐ（ｘ、
ｙ）をデータ区間の始点Ｑ（x1、y1）から終点Ｒ（x2、
y2）まで、走査してみて、ERの値を最大にする内部点が
この区間内における最適切換点になる。
ると、この式は、原エンベロープ波形を１つの指数曲線
ｙ＝ea3x+b3で近似する代りに、２つの指数曲線ｙ＝e
a1x+b1、ｙ＝ea2x+b2で近似した場合に、どれだけ、原
エンベロープ波形との誤差とみなし得る評価値が減少す
るかを示している。換言すれば、原エンベロープ波形に
近づく度合を示している。したがって、内部点Ｐ（ｘ、
ｙ）をデータ区間の始点Ｑ（x1、y1）から終点Ｒ（x2、
y2）まで、走査してみて、ERの値を最大にする内部点が
この区間内における最適切換点になる。
第４図は第３図で説明した原理に従う、指数曲線切換点
解析部22の構成である。本例では、上記の原理の実現の
ため、最初のデータ区間として、原エンベロープデータ
の全区間を選び、内部点を原エンベロープの先頭から最
後尾まで走査して、最初の最適切換点を求め、以降は、
既に求められた最適切換点をデータ区間の端点として用
い、既に求められた最適切換点間を結ぶ指数曲線（旧指
数曲線）ｙ＝ea3x+b3と、新しい２つの指数曲線ｙ＝e
a1x+b1、ｙ＝ea2x+b2と、そのデータ区間内エンベロー
プ波形のデータとからERを求め、原エンベロープ波形の
全区間のなかでERを最大にする内部点を抽出し、この点
を新しい最適切換点としている。
解析部22の構成である。本例では、上記の原理の実現の
ため、最初のデータ区間として、原エンベロープデータ
の全区間を選び、内部点を原エンベロープの先頭から最
後尾まで走査して、最初の最適切換点を求め、以降は、
既に求められた最適切換点をデータ区間の端点として用
い、既に求められた最適切換点間を結ぶ指数曲線（旧指
数曲線）ｙ＝ea3x+b3と、新しい２つの指数曲線ｙ＝e
a1x+b1、ｙ＝ea2x+b2と、そのデータ区間内エンベロー
プ波形のデータとからERを求め、原エンベロープ波形の
全区間のなかでERを最大にする内部点を抽出し、この点
を新しい最適切換点としている。
第４図において、データ区間指示部22aには、サイクル
に応じて、サイクル制御部21から、データ区間の情報が
セットされる。区間内エンベロープ抽出部22bは、デー
タ区間指示部22aが示す現在のデータ区間にある原エン
ベロープデータを抽出する。旧指数曲線データ抽出部22
cは、現在のデータ区間の始点と終点を指数曲線作成部2
2dに渡して指数曲線を決定する係数を算出させ、定めら
れた指数曲線から、旧指数曲線データを算出する。ま
た、新指数２曲線データ抽出・内部点走査部22eは、現
在データ区間内の始点から終点に向けて各内部点を走査
し、データ区間の始点と終点と現在の内部点とを指数曲
線作成部22dに渡す。指数曲線作成部22dは始点と内部点
とから新指数曲線１を決定し、内部点と終点とから新指
数曲線２を決定し、これを受けて、新指数２曲線データ
抽出・内部点走査部22eは、２つの新指数曲線データを
生成する。差分要素22f1により、データ区間の各点にお
けるエンベロープデータの値と新２曲線データとの誤差
の絶対値が求められ、自乗要素22f2により自乗され、総
和部22gにおいてその総和（ERA＋ERB）が求められる。
総和部22gの総和完了後、新指数２曲線データ抽出内部
点走査部は、内部点を１つ移動させ、再度、新２曲線デ
ータの抽出に移る。
に応じて、サイクル制御部21から、データ区間の情報が
セットされる。区間内エンベロープ抽出部22bは、デー
タ区間指示部22aが示す現在のデータ区間にある原エン
ベロープデータを抽出する。旧指数曲線データ抽出部22
cは、現在のデータ区間の始点と終点を指数曲線作成部2
2dに渡して指数曲線を決定する係数を算出させ、定めら
れた指数曲線から、旧指数曲線データを算出する。ま
た、新指数２曲線データ抽出・内部点走査部22eは、現
在データ区間内の始点から終点に向けて各内部点を走査
し、データ区間の始点と終点と現在の内部点とを指数曲
線作成部22dに渡す。指数曲線作成部22dは始点と内部点
とから新指数曲線１を決定し、内部点と終点とから新指
数曲線２を決定し、これを受けて、新指数２曲線データ
抽出・内部点走査部22eは、２つの新指数曲線データを
生成する。差分要素22f1により、データ区間の各点にお
けるエンベロープデータの値と新２曲線データとの誤差
の絶対値が求められ、自乗要素22f2により自乗され、総
和部22gにおいてその総和（ERA＋ERB）が求められる。
総和部22gの総和完了後、新指数２曲線データ抽出内部
点走査部は、内部点を１つ移動させ、再度、新２曲線デ
ータの抽出に移る。
一方、差分要素22h1は、区間内のエンベロープ波形の各
データと旧指数曲線の各データとの差の絶対値を求め、
自乗要素22f2はその自乗値を算出する。そしてこの自乗
誤差の総和ERCが総和部22iにおいて算出される。
データと旧指数曲線の各データとの差の絶対値を求め、
自乗要素22f2はその自乗値を算出する。そしてこの自乗
誤差の総和ERCが総和部22iにおいて算出される。
この総和部22iからの旧値ERCと上記総和部22gからの新
値（ERA＋ERB）との差が、差分要素22jにおいて算出さ
れる。
値（ERA＋ERB）との差が、差分要素22jにおいて算出さ
れる。
差分要素22jの出力は自乗誤差の総和を減らす度合を示
し、最大誤差検出部22kにおいて、その最大値が抽出さ
れる。最大誤差検出部22kは新しい最大値を検出したと
きは、MAX内部点保持部22lに信号を与え、これを受け
て、MAX内部点保持部22lは、内部点走査部22eより与え
られる現在の内部点を読み込んでそれを保持する。
し、最大誤差検出部22kにおいて、その最大値が抽出さ
れる。最大誤差検出部22kは新しい最大値を検出したと
きは、MAX内部点保持部22lに信号を与え、これを受け
て、MAX内部点保持部22lは、内部点走査部22eより与え
られる現在の内部点を読み込んでそれを保持する。
現在の内部点を現在のデータ区間の終点に達すると、こ
れが区間終点検出部22mにより検出され、データ区間指
示部22aは指示データ区間を次の区間に移動させる。
れが区間終点検出部22mにより検出され、データ区間指
示部22aは指示データ区間を次の区間に移動させる。
全てのデータ区間の走査が完了すると、現在内部点は、
原エンベロープの全区間の終点に達し、これが全区間完
了検出部22nにより検出される。
原エンベロープの全区間の終点に達し、これが全区間完
了検出部22nにより検出される。
このとき、MAX内部点保持部22lには、原エンベロープの
全区間のうちで、原エンベロープの波形との誤差を最も
小さくする内部点、いいかえれば、１つの切換点を加え
た場合に、最も自乗誤差の総和を小さくし、折線を原エ
ンベロープの波形に最も効率よく近づける切換点が保持
されている。
全区間のうちで、原エンベロープの波形との誤差を最も
小さくする内部点、いいかえれば、１つの切換点を加え
た場合に、最も自乗誤差の総和を小さくし、折線を原エ
ンベロープの波形に最も効率よく近づける切換点が保持
されている。
そこで、全区間完了検出部22nはサイクル制御部21に今
回のサイクルにおける走査の完了を伝えるとともに、MA
X内部点保持部22lにある新しい最適切換点を読み出し、
サイクル制御部21に渡す。
回のサイクルにおける走査の完了を伝えるとともに、MA
X内部点保持部22lにある新しい最適切換点を読み出し、
サイクル制御部21に渡す。
以上で、指数曲線切換点解析部22の１サイクル分の動作
が完了し、サイクル制御部21からの次のサイクル開始の
指示を待つ。
が完了し、サイクル制御部21からの次のサイクル開始の
指示を待つ。
第５図は、エンベロープ近似回路２の動作の詳細なフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
このフローチャートで使用している各種の変数の意味に
ついて、列記する。
ついて、列記する。
L;何折線か（設定指数曲線数） P;ポイント数（データの数） Ｄ（Ｐ）；原エンベロープデータ IPi;先頭から数えてｉ番目の切換点のｘ座標 i;折線の数だけ繰り返すときの変数 j;2〜Ｐ−１の間の変数 MAX;ERjの最大値を記憶する変数 c;1〜ｉ＋１の間の変数 （ｘ、ｙ）;jが変化した時の座標（内部点Ｐ） （x1、y1）；IPCの座標（データ区間の始点Ｑ） （x2、y2）；IPC+1の座標（データ区間の終点Ｒ） a1、b1;P、Ｑを結んだ指数曲線 ｙ＝ea1x+b1 b2、b2;R、Ｐを結んだ指数曲線 ｙ＝ea2x+b2 a3、b3;R、Ｑを結んだ指数曲線 ｙ＝ea3x+b3 ERA;Q、Ｐ間の曲線QPとｙ＝Ｄ（ｘ）の自乗誤差の総和 ERB;P、Ｒ間の曲線PRとｙ＝Ｄ（ｘ）の自乗誤差の総和 ERC;Q、Ｒ間の曲線QRとｙ＝Ｄ（ｘ）の自乗誤差の総和 ERj;P点を選択した場合の誤差の減る度合いｍ、n;IPの
順番を入れ替える（ソーティング）為の変数 上記の変数の意味と、これまでの説明からフローチャー
トの流れはほとんど明らかなので、簡単に説明する。
順番を入れ替える（ソーティング）為の変数 上記の変数の意味と、これまでの説明からフローチャー
トの流れはほとんど明らかなので、簡単に説明する。
S1〜S5は初期化の処理で、曲線数の設定、使用する原エ
ンベロープのデータ数の入力、原エンベロープデータの
読み込み等を行っている。S4で、IP1＝１、IP2＝Ｐとし
ているのは、原エンベロープデータの先頭と最終尾を折
線の始点と終点としているためである。広義には、切換
点の初期設定である。S5でｉ＝１としているのは、初期
の旧指数曲線として、原エンベロープデータの波形の始
点と終点を結ぶ１つの指数曲線を想定しているためであ
る。
ンベロープのデータ数の入力、原エンベロープデータの
読み込み等を行っている。S4で、IP1＝１、IP2＝Ｐとし
ているのは、原エンベロープデータの先頭と最終尾を折
線の始点と終点としているためである。広義には、切換
点の初期設定である。S5でｉ＝１としているのは、初期
の旧指数曲線として、原エンベロープデータの波形の始
点と終点を結ぶ１つの指数曲線を想定しているためであ
る。
S6は、最適切換点を新たに求めるサイクルの開始のため
で、内部点のｘ座標をエンベロープデータの２番目に置
き（ｊ＝２）、MAXを０に置き、データ区間の初期化の
ためｃを１に置いている。
で、内部点のｘ座標をエンベロープデータの２番目に置
き（ｊ＝２）、MAXを０に置き、データ区間の初期化の
ためｃを１に置いている。
S7はデータ区間の更新チェックであり、現在の内部点が
データ区間の終点に達したかどうかをみており、達した
場合、S8を介してデータ区間を次の区間に移している。
データ区間の終点に達したかどうかをみており、達した
場合、S8を介してデータ区間を次の区間に移している。
S9、S10、S11では、データ区間の始点座標（x1、y1）、
終点座標（x2、y2）、内部点の座標（ｘ、ｙ）を使っ
て、旧曲線ｙ＝ea3x+b3、２つの新曲線ｙ＝ea1x+b1、ｙ
＝ea2x+b2を決定している。
終点座標（x2、y2）、内部点の座標（ｘ、ｙ）を使っ
て、旧曲線ｙ＝ea3x+b3、２つの新曲線ｙ＝ea1x+b1、ｙ
＝ea2x+b2を決定している。
S12〜S17では現在のデータ区間の始点Ｑから内部点Ｐま
でにおいて新曲線ｙ＝ea1x+b1と、エンベロープ波形ｙ
＝Ｄ（ｘ）との差の自乗の総和を計算し、ERAに記憶し
ている。
でにおいて新曲線ｙ＝ea1x+b1と、エンベロープ波形ｙ
＝Ｄ（ｘ）との差の自乗の総和を計算し、ERAに記憶し
ている。
S18〜S23では、現在のデータ区間の内部点Ｐから終点Ｒ
までの間の、新曲線ｙ＝ea2x+b2とエンベロープ波形ｙ
＝Ｄ（ｘ）との差の自乗の総和を計算し、ERBに記憶し
ている。
までの間の、新曲線ｙ＝ea2x+b2とエンベロープ波形ｙ
＝Ｄ（ｘ）との差の自乗の総和を計算し、ERBに記憶し
ている。
S24〜S29では、現在のデータ区間において、旧曲線ｙ＝
ea3x+b3と原エンベロープ波形ｙ＝Ｄ（ｘ）との差の自
乗の総和を計算し、ERCに記憶している。
ea3x+b3と原エンベロープ波形ｙ＝Ｄ（ｘ）との差の自
乗の総和を計算し、ERCに記憶している。
S30で、内部点Ｐを切換点として選択した場合に、原エ
ンベロープ波形との誤差の自乗の総和が減る度合が計算
され、ERjに入れられる。
ンベロープ波形との誤差の自乗の総和が減る度合が計算
され、ERjに入れられる。
このERjを、それまでに得られている最大値MAXと比較し
（S31）、ERjの方は大きければ、その値をMAXに入れ、
そのときの内部点のｘ座標ｊをIPi+2に入れる（S32）。
（S31）、ERjの方は大きければ、その値をMAXに入れ、
そのときの内部点のｘ座標ｊをIPi+2に入れる（S32）。
ｊ＝ｊ＋１により内部点を１つ進め、内部点が原エンベ
ロープ波形の終点に達するまで、以上の処理をくり返す
（S33、S34）。
ロープ波形の終点に達するまで、以上の処理をくり返す
（S33、S34）。
S35からS42までは最適切換点のｘ座標のセットのソーテ
ィングである。本例では、新しい最適切換点はS32で示
すようにIPi+2にいったん置かれるが、S4から推定され
るように、S35に入る段階ではIPi+1に、エンベロープ波
形の終点のＸ座標が入っており、IPi+1＞IPi+2の関係に
なっている。そこでこのソーティング処理で、IP1＜IP2
＜……＜IPi+2に並び替えている。
ィングである。本例では、新しい最適切換点はS32で示
すようにIPi+2にいったん置かれるが、S4から推定され
るように、S35に入る段階ではIPi+1に、エンベロープ波
形の終点のＸ座標が入っており、IPi+1＞IPi+2の関係に
なっている。そこでこのソーティング処理で、IP1＜IP2
＜……＜IPi+2に並び替えている。
次のサイクル開始のため、ｉをインクリメントし、Ｌ個
の指数曲線が得られるまでサイクルをくり返す（S43、S
44）。
の指数曲線が得られるまでサイクルをくり返す（S43、S
44）。
以上の処理により、原エンベロープデータＤ（１）〜Ｄ
（Ｐ）と、設定指数曲線Ｌとにより、最適切換点のｘ座
標のセットIP＝（IP1、IP2、……IPL+1）が求められ
た。
（Ｐ）と、設定指数曲線Ｌとにより、最適切換点のｘ座
標のセットIP＝（IP1、IP2、……IPL+1）が求められ
た。
実際に指数曲線近似エンベロープデータを発生するに
は、最適切換点のセットIPとＤ（IP）により計算すれば
よい。つまり、（IP1、Ｄ（IP1））と（IP2、Ｄ（I
P2））を結ぶ指数曲線を最初に計算し、IP2に達したら
（IP2、Ｄ（IP2））と（IP3、Ｄ（IP3））を結ぶ指数曲
線を計算し、以下、順次、切換点で指数曲線を切り換え
ていくことで実現できる。
は、最適切換点のセットIPとＤ（IP）により計算すれば
よい。つまり、（IP1、Ｄ（IP1））と（IP2、Ｄ（I
P2））を結ぶ指数曲線を最初に計算し、IP2に達したら
（IP2、Ｄ（IP2））と（IP3、Ｄ（IP3））を結ぶ指数曲
線を計算し、以下、順次、切換点で指数曲線を切り換え
ていくことで実現できる。
このように、本実施例では、自然楽器音から抽出したエ
ンベロープデータが与えられた場合、指数曲線数をオペ
レータが指定するだけで、自動的に指数曲線近似が実行
される。したがって、従来のように試行錯誤を通じてエ
ンベロープを求めていく方法に比べ、はるかに効率がよ
く、高速である。
ンベロープデータが与えられた場合、指数曲線数をオペ
レータが指定するだけで、自動的に指数曲線近似が実行
される。したがって、従来のように試行錯誤を通じてエ
ンベロープを求めていく方法に比べ、はるかに効率がよ
く、高速である。
なお、切換点の選択に関し、上記実施例では完全自動で
これを行っているが、原エンベロープ波形を基に、一部
はオペレータが決めることもできる。
これを行っているが、原エンベロープ波形を基に、一部
はオペレータが決めることもできる。
また、上記実施例では、切換点の選択を単一のロジッ
ク、すなわち、原エンベロープ波形との自乗誤差の総和
を最小化する点を最適切換点とするロジックで行ってい
るが他の選択原理と併用することもできる。例えば、原
エンベロープ波形のアタックのピーク値を最適切換点の
１つとして使用することができる。アタックのピーク値
は、原エンベロープデータから最大値を検索することで
求められる。
ク、すなわち、原エンベロープ波形との自乗誤差の総和
を最小化する点を最適切換点とするロジックで行ってい
るが他の選択原理と併用することもできる。例えば、原
エンベロープ波形のアタックのピーク値を最適切換点の
１つとして使用することができる。アタックのピーク値
は、原エンベロープデータから最大値を検索することで
求められる。
［考案の効果］ 以上、詳細に説明したように、この考案では、与えられ
た原エンベロープデータにて表現されるエンベロープ波
形に対し、その原波形との自乗誤差の総和を最小化する
ような限られた数の指数曲線で原波形を最適近似してい
る。原波形のもつ原音の特徴が実質上失なわれることな
く近似される。したがって、この近似により得たエンベ
ロープを楽音合成装置に接続することにより、より自然
楽器音に近い楽音を得ることができる。
た原エンベロープデータにて表現されるエンベロープ波
形に対し、その原波形との自乗誤差の総和を最小化する
ような限られた数の指数曲線で原波形を最適近似してい
る。原波形のもつ原音の特徴が実質上失なわれることな
く近似される。したがって、この近似により得たエンベ
ロープを楽音合成装置に接続することにより、より自然
楽器音に近い楽音を得ることができる。
第１図はこの考案の一実施例に係るエンベロープ近似装
置の全体構成図、第２図はエンベロープ近似回路の構成
例を示す図、第３図は実施例における最適切換点の選択
の原理を説明する図、第４図は指数曲線切換点解析部の
構成例を示す図、第５図はエンベロープ近似回路の動作
を示すフローチャートである。 １……エンベロープデータメモリ、２……エンベロープ
近似回路、３……近似エンベロープメモリ、22……指数
曲線切換点解析部。
置の全体構成図、第２図はエンベロープ近似回路の構成
例を示す図、第３図は実施例における最適切換点の選択
の原理を説明する図、第４図は指数曲線切換点解析部の
構成例を示す図、第５図はエンベロープ近似回路の動作
を示すフローチャートである。 １……エンベロープデータメモリ、２……エンベロープ
近似回路、３……近似エンベロープメモリ、22……指数
曲線切換点解析部。
Claims (1)
- 【請求項１】与えられたエンベロープデータにて表現さ
れるエンベロープ波形を切換点で特性が切り換わる限ら
れた数の指数曲線により近似するエンベロープ近似装置
において、 指数曲線データを発生する指数曲線データ発生手段と、 上記指数曲線データとエンベロープデータとの誤差の自
乗の総和を算出する算出手段と、 上記誤差の自乗の総和を実質上最小化する切換点を決定
する切換点決定手段と、 を有することを特徴とするエンベロープ近似装置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1986170537U JPH0733275Y2 (ja) | 1986-11-06 | 1986-11-06 | エンベロ−プ近似装置 |
| US07/408,412 US4958552A (en) | 1986-11-06 | 1989-09-14 | Apparatus for extracting envelope data from an input waveform signal and for approximating the extracted envelope data |
| US07/758,529 US5200567A (en) | 1986-11-06 | 1991-09-06 | Envelope generating apparatus |
| US08/232,879 US5548080A (en) | 1986-11-06 | 1994-04-25 | Apparatus for appoximating envelope data and for extracting envelope data from a signal |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1986170537U JPH0733275Y2 (ja) | 1986-11-06 | 1986-11-06 | エンベロ−プ近似装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6376896U JPS6376896U (ja) | 1988-05-21 |
| JPH0733275Y2 true JPH0733275Y2 (ja) | 1995-07-31 |
Family
ID=31105358
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1986170537U Expired - Lifetime JPH0733275Y2 (ja) | 1986-11-06 | 1986-11-06 | エンベロ−プ近似装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0733275Y2 (ja) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5132317A (ja) * | 1974-09-12 | 1976-03-18 | Kawai Musical Instr Mfg Co | |
| JPS57151998A (en) * | 1981-03-16 | 1982-09-20 | Casio Computer Co Ltd | Envelope control system for electronic musical instrument |
| JPS58105294A (ja) * | 1981-12-18 | 1983-06-23 | 飯島 泰蔵 | 信号波形認識方式 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS59164092U (ja) * | 1983-04-18 | 1984-11-02 | 株式会社ケンウッド | 波形デ−タ発生装置 |
-
1986
- 1986-11-06 JP JP1986170537U patent/JPH0733275Y2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5132317A (ja) * | 1974-09-12 | 1976-03-18 | Kawai Musical Instr Mfg Co | |
| JPS57151998A (en) * | 1981-03-16 | 1982-09-20 | Casio Computer Co Ltd | Envelope control system for electronic musical instrument |
| JPS58105294A (ja) * | 1981-12-18 | 1983-06-23 | 飯島 泰蔵 | 信号波形認識方式 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6376896U (ja) | 1988-05-21 |
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