JPH09134176A - Musical sound signal generating device - Google Patents

Musical sound signal generating device

Info

Publication number
JPH09134176A
JPH09134176A JP8149828A JP14982896A JPH09134176A JP H09134176 A JPH09134176 A JP H09134176A JP 8149828 A JP8149828 A JP 8149828A JP 14982896 A JP14982896 A JP 14982896A JP H09134176 A JPH09134176 A JP H09134176A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
filter
data
iad
address signal
order
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP8149828A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2708037B2 (en
Inventor
Hideo Suzuki
秀雄 鈴木
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yamaha Corp
Original Assignee
Yamaha Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yamaha Corp filed Critical Yamaha Corp
Priority to JP8149828A priority Critical patent/JP2708037B2/en
Publication of JPH09134176A publication Critical patent/JPH09134176A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP2708037B2 publication Critical patent/JP2708037B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Electrophonic Musical Instruments (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To obtain the musical sound signal of high quality by performing filter calculations concerning musical waveform data while using coefficient data and musical waveform data equivalent to sample points to cut unwanted noise components. SOLUTION: An address signal generating means 1 generates an address signal consisting of an integer part IAD and a fraction part FAD with the rate corresponding to the sound pitch of a musical sound to be generated. A musical sound waveform data generating means 2 generates musical sound waveform sample data in accordance with the integer part FAD of the address signal. A filter coefficient supplying means 3 selects and supplies (n) pieces (provided n<m) of filter coefficients among (m) pieces of filter coefficients in accordance with the fraction part FAD of the address signal. A digital filter calculating means 4 performs the filter calculation of an mth order concerning musical waveform data equivalent to (n) sample points by using the (n) pieces of filter coefficients and the musical waveform data equivalent to (n) sample points generated in the musical sound waveform data generating means 2.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は、ディジタルフィ
ルタ演算を利用して折返しノイズ等の除去や音色制御等
を行う楽音信号発生装置に関し、特に、比較的簡単なハ
ードウェア構成で精度の良いディジタルフィルタ演算を
行うことができるようにした楽音信号発生装置に関す
る。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a musical tone signal generator which removes aliasing noise and the like and controls tone colors by utilizing digital filter operation, and more particularly, a digital filter having a relatively simple hardware structure and high precision. The present invention relates to a musical tone signal generator capable of performing calculations.

【0002】[0002]

【従来の技術】電子楽器においては、ディジタル楽音信
号の音色を制御するあるいはノイズを除去する等の目的
でディジタルフィルタが使用されている。例えば、合成
しようとする楽音の周波数に無関係に常に一定のサンプ
リング周波数でサンプリングすることにより楽音信号を
合成する所謂ピッチ非同期型の楽音合成方法において
は、一般に楽音の周波数とサンプリング周波数とは非整
数比であり、サンプリング定理から明らかなように楽音
周波数に非調和な折返しノイズが発生するおそれがあ
り、これを除去する必要がある。このようなピッチ非同
期型の楽音信号に含まれる折返しノイズを除去するため
の方策として、折返しノイズを除去する特性のディジタ
ルフィルタに楽音信号を通すようにすることが従来考え
られている(特開昭61−90514号公報)。
2. Description of the Related Art In an electronic musical instrument, a digital filter is used for the purpose of controlling the tone color of a digital musical tone signal or removing noise. For example, in a so-called pitch-asynchronous tone synthesis method that synthesizes a tone signal by always sampling at a constant sampling frequency regardless of the frequency of the tone to be synthesized, in general, the tone frequency and the sampling frequency are non-integer ratios. As is clear from the sampling theorem, there is a possibility that aliasing noise that is inharmonic with the tone frequency may occur, and it is necessary to remove this. As a measure for removing the aliasing noise included in such a pitch-asynchronous tone signal, it has been conventionally considered to pass the tone signal through a digital filter having a characteristic of removing the aliasing noise (Japanese Patent Laid-Open Publication No. Sho. 61-90514).

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】ディジタルフィルタに
楽音信号を通して折返しノイズを除去するものにおいて
は、フィルタの次数を十分にとって精度の良いフィルタ
演算を行わねばならないため、フィルタの構成が複雑に
なるという問題点がある。また、折返しノイズ除去用の
ディジタルフィルタに限らず、音色制御用その他の用途
のディジタルフィルタにおいても同様である。この発明
は上述の点に鑑みてなされたもので、ディジタルフィル
タを用いて音色制御や折返しノイズの除去を行う場合に
おいて、簡単な構成でありながら、精度の良いフィルタ
演算を行うことができるようにした楽音信号発生装置を
提供しようとするものである。
SUMMARY OF THE INVENTION In a digital filter that removes aliasing noise by passing a tone signal through a digital filter, the filter order must be sufficiently high to perform accurate filter operation, which complicates the filter configuration. There is a point. The same applies not only to the digital filter for eliminating aliasing noise, but also for digital filters for tone color control and other applications. The present invention has been made in view of the above points, and when performing tone color control or removing aliasing noise using a digital filter, it is possible to perform accurate filter calculation with a simple configuration. The present invention is intended to provide a musical tone signal generating device.

【0004】[0004]

【課題を解決するための手段】この発明に係る楽音信号
発生装置は、発生すべき楽音の音高に対応するレートで
変化する整数部と小数部とからなるアドレス信号を発生
するアドレス信号発生手段と、上記アドレス信号の整数
部に応じて楽音波形サンプルデータを発生する楽音波形
データ発生手段と、楽音を制御するための制御データを
発生する制御データ発生手段と、異なる特性を示す複数
のフィルタ特性の中から前記制御データに対応するフィ
ルタ特性を選択し、選択されたフィルタ特性に対応する
所定次数からなるフィルタ係数を発生可能なフィルタ係
数発生手段及びこのフィルタ係数発生手段から発生され
たフィルタ係数を補間することにより前記所定次数より
も多いm次のフィルタ係数が発生可能なフィルタ係数補
間手段を有し、上記アドレス信号の小数部に応じて前記
フィルタ係数発生手段でのフィルタ係数の発生及びフィ
ルタ係数補間手段での補間を制御することにより、m次
のフィルタ特性を実現するための連続する各次数に対応
するm個のフィルタ係数の中からn個(ただしn<m)
の係数データを選択して供給するフィルタ係数供給手段
と、このn個の係数データと上記楽音波形データ発生手
段で発生されたnサンプル点分の楽音波形データとを用
いて、m次のフィルタ演算をnサンプル点分の楽音波形
データに関して行うディジタルフィルタ演算手段とを具
えたものである。
SUMMARY OF THE INVENTION A tone signal generating device according to the present invention is an address signal generating means for generating an address signal consisting of an integer part and a decimal part which change at a rate corresponding to the pitch of a tone to be generated. A tone waveform data generating means for generating tone waveform sample data according to the integer part of the address signal, a control data generating means for generating control data for controlling a tone, and a plurality of filter characteristics showing different characteristics. A filter characteristic corresponding to the control data is selected from among filter coefficient generating means capable of generating a filter coefficient having a predetermined order corresponding to the selected filter characteristic, and a filter coefficient generated from the filter coefficient generating means. The filter coefficient interpolating means capable of generating m-th order filter coefficients larger than the predetermined order by interpolation is provided. By controlling the generation of the filter coefficient in the filter coefficient generating means and the interpolation in the filter coefficient interpolating means according to the fractional part of the address signal, it is possible to correspond to each continuous order for realizing the m-th order filter characteristic. n out of m filter coefficients (where n <m)
Filter coefficient supplying means for selecting and supplying the coefficient data, and the n-th coefficient data and the musical tone waveform data for n sample points generated by the musical tone waveform data generating means are used for the m-th order filter calculation. And digital filter calculation means for performing tone waveform data for n sample points.

【0005】アドレス信号発生手段は、発生すべき楽音
の音高に対応するレートで変化する整数部と小数部とか
らなるアドレス信号を発生する。いうまでもなく、アド
レス信号の整数部は小数部よりも分解能が粗い。楽音波
形データ発生手段では、このアドレス信号の整数部に応
じて楽音波形サンプルデータを発生する。従って、楽音
波形データ発生手段で準備する楽音波形サンプルデータ
の分解能は比較的粗いものであっても良い。例えば、従
来のピッチ同期型の楽音信号発生装置におけるもののよ
うに波形1周期当り64分割程度の精度で楽音波形サン
プルデータを準備するだけであってもよい。なお、後述
するように、この場合、楽音波形データ発生手段で発生
される楽音波形サンプルデータのサンプリング周波数は
ピッチに同期していると否とを問わない。仮に、ピッチ
非同期型であるとすると、ピッチ同期型並みの粗い分解
能で楽音波形サンプルデータを準備するだけでよいので
ある。フィルタ係数供給手段では、上記アドレス信号の
小数部に応じてm次のフィルタ係数に対応する係数デー
タのうちn個(ただしn<m)を選択して供給する。デ
ィジタルフィルタ演算手段では、このn個の係数データ
と上記楽音波形データ発生手段で発生されたnサンプル
点分の楽音波形データとを用いて、m次のフィルタ演算
をnサンプル点分の楽音波形データに関して行う。これ
により、アドレス信号の小数部の分解能を持つ精度の良
い楽音波形サンプルデータ(これは実際には楽音波形デ
ータ発生手段では準備されていないが)に対してm次の
精密なフィルタ演算(実際にはn個分の次数に関する演
算しか行われないが)を行うのと等価のフィルタ演算を
行うことができる。すなわち、アドレス信号の整数部に
対応して発生された楽音波形データを、ディジタルフィ
ルタにおいてm次フィルタ演算処理することによって、
該アドレス信号の小数部の分解能で波形補間するのと同
等の処理を達成することができるものである。これによ
り、折り返しノイズの除去に寄与することができる。
The address signal generating means generates an address signal composed of an integer part and a decimal part which change at a rate corresponding to the pitch of a musical tone to be generated. Needless to say, the integer part of the address signal has a coarser resolution than the decimal part. The musical tone waveform data generating means generates musical tone waveform sample data according to the integer part of the address signal. Therefore, the resolution of the musical tone waveform sample data prepared by the musical tone waveform data generating means may be relatively coarse. For example, as in the conventional pitch-synchronized tone signal generator, the tone waveform sample data may only be prepared with an accuracy of about 64 divisions per waveform period. As will be described later, in this case, it does not matter whether the sampling frequency of the musical tone waveform sample data generated by the musical tone waveform data generating means is synchronized with the pitch. If the pitch asynchronous type is used, it is only necessary to prepare the musical tone waveform sample data with a coarse resolution equivalent to that of the pitch synchronous type. The filter coefficient supply means selects and supplies n pieces (where n <m) of coefficient data corresponding to the m-th order filter coefficient according to the decimal part of the address signal. The digital filter arithmetic means uses the n coefficient data and the musical tone waveform data for n sample points generated by the musical tone waveform data generating means to perform an m-th order filter calculation for musical tone waveform data for n sample points. Do about. As a result, an m-th order precise filter calculation (actually, this is not prepared by the musical tone waveform data generating means) with high precision musical tone waveform sample data having the resolution of the decimal part of the address signal (actually, Can perform a filter operation equivalent to performing an operation for n orders). That is, the tone waveform data generated corresponding to the integer part of the address signal is subjected to m-th order filter arithmetic processing in the digital filter,
It is possible to achieve the same processing as waveform interpolation with the resolution of the fractional part of the address signal. This can contribute to the removal of aliasing noise.

【0006】因みに、例えば、従来のピッチ非同期型の
楽音信号発生装置においては、折返しノイズの影響をで
きるだけ排除するために、波形の分解能をできるだけ高
め、サンプリング周波数を高くすることが一般に行われ
る。例えば、波形1周期当り1000〜16000分割の精度で
波形データを準備することが行われており、そのため、
波形メモリにはかなりの容量が要求される。このように
波形メモリにはかなりの容量が要求されるので、1周期
波形等の比較的短い区間からなる波形をメモリに記憶
し、これを繰返し読み出すような楽音信号発生方式の場
合はまだしも、連続的な複数周期波形等の比較的長い区
間からなる波形をメモリに記憶し、これを読み出すよう
な楽音信号発生方式の場合には不向きであった。これに
対して、合成しようとする楽音の周波数にサンプリング
周波数を同期させる所謂ピッチ同期型の楽音合成方法に
おいては、楽音周波数(ピッチ)とサンプリング周波数が
調和するため折り返しによって生じる成分は楽音周波数
と調和し、ノイズとはならないので、波形1周期当り6
4分割程度の比較的粗い精度で波形データを準備するだ
けでも問題ない。従って、連続的な複数周期波形等の比
較的長い区間からなる波形をメモリに記憶し、これを読
み出すような楽音信号発生方式の場合にも適している。
これに対して、この発明では、サンプリング周波数がピ
ッチに同期していると否とを問わず、ピッチ同期型並み
の粗い分解能で楽音波形サンプルデータを準備するだけ
でよいのである。従って、1周期波形等の比較的短い区
間からなる波形をメモリに記憶し、これを繰返し読み出
すような楽音信号発生方式の場合にも、また、連続的な
複数周期波形等の比較的長い区間からなる波形をメモリ
に記憶し、これを読み出すような楽音信号発生方式の場
合にも、この発明は適している。
Incidentally, for example, in a conventional pitch-asynchronous tone signal generator, in order to eliminate the influence of aliasing noise as much as possible, it is common practice to increase the waveform resolution as much as possible and raise the sampling frequency. For example, waveform data is prepared with an accuracy of 1000 to 16000 divisions per waveform cycle, and therefore,
The waveform memory requires a considerable capacity. In this way, since the waveform memory is required to have a considerable capacity, in the case of the tone signal generating method in which a waveform consisting of a relatively short section such as a one-cycle waveform is stored in the memory and repeatedly read out, the continuous operation is still necessary. This is not suitable for a tone signal generation method in which a waveform composed of a relatively long section such as a typical multiple cycle waveform is stored in a memory and is read out. On the other hand, in the so-called pitch-synchronized tone synthesis method in which the sampling frequency is synchronized with the frequency of the tone to be synthesized, since the tone frequency (pitch) and the sampling frequency are in harmony, the component generated by folding is in harmony with the tone frequency. However, since it does not become noise, it is 6 per waveform cycle.
There is no problem even if the waveform data is prepared with relatively coarse accuracy of about 4 divisions. Therefore, it is also suitable for a tone signal generation method in which a waveform composed of a relatively long section such as a continuous plural-cycle waveform is stored in a memory and is read out.
On the other hand, in the present invention, regardless of whether the sampling frequency is synchronized with the pitch or not, it is only necessary to prepare the musical tone waveform sample data with a coarse resolution equivalent to that of the pitch synchronization type. Therefore, even in the case of a tone signal generating method in which a waveform consisting of a relatively short period such as a one-period waveform is stored in a memory and is repeatedly read out, a relatively long period such as a continuous multiple-period waveform is detected. The present invention is also suitable for the case of a tone signal generation method in which the following waveform is stored in a memory and is read out.

【0007】これにより、実際に楽音波形データ発生
手段で準備する楽音波形サンプルデータの分解能はアド
レス信号の整数部に対応する比較的粗いものであっても
良い、ということにより回路構成の簡単化を図ることが
できるという利点、及び 実際にはmよりも少ないnサンプル点分の楽音波形デ
ータに対応する限られた次数に関してフィルタ演算を行
えばよい、ということによりディジタルフィルタ回路の
構成の簡単化をも図ることができるという利点、の両方
を享受しつつ、 実質的なフィルタ演算はアドレス信号の小数部の分解
能を持つ精度の良い楽音波形サンプルデータに対してm
次の精密なフィルタ演算を行ったのと等価となる、とい
うことにより、高分解能の楽音波形サンプルデータに対
する精密なフィルタ演算によってもたらされる種々の利
点、例えば、不要なノイズ成分を確実にカットし、良質
の楽音信号を得ることができるという利点、をも享受す
ることができる。更に、この発明によれば、フィルタ係
数供給手段ではフィルタ係数補間手段を有しているの
で、フィルタ係数発生手段で発生可能な所定次数よりも
多いm次のフィルタ係数を簡単に発生することができる
という効果を奏する。また、フィルタ係数供給手段で
は、異なる特性を示す複数のフィルタ特性の中から、楽
音を制御するための制御データに対応するフィルタ特性
を選択し、選択されたフィルタ特性に対応するm次のフ
ィルタ特性を実現するための連続する各次数に対応する
m個のフィルタ係数の中から上記アドレス信号の小数部
に応じてn個(ただしn<m)の係数データを選択して
供給するようにしたので、前述のように簡単な構成であ
りながらm次の精密なフィルタ演算によるノイズ除去機
能を得ることができることに加えて、任意の楽音制御デ
ータに応じた音色制御機能をも実現することができると
いう優れた効果を奏する。
Accordingly, the resolution of the musical tone waveform sample data actually prepared by the musical tone waveform data generating means may be relatively coarse corresponding to the integer part of the address signal, thereby simplifying the circuit configuration. The simplification of the configuration of the digital filter circuit is achieved by the advantage that it can be achieved, and that the filter calculation is actually performed with respect to the limited order corresponding to the tone waveform data of n sample points less than m. While substantially enjoying the advantage of being able to achieve both, the substantial filter operation is performed on the accurate tone waveform sample data having the resolution of the fractional part of the address signal.
It is equivalent to performing the following precise filter operation, which means that various advantages brought about by precise filter operation for high resolution musical tone waveform sample data, for example, surely cutting unnecessary noise components, The advantage of being able to obtain a high-quality musical tone signal can also be enjoyed. Further, according to the present invention, since the filter coefficient supplying means has the filter coefficient interpolating means, it is possible to easily generate m-th order filter coefficients larger than a predetermined order that can be generated by the filter coefficient generating means. Has the effect. Further, the filter coefficient supply means selects a filter characteristic corresponding to control data for controlling a musical sound from a plurality of filter characteristics having different characteristics, and an m-th order filter characteristic corresponding to the selected filter characteristic. In order to realize the above, n (n <m) coefficient data are selected and supplied from among m filter coefficients corresponding to respective consecutive orders according to the fractional part of the address signal. As mentioned above, in addition to being able to obtain the noise removal function by the m-th order precise filter calculation with a simple configuration as described above, it is also possible to realize the tone color control function according to arbitrary tone control data. It has an excellent effect.

【0008】[0008]

【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照してこの発
明の実施例を詳細に説明しよう。図1はこの発明の一実
施例を示す基本的ブロック図であって、1はアドレス信
号発生手段、2は楽音波形データ発生手段、3はフィル
タ係数供給手段、4はディジタルフィルタ演算手段、で
ある。前述の通り、アドレス信号発生手段1は、整数部
IADと小数部FADとからなるアドレス信号を発生す
べき楽音の音高に対応するレートで発生するものであ
り、楽音波形データ発生手段2は、上記アドレス信号の
整数部IADに応じて楽音波形サンプルデータを発生す
るものであり、フィルタ係数供給手段3は、上記アドレ
ス信号の小数部FADに応じてm次のフィルタ係数のう
ちn個(ただしn<m)を選択して供給するものであ
り、ディジタルフィルタ演算手段4は、このn個のフィ
ルタ係数と上記楽音波形データ発生手段で発生されたn
サンプル点分の楽音波形データとを用いて、m次のフィ
ルタ演算をnサンプル点分の楽音波形データに関して行
うものである。なお、この例では、サンプリング周波数
fsは発生すべき楽音のピッチに無関係に一定であり
(つまりピッチ非同期型)、ディジタルフィルタ演算手
段4では、折返しノイズを除去するためにfs/2をカ
ットオフ周波数とするローパスフィルタ特性を実現する
ものとする。
Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 is a basic block diagram showing an embodiment of the present invention, in which 1 is an address signal generating means, 2 is a tone waveform data generating means, 3 is a filter coefficient supplying means, and 4 is a digital filter calculating means. . As described above, the address signal generating means 1 generates an address signal consisting of the integer part IAD and the decimal part FAD at a rate corresponding to the pitch of the musical tone to be generated, and the musical tone waveform data generating means 2 The musical tone waveform sample data is generated in accordance with the integer part IAD of the address signal, and the filter coefficient supplying means 3 selects n (though n) out of m-th order filter coefficients in accordance with the decimal part FAD of the address signal. <M) is selected and supplied, and the digital filter arithmetic means 4 produces n by the n filter coefficients and the tone waveform data generating means.
By using the musical tone waveform data for the sample points, the m-th order filter calculation is performed on the musical tone waveform data for the n sample points. In this example, the sampling frequency fs is constant regardless of the pitch of the musical sound to be generated (that is, pitch asynchronous type), and the digital filter calculation means 4 cuts off fs / 2 in order to remove the aliasing noise. Shall realize the low-pass filter characteristic.

【0009】この発明に従う楽音信号発生装置の原理的
説明を行うために、まず、前提となるディジタルフィル
タ動作について図2及び図3を参照して説明する。図2
は一般的なサンプリング周波数変換理論に基づく波形図
の一例であり、図3はそのスペクトルエンベロープの一
例を示すものである。図2(a)はサンプリング周波数f
sでサンプングされた楽音波形サンプルデータの一例を
幾つかのサンプル点について示す図である。この図2
(a)の楽音波形サンプルデータをそのサンプリング周波
数fsのM倍の周波数(M・fs)のサンプリングタイミン
グで動作するディジタルフィルタに入力することを考え
る。その場合、サンプリング周波数fsの1周期ts=1
/fsの中に周波数M・fsの1周期ts/MがM個入るこ
とになるが、図2(a)の楽音波形サンプルデータの1サ
ンプル時間中のM個のフィルタ演算タイミング全てにサ
ンプルデータを発生させずに、fsの1周期ts中のM個
のフィルタ演算タイミングの内1個のタイミングでのみ
サンプルデータを発生し、残りのM−1個のタイミング
ではサンプル値を“0”とする。このように、周波数M
・fsのサンプリングタイミングのうちM個につき1個の
タイミングで図2(a)の楽音波形サンプルデータのサン
プル値を発生し、残りのM個につきM−1個のタイミン
グではサンプル値を“0”としたものを図2(b)に示
す。
In order to explain the principle of the tone signal generator according to the present invention, first, the presupposed digital filter operation will be described with reference to FIGS. FIG.
Is an example of a waveform diagram based on a general sampling frequency conversion theory, and FIG. 3 shows an example of a spectrum envelope thereof. FIG. 2A shows the sampling frequency f.
It is a figure which shows an example of the musical tone waveform sample data sampled by s about some sample points. This figure 2
It is considered that the musical tone waveform sample data of (a) is input to a digital filter that operates at a sampling timing of a frequency (M · fs) that is M times the sampling frequency fs. In that case, one cycle ts = 1 of the sampling frequency fs
Although 1 period ts / M of frequency M · fs is included in / fs, sample data is included at all M filter operation timings during one sample time of the musical tone waveform sample data of FIG. 2A. Is generated, sample data is generated only at one of the M filter operation timings in one period ts of fs, and the sample value is set to "0" at the remaining M-1 timings. . Thus, the frequency M
A sample value of the musical tone waveform sample data of FIG. 2 (a) is generated at a timing of 1 out of M sampling times of fs, and the sample value is "0" at M-1 timings of the remaining M sampling points. Is shown in FIG. 2 (b).

【0010】この図2(b)の楽音波形サンプルデータ
をディジタルフィルタに入力し、周波数M・fsのサンプ
リングタイミングに従ってフィルタ演算を行う。つま
り、1サンプリング周期がts/Mである各サンプル点
の楽音波形データ(但し、M個につき1個のサンプリン
グタイミングで有効なサンプル値を持ち、残りのM個に
つきM−1個のタイミングではサンプル値が“0”であ
るデータ)に対して各次数のフィルタ係数を演算するの
である。すると、フィルタ演算出力として、図2(c)
に示すように、M・fsのサンプリングタイミングの各々
に対応して密にサンプル値が発生した楽音波形データを
得ることができる。これは、周波数M・fsの各サンプリ
ングタイミングでフィルタ演算が行われ、各サンプリン
グタイミング毎のフィルタ演算においては各フィルタ次
数とそれに対応するサンプル値とのたたみこみ和によっ
て出力信号が得られるからである。図2(c)のように
密にサンプル値が発生した楽音波形データを所望のサン
プリング周波数でサンプリングし直すことにより、所望
のサンプリング周波数に変換した楽音波形サンプルデー
タを得ることができる。図2(d)はそのように所望の
サンプリング周波数でサンプリングし直すことにより得
られた楽音波形サンプルデータの一例を示す。この場
合、サンプリングし直すべき所望のサンプリング周波数
がM・fs/Nであるとすると、図2(c)の波形データ
をM・fsのサンプリングタイミングのN回につき1回の
割合でサンプリングし直せばよい。
The tone waveform sample data shown in FIG. 2B is input to a digital filter, and a filter operation is performed in accordance with the sampling timing of the frequency M · fs. That is, the musical tone waveform data of each sample point whose one sampling period is ts / M (however, M has a valid sample value at one sampling timing, and the remaining M samples at M-1 timings). The filter coefficient of each order is calculated for the data whose value is "0". Then, as a filter operation output, FIG.
As shown in, it is possible to obtain tone waveform data in which sample values are densely generated corresponding to each of the sampling timings of M · fs. This is because the filter calculation is performed at each sampling timing of the frequency M · fs, and in the filter calculation at each sampling timing, the output signal is obtained by the convolution sum of each filter order and the corresponding sample value. By re-sampling the tone waveform data in which sample values are densely generated as shown in FIG. 2C at a desired sampling frequency, tone waveform sample data converted to a desired sampling frequency can be obtained. FIG. 2D shows an example of musical tone waveform sample data obtained by re-sampling at such a desired sampling frequency. In this case, assuming that the desired sampling frequency to be resampled is M · fs / N, if the waveform data of FIG. 2C is resampled once every N times of the sampling timing of M · fs. Good.

【0011】以上のような処理により、サンプリング周
波数がfsの楽音波形データを、M・fs/Nのサンプリ
ング周波数にサンプリングし直すことができる。尚、図
ではM=4,N=3として図示している。図3(a)は図
2(a)の波形のスペクトルエンベロープの一例を示した
図、図3(b)は図2(b)の波形のスペクトルエンベロー
プの一例を示した図であり、図3(a)と(b)とでは
スペクトルエンベロープの形は同じだがレベルが図3
(b)の方が(a)の1/Mとなっている。これは、た
たみこみ和に含まれる実質的なサンプル値(“0”でな
いサンプル値)の数が本来の数の1/Mとなっているか
らである。図3(c)はディジタルフィルタ特性の一例を
示しており、この場合、fs/2をカットオフ周波数と
するローパスフィルタである。図3(d)は、このローパ
スフィルタ特性でフィルタリングすることにより得られ
た図2(c)の波形のスペクトルエンベロープを示すもの
である。この場合、サンプリング定理による折返しはM
・fs/2の周波数を境にして起こり、これはかなり高い
ので、再サンプリングの際にノイズとはならない。図3
(e)は図2(d)の波形のスペクトルエンベロープの一
例を示した図である。なお、フィルタの出力を再サンプ
リングしただけでは前述のように信号レベルは1/Mに
レベルダウンしたままであるので、再サンプリングの際
に図2(d)の波形データのレベルをM倍することによ
り、本来のレベルに戻してやるものとする。
By the above processing, the musical tone waveform data having the sampling frequency fs can be resampled to the sampling frequency of M · fs / N. In the figure, M = 4 and N = 3. 3 (a) is a diagram showing an example of the spectrum envelope of the waveform of FIG. 2 (a), and FIG. 3 (b) is a diagram showing an example of the spectrum envelope of the waveform of FIG. 2 (b). The shape of the spectral envelope is the same in (a) and (b), but the level is shown in FIG.
(B) is 1 / M of (a). This is because the number of substantial sample values (sample values that are not “0”) included in the convolution sum is 1 / M of the original number. FIG. 3C shows an example of digital filter characteristics, and in this case, it is a low-pass filter having a cutoff frequency of fs / 2. FIG. 3D shows the spectrum envelope of the waveform of FIG. 2C obtained by filtering with this low-pass filter characteristic. In this case, the return by the sampling theorem is M
It occurs at a frequency of fs / 2, which is so high that it does not become noise during resampling. FIG.
FIG. 2E is a diagram showing an example of the spectrum envelope of the waveform of FIG. Note that the signal level remains down to 1 / M as described above just by re-sampling the output of the filter. Therefore, when re-sampling, the level of the waveform data in FIG. 2D should be multiplied by M. Therefore, we will return to the original level.

【0012】以上では、ディジタルフィルタをサンプリ
ング周波数変換のために利用しており、楽音周波数を任
意のピッチに設定して楽音信号を発生することとは直接
には関係していない。これに対して、この発明は、任意
のピッチの楽音信号を発生する場合に上述の原理に基づ
くディジタルフィルタ演算を利用するようにしたもので
ある。すなわち、発生すべき楽音の音高に対応するレー
トで変化するアドレス信号をアドレス信号発生手段1に
より発生し、このアドレス信号に応じて楽音波形サンプ
ルデータを発生する場合に上述の原理に基づくディジタ
ルフィルタ演算を利用するようにしている。アドレス信
号は整数部IADと小数部FADとからなり、楽音波形
データ発生手段2では、このアドレス信号の整数部IA
Dに応じて楽音波形サンプルデータを発生する。換言す
れば、この楽音波形データ発生手段2で発生し得る楽音
波形サンプルデータは、アドレス信号の整数部IADの
分解能に対応するものでしかない。アドレス信号の整数
部IADに対応して楽音波形データ発生手段2から発生
される楽音波形サンプルデータの一例を図4(a)に示
す。
In the above description, the digital filter is used for sampling frequency conversion and is not directly related to the generation of a musical tone signal by setting the musical tone frequency to an arbitrary pitch. On the other hand, the present invention utilizes a digital filter operation based on the above-mentioned principle when generating a tone signal having an arbitrary pitch. That is, when the address signal generating means 1 generates an address signal which changes at a rate corresponding to the pitch of a musical tone to be generated, and musical tone waveform sample data is generated in accordance with this address signal, a digital filter based on the above-mentioned principle. I try to use arithmetic. The address signal is composed of an integer part IAD and a decimal part FAD. In the tone waveform data generating means 2, the integer part IA of this address signal is used.
Musical tone waveform sample data is generated according to D. In other words, the musical tone waveform sample data that can be generated by the musical tone waveform data generating means 2 only corresponds to the resolution of the integer part IAD of the address signal. An example of the musical tone waveform sample data generated from the musical tone waveform data generating means 2 corresponding to the integer part IAD of the address signal is shown in FIG.

【0013】アドレス信号の小数部FADは、アドレス
信号の整数部IADによって特定されるサンプル点にお
ける隣接サンプル点間のより細かな位相を示している。
例えば、アドレス信号の整数部IADと小数部FADに
よって指示された現在のアドレス値が図4(a)でCA
Dで示した位相であるとすると、整数部IADの現在値
は例えば「3」であり、小数部FADはCADとIAD
の差である。つまり、CAD=IAD+FADである。
高調波歪や低調波歪及びノイズのない良質な楽音波形信
号を得るために、アドレス信号の小数部FADの分解能
で、つまりCADの位相に対応して、楽音波形サンプル
データを求めることが望まれる。この発明では、前述の
原理に基づくディジタルフィルタ演算を利用することに
より、このことを簡単な構成で、かつサンプリングクロ
ック周波数を格別に高速化することなく、実現するよう
にしている。そのために、フィルタ係数供給手段3で
は、アドレス信号の小数部FADに応じてm次のフィル
タ係数に対応する係数データのうちn個(ただしn<
m)を選択して供給するようにしている。前述の図2
(b),(c)に関連する説明から明らかなように、複数次
のフィルタ係数の全てに対応して楽音波形サンプルデー
タを供給するまでもなく、M個の次数につき1回の割合
で有効なサンプルデータを供給し、残りの次数に関して
はサンプルデータのサンプル値を“0”にしてもよく、
そうであっても多数次のフィルタ係数を用いて精密なフ
ィルタ演算を行っているので、良好な楽音信号を得るこ
とができる。このことに基づき、これと同様の考え方に
基づくディジタルフィルタ演算をこの発明では行うよう
にしている。ただし、前述の一般的なサンプリング周波
数変換理論に基づく処理においては、高速のフィルタ演
算タイミング(周波数M・fs)に従って全ての次数のフ
ィルタ係数に関して実際にフィルタ演算を行わねばなら
ない。何故ならば、次数とサンプルデータとの対応関係
は演算タイミングの変化に伴って時間的に変化するた
め、たとえサンプル値が“0”のサンプルデータと或る
フィルタ係数との積が“0”であることが明らかである
としても、それがどの次数に関して成り立つのかは不明
であるからである。従って、従来の一般的なサンプリン
グ周波数変換理論に基づく処理においては、図2(a)
のようなサンプリング周波数fsの楽音波形サンプルデ
ータを、図2(b)のように、サンプリング周波数M・
fsのMクロックにつき1回サンプリングし且つMクロ
ックにつきM−1回のサンプリングタイミングではサン
プル値として“0”を挿入することによりサンプリング
周波数M・fsのデータに変換し、これを周波数M・fsで
動作するディジタルフィルタに入力し、このディジタル
フィルタで設定されている全ての次数のフィルタ係数に
関して実際にフィルタ演算を行わねばならない。
The fractional part FAD of the address signal indicates a finer phase between adjacent sample points at the sample points specified by the integer part IAD of the address signal.
For example, the current address value designated by the integer part IAD and the decimal part FAD of the address signal is CA in FIG.
If the phase is indicated by D, the current value of the integer part IAD is, for example, “3”, and the decimal part FAD is CAD and IAD.
Is the difference. That is, CAD = IAD + FAD.
In order to obtain a good-quality musical tone waveform signal without harmonic distortion, subharmonic distortion, and noise, it is desired to obtain musical tone waveform sample data with the resolution of the fractional part FAD of the address signal, that is, corresponding to the phase of CAD. . In the present invention, by utilizing the digital filter operation based on the above-mentioned principle, this is realized with a simple configuration and without particularly increasing the sampling clock frequency. Therefore, in the filter coefficient supply means 3, n pieces of the coefficient data corresponding to the filter coefficient of the mth order (where n <
m) is selected and supplied. Figure 2 above
As is clear from the explanations related to (b) and (c), it is effective at a rate of once per M orders, without needing to supply musical tone waveform sample data corresponding to all filter coefficients of multiple orders. The sample value of the sample data may be set to “0” for the remaining orders,
Even so, since a precise filter operation is performed using the filter coefficients of the multiple orders, a good musical tone signal can be obtained. Based on this, the present invention performs a digital filter operation based on the same idea. However, in the processing based on the above-mentioned general sampling frequency conversion theory, it is necessary to actually perform the filter calculation on the filter coefficients of all orders in accordance with the high-speed filter calculation timing (frequency M · fs). Because the correspondence between the order and the sample data changes with the change of the operation timing, even if the product of the sample data of which the sample value is "0" and a certain filter coefficient is "0". Even if it is clear, it is unclear in which order it holds. Therefore, in the processing based on the conventional general sampling frequency conversion theory, FIG.
As shown in FIG. 2B, the musical tone waveform sample data having the sampling frequency fs as shown in FIG.
It is converted into data of sampling frequency M · fs by inserting “0” as a sample value at sampling timing of M clocks of fs once and M−1 times of M clocks, and this is converted into data of frequency M · fs. It is necessary to input to the operating digital filter, and actually perform the filter operation on the filter coefficients of all orders set by this digital filter.

【0014】これに対して、この発明では、サンプル値
“0”のサンプルデータとそれに対応するフィルタ係数
の演算は実質的には不要であることに着目して、そのた
めの演算を省略し得るようにしたことを特徴としてい
る。これにより、高速のフィルタ演算タイミングで演算
を行うことを不要にしつつ演算回路の簡単化をも図り、
しかも十分に多数次のフィルタ係数を用いて精密なフィ
ルタ演算を行うことができるようにすることにより、回
路構成の簡単化とフィルタ演算の高精度化の両方を一挙
に実現するようにしている。まず、図2(a),(b)の関
係と同様に、図4(a)の楽音波形サンプルデータをその
サンプリング周波数fsのM倍の周波数(M・fs)のサン
プリングタイミングで動作するディジタルフィルタに入
力すると仮定して、サンプリング周波数fsの1周期ts
=1/fsの中に周波数M・fsの1周期ts/MがM個入
ることを想定し、図4(a)の楽音波形サンプルデータの
1サンプル時間中のM個のフィルタ演算タイミング全て
にサンプルデータを発生させずに、fsの1周期ts中の
M個のフィルタ演算タイミングの内1個のタイミングで
のみサンプルデータを発生し、残りのM−1個のタイミ
ングではサンプル値を“0”とすることを想定する。こ
のように、周波数M・fsのサンプリングタイミングのう
ちM個につき1個のタイミングで図4(a)の楽音波形サ
ンプルデータのサンプル値を発生し、残りのM個につき
M−1個のタイミングではサンプル値を“0”としたも
のを図4(b)に示す。ここで、アドレス信号の小数部
FADの分割数(1を小数部FADの最小単位で割った
数のことを示す、例えば、小数部FADの最小単位が
0.1ならば分割数は10)をdとすると、M=dとす
る。
On the other hand, in the present invention, attention is paid to the fact that the calculation of the sample data of the sample value "0" and the filter coefficient corresponding thereto is substantially unnecessary, and the calculation therefor can be omitted. It is characterized by having done. This makes it possible to simplify the arithmetic circuit while eliminating the need to perform arithmetic at high-speed filter arithmetic timing,
Moreover, by making it possible to perform a precise filter calculation by using a sufficiently large number of filter coefficients, it is possible to realize both simplification of the circuit configuration and high accuracy of the filter calculation all at once. First, similar to the relationship between FIGS. 2A and 2B, a digital filter that operates the musical tone waveform sample data of FIG. 4A at a sampling timing of a frequency M times the sampling frequency fs (M · fs). 1 period ts of the sampling frequency fs
Assuming that 1 cycle ts / M of frequency M · fs is included in = 1 / fs, all M filter calculation timings during one sample time of the musical tone waveform sample data of FIG. Without generating the sample data, the sample data is generated only at one of the M filter operation timings in one period ts of fs, and the sample value is "0" at the remaining M-1 timings. It is assumed that In this way, the sample value of the musical tone waveform sample data of FIG. 4A is generated at one timing for every M of the sampling timings of the frequency M · fs, and at the timing of M−1 for the remaining M timings. FIG. 4B shows that the sample value is "0". Here, the number of divisions of the fractional part FAD of the address signal (1 is divided by the minimum unit of the fractional part FAD, for example, if the minimum unit of the fractional part FAD is 0.1, the number of divisions is 10) If d, then M = d.

【0015】図4(b)のような楽音波形サンプルデー
タに対してm次のフィルタ演算を行うことを考えると
(mはフィルタ特性を設定するときに定めた任意の数で
ある)、図2を参照して説明したように、m次のフィル
タ係数全部を使って周波数M・fsのサンプリングタイミ
ングでフィルタ演算を行えば図2(c)に示されたのと
同様な精密な分解能のフィルタ出力信号が図4(b)の
楽音波形サンプルデータに関しても得られる。しかし、
それでは、前述したように、ディジタルフィルタを高速
のサンプリング周波数M・fsで動作させねばならず、か
つ、このディジタルフィルタで設定されている全ての次
数のフィルタ係数に関して実際にフィルタ演算を行わね
ばならないので、不利であり、この発明ではそれを採用
しない。その代わりに、この発明では、サンプル値
“0”のサンプルデータとそれに対応するフィルタ係数
の演算は実質的には不要であることに着目して、そのた
めの演算を省略し、かつ、フィルタ演算におけるサンプ
リング周波数も格別に高速化することなく演算を行うの
である。そのような不要な演算の省略は、この発明によ
れば、アドレス信号を整数部IADと小数部FADに分
割し、整数部IADに応じて楽音波形サンプルデータを
発生するが、ディジタルフイルタ演算のためのフィルタ
係数を小数部FADに応じて選択して供給するようにし
たことにより、実現される。つまり、楽音波形サンプル
データの発生は整数部IADに応じた比較的粗い分解能
で行うが、ディジタルフイルタ演算は小数部FADに応
じた精密な分解能で行うようにしたことが特徴である。
詳しくは、アドレス信号の小数部FADに応じてフィル
タ係数を選択することにより、整数部IADと小数部F
ADによって特定されるアドレス信号の現在の位相CA
Dに関する細かなサンプリングタイミングにおいてあた
かもフイルタ演算が行われているかのように、整数部I
ADに対応する粗いサンプリングタイミングの各サンプ
ル点の楽音波形サンプルデータに対応するフィルタ係数
の次数を決定することができるのである。換言すれば、
アドレス信号の小数部FADに応じて、整数部IADに
対応する各サンプル点のサンプルデータとフィルタ係数
の次数との対応関係が決定され、これにより、図4
(b)のように仮定した場合におけるサンプル値として
“0”を挿入した密なサンプリングタイミングに対応す
るフィルタ係数の次数を特定することができ、その次数
に関してはあえて演算を行うまでもなく積が“0”とし
て処理でき、実質的な値を持つサンプルデータに関して
のみ飛び飛びの次数に対応するフィルタ係数を演算すれ
ばよいことになる。こうして、この発明によれば、m次
のフィルタ演算において、フィルタ係数供給手段3が供
給すべきフィルタ係数は、m次のフィルタ係数に対応す
る係数データ全部ではなく、そのうちn個(ただしn<
m)をアドレス信号の小数部FADに応じて選択して供
給するようにすればよいのである。
Considering that m-th order filter calculation is performed on the musical tone waveform sample data as shown in FIG. 4B (where m is an arbitrary number determined when setting the filter characteristic), FIG. As described with reference to FIG. 2, if the filter operation is performed at the sampling timing of the frequency M · fs by using all the m-th order filter coefficients, the filter output with the fine resolution similar to that shown in FIG. Signals are also obtained for the tone waveform sample data of FIG. But,
Then, as described above, the digital filter must be operated at a high sampling frequency M · fs, and the filter operation must be actually performed on all the filter coefficients of the orders set by the digital filter. However, this is disadvantageous and is not adopted in the present invention. Instead, in the present invention, noting that the calculation of the sample data of the sample value “0” and the filter coefficient corresponding thereto is substantially unnecessary, the calculation for that is omitted, and the filter calculation The calculation is performed without increasing the sampling frequency. According to the present invention, the unnecessary operation can be omitted by dividing the address signal into an integer part IAD and a decimal part FAD and generating musical tone waveform sample data according to the integer part IAD. It is realized by selecting and supplying the filter coefficient of (1) according to the decimal part FAD. In other words, the musical tone waveform sample data is generated with a relatively coarse resolution according to the integer part IAD, but the digital filter calculation is performed with a precise resolution according to the decimal part FAD.
Specifically, by selecting the filter coefficient according to the decimal part FAD of the address signal, the integer part IAD and the decimal part F
Current phase CA of the address signal specified by AD
As if the filter calculation is performed at the fine sampling timing for D, the integer part I
It is possible to determine the order of the filter coefficient corresponding to the musical tone waveform sample data of each sample point at the rough sampling timing corresponding to AD. In other words,
Correspondence between the sample data of each sample point corresponding to the integer part IAD and the order of the filter coefficient is determined according to the decimal part FAD of the address signal.
It is possible to specify the order of the filter coefficient corresponding to the dense sampling timing in which “0” is inserted as the sample value in the case of the assumption as shown in (b). It is possible to process as “0”, and it is only necessary to calculate the filter coefficient corresponding to the discrete order for sample data having a substantial value. Thus, according to the present invention, in the m-th order filter calculation, the number of filter coefficients to be supplied by the filter coefficient supply means 3 is not all the coefficient data corresponding to the m-th order filter coefficient but n (where n <
m) may be selected and supplied according to the fractional part FAD of the address signal.

【0016】ここで、想定したディジタルフィルタ演算
のサンプリング周波数M・fsにおけるMに関して、M=
d(小数部FADの分割数)であり、想定した図4
(b)のサンプルデータは、図4(a)の楽音波形サンプ
ルデータの1サンプル間隔をM=d分割した仮想フィル
タ演算タイミングのうち1個のタイミングでのみサンプ
ルデータを発生し、残りのd−1個のタイミングではサ
ンプル値を“0”としているものなので、図4(a)の楽
音波形サンプルデータの1サンプル間隔をd分割した仮
想フィルタ演算タイミングのうち1回のタイミングでの
み実質的なサンプル値を持ち、その仮想フィルタ演算タ
イミングに関してのみ実際の演算を行えばよいことにな
る。従って、上記nは、n=m/dなる関係で決定する
ことができ、dの間隔で順次離隔したn個の次数をアド
レス信号の小数部FADに応じて選択すればよい。ま
た、想定したディジタルフィルタ演算のサンプリング周
波数M・fs=d・fsのタイミングにおいて、d回に1回
だけ演算を行えばよく、他のタイミングでは行う必要が
ない、つまり、サンプルデータの単位遅延はサンプリン
グ周波数M・fs=d・fsで行う必要がなく、サンプリン
グ周波数fsで行えばよい、ということにより実質的に
サンプリング周波数M・fs=d・fsの精度で精密なフィ
ルタ演算を行うにもかかわらず、実際のフィルタ演算は
低速のサンプリング周波数fsで行えばよいことにな
る。また、これに関連して、図4(b)のようなサンプ
ルデータを想定するにはしても、実際にそのようなサン
プリング周波数M・fs=d・fsのdクロックにつき1回
のサンプリングとd−1回のサンプル値“0”の挿入を
行う処理を行う必要は全くなく、サンプリング周波数f
sに従ってアドレス信号の整数部IADに応じて発生さ
れたサンプルデータをそのまま用いればよい。
Here, with respect to M at the sampling frequency M · fs of the assumed digital filter operation, M =
d (the number of divisions of the fractional part FAD), and FIG.
In the sample data of (b), sample data is generated only at one timing of virtual filter calculation timings obtained by dividing one sample interval of the tone waveform sample data of FIG. 4 (a) by M = d, and the remaining d- Since the sample value is set to "0" at one timing, the virtual sample calculation timing obtained by dividing the one sample interval of the musical tone waveform sample data of FIG. It has a value, and the actual calculation may be performed only with respect to the virtual filter calculation timing. Therefore, the above-mentioned n can be determined by the relationship of n = m / d, and it is only necessary to select n orders that are sequentially separated at the interval of d according to the fractional part FAD of the address signal. Further, at the timing of the assumed sampling frequency Mfs = dfs of the digital filter operation, it is only necessary to perform the operation once every d times, and it is not necessary to perform it at other timings, that is, the unit delay of the sample data is It is not necessary to perform sampling frequency M · fs = d · fs, and it is sufficient to perform sampling frequency fs. Therefore, it is possible to perform precise filter calculation with the accuracy of sampling frequency M · fs = d · fs. Instead, the actual filter calculation may be performed at the low sampling frequency fs. Further, in connection with this, even assuming sample data as shown in FIG. 4B, one sampling is actually performed for each d clock of such a sampling frequency M · fs = d · fs. There is no need to perform the process of inserting the sample value “0” d−1 times, and the sampling frequency f
The sample data generated according to the integer part IAD of the address signal according to s may be used as it is.

【0017】これを更に図によって説明すると、この発
明のフィルタ演算は、図4(b)のようなサンプルデー
タに関して、アドレス信号の現在の位相CADに対応し
てフィルタ演算を行うことと等価である。この場合、図
4(b)の各サンプルデータとm次のフィルタ係数の各
次数(0次〜m−1次)との対応関係の一例を示すと、
図4(c)のようである。図4(c)はm次のFIR
(有限インパルス応答)フィルタのローパスフィルタ特
性のインパルス応答の一例をエンベロープによって示す
ものである。このFIRフィルタの周波数ドメインはM
・fs=d・fsであり、ローパスフィルタ特性のカットオ
フ周波数はサンプリング周波数fsに関する折返しノイ
ズを除去するためにfs/2に設定する。このインパル
ス応答において、所定の基準次数(例えば中央の次数)
が現在のアドレス信号の位相CADに対応しているもの
とする。フィルタ演算においては、図4(b)の各サン
プルデータと図4(c)のフィルタ係数とのたたみこみ
が求められる。その場合において、d・fsの周波数ドメ
インにおける図4(b)のサンプルデータのうちサンプ
ル値“0”のものに関しては演算を行わない。すなわ
ち、図4(b)で有効なサンプル値を持っているサンプ
ルデータとそれに対応する次数のフィルタ係数との演算
だけを行う。n=m/dの関係から、m次のたたみこみ
において有効なサンプル値を持っているサンプルデータ
の数はnである。図の例では、m=96,d=16,n
=6であるものとしている。現在のアドレス信号の位相
CADに対応して実行したフィルタ演算によって得られ
るたたみこみ和は図4(d)において実線で示されてい
る。図4(d)において破線で一部示したが、このよう
なたたみこみ和つまりフィルタ出力信号がd・fsの周波
数ドメインで、図2(c)に示すのと同様に密に、発生
される。なお、前述と同様に、このたたみこみは実際は
n=6個のサンプルデータに関してしか行われていない
ので、フィルタ出力信号のレベルが本来の1/d=1/
16に低下する。これに対処するには、フィルタ出力信号
のレベルをd=16倍してやればよい。あるいは、フィ
ルタ出力信号のレベルをわざわざd=16倍するまでも
なく、本来の値のd=16倍のレベルを持つフィルタ係
数を使用して演算を行うようにしてもよい。
Explaining this further with reference to the drawings, the filter operation of the present invention is equivalent to performing the filter operation corresponding to the current phase CAD of the address signal for the sample data as shown in FIG. 4 (b). . In this case, an example of the correspondence relationship between each sample data of FIG. 4B and each order of the m-th order filter coefficient (0th order to m−1th order) is shown as follows:
It is as shown in FIG. FIG. 4C shows an m-order FIR.
(Finite impulse response) An example of an impulse response having a low-pass filter characteristic of a filter is shown by an envelope. The frequency domain of this FIR filter is M
-Fs = d-fs, and the cut-off frequency of the low-pass filter characteristic is set to fs / 2 in order to remove aliasing noise related to the sampling frequency fs. In this impulse response, a predetermined reference order (for example, the central order)
Corresponds to the current phase CAD of the address signal. In the filter calculation, the convolution of each sample data of FIG. 4B and the filter coefficient of FIG. 4C is obtained. In that case, the calculation is not performed on the sample data “0” of the sample data of FIG. 4B in the frequency domain of d · fs. That is, only the sample data having a valid sample value in FIG. 4B and the filter coefficient of the corresponding order are calculated. From the relationship of n = m / d, the number of sample data having an effective sample value in the convolution of order m is n. In the illustrated example, m = 96, d = 16, n
= 6. The convolution sum obtained by the filter operation executed corresponding to the current phase CAD of the address signal is shown by the solid line in FIG. Although partly shown by a broken line in FIG. 4 (d), such a convolutional sum, that is, a filter output signal is densely generated in the frequency domain of d · fs as in the case of FIG. 2 (c). Note that, similar to the above, since this convolution is actually performed only for n = 6 sample data, the level of the filter output signal is the original 1 / d = 1 /
Drops to 16. To cope with this, the level of the filter output signal may be multiplied by d = 16. Alternatively, it is not necessary to purposely multiply the level of the filter output signal by d = 16, and the calculation may be performed using a filter coefficient having a level of d = 16 times the original value.

【0018】図4(e)は図4(c)のインパルス応答
を持つFIRローパスフィルタの振幅-周波数特性を例
示するものである。カットした周波数領域の成分が−80
dB以下に減衰されることが確かめられている。これは
かなり高精度なフィルタ特性である。図5はそのような
FIRローパスフィルタの振幅-周波数特性の実測図で
ある。図6は図5の特性のFIRローパスフィルタを通
した正弦波信号のスペクトルの実測図である。ここから
明らかなように、基本波以外のノイズ成分が確実に−8
0dB以下に減衰されている。図4(a)〜(c)の関係を
整理すると、m次のフィルタ係数の各次数(0次〜m−
1次)が小数部FADの分解能でアドレス信号の連続す
る値に対応しており、そこにおいて所定の基準次数(例
えば中央の次数k)が現在のアドレス信号の小数部FA
Dの位置(つまり現在の位相CADの位置)に対応して
いる。この現在のアドレス信号の小数部FADに対する
nサンプル点分の各整数部IADの隔たりに対応する量
だけ前記基準次数から隔たっているn個の次数を夫々飛
び飛びに決定し、こうして現在のアドレス信号の小数部
に応じて決定されたn個の次数に対応するn個のフィル
タ係数をフィルタ係数供給手段3により供給するのであ
る。アドレス信号の現在の位相CADに対応する基準次
数を中央の次数k(例えば、m=96のとき、つまり全
次数が0次〜m−1=95次のとき、中央の次数はk=
47次とする)とし、n=6とすると、「nサンプル点
分のアドレス信号の各整数部IAD」としては、現在の
アドレス信号の整数部IADの前後のn=6個のサンプ
ル点の整数部、つまり図4(a)に示すIAD−2,I
AD−1,IAD,IAD+1,IAD+2,IAD+
3がそれに該当する。このnサンプル点分の各整数部I
AD−2,IAD−1,IAD,IAD+1,IAD+
2,IAD+3の隔たりに対応する量だけ基準次数(k
=47次)から隔たっているn=6個の次数は、一般的
には次のように飛び飛びに決定される。
FIG. 4 (e) illustrates the amplitude-frequency characteristic of the FIR low pass filter having the impulse response of FIG. 4 (c). The frequency domain component cut is -80
It has been confirmed that it is attenuated below dB. This is a highly accurate filter characteristic. FIG. 5 is an actual measurement diagram of the amplitude-frequency characteristic of such an FIR low pass filter. FIG. 6 is an actual measurement diagram of a spectrum of a sine wave signal that has passed through the FIR low-pass filter having the characteristic of FIG. As is clear from this, noise components other than the fundamental wave are certainly -8
It is attenuated below 0 dB. 4 (a) to 4 (c) are summarized, each order of the m-th order filter coefficient (0th order to m−
The first order) corresponds to the continuous value of the address signal with the resolution of the fractional part FAD, and the predetermined reference order (for example, the central order k) is the fractional part FA of the current address signal.
It corresponds to the position of D (that is, the position of the current phase CAD). The n orders which are separated from the reference order by an amount corresponding to the distance of each integer part IAD corresponding to n sample points with respect to the fractional part FAD of the current address signal are discretely determined, and thus the current address signal The filter coefficient supply means 3 supplies n filter coefficients corresponding to the n orders determined according to the decimal part. When the reference order corresponding to the current phase CAD of the address signal is the central order k (for example, m = 96, that is, when the total order is 0th to m−1 = 95th order, the central order is k =
47)) and n = 6, “the integer part IAD of the address signal for n sample points” is the integer of n = 6 sample points before and after the integer part IAD of the current address signal. Part, that is, IAD-2, I shown in FIG.
AD-1, IAD, IAD + 1, IAD + 2, IAD +
3 corresponds to this. Each integer part I for this n sample points
AD-2, IAD-1, IAD, IAD + 1, IAD +
2, the reference order (k) by an amount corresponding to the distance of IAD + 3
= 47 orders), n = 6 orders which are separated from each other are generally determined discretely as follows.

【0019】 IAD−2に対応する次数:k−FAD−2d IAD−1に対応する次数:k−FAD−d IAD に対応する次数:k−FAD IAD+1に対応する次数:k−FAD+d IAD+2に対応する次数:k−FAD+2d IAD+3に対応する次数:k−FAD+3d 勿論、上記は一例にすぎず、別の定義の仕方も可能であ
り、また、上記のように定義してもk,d,nの決め方
によっては、上記とは別の種々の特異解が生じることが
ある。例えば、同じ条件下でもk=46とした場合は、
現在のアドレス信号の整数部IADの3サンプル点前の
IAD−3に対応する次数をk−FAD−3dなる定義
のもとに決定しなければならない場合もある。フィルタ
係数供給手段3では、上記のようなテーブルを具える、
あるいは上記のような式を実行する演算回路を具えるな
りして、現在のアドレス信号の小数部FADに応じてn
個の次数を決定し、決定したn個の次数に対応する係数
データを夫々供給する。このフィルタ係数供給手段3と
ディジタルフィルタ演算手段4の内部構成の一例を幾分
詳しく示すと、図7のようである。フィルタ係数供給手
段3は、m次のフィルタ係数(0次〜m−1次)を発生
するフィルタ係数発生手段3aと、このm次のフィルタ
係数のうちn個を上記アドレス信号の小数部FADの値
に応じて選択する選択手段3bとを具えている。選択手
段3bは、例えば、上述のテーブルを具えており、アド
レス信号の小数部FADの値に応じて、nサンプル点分
の各整数部IAD−2,IAD−1,IAD,IAD+
1,IAD+2,IAD+3に対応する次数k−FAD
−2d,k−FAD−d,k−FAD,k−FAD+
d,k−FAD+2d,k−FAD+3dをこのテーブ
ルにより決定し、この飛び飛びの各次数に対応するフィ
ルタ係数h(i-2d),h(i-d),h(i),h(i+d),h(i+2
d),h(i+3d)を選択し出力する。
Order corresponding to IAD-2: k-FAD-2d Order corresponding to IAD-1: Order corresponding to k-FAD-d IAD: Order corresponding to k-FAD IAD + 1: Corresponding to k-FAD + d IAD + 2 Order: k-FAD + 2d Order corresponding to IAD + 3: k-FAD + 3d Of course, the above is only an example, and another definition method is possible, and even if it is defined as above, k, d, n Depending on how to decide, various singular solutions other than the above may occur. For example, if k = 46 even under the same conditions,
In some cases, the order corresponding to IAD-3 three sample points before the integer part IAD of the current address signal must be determined under the definition of k-FAD-3d. The filter coefficient supply means 3 includes the above table,
Alternatively, an arithmetic circuit for executing the above equation is provided, and n is output according to the fractional part FAD of the current address signal.
The order is determined, and coefficient data corresponding to the determined order n are supplied. An example of the internal configurations of the filter coefficient supplying means 3 and the digital filter calculating means 4 is shown in some detail as shown in FIG. The filter coefficient supplying means 3 is a filter coefficient generating means 3a for generating m-th order filter coefficients (0th order to m-1st order) and n out of the mth order filter coefficients of the fractional part FAD of the address signal. And a selection means 3b for selecting according to the value. The selection means 3b comprises, for example, the above-mentioned table, and each integer part IAD-2, IAD-1, IAD, IAD + for n sample points is provided in accordance with the value of the decimal part FAD of the address signal.
Order k-FAD corresponding to 1, IAD + 2, IAD + 3
-2d, k-FAD-d, k-FAD, k-FAD +
d, k-FAD + 2d, k-FAD + 3d are determined by this table, and filter coefficients h (i-2d), h (id), h (i), h (i + d), which correspond to the respective orders of this skip, h (i + 2
Select d) and h (i + 3d) and output.

【0020】図7では、ディジタルフィルタ演算手段4
はFIRフィルタ構成からなり、楽音波形データ発生手
段2からアドレス信号の整数部IADに応じて発生され
る楽音波形データをサンプリング周波数fsのクロック
パルスφ(fs)によって遅延する遅延手段4aを具えて
いる。この遅延手段4aは、nサンプル点分の各整数部
IAD−2,IAD−1,IAD,IAD+1,IAD
+2,IAD+3に対応するサンプルデータX(Ii-
2),X(Ii-1),X(Ii),X(Ii+1),X(Ii+2),X(I
i+3)を供給する。これらのサンプルデータX(Ii-2),
X(Ii-1),X(Ii),X(Ii+1),X(Ii+2),X(Ii+3)
が乗算器4b1〜4b6に入力され、選択手段3bから与
えられるフィルタ係数h(i-2d),h(i-d),h(i),h(i
+d),h(i+2d),h(i+3d)と乗算される。乗算器4b1〜
4b6の出力は加算器4cで加算され、この加算出力が
FIRフィルタ出力として出力される。なお、現サンプ
ル点として取扱うサンプルデータX(Ii)が遅延手段4
aで遅延されているため、選択手段3bから与えるフィ
ルタ係数h(i-2d)〜h(i+3d)をこれに応じて適宜遅延し
て乗算器4b1〜4b6に与えるようにするとよい。ここ
で、上述した図4(a)〜(c)の関係を別の表現で整理す
ると、アドレス信号における小数部の分割数d(上記の
設例ではd=16)に応じてn=m/dなる関係でn
(上記の設例ではn=6)を決定し、決定すべきn個の
フィルタ係数はdの間隔で順次離隔したn個の次数に夫
々対応するものからなり、現在のアドレス信号の小数部
FADの値に応じて前記n個の次数を夫々決定し、こう
して現在のアドレス信号の小数部FADに応じて決定さ
れたn個の次数に対応するn個のフィルタ係数をフィル
タ係数供給手段3により供給するのである。
In FIG. 7, the digital filter operation means 4
Is composed of an FIR filter and comprises delay means 4a for delaying the musical tone waveform data generated from the musical tone waveform data generating means 2 according to the integer part IAD of the address signal by the clock pulse φ (fs) of the sampling frequency fs. . The delay means 4a includes integer parts IAD-2, IAD-1, IAD, IAD + 1, IAD for n sample points.
+2, IAD + 3, sample data X (Ii−
2), X (Ii-1), X (Ii), X (Ii + 1), X (Ii + 2), X (Ii
i + 3). These sample data X (Ii-2),
X (Ii-1), X (Ii), X (Ii + 1), X (Ii + 2), X (Ii + 3)
Is input to the multipliers 4b1 to 4b6, and the filter coefficients h (i-2d), h (id), h (i), h (i given by the selecting means 3b are inputted.
+ d), h (i + 2d) and h (i + 3d). Multiplier 4b1 ~
The output of 4b6 is added by the adder 4c, and the added output is output as the FIR filter output. The sample data X (Ii) to be handled as the current sample point is the delay means 4
Since it is delayed by a, the filter coefficients h (i-2d) to h (i + 3d) given from the selection means 3b should be appropriately delayed and given to the multipliers 4b1 to 4b6. Here, if the above-mentioned relations of FIGS. 4A to 4C are arranged by another expression, n = m / d according to the division number d (d = 16 in the above example) of the decimal part in the address signal. N relationship
(N = 6 in the above example) is determined, and the n filter coefficients to be determined are those corresponding to the n orders that are sequentially separated by the interval of d, respectively. The n orders are respectively determined according to the values, and the filter coefficient supply means 3 supplies n filter coefficients corresponding to the n orders determined according to the fractional part FAD of the current address signal. Of.

【0021】こうして、この発明によれば、m次フィル
タのたたみこみ演算において、本来なら全次数mの係数
データにつき演算を行わねばならないところを、n=m
/d個の係数データに関してのみ演算を行えばよく、演
算規模を1/dに縮小することができる。しかも、実際
の演算におけるサンプリング周波数はfsでありなが
ら、d・fsの高分解能でディジタルフィルタ演算を行っ
たのと等価の結果が得られる。次に、回路構成規模をあ
まり拡大すること無くフィルタ演算の精度を向上するこ
とについて説明する。m次分のフィルタ係数を用いてそ
のq倍の次数つまりq・m次のフィルタ演算を行うに
は、m次分のフィルタ係数の隣接するものの間で夫々分
解能qの補間を行い、これによりq・m次分のフィルタ
係数を密に発生させるようにすればよい。このようなq
倍の補間により、ディジタルフィルタ演算における等価
的なサンプリング周波数はq・d・fsという高分解能と
なり、フィルタ次数はq・m次となるので、フィルタ演
算の精度をかなり向上させることができる。次に、この
発明のより具体的な実施例について図8を参照して説明
する。図8の実施例では、アドレス信号の小数部FAD
の分割数をd=16とし、フィルタの次数をm=96とし、
n=6となるようにしている。そして、更に、m次のフ
ィルタ係数の隣接するものの間で夫々分解能q=4の補
間を行い、これによりq・m次=384次分のフィルタ係数
を密に発生させるようにしている。従って、アドレス信
号の小数部FADは、基本的には分割数d=16=「2
の4乗」に対応する4ビットのデータからなり、これに
更に下位2ビットを付加して分解能q=4の補間ステッ
プを指示するようにしている。従って、この実施例の場
合、アドレス信号の小数部FADは6ビットのデータか
らなる。また、サンプリング周波数はfs=50kHzに
固定されており、ピッチ非同期で楽音信号を発生するよ
うになっている。また、この実施例ではディジタルフィ
ルタは前述と同様に折返しノイズを除去するためのロー
パスフィルタ特性のFIRフィルタとして構成されてい
る。
Thus, according to the present invention, in the convolution calculation of the m-th order filter, where n = m, the calculation should be performed for coefficient data of all orders m.
Only the / d coefficient data need be calculated, and the calculation scale can be reduced to 1 / d. Moreover, although the sampling frequency in the actual calculation is fs, a result equivalent to that obtained by performing the digital filter calculation with a high resolution of d · fs can be obtained. Next, it will be described how to improve the accuracy of the filter operation without significantly increasing the circuit configuration scale. In order to carry out a filter operation of order q times, that is, q · m order, using filter coefficients for m-th order, interpolation of resolution q is performed between adjacent ones of filter coefficients for m-th order. The filter coefficients for the mth order may be generated densely. Such q
By the double interpolation, the equivalent sampling frequency in the digital filter calculation becomes a high resolution of q · d · fs and the filter order becomes the q · m order, so that the accuracy of the filter calculation can be considerably improved. Next, a more specific embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. In the embodiment of FIG. 8, the decimal part FAD of the address signal is used.
Is set to d = 16, the order of the filter is set to m = 96,
n = 6. Further, the adjacent q-th order filter coefficients are interpolated with the resolution q = 4, respectively, whereby the q * m-th order = 384-th order filter coefficients are densely generated. Therefore, the fractional part FAD of the address signal is basically the division number d = 16 = “2
It is composed of 4-bit data corresponding to "4th power", and the lower 2 bits are further added to this data to instruct the interpolation step of resolution q = 4. Therefore, in this embodiment, the fractional part FAD of the address signal consists of 6-bit data. The sampling frequency is fixed at fs = 50 kHz, and a tone signal is generated asynchronously with the pitch. Also, in this embodiment, the digital filter is configured as a low pass filter characteristic FIR filter for removing the aliasing noise as described above.

【0022】鍵盤10は発生すべき楽音の音高を指定す
るための複数の鍵を具えている。鍵盤10で押圧された
鍵はキーアサイナ11において検出され、押圧鍵に対応
する楽音を発生すべきことが複数の楽音発生チャンネル
の何れかに割当てられる。楽音発生チャンネル数は一例
として8であり、各チャンネルは共通の楽音発生手段を
時分割共用することにより確立されるようになってい
る。キーアサイナ11は、各チャンネルに割当てた鍵の
キーコードKCとキーオン信号KON及びキーオンパル
スKONPをチャンネルタイミングに対応して時分割的
に出力する。アドレス信号発生回路12はキーアサイナ
11からのキーコードKCとキーオンパルスKONPを
受けて、各チャンネルに割当てられた鍵の音高に対応す
るレートで変化するアドレス信号を各チャンネルタイミ
ングに対応して時分割的に発生する。このアドレス信号
は、前述の通り整数部IADと小数部FADとからなっ
ている。整数部IADは、例えば、18ビットのデータ
からなり、楽音波形メモリ13に準備された複数周期か
ら成る楽音波形の連続的なサンプル点を指定するもので
あり、小数部FADは前述の通り6ビットのデータであ
る。一例として、楽音波形メモリ13は、アタック部の
複数周期波形のデータと持続部の複数周期波形のデータ
とを記憶しているとすると、アドレス信号発生回路12
では、キーオンパルスKONPをトリガとしてアタック
部の複数周期波形データを1回読み出し、続いて持続部
の複数周期波形データを繰返し読み出すように、アドレ
ス信号を発生する。なお、アドレス信号発生回路12に
おけるアドレス信号発生方式は、周波数ナンバを繰返し
演算する方式や可変分周方式、あるいはノートクロック
をカウントする方式など、どのような方式を用いてもよ
い。
The keyboard 10 has a plurality of keys for designating the pitch of a musical tone to be generated. The key pressed by the keyboard 10 is detected by the key assigner 11, and it is assigned to any one of the plurality of tone generation channels that a tone corresponding to the pressed key should be generated. The number of tone generation channels is eight as an example, and each channel is established by time-sharing a common tone generation means. The key assigner 11 outputs the key code KC of the key assigned to each channel, the key-on signal KON, and the key-on pulse KONP in a time division manner corresponding to the channel timing. The address signal generation circuit 12 receives the key code KC and the key-on pulse KONP from the key assigner 11, and time-divisions the address signal that changes at a rate corresponding to the pitch of the key assigned to each channel, corresponding to each channel timing. Occurring in an accident. This address signal is composed of the integer part IAD and the decimal part FAD as described above. The integer part IAD is composed of, for example, 18-bit data, and designates continuous sampling points of a musical tone waveform having a plurality of periods prepared in the musical tone waveform memory 13, and the decimal part FAD is 6 bits as described above. Data. As an example, assuming that the musical tone waveform memory 13 stores data of a plurality of periodic waveforms of the attack portion and data of a plurality of periodic waveforms of the sustain portion, the address signal generation circuit 12
Then, an address signal is generated so that the key-on pulse KONP is used as a trigger to read the multiple-cycle waveform data of the attack portion once, and then repeatedly read the multiple-cycle waveform data of the sustain portion. The address signal generating method in the address signal generating circuit 12 may be any method such as a method of repeatedly calculating a frequency number, a variable frequency dividing method, or a method of counting note clocks.

【0023】鍵盤10に関連してタッチ検出装置14が
設けられており、押圧鍵のタッチを検出する。楽音波形
メモリ13は、一例として、前述のように複数周期波形
のサンプルデータを記憶しており、そのような波形サン
プルデータを音色選択回路15で選択可能な音色に対応
して複数組記憶している。また、音高に応じた音色のキ
ースケーリング制御あるいは鍵タッチに応じた音色の制
御のために、更に複数組の波形サンプルデータを記憶し
ていてもよい。そのために、音色選択コードTC,キー
コードKC,タッチデータTDが楽音波形メモリ13に
入力されており、これらに応じて読み出すべき波形が選
択され、これがアドレス信号の整数部IADに応じて読
み出される。アドレス信号発生回路12から発生された
アドレス信号の整数部IADのデータは楽音波形メモリ
13の位相アドレス入力に加わるが、これは直接加わる
のではなく、演算器(引算器16,加算器17)を経由
して加わる。この演算器16,17は、ディジタルフィ
ルタにおけるサンプルデータ遅延手段(図7の4aに該
当するもの)と等価的な働きをなすものである。すなわ
ち、この実施例では、楽音波形メモリ13から発生した
サンプルデータを実際に遅延することによりn(=6)
サンプル点分の各整数部IAD−2,IAD−1,IA
D,IAD+1,IAD+2,IAD+3に対応するサ
ンプルデータを得ているのではなく、アドレス信号の整
数部IADのデータに対して演算器16,17で時分割
的に−2,−1,0,+1,+2,+3を加算すること
によりn(=6)サンプル点分の各整数部IAD−2,
IAD−1,IAD,IAD+1,IAD+2,IAD
+3のアドレスデータを時分割的に発生し、これに応じ
てメモリ13を読み出すことによりこれらn(=6)サ
ンプル点分の各整数部IAD−2,IAD−1,IA
D,IAD+1,IAD+2,IAD+3に対応するサ
ンプルデータを得ているのである。
A touch detection device 14 is provided in association with the keyboard 10 and detects the touch of the pressed key. As an example, the musical tone waveform memory 13 stores sample data of a plurality of periodic waveforms as described above, and a plurality of sets of such waveform sample data are stored corresponding to tone colors selectable by the tone color selection circuit 15. There is. Further, a plurality of sets of waveform sample data may be further stored for the key scaling control of the tone color according to the pitch or the tone color control according to the key touch. Therefore, the tone color selection code TC, the key code KC, and the touch data TD are input to the tone waveform memory 13, the waveform to be read is selected according to these, and this is read according to the integer part IAD of the address signal. The data of the integer part IAD of the address signal generated from the address signal generation circuit 12 is added to the phase address input of the tone waveform memory 13, but this is not directly added, but an arithmetic unit (subtractor 16, adder 17). Join via. The arithmetic units 16 and 17 function as equivalent to the sample data delay means (corresponding to 4a in FIG. 7) in the digital filter. That is, in this embodiment, n (= 6) is obtained by actually delaying the sample data generated from the tone waveform memory 13.
Each integer part IAD-2, IAD-1, IA for sample points
The sample data corresponding to D, IAD + 1, IAD + 2, and IAD + 3 are not obtained, but the data of the integer part IAD of the address signal is time-divided by the arithmetic units 16 and 17 to -2, -1, 0, +1. , +2, +3 are added to each integer part IAD-2 of n (= 6) sample points,
IAD-1, IAD, IAD + 1, IAD + 2, IAD
The address data of +3 is generated in a time division manner, and the memory 13 is read out in response to the generated address data, so that the integer parts IAD-2, IAD-1, IA corresponding to these n (= 6) sample points are generated.
The sample data corresponding to D, IAD + 1, IAD + 2, and IAD + 3 are obtained.

【0024】そのための演算タイミングについて詳しく
示すと、図9のようであり、CACはサンプリング周波
数fs=50kHzの周期で発生する計算サイクルパルス
を示し、この1周期を8分割して8チャンネルの時分割
タイミングCH1〜CH8が形成され、各チャンネルの
時分割タイムスロットを夫々6分割して6次分のフィル
タ演算タイムスロットが形成される。フィルタ演算タイ
ムスロットの1周期はマスタクロックパルスMCの1周
期であり、このマスタクロックパルスMCをモジュロ6
のカウンタでカウントすることにより1チャンネルタイ
ムスロット内の6個のフィルタ演算タイムスロット0,
1,2,3,4,5を区別するスロットカウントデータ
SLCTRが得られる。SMCはフィルタ演算サイクル
パルスであり、1周期が1チャンネルタイムスロットに
同期している。計算サイクルパルスCACが50kHzで
あるとすると、フィルタ演算サイクルパルスSMCは40
0kHz、マスタクロックパルスMCは2.4MHzであ
る。上述の各パルス及びカウントデータはマスタクロッ
ク発生器22及びタイミング信号発生回路23から発生
される。引算器16では、現在のアドレス信号の整数部
IADの2サンプル点前のサンプル点の整数部の値IA
D−2を求めるために、IADから2を引算するもので
ある。こうして求められたデータIAD−2は加算器1
7に入力され、スロットカウントデータSLCTRが加
算される。このスロットカウントデータSLCTRは、
図9に示すように、1チャンネルタイムスロット内で
0,1,2,3,4,5と変化するものであるから、1
チャンネルタイムスロット内の6個のフィルタ演算タイ
ムスロット0,1,2,3,4,5に対応して、6サン
プル点分の各整数部IAD−2,IAD−1,IAD,
IAD+1,IAD+2,IAD+3のアドレスデータ
が加算器17から時分割的に発生される。これに応じ
て、メモリ13からこれら6サンプル点分の各整数部I
AD−2,IAD−1,IAD,IAD+1,IAD+
2,IAD+3に対応するサンプルデータが時分割的に
読み出される。
The calculation timing for that purpose is shown in detail in FIG. 9, where CAC indicates a calculation cycle pulse generated in a cycle of the sampling frequency fs = 50 kHz, and this one cycle is divided into 8 time divisions of 8 channels. Timings CH1 to CH8 are formed, and the time-division time slots of each channel are divided into 6 to form 6th-order filter operation time slots. One cycle of the filter calculation time slot is one cycle of the master clock pulse MC, and this master clock pulse MC is modulo 6
By counting with the counter of 6 the 6 filter operation time slots 0 in 1 channel time slot,
Slot count data SLCTR for distinguishing 1, 2, 3, 4, and 5 is obtained. SMC is a filter operation cycle pulse, and one cycle is synchronized with one channel time slot. Assuming that the calculation cycle pulse CAC is 50 kHz, the filter calculation cycle pulse SMC is 40
The master clock pulse MC is 0 MHz and the frequency is 2.4 MHz. Each pulse and count data described above is generated from the master clock generator 22 and the timing signal generating circuit 23. In the subtractor 16, the value IA of the integer part of the sample point two sample points before the integer part IAD of the current address signal.
To obtain D-2, 2 is subtracted from IAD. The data IAD-2 thus obtained is added to the adder 1
7 and the slot count data SLCTR is added. This slot count data SLCTR is
As shown in FIG. 9, since it changes to 0, 1, 2, 3, 4, 5 within one channel time slot,
Corresponding to the six filter calculation time slots 0, 1, 2, 3, 4, 5 in the channel time slot, respective integer parts IAD-2, IAD-1, IAD, for 6 sample points
Address data of IAD + 1, IAD + 2 and IAD + 3 are generated from the adder 17 in a time division manner. Correspondingly, the integer parts I of these 6 sample points from the memory 13
AD-2, IAD-1, IAD, IAD + 1, IAD +
2, sample data corresponding to IAD + 3 are read out in a time division manner.

【0025】メモリ13から読み出されたサンプルデー
タはフィルタ係数乗算用の乗算器18に入力される。フ
ィルタ係数はアドレス信号の小数部FADに応じてフィ
ルタ係数供給回路24から後述するように供給される。
乗算器18の出力はアキュムレータ19に入力され、た
たみこみ和が求められる。このアキュムレータ19はマ
スタクロックパルスMCのタイミングで(つまりスロッ
トカウントデータSLCTRの各ステップ毎に)アキュ
ムレートを行い、フィルタ演算サイクルパルスSMCの
タイミングでクリアされる。アキュムレート値をクリア
する直前に、今回の演算で求めたたたみこみ和がラッチ
回路20にラッチされる。これらの引算器16,加算器
17,乗算器18,アキュムレータ19,ラッチ回路2
0の部分がFIR型のディジタルフィルタ演算回路21
に相当する。フィルタ係数供給回路24は、m=96次
のフィルタ係数(0次〜95次)を夫々記憶したフィル
タ係数メモリ25,26と、この96次のフィルタ係数
のうちn=6個をアドレス信号の小数部FADの値に応
じて選択するための選択手段27と、補間回路28とを
具えている。2系列のフィルタ係数メモリ25,26は
全く同じものであり、補間回路28における補間のため
に隣接する2つのフィルタ係数を並列的に読み出すため
に2系列のフィルタ係数メモリ25,26が設けられて
いる。このフィルタ係数メモリ25,26に記憶するフ
ィルタ係数のインパルス応答は例えば前出の図4(c)
に示すようなものであり、これによって実現されるフィ
ルタ特性は例えば前出の図4(e)または図5に示すよ
うなローパスフィルタ特性であり、サンプリング周波数
fs=50kHzの半分のfs/2=25kHzをカットオフ
周波数としている。
The sample data read from the memory 13 is input to the multiplier 18 for filter coefficient multiplication. The filter coefficient is supplied from the filter coefficient supply circuit 24 according to the fractional part FAD of the address signal as described later.
The output of the multiplier 18 is input to the accumulator 19 and the convolution sum is obtained. The accumulator 19 performs accumulation at the timing of the master clock pulse MC (that is, at each step of the slot count data SLCTR) and is cleared at the timing of the filter operation cycle pulse SMC. Immediately before clearing the accumulated value, the convolutional sum obtained in this calculation is latched in the latch circuit 20. These subtractor 16, adder 17, multiplier 18, accumulator 19, and latch circuit 2
0 is an FIR type digital filter operation circuit 21
Is equivalent to The filter coefficient supply circuit 24 stores filter coefficient memories 25 and 26 in which m = 96th order filter coefficients (0th order to 95th order) are respectively stored, and n = 6 of the 96th order filter coefficients are decimal fractions of the address signal. It comprises a selection means 27 for selecting according to the value of the section FAD, and an interpolation circuit 28. The two series of filter coefficient memories 25 and 26 are exactly the same, and two series of filter coefficient memories 25 and 26 are provided to read out two adjacent filter coefficients in parallel for interpolation in the interpolation circuit 28. There is. The impulse responses of the filter coefficients stored in the filter coefficient memories 25 and 26 are shown in FIG.
And a filter characteristic realized by this is a low-pass filter characteristic as shown in FIG. 4 (e) or FIG. 5, for example, and fs / 2 = half the sampling frequency fs = 50 kHz. The cutoff frequency is 25 kHz.

【0026】選択手段27は、アドレス信号の小数部F
ADの値に応じて、n=6サンプル点分の各整数部IA
D−2,IAD−1,IAD,IAD+1,IAD+
2,IAD+3に対応する次数k−FAD−2d,k−
FAD−d,k−FAD,k−FAD+d,k−FAD
+2d,k−FAD+3dを決定し、決定した次数をア
ドレス信号としてフィルタ係数メモリ25,26からフ
ィルタ係数h(i-2d),h(i-d),h(i),h(i+d),h(i+
2d),h(i+3d)を選択的に読み出すものであり、この決
定を演算によって行うために引算器29,乗算器30,
加算器31を具えている。引算器29にアドレス信号の
小数部FADの上位4ビットデータを入力し、“15−
FAD”の引算を行う。乗算器30にはスロットカウン
トデータSLCTRを入力し、“16×SLCTR”の
乗算を行う。引算器29と乗算器30の出力を加算器3
1で加算し、上述の次数k−FAD−2d,k−FAD
−d,k−FAD,k−FAD+d,k−FAD+2
d,k−FAD+3dを指示するデータを出力する。ス
ロットカウントデータSLCTRの各値0〜5に対応す
る加算器31の出力つまり決定した次数は次の通りであ
る。下記表には夫々に対応する6サンプル点分の各整数
部の値IAD−2,IAD−1,IAD,IAD+1,
IAD+2,IAD+3も示されている。
The selecting means 27 selects the decimal part F of the address signal.
Each integer part IA for n = 6 sample points according to the value of AD
D-2, IAD-1, IAD, IAD + 1, IAD +
2, the order k-FAD-2d, k- corresponding to IAD + 3
FAD-d, k-FAD, k-FAD + d, k-FAD
+ 2d, k-FAD + 3d is determined, and the determined order is used as an address signal from the filter coefficient memories 25 and 26 to filter coefficient h (i-2d), h (id), h (i), h (i + d), h. (i +
2d) and h (i + 3d) are selectively read out, and in order to make this decision by calculation, a subtracter 29, a multiplier 30,
An adder 31 is provided. The higher-order 4-bit data of the fractional part FAD of the address signal is input to the subtractor 29, and "15-
FAD "is subtracted. The slot count data SLCTR is input to the multiplier 30 to multiply" 16 × SLCTR ". The outputs of the subtractor 29 and the multiplier 30 are added to the adder 3
1 is added, and the above-mentioned orders k-FAD-2d and k-FAD are added.
-D, k-FAD, k-FAD + d, k-FAD + 2
Data for instructing d, k-FAD + 3d is output. The output of the adder 31 corresponding to each value 0 to 5 of the slot count data SLCTR, that is, the determined order is as follows. In the table below, the values IAD-2, IAD-1, IAD, IAD + 1 and
IAD + 2 and IAD + 3 are also shown.

【0027】[0027]

【表1】 [Table 1]

【0028】k=47,d=16とすれば、上述のよう
に定義した各次数k−FAD−2d,k−FAD−d,
k−FAD,k−FAD+d,k−FAD+2d,k−
FAD+3dが上記表のようになることが理解されよ
う。従って、選択手段27における演算回路構成は、一
般的には、“k−FAD+(SLCTR−2)×d”=
“47−FAD+(SLCTR−2)×16”なる演算
式を実行するように構成すればよい。加算器31の出力
はそのままフィルタ係数メモリ25に入力される一方
で、加算器32で1加算されてフィルタ係数メモリ26
に入力される。こうして、隣接する次数の2つのフィル
タ係数データがフィルタ係数メモリ25,26から読み
出される。この2つのフィルタ係数データは補間回路2
8に入力され、アドレス信号の小数部FADの下位2ビ
ットデータに応じて4ステップの補間特性(例えば直線
補間特性)で補間される。こうしてメモリ25,26に
は実際にはm=96次分のフィルタ係数しか記憶されて
いないが、補間により、q・m=4×96=384次分
のフィルタ係数を密に準備しているのと等価である。補
間回路28の出力は前記乗算器18に入力される。な
お、4倍の補間により、補間回路28からスロットカウ
ントデータSLCTRの各タイミングに対応して出力さ
れるフィルタ係数の次数は実質的には下記表のように変
更されている。
If k = 47 and d = 16, the respective orders k-FAD-2d, k-FAD-d, defined as described above are obtained.
k-FAD, k-FAD + d, k-FAD + 2d, k-
It will be appreciated that FAD + 3d will be as in the table above. Therefore, the arithmetic circuit configuration in the selection means 27 is generally “k−FAD + (SLCTR−2) × d” =
It may be configured to execute the arithmetic expression "47-FAD + (SLCTR-2) × 16". The output of the adder 31 is input to the filter coefficient memory 25 as it is, and is added by 1 in the adder 32 to obtain the filter coefficient memory 26.
Is input to In this way, two filter coefficient data of adjacent orders are read from the filter coefficient memories 25 and 26. These two filter coefficient data are stored in the interpolation circuit 2
8 and is interpolated with 4-step interpolation characteristics (for example, linear interpolation characteristics) according to the lower 2 bits of data of the decimal part FAD of the address signal. In this way, only the m = 96th order filter coefficients are actually stored in the memories 25 and 26, but q · m = 4 × 96 = 384th order filter coefficients are densely prepared by interpolation. Is equivalent to The output of the interpolation circuit 28 is input to the multiplier 18. Note that the order of the filter coefficient output from the interpolation circuit 28 corresponding to each timing of the slot count data SLCTR is substantially changed as shown in the following table by the 4-fold interpolation.

【0029】[0029]

【表2】 [Table 2]

【0030】なお、表1ではFADはモジュロ16(d=
16)であるが、表2ではFADはモジュロ64(d=64)
である。ラッチ回路20から出力されたフィルタ演算出
力信号は乗算器33に与えられ、エンベロープ発生器3
4から与えられる振幅エンベロープ信号が乗算される。
エンベロープ発生器34は、キーコードKC,音色選択
コードTC,タッチデータTDに応じて制御されたエン
ベロープ波形信号をキーオン信号KONに基づき発生す
る。乗算器33の出力はアキュムレータ35に入力さ
れ、全チャンネルのサンプルデータの合計が求められ
る。このアキュムレータ35はフィルタ演算サイクルパ
ルスSMCのタイミングで(つまり各チャンネルタイミ
ング毎に)アキュムレートを行い、計算サイクルパルス
CACのタイミングでクリアされる。アキュムレート値
をクリアする直前に、今回求めた全チャンネルのサンプ
ルデータの合計がラッチ回路36にラッチされる。ラッ
チ回路36から出力される楽音信号のサンプリング周波
数はfs=50kHzであり、ディジタルフィルタ演算回
路21におけるfs/2=25kHzをカットオフ周波数
とするローパスフィルタ特性のフィルタリングによって
折返しノイズが確実に除去されている。ラッチ回路36
の出力信号はディジタル/アナログ変換器37でアナロ
グ信号に変換され、サウンドシステム38に至る。ま
た、ラッチ回路36の出力信号は、例えばリバーブ,エ
コーその他の楽音効果を付与するためのディジタル効果
回路39に入力され、楽音効果が付与された後、ディジ
タル/アナログ変換器37でアナログ信号に変換され、
サウンドシステム38に与えられる。
In Table 1, FAD is modulo 16 (d =
16), but in Table 2, FAD is modulo 64 (d = 64)
It is. The filter calculation output signal output from the latch circuit 20 is applied to the multiplier 33, and the envelope generator 3
4 is multiplied by the amplitude envelope signal.
The envelope generator 34 generates an envelope waveform signal controlled according to the key code KC, the tone color selection code TC, and the touch data TD based on the key-on signal KON. The output of the multiplier 33 is input to the accumulator 35, and the sum of the sample data of all channels is obtained. The accumulator 35 performs accumulation at the timing of the filter operation cycle pulse SMC (that is, at each channel timing) and is cleared at the timing of the calculation cycle pulse CAC. Immediately before clearing the accumulated value, the sum of the sample data of all channels obtained this time is latched in the latch circuit 36. The sampling frequency of the tone signal output from the latch circuit 36 is fs = 50 kHz, and aliasing noise is reliably removed by the low-pass filter characteristic filtering with the cutoff frequency fs / 2 = 25 kHz in the digital filter arithmetic circuit 21. There is. Latch circuit 36
Output signal is converted into an analog signal by the digital / analog converter 37 and reaches the sound system 38. The output signal of the latch circuit 36 is input to a digital effect circuit 39 for imparting a musical effect such as reverb, echo, etc., and after the musical effect is imparted, it is converted into an analog signal by a digital / analog converter 37. Is
A sound system 38 is provided.

【0031】なお、前述のようにフィルタ出力信号のレ
ベルが本来の1/d=1/16に低下することへの対処
は、フィルタ係数メモリ25,26に記憶するフィルタ
係数のレベルを予め16倍にしておくか、補間回路28
から乗算器18に与えられる係数データを4ビット上位
にシフトしてやればよい。次に、図8の構成に比べて回
路構成規模をそれほど拡張することなく、フィルタ演算
の精度を向上させる実施例について説明する。図8の実
施例においては、図4(a)に示すようなサンプリング周
波数fs=50kHzの楽音波形サンプルデータを、見掛け
上d・fs=16×50=800kHzのドメインのサンプリング
周波数とするために、図4(b)に示すようにd・fs=
800kHzのクロックのd回につきd−1回の割合でサン
プル値“0”を挿入したものとみなして処理し、サンプ
ル値“0”に対応する次数に関してはフィルタ演算を省
略している。これに対して、以下述べる第11図の実施
例では、図4(a)に示すようなサンプリング周波数fs
=50kHzの楽音波形サンプルデータを、図10(a)
に示すようなd・fs=800kHzのドメインで0次ホール
ドした状態のデータであると解釈し、サンプリング周波
数d・fs=800kHzの全サンプル点で有効な値を持つサ
ンプルデータに対して前記実施例と同様に簡略化された
フィルタ演算を施すのである。
Incidentally, as described above, in order to cope with the fact that the level of the filter output signal is reduced to the original 1 / d = 1/16, the level of the filter coefficient stored in the filter coefficient memories 25 and 26 is multiplied by 16 in advance. Or the interpolation circuit 28
The coefficient data given to the multiplier 18 from the above may be shifted to the higher order by 4 bits. Next, an embodiment will be described in which the accuracy of the filter calculation is improved without significantly expanding the circuit configuration scale as compared with the configuration of FIG. In the embodiment of FIG. 8, in order to set the musical tone waveform sample data of the sampling frequency fs = 50 kHz as shown in FIG. 4 (a) to the sampling frequency of the domain of apparently d · fs = 16 × 50 = 800 kHz, As shown in FIG. 4B, d · fs =
Processing is performed assuming that the sample value "0" is inserted at a rate of d-1 times for every d times of the clock of 800 kHz, and the filter calculation is omitted for the order corresponding to the sample value "0". On the other hand, in the embodiment of FIG. 11 described below, the sampling frequency fs as shown in FIG.
= 50 kHz of the sound waveform sample data
It is interpreted that the data is the data of the 0th-order hold in the domain of d · fs = 800 kHz as shown in the above, and the above-mentioned embodiment is applied to the sample data having a valid value at all sampling points of the sampling frequency d · fs = 800 kHz. Similarly, the simplified filter operation is performed.

【0032】図10(b)は図4(c)と同様のm=96
次のローパスフィルタ特性のインパルス応答を例示する
ものである。前述と同様に現在のアドレス信号の位相C
ADを所定の基準次数k(例えば中間の47次)に対応
させて、図10(a)のサンプルデータと図10(b)
のインパルス応答のたたみこみ和を求める。このたたみ
こみ和は、一般的には、
FIG. 10B shows the same m = 96 as in FIG. 4C.
The following is an example of the impulse response of the low-pass filter characteristic. As described above, the phase C of the current address signal is obtained.
Corresponding AD to a predetermined reference order k (for example, the intermediate 47th order), the sample data of FIG. 10A and the sample data of FIG.
Find the convolution of the impulse response of. This Tatami Komi sum is generally

【数1】 と表わされる。ここで、x(ωs')は現在のアドレス信号
の位相CADに対応するたたみこみ和、h(95-i)はフィ
ルタ係数、W(i)はd・fs=800kHzのドメインのサン
プル値つまり図10(a)の各サンプル点のサンプルデー
タである。
(Equation 1) It is expressed as Here, x (ωs') is a convolutional sum corresponding to the phase CAD of the current address signal, h (95-i) is a filter coefficient, W (i) is a sample value in the domain of d · fs = 800 kHz, that is, FIG. It is sample data of each sample point of (a).

【0033】図10(a)に示す波形のスペクトルエンベ
ロープは図10(c)のようである。不要な高調波成分が
減衰しており、都合が良い。従って、上記式に従って得
られるフィルタ出力信号においても不要な折返し成分が
十分に減衰したものとなる。ところで、上記のような一
般式では96回の積和が必要であるが、図10(a)の波
形サンプルデータにおいては同じ振幅がd=16回続い
ているので、これを一まとめにして演算を行えば、積和
の回数を7回に減らすことができ、図8の実施例の6回
とあまり変わらない演算規模に縮小することができる。
つまり、図10(a)を参照すると、アドレス信号の整数
部IAD−2とIAD−1の間で同じ波形サンプルデー
タがd=16回続いており、これを一まとめにして1回
の係数乗算で済ますことができ、IAD−1とIADの
間も同様、IADとIAD+1の間も同様、IAD+1
とIAD+2の間も同様、IAD+2とIAD+3の間
も同様、である。そして、IAD−3とIAD−2の間
ではd=16よりも少ない回数だけ同じ波形サンプルデ
ータが続いており、これを一まとめにして1回の係数乗
算で済ますことができ、また、IAD+3とIAD+4
の間も同様、である。従って、合計7回の積和で上記式
と等価のたたみこみを行うことができる。
The spectrum envelope of the waveform shown in FIG. 10 (a) is as shown in FIG. 10 (c). This is convenient because unnecessary harmonic components are attenuated. Therefore, even in the filter output signal obtained according to the above equation, unnecessary aliasing components are sufficiently attenuated. By the way, in the general formula as described above, the sum of products is required 96 times, but in the waveform sample data of FIG. 10 (a), the same amplitude continues d = 16 times, so this is collectively calculated. By doing so, the number of sums of products can be reduced to 7, and the calculation scale can be reduced to about the same as 6 times in the embodiment of FIG.
That is, referring to FIG. 10A, the same waveform sample data continues for d = 16 times between the integer parts IAD-2 and IAD-1 of the address signal. IAD-1 and IAD as well as IAD and IAD + 1 as well as IAD + 1
Between IAD + 2 and IAD + 2, and similarly between IAD + 2 and IAD + 3. The same waveform sample data continues between IAD-3 and IAD-2 a number of times less than d = 16, and this can be done as a whole by one coefficient multiplication, and IAD + 3 and IAD + 4
The same is true during the period. Therefore, a convolution equivalent to the above equation can be performed with a total of seven sums of products.

【0034】そのために、図11の実施例では、同じ波
形サンプルデータに対応する最大d=16個の次数のフィ
ルタ係数を予め合計しておき、これを1個のフィルタ係
数データとして取扱って、1回の係数演算で積和を求め
るようにしている。例えば、W・h0+W・h1+W・
h2+W・h3+W・h4+W・h5+W・h6の計算
を7回の乗算で行う代わりに、h0+h1+h2+h3
+h4+h5+h6の合計値を予め準備しておき、W・
(h0+h1+h2+h3+h4+h5+h6)という
1回の乗算で積和を求めるのである。図11において、
図8の実施例と同一の部分は同一符号を付している。変
更箇所は、図8の引算器16,マスタクロック発生器2
2,タイミング信号発生回路23,フィルタ係数メモリ
25,26に対応する引算器160,マスタクロック発
生器220,タイミング信号発生回路230,フィルタ
係数メモリ250,260の部分である。前述のよう
に、この実施例では1サンプル点のフィルタ演算におい
て7回の積和演算を行うため、1チャンネルタイムスロ
ット内のフィルタ演算タイムスロットは7個必要であ
り、演算タイミングは図12のように変更される。図1
2において、計算サイクルパルスCACは前述と同様に
サンプリング周波数fs=50kHzの周期で発生し、こ
の1周期を8分割して8チャンネルの時分割タイミング
CH1〜CH8が形成されることも前述と同様である
が、各チャンネルの時分割タイムスロットは夫々7分割
されて7個のフィルタ演算タイムスロットが形成され
る。スロットカウントデータSLCTRは、この実施例
においては1チャンネルタイムスロット内の7個のフィ
ルタ演算タイムスロット0,1,2,3,4,5,6を
区別するように変更される。マスタクロックパルスMC
をモジュロ7のカウンタでカウントすることにより1チ
ャンネルタイムスロット内の7個のフィルタ演算タイム
スロット0〜6を区別するスロットカウントデータSL
CTRが得られる。従って、マスタクロックパルスMC
の周波数は2.8MHzに変更される。これに従ってマス
タクロック発生器220及びタイミング信号発生回路2
30の構成が変更されている。
Therefore, in the embodiment of FIG. 11, the filter coefficients of the maximum d = 16 orders corresponding to the same waveform sample data are summed in advance and treated as one filter coefficient data, The product sum is calculated by calculating the coefficient twice. For example, W · h0 + W · h1 + W ·
Instead of performing the calculation of h2 + W · h3 + W · h4 + W · h5 + W · h6 by seven times of multiplication, h0 + h1 + h2 + h3
+ H4 + h5 + h6 is prepared in advance, and W ·
The product sum is obtained by one multiplication of (h0 + h1 + h2 + h3 + h4 + h5 + h6). In FIG.
The same parts as those in the embodiment of FIG. 8 are denoted by the same reference numerals. The changed parts are the subtractor 16 and the master clock generator 2 of FIG.
2, a timing signal generation circuit 23, a subtractor 160 corresponding to the filter coefficient memories 25 and 26, a master clock generator 220, a timing signal generation circuit 230, and filter coefficient memories 250 and 260. As described above, in this embodiment, since the product-sum calculation is performed seven times in the filter calculation at one sample point, seven filter calculation time slots are required within one channel time slot, and the calculation timing is as shown in FIG. Is changed to. FIG.
In 2, the calculation cycle pulse CAC is generated in the cycle of the sampling frequency fs = 50 kHz similarly to the above, and this one cycle is divided into 8 to form the time division timings CH1 to CH8 of 8 channels. However, the time-division time slot of each channel is divided into seven to form seven filter operation time slots. The slot count data SLCTR is changed in this embodiment so as to distinguish the seven filter operation time slots 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 in one channel time slot. Master clock pulse MC
Slot count data SL for distinguishing 7 filter operation time slots 0 to 6 in one channel time slot by counting
CTR is obtained. Therefore, the master clock pulse MC
Frequency is changed to 2.8 MHz. Accordingly, the master clock generator 220 and the timing signal generation circuit 2
30 have been modified.

【0035】また、1回のフィルタ演算で7サンプル点
分のアドレス信号の整数部に対応するサンプルデータに
関して演算を行うので、現アドレス信号の整数部IAD
の3サンプル点前の整数部IAD−3に対応するサンプ
ルデータが余分に必要となってくる。そこで、図8の引
算器16に対応する図11の引算器160では、現アド
レス信号の整数部IADから3を引算して“IAD−
3”を求めるように変更されている。フィルタ係数メモ
リ250,260は、m=96次のフィルタ係数のうち1
又は複数のフィルタ係数の合計に対応するフィルタ係数
グループ値を予め記憶しており、前述と同様に両メモリ
250,260は同じ記憶内容である。メモリ250,
260に予め記憶しておくフィルタ係数グループ値は、
表3に示すように、全次数に関するd=16個毎の次数の
フィルタ係数を合計したもの(これは81組あり、一例
としてアドレス16〜96に記憶されている)と、図1
0(b)のインパルス応答の左端のためのd=16個未
満のフィルタ係数を合計したもの(これは15組あり、
一例としてアドレス1〜15に記憶されている)と、同
インパルス応答の右端のためのd=16個未満のフィル
タ係数を合計したもの(これも15組あり、一例として
アドレス97〜111に記憶されている)、の111組
からなる。なお、アドレス0には“0”を記憶しておく
が、これはアドレスデータを発生する選択手段27を図
8と同一構成にしたために生じた設計上の事項であるに
すぎない。なお、基準とする中間次数(47次)のデー
タは47〜62次のフィルタ係数の合計値であり、これ
はアドレス63に記憶されているものとする。
Further, since the sample data corresponding to the integer part of the address signal for 7 sample points is calculated by one filtering operation, the integer part IAD of the current address signal is obtained.
The extra sample data corresponding to the integer part IAD-3 three sample points before is required. Therefore, the subtracter 160 of FIG. 11 corresponding to the subtractor 16 of FIG. 8 subtracts 3 from the integer part IAD of the current address signal to obtain “IAD-
3 ”is calculated. The filter coefficient memories 250 and 260 have one of m = 96th-order filter coefficients.
Alternatively, a filter coefficient group value corresponding to the sum of a plurality of filter coefficients is stored in advance, and both memories 250 and 260 have the same storage content as described above. Memory 250,
The filter coefficient group value stored in advance in 260 is
As shown in Table 3, the sum of the filter coefficients of the order of d = 16 for all the orders (there are 81 sets, which are stored at addresses 16 to 96 as an example), and FIG.
Sum of less than d = 16 filter coefficients for the left end of the 0 (b) impulse response (this is 15 sets,
As an example, it is stored in addresses 1 to 15) and the sum of filter coefficients of d = less than 16 for the right end of the impulse response (also 15 sets, which are stored in addresses 97 to 111 as an example). , 111 sets of. Although "0" is stored in the address 0, this is merely a design matter caused by the selection means 27 for generating address data having the same configuration as that in FIG. The reference intermediate-order (47th-order) data is the total value of the filter coefficients of 47th to 62nd orders, which is stored in the address 63.

【0036】[0036]

【表3】 [Table 3]

【0037】この構成において、スロットカウントデー
タSLCTRの各値0〜6に対応して選択手段27の加
算器31から出力されるデータは、次数そのものを表わ
しているのではなく、前記表3に示すようなフィルタ係
数メモリ250,260のアドレスを表わしている。ア
ドレス信号の小数部FADに応じてスロットカウントデ
ータSLCTRの各値0〜6に対応して選択手段27の
加算器31から出力される係数メモリアドレスデータの
値は下記表4の通りである。下記表には夫々に対応する
7サンプル点分の各整数部IAD−3,IAD−2,I
AD−1,IAD,IAD+1,IAD+2,IAD+
3も示されている。
In this configuration, the data output from the adder 31 of the selecting means 27 corresponding to each value 0 to 6 of the slot count data SLCTR does not represent the order itself but is shown in Table 3 above. Addresses of such filter coefficient memories 250 and 260 are represented. Table 4 below shows the values of the coefficient memory address data output from the adder 31 of the selecting means 27 corresponding to the respective values 0 to 6 of the slot count data SLCTR according to the fractional part FAD of the address signal. In the table below, the integer parts IAD-3, IAD-2, I corresponding to 7 sample points respectively corresponding to
AD-1, IAD, IAD + 1, IAD + 2, IAD +
3 is also shown.

【0038】この場合のメモリ読み出しの考え方は、前
述の実施例と同様に、基準とする中間次数(47次)に
対応するアドレス63に記憶した係数データ(47〜6
2次のフィルタ係数の合計値)を現在のアドレス信号の
小数部FADに対応させ、この現在のアドレス信号の小
数部FADに対する7サンプル点分の各整数部IAD−
3,IAD−2,IAD−1,IAD,IAD+1,I
AD+2,IAD+3の隔たりに対応する量だけ前記基
準のアドレス63から隔たっている7個の係数メモリア
ドレスを夫々飛び飛びに決定し、こうして決定した7個
の係数メモリアドレスから7組のフィルタ係数グループ
値データを夫々読み出すようにするのである。また、前
述と同様に、隣接するアドレスのフィルタ係数グループ
値データが両メモリ250,260から並列に読み出さ
れ、補間が行われるようにもなっている。
The concept of memory reading in this case is the same as in the above-described embodiment, the coefficient data (47 to 6) stored at the address 63 corresponding to the reference intermediate order (47th order).
The sum of the secondary filter coefficients) corresponds to the decimal part FAD of the current address signal, and each integer part IAD- of 7 sample points with respect to the decimal part FAD of the current address signal.
3, IAD-2, IAD-1, IAD, IAD + 1, I
Seven coefficient memory addresses separated from the reference address 63 by an amount corresponding to the distance of AD + 2 and IAD + 3 are randomly determined, and seven sets of filter coefficient group value data are obtained from the thus determined seven coefficient memory addresses. Are read out respectively. Further, similarly to the above, the filter coefficient group value data of adjacent addresses are read out in parallel from both memories 250 and 260, and interpolation is performed.

【0039】[0039]

【表4】 [Table 4]

【0040】表3と表4を参照すると、例えば、アドレ
ス信号の小数部FADが「6」ならば、SLCTRが0
のとき係数メモリアドレスが9であり、0〜8次のフィ
ルタ係数の合計データがフィルタ係数メモリ250から
読み出され、SLCTRが1のときはアドレスが25で
9〜24次のフィルタ係数の合計データが、SLCTR
が2のときはアドレスが41で25〜40次のフィルタ
係数の合計データが、SLCTRが3のときはアドレス
が57で41〜56次のフィルタ係数の合計データが、
SLCTRが4のときはアドレスが73で57〜72次
のフィルタ係数の合計データが、SLCTRが5のとき
はアドレスが89で73〜88次のフィルタ係数の合計
データが、SLCTRが6のときはアドレスが105で
89〜95次のフィルタ係数の合計データが、夫々読み
出される。このように7組のフィルタ係数グループ値に
よって0〜95次の全フィルタ係数がカバーされてい
る。
Referring to Tables 3 and 4, for example, if the fractional part FAD of the address signal is "6", SLCTR is 0.
When the SLCTR is 1, the coefficient memory address is 9, and the total data of the filter coefficients of the 0th to 8th order is read from the filter coefficient memory 250. When the SLCTR is 1, the address is 25 and the total data of the filter coefficients of the 9th to the 24th order. But SLCTR
When is 2, the address 41 is the total data of the filter coefficients of 25th to 40th orders, and when the SLCTR is 3, the total data of the filter coefficients is 57 and the total data of the filter coefficients of the 41st to 56th orders is
When the SLCTR is 4, the total data of the filter coefficients of the 73rd and 57th to 72nd order is 73, when the SLCTR is 5, the total data of the filter coefficients of the 89th and 73rd to 88th order is the SCLTR, and when the SLCTR is 6. At the address 105, the total data of the filter coefficients of the 89th to 95th orders are read out. In this way, the seven filter coefficient group values cover all the filter coefficients of orders 0 to 95.

【0041】以上の通り、図11の実施例によれば、図
10(a)に示すようなd・fs=800kHzのドメインで0
次ホールドした状態のサンプルデータに対するm=96
次の全てのフィルタ係数の積和を求める演算を、実際に
はたった7回だけの演算で遂行することができる。従っ
て、簡単な構成でありながら、折返し成分を十分に減衰
させたスペルクトル構成の波形データを用いて、精度の
良いフィルタ演算を行うことができる。なお、図8,図
11の実施例では、ディジタルフイルタ演算回路21に
おいて、サンプルデータを遅延する手段として遅延回路
を実際に設けるかわりに楽音波形メモリ13のアドレス
を制御する演算器を設けているが、これは図7のように
遅延回路を実際に設けるようにしてもよい。また、楽音
波形サンプルデータ発生手段として、複数周期波形を記
憶した楽音波形メモリ13を用いているが、これに限ら
ず、単に1周期波形を記憶した楽音波形メモリ、あるい
は周波数変調演算によって楽音波形サンプルデータを発
生する方式、あるいは振幅変調演算によって楽音波形サ
ンプルデータを発生する方式、あるいはアドレスデータ
をデータ変換して楽音波形サンプルデータを発生する方
式など、どのような方式のものを用いても良い。また、
上記実施例では、各チャンネルの楽音発生及びフィルタ
演算を時分割処理方式によって行っているが、これは並
列処理であってもよい。また、複音発生方式に限らず、
単音発生方式であってもよい。また、図8,図11の実
施例において、音色選択コードTC,キーコードKC,
タッチデータTDに応じた波形を楽音波形メモリ13で
選択するには、これらのデータTC,KC,TDを楽音
波形メモリ13に入力せずに、アドレス信号発生回路1
2に入力し、アドレス信号の上位ビットによって選択で
きるように該アドレス信号発生回路12を構成してもよ
い。
As described above, according to the embodiment of FIG. 11, 0 is obtained in the domain of d · fs = 800 kHz as shown in FIG.
M = 96 for the sample data in the next hold state
The calculation for calculating the sum of products of all the following filter coefficients can be actually performed by only 7 times. Therefore, it is possible to perform an accurate filter calculation by using the waveform data of the spectrum structure in which the aliasing component is sufficiently attenuated even though the structure is simple. In the embodiments of FIGS. 8 and 11, in the digital filter arithmetic circuit 21, an arithmetic unit for controlling the address of the tone waveform memory 13 is provided instead of actually providing the delay circuit as a means for delaying the sample data. The delay circuit may be actually provided as shown in FIG. Further, although the musical tone waveform memory 13 storing a plurality of period waveforms is used as the musical tone waveform sample data generating means, the musical tone waveform memory 13 is not limited to this, and the musical tone waveform memory simply storing one period waveform or a musical tone waveform sample by frequency modulation calculation is used. Any method such as a method of generating data, a method of generating musical tone waveform sample data by amplitude modulation calculation, a method of converting address data to generate musical tone waveform sample data may be used. Also,
In the above embodiment, the tone generation and filter calculation of each channel are performed by the time division processing method, but this may be parallel processing. Also, not only the double tone generation method,
A single sound generation method may be used. Further, in the embodiment of FIGS. 8 and 11, the tone color selection code TC, the key code KC,
In order to select the waveform corresponding to the touch data TD in the tone waveform memory 13, the address signal generation circuit 1 is used without inputting these data TC, KC, TD into the tone waveform memory 13.
The address signal generation circuit 12 may be configured so that it can be selected according to the upper bits of the address signal.

【0042】なお、図4(c)あるいは図10(b)の
ように中間の次数を中心にして対称形をなしたインパル
ス応答の場合、フィルタ係数を全次数分メモリに記憶し
ておく必要はなく、半分だけ記憶しておき、対称位置に
ある同じ値のフィルタ係数を異なる次数間で共用するよ
うにしてもよい。また、フィルタ係数メモリ25,26
または250,260を1個にし、補間用の2つの隣接
する係数データを時分割で読み出すようにしてもよい。
その場合、マスタクロックパルスMCの周波数を2倍に
して、1つのフィルタ演算タイムスロット内に補間用の
2つの時分割タイムスロットを形成する。図8,図11
の実施例では、フィルタ係数メモリから読み出したフィ
ルタ係数を4ステップで補間しているが、補間ステップ
数はこれに限らない。また、補間を行わなくてもよい。
また、フィルタ演算形式は、上述のFIR型に限らず、
IIR(無限インパルス応答)型やその他の形式であっ
てもよい。また、この発明で使用するディジタルフィル
タの用途は、上記実施例のような折返しノイズ除去の用
途に限らず、音色制御等その他の用途であってもよい。
その場合、音色選択コードTC、キーコードKC、タッ
チデータTD等に応じてフィルタ特性を選択するように
する。つまり、フィルタ係数メモリに複数のフィルタ特
性に対応するフィルタ係数データを夫々記憶しておき、
音色選択コードTC、キーコードKC、タッチデータT
D等に応じて所望の音色を実現するフィルタ係数データ
の組を選択し、これをアドレス信号の小数部に応じて読
み出すようにするのである。
In the case of an impulse response symmetrical about the intermediate order as shown in FIG. 4 (c) or FIG. 10 (b), it is not necessary to store the filter coefficients for all orders in the memory. Alternatively, only half of them may be stored and the filter coefficients of the same value at symmetrical positions may be shared by different orders. Also, filter coefficient memories 25 and 26
Alternatively, 250 and 260 may be one, and two adjacent coefficient data for interpolation may be read in a time division manner.
In that case, the frequency of the master clock pulse MC is doubled to form two time division time slots for interpolation in one filter operation time slot. 8 and 11
In the embodiment, the filter coefficient read from the filter coefficient memory is interpolated in four steps, but the number of interpolation steps is not limited to this. Further, the interpolation need not be performed.
Also, the filter operation format is not limited to the above-mentioned FIR type,
It may be an IIR (Infinite Impulse Response) type or another type. Further, the use of the digital filter used in the present invention is not limited to the use of aliasing noise removal as in the above embodiment, but may be other uses such as tone color control.
In that case, the filter characteristic is selected according to the tone color selection code TC, the key code KC, the touch data TD, and the like. That is, filter coefficient data corresponding to a plurality of filter characteristics is stored in the filter coefficient memory,
Tone selection code TC, key code KC, touch data T
A set of filter coefficient data that realizes a desired timbre is selected according to D or the like, and this is read according to the decimal part of the address signal.

【0043】また、キーコードKCに応じた音色のキー
スケーリング制御やタッチデータTDに応じた音色制御
の際に、メモリに予め記憶しておくフィルタ係数データ
の数を少なくしておき、このフィルタ係数データをキー
コードKCやタッチデータTDに応じて補間することに
よりフィルタ係数を密に発生するようにしてもよい。ま
た、この発明に係る楽音信号発生装置を複数系列設け、
各系列で発生する楽音信号をキーコードKCやタッチデ
ータTDに応じて補間合成するようにしてもよい。上記
実施例では、サンプリング周波数が楽音信号のピッチに
無関係に常に一定であるピッチ非同期方式によって楽音
波形サンプルデータを発生しているが、サンプリング周
波数が楽音信号のピッチに同期するピッチ同期方式によ
って楽音波形サンプルデータを発生する場合においても
この発明を適用することができる。また、楽音波形メモ
リに記憶した波形サンプルデータを全て読み出さずに、
高音域では例えば2回に1回あるいは4回に1回という
ように間引いて読み出すようにアドレス信号を制御する
ようにしてもよい。
When performing key scaling control of a tone color according to the key code KC or tone color control according to the touch data TD, the number of filter coefficient data stored in advance in the memory is reduced, and the filter coefficient data is stored. The filter coefficient may be densely generated by interpolating the data according to the key code KC or the touch data TD. Further, a plurality of tone signal generators according to the present invention are provided,
The tone signals generated in each series may be interpolated and synthesized according to the key code KC and the touch data TD. In the above embodiment, the musical tone waveform sample data is generated by the pitch asynchronous method in which the sampling frequency is always constant regardless of the pitch of the musical tone signal, but the musical tone waveform is generated by the pitch synchronous method in which the sampling frequency is synchronized with the pitch of the musical tone signal. The present invention can be applied even when generating sample data. Also, without reading all the waveform sample data stored in the tone waveform memory,
In the high tone range, the address signal may be controlled so as to be thinned out and read out once every two times or once every four times, for example.

【0044】[0044]

【発明の効果】以上の通り、この発明によれば、発生す
べき楽音の音高に対応して変化するアドレス信号の整数
部に応じて楽音波形サンプルデータを発生し、このアド
レス信号の小数部に応じてm次のフィルタ係数に対応す
る係数データのうちn個(ただしn<m)を選択し、こ
のn個の係数データとアドレス信号の整数部に対応して
発生されたnサンプル点分の楽音波形データとを用い
て、m次のフィルタ演算をnサンプル点分の楽音波形デ
ータに関して行うようにしたので、実際に楽音波形デ
ータ発生手段で準備する楽音波形サンプルデータの分解
能はアドレス信号の整数部に対応する比較的粗いもので
あっても良い、ということにより回路構成の簡単化を図
ることができるという利点、及び実際にはmよりも少
ないnサンプル点分の楽音波形データに対応する限られ
た次数に関してフィルタ演算を行えばよい、ということ
によりディジタルフィルタ回路の構成の簡単化をも図る
ことができるという利点、の両方を享受できると共に、
実質的なフィルタ演算はアドレス信号の小数部の分解
能を持つ精度の良い楽音波形サンプルデータに対してm
次の精密なフィルタ演算を行ったのと等価となる、とい
うことにより、高分解能の楽音波形サンプルデータに対
する精密なフィルタ演算によってもたらされる種々の効
果、例えば、不要なノイズ成分を確実にカットし、良質
の楽音信号を得ることができるという利点、をも享受す
ることができる、という優れた効果を奏する。
As described above, according to the present invention, musical tone waveform sample data is generated in accordance with the integer part of the address signal which changes corresponding to the pitch of the musical tone to be generated, and the decimal part of this address signal is generated. N coefficient data corresponding to the m-th order filter coefficient (n <m) are selected, and n sample points corresponding to the n coefficient data and the integer part of the address signal are generated. Since the m-th order filter calculation is performed on the n tone sampling points of the tone waveform data by using the tone waveform data of No. 3, the resolution of the tone waveform sample data actually prepared by the tone waveform data generating means is the same as that of the address signal. The advantage is that the circuit configuration can be simplified by the fact that it may be a relatively coarse one corresponding to the integer part, and in fact it is easy to use for n sample points less than m. Advantage that it is possible to achieve also a simplification of the construction of a digital filter circuit by the fact that it, by performing filter operation with respect to orders limited corresponding to the waveform data, with both enjoy,
Substantially, the filter operation is performed with respect to the accurate musical tone waveform sample data having the resolution of the fractional part of the address signal.
It is equivalent to performing the following precise filter calculation, so that various effects brought about by precise filter calculation for high resolution musical tone waveform sample data, for example, surely cutting unnecessary noise components, This has an excellent effect that the advantage that a high-quality musical tone signal can be obtained can also be enjoyed.

【0045】加えて、この発明によれば、フィルタ係数
供給手段ではフィルタ係数補間手段を有しているので、
フィルタ係数発生手段で発生可能な所定次数よりも多い
m次のフィルタ係数を簡単に発生することができるとい
う効果を奏する。また、フィルタ係数供給手段では、異
なる特性を示す複数のフィルタ特性の中から、楽音を制
御するための制御データに対応するフィルタ特性を選択
し、選択されたフィルタ特性に対応するm次のフィルタ
特性を実現するための連続する各次数に対応するm個の
フィルタ係数の中から上記アドレス信号の小数部に応じ
てn個(ただしn<m)の係数データを選択して供給す
るようにしたので、前述のように簡単な構成でありなが
らm次の精密なフィルタ演算によるノイズ除去機能を得
ることができることに加えて、任意の楽音制御データに
応じた音色制御機能をも実現することができるという優
れた効果を奏する。
In addition, according to the present invention, since the filter coefficient supplying means has the filter coefficient interpolating means,
It is possible to easily generate m-th order filter coefficients that are larger than a predetermined order that can be generated by the filter coefficient generation means. Further, the filter coefficient supply means selects a filter characteristic corresponding to control data for controlling a musical sound from a plurality of filter characteristics having different characteristics, and an m-th order filter characteristic corresponding to the selected filter characteristic. In order to realize the above, n (n <m) coefficient data are selected and supplied from among m filter coefficients corresponding to respective consecutive orders according to the fractional part of the address signal. As mentioned above, in addition to being able to obtain the noise removal function by the m-th order precise filter calculation with a simple configuration as described above, it is also possible to realize the tone color control function according to arbitrary tone control data. It has an excellent effect.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】 この発明に係る楽音信号発生装置の一実施例
の基本的な構成を示すブロック図
FIG. 1 is a block diagram showing a basic configuration of an embodiment of a musical tone signal generator according to the present invention.

【図2】 一般的なサンプリング周波数変換理論に基づ
く各段階の波形サンプルデータの一例を示す波形図
FIG. 2 is a waveform diagram showing an example of waveform sample data at each stage based on general sampling frequency conversion theory.

【図3】 図2の各波形サンプルデータのスペクトルエ
ンベロープの一例を示す図
3 is a diagram showing an example of a spectral envelope of each waveform sample data of FIG.

【図4】 この発明におけるディジタルフィルタ演算動
作を原理的に説明するための図
FIG. 4 is a diagram for explaining the principle of the digital filter arithmetic operation in the present invention.

【図5】 この発明に従って実現したFIRローパスフ
ィルタの振幅-周波数特性の一例を実測して示す図
FIG. 5 is a graph showing an example of actually measured amplitude-frequency characteristics of the FIR low-pass filter realized according to the present invention.

【図6】 図5の特性のローパスフィルタを通した正弦
波信号のスペクトルを示す実測図
6 is an actual measurement diagram showing a spectrum of a sine wave signal that has passed through a low-pass filter having the characteristic shown in FIG.

【図7】 図1におけるフィルタ係数供給手段及びディ
ジタルフィルタ演算手段の一例を示すブロック図
7 is a block diagram showing an example of a filter coefficient supply unit and a digital filter calculation unit in FIG.

【図8】 この発明に係る楽音信号発生装置のより具体
的な実施例を示すブロック図
FIG. 8 is a block diagram showing a more specific embodiment of the musical tone signal generating apparatus according to the present invention.

【図9】 図8の実施例における演算その他動作のタイ
ミング関係を示すタイミングチャート
9 is a timing chart showing the timing relationship of calculation and other operations in the embodiment of FIG.

【図10】 この発明の別の実施例におけるディジタル
フィルタ演算動作を説明するための図
FIG. 10 is a diagram for explaining a digital filter arithmetic operation according to another embodiment of the present invention.

【図11】 図10に関連するこの発明の別の実施例を
示すブロック図
11 is a block diagram showing another embodiment of the present invention related to FIG.

【図12】 図11の実施例における演算その他動作の
タイミング関係を示すタイミングチャート
FIG. 12 is a timing chart showing the timing relationship of calculation and other operations in the embodiment of FIG.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1…アドレス信号発生手段、2…楽音波形サンプルデー
タ発生手段、3…フィルタ係数供給手段、4…ディジタ
ルフィルタ演算手段、3a…フィルタ係数発生手段、3
b,27…選択手段、4a…遅延手段、4b1〜4b6
…乗算器、4c…加算器、12…アドレス信号発生回
路、13…楽音波形メモリ、21…ディジタルフィルタ
演算回路、24…フィルタ係数供給回路、25,26,
250,260…フィルタ係数メモリ。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Address signal generating means, 2 ... Musical sound waveform sample data generating means, 3 ... Filter coefficient supplying means, 4 ... Digital filter calculating means, 3a ... Filter coefficient generating means, 3
b, 27... selection means, 4a... delay means, 4b1 to 4b6
... Multiplier, 4c ... Adder, 12 ... Address signal generation circuit, 13 ... Tone waveform memory, 21 ... Digital filter operation circuit, 24 ... Filter coefficient supply circuit, 25, 26,
250, 260 ... Filter coefficient memory.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 発生すべき楽音の音高に対応するレート
で変化する整数部と小数部とからなるアドレス信号を発
生するアドレス信号発生手段と、 上記アドレス信号の整数部に応じて楽音波形サンプルデ
ータを発生する楽音波形データ発生手段と、 楽音を制御するための制御データを発生する制御データ
発生手段と、 異なる特性を示す複数のフィルタ特性の中から前記制御
データに対応するフィルタ特性を選択し、選択されたフ
ィルタ特性に対応する所定次数からなるフィルタ係数を
発生可能なフィルタ係数発生手段及びこのフィルタ係数
発生手段から発生されたフィルタ係数を補間することに
より前記所定次数よりも多いm次のフィルタ係数が発生
可能なフィルタ係数補間手段を有し、上記アドレス信号
の小数部に応じて前記フィルタ係数発生手段でのフィル
タ係数の発生及びフィルタ係数補間手段での補間を制御
することにより、m次のフィルタ特性を実現するための
連続する各次数に対応するm個のフィルタ係数の中から
n個(ただしn<m)の係数データを選択して供給する
フィルタ係数供給手段と、 このn個の係数データと上記楽音波形データ発生手段で
発生されたnサンプル点分の楽音波形データとを用い
て、m次のフィルタ演算をnサンプル点分の楽音波形デ
ータに関して行うディジタルフィルタ演算手段とを具え
た楽音信号発生装置。
1. An address signal generating means for generating an address signal comprising an integer part and a decimal part which change at a rate corresponding to the pitch of a musical tone to be generated, and a tone waveform sample according to the integer part of the address signal. A tone waveform data generating means for generating data, a control data generating means for generating control data for controlling a tone, and a filter characteristic corresponding to the control data are selected from a plurality of filter characteristics showing different characteristics. , A filter coefficient generating means capable of generating a filter coefficient having a predetermined order corresponding to the selected filter characteristic, and an m-th order filter having more than the predetermined order by interpolating the filter coefficient generated from the filter coefficient generating means A filter coefficient interpolating means capable of generating a coefficient is provided, and the filter coefficient is generated according to the decimal part of the address signal. By controlling the generation of the filter coefficient in the generating means and the interpolation in the filter coefficient interpolating means, n (from the m filter coefficients corresponding to each continuous order for realizing the m-th order filter characteristic ( However, by using the filter coefficient supplying means for selecting and supplying the coefficient data of n <m), and the n pieces of coefficient data and the musical tone waveform data for n sample points generated by the musical tone waveform data generating means, A musical tone signal generating apparatus comprising digital filter arithmetic means for performing m-th order filter arithmetic operation on musical tone waveform data for n sample points.
JP8149828A 1996-05-20 1996-05-20 Music signal generator Expired - Lifetime JP2708037B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP8149828A JP2708037B2 (en) 1996-05-20 1996-05-20 Music signal generator

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP8149828A JP2708037B2 (en) 1996-05-20 1996-05-20 Music signal generator

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP61311285A Division JPH0754432B2 (en) 1986-12-30 1986-12-30 Music signal generator

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH09134176A true JPH09134176A (en) 1997-05-20
JP2708037B2 JP2708037B2 (en) 1998-02-04

Family

ID=15483573

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP8149828A Expired - Lifetime JP2708037B2 (en) 1996-05-20 1996-05-20 Music signal generator

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2708037B2 (en)

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS519348A (en) * 1974-07-11 1976-01-26 Nippon Musical Instruments Mfg
JPS5114016A (en) * 1974-07-25 1976-02-04 Nippon Musical Instruments Mfg
JPS5465020A (en) * 1977-11-01 1979-05-25 Nippon Gakki Seizo Kk Waveform generator of electronic musical instruments
JPS55161296A (en) * 1979-06-01 1980-12-15 Kawai Musical Instr Mfg Co Noise reducer in dda converter
JPS5619099A (en) * 1979-07-19 1981-02-23 Kawai Musical Instr Mfg Co Musical tone frequency generator for electronic musical instrument
JPS572116A (en) * 1980-06-05 1982-01-07 Casio Comput Co Ltd Digital filter device
JPS572115A (en) * 1980-06-05 1982-01-07 Casio Comput Co Ltd Digital filter device
JPS572114A (en) * 1980-06-05 1982-01-07 Casio Comput Co Ltd Digital filter device
JPS61239713A (en) * 1985-04-17 1986-10-25 Nec Corp Conversion system for asynchronous sampling frequency
JPS62115194A (en) * 1985-11-14 1987-05-26 ロ−ランド株式会社 Waveform generator for electronic musical apparatus
JPH0631989A (en) * 1992-07-16 1994-02-08 Olympus Optical Co Ltd Control method of printing of page printer

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS519348A (en) * 1974-07-11 1976-01-26 Nippon Musical Instruments Mfg
JPS5114016A (en) * 1974-07-25 1976-02-04 Nippon Musical Instruments Mfg
JPS5465020A (en) * 1977-11-01 1979-05-25 Nippon Gakki Seizo Kk Waveform generator of electronic musical instruments
JPS55161296A (en) * 1979-06-01 1980-12-15 Kawai Musical Instr Mfg Co Noise reducer in dda converter
JPS5619099A (en) * 1979-07-19 1981-02-23 Kawai Musical Instr Mfg Co Musical tone frequency generator for electronic musical instrument
JPS572116A (en) * 1980-06-05 1982-01-07 Casio Comput Co Ltd Digital filter device
JPS572115A (en) * 1980-06-05 1982-01-07 Casio Comput Co Ltd Digital filter device
JPS572114A (en) * 1980-06-05 1982-01-07 Casio Comput Co Ltd Digital filter device
JPS61239713A (en) * 1985-04-17 1986-10-25 Nec Corp Conversion system for asynchronous sampling frequency
JPS62115194A (en) * 1985-11-14 1987-05-26 ロ−ランド株式会社 Waveform generator for electronic musical apparatus
JPH0631989A (en) * 1992-07-16 1994-02-08 Olympus Optical Co Ltd Control method of printing of page printer

Also Published As

Publication number Publication date
JP2708037B2 (en) 1998-02-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR0150223B1 (en) Tone signal generating device
US7719446B2 (en) Method and apparatus for computing interpolation factors in sample rate conversion systems
EP2063413B1 (en) Reverberation effect adding device
EP0199192A2 (en) Tone signal generation device
JPS6190514A (en) Music signal processor
JPH0754432B2 (en) Music signal generator
US5250748A (en) Tone signal generation device employing a digital filter
JPH0795235B2 (en) Electronic musical instrument
JPH09134176A (en) Musical sound signal generating device
JP2699629B2 (en) Music signal generator
US5283387A (en) Musical sound generator with single signal processing means
JPS6239744B2 (en)
JP3435702B2 (en) Music generator
JP2668676B2 (en) Filter parameter supply device
JP2790066B2 (en) Tone signal generator and waveform memory read-out interpolator
JPS6091227A (en) Synthesizing apparatus of sound analyzer
JPH0369119B2 (en)
JP2800623B2 (en) Coefficient storage method and musical tone waveform generator
JP2682245B2 (en) Electronic musical instrument
JPH05165478A (en) Sound source device
JPH0640267B2 (en) Digital filter device for tone signals
JPH0313595B2 (en)
JPH07244487A (en) Music signal generating device
JPH0573065A (en) Musical sound signal generation device
JPH0736115B2 (en) Waveform generation method

Legal Events

Date Code Title Description
EXPY Cancellation because of completion of term