JPH03219296A - 楽音発生装置 - Google Patents
楽音発生装置Info
- Publication number
- JPH03219296A JPH03219296A JP2015335A JP1533590A JPH03219296A JP H03219296 A JPH03219296 A JP H03219296A JP 2015335 A JP2015335 A JP 2015335A JP 1533590 A JP1533590 A JP 1533590A JP H03219296 A JPH03219296 A JP H03219296A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- neural network
- parameters
- musical tone
- sound source
- waveform determination
- Prior art date
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- Granted
Links
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 25
- 230000006870 function Effects 0.000 abstract description 2
- 210000000225 synapse Anatomy 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 3
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 3
- 230000003796 beauty Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000000946 synaptic effect Effects 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Electrophonic Musical Instruments (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
（ａｌ産業上の利用分野
この発明はいわゆるＦ Ｍ音源等の音源回路を備えた楽
音発生装置に関する。
音発生装置に関する。
（ｂｌ従来の技術
従来より、ＦＭ音源が実用化されている。ＦＭ音源は、
独立して基本波形（正弦波、三角波等）周波数（音程）
、出力レベル、エンベロープ等のパラメータを設定でき
る複数（４または６）のオペレータを、特定のアルゴリ
ズムに基づいて合成（変調、加算）して１の楽音を発生
する音源である。この音源は、簡略な構成で変化に冨ん
だ美しい楽音を発生することができる。
独立して基本波形（正弦波、三角波等）周波数（音程）
、出力レベル、エンベロープ等のパラメータを設定でき
る複数（４または６）のオペレータを、特定のアルゴリ
ズムに基づいて合成（変調、加算）して１の楽音を発生
する音源である。この音源は、簡略な構成で変化に冨ん
だ美しい楽音を発生することができる。
（Ｃ）発明が解決しようとする課題
しかし、このＦＭ音源は、作者の意図のとおりに音色を
発生することが困難であるとされてきた。これは主に、
多（のパラメータやＦＭ変調を用いて楽音を発生してい
るため、オペレータやアルゴリズムの変更によりどのよ
うに楽音が変化するかの想像がつきにくいという点にあ
った。
発生することが困難であるとされてきた。これは主に、
多（のパラメータやＦＭ変調を用いて楽音を発生してい
るため、オペレータやアルゴリズムの変更によりどのよ
うに楽音が変化するかの想像がつきにくいという点にあ
った。
この発明は、音色の特徴を表現する複数のイメージパラ
メータに基づいて波形決定パラメータを推論出力するニ
ューラルネットワークを用いることにより、イメージど
おりの楽音を容易に発生することができる楽音発生装置
を提供することを目的とする。
メータに基づいて波形決定パラメータを推論出力するニ
ューラルネットワークを用いることにより、イメージど
おりの楽音を容易に発生することができる楽音発生装置
を提供することを目的とする。
（ｄ１課題を解決するだめの手段
この発明は、複数の波形決定パラメータに基づいてオペ
レータを生成し、生成された複数のオペレータを所定の
アルゴリズムで合成して１つの楽音を生成する音源回路
を備えた楽音発生装置において、 音色の特徴を表現する複数のイメージパラメータを入力
する手段と、 入力された複数のイメージパラメータに基づいて前記波
形決定パラメータおよび前記アルゴリズムを推論出力す
るニューラルネットワークと、このニューラルネットワ
ークが推論出力した波形決定パラメータおよびアルゴリ
ズムを前記音源回路にセットする手段と、 を設けたことを特徴とする。
レータを生成し、生成された複数のオペレータを所定の
アルゴリズムで合成して１つの楽音を生成する音源回路
を備えた楽音発生装置において、 音色の特徴を表現する複数のイメージパラメータを入力
する手段と、 入力された複数のイメージパラメータに基づいて前記波
形決定パラメータおよび前記アルゴリズムを推論出力す
るニューラルネットワークと、このニューラルネットワ
ークが推論出力した波形決定パラメータおよびアルゴリ
ズムを前記音源回路にセットする手段と、 を設けたことを特徴とする。
（ｅｌ）発明の作用
この発明の楽音発生装置では、複数の波形決定パラメー
タに基づいて生成されるオペレータを複数合成すること
によって楽音を発生する。この楽音発生のための波形決
定パラメータおよび合成のアルゴリズムをニューラルネ
ットワークが推論出力する。ニューラルネットワークに
は一般的な利用者がイメージする楽音のパラメータを出
力できるように予め学習させておく。推論のための入力
データとしては、楽音の特徴を表現したイメージパラメ
ータを用いる。イメージパラメータは、たとえば、音の
硬さ／軟らかさ、音の派手さ／地味さ、音の美しさ／汚
さ、音の厚さ／薄さなどのパラメータを用いればよい。
タに基づいて生成されるオペレータを複数合成すること
によって楽音を発生する。この楽音発生のための波形決
定パラメータおよび合成のアルゴリズムをニューラルネ
ットワークが推論出力する。ニューラルネットワークに
は一般的な利用者がイメージする楽音のパラメータを出
力できるように予め学習させておく。推論のための入力
データとしては、楽音の特徴を表現したイメージパラメ
ータを用いる。イメージパラメータは、たとえば、音の
硬さ／軟らかさ、音の派手さ／地味さ、音の美しさ／汚
さ、音の厚さ／薄さなどのパラメータを用いればよい。
これによりイメージを入力することにより、そのイメー
ジにあった楽音を発音することができる。
ジにあった楽音を発音することができる。
ｆｆｌ実施例
第１図はこの発明の実施例である電子楽器の制御部のブ
ロック図である。この電子楽器はＣＰＵ１０によって制
御され、演奏者の操作に基づいて楽音の発生２発音を行
う。ＣＰＵｌ０はバス１１を介して各回路部と接続され
ている。回路部としては、ＲＯＭ１２．ＲＡ？ｌ／１１
３． ニューラルネットワーク（ＮＮ）１４．キーボー
ド１５．操作パネル１６．ＦＭ音源回路１７がある。Ｆ
Ｍ音源回路１７には発生した楽音を増幅してスピーカ等
から出力するためのサウンドシステム１８が接続されて
いる。
ロック図である。この電子楽器はＣＰＵ１０によって制
御され、演奏者の操作に基づいて楽音の発生２発音を行
う。ＣＰＵｌ０はバス１１を介して各回路部と接続され
ている。回路部としては、ＲＯＭ１２．ＲＡ？ｌ／１１
３． ニューラルネットワーク（ＮＮ）１４．キーボー
ド１５．操作パネル１６．ＦＭ音源回路１７がある。Ｆ
Ｍ音源回路１７には発生した楽音を増幅してスピーカ等
から出力するためのサウンドシステム１８が接続されて
いる。
ＲＯＭ１２にはプログラムやプリセット用のシナプスウ
ェイト等が記憶されており、ＲＡＭ１３には演奏中に発
生した様々なデータを記憶するためのレジスタが設定さ
れるほか、ユーザが任意に学習させた結果のシナプスウ
ェイトが記憶されるまた、ニューラルネットワーク１４
は入力されたイメージパラメータに基づいてＦＭ音源に
おける波形決定パラメータなどを決定する機能を有して
いる。このニューラルネットワーク１４は第２図にその
概略図を示すように階層型ニューラルネットワークであ
り、入力層には音色イメージ指定ダイヤル１６ａ−１６
（ｆからイメージパラメータが入力され、このパラメー
タに基づく推論によって出力層には第２図に図示するよ
うな波形決定パラメータが出力される。このニューラル
ネットワークは図示される階層型の推論が可能なもので
あれば、どのようなハード構成のものでもよい。キーボ
ード１５は演奏用のもので５オクタ一ブ程度の音域を有
している。また、操作パネル１６には上記音色イメージ
指定ダイヤル１６ａ−１６ｄ等のほか、学習モード／ノ
ーマルモード選択スイッチ、シナプスウェイト選択スイ
ッチ等が設けられている。学習モードとは、そのとき設
定されている波形決定パラメータ等についてのイメージ
を音色イメージ指定ダイヤルを用いて入力し音色の学習
を行わせるモードである。ノーマルモードとは通常の演
奏モードである。シナプスウェイト選択スイッチとは、
ＲＯＭ１２に予め記憶されているシナプスウェイトを用
いるか、上記学習モードによって学習しＲＡＭ１３に記
憶されているシナプスウェイトを用いるかを選択するス
イッチであるＦＭ音源回路１７は、４または６の各オペ
レータの発生内容を複数のパラメータをセットすること
によって決定し、これらオペレータを指定されたアルゴ
リズム（−オペレータの組合せ方、変調のさせ方）で合
成して楽音を発生する回路である。各パラメータやアル
ゴリズムを適当に調整することによって複雑な音色変化
や高次倍音を得ることができる。各パラメータやアルゴ
リズムは、演奏前にＣＰＬ；１０によってセントされ、
演奏時にＣＰＵｌ０から送られてきたキーオン信号やキ
ーコードに基づいて、その音高の楽音を発生する。
ェイト等が記憶されており、ＲＡＭ１３には演奏中に発
生した様々なデータを記憶するためのレジスタが設定さ
れるほか、ユーザが任意に学習させた結果のシナプスウ
ェイトが記憶されるまた、ニューラルネットワーク１４
は入力されたイメージパラメータに基づいてＦＭ音源に
おける波形決定パラメータなどを決定する機能を有して
いる。このニューラルネットワーク１４は第２図にその
概略図を示すように階層型ニューラルネットワークであ
り、入力層には音色イメージ指定ダイヤル１６ａ−１６
（ｆからイメージパラメータが入力され、このパラメー
タに基づく推論によって出力層には第２図に図示するよ
うな波形決定パラメータが出力される。このニューラル
ネットワークは図示される階層型の推論が可能なもので
あれば、どのようなハード構成のものでもよい。キーボ
ード１５は演奏用のもので５オクタ一ブ程度の音域を有
している。また、操作パネル１６には上記音色イメージ
指定ダイヤル１６ａ−１６ｄ等のほか、学習モード／ノ
ーマルモード選択スイッチ、シナプスウェイト選択スイ
ッチ等が設けられている。学習モードとは、そのとき設
定されている波形決定パラメータ等についてのイメージ
を音色イメージ指定ダイヤルを用いて入力し音色の学習
を行わせるモードである。ノーマルモードとは通常の演
奏モードである。シナプスウェイト選択スイッチとは、
ＲＯＭ１２に予め記憶されているシナプスウェイトを用
いるか、上記学習モードによって学習しＲＡＭ１３に記
憶されているシナプスウェイトを用いるかを選択するス
イッチであるＦＭ音源回路１７は、４または６の各オペ
レータの発生内容を複数のパラメータをセットすること
によって決定し、これらオペレータを指定されたアルゴ
リズム（−オペレータの組合せ方、変調のさせ方）で合
成して楽音を発生する回路である。各パラメータやアル
ゴリズムを適当に調整することによって複雑な音色変化
や高次倍音を得ることができる。各パラメータやアルゴ
リズムは、演奏前にＣＰＬ；１０によってセントされ、
演奏時にＣＰＵｌ０から送られてきたキーオン信号やキ
ーコードに基づいて、その音高の楽音を発生する。
第２図に音色イメージ指定ダイヤル１６８〜１６ｄの概
略図および前記ニューラルネットワーク１４の概略構成
図を示す。音色イメージ指定ダイヤル１６２〜１６ｄは
４種類の音色イメージについてその程度を設定すること
ができるものであり１６ａは音の硬さ（硬い／柔らかい
）、１６ｂは音の厚さ（厚い／薄い）、１６ｃは音の美
しさ（美しい／汚い）、１６ｄは音の派手さ（派手／静
か）の程度をそれぞれ指定するダイヤルである。これら
音色イメージ指定ダイヤル１６２〜１６ｄで指定された
値がイメージパラメータとしてニューラルネットワーク
１４に入力される。ニューラルネットワーク１４の入力
層にはこれら４個のイメージパラメータが入力される。
略図および前記ニューラルネットワーク１４の概略構成
図を示す。音色イメージ指定ダイヤル１６２〜１６ｄは
４種類の音色イメージについてその程度を設定すること
ができるものであり１６ａは音の硬さ（硬い／柔らかい
）、１６ｂは音の厚さ（厚い／薄い）、１６ｃは音の美
しさ（美しい／汚い）、１６ｄは音の派手さ（派手／静
か）の程度をそれぞれ指定するダイヤルである。これら
音色イメージ指定ダイヤル１６２〜１６ｄで指定された
値がイメージパラメータとしてニューラルネットワーク
１４に入力される。ニューラルネットワーク１４の入力
層にはこれら４個のイメージパラメータが入力される。
入力層一連合層の各ニューロンは所定の重み付けでシナ
プス結合されており、連合層−出力層の各ニューロンも
所定の重み付けでシナプス結合されている。出力層の各
ニューロンの出力は、各オペレータの波形決定パラメー
タおよびアルゴリズムに対応している。各オペレータの
波形決定パラメータとして、この図には説明を簡略化す
るため、オン／オフ。
プス結合されており、連合層−出力層の各ニューロンも
所定の重み付けでシナプス結合されている。出力層の各
ニューロンの出力は、各オペレータの波形決定パラメー
タおよびアルゴリズムに対応している。各オペレータの
波形決定パラメータとして、この図には説明を簡略化す
るため、オン／オフ。
周波数比（発音する楽音の周波数に対する音程）、エン
ベロープレイトのみを示しているが、実際のオペレータ
はより多（のパラメータによって決定される。この出力
はＣＰＵｌ０を介してＦＭ音源回路１７に送られ、ＦＭ
音源回路１７はこのパラメータに基づいて楽音を発生す
る。
ベロープレイトのみを示しているが、実際のオペレータ
はより多（のパラメータによって決定される。この出力
はＣＰＵｌ０を介してＦＭ音源回路１７に送られ、ＦＭ
音源回路１７はこのパラメータに基づいて楽音を発生す
る。
このニューラルネットワーク１４は、あらかじめ複数の
教師データによって学習されており、この学習に基づい
て、どの様なパラメータが入力されてもそれに見合った
相応の出力パラメータを決定することができる。教師デ
ータは不特定多数の作者の統計的なデータが用いられて
おり、音色イメージ指定ダイヤル１６で指定されたイメ
ージに沿った楽音を、ＦＭ音源回路１７が発生するよう
な波形決定パラメータ等を出力するように学習されてい
る。これによって、音作りに関する負担が大幅に軽減さ
れる。
教師データによって学習されており、この学習に基づい
て、どの様なパラメータが入力されてもそれに見合った
相応の出力パラメータを決定することができる。教師デ
ータは不特定多数の作者の統計的なデータが用いられて
おり、音色イメージ指定ダイヤル１６で指定されたイメ
ージに沿った楽音を、ＦＭ音源回路１７が発生するよう
な波形決定パラメータ等を出力するように学習されてい
る。これによって、音作りに関する負担が大幅に軽減さ
れる。
なお、上記実施例において、ＲＡＭ１３に記憶される学
習されたシナプスウェイトは複数セントであってもよい
。また、学習させる楽音のデータはこの電子楽器にセッ
トされている波形決定パラメータでなく、他の装置から
入力されたデータでもよい。
習されたシナプスウェイトは複数セントであってもよい
。また、学習させる楽音のデータはこの電子楽器にセッ
トされている波形決定パラメータでなく、他の装置から
入力されたデータでもよい。
（ｇ）発明の効果
以上のようにこの発明の楽音発生装置では、ニューラル
ネットワークを用いて楽音を発生することができるため
、複雑なパラメータを操作しなくても容易にイメージに
合った楽音を発生することができる。これにより、例え
ば、Ｆ Ｍ音源回路の音色エデイツトを容易化すること
ができる。
ネットワークを用いて楽音を発生することができるため
、複雑なパラメータを操作しなくても容易にイメージに
合った楽音を発生することができる。これにより、例え
ば、Ｆ Ｍ音源回路の音色エデイツトを容易化すること
ができる。
第１図はこの発明の実施例である電子楽器の制御部のブ
ロック図、第２図は同制御部に用いられているニューラ
ルネットワークの構成を示す図である。 １４−ニューラルネットワーク、 １６ａ〜１６ｄ−音色イメージ設定ダイヤル。
ロック図、第２図は同制御部に用いられているニューラ
ルネットワークの構成を示す図である。 １４−ニューラルネットワーク、 １６ａ〜１６ｄ−音色イメージ設定ダイヤル。
Claims (1)
- （１）複数の波形決定パラメータに基づいてオペレータ
を生成し、生成された複数のオペレータを所定のアルゴ
リズムで合成して１つの楽音を生成する音源回路を備え
た楽音発生装置において、音色の特徴を表現する複数の
イメージパラメータを入力する手段と、 入力された複数のイメージパラメータに基づいて前記波
形決定パラメータおよび前記アルゴリズムを推論出力す
るニューラルネットワークと、このニューラルネットワ
ークが推論出力した波形決定パラメータおよびアルゴリ
ズムを前記音源回路にセットする手段と、 を設けたことを特徴とする楽音発生装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2015335A JP2819722B2 (ja) | 1990-01-25 | 1990-01-25 | 楽音発生装置 |
| US07/565,263 US5138924A (en) | 1989-08-10 | 1990-08-09 | Electronic musical instrument utilizing a neural network |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2015335A JP2819722B2 (ja) | 1990-01-25 | 1990-01-25 | 楽音発生装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03219296A true JPH03219296A (ja) | 1991-09-26 |
| JP2819722B2 JP2819722B2 (ja) | 1998-11-05 |
Family
ID=11885915
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2015335A Expired - Fee Related JP2819722B2 (ja) | 1989-08-10 | 1990-01-25 | 楽音発生装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2819722B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06342289A (ja) * | 1993-04-09 | 1994-12-13 | Yamaha Corp | 電子楽音制御装置 |
| JPH0836386A (ja) * | 1994-07-25 | 1996-02-06 | Yamaha Corp | 自動伴奏装置 |
-
1990
- 1990-01-25 JP JP2015335A patent/JP2819722B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06342289A (ja) * | 1993-04-09 | 1994-12-13 | Yamaha Corp | 電子楽音制御装置 |
| JPH0836386A (ja) * | 1994-07-25 | 1996-02-06 | Yamaha Corp | 自動伴奏装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2819722B2 (ja) | 1998-11-05 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |