WO2022202415A1 - 機械学習モデルを用いた信号処理方法、信号処理装置および音生成方法 - Google Patents

機械学習モデルを用いた信号処理方法、信号処理装置および音生成方法 Download PDF

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WO2022202415A1
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acoustic feature
control value
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signal processing
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PCT/JP2022/011067
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竜之介 大道
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ヤマハ株式会社
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    • G10H2250/315—Sound category-dependent sound synthesis processes [Gensound] for musical use; Sound category-specific synthesis-controlling parameters or control means therefor
    • G10H2250/455—Gensound singing voices, i.e. generation of human voices for musical applications, vocal singing sounds or intelligible words at a desired pitch or with desired vocal effects, e.g. by phoneme synthesis

Definitions

  • the present invention relates to a signal processing method, a signal processing device, and a sound generation method capable of generating sound.
  • An AI (artificial intelligence) singer is known as a sound source for singing in a specific singer's singing style. By learning the characteristics of a specific singer's singing, the AI singer imitates the singer and generates arbitrary sound signals. Here, it is preferable that the AI singer can generate a sound signal reflecting not only the singing characteristics of the learned singer, but also the user's instructions on how to sing. Jesse Engel, Lamtharn Hantrakul, Chenjie Gu and Adam Roberts, "DDSP: Differentiable Digital Signal Processing", arXiv:2001.04643v1 [cs.LG] 14 Jan 2020
  • Non-Patent Document 1 describes a neural synthesis model that generates a sound signal based on a user's input sound.
  • the synthesis model allows the user to indicate pitch or volume to the synthesis model during synthesis.
  • the user needs to specify the pitch or volume in detail.
  • giving detailed instructions is troublesome for the user.
  • An object of the present invention is to provide a signal processing method, a signal processing device, and a sound generation method capable of generating a high-quality sound signal without requiring the user to do troublesome work.
  • a signal processing method receives a control value indicative of a musical characteristic and selects either a first degree of enforcement or a second degree of enforcement lower than the first degree of enforcement. Receives a selection signal for and uses a trained model to generate an acoustic feature sequence reflecting the control value according to the first degree of coercion and an acoustic feature sequence reflecting the control value according to the second coercion degree. and one of them according to a selection signal, and is implemented by a computer.
  • a signal processing apparatus receives a control value indicating a musical characteristic, and sets either a first forcing degree or a second forcing degree lower than the first forcing degree.
  • a receiving unit that receives a selection signal for selection, an acoustic feature value sequence that reflects a control value according to a first degree of coercion, and a control value that reflects a control value according to a second degree of coercion using a trained model and a sound generating unit for generating either one of the sound feature quantity sequence according to the selection signal.
  • a sound generation method is a system for generating a sound of a piece of music corresponding to a given string of notes, receiving from a user an instruction of a control value indicating a musical characteristic,
  • the trained model is used to generate a sound that reflects the instruction from the user according to the first degree of enforcement, and the user
  • the trained model is used to generate a sound that reflects the indication from the user with less than the first degree of enforcement.
  • a high-quality sound signal can be generated without the user's troublesome work.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a processing system including a signal processing device according to one embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the signal processing device.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a GUI displayed on the display unit.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the training device.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the operation of the training device.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the operation of the training device.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the operation of the training device.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the operation of the training device.
  • FIG. 9 is a flow chart showing an example of signal processing by the signal processing device of FIG.
  • FIG. 10 is a flow chart showing an example of training processing by the training device of FIG.
  • FIG. 11 is a schematic diagram showing a processing system in the first modified example.
  • FIG. 12 is a schematic diagram showing a processing system in the second modified example.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a processing system including a signal processing device according to one embodiment of the present invention.
  • the processing system 100 includes a RAM (random access memory) 110, a ROM (read only memory) 120, a CPU (central processing unit) 130, a storage section 140, an operation section 150 and a display section 160. .
  • RAM random access memory
  • ROM read only memory
  • CPU central processing unit
  • the processing system 100 is implemented by a computer such as a PC, tablet terminal, or smart phone. Alternatively, the processing system 100 may be realized by cooperative operation of a plurality of computers connected by a communication channel such as Ethernet.
  • RAM 110 , ROM 120 , CPU 130 , storage unit 140 , operation unit 150 and display unit 160 are connected to bus 170 .
  • RAM 110 , ROM 120 and CPU 130 constitute signal processing device 10 and training device 20 .
  • the signal processing device 10 and the training device 20 are configured by the common processing system 100, but may be configured by separate processing systems.
  • the RAM 110 consists of, for example, a volatile memory, and is used as a work area for the CPU 130.
  • the ROM 120 is, for example, a non-volatile memory and stores a signal processing program and a training program.
  • CPU 130 performs signal processing by executing a signal processing program stored in ROM 120 on RAM 110 . Further, CPU 130 performs training processing by executing a training program stored in ROM 120 on RAM 110 . Details of signal processing and training processing will be described later.
  • the signal processing program or training program may be stored in the storage unit 140 instead of the ROM 120.
  • the signal processing program or training program may be provided in a form stored in a computer-readable storage medium and installed in ROM 120 or storage unit 140 .
  • a signal processing program distributed from a server (including a cloud server) on the network may be installed in the ROM 120 or the storage unit 140.
  • the storage unit 140 includes a storage medium such as a hard disk, an optical disk, a magnetic disk, or a memory card.
  • the storage unit 140 stores an untrained generative model m, a trained model M, a plurality of musical score data D1, a plurality of reference musical score data D2, and a plurality of reference data D3.
  • Each piece of musical score data D1 represents a musical score that includes a time series (note string) of a plurality of notes arranged on a time axis as a musical score feature amount string.
  • the trained model M includes, for example, a DNN (deep neural network).
  • the trained model M is a generative model that receives the musical score feature quantity string of the musical score data D1 and generates an acoustic feature quantity string that reflects the musical score feature quantity string.
  • the acoustic feature quantity sequence is a time series of feature quantities representing acoustic features such as pitch, volume, frequency spectrum, and the like.
  • the trained model M further receives a control value indicating a musical feature, it generates an acoustic feature quantity string reflecting the score feature quantity string and the control value.
  • the control value is a feature quantity such as volume instructed by the user.
  • the first acoustic feature value sequence generated by the trained model M is a frequency spectrum time series
  • the control value is generated from a second acoustic feature value sequence representing the volume time series.
  • the trained model M may generate a first acoustic feature value sequence indicating other acoustic feature values
  • the control value may be a second acoustic feature value indicating other acoustic feature values. It may be generated from an acoustic feature quantity sequence.
  • the first acoustic feature amount and the second acoustic feature amount may be the same feature amount.
  • the trained model M may be trained to generate a sequence of acoustic features representing detailed pitch changes from a sequence of control values representing rough pitch changes.
  • the signal processing device 10 uses the trained model M to generate a plurality of acoustic signals in which the control values are reflected at a plurality of forcing degrees in accordance with a selection signal for selecting the degree of reflection of the control values in the generated acoustic feature sequence.
  • a selection signal for selecting the degree of reflection of the control values in the generated acoustic feature sequence.
  • the trained model M may include an autoregressive DNN. This trained model M generates an acoustic feature value sequence corresponding to real-time changes in the control value and the degree of coercion.
  • Each piece of reference musical score data D2 indicates a musical score including a time series of multiple notes arranged on the time axis.
  • a musical score feature value string input to the trained model M is generated from each piece of reference musical score data D2.
  • Each reference data D3 is waveform data representing a time series of samples of a performance sound waveform obtained by playing the time series of the note.
  • the plurality of reference musical score data D2 and the plurality of reference data D3 correspond to each other.
  • the reference musical score data D2 and the corresponding reference data D3 are used for building the trained model M by the training device 20.
  • a frequency spectrum time series is extracted as a first reference acoustic feature value sequence
  • a sound volume time series is extracted as a second reference acoustic feature value sequence.
  • a time series of control values indicating musical features is obtained as a reference control value sequence from the second reference acoustic feature value sequence.
  • a plurality of reference control value sequences having different finenesses are generated from the second reference acoustic feature value sequence corresponding to a plurality of forcing degrees.
  • the degree of definition indicates the frequency of changes in the feature amount over time, and the higher the degree of definition, the more frequently the value of the feature amount changes. Also, high definition corresponds to high enforcement, and low definition corresponds to low enforcement.
  • the trained model M is constructed by having the generative model m learn the input/output relationship between the reference musical score feature value sequence and a plurality of reference control value sequences at each forcing degree, and the corresponding first reference acoustic feature value sequence. be.
  • the untrained generative model m, the trained model M, the musical score data D1, the reference musical score data D2, the reference data D3, etc. may not be stored in the storage unit 140, but may be stored in a computer-readable storage medium.
  • the untrained generative model m, the trained model M, the musical score data D1, the reference musical score data D2, the reference data D3, etc. are stored in a server on the network. may be
  • the operation unit 150 includes a pointing device such as a mouse or a keyboard, and is operated by the user to instruct control values.
  • the display unit 160 includes, for example, a liquid crystal display, and displays a predetermined GUI (Graphical User Interface) or the like. Operation unit 150 and display unit 160 may be configured by a touch panel display.
  • the display unit 160 may display an image of a simulated performer such as an AI singer performing the musical score data D1. Furthermore, the emphasis effect indicating the player's display mode and excitement displayed on the display unit 160 may be changed in accordance with changes in the performance based on the user's operation.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the signal processing device 10.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a GUI displayed on the display unit 160.
  • the signal processing device 10 includes a reception section 11 , a signal generation section 12 and a sound generation section 13 .
  • Functions of the reception unit 11, the signal generation unit 12, and the sound generation unit 13 are realized by the CPU 130 in FIG. 1 executing a signal processing program.
  • At least part of the reception unit 11, the signal generation unit 12, and the sound generation unit 13 may be realized by hardware such as an electronic circuit.
  • the reception unit 11 causes the display unit 160 to display the GUI 30 operated by the user, as shown in FIG.
  • the GUI 30 displays an instruction bar 31 extending in one direction and a slider 32 movable on the instruction bar 31 .
  • the position of the slider 32 on the indication bar 31 corresponds to control values indicating musical characteristics.
  • the user instructs a control value according to the position of the slider 32 by operating the operation unit 150 in FIG. 1 to move the slider 32 on the instruction bar 31 .
  • the accepting unit 11 accepts the control value indicated through the GUI 30 from the operating unit 150 .
  • the user can select any one of the first, second and third forcing degrees as the forcing degree for signal processing.
  • Check boxes 33a, 33b, and 33c corresponding to the three forcing degrees are further displayed.
  • the user can select the degree of enforcement by operating the operation unit 150 and checking the check boxes 33a to 33c corresponding to the desired degree of enforcement.
  • the first degree of enforcement is higher than the second degree of enforcement
  • the second degree of enforcement is higher than the third degree of enforcement.
  • the acoustic feature sequence generated by the trained model M is relatively strongly coerced to the control value and follows the change of the control value relatively tightly. change over time.
  • the generated acoustic feature sequence is relatively weakly enforced by the control value, and temporally changes relatively loosely following changes in the control value. For example, if the third forcing degree is zero, the generated acoustic feature quantity sequence changes regardless of the control value.
  • a check box for selecting the degree of enforcement is displayed on the GUI 30, but the embodiment is not limited to this.
  • the GUI 30 may display a pull-down menu or the like for selecting the degree of enforcement instead of the check box.
  • the signal generation unit 12 generates a selection signal indicating the degree of forcing selected by the user on the operation unit 150 through the GUI 30 .
  • the degree of enforcement may be automatically selected without being selected by the user.
  • the signal generation unit 12 analyzes the musical score data D1, detects portions where the dynamics suddenly change (portions marked with dynamic symbols such as forte or piano, etc.), and It is possible to select a degree of enforcement and select a low degree of enforcement in other parts. Then, the signal generator 12 generates a selection signal indicating the degree of forcing automatically selected based on the musical score data D1 at each time point t, and supplies it to the sound generator 13 . Therefore, the check boxes 33a to 33c are not displayed on the GUI 30. FIG.
  • the user operates the operation unit 150 to designate the musical score data D1 to be used for signal processing from among the plurality of musical score data D1 stored in the storage unit 140 or the like.
  • the sound generation unit 13 acquires the trained model M stored in the storage unit 140 or the like and the musical score data D1 specified by the user.
  • the sound generator 13 functions as a signal receiver that receives the selection signal from the signal generator 12 .
  • the sound generation unit 13 also functions as a vector generation unit that generates a control vector composed of a plurality of elements according to the degree of forcing indicated by the selection signal from the control value. Details of the control vector will be described later.
  • the sound generation unit 13 generates a musical score feature amount from the acquired musical score data D1 at each time point t, and processes the control value from the reception unit 11 according to the degree of forcing indicated by the received selection signal.
  • the musical score features and the processed control values are supplied to the trained model M.
  • the trained model M generates, at each point in time t, an acoustic feature value string that reflects the control value according to the degree of forcing indicated by the selection signal and that corresponds to the musical score data D1.
  • a sound signal is generated by a known sound signal generating device such as a vocoder (not shown) based on the acoustic feature amount at each time point t.
  • the generated sound signal is supplied to a playback device (not shown) such as a speaker and converted into sound.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the training device 20. As shown in FIG. 5 to 8 are diagrams for explaining the operation of the training device 20.
  • the training device 20 includes an extraction unit 21, an acquisition unit 22 and a construction unit .
  • the functions of the extraction unit 21, the acquisition unit 22, and the construction unit 23 are realized when the CPU 130 in FIG. 1 executes a training program.
  • At least part of the extraction unit 21, the acquisition unit 22, and the construction unit 23 may be realized by hardware such as an electronic circuit.
  • the extraction unit 21 extracts the first reference acoustic feature value sequence and the second reference acoustic feature value sequence from the sound wave waveform of each reference data D3 stored in the storage unit 140 and the like.
  • An example of a sound waveform in the reference data D3 is shown in the upper part of FIG.
  • the lower part of FIG. 5 shows the second reference acoustic feature quantity sequence extracted from the reference data D3 representing the sound waveform.
  • the feature amount (volume in this example) in the second reference acoustic feature amount sequence changes temporally with high definition.
  • the acquisition unit 22 generates a plurality of reference control value sequences corresponding to a plurality of forcing degrees by lowering the definition of each second reference acoustic feature quantity sequence from the extracting unit 21 according to a plurality of forcing degrees. .
  • a high definition corresponds to a high degree of enforcement.
  • the acquisition unit 22 extracts the representative value of the second reference acoustic feature quantity sequence within a predetermined period T including each time point t.
  • the interval between two adjacent time points is, for example, 5 milliseconds, and each time point t is positioned at the center of the corresponding predetermined period T.
  • FIG. 6 the acquisition unit 22 extracts the representative value of the second reference acoustic feature quantity sequence within a predetermined period T including each time point t.
  • the interval between two adjacent time points is, for example, 5 milliseconds, and each time point t is positioned at the center of the corresponding predetermined period T.
  • the representative value at each time point t is the maximum value of the second reference acoustic feature quantity sequence within the corresponding period T, but the embodiment is not limited to this.
  • the representative value at each time point t may be a statistical value such as the mean value, median value, mode value, variance or standard deviation of the second reference acoustic feature value sequence within the corresponding period T.
  • a high degree of coercion therefore corresponds to a short period of time T. For example, let the length of the period T corresponding to the first higher degree of enforcement be 1 second, and the length of the period T corresponding to the second lower degree of enforcement be 3 seconds.
  • the acquiring unit 22 arranges the representative values of the plurality of time points t extracted from the second reference acoustic feature value sequence in chronological order according to the degree of forcing, thereby obtaining a reference control value sequence with the degree of definition corresponding to the degree of forcing. Generate.
  • the upper part of FIG. 7 shows a reference control value string (first reference control value string) corresponding to the first degree of enforcement.
  • the lower part of FIG. 7 shows a reference control value string (second reference control value string) corresponding to the second forcing degree.
  • the feature amount in the reference control value sequence corresponding to the low forcing degree changes over time with low definition.
  • each vector in the reference control vector sequence contains 5 elements.
  • the first and second of the five elements correspond to the first degree of enforcement
  • the third and fourth elements correspond to the second degree of enforcement
  • the fifth element corresponds to the third degree of enforcement.
  • the reference control vector sequence at the first degree of coercion shown in the upper part of FIG. reflected.
  • the larger the feature amount the smaller the first element and the larger the second element (upper right figure).
  • the sum of the first and second elements is 1, and the third to fifth elements that do not correspond to the first forcing degree are set to zero.
  • the construction unit 23 prepares a generative model m (untrained or pre-trained) composed of DNN.
  • the constructing unit 23 uses a machine learning technique to combine the first reference acoustic feature value sequence from the extracting unit 21 with the corresponding reference control value sequence and the corresponding reference musical score feature value sequence from the acquiring unit 22. train a generative model m based on As a result, the trained model M has learned the input/output relationship between the reference musical score feature value sequence and the reference control value sequence corresponding to a plurality of forcing degrees as inputs, and the first reference acoustic feature value sequence as output. is constructed.
  • the input/output relationship includes a first input/output relationship, a second input/output relationship and a third input/output relationship.
  • a first input/output relationship is a relationship between a first reference control vector including first and second elements representing musical features at a first forcing degree and a first reference acoustic feature quantity sequence.
  • the second input/output relationship is the relationship between the second reference control vector including the third and fourth elements representing the musical features at the second forcing degree and the first reference acoustic feature quantity sequence.
  • the third input/output relationship is the relationship between the third reference control vector including the fifth element representing the musical feature at the third forcing degree and the first reference acoustic feature quantity sequence.
  • the construction unit 23 stores the constructed trained model M in the storage unit 140 or the like.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of signal synthesis processing by the signal processing device 10 of FIG.
  • the signal processing in FIG. 9 is performed by CPU 130 in FIG. 1 executing a signal processing program stored in storage unit 140 or the like.
  • the CPU 130 determines whether or not the musical score data D1 has been selected by the user (step S1). If the musical score data D1 is not selected, the CPU 130 waits until the musical score data D1 is selected.
  • the CPU 130 sets the current time t to the top of the musical score data and causes the display unit 160 to display the GUI 30 of FIG. 3 (step S2).
  • CPU 130 generates a selection signal indicating a degree of enforcement predetermined as an initial setting (for example, a third degree of enforcement) as the current selection signal (step S3).
  • CPU 130 accepts a preset volume value (eg, -10 dB) as an initial setting as the current control value (step S4). Any of steps S2 to S4 may be performed first, or may be performed simultaneously.
  • step S5 determines whether or not the user has selected a forcing degree on the GUI 30 displayed in step S2 (step S5). If the degree of enforcement is not selected, the CPU 130 proceeds to step S7. When the degree of enforcement is selected, the CPU 130 receives a selection signal corresponding to the selected degree of enforcement, updates the current selection signal (step S6), and proceeds to step S7.
  • step S7 the CPU 130 determines whether or not the user has instructed a control value on the GUI 30 displayed at step S2 (step S7). If no control value is indicated, the CPU 130 proceeds to step S9. When the control value is instructed, the CPU 130 accepts the control value according to the instruction, updates the current control value (step S8), and proceeds to step S9. Either of steps S5 and S6 and steps S7 and S8 may be executed first.
  • step S9 CPU 130 uses the trained model M to extract the score data D1 selected in step S1, the current selection signal generated in step S3 or S6, and the current tense received in step S4 or S8. Acoustic features (frequency spectrum) at the current time t are generated according to the system. Specifically, the CPU 130 first generates the current musical score feature amount from the musical score data D1, and also generates the current control vector corresponding to the degree of forcing indicated by the current selection signal from the current control value. That is, when the current selection signal indicates the first degree of forcing, the current control value is reflected in the first and second elements of the control vector (upper part of FIG. 8), and when the second degree of forcing is indicated, , the current control value is reflected in the third and fourth elements (middle of FIG.
  • the CPU 130 uses the trained model M to process the current musical score feature amount of the musical score data D1 and the current control vector. Thereby, the CPU 130 generates the current acoustic feature amount reflecting the current control value according to the degree of forcing indicated by the current selection signal (step S9).
  • a sound signal is generated from the current acoustic feature amount (frequency spectrum) by the sound signal generation device, and reproduced by the reproduction device.
  • a selection signal string is received by the CPU 130's repeated execution of steps S5 and S6. By repeatedly executing steps S7 and S8, a control value string is received.
  • steps S7 and S8 By repeatedly executing steps S7 and S8, a control value string is received.
  • step S9 a musical score feature value string is generated from the musical score data D1, and a control vector string corresponding to the received selection signal string is generated from the received control value string. Further, by repeatedly executing step S9 by the CPU 130, the trained model M is used to generate an acoustic feature quantity sequence according to the musical score feature quantity sequence and the control vector sequence.
  • the control vector sequence shown in the upper part of FIG. 8 is generated from the control value sequence and processed by the trained model M.
  • the volume of the acoustic features (frequency spectrum) generated by the trained model M closely follows changes in the control value (volume) in the control value sequence.
  • the control vector sequence shown in the middle of FIG. 8 is generated from the control value sequence and processed by the trained model M.
  • the volume of the acoustic features (frequency spectrum) generated by the trained model M loosely follows changes in the control value (volume) in the control value sequence.
  • the control vector sequence shown in the lower part of FIG. 8 is generated from the control value sequence and processed by the trained model M.
  • the volume of the acoustic features (frequency spectrum) generated by the trained model M changes regardless of changes in the control values (volume) in the control value sequence.
  • the trained model M Since the trained model M has learned to generate high-definition first acoustic feature amounts, it generates high-definition acoustic feature amounts whose volume changes in any period.
  • the CPU 130 ends the signal processing.
  • FIG. 10 is a flowchart showing an example of training processing by the training device 20 of FIG.
  • the training process in FIG. 10 is performed by CPU 130 in FIG. 1 executing a training program stored in storage unit 140 or the like.
  • the CPU 130 acquires a plurality of reference data D3 used for training from the storage unit 140 or the like (step S11).
  • the CPU 130 extracts a first acoustic feature quantity sequence (frequency spectrum time series) and a second reference acoustic feature quantity sequence (volume time series) from each reference data D3 acquired in step S11 (step S12). ).
  • the CPU 130 generates a reference control value string at the first forcing degree from each of the extracted second reference acoustic feature value strings (step S13). Also, the CPU 130 generates a reference control value sequence at the second forcing degree from each second reference acoustic feature value sequence (step S14). Furthermore, the CPU 130 generates a reference control value string at the third forcing degree from each second reference acoustic feature value string (step S15). Any of steps S13 to S15 may be executed first. Also, if the third forcing degree is zero, generation of the corresponding reference control value sequence is unnecessary, and step S15 can be omitted.
  • the CPU 130 prepares the generative model m having the input of the reference control vector sequence, the reference musical score feature value sequence generated from the reference musical score data D2 corresponding to each reference data D3, and the reference musical score data generated in steps S13 to S15.
  • the generative model m is trained using the control value sequence and the first reference acoustic feature value sequence extracted in step S12.
  • the CPU 130 determines the input/output relationship between each of the reference musical score feature sequence as input and the plurality of reference control value sequences corresponding to the plurality of forcing degrees, and the first reference acoustic feature sequence as output.
  • the generative model m is machine-learned (step S16).
  • the CPU 130 determines whether sufficient machine learning has been performed for the generative model m to learn the input/output relationship (step S17). If the quality of the generated acoustic feature quantity is low and it is determined that the machine learning is insufficient, the CPU 130 returns to step S16. Steps S16 to S17 are repeated while changing the parameters until sufficient machine learning is performed. The number of iterations of machine learning changes according to quality conditions that the trained model M to be constructed should satisfy.
  • the generative model m is trained to obtain a reference musical score feature value string as an input, each of a plurality of reference control value strings corresponding to a plurality of degrees of forcing, and as an output , and the CPU 130 stores the generative model m, which has learned the input/output relationship, as a trained model M (step S18). exit.
  • the selection of the degree of enforcement and the instruction of the control value are not limited to the operation of the operation unit 150 on the GUI 30 by the user. Selection of the degree of compulsion and indication of the control value may be performed by a physical knob operation by the user without the GUI 30 . In this case, step S2 of the signal processing in FIG. 9 is not executed.
  • FIG. 11 is a schematic diagram showing the processing system 100 in the first modified example.
  • the processing system 100 further includes a planar proximity sensor 180 .
  • the front-back direction, the up-down direction, and the left-right direction of the proximity sensor 180 are defined as first, second, and third directions, respectively.
  • the proximity sensor 180 is, for example, an electrostatic sensor, and detects first, second and third positions of a user's hand as a detection target in first, second and third directions.
  • the first position corresponds to a larger control value (volume) toward the back.
  • the second position corresponds to a higher degree of forcing downward.
  • the third position (left and right) may correspond to a playing style that is louder to the right or a pitch that is higher to the right.
  • the second position is the distance between the proximity sensor 180 and the hand, and the lower the second position (the closer the distance), the higher the accuracy or speed of detecting the first position or the third position of the proximity sensor 180 . Therefore, if the degree of enforcement is made higher as the second position is lower as in this example, the feeling of use for the user is improved when the degree of enforcement is increased.
  • the correspondence relationships between the first to third directions, control values, forcing levels, performance styles, and the like are not limited to the above examples.
  • the accepting unit 11 accepts instructions for different control values based on the first position (forward and backward) detected by the proximity sensor 180 .
  • the signal generator 12 accepts selection of a different forcing degree based on the detected second position (upper and lower), and generates a selection signal indicating the accepted forcing degree.
  • the receiving unit 11 also receives instructions for different performance styles or pitches based on the detected third positions (left and right).
  • FIG. 12 is a schematic diagram showing the processing system 100 in the second modified example.
  • the operating section 150 includes a stick-shaped operating lever 151 and an operating trigger 152 provided at the upper end of the operating lever 151 .
  • the operation lever 151 and the operation trigger 152 are examples of first and second operators, respectively.
  • the tilt angle of the operation lever 151 in the front-rear direction corresponds to a larger control value as it tilts further.
  • the amount of depression of the operation trigger 152 corresponds to a greater degree of force as it is pushed downward.
  • the user changes the control value and the degree of forcing by operating the operating lever 151 and the operating trigger 152 .
  • the receiving unit 11 receives selection of different control values based on the tilt angle of the operating lever 151 .
  • the signal generation unit 12 receives instructions for different degrees of enforcement based on the amount of depression of the operation trigger 152, and generates a selection signal indicating the received degrees of enforcement.
  • the signal processing method is a method implemented by a computer. Receive a selection signal for selecting one of the forcing degrees of , generates one of the first acoustic feature quantity sequences according to the selection signal.
  • the sound generation method receives an instruction of a control value from a user in a system that synthesizes the sound of a piece of music corresponding to a given note string.
  • the trained model is used to generate a sound that reflects the indication from the user according to the first degree of enforcement.
  • the trained model is used to generate a sound that reflects the instruction from the user according to the second degree of enforcement. be done.
  • the trained model is used to generate sounds that do not reflect the direction from the user.
  • the first forcing degree it is possible to generate the first acoustic feature value sequence that relatively closely follows the control value. Also, by selecting the second degree of forcing, it is possible to generate the first acoustic feature value sequence that relatively loosely follows the control value. Furthermore, by selecting the third forcing degree, it is possible to generate the first acoustic feature value sequence that changes independently of the control value. Therefore, the user does not need to specify detailed control values for the entire piece of music, and selects the first forcing degree only at key points in the piece of music and specifies detailed control values to obtain the desired sound. Synthesis is possible. As a result, high-quality performance sounds can be generated without the need for troublesome operations by the user.
  • the trained model With respect to the reference data indicating the sound waveform, the first reference control value sequence indicating the musical features in the first degree of enforcement as an input, and the first reference of the reference data as an output a first relationship between the acoustic feature quantity sequence and a second reference control value sequence indicating musical features at the second forcing degree as input and the first reference acoustic feature quantity sequence as output may have been learned.
  • the trained model further obtains, with respect to the reference data indicating the sound waveform, the third reference control value sequence indicating the musical features at the third forcing degree as input, and the reference data as output.
  • a third relationship with one reference acoustic feature quantity sequence may be learned.
  • the first reference control value sequence temporally changes at the first resolution according to the second reference acoustic feature quantity sequence
  • the second reference control value sequence varies according to the second reference acoustic feature quantity sequence. It may vary in time with a second level of detail.
  • the first reference acoustic feature amount and the second reference acoustic feature amount may be the same acoustic feature amount, or may be different acoustic feature amounts.
  • the first reference control value at each point in time is a representative value of the second reference acoustic feature quantity sequence of the reference data within the first period including that point in time
  • the second reference control value at each point in time is and a representative value of the second reference acoustic feature quantity sequence of the reference data within a second period longer than the first period.
  • the degree of enforcement is selected in three stages including zero, but the embodiment is not limited to this.
  • the forcing degree may be selected in two stages, or may be selected in four or more stages.
  • selection may be made in two stages, the first enforcement degree and the second enforcement degree.
  • the first acoustic feature value sequence generated at the first forcing degree follows the control value relatively tightly and changes over time.
  • the first acoustic feature quantity sequence generated at the second degree of enforcement changes over time in a relatively loose manner following the control value.
  • the enforcement degree may be selected in two stages of the first enforcement degree and the third enforcement degree, or may be selected in two stages of the second enforcement degree and the third enforcement degree.
  • the first acoustic feature quantity sequence generated at the first or second forcing degree changes temporally following the control value.
  • the first acoustic feature quantity sequence generated at the third forcing degree changes independently of the control value.
  • the user operates the operator to input the control value in real time. It may be given to the model M to generate an acoustic feature sequence.
  • Supplementary note receiving a control value indicative of a musical characteristic; receiving a selection signal indicating the degree of enforcement of the control value in signal processing; generating a control vector consisting of a plurality of elements according to the degree of forcing indicated by the selection signal from the control value; generating an acoustic feature sequence according to the control vector using the trained model; A signal processing method implemented by a computer.
  • the control vector generated from the control value has at least a first element corresponding to a first degree of forcing and a second element corresponding to a second degree of forcing lower than the first degree of forcing.
  • the signal processing method comprising: (Aspect 3)
  • the trained model includes a first reference control vector including the first element indicating the musical feature at the first enforcement degree of the reference data indicating the sound waveform, and the first element of the reference data. and the second reference control vector including the second element indicating the musical feature at the second forcing degree and the first reference acoustic feature
  • the signal processing method according to aspect 2, wherein the second input/output relationship with the quantity sequence has been learned.
  • the control value can take an intermediate value between the first degree of enforcement and the second degree of enforcement. (Aspect 5) 5.
  • control value is reflected in at least one of the plurality of elements of the generated control vector that corresponds to the degree of forcing indicated by the selection signal.
  • Method. (Aspect 6) a signal receiving unit that receives a control value indicating a musical feature and a selection signal indicating the degree of enforcement of the control value in signal processing; a vector generator that generates a control vector consisting of a plurality of elements according to the degree of forcing indicated by the selection signal from the control value;
  • a signal processing device comprising: a sound generation unit that generates a sound feature quantity sequence corresponding to the control vector using a trained model.

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Abstract

信号処理装置は、受付部および音響生成部を備える。受付部は、音楽的な特徴を示す制御値を受け取る。また、受付部は、第１の強制度と、第１の強制度よりも低い第２の強制度とのいずれか一方を選択するための選択信号を受け取る。音響生成部は、訓練済モデルを用いて、第１の強制度に応じて制御値を反映した音響特徴量列と、第２の強制度に応じて制御値を反映した音響特徴量列とのうちの、選択信号に応じたいずれか一方を生成する。

Description

機械学習モデルを用いた信号処理方法、信号処理装置および音生成方法
　本発明は、音を生成することが可能な信号処理方法、信号処理装置および音生成方法に関する。
　特定の歌手の歌い方で歌唱を行う音源として、ＡＩ（人工知能）歌手が知られている。ＡＩ歌手は、特定の歌手による歌唱の特徴を学習することにより、当該歌手を模擬して任意の音信号を生成する。ここで、ＡＩ歌手は、学習した歌手による歌唱の特徴だけでなく、使用者による歌い方の指示も反映して音信号を生成可能であることが好ましい。
Jesse Engel, Lamtharn Hantrakul, Chenjie Gu and Adam Roberts, "DDSP: Differentiable Digital Signal Processing", arXiv:2001.04643v1 [cs.LG] 14 Jan 2020
　非特許文献１には、使用者の入力音に基づいて音信号を生成するニューラル合成モデルが記載されている。この合成モデルでは、合成中に、使用者は、合成モデルにピッチまたは音量を指示できる。しかしながら、合成モデルに高品質な音信号を生成させるには、使用者は、ピッチまたは音量を詳細に指示する必要がある。しかしながら、詳細に指示することは、使用者にとって面倒である。
　本発明の目的は、使用者が面倒な作業をすることなく、高品質な音信号を生成可能な信号処理方法、信号処理装置および音生成方法を提供することである。
　本発明の一局面に従う信号処理方法は、音楽的な特徴を示す制御値を受け取り、第１の強制度と、第１の強制度よりも低い第２の強制度とのいずれか一方を選択するための選択信号を受け取り、訓練済モデルを用いて、第１の強制度に応じて制御値を反映した音響特徴量列と、第２の強制度に応じて制御値を反映した音響特徴量列とのうちの、選択信号に応じたいずれか一方を生成し、コンピュータにより実現される。
　本発明の他の局面に従う信号処理装置は、音楽的な特徴を示す制御値を受け取るとともに、第１の強制度と、第１の強制度よりも低い第２の強制度とのいずれか一方を選択するための選択信号を受け取る受取部と、訓練済モデルを用いて、第１の強制度に応じて制御値を反映した音響特徴量列と、第２の強制度に応じて制御値を反映した音響特徴量列とのうちの、選択信号に応じたいずれか一方を生成する音響生成部とを備える。
　本発明のさらに他の局面に従う音生成方法は、与えられた音符列に対応する楽曲の音を生成するシステムにおいて、使用者から音楽的な特徴を示す制御値の指示を受け取り、第１の強制度で使用者から制御値の指示を受け取ったときには、訓練済みモデルを用いて、使用者からの指示を第１の強制度に応じて反映した音を生成し、第２の強制度で使用者から制御値の指示を受け取ったときには、訓練済みモデルを用いて、使用者からの指示を第１の強制度よりも低く反映した音を生成する。
　本発明によれば、使用者の面倒な作業なしに、高品質な音信号を生成できる。
図１は本発明の一実施形態に係る信号処理装置を含む処理システムの構成を示すブロック図である。 図２は信号処理装置の構成を示すブロック図である。 図３は表示部に表示されるＧＵＩの一例を示す図である。 図４は訓練装置の構成を示すブロック図である。 図５は訓練装置の動作を説明するための図である。 図６は訓練装置の動作を説明するための図である。 図７は訓練装置の動作を説明するための図である。 図８は訓練装置の動作を説明するための図である。 図９は図２の信号処理装置による信号処理の一例を示すフローチャートである。 図１０は図４の訓練装置による訓練処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は第１変形例における処理システムを示す模式図である。 図１２は第２変形例における処理システムを示す模式図である。
　（１）処理システムの構成
　以下、本発明の実施形態に係る信号処理方法、信号処理装置および音生成方法について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る信号処理装置を含む処理システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、処理システム１００は、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）１１０、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）１２０、ＣＰＵ（中央演算処理装置）１３０、記憶部１４０、操作部１５０および表示部１６０を備える。
　処理システム１００は、例えばＰＣ、タブレット端末またはスマートフォン等のコンピュータにより実現される。あるいは、処理システム１００は、イーサネット等の通信路で接続された複数のコンピュータの共同動作で実現されてもよい。ＲＡＭ１１０、ＲＯＭ１２０、ＣＰＵ１３０、記憶部１４０、操作部１５０および表示部１６０は、バス１７０に接続される。ＲＡＭ１１０、ＲＯＭ１２０およびＣＰＵ１３０により信号処理装置１０および訓練装置２０が構成される。本実施形態では、信号処理装置１０と訓練装置２０とは共通の処理システム１００により構成されるが、別個の処理システムにより構成されてもよい。
　ＲＡＭ１１０は、例えば揮発性メモリからなり、ＣＰＵ１３０の作業領域として用いられる。ＲＯＭ１２０は、例えば不揮発性メモリからなり、信号処理プログラムおよび訓練プログラムを記憶する。ＣＰＵ１３０は、ＲＯＭ１２０に記憶された信号処理プログラムをＲＡＭ１１０上で実行することにより信号処理を行う。また、ＣＰＵ１３０は、ＲＯＭ１２０に記憶された訓練プログラムをＲＡＭ１１０上で実行することにより訓練処理を行う。信号処理および訓練処理の詳細については後述する。
　信号処理プログラムまたは訓練プログラムは、ＲＯＭ１２０ではなく記憶部１４０に記憶されてもよい。あるいは、信号処理プログラムまたは訓練プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶された形態で提供され、ＲＯＭ１２０または記憶部１４０にインストールされてもよい。あるいは、処理システム１００がインターネット等のネットワークに接続されている場合には、ネットワーク上のサーバ（クラウドサーバを含む。）から配信された信号処理プログラムがＲＯＭ１２０または記憶部１４０にインストールされてもよい。
　記憶部１４０は、ハードディスク、光学ディスク、磁気ディスクまたはメモリカード等の記憶媒体を含む。記憶部１４０には、未訓練の生成モデルｍ、訓練済モデルＭ、複数の楽譜データＤ１、複数の参照楽譜データＤ２および複数の参照データＤ３が記憶される。各楽譜データＤ１は、時間軸上に配置された複数の音符の時系列（音符列）を楽譜特徴量列として含む楽譜を示す。
　訓練済モデルＭは、例えばＤＮＮ（深層ニューラルネットワーク）を含む。訓練済モデルＭは、楽譜データＤ１の楽譜特徴量列を受け取り、楽譜特徴量列を反映した音響特徴量列を生成する生成モデルである。音響特徴量列は、ピッチ、音量および周波数スペクトル等のうちいずれかの音響特徴を示す特徴量の時系列である。訓練済モデルＭは、音楽的な特徴を示す制御値をさらに受け取った場合には、楽譜特徴量列と制御値とを反映した音響特徴量列を生成する。制御値は、使用者により指示される音量等の特徴量である。
　ここでは、訓練済モデルＭが生成する第１音響特徴量列は、周波数スペクトルの時系列であり、また、制御値は、音量の時系列を示す第２音響特徴量列から生成されるものとする。これは１つの例示であり、訓練済モデルＭは、それ以外の音響特徴量を示す第１音響特徴量列を生成してもよいし、制御値は、それ以外の音響特徴量を示す第２音響特徴量列から生成されてもよい。第１音響特徴量と第２音響特徴量とが同じ特徴量であってもよい。例えば、訓練済モデルＭは、ピッチ変化の概形を示す制御値列から、詳細なピッチ変化を示す音響特徴量列を生成するように訓練されていてもよい。
　信号処理装置１０は、訓練済モデルＭを用いて、生成する音響特徴量列への制御値の反映の程度を選択する選択信号に応じて複数の強制度で制御値が反映された複数の音響特徴量列のうち、その選択信号に対応するいずれかの音響特徴量列を選択的に生成する。訓練済モデルＭは、自己回帰型ＤＮＮを含んでもよい。この訓練済モデルＭは、リアルタイムな制御値および強制度の変化に対応して、音響特徴量列を生成する。
　各参照楽譜データＤ２は、時間軸上に配置された複数の音符の時系列を含む楽譜を示す。訓練済モデルＭに入力される楽譜特徴量列は、各参照楽譜データＤ２から生成される。各参照データＤ３は、その音符の時系列を演奏した演奏音波形のサンプルの時系列を示す波形データである。複数の参照楽譜データＤ２と複数の参照データＤ３とはそれぞれ対応する。参照楽譜データＤ２および対応する参照データＤ３は、訓練装置２０による訓練済モデルＭの構築に用いられる。
　具体的には、各参照データＤ３から、周波数スペクトルの時系列が第１参照音響特徴量列として抽出され、音量の時系列が第２参照音響特徴量列として抽出される。また、第２参照音響特徴量列から、音楽的な特徴を示す制御値の時系列が、参照制御値列として取得される。ここでは、複数の強制度に対応して、第２参照音響特徴量列から、互いに精細度（fineness）が異なる、複数の参照制御値列が生成される。精細度は特徴量の時間変化の頻度を示し、精細度が高くなるほど、特徴量の値は頻繁に変化する。また、高い精細度は高い強制度に対応し、低い精細度は低い強制度に対応する。第２参照音響特徴量列の精細度を、各強制度に対応する、より低い精細度まで下げることにより、その強制度に対応する参照制御値列が得られる。したがって、いずれの強制度に対応する参照制御値列も、第２参照音響特徴量列よりは精細度が低い。訓練済モデルＭは、参照楽譜特徴量列および各強制度における複数の参照制御値列と、対応する第１参照音響特徴量列との入出力関係を、生成モデルｍが習得することにより構築される。
　未訓練の生成モデルｍ、訓練済モデルＭ、楽譜データＤ１、参照楽譜データＤ２および参照データＤ３等は、記憶部１４０に記憶されず、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。あるいは、処理システム１００がネットワークに接続されている場合には、未訓練の生成モデルｍ、訓練済モデルＭ、楽譜データＤ１、参照楽譜データＤ２および参照データＤ３等は、ネットワーク上のサーバに記憶されていてもよい。
　操作部１５０は、マウス等のポインティングデバイスまたはキーボードを含み、制御値の指示等を行うために使用者により操作される。表示部１６０は、例えば液晶ディスプレイを含み、所定のＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。操作部１５０および表示部１６０は、タッチパネルディスプレイにより構成されてもよい。
　また、表示部１６０には、後述する図１１または図１２に示すように、楽譜データＤ１の演奏を行うＡＩ歌手等の模擬的な演奏者の画像が表示されてもよい。さらに、使用者による操作に基づく演奏の変化に対応して、表示部１６０に表示された演奏者の表示態様および盛り上がり具合を示す強調エフェクトが変化されてもよい。
　（２）信号処理装置
　図２は、信号処理装置１０の構成を示すブロック図である。図３は、表示部１６０に表示されるＧＵＩの一例を示す図である。図２に示すように、信号処理装置１０は、受付部１１、信号生成部１２および音響生成部１３を含む。受付部１１、信号生成部１２および音響生成部１３の機能は、図１のＣＰＵ１３０が信号処理プログラムを実行することにより実現される。受付部１１、信号生成部１２および音響生成部１３の少なくとも一部が電子回路等のハードウエアにより実現されてもよい。
　受付部１１は、図３に示すように、使用者により操作されるＧＵＩ３０を表示部１６０に表示させる。ＧＵＩ３０には、一方向に延びる指示バー３１と、指示バー３１上で移動可能なスライダ３２とが表示される。指示バー３１上におけるスライダ３２の位置は、音楽的な特徴を示す制御値に対応する。使用者は、図１の操作部１５０を操作して指示バー３１上でスライダ３２を移動させることにより、スライダ３２の位置に応じた制御値を指示する。受付部１１は、ＧＵＩ３０を通して指示された制御値を操作部１５０から受け付ける。
　また、本例では、信号処理のための強制度として、使用者が、第１、第２および第３の強制度のいずれかを選択可能であり、ＧＵＩ３０には、第１、第２および第３の強制度にそれぞれ対応するチェックボックス３３ａ，３３ｂ，３３ｃがさらに表示される。使用者は、操作部１５０を操作して所望の強制度に対応するチェックボックス３３ａ～３３ｃをチェックすることにより、その強制度を選択することができる。
　ここで、第１の強制度は第２の強制度よりも高く、第２の強制度は第３の強制度よりも高い。具体的には、第１の強制度においては、訓練済モデルＭにより生成される音響特徴量列は、制御値に相対的に強く強制され、制御値の変化に対して比較的タイトに追随して時間的に変化する。第２の強制度においては、生成される音響特徴量列は、制御値に相対的に弱く強制され、制御値の変化に対して比較的ルーズに追随して時間的に変化する。例えば、第３の強制度がゼロであれば、生成される音響特徴量列は、制御値とは無関係に変化する。
　図３の例では、ＧＵＩ３０に強制度を選択するためのチェックボックスが表示されるが、実施形態はこれに限定されない。ＧＵＩ３０には、チェックボックスに代えて、強制度を選択するためのプルダウンメニュー等が表示されてもよい。信号生成部１２は、ＧＵＩ３０を通して操作部１５０で使用者により選択された強制度を示す選択信号を生成する。
　強制度は、使用者により選択されずに、自動的に選択されてもよい。具体的には、信号生成部１２は、楽譜データＤ１を分析して、急に強弱が変化する部分（フォルテまたはピアノ等の強弱記号が付された部分等）を検出し、それらの部分では高い強制度を選択し、それ以外の部分では低い強制度を選択してもよい。そして、信号生成部１２は、各時点ｔに、楽譜データＤ１に基づいて自動選択された強制度を示す選択信号を生成して、音響生成部１３に供給する。そのため、ＧＵＩ３０には、チェックボックス３３ａ～３３ｃが表示されない。
　使用者は、操作部１５０を操作して、記憶部１４０等に記憶された複数の楽譜データＤ１の中から、信号処理に用いる楽譜データＤ１を指定する。音響生成部１３は、記憶部１４０等に記憶された訓練済モデルＭと、使用者により指定された楽譜データＤ１とを取得する。音響生成部１３は、信号生成部１２から選択信号を受け取る信号受取部として機能する。また、音響生成部１３は、制御値から、選択信号が示す強制度に応じた、複数の要素からなる制御ベクトルを生成するベクトル生成部として機能する。制御ベクトルの詳細については後述する。音響生成部１３は、各時点ｔに、取得した楽譜データＤ１から楽譜特徴量を生成するとともに、受け取った選択信号が示す強制度に応じて、受付部１１からの制御値を処理し、生成された楽譜特徴量と処理された制御値とを、訓練済モデルＭに供給する。
　これにより、訓練済モデルＭは、各時点ｔに、選択信号が示す強制度に応じて制御値が反映され、かつ、楽譜データＤ１に対応した音響特徴量列を生成する。各時点ｔの音響特徴量に基づいて、公知のボコーダ等の音信号生成装置（図示せず）により音信号が生成される。生成された音信号は、スピーカ等の再生装置（図示せず）に供給され、音に変換される。
　（３）訓練装置
　図４は、訓練装置２０の構成を示すブロック図である。図５～図８は、訓練装置２０の動作を説明するための図である。図４に示すように、訓練装置２０は、抽出部２１、取得部２２および構築部２３を含む。抽出部２１、取得部２２および構築部２３の機能は、図１のＣＰＵ１３０が訓練プログラムを実行することにより実現される。抽出部２１、取得部２２および構築部２３の少なくとも一部が電子回路等のハードウエアにより実現されてもよい。
　抽出部２１は、記憶部１４０等に記憶された各参照データＤ３における音波形から第１参照音響特徴量列と第２参照音響特徴量列とを抽出する。図５の上段には、参照データＤ３における音波形の一例が示される。図５の下段には、上記の音波形を示す参照データＤ３から抽出された第２参照音響特徴量列が示される。図５に示すように、第２参照音響特徴量列における特徴量（本例では音量）は、高い精細度で時間的に変化する。
　取得部２２は、抽出部２１からの各第２参照音響特徴量列の精細度を、複数の強制度に応じて下げることにより、複数の強制度に対応する複数の参照制御値列を生成する。高い精細度は、高い強制度に対応する。本例では、図６に示すように、取得部２２は、各時点ｔを含む所定期間Ｔ内の第２参照音響特徴量列の代表値を抽出する。ここで、隣り合う２時点の間隔は、例えば５ミリ秒であり、各時点ｔは、対応する所定期間Ｔの中心に位置する。図６の例では、各時点ｔの代表値を、対応する期間Ｔ内の第２参照音響特徴量列の最大値とするが、実施形態はこれに限定されない。各時点ｔの代表値は、対応する期間Ｔ内の第２参照音響特徴量列の平均値、中央値、最頻値、分散または標準偏差等の統計値でよい。
　期間Ｔが長いほど、その期間Ｔを用いて第２参照音響特徴量列から生成される代表値の時系列の精細度は低くなる。したがって、高い強制度は、短い期間Ｔに対応する。例えば、より高い第１の強制度に対応する期間Ｔの長さを１秒とし、より低い第２の強制度に対応する期間Ｔの長さを３秒とする。
　取得部２２は、強制度に応じて第２参照音響特徴量列から抽出された複数の時点ｔの代表値を時系列順に配列することにより、強制度に応じた精細度の参照制御値列を生成する。図７の上段には、第１の強制度に対応する参照制御値列（第１の参照制御値列）が示される。図７の下段には、第２の強制度に対応する参照制御値列（第２の参照制御値列）が示される。図７に示すように、低い強制度に対応する参照制御値列における特徴量は、低い精細度で時間的に変化する。
　さらに、取得部２２は、各強制度に対応する参照制御値列から、その強制度における参照制御ベクトル列を生成する。本例では、参照制御ベクトル列の各ベクトルは、５要素を含む。５要素のうちの第１および第２要素は第１の強制度に対応し、第３および第４要素は第２の強制度に対応し、第５要素は第３の強制度に対応する。例えば、図８の上段の第１の強制度における参照制御ベクトル列では、第１の強制度に対応する第２参照音響特徴量列の各特徴量が、ベクトルの第１要素および第２要素に反映される。その特徴量が小さいほど、第１要素が大きく、第２要素が小さい（上段の左図）。一方、その特徴量が大きいほど、第１要素が小さく、第２要素が大きい（上段の右図）。第１要素と第２要素との和は１であり、第１の強制度に対応しない第３～第５要素はゼロに設定される。
　同様に、図８の中段の第２の強制度における参照制御ベクトル列では、第２の強制度に対応する第２参照音響特徴量列の各特徴量が、ベクトルの第３要素および第４要素に反映される。その特徴量が小さいほど、第３要素が大きく、第４要素が小さい（中段の左図）。一方、その特徴量が大きいほど、第３要素が小さく、第４要素が大きい（中段の右図）。第３要素と第４要素との和は１であり、第２の強制度に対応しない第１、第２および第５要素はゼロに設定される。図８の下段の第３の強制度における参照制御ベクトル列では、第２参照音響特徴量列とは無関係であるため、ベクトルの第５要素がダミーの値を示す１に設定され、第３の強制度に対応しない第１～第４要素はゼロに設定される。
　構築部２３は、ＤＮＮにより構成される生成モデルｍ（未訓練または予備訓練済）を用意する。また、構築部２３は、機械学習の手法を用いて、抽出部２１からの第１参照音響特徴量列と、取得部２２からの対応する参照制御値列および対応する参照楽譜特徴量列とに基づいて生成モデルｍを訓練する。これにより、入力としてのその参照楽譜特徴量列および複数の強制度に応じた参照制御値列と、出力としての第１参照音響特徴量列との間の入出力関係を習得した訓練済モデルＭが構築される。
　入出力関係は、第１の入出力関係、第２の入出力関係および第３の入出力関係を含む。第１の入出力関係は、第１の強制度における音楽的特徴を示す第１要素および第２要素を含む第１参照制御ベクトルと、第１参照音響特徴量列との関係である。第２の入出力関係は、第２の強制度における音楽的な特徴を示す第３要素および第４要素を含む第２参照制御ベクトルと、第１参照音響特徴量列との関係である。第３の入出力関係は、第３の強制度における音楽的な特徴を示す第５要素を含む第３参照制御ベクトルと、第１参照音響特徴量列との関係である。構築部２３は、構築された訓練済モデルＭを記憶部１４０等に保存する。
　（４）信号処理
　図９は、図２の信号処理装置１０による信号成処理の一例を示すフローチャートである。図９の信号処理は、図１のＣＰＵ１３０が記憶部１４０等に記憶された信号処理プログラムを実行することにより行われる。まず、ＣＰＵ１３０は、使用者により楽譜データＤ１が選択されたか否かを判定する（ステップＳ１）。楽譜データＤ１が選択されない場合、ＣＰＵ１３０は、楽譜データＤ１が選択されるまで待機する。
　楽譜データＤ１が選択された場合、ＣＰＵ１３０は、現時点ｔをその楽譜データの先頭に設定するとともに、図３のＧＵＩ３０を表示部１６０に表示させる（ステップＳ２）。また、ＣＰＵ１３０は、初期設定として予め定められた強制度（例えば第３の強制度）を示す選択信号を、現在の選択信号として生成する（ステップＳ３）。さらに、ＣＰＵ１３０は、初期設定として予め定められた音量値（例えば、－１０ｄＢ）を、現在の制御値として受け付ける（ステップＳ４）。ステップＳ２～Ｓ４は、いずれが先に実行されてもよいし、同時に実行されてもよい。
　次に、ＣＰＵ１３０は、ステップＳ２で表示されたＧＵＩ３０上で、使用者により強制度の選択が行われたか否かを判定する（ステップＳ５）。強制度が選択されない場合、ＣＰＵ１３０はステップＳ７に進む。強制度が選択された場合、ＣＰＵ１３０は、選択された強制度に応じた選択信号を受け取って現在の選択信号を更新し（ステップＳ６）、ステップＳ７に進む。
　ステップＳ７で、ＣＰＵ１３０は、ステップＳ２で表示されたＧＵＩ３０上で、使用者により制御値の指示が行われたか否かを判定する（ステップＳ７）。制御値が指示されない場合、ＣＰＵ１３０はステップＳ９に進む。制御値が指示された場合、ＣＰＵ１３０は、その指示に応じた制御値を受け付け、現在の制御値を更新し（ステップＳ８）、ステップＳ９に進む。ステップＳ５，Ｓ６と、ステップＳ７，Ｓ８とは、いずれが先に実行されてもよい。
　ステップＳ９で、ＣＰＵ１３０は、訓練済モデルＭを用いて、ステップＳ１で選択された楽譜データＤ１と、ステップＳ３またはＳ６で生成された現在の選択信号と、ステップＳ４またはＳ８で受け付けた現在の強制度とに応じた、現時点ｔの音響特徴量（周波数スペクトル）を生成する。詳しく述べると、ＣＰＵ１３０は、まず、楽譜データＤ１から現在の楽譜特徴量を生成するとともに、現在の制御値から、現在の選択信号が示す強制度に応じた現在の制御ベクトルを生成する。つまり、現在の選択信号が第１の強制度を示す場合は、現在の制御値は制御ベクトルの第１要素および第２要素に反映され（図８上段）、第２の強制度を示す場合は、現在の制御値は第３要素および第４要素に反映され（図８中段）、第３の強制度を示す場合は、第５要素が１の値に設定され（図８下段）、さらに、その他の要素は０の値に設定される。ＣＰＵ１３０は、訓練済モデルＭを用いて、楽譜データＤ１の現在の楽譜特徴量と、現在の制御ベクトルとを処理する。これにより、ＣＰＵ１３０は、現在の選択信号が示す強制度に応じて現在の制御値を反映した現在の音響特徴量を生成する（ステップＳ９）。音信号生成装置により、現在の音響特徴量（周波数スペクトル）から音信号が生成され、再生装置により再生される。
　その後、ＣＰＵ１３０は、楽譜データＤ１の演奏の現時点ｔが終了時点に達したか否かを判定する（ステップＳ１０）。現時点ｔがまだ演奏終了時点でない場合、ＣＰＵ１３０は、次の時点ｔまで待って（ｔ＝ｔ＋１）、ステップＳ５に戻る。演奏が終了するまで、各時点ｔで、ステップＳ５～Ｓ１０がＣＰＵ１３０により繰り返し実行される。ここで、ステップＳ５への戻りを次の時点までの待機しているのは、与えられる制御値をリアルタイムに音信号に反映するためである。制御値の時間変化が予め決められている（プログラムされている）場合は、次の時点までの待機をせず、処理をステップＳ５に戻してよい。
　ＣＰＵ１３０によるステップＳ５，Ｓ６の繰り返し実行により、選択信号列を受け取る。ステップＳ７，Ｓ８の繰り返し実行により、制御値列を受け取る。使用者がスライダ３２でリアルタイムに手動入力する場合、細かい操作はできないので、受け取る制御値列の精細度は必然的に低くなる。
　ステップＳ９の繰り返し実行により、楽譜データＤ１から楽譜特徴量列が生成されるとともに、その受け付けた制御値列から、その受け取った選択信号列に対応する制御ベクトル列が生成される。また、ＣＰＵ１３０によるステップＳ９の繰り返し実行により、訓練済モデルＭを用いた、楽譜特徴量列と制御ベクトル列とに応じた音響特徴量列の生成が行われる。
　選択信号列が継続的に第１の強制度を示す期間には、制御値列から図８上段に示される制御ベクトル列が生成され、訓練済モデルＭで処理される。その結果、訓練済モデルＭにより生成される音響特徴量（周波数スペクトル）の音量は、制御値列における制御値（音量）の変化に対してタイトに追随して変化する。
　選択信号列が継続的に第２の強制度を示す期間には、制御値列から図８中段に示される制御ベクトル列が生成され、訓練済モデルＭで処理される。その結果、訓練済モデルＭにより生成される音響特徴量（周波数スペクトル）の音量は、制御値列における制御値（音量）の変化に対してルーズに追随して変化する。
　選択信号列が継続的に第３の強制度を示す期間には、制御値列から図８下段に示される制御ベクトル列が生成され、訓練済モデルＭで処理される。その結果、訓練済モデルＭにより生成される音響特徴量（周波数スペクトル）の音量は、制御値列における制御値（音量）の変化に無関係に変化する。
　訓練済モデルＭは、高い精細度の第１音響特徴量の生成を習得しているので、何れの期間においても、高い精細度で音量が変化する音響特徴量を生成する。現時点ｔが終了時点に達した場合、ＣＰＵ１３０は、信号処理を終了する。
　（５）訓練処理
　図１０は、図４の訓練装置２０による訓練処理の一例を示すフローチャートである。図１０の訓練処理は、図１のＣＰＵ１３０が記憶部１４０等に記憶された訓練プログラムを実行することにより行われる。まず、ＣＰＵ１３０は、記憶部１４０等から訓練に用いる複数の参照データＤ３を取得する（ステップＳ１１）。次に、ＣＰＵ１３０は、ステップＳ１１で取得された各参照データＤ３から第１音響特徴量列（周波数スペクトルの時系列）および第２参照音響特徴量列（音量の時系列）を抽出する（ステップＳ１２）。
　続いて、ＣＰＵ１３０は、抽出された各第２参照音響特徴量列から第１の強制度における参照制御値列を生成する（ステップＳ１３）。また、ＣＰＵ１３０は、各第２参照音響特徴量列から第２の強制度における参照制御値列を生成する（ステップＳ１４）。さらに、ＣＰＵ１３０は、各第２参照音響特徴量列から第３の強制度における参照制御値列を生成する（ステップＳ１５）。ステップＳ１３～Ｓ１５は、いずれが先に実行されてもよい。また、第３の強制度がゼロなら、対応する参照制御値列の生成は不要であり、ステップＳ１５は省略できる。
　その後、ＣＰＵ１３０は、参照制御ベクトル列の入力を有する生成モデルｍを用意し、各参照データＤ３に対応する参照楽譜データＤ２から生成された参照楽譜特徴量列およびステップＳ１３～Ｓ１５で生成された参照制御値列と、ステップＳ１２で抽出された第１参照音響特徴量列とを用いて、その生成モデルｍを訓練する。これにより、ＣＰＵ１３０は、入力としての参照楽譜特徴量列および複数の強制度に対応する複数の参照制御値列の各々と、出力としての第１参照音響特徴量列との間の入出力関係を、生成モデルｍに機械学習させる（ステップＳ１６）。
　次に、ＣＰＵ１３０は、生成モデルｍが入出力関係を習得するのに十分な機械学習が実行されたか否かを判定する（ステップＳ１７）。生成される音響特徴量の品質が低く、機械学習が不十分と判定される場合、ＣＰＵ１３０はステップＳ１６に戻る。十分な機械学習が実行されるまで、パラメータが変化されつつステップＳ１６～Ｓ１７が繰り返される。機械学習の繰り返し回数は、構築される訓練済モデルＭが満たすべき品質条件に応じて変化する。
　十分な機械学習が実行されたと判断された場合、その生成モデルｍは、訓練により、入力としての参照楽譜特徴量列および複数の強制度に対応する複数の参照制御値列の各々と、出力としての第１参照音響特徴量列との間の入出力関係を習得しており、ＣＰＵ１３０は、その入出力関係を習得した生成モデルｍを、訓練済モデルＭとして保存し（ステップＳ１８）、訓練処理を終了する。
　（６）変形例
　強制度の選択および制御値の指示は、使用者によるＧＵＩ３０上の操作部１５０の操作に限定されない。強制度の選択および制御値の指示は、ＧＵＩ３０なしで、使用者による物理的な摘みの操作により行われてもよい。この場合、図９の信号処理のステップＳ２は実行されない。
　図１１は、第１変形例における処理システム１００を示す模式図である。図１１に示すように、処理システム１００は、平板状の近接センサ１８０をさらに含む。以下、近接センサ１８０の前後方向、上下方向および左右方向をそれぞれ第１、第２および第３の方向と定義する。近接センサ１８０は、例えば静電センサであり、検出対象物として使用者の手の第１、第２および第３の方向における第１位置、第２位置および第３位置を検出する。
　本例では、第１位置（前後）は、奥ほど大きな制御値（音量）に対応する。第２位置（上下）は、下ほど大きな強制度に対応する。第３位置（左右）は、右ほど派手な演奏スタイルまたは右ほど高いピッチに対応してもよい。第２位置は近接センサ１８０と手との距離であり、近接センサ１８０は、第２位置が低い（距離が近い）ほど、第１位置または第３位置の検出の精度または速度が向上する。従って、この例のように第２位置が低いほど強制度を高くすれば、強制度を強くしたときの使用者の使用感が向上する。なお、第１～第３の方向と、制御値、強制度および演奏スタイル等との対応関係は上記の例に限定されない。
　使用者は、近接センサ１８０の上方で手の位置を動かすことにより、制御値、強制度および演奏スタイル等を変化させる。受付部１１は、近接センサ１８０により検出された第１位置（前後）に基づいて、異なる制御値の指示を受け付ける。信号生成部１２は、検出された第２位置（上下）に基づいて異なる強制度の選択を受け付け、受け付けた強制度を示す選択信号を生成する。また、受付部１１は、検出された第３位置（左右）に基づいて、異なる演奏スタイルまたはピッチの指示を受け付ける。
　図１２は、第２変形例における処理システム１００を示す模式図である。図１２に示すように、第２変形例においては、操作部１５０は、スティック状の操作レバー１５１と、操作レバー１５１の上端に設けられた操作トリガ１５２とを含む。操作レバー１５１および操作トリガ１５２は、それぞれ第１および第２の操作子の例である。操作レバー１５１の前後方向の傾き角は、奥に傾けるほど大きな制御値に対応する。操作トリガ１５２の押し込み量は、下に押し込むほど大きな強制度に対応する。
　使用者は、操作レバー１５１および操作トリガ１５２を操作することにより制御値および強制度を変化させる。受付部１１は、操作レバー１５１の傾き角に基づいて、異なる制御値の選択を受け付ける。信号生成部１２は、操作トリガ１５２の押し込み量に基づいて異なる強制度の指示を受け付け、受け付けた強制度を示す選択信号を生成する。
　（７）実施形態の効果
　以上説明したように、本実施形態に係る信号処理方法は、コンピュータにより実現される方法であって、音楽的な特徴を示す制御値を受け取るとともに、第１～第３の強制度とのいずれかを選択するための選択信号を受け取り、訓練済モデルを用いて、第１～第３の強制度に応じて制御値をそれぞれ反映した第１音響特徴量列のうちの、選択信号に応じたいずれか１の第１音響特徴量列を生成する。
　すなわち、音生成方法は、与えられた音符列に対応する楽曲の音を合成するシステムにおいて、使用者から制御値の指示を受け取る。第１の強制度で制御値の指示が受け取られたときには、訓練済みモデルを用いて、使用者からの指示を第１の強制度に応じて反映した音が生成される。第１の強制度よりも低い第２の強制度で制御値の指示が受け取られたときには、訓練済みモデルを用いて、使用者からの指示を第２の強制度に応じて反映した音が生成される。第２の強制度よりも低い第３の強制度で制御値の指示が受け取られたときには、訓練済みモデルを用いて、使用者からの指示を反映しない音が生成される。
　この方法によれば、第１の強制度を選択することにより、制御値に比較的タイトに追随する第１音響特徴量列を生成できる。また、第２の強制度を選択することにより、制御値に比較的ルーズに追随する第１音響特徴量列を生成できる。さらに、第３の強制度を選択することにより、制御値とは無関係に変化する第１音響特徴量列を生成できる。したがって、使用者は、楽曲の全体にわたって詳細な制御値を指定する必要がなく、楽曲の要所のみ第１の強制度を選択して、詳細な制御値を指定することにより、所望の音を合成することが可能である。これにより、使用者の面倒な操作なしに、高品質な演奏音を生成できる。
　訓練済モデルは、機械学習により、音波形を示す参照データに関して、入力としての第１の強制度における音楽的な特徴を示す第１の参照制御値列と、出力としての参照データの第１参照音響特徴量列との間の第１関係、および入力としての第２の強制度における音楽的な特徴を示す第２の参照制御値列と、出力としての第１参照音響特徴量列との間の第２関係を、学習済であってもよい。訓練済モデルは、その機械学習により、さらに音波形を示す参照データに関して、入力としての第３の強制度における音楽的な特徴を示す第３の参照制御値列と、出力としての参照データの第１参照音響特徴量列との間の第３関係を学習済であってもよい。
　第１の参照制御値列は、第２参照音響特徴量列に応じて第１の精細度で時間的に変化し、第２の参照制御値列は、第２参照音響特徴量列に応じて第２の精細度で時間的に変化してもよい。第１参照音響特徴量と第２参照音響特徴量とは、同じ音響特徴量であってもよいし、異なる音響特徴量であってもよい。
　各時点の第１の参照制御値は、当該時点を含む第１の期間内の参照データの第２参照音響特徴量列の代表値であり、各時点の第２の参照制御値は、当該時点を含みかつ第１の期間よりも長い第２の期間内の参照データの第２参照音響特徴量列の代表値であってもよい。
　（８）他の実施形態
　上記実施形態において、強制度はゼロを含む３段階で選択されるが、実施形態はこれに限定されない。強制度は、２段階で選択されてもよいし、４段階以上で選択されてもよい。例えば、上記実施形態において、第１の強制度と第２の強制度との２段階で選択されてもよい。この場合、第１の強制度において生成される第１音響特徴量列は、制御値に対して比較的タイトに追随して時間的に変化する。第２の強制度において生成される第１音響特徴量列は、制御値に対して比較的ルーズに追随して時間的に変化する。
　あるいは、強制度は、第１の強制度と第３の強制度との２段階で選択されてもよいし、第２の強制度と第３の強制度との２段階で選択されてもよい。この場合、第１または第２の強制度において生成される第１音響特徴量列は、制御値に追随して時間的に変化する。第３の強制度において生成される第１音響特徴量列は、制御値とは無関係に変化する。
　上記実施形態では、使用者が操作子を操作して、制御値をリアルタイムに入力するが、使用者が、予め制御値の時間変化をプログラムし、プログラムされた通りに変化する制御値を訓練済モデルＭに与えて、音響特徴量列を生成してもよい。
　（９）付記
（態様１）
音楽的な特徴を示す制御値を受け取り、
　信号処理における前記制御値の強制度を示す選択信号を受け取り、
　前記制御値から、前記選択信号が示す強制度に応じた、複数の要素からなる制御ベクトルを生成し、
　訓練済モデルを用いて、前記制御ベクトルに応じた音響特徴量列を生成する、
　コンピュータにより実現される信号処理方法。
（態様２）
　前記制御値から生成される前記制御ベクトルは、少なくとも、第１の強制度に対応する第１の要素と、前記第１の強制度よりも低い第２の強制度に対応する第２の要素とを含む、態様１記載の信号処理方法。
（態様３）
前記訓練済モデルは、機械学習により、音波形を示す参照データの、前記第１の強制度における音楽的特徴を示す前記第１の要素を含む第１の参照制御ベクトルと前記参照データの第１の参照音響特徴量列との第１の入出力関係、および前記第２の強制度における音楽的な特徴を示す前記第２の要素を含む第２の参照制御ベクトルと前記第１の参照音響特徴量列との第２の入出力関係を、学習済である、態様２記載の信号処理方法。
（態様４）
　前記制御値は、前記第１の強制度と前記第２の強制度との中間の値を取り得る、態様３記載の信号処理方法。
（態様５）
　前記制御値は、前記生成される制御ベクトルの前記複数の要素のうち、少なくとも、前記選択信号が示す強制度に応じた要素に反映される、態様１～４のいずれか一に記載の信号処理方法。
（態様６）
音楽的な特徴を示す制御値と、信号処理における前記制御値の強制度を示す選択信号とを受け取る信号受取部と、
前記制御値から、前記選択信号が示す強制度に応じた、複数の要素からなる制御ベクトルを生成するベクトル生成部と、
　訓練済モデルを用いて、前記制御ベクトルに応じた音響特徴量列を生成する音響生成部とを備える、信号処理装置。

Claims (15)

  1. 音楽的な特徴を示す制御値を受け取り、
    　第１の強制度と、前記第１の強制度よりも低い第２の強制度とのいずれか一方を選択するための選択信号を受け取り、
    　訓練済モデルを用いて、前記第１の強制度に応じて前記制御値を反映した音響特徴量列と、前記第２の強制度に応じて前記制御値を反映した音響特徴量列とのうちの、前記選択信号に応じたいずれか一方を生成する、
    　コンピュータにより実現される信号処理方法。
  2. 前記訓練済モデルは、機械学習により、前記第１の強制度および前記第２の強制度における音楽的な特徴を示す参照制御値列と参照音響特徴量列との関係を学習済である、請求項１記載の信号処理方法。
  3. 前記訓練済モデルは、機械学習により、音波形を示す参照データに関して、入力としての前記第１の強制度における音楽的な特徴を示す第１の参照制御値列と、出力としての前記参照データの第１の参照音響特徴量列との間の第１関係、および入力としての前記第２の強制度における音楽的な特徴を示す第２の参照制御値列と、出力としての前記第１の参照音響特徴量列との間の第２関係を、学習済である、請求項２記載の信号処理方法。
  4. 　前記第１の参照制御値列は、第２の参照音響特徴量列に応じて第１の精細度で時間的に変化し、
    　前記第２の参照制御値列は、前記第２の参照音響特徴量列に応じて第２の精細度で時間的に変化する、請求項３記載の信号処理方法。
  5. 　前記第１の参照音響特徴量と前記第２の参照音響特徴量とは、同じ音響特徴量または異なる音響特徴量である、請求項４記載の信号処理方法。
  6. 各時点の第１の参照制御値は、当該時点を含む第１の期間内の前記参照データの第２の参照音響特徴量列の代表値であり、
    　各時点の第２の参照制御値は、当該時点を含みかつ前記第１の期間よりも長い第２の期間内の前記第２の参照音響特徴量列の代表値である、請求項４記載の信号処理方法。
  7. 　前記第１の参照音響特徴量と前記第２の参照音響特徴量とは、同じ音響特徴量または異なる音響特徴量である、請求項６記載の信号処理方法。
  8. 前記第１の強制度において生成される前記音響特徴量列は、前記制御値に追随して時間的に変化し、
    　前記第２の強制度において生成される前記音響特徴量列は、前記制御値とは無関係に変化する、請求項１～３のいずれか一項に記載の信号処理方法。
  9. 前記第１の強制度において生成される前記音響特徴量列は、前記制御値にタイトに追随して時間的に変化し、
    　前記第２の強制度において生成される前記音響特徴量列は、前記制御値にルーズに追随して時間的に変化する、請求項１～４のいずれか一項に記載の信号処理方法。
  10. 　さらに、前記生成された音響特徴量列から音信号を生成する、請求項１～９のいずれか一項に記載の信号処理方法。
  11. センサにより第１の方向および第２の方向における検出対象物の位置を検出し、
    　前記制御値は、検出された前記第１の方向における前記検出対象物の位置に基づいて受け付けられ、
    　前記選択信号は、検出された前記第２の方向における前記検出対象物の位置に基づいて受け取られる、請求項１～９のいずれか一項に記載の信号処理方法。
  12. 前記制御値は、第１の操作子が操作されることにより受け付けられ、
    　前記選択信号は、第２の操作子が操作されることにより受け取られる、請求項１～９のいずれか一項に記載の信号処理方法。
  13. 音楽的な特徴を示す制御値と、第１の強制度と前記第１の強制度よりも低い第２の強制度とのいずれか一方を選択するための選択信号とを受け取る受取部と、
    　訓練済モデルを用いて、前記第１の強制度に応じて前記制御値を反映した音響特徴量列と、前記第２の強制度に応じて前記制御値を反映した音響特徴量列とのうちの、前記選択信号に応じたいずれか一方を生成する音響生成部とを備える、信号処理装置。
  14. 与えられた音符列に対応する楽曲の音を生成するシステムにおいて、
    　使用者から音楽的な特徴を示す制御値の指示を受け取り、
    　第１の強制度で使用者から前記制御値の指示を受け取ったときには、訓練済みモデルを用いて、使用者からの指示を前記第１の強制度に応じて反映した音を生成し、
    　第２の強制度で使用者から前記制御値の指示を受け取ったときには、前記訓練済みモデルを用いて、使用者からの指示を前記第１の強制度よりも低く反映した音を生成する、音生成方法。
  15. 　前記使用者からの指示を前記第１の強制度よりも低く反映した音を生成することは、使用者からの指示を反映しない音を生成することを含む、請求項１４記載の音生成方法。
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