JPH10134549A - 楽曲検索装置 - Google Patents
楽曲検索装置Info
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- JPH10134549A JPH10134549A JP8304000A JP30400096A JPH10134549A JP H10134549 A JPH10134549 A JP H10134549A JP 8304000 A JP8304000 A JP 8304000A JP 30400096 A JP30400096 A JP 30400096A JP H10134549 A JPH10134549 A JP H10134549A
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- Japan
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- music
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- index information
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- Indexing, Searching, Synchronizing, And The Amount Of Synchronization Travel Of Record Carriers (AREA)
- Reverberation, Karaoke And Other Acoustics (AREA)
- Electrophonic Musical Instruments (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 音楽の特徴や楽曲のイメージによって所望の
楽曲を素早く検索する楽曲検索装置を得る。 【解決手段】 楽曲データをＤＳＰ６等でパワースペク
トルデータに変換検出して、記憶手段１８に格納し、こ
の記憶手段８に格納したパワースペクトルデータから複
数のインデックス情報を抽出して、このインデックス情
報に基づいてイメージ的に所望の曲目を選曲する。
楽曲を素早く検索する楽曲検索装置を得る。 【解決手段】 楽曲データをＤＳＰ６等でパワースペク
トルデータに変換検出して、記憶手段１８に格納し、こ
の記憶手段８に格納したパワースペクトルデータから複
数のインデックス情報を抽出して、このインデックス情
報に基づいてイメージ的に所望の曲目を選曲する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は複数の音声情報群か
ら所望の音声情報を検出するに好適な検索装置に係わ
り、特にＣＤ等の楽曲検索等に適用して有効な楽曲検索
装置に関する。
ら所望の音声情報を検出するに好適な検索装置に係わ
り、特にＣＤ等の楽曲検索等に適用して有効な楽曲検索
装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来からカラオケ装置では、歌本に基づ
いて、操作手段から指示した曲目や、歌手名に対応する
曲番を指示して、所定の曲目の選択を行なっていた。
いて、操作手段から指示した曲目や、歌手名に対応する
曲番を指示して、所定の曲目の選択を行なっていた。
【０００３】又、特開昭６１−９３７１２号公報では、
再生される音響信号波形の周期性の有無に応じて音質回
路定数を可変し、例えば、楽音信号と会話信号を認別し
て自動的に音質調整を行なう様に成した音質調整装置が
開示されている。
再生される音響信号波形の周期性の有無に応じて音質回
路定数を可変し、例えば、楽音信号と会話信号を認別し
て自動的に音質調整を行なう様に成した音質調整装置が
開示されている。
【０００４】更に、特開平４−３０３８２号公報には、
複数の音楽ソース群の各々の周波数特性の所定時間毎の
相関度を演算する相関度演算手段と、音楽の曲調を選択
指示する曲調選択手段を設け、上記相関度演算手段で演
算された音楽ソースの相関度と、上記曲調選択指令手段
によって選択指示した、曲調とを対応づけて、上記音楽
ソースを選択する様に成した音響装置が開示されてい
る。
複数の音楽ソース群の各々の周波数特性の所定時間毎の
相関度を演算する相関度演算手段と、音楽の曲調を選択
指示する曲調選択手段を設け、上記相関度演算手段で演
算された音楽ソースの相関度と、上記曲調選択指令手段
によって選択指示した、曲調とを対応づけて、上記音楽
ソースを選択する様に成した音響装置が開示されてい
る。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上述の従来構成で説明
した、歌本によって所望の曲目を選択するには少なくと
も歌手名か曲目を知らなくてはならず、特開昭６１−９
３７１２号公報に開示されている様な音質調整装置では
曲目選択時に再生しようとする曲目毎に曲目の波形の周
期性をパラメータとして所定の曲目を検索することが考
えられるが、単に波形の周期性のみをパラメータとして
判断だけでは音楽と会話程度の判別しか出来ない問題が
あった。
した、歌本によって所望の曲目を選択するには少なくと
も歌手名か曲目を知らなくてはならず、特開昭６１−９
３７１２号公報に開示されている様な音質調整装置では
曲目選択時に再生しようとする曲目毎に曲目の波形の周
期性をパラメータとして所定の曲目を検索することが考
えられるが、単に波形の周期性のみをパラメータとして
判断だけでは音楽と会話程度の判別しか出来ない問題が
あった。
【０００６】更に特開平４−３０３８２号公報に開示さ
れている様に音楽ソース群の中の各音楽ソースの周波数
特性の所定時間毎の相関度を演算するとともに演算値を
曲調選択指令手段で選択指定された曲調に対応付けて所
望の曲調の他の曲調を選曲する様に成したものでは複数
のジャズとかクラシック等のジャンル（曲調）が解る程
度で、希望するイメージを選曲して再生させて聴く様な
車輌用音響装置でもよいが、更に多くのジャンルの曲調
を含むカラオケ装置から所定の曲調の曲目の特定曲番を
選曲するにはインデックス情報が不足する問題があっ
た。
れている様に音楽ソース群の中の各音楽ソースの周波数
特性の所定時間毎の相関度を演算するとともに演算値を
曲調選択指令手段で選択指定された曲調に対応付けて所
望の曲調の他の曲調を選曲する様に成したものでは複数
のジャズとかクラシック等のジャンル（曲調）が解る程
度で、希望するイメージを選曲して再生させて聴く様な
車輌用音響装置でもよいが、更に多くのジャンルの曲調
を含むカラオケ装置から所定の曲調の曲目の特定曲番を
選曲するにはインデックス情報が不足する問題があっ
た。
【０００７】本発明は叙上の問題点を解消した楽曲検索
装置を提供しようとするもので、その第１の解決すべき
課題は複数の楽曲情報からパワースペクトルデータを抽
出し、このパワースペクトルデータから複数インデック
ス情報を抽出し、このインデックス情報に基づいて所望
の楽曲を検索する様に成されているので、希望する曲目
を音楽のイメージから選曲して、カラオケ装置で唱うこ
との出来る楽曲検索装置を得ることが出来る。
装置を提供しようとするもので、その第１の解決すべき
課題は複数の楽曲情報からパワースペクトルデータを抽
出し、このパワースペクトルデータから複数インデック
ス情報を抽出し、このインデックス情報に基づいて所望
の楽曲を検索する様に成されているので、希望する曲目
を音楽のイメージから選曲して、カラオケ装置で唱うこ
との出来る楽曲検索装置を得ることが出来る。
【０００８】本発明の第２の解決すべき課題はテンポ情
報、楽器パターン情報、音程情報等の複数のインデック
ス情報に基づいて、所望の楽曲データを検索可能な楽曲
検索装置を得るにある。
報、楽器パターン情報、音程情報等の複数のインデック
ス情報に基づいて、所望の楽曲データを検索可能な楽曲
検索装置を得るにある。
【０００９】本発明の第３の解決すべき課題はインデッ
クス情報を記憶手段に格納して置くことで、このインデ
ックス情報を用いることで、新しい曲目のインデックス
作成時間を短縮可能な楽曲検索装置を得るにある。
クス情報を記憶手段に格納して置くことで、このインデ
ックス情報を用いることで、新しい曲目のインデックス
作成時間を短縮可能な楽曲検索装置を得るにある。
【００１０】本発明の第４の解決すべき課題は記憶手段
に、既に格納されているインデックス情報の楽曲データ
の平均値信号レベルに合せる様に新たに検索する楽曲デ
ータの信号レベルを補正し、信号レベルのばらつきを補
正して、検索時の処理数を減少可能な楽曲検索装置を得
るにある。
に、既に格納されているインデックス情報の楽曲データ
の平均値信号レベルに合せる様に新たに検索する楽曲デ
ータの信号レベルを補正し、信号レベルのばらつきを補
正して、検索時の処理数を減少可能な楽曲検索装置を得
るにある。
【００１１】本発明の第５の解決すべき課題は、既に記
憶回路に格納したインデックスを検索するときに、音程
インデックス情報の音程を半音ずつ上げて繰り返して比
較検索するようにして、確実に所定の楽曲データを検出
することの出来る楽曲検索装置を得るにある。
憶回路に格納したインデックスを検索するときに、音程
インデックス情報の音程を半音ずつ上げて繰り返して比
較検索するようにして、確実に所定の楽曲データを検出
することの出来る楽曲検索装置を得るにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】本発明の楽曲検索装置
は、その例が図１に示されている様に、複数の楽曲デー
タから楽曲の特徴を抽出して、所望の楽曲を検索する様
に成された楽曲検索装置１に於いて、楽曲データをパワ
ースペクトルデータに変換する変換手段６と、この変換
手段６で変換されたパワースペクトルデータを検出する
検出手段６，１２と、この検出手段６，１２で検出され
たパワースペクトルデータを記憶する記憶手段８と、こ
の記憶手段８に記憶されたパワースペクトルデータから
インデックス情報を抽出し、記憶手段８に格納する抽出
手段１２と、所望の曲の特徴を指示可能な入力手段１５
と、この入力手段１５からの指示に基づき記憶手段８に
格納したインデックス情報を参照し、該記憶手段８に格
納した楽曲データを選択出力する制御手段１２とを具備
したものである。
は、その例が図１に示されている様に、複数の楽曲デー
タから楽曲の特徴を抽出して、所望の楽曲を検索する様
に成された楽曲検索装置１に於いて、楽曲データをパワ
ースペクトルデータに変換する変換手段６と、この変換
手段６で変換されたパワースペクトルデータを検出する
検出手段６，１２と、この検出手段６，１２で検出され
たパワースペクトルデータを記憶する記憶手段８と、こ
の記憶手段８に記憶されたパワースペクトルデータから
インデックス情報を抽出し、記憶手段８に格納する抽出
手段１２と、所望の曲の特徴を指示可能な入力手段１５
と、この入力手段１５からの指示に基づき記憶手段８に
格納したインデックス情報を参照し、該記憶手段８に格
納した楽曲データを選択出力する制御手段１２とを具備
したものである。
【００１３】本発明の楽曲検索装置によれば楽曲から抽
出したパワースペクトルデータに基づいてテンポデータ
を検出し、テンポデータに基づいて楽器パターンや音程
データを抽出することで、これら複数の各データのイン
デックス情報等によって所望の楽曲データを検索するこ
とが出来るので、多くのジャンルの楽曲から所望の曲目
を確実に選曲可能なものが得られる。
出したパワースペクトルデータに基づいてテンポデータ
を検出し、テンポデータに基づいて楽器パターンや音程
データを抽出することで、これら複数の各データのイン
デックス情報等によって所望の楽曲データを検索するこ
とが出来るので、多くのジャンルの楽曲から所望の曲目
を確実に選曲可能なものが得られる。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、本発明の楽曲検索装置を図
面によって詳記する。
面によって詳記する。
【００１５】図１は本発明の楽曲検索装置１の全体的な
構成を示す系統図を示すものであり、入力端子Ｔ1 及び
Ｔ2 にはアナログ系の楽曲信号及びデジタル系の楽曲デ
ータが入力される。
構成を示す系統図を示すものであり、入力端子Ｔ1 及び
Ｔ2 にはアナログ系の楽曲信号及びデジタル系の楽曲デ
ータが入力される。
【００１６】入力端子Ｔ1 に供給されたアナログ信号は
アナログ−デジタル変換回路（以下ＡＤＣと記す）２に
供給されデジタルデータに変換されて入力セレクタ３に
供給される。
アナログ−デジタル変換回路（以下ＡＤＣと記す）２に
供給されデジタルデータに変換されて入力セレクタ３に
供給される。
【００１７】同様に入力端子Ｔ2 に供給されたＣＤ−Ｒ
ＯＭプレーヤ等からのデジタルデータはＣＤ−ＲＯＭデ
コーダ４等デコードされて入力セレクタ３に供給され
る。
ＯＭプレーヤ等からのデジタルデータはＣＤ−ＲＯＭデ
コーダ４等デコードされて入力セレクタ３に供給され
る。
【００１８】入力セレクタ３の出力端子は帯域通過濾波
器（以下ＰＢＦと記す）５に接続され、例えば、１０Ｈ
ｚ乃至２０ｋＨｚの音声可聴帯域に制限されて、デジタ
ル、シグナル、プロセッサ（以下ＤＳＰと記す）６に供
給される。
器（以下ＰＢＦと記す）５に接続され、例えば、１０Ｈ
ｚ乃至２０ｋＨｚの音声可聴帯域に制限されて、デジタ
ル、シグナル、プロセッサ（以下ＤＳＰと記す）６に供
給される。
【００１９】ＤＳＰ６は後述するオートパワースペクト
ル密度（パワースペクトル）等を高速に演算し、ＲＡＭ
７とハードディスク（ＨＤ）８ａの搭載されたハードデ
ィスク、ドライブ（ＨＤＤ）８等と接続されるＤＳＰ６
はＨＤ８ａ及びＲＡＭ７から成る第１及び第２の記憶手
段との間でデータの授受が行なわれる。
ル密度（パワースペクトル）等を高速に演算し、ＲＡＭ
７とハードディスク（ＨＤ）８ａの搭載されたハードデ
ィスク、ドライブ（ＨＤＤ）８等と接続されるＤＳＰ６
はＨＤ８ａ及びＲＡＭ７から成る第１及び第２の記憶手
段との間でデータの授受が行なわれる。
【００２０】ＤＳＰ６はデジタル−アナログ変換回路
（以下ＤＡＣと記す）９でデジタルデータをアナログ信
号に変換し、増幅回路１０及び出力端子Ｔ3 を介してス
ピーカ１１から入力端子Ｔ1 又はＴ2 に供給されるアナ
ログ或いはデジタル系の楽曲を放音する。
（以下ＤＡＣと記す）９でデジタルデータをアナログ信
号に変換し、増幅回路１０及び出力端子Ｔ3 を介してス
ピーカ１１から入力端子Ｔ1 又はＴ2 に供給されるアナ
ログ或いはデジタル系の楽曲を放音する。
【００２１】ＤＳＰ６、ＨＤＤ８、キー入力等の操作部
１５、陰極線管（ＣＲＴ）等の表示装置１４はコンピュ
ータ（ＣＰＵ）１２等の制御手段間で破線で示す制御ラ
インを介して制御され、或は制御する様に成される。Ｃ
ＰＵ１２とＨＤＤ８及びワーク用のＲＡＭ及びＲＯＭ１
３からなる第３の記憶手段間にはバスを介してデータ授
受が行なわれる。
１５、陰極線管（ＣＲＴ）等の表示装置１４はコンピュ
ータ（ＣＰＵ）１２等の制御手段間で破線で示す制御ラ
インを介して制御され、或は制御する様に成される。Ｃ
ＰＵ１２とＨＤＤ８及びワーク用のＲＡＭ及びＲＯＭ１
３からなる第３の記憶手段間にはバスを介してデータ授
受が行なわれる。
【００２２】本発明は上述の構成に於いて、入力端子Ｔ
1 又はＴ2 に入力されるＣＤプレーヤ等からの楽曲の検
索に必要なインデックス情報を楽曲を基に自動的に作成
いし、このインデックス情報を検索して、イメージ的に
入力装置（操作部）１５から指示した複数の楽曲の曲目
（曲番）を確実に検索する様にした楽曲検索装置を得よ
うとするものである。
1 又はＴ2 に入力されるＣＤプレーヤ等からの楽曲の検
索に必要なインデックス情報を楽曲を基に自動的に作成
いし、このインデックス情報を検索して、イメージ的に
入力装置（操作部）１５から指示した複数の楽曲の曲目
（曲番）を確実に検索する様にした楽曲検索装置を得よ
うとするものである。
【００２３】本発明ではＡＤＣ２でデジタル化された楽
曲データ或はＣＤ−ＲＯＭデコーダ４でデコードされた
デジタルデータは入力セレクタ３でセレクトされＢＰＦ
５で帯域制限されて、ＤＳＰ６に供給される。このＤＳ
Ｐ６で楽曲データのパワースペクトルを抽出する。パワ
ースペクトルは時間的又は空間的に変動する例えば上述
の楽曲データ量の２乗平均を周波数成分の分布として表
したものである。
曲データ或はＣＤ−ＲＯＭデコーダ４でデコードされた
デジタルデータは入力セレクタ３でセレクトされＢＰＦ
５で帯域制限されて、ＤＳＰ６に供給される。このＤＳ
Ｐ６で楽曲データのパワースペクトルを抽出する。パワ
ースペクトルは時間的又は空間的に変動する例えば上述
の楽曲データ量の２乗平均を周波数成分の分布として表
したものである。
【００２４】即ち、ＢＦＦ６で例えば１０Ｈｚ乃至２０
ｋＨｚに帯域制限された、楽音データ１６は図２に示す
様に、複数の帯域制限用のＢＰＦ１７ａ，１７ｂ〜１７
ｎに供給されて、例えば１０Ｈｚ乃至２０ｋＨｚの帯域
を３０分割し、ＢＰＦ１７ａ，１７ｂ〜１７ｎで選択さ
れた周波数帯域別にサンプリング回路１８ａ，１８ｂ〜
１８ｎに供給して特定の時間軸（単位時間）毎にサンプ
リングする。
ｋＨｚに帯域制限された、楽音データ１６は図２に示す
様に、複数の帯域制限用のＢＰＦ１７ａ，１７ｂ〜１７
ｎに供給されて、例えば１０Ｈｚ乃至２０ｋＨｚの帯域
を３０分割し、ＢＰＦ１７ａ，１７ｂ〜１７ｎで選択さ
れた周波数帯域別にサンプリング回路１８ａ，１８ｂ〜
１８ｎに供給して特定の時間軸（単位時間）毎にサンプ
リングする。
【００２５】サンプリング時の単位時間は図４に示す様
に例えばＢＰＦ１７ａで選択された所定帯域幅１９内で
０．１〜０．５秒でサンプリングし、レベル（振幅）は
１／２５６〜１／４０９６の分解能に選択する。このレ
ベルをテーブルデータとして１〜ｎのテーブル２０ａ，
２０ｂ〜２０ｎとして例えば表１に示す様に作成するこ
とで楽曲データは周波数及び時間をパラメータとし、そ
のレベルを数値化したパワースペクトルデータを作表す
る。
に例えばＢＰＦ１７ａで選択された所定帯域幅１９内で
０．１〜０．５秒でサンプリングし、レベル（振幅）は
１／２５６〜１／４０９６の分解能に選択する。このレ
ベルをテーブルデータとして１〜ｎのテーブル２０ａ，
２０ｂ〜２０ｎとして例えば表１に示す様に作成するこ
とで楽曲データは周波数及び時間をパラメータとし、そ
のレベルを数値化したパワースペクトルデータを作表す
る。
【００２６】
【表１】
【００２７】上述のＢＰＦ１７ａ，１７ｂ〜１７ｎはＤ
ＳＰ６内で周波数分析され、高速演算処理し、サンプリ
ングを施した例を説明したが複数のＢＰＦ１７ａ，１７
ｂ〜１７ｎを図２の様にハードウェア的に構成させる様
にしてもよい。
ＳＰ６内で周波数分析され、高速演算処理し、サンプリ
ングを施した例を説明したが複数のＢＰＦ１７ａ，１７
ｂ〜１７ｎを図２の様にハードウェア的に構成させる様
にしてもよい。
【００２８】表１に示す様なパワースペクトルのテーブ
ルデータはＲＡＭ７等からＨＤＤ８内のＨＤ８ａにＣＰ
Ｕ１２の制御に基づいて格納される。
ルデータはＲＡＭ７等からＨＤＤ８内のＨＤ８ａにＣＰ
Ｕ１２の制御に基づいて格納される。
【００２９】上述の様に求められたパワースペクトルデ
ータは単位時間当りの平均エネルギーの分布を表し、楽
曲信号ｘ（ｔ）を−Ｔ≦ｔＴの区間だけ取り出した信号
をｘｒ（ｌ）とするとこの時の信号（ｘ）ｔのパワース
ペクトルφxx（ω）は１式で表される。
ータは単位時間当りの平均エネルギーの分布を表し、楽
曲信号ｘ（ｔ）を−Ｔ≦ｔＴの区間だけ取り出した信号
をｘｒ（ｌ）とするとこの時の信号（ｘ）ｔのパワース
ペクトルφxx（ω）は１式で表される。
【００３０】
【数１】ここでｘｒ（ω）はｘｒ（ｔ）のフェーリエ変
換、Ｅ・〔・〕は初期値、又、信号ｘ（ｔ）の自己相関
関数をφxx（２）とすれば
換、Ｅ・〔・〕は初期値、又、信号ｘ（ｔ）の自己相関
関数をφxx（２）とすれば
【数２】となる。
【００３１】上述の様にＨＤ８ａに格納した楽曲データ
を周波数分析したパワースペクトルデータに基づいて、
図５に示す様なインデックス情報の抽出フローチャート
に沿って各種のパラメータとなる各種データを抽出す
る。
を周波数分析したパワースペクトルデータに基づいて、
図５に示す様なインデックス情報の抽出フローチャート
に沿って各種のパラメータとなる各種データを抽出す
る。
【００３２】以下、この様な各種パラメータとなるイン
デックス情報を個々に抽出するための動作を説明する。
上述では可聴帯域周波数の１０Ｈｚ〜２０ｋＨｚをＢＰ
Ｆ１７ａ，１７ｂ〜１７ｎによって３０分割したが実際
には１５帯域に分割し、サンプリングの単位時間を０．
１秒、レベル方向の分解能（量子化量）を２５６分割す
る程度で充分である。
デックス情報を個々に抽出するための動作を説明する。
上述では可聴帯域周波数の１０Ｈｚ〜２０ｋＨｚをＢＰ
Ｆ１７ａ，１７ｂ〜１７ｎによって３０分割したが実際
には１５帯域に分割し、サンプリングの単位時間を０．
１秒、レベル方向の分解能（量子化量）を２５６分割す
る程度で充分である。
【００３３】先ず、図５に基づいて、各種パラメータの
検出方法の全体的構成を説明する。
検出方法の全体的構成を説明する。
【００３４】図５の第１ステップＳ1 では楽曲で１６か
らＣＰＵ１２の制御に基づくＤＳＰ６の演算或はハード
ウェア構成のＢＰＦ１７ａ，１７ｂ〜１７ｎに基づいて
表１に示した様なパワースペクトルデータが周波数分析
ささる。
らＣＰＵ１２の制御に基づくＤＳＰ６の演算或はハード
ウェア構成のＢＰＦ１７ａ，１７ｂ〜１７ｎに基づいて
表１に示した様なパワースペクトルデータが周波数分析
ささる。
【００３５】一般に楽曲データ等のプログラム等の長時
間平均パワースペクトルは洋楽、軽音楽等で特有の周波
数特性を示す。従って、曲毎に特有のパワースペクトル
を有するものと考えてよい。
間平均パワースペクトルは洋楽、軽音楽等で特有の周波
数特性を示す。従って、曲毎に特有のパワースペクトル
を有するものと考えてよい。
【００３６】この様なＤＳＰで分析したパワースペクト
ルデータはＨＤＤ８内のＨＤ８ａ内に格納される。
ルデータはＨＤＤ８内のＨＤ８ａ内に格納される。
【００３７】このＨＤ８ａに格納したパワースペクトル
データを表１のテーブル２０ａ〜２０ｎから呼び出し、
第２ステップＳ2 ではテーブル２０ａ〜２０ｎに格納し
たパワースペクトルデータを基にテンポを検出する。
データを表１のテーブル２０ａ〜２０ｎから呼び出し、
第２ステップＳ2 ではテーブル２０ａ〜２０ｎに格納し
たパワースペクトルデータを基にテンポを検出する。
【００３８】即ち、後述するもパワースペクトルより、
特定ＢＰＦ（楽器特有の周波数）に対して特定レベル以
上の時間をサンプリングして複数の楽器のテンポを検出
する。楽器の特定方法はパワースペクトルの最大レベル
値を示したＢＰＦを中心にサンプリングして予め格納さ
れたテンポパターンと比較し、テンポ及び拍子をインデ
ックスとしてＨＤ８ａに格納する（第７ステップＳ7 及
び第１２ステップＳ12）。
特定ＢＰＦ（楽器特有の周波数）に対して特定レベル以
上の時間をサンプリングして複数の楽器のテンポを検出
する。楽器の特定方法はパワースペクトルの最大レベル
値を示したＢＰＦを中心にサンプリングして予め格納さ
れたテンポパターンと比較し、テンポ及び拍子をインデ
ックスとしてＨＤ８ａに格納する（第７ステップＳ7 及
び第１２ステップＳ12）。
【００３９】次の第３ステップＳ3 では特定楽器に対す
るＢＰＦに対応したデータから楽器パターンを抽出す
る。これは予めＨＤ８ａに格納されている楽器パターン
データと第２ステップＳ2 で得られたテンポデータを比
較することで楽器インデックスとしてＨＤ８ａに格納す
る（第８ステップＳ8 及び第１３ステップＳ13）。
るＢＰＦに対応したデータから楽器パターンを抽出す
る。これは予めＨＤ８ａに格納されている楽器パターン
データと第２ステップＳ2 で得られたテンポデータを比
較することで楽器インデックスとしてＨＤ８ａに格納す
る（第８ステップＳ8 及び第１３ステップＳ13）。
【００４０】第４ステップＳ4 では音程抽出が行なわれ
る。音程の抽出は第２ステップＳ2で得た、テンポ抽出
データと第３ステップＳ3 で得た、楽器パターンデータ
を基に後述するグラフを作成し、拍子時間に対応したＢ
ＰＦが密な帯域を音程として抽出し、予め格納されてい
る音程パターンと比較して音程インデックスとしてＨＤ
８ａに格納する（第９ステップＳ9 及び第１４ステップ
Ｓ14）。
る。音程の抽出は第２ステップＳ2で得た、テンポ抽出
データと第３ステップＳ3 で得た、楽器パターンデータ
を基に後述するグラフを作成し、拍子時間に対応したＢ
ＰＦが密な帯域を音程として抽出し、予め格納されてい
る音程パターンと比較して音程インデックスとしてＨＤ
８ａに格納する（第９ステップＳ9 及び第１４ステップ
Ｓ14）。
【００４１】第５ステップＳ5 では和音抽出が行なわれ
る。この和音は拍子時間に対応するデータを抽出するこ
とで和音抽出し、予め格納されている和音パターンと比
較され、Ｄ８ａに和音インデックスとして格納される
（第１０ステップＳ10及び第１５ステップＳ15）更に第
６ステップＳ6 ではテンポに対応した和音のＢＰＦの有
無をみて無ければ、予め格納されているリズムパターン
と比較してＨＤ８ａにリズムインデックスを格納する
（第１１ステップＳ11及び第１６ステップＳ16）。
る。この和音は拍子時間に対応するデータを抽出するこ
とで和音抽出し、予め格納されている和音パターンと比
較され、Ｄ８ａに和音インデックスとして格納される
（第１０ステップＳ10及び第１５ステップＳ15）更に第
６ステップＳ6 ではテンポに対応した和音のＢＰＦの有
無をみて無ければ、予め格納されているリズムパターン
と比較してＨＤ８ａにリズムインデックスを格納する
（第１１ステップＳ11及び第１６ステップＳ16）。
【００４２】上述の５種類のインデックスは楽曲毎にグ
ループ化することで楽曲固有のインデックスと成り、グ
ループ毎に番号を割当ることにより楽曲検索を可能とす
る。
ループ化することで楽曲固有のインデックスと成り、グ
ループ毎に番号を割当ることにより楽曲検索を可能とす
る。
【００４３】上述の各種インデックスのＣＰＵ１２によ
る抽出方法を図６乃至図１１によって詳記する。
る抽出方法を図６乃至図１１によって詳記する。
【００４４】図６は楽曲のパワーステップからテンポイ
ンデックスを検出するためのフローチャートを示すもの
である。
ンデックスを検出するためのフローチャートを示すもの
である。
【００４５】図６の第１ステップＳ2aでは前記した、Ｈ
Ｄ８ａに格納したテーブル２０ａ〜２０ｎ中のパワース
ペクトル（時間軸（周波数）をパラメータとしたデータ
をレベルとして作表した表１）のテーブルデータのサン
プリング時刻ｔ1 に於いて最大値を示すＢＰＦを捜す。
即ち、最初サンプリング時刻ｔ1 （図４参照）の中で最
大値を示すＢＰＦはどれかをＣＰＵ１２が判断する。
Ｄ８ａに格納したテーブル２０ａ〜２０ｎ中のパワース
ペクトル（時間軸（周波数）をパラメータとしたデータ
をレベルとして作表した表１）のテーブルデータのサン
プリング時刻ｔ1 に於いて最大値を示すＢＰＦを捜す。
即ち、最初サンプリング時刻ｔ1 （図４参照）の中で最
大値を示すＢＰＦはどれかをＣＰＵ１２が判断する。
【００４６】次の第２ステップＳ2bではサンプリング時
刻ｔn （図４参照）まで同種の処理を繰り返すことでｎ
個のＢＰＦが選択される。
刻ｔn （図４参照）まで同種の処理を繰り返すことでｎ
個のＢＰＦが選択される。
【００４７】次の第３ステップＳ2cでは選択されたｎ個
のＢＰＦ値の中での最大値を抽出することで中心周波数
を抽出する。
のＢＰＦ値の中での最大値を抽出することで中心周波数
を抽出する。
【００４８】第４ステップＳ2dではＢＰＦのグループ化
を行なう。即ち、最大値を持つＢＰＦをグループ化し
て、特定のＢＰＦを選択する。
を行なう。即ち、最大値を持つＢＰＦをグループ化し
て、特定のＢＰＦを選択する。
【００４９】第５ステップＳ2eでは特定した上位３個程
度のＢＰＦを特定する。
度のＢＰＦを特定する。
【００５０】第６ステップＳ2fでは特定されたＢＰＦに
対し、特定レベル以上の時間を抽出する。即ち、図８に
示す様に複数のＢＰＦ1 ，ＢＰＦ2 ‥‥毎にサンプリン
グ時間が各々に抽出される。この場合の特定レベルは閾
値で、この閾値の初期値は最大値×０．９の値とされ
る。
対し、特定レベル以上の時間を抽出する。即ち、図８に
示す様に複数のＢＰＦ1 ，ＢＰＦ2 ‥‥毎にサンプリン
グ時間が各々に抽出される。この場合の特定レベルは閾
値で、この閾値の初期値は最大値×０．９の値とされ
る。
【００５１】第７ステップＳ2gではサンプリング時間に
規則性が有るか否かを判断する。ＮＯであれば第８ステ
ップＳ2hで特定レベルを１０％ダウンした後に第６ステ
ップＳ2fの頭に戻す。
規則性が有るか否かを判断する。ＮＯであれば第８ステ
ップＳ2hで特定レベルを１０％ダウンした後に第６ステ
ップＳ2fの頭に戻す。
【００５２】第７ステップＳ2gでＹＥＳの場合は第９ス
テップＳ2iに進められ、規則性のある時間間隔を算出す
る。
テップＳ2iに進められ、規則性のある時間間隔を算出す
る。
【００５３】第１０ステップＳ2jでは第９ステップＳ2i
で算出した規則性のある時間間隔の算出値をテンポデー
タとしてＨＤＤ８のＨＤ８ａに格納してエンドに至る。
で算出した規則性のある時間間隔の算出値をテンポデー
タとしてＨＤＤ８のＨＤ８ａに格納してエンドに至る。
【００５４】この様にして得られたテンポデータに基づ
いて図５に示す様に楽器パターンを抽出して楽器インデ
ックスを作成する。このフローチャートを図７に示す。
いて図５に示す様に楽器パターンを抽出して楽器インデ
ックスを作成する。このフローチャートを図７に示す。
【００５５】図７に於いて、第１ステップＳ3aではテン
ポインデックスからｔ1 〜ｔn の特定時間を特定する。
例えばｔ1 ，ｔ3 ，ｔ5 の様にテンポデータから特定時
間が設定出来る。
ポインデックスからｔ1 〜ｔn の特定時間を特定する。
例えばｔ1 ，ｔ3 ，ｔ5 の様にテンポデータから特定時
間が設定出来る。
【００５６】第２ステップＳ3bでは特定レベルを設定す
る。この特定レベル初期値は最大値０．５とされる。
る。この特定レベル初期値は最大値０．５とされる。
【００５７】第３ステップＳ3cではサンプリング時刻ｔ
1 〜ｔn で特定レベル以上のＢＰＦを選択する。
1 〜ｔn で特定レベル以上のＢＰＦを選択する。
【００５８】第４ステップＳ3dでは蓄積データのＢＰＦ
との比較が行なわれ、一致していれば第５ステップＳ3e
に進み楽器を特定し、楽器インデックスをＨＤＤ８のＨ
Ｄ８ａに格納する。この場合蓄積データはシステムの大
小によって異なることになる。
との比較が行なわれ、一致していれば第５ステップＳ3e
に進み楽器を特定し、楽器インデックスをＨＤＤ８のＨ
Ｄ８ａに格納する。この場合蓄積データはシステムの大
小によって異なることになる。
【００５９】第４ステップＳ3dが不一致の場合は、第６
ステップＳ3fに進めて特定レベルを変更して、レベルア
ップさせる。
ステップＳ3fに進めて特定レベルを変更して、レベルア
ップさせる。
【００６０】第７ステップＳ3gではレベルが最大か否か
を判断し、ＹＥＳならエンドに、ＮＯなら第４ステップ
Ｓ3dの頭に戻されることに成る。
を判断し、ＹＥＳならエンドに、ＮＯなら第４ステップ
Ｓ3dの頭に戻されることに成る。
【００６１】次に図５で説明した様にテンポインデック
スと楽器パターンインデックスとを用いて図１０に示す
グラフを作表して音程抽出を行なう。この音程抽出のフ
ローチャートを図９により説明する。
スと楽器パターンインデックスとを用いて図１０に示す
グラフを作表して音程抽出を行なう。この音程抽出のフ
ローチャートを図９により説明する。
【００６２】図９の第１ステップＳ4aではテンポインデ
ックスをＨＤ８ａからＣＰＵ１２のＲＡＭ／ＲＯＭ１３
にロードする。
ックスをＨＤ８ａからＣＰＵ１２のＲＡＭ／ＲＯＭ１３
にロードする。
【００６３】第２ステップＳ4bでは楽器インデックスを
同じくＨＤ８ａからＣＰＵ１２のＲＡＭ／ＲＯＭ１３に
ロードする。
同じくＨＤ８ａからＣＰＵ１２のＲＡＭ／ＲＯＭ１３に
ロードする。
【００６４】第３ステップＳ4cではＲＡＭ／ＲＯＭ１３
上に図１０で示すグラフを作表する。図１０のグラフで
縦軸は楽器パターンに対応する各ＢＰＦ1 〜ＢＰＦn 、
横軸はテンポ抽出データ｛拍子（時間）｝である。
上に図１０で示すグラフを作表する。図１０のグラフで
縦軸は楽器パターンに対応する各ＢＰＦ1 〜ＢＰＦn 、
横軸はテンポ抽出データ｛拍子（時間）｝である。
【００６５】第４ステップＳ4dでは図１０のグラフから
テンポデータに対しＢＰＦが密な帯域を選択してそのＢ
ＰＦの帯域を音程とし、第５ステップＳ4eに進めて音程
インデックスとしてＨＤＤ８のＨＤに音程インデックス
として格納する。
テンポデータに対しＢＰＦが密な帯域を選択してそのＢ
ＰＦの帯域を音程とし、第５ステップＳ4eに進めて音程
インデックスとしてＨＤＤ８のＨＤに音程インデックス
として格納する。
【００６６】次に和音インデックスを抽出するために第
４ステップＳ4dから第６ステップＳ5aの作業を行なう。
第６ステップＳ5aでは和音に対応するＢＰＦと図１０の
グラフを比較し、特定のＢＰＦに対して、図１０のグラ
フの横軸の拍子時間に対応するデータを抽出する。
４ステップＳ4dから第６ステップＳ5aの作業を行なう。
第６ステップＳ5aでは和音に対応するＢＰＦと図１０の
グラフを比較し、特定のＢＰＦに対して、図１０のグラ
フの横軸の拍子時間に対応するデータを抽出する。
【００６７】即ち、第７ステップＳ5bでテンポに対する
和音のＢＰＦがあるか否かを判断し、“ＹＥＳ”であれ
ば第８ステップＳ5cに進めて和音インデックスとしてＨ
ＤＤ８のＨＤ８ａに格納する。
和音のＢＰＦがあるか否かを判断し、“ＹＥＳ”であれ
ば第８ステップＳ5cに進めて和音インデックスとしてＨ
ＤＤ８のＨＤ８ａに格納する。
【００６８】第７ステップＳ5bが“ＮＯ”であれば第９
ステップＳ6aに進みリズムパターンと比較して、一致し
ていればリズムインデックスとしてＨＤＤ８のＨＤ８ａ
に格納し、不一致であればエンドに至る。
ステップＳ6aに進みリズムパターンと比較して、一致し
ていればリズムインデックスとしてＨＤＤ８のＨＤ８ａ
に格納し、不一致であればエンドに至る。
【００６９】上述の様に図５の第１乃至第５ステップＳ
2 〜Ｓ6 で検出されたテンポ、楽器パターン、音程、和
音、リズムはＨＤＤ８のＨＤ８ａに予め格納されている
パターンと第６乃至第１０ステップＳ7 〜Ｓ10の様に比
較され、第１１乃至第１５ステップＳ12〜Ｓ16の様にＨ
ＤＤ８のＨＤ８ａに格納される。
2 〜Ｓ6 で検出されたテンポ、楽器パターン、音程、和
音、リズムはＨＤＤ８のＨＤ８ａに予め格納されている
パターンと第６乃至第１０ステップＳ7 〜Ｓ10の様に比
較され、第１１乃至第１５ステップＳ12〜Ｓ16の様にＨ
ＤＤ８のＨＤ８ａに格納される。
【００７０】各インデックスには下表２に示す様にラベ
ル（ファイル名）が付加されてＨＤ８内に格納される。
ル（ファイル名）が付加されてＨＤ８内に格納される。
【００７１】
【表２】
【００７２】図１１は予めＨＤＤ８のＨＤ８ａに格納さ
れている各種インデックスと比較してＨＤ８ａに格納す
る時のフローチャートを示す。
れている各種インデックスと比較してＨＤ８ａに格納す
る時のフローチャートを示す。
【００７３】図１１で第１ステップＳＴ1 ではテンポ、
楽器パターン、音程、和音、リズム等の楽音からの抽出
インデックスとＨＤＤ８のＨＤ８ａに予め格納されてい
る各種のテンポ、楽器パターン、音程、和音、リズムに
対応するインデックスとが比較される。この場合、先の
すべてのラベルについて、ラベルＡ，ラベルＢ‥‥ラベ
ルｎの順に比較して行くが単純に比較すれば当然一致す
ることはあり得ないので下記に示す各処理を施した後に
パターン比較（特徴比較）を行なう様にする。
楽器パターン、音程、和音、リズム等の楽音からの抽出
インデックスとＨＤＤ８のＨＤ８ａに予め格納されてい
る各種のテンポ、楽器パターン、音程、和音、リズムに
対応するインデックスとが比較される。この場合、先の
すべてのラベルについて、ラベルＡ，ラベルＢ‥‥ラベ
ルｎの順に比較して行くが単純に比較すれば当然一致す
ることはあり得ないので下記に示す各処理を施した後に
パターン比較（特徴比較）を行なう様にする。
【００７４】（１）比較対象の音楽ソースと蓄積データ
を得た時の信号レベルが異なっている事を前提に、比較
ソースの信号レベルデータの平均値と蓄積データの平均
値を合せる様に比較ソースのレベルを演算し、補正後比
較処理に入る。 （２）蓄積データの信号レベルのバラツキは、あらかじ
めシステムとして想定された平均レベルに演算され格納
される。想定平均レベルとしては例えば図１２で示す様
に、歌謡曲の１０試料程度の実線２１で示す様な平均値
をとる。 （３）同じ音楽ソースを男性が歌った場合と女性が歌っ
た場合では主たるＢＰＦ帯域が異なる為、比較処理で不
一致となった場合、音声フォルマントを変更し、再度比
較処理を行ない、それでも不一致の場合は新曲として登
録する。 （４）音程インデックスの比較においては、不一致の場
合、半音階の上げ下げをデータ上で実施し、再比較を行
ない精度上げる。
を得た時の信号レベルが異なっている事を前提に、比較
ソースの信号レベルデータの平均値と蓄積データの平均
値を合せる様に比較ソースのレベルを演算し、補正後比
較処理に入る。 （２）蓄積データの信号レベルのバラツキは、あらかじ
めシステムとして想定された平均レベルに演算され格納
される。想定平均レベルとしては例えば図１２で示す様
に、歌謡曲の１０試料程度の実線２１で示す様な平均値
をとる。 （３）同じ音楽ソースを男性が歌った場合と女性が歌っ
た場合では主たるＢＰＦ帯域が異なる為、比較処理で不
一致となった場合、音声フォルマントを変更し、再度比
較処理を行ない、それでも不一致の場合は新曲として登
録する。 （４）音程インデックスの比較においては、不一致の場
合、半音階の上げ下げをデータ上で実施し、再比較を行
ない精度上げる。
【００７５】この様な比較処理の後に第２ステップＳＴ
2 の様にＣＰＵ１２は、当該ソースが有るかを判断し、
“ＹＥＳ”であれば第３ステップＳＴ3 の様に音楽ソー
スと判定する。この場合の判定は多数決理論で決定さ
れ、１パターンのみの一致は新曲とみなす。
2 の様にＣＰＵ１２は、当該ソースが有るかを判断し、
“ＹＥＳ”であれば第３ステップＳＴ3 の様に音楽ソー
スと判定する。この場合の判定は多数決理論で決定さ
れ、１パターンのみの一致は新曲とみなす。
【００７６】第４ステップＳＴ4 では該当する各情報を
表示する。この場合、付加したラベル（ファイル名）に
対応して入力又は表示することが出来る。
表示する。この場合、付加したラベル（ファイル名）に
対応して入力又は表示することが出来る。
【００７７】第２ステップＳＴ2 が“ＮＯ”であれば第
５ステップＳＴ5 に進んで新曲として登録する様に成さ
れ、エンドに至る。
５ステップＳＴ5 に進んで新曲として登録する様に成さ
れ、エンドに至る。
【００７８】本発明は上述の様に構成したので楽曲から
特徴を抽出して複数の各種インデックスを自動的に作成
することで記憶手段内に自動的に格納し、専用の教本等
が無くても、音楽的特徴や曲のイメージを指示するだけ
で所定の曲目を検索することが出来る。
特徴を抽出して複数の各種インデックスを自動的に作成
することで記憶手段内に自動的に格納し、専用の教本等
が無くても、音楽的特徴や曲のイメージを指示するだけ
で所定の曲目を検索することが出来る。
【００７９】又、新しいインデックスを新たに作成する
ときは、記憶手段に格納したインデックス情報を優先
し、新たな楽曲データと比較し、作成したインデックス
を記憶手段に格納する様にしたのでインデックス情報を
迅速に作成可能となる。周波数又、インデックスを新た
に作成する時は記憶手段に記憶されたインデックス情報
の楽曲データの信号の平均値レベルに合せる様に新たに
比較する楽曲データの信号レベルを補正し、比較処理を
行なう様にしたので信号レベルのバラツキが補正され
て、検索時の処理数を減らすことが出来る。
ときは、記憶手段に格納したインデックス情報を優先
し、新たな楽曲データと比較し、作成したインデックス
を記憶手段に格納する様にしたのでインデックス情報を
迅速に作成可能となる。周波数又、インデックスを新た
に作成する時は記憶手段に記憶されたインデックス情報
の楽曲データの信号の平均値レベルに合せる様に新たに
比較する楽曲データの信号レベルを補正し、比較処理を
行なう様にしたので信号レベルのバラツキが補正され
て、検索時の処理数を減らすことが出来る。
【００８０】更に記憶手段に記憶した音程インデックス
を検索するとき、音程のインデックスを半音階ずつ上げ
て、繰り返し検索する様にしたので確実に所定音程の楽
曲データを検出することが出来て、特にカラオケ装置等
の曲目選曲にイメージ検索するに適した楽曲検索装置が
得られる。
を検索するとき、音程のインデックスを半音階ずつ上げ
て、繰り返し検索する様にしたので確実に所定音程の楽
曲データを検出することが出来て、特にカラオケ装置等
の曲目選曲にイメージ検索するに適した楽曲検索装置が
得られる。
【００８１】
【発明の効果】本発明の楽曲検索装置によれば、希望す
る曲目を音楽のイメージから素早く、選曲してカラオケ
装置で唱うことが出来る。
る曲目を音楽のイメージから素早く、選曲してカラオケ
装置で唱うことが出来る。
【図１】本発明の楽曲検索装置の系統図である。
【図２】本発明の楽曲検索装置に用いるパワースペクト
ル抽出用系統図である。
ル抽出用系統図である。
【図３】本発明のパワースペクトル抽出軸の帯域分割説
明図である。
明図である。
【図４】本発明のパワースペクトル抽出時のサンプリン
グ説明図である。
グ説明図である。
【図５】本発明の楽曲検索装置の各種インデックス抽出
のフローチャートである。
のフローチャートである。
【図６】本発明の楽曲検索装置のテンポインデックス検
出のフローチャートである。
出のフローチャートである。
【図７】本発明の楽曲検索装置の楽器インデックス検出
のフローチャートである。
のフローチャートである。
【図８】楽器パターン抽出時の説明図である。
【図９】本発明の楽曲検索装置の音程及び和音並びにリ
ズムインデックス抽出のフローチャートである。
ズムインデックス抽出のフローチャートである。
【図１０】音程抽出時の説明図である。
【図１１】抽出インデックスの格納と比較のフローチャ
ートである。
ートである。
【図１２】平均値説明波形図である。
５，１７ａ，１７ｂ〜１７ｎ ＢＰＦ ６ ＤＳＰ ８ ＨＤＤ ８ａ ＨＤ １２ ＣＰＵ １３ ＲＡＭ／ＲＯＭ １８ａ，１８ｂ〜１８ｎ サンプリング回路
Claims (5)
- 【請求項１】 複数の楽曲データから楽曲の特徴を抽出
して所望の楽曲を検索する様に成された楽曲検索装置に
於いて、 上記楽曲データをパワースペクトルデータに変換する変
換手段と、 上記変換手段で変換したパワースペクトルデータを検出
する検出手段と、 上記検出手段で検出されたパワースペクトルデータを記
憶する記憶手段と、 上記記憶手段に記憶されたパワースペクトルデータから
インデックス情報を抽出し、該記憶手段に格納する抽出
手段と、 所望の楽曲の特徴を指示可能な入力手段と、 上記入力手段からの指示に基づき上記記憶手段に格納し
た上記インデックス情報を参照し、該記憶手段に格納し
た上記楽曲データを選択して出力する制御手段とを具備
して成る楽曲検索装置。 - 【請求項２】 前記インデックス情報は、テンポ情報、
楽器パターン情報、音程情報、和音情報、リズムパター
ン情報の少なくとも１つであることを特徴とする請求項
１記載の楽曲検索装置。 - 【請求項３】 前記制御手段は、前記インデックス情報
を新たに作成するときに、前記記憶手段に格納された前
記インデックス情報を優先し、新たな楽曲データと比較
して作成された新たなインデックス情報を該記憶手段に
格納することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の
楽曲検索装置。 - 【請求項４】 前記制御手段は、前記インデックス情報
を新たに作成するとき、前記記憶手段に格納した該イン
デックス情報の楽曲データの信号の平均値レベルに合せ
る様に新たに比較する楽曲データの信号のレベルを補正
し、該記憶手段に格納して成ることを特徴とする請求項
１乃至請求項３記載のいずれか１項記載の楽曲検索装
置。 - 【請求項５】 前記制御手段は、前記記憶手段に格納さ
れた前記インデックス情報を検索するとき、音程インデ
ックス情報の音程を半音階ずつ上げて繰り返し比較し、
検索して所望の楽曲データを出力することを特徴とする
請求項１乃至請求項４記載のいずれか１項記載の楽曲検
索装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8304000A JPH10134549A (ja) | 1996-10-30 | 1996-10-30 | 楽曲検索装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8304000A JPH10134549A (ja) | 1996-10-30 | 1996-10-30 | 楽曲検索装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10134549A true JPH10134549A (ja) | 1998-05-22 |
Family
ID=17927856
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8304000A Withdrawn JPH10134549A (ja) | 1996-10-30 | 1996-10-30 | 楽曲検索装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10134549A (ja) |
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1996
- 1996-10-30 JP JP8304000A patent/JPH10134549A/ja not_active Withdrawn
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