JPH09134176A - 楽音信号発生装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 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、簡単な構成で、精度の良い
フィルタ演算を行う。 【解決手段】 発生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し、
その整数部に応じて楽音波形サンプルデータを発生す
る。楽音制御データに対応して、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
ルタ特性を選択して、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し、このフィル
タ係数を補間し、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。ｎ個の係数データと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。

Description

【発明の詳細な説明】

【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。

【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）。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【００２７】

【表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。

【００２９】

【表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。

【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。

【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、

【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。

【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。

【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。

【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。

【００３６】

【表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。

【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。

【００３９】

【表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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【図面の簡単な説明】

【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

【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

【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

【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

【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

【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

【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

【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

【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

【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

【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

【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

【符号の説明】

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。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【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。