JPH10207455A

JPH10207455A - 音信号分析装置及び方法

Info

Publication number: JPH10207455A
Application number: JP9336328A
Authority: JP
Inventors: Tomoyuki Funaki; 知之船木
Original assignee: Yamaha Corp
Current assignee: Yamaha Corp
Priority date: 1996-11-20
Filing date: 1997-11-20
Publication date: 1998-08-07
Anticipated expiration: 2017-11-20
Also published as: JP3669129B2

Abstract

(57)【要約】【課題】マイク等からの入力音のピッチ又はレベルが
微妙にゆれた場合でも、そのゆれた部分以外の音楽的な
音の定常部分すなわち１つの音符に相当する部分を分析
できるようにする。【解決手段】入力した音信号のサンプル振幅値の所定
サンプル数にわたる平均値をそれぞれ求め、時系列的な
平均レベル情報を得て、これから音楽的な音が存在する
と思われる有効区間を検出する。この有効区間内におけ
る平均レベル情報に基づいて安定区間を検出する。この
安定区間内の音信号に基づいて１つの音符に相当する定
常区間を検出する。時変動するフィルタ処理を音信号に
施した上で、周期基準となる候補位置の複数を検出し、
各候補位置で区切られる各区間毎の波形の一致度を演算
し、その一致度の高いもの同士を接続して同波形区間を
検出する。同波形区間をさらにレベルの安定性などを考
慮して細かく分割して定常区間すなわち１つの音符に相
当する区間を検出する。

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、マイクロフォン
等によって入力した音声信号や楽音信号等、そのピッチ
またはノートが未確定の音信号に基づいて、音楽的な音
が存在する区間（有効区間）やその音楽的な音の定常部
分を分析し、そのノート（音階の音名）や音符長を自動
的に分析することができるようにした音信号分析装置及
び方法に関し、更に、そのためのプログラムを記憶した
記録媒体に関する。この発明に従う分析結果は、必要に
応じてＭＩＤＩ情報等の形態の電子的楽譜情報として出
力することができるものであり、従って、この発明は人
間の音声等で入力した可聴的なメロディを自動的に楽譜
化することができる技術に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】最近、コンピュータ等を用いて、ＭＩＤ
Ｉ情報等の演奏情報を発生し、その演奏情報に基づいて
演奏音を再生するコンピュータ演奏システムが新たな楽
音演奏装置として注目されている。この種のコンピュー
タ演奏システムでは、演奏情報を発生するためのデータ
を入力する方式として、リアルタイム入力方式、ステッ
プ入力方式、数値入力方式、楽譜入力方式等がある。リ
アルタイム入力方式は、テープレコーダのように演奏者
が実際に演奏した鍵盤等の演奏操作子の操作情報をリア
ルタイムに演奏情報に変換する方式である。数値入力方
式は、音高（ピッチ）、音の長さ、音の強弱等の演奏情
報をコンピュータのキーボードから直接数値データとし
て入力する方式である。楽譜入力方式は、コンピュータ
のファンクションキーやマウス等を用いてディスプレイ
上の楽譜（５線譜）に単純化した音譜記号等を配置して
いく方式である。ステップ入力方式は、音譜をＭＩＤＩ
鍵盤やソフトウェア鍵盤で入力し、音の長さをコンピュ
ータのファンクションキーやマウス等を用いて入力する
方式である。

【０００３】上述の各入力方式のうち、リアルタイム入
力方式は、実際の演奏操作状態をそのまま演奏情報とし
て記憶することができるので、人間的な微妙な演奏上の
ニュアンスを表現し易く、また短時間入力が可能である
という利点を有する。しかし、この方式は演奏者自身に
高度の楽器演奏能力が必要であり、初心者等には不向き
な入力方式である。そこで、リアルタイム入力方式の利
点を生かし、初心者でも短時間で簡単に演奏情報を入力
できるようにした演奏情報発生装置として、人声音又は
自然楽器の楽音をマイクを介して直接入力し、その入力
音に応じて演奏情報を発生するものがある。すなわち、
これは、人声音やギター等の音（単音）をマイクから入
力するだけで、簡単にＭＩＤＩ信号を発生することがで
き、ＭＩＤＩキーボード等を使用しなくてもＭＩＤＩ機
器を制御できる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来の演奏情報発生装
置では、マイクからの入力音のピッチ変化に対して、次
のような処理を行ってＭＩＤＩ情報を発生している。す
なわち、第１の方法はピッチ変化を半音単位で検出し、
そのピッチのノート情報のみを発生する。第２の方法は
ピッチ変化を半音単位で検出し、そのピッチのノート情
報と、その間のピッチ変化に関するピッチベンド情報
（音高変化情報）とを発生する。第３の方法はノート検
出することなく、入力信号のピッチを上下１オクターブ
の範囲で変化し得るピッチベンド情報として発生する。
また、ノート情報（ノートオン又はノートオフ）を発生
するのに、入力音のレベルを所定の基準値と比較し、そ
の基準値よりも入力音のレベルが大きくなった時点でノ
ートオンを、小さくなった時点でノートオフを発生して
いる。しかしながら、上記第１及び第２の方法のように
ピッチ変化を半音単位で検出する場合において、入力音
のピッチが微妙にゆれると意図しないノート情報（ノー
トオン又はノートオフ）が多数発生するという問題があ
る。また、第３の方法のようにピッチ変化をピッチベン
ド情報で発生する場合は、ピッチ変化をピッチベンド情
報で忠実に追従させることができるが、採譜のような目
的には適さない。さらに、入力レベルに応じてノート情
報を発生すると、入力音のレベルのゆれに応じて意図し
ないノート情報が多数発生するという問題がある。

【０００５】ところで、リアルタイム入力方式において
は、複数の音が任意の時間間隔で時系列的にマイクに入
力されるので、音の存在する部分に対して効率的な分析
を行うことが要求される。すなわち、マイク入力された
信号に対してピッチ等の分析を絶えず行うようにしてい
たのでは、実際には音が入力されていない時間において
も無駄な分析処理をすることになるので好ましくない。
そこで、マイク入力された信号から実際に音が存在して
いる区間（有効区間）を抽出し、抽出された有効区間に
ついてのみピッチ分析等の複雑な分析処理を施すように
するのが効率的である。そのための従来の有効区間の抽
出法は、単純に所定基準レベルと入力信号レベルを比較
して有効区間の抽出を行っていたので、入力音のレベル
が微妙に変動するような場合、特に基準レベル付近で変
動した場合には有効区間の抽出が不正確になると問題が
あった。

【０００６】この発明は、マイク等からの入力音のピッ
チ又はレベルが微妙にゆれた場合でも、そのゆれた部分
以外の音楽的な音の定常部分すなわち１つの音符に相当
する部分を分析することのできる音信号分析装置及び方
法を提供することを目的とする。詳しくは、入力された
音信号からその定常部分を有効に分析し、これに基づき
音のピッチを正確に分析できるようにするものである。
しかして、この分析結果を必要に応じてＭＩＤＩ情報等
の形態の電子的楽譜情報として出力することができるよ
うにし、人間の音声や実際の楽器演奏等で入力した可聴
的なメロディを自動的に楽譜化することを正確に行うこ
とができるようにした技術を提供しようとするものであ
る。

【０００７】

【課題を解決するための手段】出願時の請求項１に記載
の本発明に係る音信号分析装置は、任意の音信号を入力
するための入力手段と、前記入力手段から入力された音
信号のサンプル振幅値の所定サンプル数にわたる平均値
をそれぞれ求め、その結果を時系列的な平均レベル情報
として出力する演算手段と、前記演算手段によって求め
られた平均レベル情報に基づいて前記音信号の中から音
楽的な音が存在すると思われる第１の区間を検出する第
１区間検出手段と、前記第１の区間内における前記音信
号のサンプル振幅値に基づいて音信号分析用の第２の区
間を、該第１の区間の中から検出する第２区間検出手段
とを具えたものである。入力手段から入力される音信号
の各サンプル振幅値の所定サンプル数にわたる平均値を
それぞれ求めているので、入力された音信号のレベル変
動に応答して滑らかに変化する平均レベル情報を得るこ
とができ、音楽的な音が存在すると思われる区間、いわ
ば有効な区間、を第１の区間として適切に検出すること
ができる。そして、かかる有効な第１の区間を対象にし
て、その中から更に第２の区間を検出するようにしてい
るので、音信号分析に適した区間を、該第２の区間とし
て適切に検出することができる。このような２段階の区
間分析によって音信号分析用の第２の区間を検出するよ
うにしたので、音信号分析に適した区間、例えばピッチ
検出に適した安定した区間、を適切に検出することがで
き、音分析、特にピッチ検出、の精度を向上させること
ができる。なお、このような第２の区間は、１つの第１
の区間内において１に限らず複数存在し得る。

【０００８】上記請求項１に記載の音信号分析装置の一
実施態様として、前記第２区間検出手段は、前記平均レ
ベル情報の傾斜度数が所定値以下である区間を求め、求
められた区間の長さが所定長以上の部分をレベル安定区
間として判定し、このレベル安定区間に基づき前記第２
の区間を検出するものとしてよい。平均レベル情報の傾
斜度数が小さいほど音信号の振幅レベルの変動が少な
い、つまり安定していることを意味しており、また安定
しているというからには時間的にも或る程度以上の長さ
にわたっている必要がある。すなわち、平均レベル情報
の傾斜度数が所定値以下であっても、その区間長が短い
場合には安定した区間とは言えないので、それを除外す
る。よって、この傾斜度数が所定値以下である区間の時
間的長さが所定長以上である部分をレベル安定区間とし
て判定することが適切である。

【０００９】出願時の請求項２に記載の本発明に係る音
信号分析装置は、任意の音信号を入力するための入力手
段と、前記入力手段から入力された音信号のサンプル振
幅値の所定サンプル数毎にその最大値を検出し、検出さ
れた最大値を補間することによって補助波形を作成する
波形作成手段と、前記波形作成手段によって作成された
補助波形に基づいて前記音信号の中から音楽的な音が存
在すると思われる第１の区間を検出する第１区間検出手
段と、前記第１の区間内における前記音信号のサンプル
振幅値に基づいて音信号分析用の第２の区間を、該第１
の区間の中から検出する第２区間検出手段とを具えたも
のである。この場合、前記と同様の第１及び第２の区間
を検出するために、波形作成手段で作成した補間波形を
使用することが特徴である。例えば、この補間波形は音
信号波形の各ピークレベル間を結ぶ振幅エンベロープ波
形に類似した波形として得られるもので、音信号の振幅
レベルの傾向を示している。このような補間波形の算出
は、平均レベル情報の演算よりも素早く行えるので、処
理速度を早くすることができ、各区間の検出速度を向上
することができ、音信号の分析時間を短縮し、かつその
ための演算装置の負担を軽減することができる。

【００１０】上記請求項２に記載の音信号分析装置の一
実施態様として、前記第２区間検出手段は、前記音信号
のサンプル振幅値に対して両方向からエンベロープ検出
を行うことによって最大値を検出し、検出された最大値
を補間することによって最大値補間曲線を求め、求めら
れた最大値補間曲線に基づいて各サンプルポイントにお
ける合計傾斜を求め、求められた合計傾斜が所定値以下
の部分をレベル安定区間として判定し、このレベル安定
区間に基づき前記第２の区間を検出するようにしてもよ
い。このように、両方からエンベロープ検出を行うこと
によって、徐々にレベルの上がる波形において、倍音ピ
ークをピッチのピークとして誤って検出しないようにす
ることができる。

【００１１】出願時の請求項３に記載の本発明に係る音
信号分析装置は、任意の音信号を入力するための入力手
段と、前記音信号に所定の周波数特性のフィルタ処理を
施すフィルタ手段と、前記フィルタ処理後の音信号にお
ける連続するサンプル振幅値に基づいて各隣接する波形
同士の一致度合いを分析する分析手段と、前記分析手段
により所定の条件に従う範囲内で一致していると分析さ
れた連続する複数の波形からなる区間を同波形区間とし
て検出する区間検出手段と、前記区間検出手段によって
検出された同波形区間における前記音信号のピッチを検
出するピッチ検出手段とを具えたものである。所定の周
波数特性のフィルタ処理によって入力音信号の波形を適
切にシェーピングすることにより、分析手段による波形
一致度の分析処理を容易にしかつ正確にすることができ
る。区間検出手段によって検出される同波形区間はほぼ
同波形とみなせる複数の波形が連続している区間であ
り、波形形状が安定している区間である。よって、この
ような同波形区間においては、入力音信号のピッチも安
定しており、ピッチ検出処理の対象区間とするのに適し
ているので、入力音信号の適切なピッチ検出を正確かつ
容易に行うことができる。また、このような同波形区間
に基づく入力音信号のピッチ検出／分析処理は、振幅レ
ベルの変動からは音符の区切りが見い出せないような入
力音信号、例えば、振幅レベルはあまり変化せずにピッ
チや波形が変化するスラー効果音など、から音符として
のかたまりを区別し、そのピッチ等を分析する場合にき
わめて有益である。

【００１２】出願時の請求項４に記載の本発明に係る音
信号分析装置は、任意の音信号を入力するための入力手
段と、前記入力手段から入力する前記音信号に関して所
定区間毎に前記音信号のピッチをそれぞれ検出し、検出
したピッチのデータ列を生成する第１のピッチ検出手段
と、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周
波数に応じて通過帯域が可変制御されるフィルタ処理
を、前記入力された音信号に施すフィルタ処理手段と、
前記フィルタ処理手段から出力される前記音信号のサン
プル振幅値に基づいて該音信号のより正確なピッチを検
出する第２のピッチ検出手段とを具えたものである。第
１のピッチ検出手段によるピッチ検出は、入力音信号の
おおまかなピッチに対応しているものであってよく、入
力音信号のラフな波形周期測定を行い、それに基づくピ
ッチデータ列を時系列的に得る。フィルタ処理手段で
は、このピッチデータ列における各ピッチに対応する周
波数に応じて通過帯域が可変制御される時変動フィルタ
処理を入力音信号に対して施す。これにより、入力音信
号の時々刻々のピッチに応じて該音信号のできるだけ基
本波波形成分が取り出されるようにできるだけ正弦波に
近い形に波形整形することができ、このフィルタ処理済
み音信号波形を対象とする第２のピッチ検出手段による
ピッチ検出処理が容易にかつ正確に行えるようになる。

【００１３】出願時の請求項５に記載の本発明に係る音
信号分析装置は、任意の音信号を入力するための入力手
段と、前記入力手段から入力する前記音信号に関して所
定区間毎に前記音信号のピッチをそれぞれ検出し、検出
したピッチのデータ列を生成する第１のピッチ検出手段
と、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周
波数に応じて通過帯域が可変制御されるフィルタ処理
を、前記入力された音信号に施すフィルタ処理手段と、
前記フィルタ処理後の音信号における連続するサンプル
振幅値に基づいて各隣接する波形同士の一致度合いを分
析する分析手段と、前記分析手段により所定の条件に従
う範囲内で一致していると分析された連続する複数の波
形からなる区間を同波形区間として検出する区間検出手
段と、前記区間検出手段によって検出された同波形区間
における前記音信号のピッチを検出する第２のピッチ検
出手段とを具えたものである。第１のピッチ検出手段と
フィルタ処理手段とによって、上記と同様に、入力音信
号のピッチ傾向に応じた時変動フィルタ処理を該音信号
に対して施し、これにより、該音信号のできるだけ基本
波波形成分が取り出されるようにできるだけ正弦波に近
い形に波形整形することができる。従って、このフィル
タ処理済み音信号波形を対象とする分析手段と区間検出
手段による同波形区間を検出する処理する処理が容易か
つ正確に行うことができ、この同波形区間を対象とする
第２のピッチ検出手段によるピッチ検出処理も容易にか
つ正確に行えるようになる。

【００１４】出願時の請求項６に記載の本発明に係る音
信号分析装置は、任意の音信号を入力するための入力手
段と、前記入力手段から入力する前記音信号に関して所
定区間毎に前記音信号のピッチをそれぞれ検出し、検出
したピッチのデータ列を生成する第１のピッチ検出手段
と、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周
波数に応じて通過帯域が時変動制御されるフィルタ処理
を、前記入力された音信号に施すフィルタ処理手段と、
前記フィルタ処理後の音信号における連続するサンプル
振幅値に基づいて各隣接する波形同士の一致度合いを分
析する分析手段と、前記分析手段により所定の条件に従
う範囲内で一致していると分析された連続する複数の波
形からなる第１の区間を検出する第１区間検出手段と、
前記第１区間検出手段によって検出された第１の区間内
の一致度のより高い波形を基準にその前後における複数
の各波形との間で一致度合い判定し、一致度のより高い
第２の区間を検出する第２区間検出手段と、前記第２区
間検出手段によって検出された第２の区間における前記
音信号のピッチを検出する第２のピッチ検出手段とを具
えたものである。第１のピッチ検出手段とフィルタ処理
手段とによって、上記と同様に、入力音信号のピッチ傾
向に応じた時変動フィルタ処理を該音信号に対して施
し、これにより、該音信号のできるだけ基本波波形成分
が取り出されるようにできるだけ正弦波に近い形に波形
整形することができる。従って、このフィルタ処理済み
音信号波形を対象とする分析手段と第１区間検出手段に
よる第１の区間、つまり波形一致度の比較的高い区間、
を検出する処理する処理が容易かつ正確に行うことがで
きる。また、第２区間検出手段では、第１区間検出手段
によって検出された第１の区間内の一致度のより高い波
形を基準にして、その前後における複数の各波形との間
で一致度合い判定し、一致度のより高い第２の区間を検
出し、第２のピッチ検出手段では、この第２の区間を対
象としてピッチ検出処理を行うので、より安定した区間
を第２の区間として抽出してその区間を対象にしてピッ
チ検出を行うことにより、ピッチ検出処理をより容易か
つ正確に行えるようになる。

【００１５】上記請求項４乃至６のいずれかに記載の音
信号分析装置の一実施態様として、前記第１のピッチ検
出手段は、前記入力手段により入力された前記音信号に
関して周期基準となる仮候補位置の複数を検出する仮周
期基準検出手段と、検出された前記仮候補位置に基づい
て前記仮候補位置毎に前記音信号のピッチをそれぞれ検
出し、検出したピッチのデータ列を生成するピッチデー
タ列生成手段とを含んでおり、前記仮周期基準検出手段
は、前記音信号の振幅のプラス側又はマイナス側で強く
ピークの表れるいずれか一方側の波形に注目してピーク
位置の検出を行い、そのピーク位置を仮周期基準として
検出するものであってよい。このような仮候補位置毎の
ピッチ検出（仮周期測定）によって、入力音信号のラフ
な波形周期測定を行うことができ、それに基づくピッチ
データ列を時系列的に得ることを容易に行えるので、有
利である。また、入力音信号の振幅のプラス側又はマイ
ナス側で強くピークの表れるいずれか一方側の波形に注
目してピーク位置の検出を行い、そのピーク位置を仮周
期基準として検出するようにしたことにより、音信号の
振幅の正負レベルに片寄りがあるような場合でも、すな
わち、音信号の振れ方がその振幅のプラス側又はマイナ
ス側のいずれか一方に強く現れた場合でも、それに対応
して適切な仮周期検出を行うことができる。

【００１６】上記請求項４乃至６のいずれかに記載の音
信号分析装置の一実施態様として、前記第１のピッチ検
出手段は、前記入力手段により入力された前記音信号に
関して周期基準となる仮候補位置の複数を検出する仮周
期基準検出手段と、検出された前記仮候補位置に基づい
て前記仮候補位置毎に前記音信号のピッチをそれぞれ検
出し、検出したピッチのデータ列を生成するピッチデー
タ列生成手段とを含んでおり、前記ピッチデータ列生成
手段は、前記仮候補位置毎に求められる前記音信号のピ
ッチデータを補間処理することによって、前記ピッチデ
ータ列を生成するようになっていてよい。この場合も、
このような仮候補位置毎のピッチ検出（仮周期測定）に
よって、入力音信号のラフな波形周期測定を行うことが
でき、それに基づくピッチデータ列を時系列的に得るこ
とを容易に行えるので、有利である。また、ピッチデー
タ列生成手段では、前記仮候補位置毎に求められる前記
音信号のピッチデータを補間処理することによってより
細かなピッチデータ列を生成するので、これに基づき、
仮候補位置と仮候補位置との間でより細かく時変動する
フィルタ処理を施すことができ、分析精度を向上させる
ことができる。

【００１７】上記請求項５又は６に記載の音信号分析装
置の一実施態様として、前記分析手段は、前記フィルタ
処理後の音信号に関してその周期基準となる候補位置の
複数を検出する周期基準位置検出手段と、前記検出され
た複数の候補位置に対応して区切られる該音信号の複数
の区間について、各隣接する区間同士の波形の一致度合
いを判定する手段とを含んでおり、前記周期基準検出手
段は、前記音信号の振幅のプラス側又はマイナス側で強
くピークの表れるいずれか一方側の波形に注目してピー
ク位置の検出を行い、そのピーク位置を周期基準として
検出するようにしたものであってよい。これにより、分
析手段では、波形周期に対応する候補位置毎に区切られ
た区間同士で波形比較を行うことができるので、波形一
致度合いの判定処理を容易かつ正確に行うことができる
ものとなるので、有利である。また、音信号の振幅のプ
ラス側又はマイナス側で強くピークの表れるいずれか一
方側の波形に注目してピーク位置の検出を行い、そのピ
ーク位置を周期基準として検出するようにしたことによ
り、音信号の振幅の正負レベルに片寄りがあるような場
合でも、すなわち、音信号の振れ方がその振幅のプラス
側又はマイナス側のいずれか一方に強く現れた場合で
も、それに対応して適切な周期検出を行うことができ
る。

【００１８】上記請求項５又は６に記載の音信号分析装
置の一実施態様として、前記分析手段は、前記フィルタ
処理後の音信号に関してその周期基準となる候補位置の
複数を検出する周期基準位置検出手段と、前記検出され
た複数の候補位置に対応して区切られる該音信号の複数
の区間について、各隣接する区間同士の波形の一致度合
いを判定する手段とを含んでおり、前記周期基準検出手
段は、前記フィルタ処理手段による時変動フィルタ処理
後の音信号波形の振幅のプラス側又はマイナス側で強く
ピークの表れるいずれか一方側の波形に注目し、前記時
変動フィルタ処理に用いられたカットオフ周波数に対応
する周期で前記音信号波形を区切り、その区切られた区
間内で最大となるピーク位置を周期基準として検出する
ようにしたものであってよい。この場合も、分析手段で
は、波形周期に対応する候補位置毎に区切られた区間同
士で波形比較を行うことができるので、波形一致度合い
の判定処理を容易かつ正確に行うことができるものとな
るので、有利である。また、前記フィルタ処理手段によ
る時変動フィルタ処理後の音信号波形の振幅のプラス側
又はマイナス側で強くピークの表れるいずれか一方側の
波形に注目し、前記時変動フィルタ処理に用いられたカ
ットオフ周波数の周期で前記音信号波形を区切り、その
区切られた区間内で最大となるピーク位置を周期基準と
して検出するようにしているので、区切り、その中でピ
ーク位置を検出しているので、短い周期で発生するよう
なピークを誤って検出するようなことがなくり、ピーク
位置の検出精度が向上し、結果的に音信号の分析精度が
向上する。

【００１９】上記請求項４乃至６のいずれかに記載の音
信号分析装置の一実施態様として、前記入力手段から入
力した前記音信号の中から該信号の状態が安定している
区間を検出する安定区間検出手段を更に具え、前記第１
ピッチ検出手段では、前記安定区間検出手段によって検
出された安定区間における前記音信号に関してピッチの
検出を行うようにしてもよい。このように、入力音信号
から安定区間を検出し、この安定区間を対象として前記
第１ピッチ検出手段によるピッチ検出処理を行うことに
より、第１ピッチ検出手段によるピッチ検出処理を迅速
に行うことができ、全体として音信号の分析処理を高速
かつ正確に行うことができるようになる。

【００２０】上記請求項６に記載の音信号分析装置の一
実施態様として、前記第２区間検出手段は、前記第１の
区間内において前記第１区間検出手段によって検出され
た一致度の最も高い波形を基準にその前後における複数
の各波形との間で順次比較誤差を演算し、その比較誤差
が所定値以下となる連続する複数波形からなる部分を音
色区間として検出し、前記第１の区間内の前記音色区間
以外の残りの部分の長さが所定長以上の場合には、その
残りの部分についても同様にして前記音色区間を検出
し、こうして検出された各音色区間以外の残りの前記第
１の区間の部分の長さが所定長以下になるまで、前記音
色区間の検出を行い、検出された１又は複数の音色区間
を前記第２の区間とするようにしてもよい。第１の区間
内に複数の音色区間が存在する場合、最初に検出された
音色区間以外の残りの第１の区間の長さが所定長以上で
ある場合には、その残りの第１の区間内に別の音色区間
が存在するものとして、音色区間の更なる検出を行い、
こうして検出したすべての音色区間を、波形形状の安定
した第２の区間として検出することにより、正確な検出
が行える。

【００２１】出願時の請求項７に記載の本発明に係る音
信号分析装置は、任意の音信号を入力するための入力手
段と、所定のカットオフ周波数を最大周波数及び最小周
波数とするバンドパスフィルタ処理を前記入力手段から
入力する前記音信号に施す第１フィルタ処理手段と、前
記第１フィルタ処理手段から出力される前記音信号に対
して周期基準となる第１候補位置の複数を検出する第１
周期基準検出手段と前記第１周期基準検出手段によって
検出された前記第１候補位置に基づいて前記音信号の最
大周波数及び最小周波数を検出する周波数帯検出手段
と、この周波数帯検出手段によって検出された最大周波
数及び最小周波数をカットオフ周波数とするバンドフィ
ルタ処理を、前記入力手段から入力する前記音信号に施
す第２フィルタ処理手段と、前記第２フィルタ処理手段
から出力される前記音信号に対して周期基準となる候補
位置の複数を検出する第２周期基準検出手段と、前記第
２周期基準検出手段によって検出された前記候補位置毎
に前記音信号のピッチをそれぞれ検出するピッチ検出手
段とを具えたものである。これによれば、フィルタ処理
を２度行ってから周期候補位置を検出するので、正確な
ピッチ検出が行える。

【００２２】出願時の請求項８に記載の本発明に係る音
信号分析装置は、任意の音信号を入力するための入力手
段と、前記音信号に所定の周波数帯域のフィルタ処理を
施すフィルタ手段と、前記フィルタ手段によるフィルタ
リング処理後の前記音信号のピーク位置をそれぞれ検出
するピーク位置検出手段と、このピーク位置検出手段に
よって検出された任意の２つのピーク位置間で前記音信
号の波形を区切ることにより得られる多様な区間のう
ち、前記フィルタの通過帯域による制限に見合った時間
長の区間について、隣合う２つの区間の対を可能な数だ
け選定し、選定された各対における２区間の波形の一致
度をそれぞれ判定し、その一致度の最も高い１つの対を
同波形区間として検出する区間検出手段と、前記区間検
出手段によって検出された同波形区間に基づいて音信号
分析用の定常区間を検出する定常区間検出手段とを具え
たものである。音信号における波形のピーク位置の出方
は多様であり、隣接するピーク位置の間隔が必ずしも波
形周期に対応しているとは限らない。従って、どのピー
ク位置の対が波形周期に対応しているのかを区間検出手
段によって適切に判定する必要がある。そのために、音
信号をフィルタに通すことにより、その通過帯域に対応
する周期よりも長い時間間隔のピーク位置の対は、波形
周期に対応しているピーク位置の対の候補から除外する
ことができる。そのような除外によって、区間検出手段
では、波形周期に対応しているピーク位置の対、つまり
同波形区間、を効率的に検出することができる。従っ
て、音信号分析処理の効率化に貢献する。

【００２３】出願時の請求項９に記載の本発明に係る音
信号分析装置は、任意の音信号を入力するための入力手
段と、前記入力された音信号のピーク位置をそれぞれ検
出するピーク位置検出手段と、このピーク位置検出手段
によって検出された任意の２つのピーク位置間で前記音
信号の波形を区切ることにより得られる多様な区間のう
ち、隣合う任意の２つの区間の波形の一致度をそれぞれ
判定し、その一致度の高い区間同士を接続して第１の同
波形区間群を検出する第１区間検出手段と、前記第１の
同波形区間群の中の開始区間と最終区間を比較の対象区
間として、前記第１の同波形区間群の前後に隣接する区
間のそれぞれについて波形の一致度を算出し、算出され
た一致度に基づいて前記第１の同波形区間群をその前後
に拡張し、これを第２の同波形区間群として検出する第
２区間検出手段と、前記第２区間検出手段によって検出
された第２の同波形区間群に基づいて音信号分析用の定
常区間を検出する定常区間検出手段とを具えたものであ
る。この構成は、第１区間検出手段によって検出された
第１の同波形区間群を第２区間検出手段によってその前
後に拡張することにより、音信号分析用の定常区間を検
出するようにしたことを特徴としている。すなわち、一
致度を低く設定すると同波形区間が広くなりすぎて定常
区間の検出が困難となる。かといって、一致度を高く設
定すると同波形区間がまばらになってしまう。そこで、
第１区間検出手段の一致度を高めに設定しておいて、一
旦、第１の同波形区間群を検出し、そして、第２区間検
出手段でその第１の同波形区間群の前後に区間を拡張す
ることによって、同波形区間の検出を効率的に行えるよ
うにしたものである。

【００２４】上記請求項９に記載の音信号分析装置の一
実施態様として、前記第２区間検出手段によって検出さ
れた第２の同波形区間群の中の隣接するもの同士の間に
いずれにも属さないすき間区間が存在する場合に、前側
の第２の同波形区間群の最終区間とそれに隣接する前記
すき間区間との一致度及び後側の第２の同波形区間群の
開始区間とそれに隣接する前記すき間区間との一致度を
それぞれ求めて、その一致度の高い方を前側又は後側の
第２の同波形区間群に組み込むようにしてもよい。第２
区間検出手段によって拡張された結果、第２の同波形区
間群の間にいずれにも属さない区間が存在する場合に
は、それをいずれか一方の同波形区間群に組み込むよう
にしている。なお、組み込み方法にはいろいろあり、前
側の第２の同波形区間群の最終区間及び後側の第２の同
波形区間群の開始区間を基準に順番に一致度を比較して
組み込んでもよいし、組み込まれた区間を最終区間又は
開始区間として同様の処理を行ってもよい。また、一致
度に限界値を設け、あまり一致度があまりにも低すぎる
場合にはその区間はどちらにも組み込まないようにして
もよい。

【００２５】出願時の請求項１２に記載の本発明に係る
音信号分析装置は、任意の音信号を入力するための入力
手段と、前記入力手段から入力する前記音信号に関して
所定区間毎に前記音信号のピッチをそれぞれ検出し、検
出したピッチのデータ列を生成するピッチ検出手段と、
前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
に応じて通過帯域が時変動制御されるフィルタ処理を、
前記入力された音信号に施す第１フィルタ処理手段と、
前記第１フィルタ処理手段から出力される前記音信号に
関して周期基準となる候補位置の複数を検出する周期基
準位置検出手段と、前記ピッチデータ列における各ピッ
チに対応する周波数及びその所定整数倍の周波数に応じ
て通過帯域が時変動制御されるフィルタ処理を前記入力
された前記音信号に施す第２フィルタ処理手段と、検出
された前記候補位置に対応して前記第２フィルタ処理手
段から出力される前記音信号を区切ることにより得られ
る複数の区間の波形の一致度を判定し、一致度の高い区
間を同波形区間として検出する区間検出手段と、前記区
間検出手段によって検出された同波形区間に基づいて前
記音信号のピッチを分析するピッチ分析手段とを具えた
ものである。

【００２６】ピッチ検出手段と第１フィルタ処理手段と
によって、入力音信号のピッチ傾向に応じた時変動フィ
ルタ処理を該音信号に対して施し、これにより、該音信
号のできるだけ基本波波形成分が取り出されるようにで
きるだけ正弦波に近い形に波形整形することができる。
従って、この第１フィルタ処理済み音信号波形を対象と
して、周期基準位置検出手段によって行われる、入力音
信号に関する周期基準となる候補位置の検出処理は、該
入力音信号の波形周期にできるだけ正確に対応して行わ
れることとなる。よって、区間検出手段における区間の
区切りが正確に行える。一方、第２フィルタ処理手段で
は、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周
波数及びその所定整数倍の周波数に応じて通過帯域が時
変動制御されるフィルタ処理を、前記入力された前記音
信号に施すので、この第２フィルタ処理済みの音信号波
形は、基本波成分のみならず、適度な倍音成分をも含ん
でおり、入力音信号の時変動する波形形状の特徴を適度
に維持している（しかし複雑な成分はフィルタリングに
よって除去しているので、比較処理に適した比較的シン
プルな波形となっている）ものである。よって、区間検
出手段では、比較的正確な波形周期に対応する区間で区
切られたところの、比較的正確な波形形状を維持した、
しかし、比較処理に適した比較的シンプルに整形された
音信号波形を、各区間毎に比較し、その一致度を判定す
るので、波形一致度の判定処理がし易くしかも精度がよ
い、という優れた効果を奏する。すなわち、ピッチ分析
の対象とする区間（同波形区間）の検出をより高精度に
行えるようになり、音信号分析の精度が向上する。

【００２７】出願時の請求項１３に記載の本発明に係る
音信号分析装置は、任意の音信号の連続するサンプル振
幅値を提供する提供手段と、前記提供された連続するサ
ンプル振幅値に対して所定の特性の第１のフィルタ処理
を施す第１フィルタ処理手段と、前記第１のフィルタ処
理が施された前記連続するサンプル振幅値に基づいて第
２のフィルタ処理用の制御周波数データを作成する制御
データ作成手段と、前記作成された制御周波数データに
基づく特性の第２のフィルタ処理を、前記提供手段によ
って提供される前記連続するサンプル振幅値に対して施
す第２フィルタ処理手段と、前記第２のフィルタ処理が
施された前記連続するサンプル振幅値に基づいて前記音
信号のピッチを検出するピッチ検出手段とを具えたもの
である。このように、２段構成のフィルタ処理手段によ
って入力音信号を整形することにより、ピッチ検出を行
い易い状態とすることができ、分析の精度を向上させる
ことができる。

【００２８】出願時の請求項１０に記載の本発明に係る
音信号分析装置は、任意の音信号を入力するための入力
手段と、前記入力手段から入力する前記音信号に関して
所定区間毎に前記音信号のピッチをそれぞれ検出し、検
出したピッチのデータ列を生成するピッチ検出手段と、
前記ピッチデータ列における相前後するピッチ同士の差
分を、音程のセント値に基づく相対値にそれぞれ変換す
る相対値変換手段と、前記相対値変換手段によって得ら
れた相対値の動的平均を基にして、動的基準値を算出す
る動的基準算出手段と、前記相対値変換手段によって得
られた相対値と前記動的基準算出手段によって算出され
た動的基準値とを比較して、音信号分析用の定常区間を
検出する定常区間検出手段とを具えたものである。

【００２９】ピッチデータ列における相前後するピッチ
同士の差分を、音程のセント値に基づく相対値にそれぞ
れ変換し、この相対値の動的平均に基づいて動的基準値
（動的ボーダ）を算出し、動的基準値と該相対値とを比
較して、定常区間を検出するようにしている。動的平均
とは、所定の平均開始時点から現時点までの前記各ピッ
チの相対値の累計平均であり、いわば現時点までのピッ
チの相対値の積分的平均値である。この動的平均が動的
基準値すなわち動的ボーダとして使用される。動的ボー
ダは、動的な（つまり時変動する）境界値若しくは基準
値のことである。このように、セント値に基づく相対値
の動的平均によって動的基準値（動的ボーダ）を作成す
ることにより、ピッチ安定区間検出のためのノーマライ
ズされた比較基準データ（つまり動的ボーダ）を得るこ
とができ、検出精度を向上させることができる。例えば
隣接するピッチの音程差つまり相対値が「０」であれ
ば、それらのピッチは同一ピッチであり、同じピッチの
音が連続していることがわかる。また、例えば、相対値
の「１」が半音の音程に対応するものと条件設定した場
合、例えば隣接するピッチの音程差つまり相対値が
「１」であれば、それらのピッチは半音相違しているの
で、完全に別の音であることがわかる。実際には、それ
ほど単純ではなく、同じ音が連続している場合であって
も、ピッチが適宜変動する。動的ボーダは、そのように
適宜時変動する音のピッチにおいて安定している部分を
検出するための判定基準値として用いられる。これによ
って、ピッチが安定な部分から急に不安定になった場合
には、その部分を定常区間の区切りだと検出することが
でき、一方、ピッチが不安定な部分でピッチが多少変動
した場合でも、その変動した箇所を定常区間の区切りで
はないと判断することができ、より人間の耳に近い感覚
で定常区間の検出を行うことができるようになる。

【００３０】入力された音信号の前記第２の区間または
前記定常区間を、上述した様々な手法のいずれか１また
はそれらの複数の組合せを用いて、検出したら、それら
の検出した第２の区間または定常区間を対象にしてノー
ト分析処理を行う。すなわち、本発明に係る音信号分析
装置は、前記検出された音信号分析用の前記第２の区間
又は前記定常区間において、前記音信号のピッチを分析
し、該音信号のノートを決定するノート分析手段を更に
具えていてよい。

【００３１】出願時の請求項１４に記載の本発明に係る
音信号分析装置は、任意の音信号を入力するための入力
手段と、前記入力手段から入力する前記音信号に関して
所定区間毎に前記音信号のピッチをそれぞれ検出し、検
出したピッチのデータ列を生成するピッチ検出手段と、
前記ピッチデータ列における相前後するピッチ同士の差
分を、音程のセント値に基づく相対値にそれぞれ変換す
る相対値変換手段と、前記相対値変換手段によって得ら
れた相対値の動的平均を基にして、動的基準値を算出す
る動的基準算出手段と、前記相対値変換手段によって得
られた相対値と前記動的基準算出手段によって算出され
た動的基準値とを比較して、ピッチ分析用の定常区間を
検出する定常区間決定手段と、前記定常区間内における
前記相対値の静的平均に基づき、静的基準値を算出する
静的基準算出手段と、前記静的基準値と前記定常区間内
における前記相対値とを比較して、前記定常区間の代表
周波数を算出するための音高決定区間を検出する音高決
定区間検出手段と、前記検出された音高決定区間内にお
ける前記ピッチデータ列に基づいて前記定常区間の代表
周波数を算出する周波数算出手段とを具えたものであ
る。

【００３２】静的平均は、１つの定常区間内における前
記相対値の全ての単純な相加平均値であり、その定常区
間に関して一定の値である。この静的平均が静的基準値
（静的ボーダ）として使用される。静的基準値（静的ボ
ーダ）は、その定常区間については時変動しない、静的
な境界値（つまり比較基準値）である。音高決定区間検
出手段では、例えば、前記相対値が静的ボーダ以下であ
れば、その相対値に関わるピッチが最も安定した区間に
属しているものと判定し、この最も安定した区間を音高
決定区間とする。このように、この発明では、定常区間
の代表周波数すなわちピッチを算出する場合に、定常区
間内の全ての波形に基づいて算出するのではなく、静的
ボーダに応じて定常区間の中で最も安定した区間すなわ
ち音高決定区間内におけるピッチデータに基づいてその
定常区間の代表周波数を算出するようにしている。これ
によって、その定常区間の代表周波数を高精度に算出す
ることができる。

【００３３】上記動的基準値算出手段は、前記相対値の
動的平均に対して、所定値を乗算した値、または所定値
を加算した値、又は所定値を乗算しかつその積に所定値
を加算した値、のいずれかを、前記動的ボーダとして算
出するようにしたものであってよい。

【００３４】上述した各手法によって検出された定常区
間が、全て有効な音符に相当しているとは限らず、その
中には、無効なものもあり得る。無効な定常区間を判定
するために、本発明によれば、所定の音符長（例えば許
容される最小音符長）に対応する時間間隔で分割された
グリッドを、有利に使用することができる。すなわち、
本発明の音信号分析装置は、前記決定された前記各定常
区間を、その時系列に従って、所定の音符長に対応する
時間間隔で分割されたグリッド上にそれぞれ配置し、各
定常区間の開始端部に最も近い１つのグリッド位置を各
定常区間に対してそれぞれ割り当て、その結果同じグリ
ッド位置に複数の定常区間が割り当てられた場合には最
も時間長の長い１つの定常区間を有効なものとして選択
する手段を更に具えていてよい。同様に、出願時の請求
項１５に記載の本発明の音信号分析装置は、１又は複数
の音符の時系列的連なりからなる任意の音信号を入力す
るための入力手段と、前記入力された音信号の中から１
つ１つの音符に相当すると推量される区間をそれぞれ検
出する区間検出手段と、前記検出された区間を、その時
系列に従って、所定の音符長に対応する時間間隔で分割
されたグリッド上にそれぞれ配置し、各定常区間の開始
又は終了端部のうち所定の一方の端部に最も近い１つの
グリッド位置を各定常区間に対してそれぞれ割り当て、
その結果同じグリッド位置に複数の定常区間が割り当て
られた場合には最も時間長の長い１つの定常区間を有効
な音符として選択する手段とを具備したものである。

【００３５】更に、本発明によれば、隣接する区間同士
の波形の一致度を演算し、この一致度が所定値よりも大
きい部分を有声区間として検出し、検出された有声区間
内の一致度の高い区間の波形を基準にして、その両側の
区間の波形との間で順次一致度を演算し、その一致度に
基づいて定常区間を検出し、この定常区間について音信
号のピッチ等を分析／検出するようにしてもよい。有声
区間内で一致度の高い区間は音声の母音の基準となるの
で、それを基準に求められた一致度によって母音の変化
を検出できる。このように検出された定常区間を母音、
すなわち１つの音符として認識するとよい。すでに説明
した本発明の各構成において、波形の一致度の高い区
間、すなわち、同波形区間として判定された区間は、母
音区間つまり、１つの音符のかたまりとして認識し、分
析処理すことができる。

【００３６】更に、本発明においては、上述した各構成
すなわち発明は、音声分析装置の装置発明として構成す
ることができるのみならず、音声分析方法の方法発明と
して構成することができる。また、本発明の実施は、コ
ンピュータプログラムの形態で実施することができ、そ
のようなコンピュータプログラムを記憶した記録媒体の
形態で本発明を実施することもできるし、それも本出願
における本発明の範囲に含まれる。

【００３７】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の形態を添
付図面に従って詳細に説明する。図２はこの発明に係る
楽音情報分析装置及び演奏情報発生装置を内蔵した電子
楽器の構成を示すハードブロック図である。電子楽器
は、マイクロプロセッサユニット（ＣＰＵ）１、プログ
ラムメモリ２及びワーキングメモリ３からなるマイクロ
コンピュータによって制御される。ＣＰＵ１は、この電
子楽器全体の動作を制御するものである。このＣＰＵ１
に対して、データ及びアドレスバス１Ｅを介してプログ
ラムメモリ２、ワーキングメモリ３、演奏データメモリ
４、押鍵検出回路５、マイクインターフェイス６、スイ
ッチ検出回路７、表示回路８及び音源回路９がそれぞれ
接続されている。

【００３８】プログラムメモリ２はＣＰＵ１の各種プロ
グラム（システムプログラムや動作プログラムなど）、
各種データ等を格納するものであり、リードオンリーメ
モリ（ＲＯＭ）で構成されている。ワーキングメモリ３
は、演奏情報やＣＰＵ１がプログラムを実行する際に発
生する各種データを一時的に記憶するものであり、ラン
ダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）の所定のアドレス領域が
それぞれ割り当てられ、レジスタ、フラグ、バッファ、
テーブル等などとして利用される。演奏データメモリ４
は、マイク等からの入力音に基づいて発生された演奏情
報（ＭＩＤＩデータ）などを記憶するものである。ま
た、ＣＰＵ１には、ハードディスク装置１Ｈなどを接続
して、そこに自動演奏データやコード進行データ等の各
種データを記憶していてもよく、更に、前記動作プログ
ラムを記憶するようにしてもよい。また、前記ＲＯＭ２
に動作プログラムを記憶せずに、ハードディスク装置１
Ｈにこれらの動作プログラムを記憶させておき、それを
ＲＡＭ３に読み込むことにより、ＲＯＭ２に動作プログ
ラムを記憶したときと同様の動作をＣＰＵ１に行わせる
ことができる。このようにすると、動作プログラムの追
加やバージョンアップ等が容易に行える。また、着脱自
在な外部記憶媒体１Ｇ、例えばＣＤ−ＲＯＭ等、を設け
てもよい。この外部記憶媒体１Ｇ例えばＣＤ−ＲＯＭに
は、各種データ及び任意の動作プログラムを記憶してい
てもよい。このＣＤ−ＲＯＭに記憶されている動作プロ
グラムや各種データは、ＣＤ−ＲＯＭドライブ（図示せ
ず）によって、読み出され、ハードディスク装置１Ｈに
転送記憶させることができる。これにより、動作プログ
ラムの新規のインストールやバージョンアップを容易に
行うことができる。

【００３９】なお、通信インターフェイス１Ｆをデータ
及びアドレスバス１Ｅに接続し、この通信インターフェ
イス１Ｆを介してＬＡＮ（ローカルエリアネットワー
ク）やインターネットなどの種々の通信ネットワーク上
に接続可能とし、他のサーバコンピュータとの間でデー
タのやりとりを行うようにしてもよい。これにより、ハ
ードディスク装置１Ｈ内に動作プログラムや各種データ
が記憶されていないような場合には、サーバコンピュー
タからその動作プログラムや各種データをダウンロード
することができる。この場合、クライアントとなる楽音
生成装置である電子楽器から、通信インターフェイス及
び通信ネットワークを介してサーバコンピュータに動作
プログラムや各種データのダウンロードを要求するコマ
ンドを送信する。サーバコンピュータは、このコマンド
に応じて、所定の動作プログラムやデータを、通信ネッ
トワークを介して電子楽器１に送信する。電子楽器で
は、通信インターフェイスを介してこれらの動作プログ
ラムやデータを受信して、ハードディスク装置にこれら
を蓄積する。これによって、動作プログラム及び各種デ
ータのダウンロードが完了する。

【００４０】鍵盤１０は、発音すべき楽音の音高を選択
するための複数の鍵を備えており、各鍵に対応してキー
スイッチを有しており、また必要に応じて押鍵速度検出
装置や押圧力検出装置等のタッチ検出手段を有してい
る。押鍵検出回路５は、発生すべき楽音の音高を指定す
る鍵盤１０のそれぞれの鍵に対応して設けられた複数の
キースイッチからなる回路を含んで構成されており、新
たな鍵が押圧されたときはキーオンイベントを出力し、
鍵が新たに離鍵されたときはキーオフイベントを出力す
る。また、鍵押し下げ時の押鍵操作速度又は押圧力等を
判別してタッチデータを生成する処理を行い、生成した
タッチデータをベロシティデータとして出力する。この
ようにキーオン、キーオフイベント及びベロシティなど
のデータはＭＩＤＩ規格に準拠したデータ（以下「ＭＩ
ＤＩデータ」とする）で表現されておりキーコードと割
当てチャンネルを示すデータも含んでいる。マイクロフ
ォン１Ａは、音声信号や楽器音を電圧信号に変換して、
マイクインターフェイス６に出力する。マイクインター
フェイス６は、マイクロフォン１Ａからのアナログの電
圧信号をディジタル信号に変換してデータ及びアドレス
バス１Ｅを介してＣＰＵ１に出力する。

【００４１】テンキー＆各種スイッチ１Ｂは、数値デー
タ入力用のテンキーや文字データ入力用のキーボード、
音符化処理（音信号分析処理及び演奏情報発生処理）の
スタート／ストップスイッチなどの各種の操作子を含ん
で構成される。なお、この他にも音高、音色、効果等を
選択・設定・制御するための各種操作子を含むが、その
詳細については公知なので説明を省略する。スイッチ検
出回路７は、テンキー＆各種スイッチ１Ｂの各操作子の
操作状態を検出し、その操作状態に応じたスイッチ情報
をデータ及びアドレスバス１Ｅを介してＣＰＵ１に出力
する。表示回路８はＣＰＵ１の制御状態、設定データの
内容等の各種の情報をディスプレイ１Ｃに表示するもの
である。ディスプレイ１Ｃは液晶表示パネル（ＬＣＤ）
やＣＲＴ等から構成され、表示回路８によってその表示
動作を制御されるようになっている。このテンキー＆各
種スイッチ１Ｂ、並びにディスプレイ１ＣによってＧＵ
Ｉ（ＧｒａｐｈｉｃａｌＵｓｅｒＩｎｔｅｒｆａｃ
ｅ）が構成される。

【００４２】音源回路９は、複数チャンネルで楽音信号
の同時発生が可能であり、データ及びアドレスバス１Ｅ
を経由して与えられた楽音トラック上のＭＩＤＩデータ
を入力し、このデータに基づいた楽音信号を生成し、そ
れをサウンドシステム１Ｄに出力する。音源回路９にお
いて複数チャンネルで楽音信号を同時に発音させる構成
としては、１つの回路を時分割で使用することによって
複数の発音チャンネルを形成するようなものや、１つの
発音チャンネルが１つの回路で構成されるような形式の
ものであってもよい。また、音源回路９における楽音信
号発生方式はいかなるものを用いてもよい。例えば、発
生すべき楽音の音高に対応して変化するアドレスデータ
に応じて波形メモリに記憶した楽音波形サンプル値デー
タを順次読み出すメモリ読み出し方式（波形メモリ方
式）、又は上記アドレスデータを位相角パラメータデー
タとして所定の周波数変調演算を実行して楽音波形サン
プル値データを求めるＦＭ方式、あるいは上記アドレス
データを位相角パラメータデータとして所定の振幅変調
演算を実行して楽音波形サンプル値データを求めるＡＭ
方式等の公知の方式を適宜採用してもよい。また、これ
らの方式以外にも、自然楽器の発音原理を模したアルゴ
リズムにより楽音波形を合成する物理モデル方式、基本
波に複数の高調波を加算することで楽音波形を合成する
高調波合成方式、特定のスペクトル分布を有するフォル
マント波形を用いて楽音波形を合成するフォルマント合
成方式、ＶＣＯ、ＶＣＦ及びＶＣＡを用いたアナログシ
ンセサイザ方式等を採用してもよい。また、専用のハー
ドウェアを用いて音源回路を構成するものに限らず、Ｄ
ＳＰとマイクロプログラムを用いて音源回路を構成する
ようにしてもよいし、ＣＰＵとソフトウェアのプログラ
ムで音源回路を構成するようにしてもよい。音源回路９
から発生された楽音信号は、アンプ及びスピーカからな
るサウンドシステム１Ｄを介して発音される。

【００４３】次に、この発明に係る電子楽器が音信号分
析装置及び演奏情報発生装置として動作する場合の一例
を説明する。図１は図２の電子楽器が演奏情報発生装置
として動作する際のメインフローを示す図である。メイ
ンフローは次のようなステップで順番に実行される。ステップ１１：まず、初期設定処理を行い、図２のワー
キングメモリ３内の各レジスタ及びフラグなどに初期値
を設定したりする。このとき、テンキー＆各種スイッチ
１Ｂ上の音符化処理スタートスイッチがオン操作された
場合に、ステップ１２〜ステップ１８までの一連の処理
を行う。

【００４４】ステップ１２：このステップは音符化処理
スタートスイッチのオン操作有りと判定された場合に行
われるものであり、ここでは、そのオン操作に対応し
て、マイクインターフェイス６を介してマイクロフォン
１Ａから入力される音声信号や楽器音の電圧波形を所定
周期（例えば４４．１ｋＨｚ）でサンプリング処理し、
それをディジタルサンプル信号としてワーキングメモリ
３内の所定領域に記憶する。このサンプリング処理は従
来の公知の方法で行うので、ここでは詳細は省略する。
ステップ１３からステップ１６までが音符化処理スター
トスイッチのオン操作に対応した音符化処理である。こ
の音符化処理ではサンプリングされた音声信号や楽器音
のディジタルサンプル信号を種々分析してそれを音高列
すなわち楽譜表示可能なＭＩＤＩデータに変換する。ステップ１３：ステップ１２の音声サンプリング処理の
結果得られたディジタルサンプル信号に基づいて音楽的
な音が存在する区間すなわち有効区間がどこにあるのか
を検出するための有効区間検出処理を行う。この有効区
間検出処理の詳細については後述する。ステップ１４：ステップ１３の有効区間検出処理の結
果、検出された各有効区間をさらにレベルの安定してい
る安定区間に細分化するための安定区間検出処理を行
う。この安定区間検出処理の詳細についは後述する。ステップ１５：ステップ１４の安定区間検出処理の結
果、検出された各安定区間内に存在する音楽的な音の定
常部分（１つの音符に相当する部分）を検出する定常区
間検出処理を行う。この定常区間検出処理の詳細につい
は後述する。ステップ１６：ステップ１３〜ステップ１５の処理の結
果、得られた各定常区間毎に最も最適な音符を割り当て
る音高列決定処理を行う。すなわち、このステップでは
ＭＩＤＩデータを発生する。この音高列決定処理の詳細
については後述する。ステップ１７：ステップ１６の処理によって発生された
ＭＩＤＩデータに基づいて楽譜を作成する楽譜作成処理
を行う。この楽譜作成処理は従来の技術によって容易に
実現可能なので詳細は省略する。ステップ１８：ステップ１６の処理によって発生された
ＭＩＤＩデータに基づいた自動演奏処理を行う。この自
動演奏処理についても従来の技術によって容易に実現可
能なので詳細は省略する。

【００４５】図３は図１のステップ１３の有効区間検出
処理の詳細を示す図である。以下、ステップ１２によっ
て求められたディジタルサンプル信号からどのようにし
て有効区間が検出されるのか、この有効区間検出処理の
動作を図７及び図８を用いて説明する。ステップ３１：ステップ１２によって求められたディジ
タルサンプル信号に基づいて平均音圧レベルを算出す
る。図７は、サンプリング周波数４４．１ｋＨｚでサン
プリングされた音声信号すなわちディジタルサンプル信
号の波形値の一例を示す図である。図７では、約２０ポ
イント分の波形値が示されている。ステップ３１では、
所定のサンプル数（例えば、１０ｍｓｅｃ相当の時間に
対応するサンプル数）にわたるサンプル振幅値の平均を
求め、それを平均音圧レベルとする。従って、サンプリ
ング周期４４．１ｋＨｚの場合においては、この所定サ
ンプル数は『４４１個』であり、あるサンプルポイント
の平均値は、そのポイントを最終ポイントとする１０ｍ
ｓｅｃ分前の各ポイントの合計値、すなわち最終ポイン
トから４４１ポイント分前の波形値の合計を４４１で除
した値となる。なお、０ポイントから４４０ポイントま
では、４４１ポイント分の波形値が存在しないので、０
ポイントからその該当ポイントまでの波形値の平均をそ
のポイントの平均値とする。こうして、時系列的な平均
音圧レベル情報が各サンプルタイミング毎に得られる。

【００４６】図７では、説明の便宜上１５ポイント分の
波形値の平均値を平均音圧レベルとして算出する場合を
図示している。従って、最初の１５ポイントまではそれ
までの波形値の合計値をそのポイント数で除する形にな
っている。また、波形値の合計は、その絶対値を合計す
ることによって求める。図８（Ａ）はこのようにして求
められた平均音圧レベルの値を、サンプリングポイント
を横軸とした場合をグラフ化して示したものである。以
下、図８（Ａ）の平均音圧レベルによって形成される曲
線を平均音圧レベルカーブと称する。なお、図７のよう
に１５ポイント毎に平均音圧レベルを求める場合には、
カットオフ周波数１０Ｈｚ程度のローパスフィルタを掛
けて、レベル変動を滑らかにしている。従って、実際に
４４１ポイント分の波形値の平均を取る場合には、カッ
トオフ周波数８０〜１００Ｈｚ程度のローパスフィルタ
を掛けて、そのレベル変動を滑らかにするのが望まし
い。また、ここでは、あるサンプリングポイントの平均
値を求めるのに、そのポイントより前の所定数のポイン
トの波形値を合計して平均音圧レベルを求める場合につ
いて説明したが、あるサンプリングポイントを中心とし
て前後に所定数のポイントの波形値を合計してもよい
し、サンプリングポイントから後に所定数のポイントの
波形値を合計してもよい。

【００４７】ステップ３２：前記ステップ３１で求めら
れた図８（Ａ）のような平均音圧レベルカーブを、所定
のしきい値に基づいて有効区間又は無効区間にそれぞれ
分類する。この処理では、しきい値として、その平均音
圧レベルカーブの中の最大波形値の２０パーセントの値
をしきい値とする。これ以外の値をしいき値としてもよ
いことは言うまでもない。例えば、平均音圧レベルカー
ブの平均値をしきい値としたり、又はその平均値の８０
パーセントをしきい値としたり、平均音圧レベルカーブ
の最大値の半分の値をしきい値としたりしてもよい。し
きい値は図８（Ｂ）のような点線で示される。従って、
この点線（しきい値）と平均音圧レベルカーブとの交点
位置が有効区間及び無効区間の境界となり、この点線
（しきい値）よりも大きい区間が有効区間となり、小さ
い区間が無効区間となる。図８（Ｂ）では、有効区間を
○印で示し、無効区間を×印で示す。

【００４８】ステップ３３：人間が音高を認知できる必
要な最低長を０．０５ｍｓｅｃとした場合に、前記ステ
ップ３２で決定された無効区間の中からこの最低長より
も小さな無効区間を有効区間に変更する。例えば、サン
プリング周期が４４．１ｋＨｚの場合にはサンプリング
数で２２０５個以下の無効区間を有効区間に変更する。
図８（Ｂ）においては、左側から第３番目及び第５番目
の無効区間がこの短い無効区間に相当する。従って、ス
テップ３３の処理の結果、図８（Ｂ）は図８（Ｃ）のよ
うになり、有効区間が拡張される。なお、この処理にお
いて、全区間内の始まりと終わりの部分に存在する無効
区間は、短い無効区間に相当するが、短いからといって
有効区間に変更しない特別な領域として△印を用いて表
現している。

【００４９】ステップ３４：前記ステップ３３の処理の
結果、得られた有効区間及び無効区間のパターンの中か
ら０．０５ｍｓｅｃ以下の短い有効区間を無効区間に変
更する処理を行う。この処理は前記ステップ３３と同様
の処理にて行う。図８（Ｃ）においては、右端の有効区
間がこの短い有効区間に該当する。従って、ステップ３
４の処理の結果、図８（Ｃ）は図８（Ｄ）のようにな
る。図８（Ｄ）から明らかなように、有効区間は第１区
間から第４区間までの全部の４つの区間となる。なお、
区間の終わりの部分の△印は第４の有効区間とみなされ
る。ステップ３５：ステップ３４で特定された有効区間の平
均音圧レベルカーブの平均値を求め、それが所定値より
も小さい場合にその部分を無効区間とする最終的な有効
区間のチェックを行う。この平均値はその有効区間に存
在する各ポイントの平均音圧レベル値の合計をその有効
区間長で除することによって得られる。このようにして
得られた平均音圧レベルの平均値が図８（Ｄ）の各区間
の下側に示してある。第１区間は６０、第２区間は２
５、第３区間は４５、第４区間は１５である。この平均
音圧レベルの平均値がその区間の最大波形値の３０パー
セントを下回った場合は、その区間を無効区間とする。
ここでは、第２区間及び第４区間が該当するので、それ
ぞれの区間が無効区間になる。図８（Ｅ）はこのステッ
プ３５の有効区間チェック処理によって特定された有効
区間と無効区間を示す図である。

【００５０】ステップ３６：ステップ３１〜ステップ３
５までの処理によって特定された有効区間を拡張する処
理を行う。例えば、図８（Ｆ）に示すように最大波形値
の１５パーセントを拡張許可レベルとして、そこの部分
に線を引き、有効区間を特定する境界線をその拡張許可
レベルの線のところまで拡張する。すなわち、各有効区
間の端から外側に向かって平均音圧レベルカーブの上昇
下降をチェックしながら、そのカーブが拡張許可レベル
を下回ったかどうかのチェックを行いながら拡張処理を
行う。このとき、下降が上昇に反転した場合や拡張許可
レベルを下回った場合には、そこまでを有効区間とす
る。また、図８（Ｇ）は、この有効区間拡張処理の別の
例を示す図である。拡張許可レベルを最大波形値の５パ
ーセントとし、平均音圧レベルカーブの下降が終了した
位置を有効区間の末端とする。又は、上昇が始まった位
置を末端としてもいい。この拡張処理によれば、図８
（Ｆ）の場合よりも第１区間及び第３区間の拡張幅が大
きくなる。このようにして、人間が音高として認知する
ことの可能な有効区間が最終的に決定することになる。
なお、拡張許可レベルが低く、かつ、有効区間が近い距
離にある場合には、ある有効区間の末尾側の拡張位置と
次の有効区間の先頭側の拡張位置とが接近することもあ
れば、また同じ位置になることもある。また、下降が終
わる部分と上昇が始まる部分のいずれを区切りにするか
によっても境界位置が変わる。この拡張処理の結果、有
効区間同士が重複した場合には、両方の中間位置を境界
位置とすればよい。なお、図８（Ｆ）及び（Ｇ）では、
有効区間の拡張を前後に行う場合について説明したが、
前方向又は後方向のみにしてもよい。また、前後に拡張
する場合に、前方向と後方向とで拡張許可レベルを異な
らせるようにしてもよい。

【００５１】図４は図１のステップ１４の安定区間検出
処理の詳細を示す図である。以下、ステップ１３によっ
て求められた有効区間内の平均音圧レベルカーブに対し
て、レベルの安定した領域を検出するための安定区間検
出処理を行う。この安定区間検出処理の動作を図９を用
いて説明する。図９は、図８のＡ点からＢ点までの第１
の有効区間について、安定区間を検出する場合について
示してある。ステップ４１：図３で検出された有効区間内の平均音圧
レベルカーブに基づいて、その傾斜度数を算出する。こ
の処理では、図９（Ｂ）に示すように、傾斜を算出する
ための算出幅を例えば１００ポイントとし、その算出幅
のシフト量を例えば５０ポイントとして、Ａ点からＢ点
に向かって順次シフトしながら、その傾斜度数を算出す
る。Ａ点がサンプルポイント『０００』だとすると、サ
ンプルポイント『０００』と『１００』との間の傾斜を
求め、次にそれをそれぞれ５０ポイントずつシフトした
サンプルポイント『０５０』と『１５０』との間の傾斜
度数を求める。例えば、サンプルポイント『０００』の
平均音圧レベルが『３２５』で、サンプルポイント『１
００』の平均音圧レベルが『１５７６』である場合、そ
の傾斜度数は（１５７６−３２５）／１００＝１２．５
１となる。以後、サンプルポイント『１００』と『２０
０』との間、『１５０』と『２５０』との間、『２０
０』と『３００』との間のように、順番にその傾斜度数
を算出する。算出された傾斜度数の一例を図９（Ｂ）に
示す。図から明らかなように、サンプルポイント『００
０』，『１００』間の傾斜度数は１２．５１、サンプル
ポイント『０５０』，『１５０』間の傾斜度数は３２．
４２、サンプルポイント『１００』，『２００』間の傾
斜度数は２０．１２、サンプルポイント『１５０』，
『２５０』間の傾斜度数は１１．８４、サンプルポイン
ト『２００』，『３００』間の傾斜度数は５．２４、サ
ンプルポイント『２５０』，『３５０』間の傾斜度数は
４．８２、サンプルポイント『３００』，『４００』間
の傾斜度数は２．３４、サンプルポイント『３５０』，
『４５０』間の傾斜度数は３．８９、サンプルポイント
『４００』，『５００』間の傾斜度数は５．３６とな
る。これらの傾斜度数は前者のサンプルポイントにおけ
る傾斜度数として記憶されることになる。すなわち、サ
ンプルポイント『０００』の傾斜度数は１２．５１、サ
ンプルポイント『０５０』の傾斜度数は３２．４２とし
て、それぞれのサンプルポイント毎に傾斜度数が記憶さ
れる。このようにしてＡ点からＢ点までの全区間におけ
る傾斜度数を算出し、次のステップ４２の安定区間抽出
処理を行う。

【００５２】ステップ４２：前記ステップ４１で算出さ
れた傾斜度数に基づいて今度は安定区間の抽出を行う。
すなわち、各サンプルポイントにおける傾斜度数の中か
ら所定値（例えば１０）以下のものを安定部分とみな
し、この安定部分とみなされたサンプルポイントの数が
所定数以上すなわち所定時間だけ継続している場合にそ
の連続した安定部分を安定区間とする。この所定時間
は、テンポも考慮に入れて、例えば、約２０００サンプ
ルポイント程度とする。図９（Ａ）のような平均音圧レ
ベルカーブの場合は、図９（Ｃ）のようなａ，ｂ，ｃの
３ヵ所が安定区間として探索されることになる。ステップ４３：前記ステップ４２によって抽出された安
定区間の存在に基づいて人間は初めてその安定区間の開
始点付近に音符のトリガである音の開始点があることに
気付く。ここでは、その音符の開始点付近を決定するた
めに、前記ステップ４２で抽出された安定区間を拡張す
る。この安定区間を拡張する場合、すなわち音符の開始
点を決定する場合、最初の安定区間ａについては、必然
的にＡ点がその安定区間ａの音符の開始点となり、最後
の安定区間ｃについては、必然的にＢ点がその安定区間
ｃの音符の終了点となる。ところが、安定区間ａの音符
終了点、安定区間ｂの音符開始点は容易に求めることが
できない。そこで、安定区間の終了点から次の安定区間
の開始点までの間における傾斜度数の最も大きいサンプ
ルポイントをその安定区間の音符終了点及び次の安定区
間の音符開始点とすることにした。各安定区間ａの音符
終了点及び安定区間ｂの音符開始点は図９（Ｄ）のよう
にＣ点となり、安定区間ｂの音符終了点及び安定区間ｃ
の音符開始点はＤ点となる。なお、上述の説明では、傾
斜度数の最も大きいサンプルポイントを安定区間の音符
開始点及び次の安定区間の音符終了点とする場合につい
て説明したが、これに限らず、安定区間の終了点から次
の安定区間の開始点までの間で安定度数が所定の値（し
きい値）を最初に越えた場合のサンプルポイントを音符
終了点（音符開始点）としてもよいし、安定区間の開始
点の直前で所定の値（しいき値）を下回った場合のサン
プルポイントを音符終了点（音符開始点）としてもよい
し、以上の３つの方法で求められたサンプルポイントを
複合的に計算して新たに音符終了点（音符開始点）を求
めるようにしてもよい。このようにして求められた区間
ＡＣ，ＣＤ，ＤＢがそれぞれのレベルに対応した安定区
間になる。すなわち、図９の場合、安定区間ａのレベル
に対応した安定区間はＡＣとなり、安定区間ｂのレベル
の対応した安定区間はＣＤとなり、安定区間ｃのレベル
に対応した安定区間はＤＢとなる。

【００５３】図５は図１のステップ１５の定常区間検出
処理の詳細を示す図である。ステップ１４によって求め
られた安定区間の中から定常区間がどのようにして検出
されるのか、その定常区間検出処理の詳細を図１０から
図１７までの図面を用いて説明する。音声や楽音などの
音楽的なオーディオ信号を分析する場合、定常部がどこ
にあるかを知ることは重要なことである。リズム系以外
の音色では、定常部の周期性によって音高が決定され、
定常部を骨格として音価が決定されるからである。この
実施の形態では、定常部は、楽譜として表した時に一つ
の音符に相当する区間のことであり、音色、音高、ベロ
シティという音の３大要素の変化に注目し、人間が一つ
の音として認識する区間を時間軸上で検出しようとする
ことをいう。以下、図５のステップに従って、この定常
区間検出処理について説明する。

【００５４】定常区間を検出するためには、まず音信号
波形の周期の基準位置を検出することが必要である。こ
の基準位置の検出方法には大きく分けて、０クロス位置
検出法とピーク位置検出法のいずれか一方を用いるのが
一般的である。０クロス位置検出法によって周期の基準
位置を検出するためには、フィルタ等で倍音をできるだ
け取り除かないと検出は困難であり、それに帯域分割も
必要である。ピーク位置検出法の場合も倍音をできるだ
け取り除くことが望ましいが、０クロス位置検出ほどは
シビアでないため、音声や楽器の発音可能周波数帯をカ
ットオフ周波数としてバンドパスフィルタを掛けるだけ
でよく、帯域分割などの処理を特に行う必要はない。従
って、ピーク位置検出法の方が手順が簡単で、そこそこ
の結果が得られる方法であり、望ましい。従って、この
実施の形態では、ピーク位置検出法のよって周期の基準
位置を検出する場合について説明する。

【００５５】ステップ５１：第１次バンドパスフィルタ
（第１次ＢＰＦ）を通過させて、所定の倍音を削除す
る。これは、発音可能な帯域をカットオフ周波数とし
て、バンドパスフィルタを掛けることである。音声の場
合、人間の発音可能な帯域は８０〜１０００Ｈｚ程度で
あり、ユーザを限定せずに、オールマイティに分析する
にはこれくらいが必要である。但し、ユーザが限定され
ている場合には、発音可能な帯域をある程度絞ることに
よって、倍音による間違いを減少させて、検出精度を向
上させることができる。ギターなら、８０〜７００Ｈｚ
程度であるが、これも予め音高枠を決めておくと精度が
上がる。楽器ごとの違いなども予め設定しておくと精度
が向上する。図１０（Ａ）は、第１次ＢＰＦ処理後の音
声波形の一部を示すものである。ステップ５２：ステップ５１の第１次ＢＰＦ処理によっ
て得られた楽音波形信号に対してピーク位置検出法を用
いて１周期の基準となるピーク基準位置検出処理を行
う。このピーク位置検出方法は公知の手法によって行
う。楽音波形のピークレベルを検知して、これを所定の
時定数回路で保持し、その保持されている値をスレッシ
ュルドホールド電圧として次にこのスレッシュルドホー
ルド電圧以上になった場合を次のピークレベルとして保
持し、それを順次繰り返すことによって、図１０（Ａ）
のようなピーク位置を検出することができる。図１０
（Ａ）はこのピーク位置を検出する際のスレッシュルド
ホールド電圧の様子を示す図である。図１０（Ａ）の音
声波形からは、図１０（Ｂ）のようなピーク位置が検出
されることになる。図１０（Ｂ）ではピーク基準位置Ｐ
１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ６は共に規則正しく所定の位置で現
れているが、ピーク基準位置Ｐ４，Ｐ５については、音
声波形の若干の乱れによって誤差を含む位置にピークが
現れている。これは、ステップ５１の第１次ＢＰＦ処理
のカットオフ周波数の帯域が広い範囲を網羅しているた
め、図１０（Ａ）のようにピーク位置が連続して表れた
からである。

【００５６】ステップ５３：前記ステップ５２で検出さ
れたピーク基準位置に基づいて、あるピーク基準位置か
ら始まる基本区間と、その基本区間の直後の次のピーク
基準位置までの区間（以下、移動区間とする）との間の
２つの区間の波形について波形が同じであるか否かの比
較を行う。図１０（Ｂ）に示されるピーク基準位置につ
いて考察すると、ピーク基準位置Ｐ１からピーク基準位
置Ｐ２までが区間ｄ、ピーク基準位置Ｐ２からピーク基
準位置Ｐ３までが区間ｅとなる。このとき、両区間ｄ，
ｅは帯域最低長よりも大きく、帯域最高長よりも小さい
ので、区間ｄが基本区間となり、区間ｅが移動区間とな
り、後述する波形比較処理の対象となる。次に、区間ｅ
が基本区間となり、ピーク基準位置Ｐ３からピーク基準
位置Ｐ４までが区間ｆとなる。このとき、両区間ｅ，ｆ
は帯域最低長よりも大きく、帯域最高長よりも小さいの
で、今度は区間ｅが基本区間となり、区間ｆが移動区間
となり、後述する波形比較処理の対象となる。ところ
が、ピーク基準位置Ｐ４からピーク基準位置Ｐ５までの
区間は帯域最低長よりも小さいので、比較対象の区間と
はならずに、次のピーク基準位置Ｐ５からピーク基準位
置Ｐ６までの区間ｇが区間ｆとの波形比較対象となる。
なお、波形比較処理の結果、区間ｆ及び区間ｇは他の区
間ｄや区間ｅとは異なった波形として認識されることに
なる。まず、ワーキングメモリ（ＲＡＭ）には、ピーク
基準位置情報をアドレスとして、そこに一致フラグ又は
不一致フラグがそれぞれ書き込まれるデータ領域が設け
られる。そして、図１０（Ｂ）のような場合には、区間
ｄと区間ｅとは一致すると判定されるので、区間ｅに対
応するピーク基準位置情報Ｐ２に関するデータ領域には
一致フラグが書き込まれる。一方、区間ｅと区間ｆとは
一致しないと判定されるので、区間ｆに対応するピーク
基準位置情報Ｐ３に関するデータ領域には不一致フラグ
が書き込まれる。ピーク基準位置Ｐ４からピーク基準位
置Ｐ５までの区間は帯域最低長よりも小さいので、ピー
ク基準位置情報Ｐ４及びＰ５に関するデータ領域には不
一致フラグが書き込まれる。なお、ピーク基準位置情報
Ｐ１及びＰ６に関するデータ領域には一致フラグが書き
込まれているものとする。このようにして順次ピーク基
準位置情報と共に書き込まれた一致フラグ及び不一致フ
ラグの様子が図１０（Ｃ）に示されている。

【００５７】波形比較処理は後述する誤差率を算出する
方法によって行われる。図１３はこの波形比較処理の中
で行われる誤差率の算出方法を説明するための図であ
る。まず、誤差率の算出対象となる２つの波形が図１２
の示すような比較波１Ｘと比較波２Ｘであるとする。こ
の波形は図１０のピーク基準位置によって区切られた範
囲となる。まず、比較波１Ｘ及び比較波２Ｘについて、
最大振幅値が１００パーセントとなるようにその振幅値
の正規化を行う。まず、比較波１Ｘは比較波１Ｙとな
り、比較波２Ｘは比較波２Ｙとなる。ここで、比較波２
Ｘは比較波１Ｘに比べて時間軸（横軸）方向の長さが短
いので、比較波２Ｘを比較波１Ｘと同じ時間幅となるよ
うに伸長する。すなわち、比較波２Ｙの時間軸を伸長し
て比較波２Ｚにする。この比較波１Ｙと比較波２Ｚとの
間で誤差率の計算が行われる。図１３は、比較波１Ｙと
比較波２Ｚとの間の誤差率を算出する場合の具体的な値
を示す図である。図では、比較波１Ｙと比較波２Ｚの最
初の１周期の波形すなわちサンプリング数で２４個分に
ついて誤差率を算出する場合について説明する。比較波
１Ｙと比較波２Ｚの同じサンプリング位置についてその
差分を算出し、その差分の絶対値の合計を求める。図１
３の場合には絶対値の合計値は１２２である。これをサ
ンプリング数２４で除することによって、誤差率が求ま
る。この場合には誤差率は５となる。そこで、同じ波形
がどうかのしいき値を１０とすれば、図１３の場合の誤
差率５は１０以下なので、同じ波形として処理されるこ
とになる。なお、図１３において、各波形は１０００を
最大レベルとして正規化されている。

【００５８】ステップ５４：ステップ５３の波形比較処
理の結果を利用して、誤差率が所定値（例えば１０）よ
りも小さな区間同士を繋げて、それを疑似的な一致区間
とし、各一致区間から抽出されるピッチの最大値と最小
値を検出し、それに基づいてカットオフ周波数帯を決定
する。例えば、波形比較処理の結果得られた複数の一致
区間の中のピッチの最小値が２３５ポイントで、最大値
が３６５ポイントだとする。この一致区間にやや余裕を
持たせるために、最小値を１割減とし、最大値を１割増
しとすると、一致区間は約２１２ポイントから約４０２
ポイントになる。これは、サンプリング周波数が４４．
１ｋＨｚだと、１１０Ｈｚから２０８Ｈｚのオーディオ
信号の周波数帯に相当する。従って、この１１０Ｈｚか
ら２０８Ｈｚをカットオフ周波数帯とする。ステップ５５：ステップ５４で決定された新たなカット
オフ周波数帯を用いて、第２次バンドパスフィルタ（第
２次ＢＰＦ）を通過させて、不要な倍音を除去する。例
えば、前述の場合には、カットオフ周波数帯は１１０Ｈ
ｚから２０８Ｈｚの範囲となる。これによって、倍音に
よる間違いを減少させて、検出精度を向上させることが
できる。ステップ５６：ステップ５２のピーク基準位置検出処理
と同じ処理を行う。ステップ５７：ステップ５３の波形比較処理と同じ処理
を行う。ステップ５５からステップ５７までの一連の処理によっ
て、誤差の原因となる低周波や高調波がカットされてよ
り精度の高いピーク基準位置検出処理及び波形比較処理
が可能となり、前回よりも精度の高い一致区間が得られ
る。ステップ５７の波形比較処理によって、図１０
（Ｃ）のように一致フラグ及び不一致フラグによって特
徴付けられた有効区間の波形は、図１０（Ｄ）のような
三つの定常区間Ｘ，Ｙ，Ｚのようなピッチ列が求められ
る。

【００５９】ステップ５８：ステップ５７までの処理に
よって得られた図１０（Ｄ）のようなピッチ列を用いて
も良いが、さらに精度を高めるために、各ピーク基準位
置におけるピッチデータを補間して、１サンプルポイン
ト毎に１ピッチデータとなるように補間する。この場合
に、図１０（Ａ）から明らかなように最初のピーク基準
位置より前のサンプルポイント及び最後のピーク基準位
置より後のサンプルポイントについては、補間するため
のピッチデータが存在しないためピッチの補間を行うこ
とができない。そこで、最初のピーク基準位置より前の
サンプルポイントについては最初のピーク位置における
ピッチデータを、最後のピーク基準位置より後のサンプ
ルポイントについては最後のピーク位置におけるピッチ
データをそのまま適用することにした。そして、それぞ
れのピーク基準位置間においては、両者のピッチデータ
の値を直線補間して適用する。例えば、図１０（Ｂ）に
おいて、ピーク基準位置Ｐ１のピッチデータがＰＤ１、
ピーク基準位置Ｐ２のピッチデータがＰＤ２であるとす
れば、ピーク基準位置Ｐ１とＰ２との間の任意のサンプ
ルポイントＰＶにおけるピッチデータは、次式によって
求められる。（ＰＤ２−ＰＤ１）×（ＰＶ−ＰＡ）／（Ｐ２−Ｐ１）

【００６０】ステップ５９：ステップ５８の処理によっ
て求められた各サンプルポイント毎のピッチデータを用
いてバンドパスフィルタ処理を行う。すなわち、ピッチ
データは時間経過と共に変化するので、カットオフ周波
数帯も時間的に変動する、いわやる時変動バンドパスフ
ィルタ（ＢＰＦ）処理を行う。これによって、楽音波形
信号はサイン波形に近い波形に変形されるので、このよ
うな波形に対してピーク位置検出処理を行うことによっ
て、理想的なピーク位置検出を行うことができる。ま
た、これを基準に比較処理を行えるので、誤差が最小限
に抑えられるようになるため、高精度で同波形（同母
音）区間を見つけることが可能となる。ステップ５Ａ：ステップ５９の時変動ＢＰＦ処理を経た
楽音波形に対して、ステップ５２のピーク基準位置検出
処理と同じ処理を行う。ステップ５Ｂ：ステップ５９の時変動ＢＰＦ処理を経た
楽音波形に対して、ステップ５３の波形比較処理と同じ
処理を行う。

【００６１】上述の説明では、図５の定常区間検出処理
のステップ５２、５６及び５Ａでは、楽音波形のプラス
側だけに注目してピーク基準位置を検出する場合につい
て説明したが、音声音や楽器音などのようにピッチを有
する楽音波形は、プラス側、マイナス側、又はプラス側
マイナス側の両側に強いピークが現れることがある。従
って、前述のようにプラス側にピークが強く現れている
場合にはプラス側に注目してピーク基準位置を検出する
ことによって、ピッチの検出が可能である。この場合、
鋭いピークが両側に現れている場合も問題ないが、マイ
ナス側に偏って強く現れる場合がある。このような場合
には、その強く現れる側に注目してピーク基準位置の検
出を行う方が良いことは言うまでもない。仮に、ピーク
基準位置の検出をピークが弱く現れる方向に注目して行
ったとすると、ピーク基準位置の検出自体が曖昧にな
り、思ったようにピッチを検出することができなくなる
というおそれが生じる。ピークがプラス側マイナス側の
どちらかに偏って現れるという現象は、発音する人間や
楽器のその時々の条件に応じて種々変化するものなの
で、一概にどちら側に注目してピーク基準位置を検出し
たらよいかということは言えないのが現状である。そこ
で、強いピークがどちら側に現れてもよいように、予め
楽音波形をチェックして、ピークがプラス側又はマイナ
ス側のどちらに強く現れているかを検出し、検出された
側の楽音波形に基づいてピーク基準位置の検出及びピッ
チ検出を行うようにすればよい。例えば、図５のステッ
プ５１の第１次ＢＰＦ処理後における安定区間の楽音波
形が図１１のようであったとする。この楽音波形の場
合、強いピークはマイナス側に現れ、弱いピークがプラ
ス側に現れている。この楽音波形の両側についてピーク
基準位置の検出処理を施した場合、ピークの強さは異な
るがどちら側にも安定したピークが現れているので、プ
ラス側でもマイナス側でもほぼ変わりなく規則的なピー
ク基準位置を検出することは可能である。従って、この
楽音波形の場合には、プラス側に注目して図５の定常区
間検出処理を行ってもなんら支障はないことになる。し
かしながら、楽音波形によっては、周期が比較的短かく
て、長く繰り返す波形などの場合には、徐々にそのピー
クが鈍ることもあり、プラス側だけに注目して定常区間
処理を行った場合に、正確なピーク基準位置を検出でき
なくなることがある。従って、図１１のような波形の場
合でも、できるだけ強いピークの現れるマイナス側に注
目することが望ましい。そこで、図４の安定区間検出処
理によって検出された安定区間毎に、その区間全体で楽
音波形の絶対値の最大がプラス側又はマイナス側のどち
らに存在するかを検出し、検出する側に注目してピーク
基準位置の検出を行うようにすればよい。図１１の場合
にはマイナス側に絶対値の最大が存在するので、マイナ
ス側に注目してピーク基準位置の検出が行うことが望ま
しいことになる。これによって、倍音などに惑わされる
ことなくピーク基準位置を検出することができる。

【００６２】なお、上述の実施の形態では、楽音波形の
ピークレベルを検知して、これを所定の時定数回路で保
持し、その保持されている値をスレッシュルドホールド
電圧として次にこのスレッシュルドホールド電圧以上に
なった場合を次のピークレベルとして保持し、それを順
次繰り返すことによって、ピーク位置を検出していた。
しかしながら、この方法だと、時定数をどの程度に設定
するかによって、所望のピーク基準位置を検出すること
ができるか否かが決定していたので、倍音を相当な帯域
で含む音声音や楽器音の場合には、整然としたピークが
なかなか出現しない場合が多いという問題を有してい
た。そこで、上述の実施の形態では、検出されたピーク
基準位置が後の周波数帯決定処理に用いることのできる
正確なものであるか否かの判定を、検出されたピーク位
置に基づいた波形比較処理によって行っていた。このこ
とは、前述のピーク基準位置検出処理によって検出され
たピーク位置がさほど正確なものでもなくてもよいとい
うことを意味するものである。そこで、楽音波形のピー
クレベルを検知する場合に、時定数をある程度小さめに
設定しておき、楽音波形からピーク基準位置として可能
性のあるものを多数抽出し、抽出されたピーク基準位置
に基づいて波形比較処理を行って、ピーク基準位置を順
次決定していくようにしてもよい。この場合、図１４の
ような楽音波形のプラス側に注目してピーク位置を検出
すれば、各ピーク位置は１周期内で３箇所抽出される。
この１周期当たり３箇所のピーク位置に基づいてそれぞ
れ波形比較処理を行うと、その処理に要する時間は大変
なものとなる。故に、ここでは、まず、同波形であると
認定された区間に基づいて、これ以降の同波形区間の検
出処理を効率的に行うようにした。例えば、図１４のよ
うな楽音波形の場合、ピーク位置としてＰａ〜Ｐｏが検
出されることになる。従って、最初に波形比較処理され
るのは、ピーク位置Ｐａを起点とした以下の１６通りの
組み合わせについてである。（Ｐａ−Ｐｂ）と（Ｐｂ−
Ｐｃ）、（Ｐａ−Ｐｂ）と（Ｐｂ−Ｐｄ）、（Ｐａ−Ｐ
ｂ）と（Ｐｂ−Ｐｅ）、（Ｐａ−Ｐｂ）と（Ｐｂ−Ｐ
ｆ）、（Ｐａ−Ｐｃ）と（Ｐｃ−Ｐｄ）、（Ｐａ−Ｐ
ｃ）と（Ｐｃ−Ｐｅ）、（Ｐａ−Ｐｃ）と（Ｐｃ−Ｐ
ｆ）、（Ｐａ−Ｐｃ）と（Ｐｃ−Ｐｇ）、（Ｐａ−Ｐ
ｄ）と（Ｐｄ−Ｐｅ）、（Ｐａ−Ｐｄ）と（Ｐｄ−Ｐ
ｆ）、（Ｐａ−Ｐｄ）と（Ｐｄ−Ｐｇ）、（Ｐａ−Ｐ
ｄ）と（Ｐｄ−Ｐｈ）、（Ｐａ−Ｐｅ）と（Ｐｅ−Ｐ
ｆ）、（Ｐａ−Ｐｅ）と（Ｐｅ−Ｐｇ）、（Ｐａ−Ｐ
ｅ）と（Ｐｅ−Ｐｈ）、（Ｐａ−Ｐｅ）と（Ｐｅ−Ｐ
ｉ）この結果、区間（Ｐａ−Ｐｄ）と区間（Ｐｄ−Ｐ
ｇ）の波形が一致すると判定される。この結果、ピーク
位置Ｐａはピッチ基準位置ＰＰａとなり、他のピーク位
置Ｐｂ，Ｐｃは候補から除外される。そして、次はピー
ク位置Ｐｄを起点として同じようして１６通りの組み合
わせについて波形比較処理を行い、ピーク位置Ｐｄがピ
ッチ基準位置ＰＰｄとなる。以下、同様にして、ピッチ
基準位置が次々と検出されることになる。なお、１６通
りの中から同波形区間を検出する場合には、１６通り全
ての誤差率を算出し、その中で所定値（例えば１０）以
下の誤差率で最小のものを同波形区間としてもよいし、
順次算出された誤差率の中で所定値（例えば１０）以下
のものが現れた時点でそれを同波形区間としてもよい。

【００６３】このように同波形区間を抽出するのに多数
の組み合わせについて誤差率の算出処理を行っている
と、相当の時間を要することになるので、ここでは、前
述のように同波形であると認定された区間に基づいて、
これ以降の同波形区間の検出処理を行う。すなわち、前
述の１６通りの組み合わせの中でも、（Ｐａ−Ｐｂ）と
（Ｐｂ−Ｐｄ）、（Ｐａ−Ｐｂ）と（Ｐｂ−Ｐｅ）、
（Ｐａ−Ｐｂ）と（Ｐｂ−Ｐｆ）、（Ｐａ−Ｐｃ）と
（Ｐｃ−Ｐｄ）、（Ｐａ−Ｐｃ）と（Ｐｃ−Ｐｇ）、
（Ｐａ−Ｐｄ）と（Ｐｄ−Ｐｅ）、（Ｐａ−Ｐｄ）と
（Ｐｄ−Ｐｆ）、（Ｐａ−Ｐｅ）と（Ｐｅ−Ｐｆ）、
（Ｐａ−Ｐｅ）と（Ｐｅ−Ｐｇ）の９通りについては比
較処理を行わない。これは比較対象の波形区間長の比が
２倍近いので、比較するまでもなく同波形とはなりえな
いので、事前にそれらの比較を行わないようにするため
である。従って、ここでは、次の７通りの組み合わせに
ついて波形比較処理を行う。（Ｐａ−Ｐｂ）と（Ｐｂ−
Ｐｃ）、（Ｐａ−Ｐｃ）と（Ｐｃ−Ｐｅ）、（Ｐａ−Ｐ
ｃ）と（Ｐｃ−Ｐｆ）、（Ｐａ−Ｐｄ）と（Ｐｄ−Ｐ
ｇ）、（Ｐａ−Ｐｄ）と（Ｐｄ−Ｐｈ）、（Ｐａ−Ｐ
ｅ）と（Ｐｅ−Ｐｈ）、（Ｐａ−Ｐｅ）と（Ｐｅ−Ｐ
ｉ）すると、前述の場合と同じく区間（Ｐａ−Ｐｄ）と区間
（Ｐｄ−Ｐｇ）の波形が一致すると判定される。この結
果、ピーク位置Ｐａはピッチ基準位置ＰＰａとなり、他
のピーク位置Ｐｂ，Ｐｃは候補から除外される。そし
て、次はピーク位置Ｐｄを起点として同じようして７通
りの組み合わせについて波形比較処理を行うことになる
が、ここでは、区間（Ｐｄ−Ｐｇ）に基づいて、次の比
較対象となる区間を限定する。すなわち、区間（Ｐｄ−
Ｐｇ）の区間長に±αとなるような区間（Ｐｇ−Ｐ
ｉ）、（Ｐｇ−Ｐｊ）、（Ｐｇ−Ｐｋ）に対して波形比
較処理を行う。ここで、αとして、例えば、区間（Ｐａ
−Ｐｄ）の約４分の１の長さを用いる。なお、αにはこ
れ以外の適当な値を用いてもよいことはいうまでもな
い。この波形比較処理の結果、区間（Ｐｄ−Ｐｇ）と区
間（Ｐｇ−Ｐｊ）が同波形区間と判定される。従って、
これ以降は３通りの組み合わせについて波形比較処理を
行えばよいので、演算処理が非常に楽になる。

【００６４】ステップ５Ｃ：ステップ５１からステップ
５Ｂまでの処理によって得られた定常区間を拡張する。
すなわち、ステップ５１からステップ５Ｂまでの処理を
行った結果、各定常区間Ｘ，Ｙ，Ｚが図１０（Ｄ）のよ
うに１個の不一致区間によって区切られている場合はよ
いが、図１０（Ｃ）のように定常区間が複数の不一致区
間によって区切られている場合には、各不一致区間を定
常区間に接続して、定常区間を拡張しなければならな
い。このステップ５Ｃはこの定常区間の拡張処理を行う
ものである。例えば、ステップ５１からステップ５Ｂま
での処理によって、１つの安定区間が図１５のように第
１同母音部ＸＸと第２同母音部ＹＹという同波形区間す
なわち定常区間が決定された場合、その安定区間の先頭
部分に接する第１同母音部ＸＸの先頭周期区間Ｓ１と、
安定区間の末尾部分に接する第２同母音部ＹＹの最終周
期区間Ｅ２とは、その安定区間に沿って拡張すればよ
い。ところが、第１同母音部ＸＸと第２同母音部ＹＹと
の間の不一致区間Ｎ１〜Ｎ６については単純に拡張する
ことはできないので、次のように拡張する。まず、前記
ステップ５３、５７及び５Ｂの波形比較処理よりも誤差
率の許容度の大きい拡張用誤差率に基づいて、第１同母
音部ＸＸの最終周期区間Ｅ１と不一致区間Ｎ１、Ｎ２、
Ｎ３、Ｎ４、Ｎ５、Ｎ６の順に比較し、拡張用誤差率よ
りも小さいと判断された不一致区間を第１同母音部ＸＸ
に組み込んで拡張する。同じく第２同母音部ＹＹの先頭
周期区間Ｓ２と不一致区間Ｎ６、Ｎ５、Ｎ４、Ｎ３、Ｎ
２、Ｎ１の順に比較し、拡張用誤差率よりも小さいと判
断された不一致区間を両方の同母音部ＸＸ、ＹＹに組み
込んで拡張する。図１５（Ａ）の場合は、不一致区間Ｎ
１，Ｎ２が第１同母音部ＸＸに組み込まれ、不一致区間
Ｎ６が第２同母音部ＹＹに組み込まれ、結果として、図
１５（Ｂ）のようになったとする。なお、各同母音区間
に組み込まれずに残った不一致区間Ｎ３，Ｎ４，Ｎ５は
次のようにして、いずれかの同母音区間に組み込むよう
にする。不一致区間Ｎ３と、第１同母音部ＸＸに組み込
まれた不一致区間Ｎ２との間の波形比較処理を行って誤
差率を求め、不一致区間Ｎ５と、第２同母音区間ＹＹに
組み込まれた不一致区間Ｎ６との波形比較処理を行って
誤差率を求め、両方の誤差率を比較して、誤差率の小さ
い方（一致する度合いの高い方）をその同母音部として
組み込み、拡張する。この結果、不一致区間Ｎ２と不一
致区間Ｎ３との誤差率の方が小さいので、図１５（Ｃ）
のように、不一致区間Ｎ３が第１同母音部ＸＸに組み込
まれる。今度は、不一致区間Ｎ２と不一致区間Ｎ４との
誤差率を求め、不一致区間Ｎ６と不一致区間Ｎ５との誤
差率と比べ、同じく誤差率の小さい方を組み込む。この
ようにして、図１５（Ｃ）のように不一致区間Ｎ３，Ｎ
４が第１同母音部ＸＸに組み込まれ、不一致区間Ｎ５は
第２同母音部ＹＹに組み込まれる。なお、前述のように
不一致区間Ｎ３が第１同母音区間に組み込まれた時点
で、図１５（Ｄ）のように、この不一致区間Ｎ３を第１
同母音区間とみなして、次の誤差率算出の際の不一致区
間Ｎ４と不一致区間Ｎ３とを比較対象区間としてもよい
ことはいうまでもない。また、この誤差率の小さいほう
をいずれかの同母音区間に組み込む際に、誤差率に上限
値を設け、誤差率がその上限値を越えた場合には、その
不一致区間は同母音区間に組み込まないようにしてもよ
い。以上のようにして、すき間区間を両側の同母音区間
に組み込み、定常区間の拡張処理を終了する。

【００６５】なお、前述の波形比較処理では、ステップ
５９の時変動ＢＰＦ処理の施された楽音波形に対して、
ステップ５Ｂの波形比較処理を行う場合について説明し
たが、この場合だと、ＢＰＦ処理後のサイン波形に近い
波形に対して比較処理を行うことになるので、母音毎の
特徴までもがフィルタリングされてしまい同母音区間を
抽出するという意義が薄れてしまう恐れがある。そこ
で、ピーク位置検出用と波形比較処理用の波形を別途用
意して、それに基づいてそれぞれピーク位置検出及び波
形比較処理を行うようにしてもよい。すなわち、ピーク
位置検出用の波形としては時変動ＢＰＦ処理後の波形を
そのまま用い、波形比較処理用としてはその時変動ＢＰ
Ｆ処理に用いた周波数成分の数倍周期の周波数帯波形を
残すようなＢＰＦ処理を行った波形を用いるようにす
る。例えば、ステップ５Ａのピーク基準位置検出処理に
よって検出されたピーク基準位置に基づいてそれぞれの
波形区間長の周波数を求めた場合、次のような周波数列
になったとする。１３４．６Ｈｚ、１３５．２Ｈｚ、１
４５．７Ｈｚ、１３５．７Ｈｚ、・・・従って、この周
波数列を基本周波数列として、その整数倍の周波数帯を
今度はカットオフ周波数とする時変動ＢＰＦ処理をそれ
ぞれの周波数帯毎に行い、それによって得られた波形を
合成する。すなわち、上記のような周波数列の場合に
は、基本周波数列の２倍の周波数列として、２６９．２
Ｈｚ、２７０．４Ｈｚ、２９１．４Ｈｚ、２７１．４Ｈ
ｚ、・・・３倍の周波数列として、４０３．８Ｈｚ、４
０５．６Ｈｚ、４３７．１Ｈｚ、４０７．１Ｈｚ、・・
・４倍の周波数列として、５３８．４Ｈｚ、５４０．８
Ｈｚ、５８２．８Ｈｚ、５４２．８Ｈｚ、・・・のよう
に、それぞれ基本周波数列の整数倍の周波数列をカット
オフ周波数とする時変動ＢＰＦ処理をそれぞれ別々に行
う。このようにして得られた各周波数列に対応したＢＰ
Ｆ処理後の波形を合成して得られた合成波形をステップ
５Ｂの波形比較処理の対象波形として使用する。これに
よって、同母音区間の検出時には、音色（母音）の変化
に従った正確な同母音区間の検出を行うことができるよ
うになる。なお、基本周波数を最低周波数とし、基本周
波数の整数倍を最高周波数とするバンドパスフィルタ処
理を行い、それを波形比較処理の対象波形として使用し
てもよいことはいうまでもない。

【００６６】ステップ５Ｄ：ステップ５１からステップ
５Ｃまでの処理によって得られた定常区間について今度
は音高の変化や安定性を考慮して細分化処理を行い、最
終的な定常区間を決定する。ステップ５Ｃまでの定常区
間検出処理では、波形を引き延ばして比較しているた
め、『ああ』などのような連続母音による音声波形の音
高変化であっても、それを１つの同じ音としてとらえる
ような仕組みになっている。従って、楽器音の楽音波形
の場合には、持続系の楽器音の音高変化を見つけ出せな
いような事態も起こる。そこで、この実施の形態では、
ステップ５Ｃまでの処理によって得られた定常部区間ご
とに音高変化の状態を調べて、その状態に応じてさらに
分割する必要があるかどうかの判定を行い。必要がある
と判定された場合には、定常部区間をさらに細かな定常
区間に分割する。すなわち、ある定常区間の中における
ピーク基準位置間の長さ（周期長）を計算し、それでサ
ンプリング周波数を割ることによってそのピーク基準位
置における周波数が算出される。各定常区間を構成する
各波形の周波数の値に基づいて、その波形区間の周波数
ｆ₁と前波形区間の周波数ｆ₀との差分（すなわち比）
を、ノートに対応したリニア軸で数値化した値すなわち
「音程のセント値」に基づいた相対値ｘで表わすと、下
記式のようになる。ｆ₁／ｆ₀ ＝２^(x/12) これを対数で表わして、ｘを解くと、ｘ＝ｌｏｇ（ｆ₁／ｆ₀）／ｌｏｇ（¹²√２）なる式によって求められる。なお、「¹²√２」は、２の
１２乗根である。周知のように、これは、２つの周波数
の差すなわち比（すなわち音程）をセント値に変換する
公式に対応している。ただし、一般的なセント値の表現
では半音の音程が１００セントで表現されるが、上記式
に従うｘは数値「１」が半音の音程に相当しており、半
音の音程を「１」とする、小数点以下の値を含む値であ
る。しかし、これは小数点の位取りの仕方の問題でしか
ないので、上記相対値ｘは、実質的にセント値に相当す
るものであると考えてもよく、要するに、相対的な音程
情報のことである。上記式では、この相対値ｘは、ｆ₁
とｆ₀のどちらが大きいかによってプラス又はマイナス
の符号を持つことになるが、ピッチ安定区間の検出のた
めにはこの正負符号は不要であるから、これを除去した
絶対値表現｜ｘ｜で表わしたものを「ノート距離」とい
うことにする。図１６（Ａ）は、このようにして求めら
れる「ノート距離」の時間的変化の関数（以下、ノート
距離変動曲線という）の一例を示すもので、縦軸が「ノ
ート距離」、横軸が時間である。このノート距離変動曲
線がフラットである区間が、ピッチが安定している区間
に相当する。

【００６７】図１６（Ａ）のようなノート距離変動曲線
を微分してその立下り又は立上りの大きい部分を区切り
とすれば、２箇所のピッチ安定区間ＰＳ１及びＰＳ２が
検出される。なお、このようにしてピッチ安定区間を求
めてもよいが、この実施の形態では、動的ボーダ曲線を
算出し、それに基づいてピッチ安定区間を検出するよう
にした。ここで、動的ボーダ曲線は、ノート距離変動曲
線に基づいて算出されるものであり、例えば、あるサン
プルポイントＰＸにおける動的ボーダは、開始位置から
サンプルポイントＰＸまでのノート距離変動曲線の平均
値を求め、それに所定の定数を乗じたものである。な
お、これにオフセット値を加算してもよい。図１６
（Ａ）の場合は、動的ボーダ曲線は曲線ＡＣ１のように
なる。この動的ボーダ曲線ＡＣ１とノート距離変動曲線
ＮＣ１とを比較して、ノート距離変動曲線ＮＣ１が動的
ボーダ曲線ＡＣ１よりも小さな区間をピッチ安定区間と
する。なお、このとき、動的ボーダ曲線ＡＣ１がノート
距離変動曲線ＮＣ１よりも小さくなった時点で、動的ボ
ーダ曲線ＡＣ１の演算を停止し、その値を保持し続け
て、ノート距離変動曲線ＮＣ１とその保持していた値と
が等しくなった時点で前回までの動的ボーダ曲線ＡＣ１
の値をリセットして、再び最初から同じように動的ボー
ダ曲線ＡＣ１の演算を開始する。このようすが図１６
（Ｂ）に示されている。すると、図１６（Ｂ）のような
ピッチ安定区間ＰＳ３及びＰＳ４が求まることになる。
図１６のようなノート距離変動曲線ＮＣ１の場合は、微
分処理によって検出されたピッチ安定区間も、動的ボー
ダ曲線によって検出されたピッチ安定区間もさほど変わ
りはない。しかしながら、図１７のようにノート距離変
動曲線ＮＣ２の場合には、明確な違いが現れる。

【００６８】図１７のノート距離変動曲線ＮＣ２の場合
は、同母音区間の後半部分でピッチが不安定になってい
るため、曲線ＮＣ２の傾きでピッチ安定区間を検出する
と、図１７（Ａ）のようにピッチ安定区間ＰＳ５，ＰＳ
６，ＰＳ７，ＰＳ８が多数現れてしまう。しかしなが
ら、図１７のノート距離変動曲線の場合、人間の耳はピ
ッチが不安定な部分でそのピッチ変化に対して鈍く（疎
く）反応するようになるので、実際には図１７（Ａ）の
ような多数のピッチ安定区間を感じとることはなく、図
１６（Ｂ）のような大まかな２つのピッチ安定区間を感
じ取ることになる。一方、前述の動的ボーダ曲線によっ
てピッチ安定区間を検出すれば、人間の耳と同じような
反応を行わせることが可能となる。すなわち、図１７の
ノート距離変動曲線ＮＣ２の動的ボーダ曲線を求める
と、図１７（Ｂ）のような曲線ＡＣ２になる。従って、
この動的ボーダ曲線ＡＣ２よりも小さなノート距離変動
曲線ＮＣ２の部分がピッチ安定区間ＰＳ９及びＰＳＡと
なり、図１６のような大まかな２区間として把握される
ようになる。すなわち、音程が安定している区間（図１
７の安定区間ＰＳ９）では、その後にそれなりの音程変
化が発生すると音の区割りが変わったこと、つまり新し
い音が始まったということを人間は感じる。逆に、音程
が不安定な区間（図１７の安定区間ＰＳＡ）では多少の
音程の変化は人間の耳にはあまり感じ取られなくなり、
新しい音すなわち区間として認識しない。従って、音程
が不安定な区間ではそれなりの大きな音程の変化でない
と、音程の変化として認められなくなる。このような人
間の耳に近いピッチ安定区間の検出を可能とするため
に、上述のような動的ボーダを曲線を用い、一連の処理
で安定区間又は不安定区間を動的に検出し、区間分けを
行っている。このようにして検出されたピッチ安定区間
が図５の定常区間検出処理によって最終的に検出された
定常区間すなわち楽譜として表した時に一つの音符に相
当する区間になる。

【００６９】図６は図１のステップ１６の音高列決定処
理の詳細を示す図である。音高列決定処理は、ステップ
１５によって検出された各定常区間に対して最適な音高
列を決定するための処理である。以下、この音高列決定
処理について図１８及び図１９を用いて説明する。音声
や楽音などを最終的に音符情報に変換する場合、ある特
定周波数をどの音高に丸めるかによってメロディが大幅
に変わってしまい、思ったような検出ができない場合が
多い。そこで、この実施の形態では、相対音を主体とし
て音高を決定し、さらにそれに調を利用して一番ふさわ
しい音高遷移を選択することによって音高列を決定する
ようにした。この音高列決定処理の一例を図６のフロー
チャートに従って説明する。ステップ６１：ステップ１５（図５）の定常区間検出処
理によって得られた各定常区間に対してその区間の代表
周波数を決定する。図１９（Ａ）は、最終的に得られた
定常区間の一例を示す図である。ここでは全部で１２個
の区間が検出されたものとして、各区間に括弧記号で囲
まれた

〔０〕〜〔１２〕の区間番号を割り当ててある。
各定常区間の代表周波数を決定する場合に重要なこと
は、各定常区間の周期位置から周波数の動向を洗い出し
て、その区間固有の周波数を１つに決定することであ
る。そのための方法として、第１の方法は定常区間全体
の平均周波数をその区間の代表周波数とする。第２の方
法は定常区間の丁度中間付近の周期（周波数）をその区
間の代表周波数とする。第３の方法はピッチが安定して
いる部分の平均周波数をその区間の代表周波数とする。
なお、この実施の形態では、図５のステップ５Ｄのノー
ト距離による細分化処理の際に使用したノート距離変動
曲線、及びその時に検出されたピッチ安定区間を用いて
代表周波数を算出する。すなわち、図５のステップ５Ｄ
の細分化処理によって細分化された区間すなわちピッチ
安定区間におけるノート距離変動曲線の平均値を求め
る。この平均値を静的ボーダとする。例えば、図１７の
ようなノート距離変動曲線ＮＣ２の場合には、ピッチ区
間ＰＳ９における静的ボーダはＳＢ１となり、ピッチ区
間ＰＳＡにおける静的ボーダはＳＢ２となる。そして、
各ピッチ区間ＰＳ９及びＰＳＡにおけるノート距離変動
曲線ＮＣ２がこの静的ボーダＳＢ１及びＳＢ２よりも小
さい区間を代表周波数検出区間Ｆ１及びＦ２として、そ
の代表周波数検出区間Ｆ１及びＦ２に存在する各波形の
ピッチに基づいてその定常区間（ピッチ安定区間）ＰＳ
９及びＰＳＡの代表周波数を決定する。例えば、図１８
の代表周波数検出区間Ｆ１を構成する波形区間が図１９
（Ｂ）のような１２個であり、各波形区間の周期長は図
示の通りとする。この場合、この代表周波数検出区間Ｆ
１における周期長の平均値は、２５５．８３３となる。
ここで、周期長はサンプリング数で表されているので、
サンプリング周波数が４４．１ｋＨｚだから、この代表
周波数検出区間Ｆ１の代表周波数は、その周期長の平均
値でサンプリング周波数を除することによって得られる
ので、図１９（Ｂ）の場合には１７２．３８Ｈｚとな
る。この場合、代表周波数の値は小数点２桁を有効とし
て扱う。図１９（Ｃ）はこのようにして図１９（Ａ）の
ような各定常区間の代表周波数を算出した結果を示す図
である。

【００７０】ステップ６２：ステップ６１の処理によっ
て各定常区間の代表周波数が決定されると、今度はその
代表周波数に基づいて各定常区間の相前後する定常区間
番号同士のノート距離を決定する。ノート距離の決定は
図５のステップ５Ｄで用いた演算式と同様にして求め
る。図１９（Ｃ）にはこのようにして算出されたノート
距離の一例が示されている。ステップ６３：算出されたノート距離の小数点以下一桁
を四捨五入して、ノート距離を１２音階上の各音高へ丸
め込む。例えば、図１９（Ｃ）の場合には、各ノート距
離は四捨五入されて、右欄の整数のようになる。この整
数は、前音高からのノート番号上の差を示すことになる
ので、最初の音高を決定することによって、音高列デー
タを完成することが可能となる。図１９（Ｃ）の最右欄
に示す音高列データが最初の音高を０とした場合の音高
遷移のようすを示すデータである。すなわち、図１９
（Ｃ）の場合には０−２−４−５−２−３・・・とな
る。ステップ６４：第１音の音高を決定する。まず、最も簡
単な方法は、第１音にデフォルト値として６０のノート
ナンバ（ノートネームＣ４）音を割り当てる。すなわ
ち、ＭＩＤＩ規格の場合、ノートナンバの限界は０〜１
２７なので、第１音の音高として、ノートナンバ６０
（ノートネームＣ４）の音を割り当てる。これによっ
て、高音側（プラス側）には６７半音分、低音側（マイ
ナス側）には６０半音分だけ音高を振ることができる。
このようにすると図１９（Ｃ）の最右欄の音高列を示す
データは、６０（Ｃ４）−６２（Ｄ４）−６４（Ｅ４）
−６５（Ｆ４）−６２（Ｄ４）−６３（Ｄ♯４）・・・
・となる。

【００７１】ステップ６５：ステップ６４で決定された
音高列データを修正する。すなわち、ステップ６４で決
定された音高列データの振れ幅を検出し、それが低音側
（マイナス側）に−６０以下に振れている場合には、そ
の最小振れ幅に合わせてデフォルト値６０を修正する。
この修正は、最小振れ幅のノートが０以上となるように
デフォルト値を上側にシフトすることによって行う。例
えば、最小振れ幅が−６４の場合には、計算式−６０−
（−６４）＝４の結果に従って、デフォルト値６０を４
ノート分上側にシフトして、第１音として６４を割当て
る。高音側（プラス側）に＋６７以上振れている場合に
も同様に最大振れ幅に合わせてデフォルト値６０を修正
すればよい。なお、低音側（マイナス側）及び高音（プ
ラス側）の両方において振れ幅がオーバーすることは人
間の発声帯域から判断してあり得ないので、そのような
場合は除外する。なお、このようなことが起こり得るよ
うな場合には、特別に音域を０〜２５６の範囲で設定す
るようにしてもよい。なお、ステップ６４では、第１音
の音高をデフォルト値（例えば６０）として決定し、音
高列データを作成する場合について説明したが、これに
限らず、最初の定常区間の代表周波数に最も近い純正率
音階の周波数を検出し、その音階に当てはめるようにし
てもよい。例えば、図１９（Ｃ）の場合には、区間番号

〔０〕の代表周波数は１７２．３８Ｈｚなので、第１音
の音高をそれに最も近いノートナンバ５３（ノートネー
ムＦ３）に決定する。これによって、図１９（Ｃ）の音
高列を示すデータは、５３（Ｆ３）−５５（Ｇ３）−５
７（Ａ３）−５８（Ａ♯３）−５５（Ｇ３）−５６（Ｇ
♯３）・・・・となる。なお、これ以外にも種々の方法
で音程列を割り当ててもよいことは言うまでもない。

【００７２】次に、この発明に係る電子楽器が音信号分
析装置及び演奏情報発生装置として動作する場合の第２
の実施の形態について説明する。この第２の実施の形態
に係る電子楽器が音信号分析装置及び演奏情報発生装置
として動作する際のメインフローは図１と同じなので、
その説明は省略する。ただし、メインフローの中のステ
ップ１３〜ステップ１５の各処理の内容が前述の第１の
実施の形態のものとは異なるので、以下その異なる点に
ついて詳細に説明する。

【００７３】図２０は図１のステップ１３の有効区間検
出処理の詳細を示す図であり、図３に対応したものであ
る。有効区間検出処理は、ステップ１２の音声サンプリ
ング処理の結果得られたディジタルサンプル信号に基づ
いて音楽的な音が存在する区間すなわち有効区間を検出
するための処理である。以下、この有効区間検出処理の
詳細を図２３を用いて説明する。ステップ２０１：ステップ１２によって求められたディ
ジタルサンプル信号を所定のサンプル数毎に区切る処理
を行う。図２３（Ａ）は、サンプリング周波数４４．１
ｋＨｚでサンプリングされた音声信号すなわちディジタ
ルサンプル信号の波形値の一例を示す図である。図２３
（Ａ）には、約４４０８ポイント分の波形値が示されて
いる。図２３（Ｄ）には、その２倍の約８８１６ポイン
ト分の波形値が示されている。ステップ２０１では、所
定のサンプル数（例えば、音声の最低周波数を８０Ｈｚ
とした場合におけるその最大周期に対応するサンプル
数）でディジタルサンプル信号を区切る。従って、サン
プリング周期４４．１ｋＨｚの場合には、この所定サン
プル数は『５５１＝４４１００／８０』である。図２３
（Ｂ）は図２３（Ａ）の波形値に対応しており、この波
形値が５５１サンプル数毎に区切られた場合の各波形区
間Ｓ１〜Ｓ８の様子を示す図である。

【００７４】ステップ２０２：ステップ２０１によって
区切られた区間毎に、その区間内に存在するディジタル
サンプル信号波形の最大値を抽出する。図２３（Ｃ）に
は、図２３（Ａ）のディジタルサンプル信号波形が点線
で示され、その各区間Ｓ１〜Ｓ８内における各波形の最
大値が黒点で示されている。ステップ２０３：ステップ２０２で求められた各区間の
最大値を補間（例えば直線補間）し、補助波形を作成す
る。図２３（Ｄ）は、図２３（Ａ）〜（Ｃ）の約２倍の
区間に相当する補助波形を示すものであり、各区間の最
大値を直線補間することによって得られた補助波形を示
している。なお、図２３（Ａ）のディジタルサンプル信
号波形は点線で示されている。次のステップ２０４〜ス
テップ２０６では、このようにして得られた補助波形に
基づいて有効区間の抽出処理が行われる。

【００７５】ステップ２０４：前記ステップ２０３で求
められた図２３（Ｄ）のような補助波形を、所定のしき
い値Ｔｈに基づいて有効区間又は無効区間にそれぞれ分
類する。この処理では、しきい値Ｔｈとして、最大波形
値の約３分の１の値をしきい値とする。これ以外の値を
しきい値Ｔｈとしてもよいことは言うまでもない。例え
ば、図２３（Ｄ）の実線波形の平均値をしきい値Ｔｈと
したり、又はその平均値の８０パーセントをしきい値Ｔ
ｈとしたりしてもよい。従って、このしきい値Ｔｈと補
助波形との交点位置が有効区間及び無効区間の境界とな
り、このしきい値Ｔｈよりも大きい区間が有効区間とな
り、小さい区間が無効区間となる。

【００７６】ステップ２０５：人間が音高を認知できる
必要な最低長を０．０５ｍｓｅｃとした場合に、前記ス
テップ２０２で決定された無効区間の中からこの最低長
よりも小さな無効区間を有効区間に変更する。例えば、
サンプリング周期が４４．１ｋＨｚの場合にはサンプリ
ング数で２２０５個以下のの無効区間が、人間が音高を
認知できる必要な最低長である０．０５ｍｓｅｃ以下の
無効期間に対応するので、そのような無効区間を有効区
間に変更する。図２３（Ｄ）の無効区間は、波形区間で
３個分（サンプリング数で約１６５３個分）なので、こ
の最低長よりも小さな無効区間に相当するので、このス
テップ２０５の処理によって有効区間に変更される。ステップ２０６：前記ステップ２０５の処理の結果、得
られた有効区間及び無効区間のパターンの中から０．０
５ｍｓｅｃ以下の短い有効区間を無効区間に変更する処
理を行う。この処理は前記ステップ２０５と同様の処理
にて行う。

【００７７】図２１は図１のステップ１４の安定区間検
出処理の詳細を示す図であり、図４に対応したものであ
る。以下、図２０の有効区間検出処理によって求められ
た有効区間内のディジタルサンプリング信号に対して、
レベルの安定した領域を検出するための安定区間検出処
理を行う。この安定区間検出処理の動作を図２４〜図２
６を用いて説明する。ステップ２１１：図２０の有効区間検出処理によって検
出された有効区間内のディジタルサンプリング信号に基
づいて、波形のピークが強く出ているサイドを検出す
る。すなわち、図２４（Ａ）のように有効区間内のディ
ジタルサンプリング信号のプラス（＋）側の波形のピー
ク値ｍａｘとマイナス（−）側の波形のピーク値ｍｉｎ
のそれぞれの絶対値を取り、どちらの絶対値が大きいか
によって、ピークの強く出ているサイドを決定する。な
お、これ以外の方法でピークの強く出ているサイドを決
定するようにしてもよい。例えば、上位３〜５個のピー
ク値の絶対値の合計を比較して決定するようにしてもよ
い。ステップ２１２：ステップ２１１でピークの検出された
サイドにおいて、前方（時間経過方向）に向けてエンベ
ロープを取り、そのピーク部を検出する。すなわち、図
２４（Ｂ）のように、プラス側の波形に対して前方にエ
ンベロープを取り、そのピーク部を検出する。この結
果、図２４（Ｂ）の場合、ピーク部としてＰ１〜Ｐ４の
４点が検出される。ステップ２１３：今度はステップ２１２とは逆の方向
（時間経過とは逆方向）に向けてエンベロープを取り、
そのピーク部を検出する。すると、図２４（Ｃ）のよう
に、同じ位置にピーク部Ｐ１〜Ｐ４が検出されるが、波
形によってはこれ以外にもピーク部ＰＰが検出される。
このことは、徐々にレベルが上がっている波形において
は、いずれか一方向だけでエンベロープ検出を行った場
合には、倍音ピークをピッチのピークとして取り間違
え、実際にピークでない箇所（ピーク部ＰＰなどのよう
なもの）を誤ってピークとして検出してしまうことがあ
る。従って、ステップ２１２及びステップ２１３のよう
に、異なる方向でエベロープを取り、ピーク部を検出す
ることによって、ピーク部の検出精度を向上することが
できる。

【００７８】ステップ２１４：ステップ２１２及びステ
ップ２１３の処理によって検出されたピーク部を直線補
間し、新たな波形を生成する。図２４（Ｄ）は、ステッ
プ２１２及びステップ２１３によって検出されたピーク
部Ｐ１〜Ｐ４を直線補間することによって生成された新
たなピーク値補間曲線を示している。なお、図２４
（Ｄ）において図２４（Ａ）のディジタルサンプル信号
波形は点線で示されている。ステップ２１５：以上の処理によって生成されたピーク
値補間曲線に基づいて、ピーク間の合計傾斜を算出す
る。この処理では、図２４（Ｄ）に示すように、傾斜を
算出するための算出幅を例えば２００ポイントとし、そ
の算出幅のシフト量を例えば１００ポイントとして、こ
のシフト量に相当するポイントを順次シフトしながら、
その傾斜を算出する。有効区間の最初のサンプルポイン
トａ１が『１００』だとすると、そのサンプルポイント
『１００』と『３００』との間の傾斜ｂ１は、算式：
（ａ3 −ａ１）／２００によって求められる。次にそれ
ぞれのポイントを１００ポイントずつシフトしたサンプ
ルポイント『２００』と『４００』との間の傾斜ｂ２を
求める。

【００７９】このようにして算出された傾斜の一例を図
２５に示す。図から明らかなように、サンプルポイント
『１００』−『３００』間の傾斜ｂ１は０．０３、サン
プルポイント『２００』−『４００』間の傾斜ｂ２は
０．１５、サンプルポイント『３００』−『５００』間
の傾斜ｂ３は０．２５、サンプルポイント『４００』−
『６００』間の傾斜ｂ４は０．５０、サンプルポイント
『５００』−『７００』間の傾斜ｂ５は０．９０、サン
プルポイント『６００』−『８００』間の傾斜ｂ６は
１．８０、サンプルポイント『７００』−『９００』間
の傾斜ｂ７は１．９０、サンプルポイント『８００』−
『１０００』間の傾斜ｂ８は２．００、サンプルポイン
ト『９００』−『１１００』間の傾斜ｂ９は１．７０、
『１０００』−『１２００』間の傾斜ｂ１０は１．２
０、『１１００』−『１３００』間の傾斜ｂ１１は０．
７０となる。これらの傾斜ｂ１〜ｂ１１は前者のサンプ
ルポイントａ１〜ａ１１における傾斜として記憶され
る。すなわち、サンプルポイントａ１の傾斜ｂ１が０．
０３、サンプルポイントａ２の傾斜ｂ２が０．１５とし
て、それぞれのサンプルポイント毎に傾斜が記憶され
る。

【００８０】次に、このようにして求められた傾斜ｂ１
〜ｂ１１の値に基づいて、合計傾斜を求める。合計傾斜
はそのサンプルポイントを基準に後ろ５つの傾斜を合計
することによって得られるものであり、そのサンプルポ
イント付近の傾斜の度合いを示すものである。例えば、
サンプルポイントａ１の合計傾斜ｃ１は、そのサンプル
ポイントａ１の傾斜ｂ１と、それから４つ後ろの傾斜ｂ
２〜ｂ５とを合計することによって算出される。すなわ
ち、ｃ１＝ｂ１＋ｂ２＋ｂ３＋ｂ４＋ｂ５によって算出
される。図２５の場合には、サンプルポイントａ１の合
計傾斜ｃ１は１．８３、サンプルポイントａ２の合計傾
斜は３．６０、サンプルポイントａ３の合計傾斜ｃ３は
５．３５、サンプルポイントａ４の合計傾斜は７．１
０、サンプルポイントａ５の合計傾斜は８．３０、サン
プルポイントａ６の合計傾斜ｃ６は８．６０、サンプル
ポイントａ７の合計傾斜は７．５０である。

【００８１】このようにして全区間における合計傾斜を
算出し、次のステップ２１６の処理を行う。なお、ここ
では、５ポイントの合計をその先頭の合計傾斜とする場
合について説明したが、これに限らず、５ポイントの中
間の合計傾斜としてもよい。すなわち、合計傾斜ｃ１を
サンプルポイントａ１〜ａ５の中間すなわちサンプルポ
イントａ３の値としてもよい。また、これ以外に５ポイ
ントにおける位置が明確であれば、合計傾斜をどのポイ
ントの値としてもよいことは言うまでもない。また、５
ポイントに限らず、それ以上でもそれ以下でもよいこと
は言うまでもない。このように合計傾斜を用いること
で、一時的な傾きにだまされることなく、適切な傾斜部
分が見つけ出せるので、適切な安定箇所を発見すること
ができるようになる。

【００８２】ステップ２１６：前記ステップ２１５で算
出された合計傾斜に基づいて今度は安定区間の抽出を行
う。すなわち、各サンプルポイントにおける合計傾斜を
直線補間又はその他の補間によって結ぶことによって形
成された合計傾斜曲線の中で所定値（例えば、合計傾斜
値５）以下の箇所を安定区間とし、それ以外の箇所は不
安定区間とする。ステップ２１７：ステップ２１６の処理によって安定区
間とみなされた区間毎に波形の最大値すなわちピーク値
補間曲線の最大値を検出し、その最大値が所定値以下の
場合にはその安定区間は削除し、不安定区間に変更す
る。ステップ２１８：このようにして抽出された安定区間の
存在に基づいて人間は初めてその安定区間の開始点付近
に音符のトリガである音の開始点があることに気付く。
そこで、その音符の開始点付近を決定するために、ステ
ップ２１６及びステップ２１７で安定区間と認定された
部分の音符開始点を検出し、それに応じて安定区間の拡
張を行う。

【００８３】図２６はステップ２１６からステップ２１
８までの処理の概念を示すものである。有効区間内の合
計傾斜曲線が図２６に示すような場合、それを所定値で
区切ることによって３つの安定区間ｄ１〜ｄ３が検出さ
れる。なお、安定区間ｄ２についてはステップ２１７の
処理の結果、ピーク値補間曲線の最大値が所定値以下で
あるために削除される。従って、図２６の有効区間の場
合には２つの安定区間ｄ１，ｄ３が存在することにな
り、２つの安定区間ｄ１，ｄ３の間には削除された安定
区間ｄ２を含む不安定区間が存在することになる。この
不安定区間を安定区間ｄ１，ｄ３に接続して、それぞれ
の安定区間ｄ１，ｄ３の拡張処理を行う必要がある。

【００８４】安定区間ｄ１については、必然的に有効区
間の開始点がその安定区間ｄ１の音符の開始点となり、
安定区間ｄ３については、必然的に有効区間の最終点が
その安定区間ｄ３の音符の終了点となる。そして、安定
区間ｄ３の音符開始点及び安定区間ｄ１の最終点は次の
ようにして求められる。すなわち、ステップ２１６で検
出された不安定区間の中から、音符開始点の検出対象と
なる安定区間に近い方の不安定区間を決定し、その不安
定区間内の合計傾斜曲線のピーク値に相当するサンプル
ポイントをその安定区間の音符開始点とするようにし
た。従って、図２６のように安定区間ｄ２が削除されて
不安定区間が２箇所存在する場合には、音符開始点の検
出対象となる安定区間ｄ３に近い方の不安定区間におい
て、合計傾斜のピーク値に相当するサンプルポイントｆ
２が安定区間ｄ３の音符開始点となる。従って、安定区
間ｄ１の音符終了点はサンプルポイントｆ２となるの
で、最終的に、安定区間ｄ１は拡張安定区間ｅ１とな
り、安定区間ｄ２は拡張安定区間ｅ３となる。なお、図
２６の場合に、安定区間ｄ２がステップ２１７の処理で
削除されなかった場合には、サンプルポイントｆ１が安
定区間ｄ１の音符終了点及び安定区間ｄ２の音符開始点
となり、サンプルポイントｆ２が安定区間ｄ２の音符終
了点及び安定区間ｄ３の音符開始点となる。

【００８５】図２２は図１のステップ１５の定常区間検
出処理の詳細を示す図であり、図５に対応したものであ
る。図２１の安定区間検出処理によって求められた安定
区間の中から定常区間がどのようにして検出されるの
か、その定常区間検出処理の詳細を説明する。なお、図
２２の定常区間処理の内、ステップ２２１〜ステップ２
２９は図５に示したステップ５１〜ステップ５９とほと
んど同じなので、その部分については簡単に説明し、こ
れ以外について詳細に説明する。

【００８６】ステップ２２１：第１次バンドパスフィル
タ（第１次ＢＰＦ）を通過させて、所定の倍音を削除す
る。ステップ２２２：ステップ２２１の第１次ＢＰＦ処理に
よって得られた楽音波形信号に対してピーク位置検出法
を用いて１周期の基準となるピーク基準位置検出処理を
行う。ステップ２２３：前記ステップ２２２で検出されたピー
ク基準位置に基づいて、あるピーク基準位置から始まる
基本区間と、その基本区間の直後の次のピーク基準位置
までの区間（以下、移動区間とする）との間の２つの区
間の波形について波形が同じであるか否かの比較を図１
３に示すような誤差率算出方法によって行う。ステップ２２４：ステップ２２３の波形比較処理の結果
を利用して、誤差率が所定値（例えば１０）よりも小さ
な区間同士を繋げて、それを疑似的な一致区間とし、各
一致区間から抽出されるピッチの最大値と最小値を検出
し、それに基づいてカットオフ周波数帯を決定する。ステップ２２５：ステップ２２４で決定された新たなカ
ットオフ周波数帯を用いて、第２次バンドパスフィルタ
（第２次ＢＰＦ）を通過させて、不要な倍音を除去す
る。ステップ２２６：ステップ２２２のピーク基準位置検出
処理と同じ処理を行う。ステップ２２７：ステップ２２３の波形比較処理と同じ
処理を行う。ステップ２２５からステップ２２７までの
一連の処理によって、誤差の原因となる低周波や高調波
がカットされて、より精度の高いピーク基準位置検出処
理及び波形比較処理が可能となり、前回よりも精度の高
い一致区間が得られる。ステップ２２８：ステップ２２７までの処理によって得
られた各ピーク基準位置におけるピッチデータを補間し
て、１サンプルポイント毎に１ピッチデータとなるよう
に直線補間する。

【００８７】ステップ２２９：ステップ２２８の処理に
よって求められた各サンプルポイント毎のピッチデータ
を用いて時変動バンドパスフィルタ（ＢＰＦ）処理を行
う。ステップ２２Ａ：ステップ２２９の時変動バンドパスフ
ィルタ処理を経た楽音波形に対して、ピークが強く出て
いるサイドを決定し、ステップ２２８で得られた周波数
変化に基づいて決定されるピリオド区間によって楽音波
形を区切り、各区切り区間内で最大となる位置を検出
し、そこをピーク基準位置とする。すなわち、ステップ
２２９の時変動バンドパスフィルタ処理によって得られ
た楽音波形が図２７に示すようなものである場合、その
周波数変化に基づいて決定されるピリオド区間ＰＲ１〜
ＰＲ５によって各楽音波形を区切る。この区切られた区
間ＰＲ１〜ＰＲ５における最大値Ｐ１〜Ｐ６がピーク基
準位置となる。ステップ２２２（ステップ５２）やステ
ップ２２６（ステップ５６）のようなピーク基準位置検
出処理によってピーク基準位置を検出すると、図１０
（Ａ）に示すような波形の場合、明らかに誤った位置に
ピーク基準位置Ｐ４，Ｐ５が出現してしまうという問題
があるが、このステップ２２Ａのようにピリオド区間に
よって楽音波形を区切り、その中でピーク基準位置を検
出する場合だと、そのような明らかに誤ったピーク基準
位置が検出されることはなくなり、ピーク基準位置検出
精度が向上する。

【００８８】ステップ２２Ｂ：ステップ２２Ａのピーク
基準位置検出処理によって検出されたピーク基準位置に
基づいて波形の有声区間検出処理を行う。すなわち、こ
の有声区間検出処理では、ステップ２２３と同様に、ス
テップ２２Ａで検出されたピーク基準位置に基づいて、
あるピーク基準位置から始まる基本区間と、その基本区
間の直後の次のピーク基準位置までの区間（以下、移動
区間とする）との間の２つの区間の波形について波形が
同じであるか否かの比較を図１３に示すような誤差率算
出方法によって行う。そのために、この有声区間検出処
理では、基本区間と移動区間とが不一致と判定された場
合、その部分を直ちに有声区間の区切りとしないで、不
一致が所定回数以上連続して発生した場合に有声区間の
区切りとする。これによって、「あ〜い〜う〜」や「あ
〜あ〜あ〜」等のように「母音が連続する部分」を有声
区間として検出することができる。

【００８９】例えば、図２８の場合、ピーク基準位置Ｐ
１からピーク基準位置Ｐ２までを基本区間Ｐ１２とする
と、ピーク基準位置Ｐ２からピーク基準位置Ｐ３までが
移動区間Ｐ２３となる。この場合、基本区間Ｐ１２と移
動区間２３は一致すると判定されたとする。区間Ｐ２３
と区間Ｐ３４についても同様に一致と判定されたとす
る。次の区間Ｐ３４と区間Ｐ４５が不一致と判定された
場合、その区間Ｐ３４と、区間Ｐ４５の次の区間Ｐ５６
との間で波形比較処理を行う。その結果、区間Ｐ３４と
区間Ｐ５６が一致と判定された場合には、区間Ｐ４５と
区間５６が不一致であっても、区間Ｐ３４、区間Ｐ４
５、区間Ｐ５６は一致するものとして次の区間Ｐ５６と
区間Ｐ６７（図示せず）の判定に進む。このとき、区間
Ｐ３４と区間Ｐ４５、区間Ｐ３４と区間Ｐ５６、区間Ｐ
３４と区間Ｐ６７（図示せず）、区間Ｐ３４と区間Ｐ７
８（図示せず）、区間Ｐ３４と区間Ｐ８９（図示せず）
がそれぞれ不一致と判定された場合、すなわち所定回数
（例えば５回）以上不一致が連続して発生した場合に
は、その区間Ｐ３４を有声区間の区切りとし、次の区間
Ｐ４５と区間Ｐ５６について同様の判定を行う。区間Ｐ
４５と区間Ｐ５６が不一致の場合には、区間Ｐ４５と区
間Ｐ６７（図示へせず）について判定を行う。なお、区
間４５と区間Ｐ５６が不一致の場合、不一致が連続する
がどうかの処理を行わずに、次の区間Ｐ５６と区間Ｐ６
７について判定を行い、隣合う区間が一致したときに始
めて前述と同様の一致処理を行うようにしてもよい。こ
のようにして、有声区間が決定したら、今度はその有声
区間の中で所定長以下のもの（短い有声区間）を削除す
る。

【００９０】以上の処理によって、安定区間は、図２９
に示すように不安定区間によって分離された有声区間Ｖ
１〜Ｖ３のように分類される。なお、この有声区間Ｖ１
〜Ｖ３は隣接比較誤差曲線の値の低い安定した部分に対
応し、隣接比較誤差曲線の値の高い部分が不安定区間に
対応している。従って、この隣接比較誤差曲線に基づい
て、安定区間Ｖ１〜Ｖ３の拡張処理を行う。この拡張処
理は、安定区間の開始点及び終了点に接する有効区間に
ついては無条件にその安定区間の開始点及び終了点まで
拡張し、二つの有声区間に挟まれた不安定区間について
は隣接比較誤差の最大値を区切り点として、有効区間の
拡張を行う。従って、図２９に示すような隣接比較誤差
曲線の場合には、各有声区間Ｖ１〜Ｖ３は拡張処理によ
って拡張有声区間Ｖ１Ｅ〜Ｖ３Ｅのようになる。なお、
図２９では、拡張有声区間内の隣接比較誤差の傾きが０
となる部分（底辺部分）が一か所の場合のみが示されて
いるが、実際には隣接比較誤差の傾きが０となる部分
（底辺部分）は複数箇所存在する場合があることは言う
までもない。

【００９１】ステップ２２Ｃ：ステップ２２１からステ
ップ２２Ｂまでの処理によって得られた各拡張有声区間
について、隣合う区間の誤差すなわち隣接比較誤差の傾
きが０となる部分（底辺部分）を検出し、そこを母音の
基準位置とし、その母音の発音に対応した区間を音色区
間として検出する処理を行う。この音色区間を検出する
処理では、底辺部分に相当する波形区間を基本区間とし
て固定し、その前後に存在する複数の波形区間を移動区
間として順次波形比較処理を行い、その比較誤差を求め
る。このようにして求めた比較誤差を基準比較誤差と呼
ぶ。すなわち、図３０（Ａ）に示すように隣接比較誤差
の底辺部分に相当する波形区間ｍ０を基本区間とし、こ
の基本区間とその両側に存在する複数の移動区間ｍ１，
ｍ−１，ｍ２，ｍ−２，ｍ３，ｍ−３，ｍ４，ｍ−４・
・・との間で波形比較処理を行う。基本区間は隣接比較
誤差の最低値に相当するもの、すなわち、波形比較処理
の結果、一致度が高いと認定された波形区間のことであ
る。このようにして得られた比較誤差が図３０（Ｂ）の
ような基準比較誤差曲線となる。この基準比較誤差曲線
は波形区間ｍ０を基準にして波形比較処理を行っている
関係上、波形区間ｍ０の近傍では隣接比較誤差曲線と同
じような傾向を示すが、比較的離れた部分では誤差率は
大きくなり、誤差率最大に収束する。そして、この基準
比較誤差曲線の値（誤差率）が所定値以下の部分の波形
区間が音色区間ＴＳ１となる。なお、基準比較誤差曲線
を求める場合にも、ステップ２２Ｂの有声区間検出処理
のように、基準比較誤差曲線の値が所定値よりも大きく
なった場合にそこを直ちに音色区間の区切りとしない
で、所定値よりも大きい値が所定回数以上連続して発生
した場合に音色区間の区切りとする。

【００９２】このようにして音色区間が決定した場合
に、拡張有声区間内でこの音色区間以外の未決定区間長
が所定長以上の場合には、決定した音色区間以外の拡張
音声区間について同様の処理を行う。すなわち、図３０
の場合には、図３０（Ｂ）のような音色区間ＴＳ１が決
定した場合、この音色区間ＴＳ１以外の拡張有声区間す
なわち未決定区間長が所定長以上なので、この未決定区
間長についても同様に、図３０（Ｃ）に示すような隣接
比較誤差の底辺部分に相当する波形区間ｎ０を基本区間
とし、この基本区間とその前後に存在する複数の移動区
間ｎ１，ｎ−１，ｎ２，ｎ−２，ｎ３，ｎ−３，ｎ４，
ｎ−４・・・との間で波形比較処理を行う。このように
して得られた比較誤差が図３０（Ｄ）のような基準比較
誤差曲線となる。この基準比較誤差曲線の値（誤差率）
が所定値以下の部分の波形区間が今度は音色区間ＴＳ２
となる。従って、図３０の拡張有声区間の場合には２つ
の音色区間ＴＳ１，ＴＳ２が検出されることになる。

【００９３】ステップ２２Ｄ：ステップ２２Ｃの処理に
よって得られた音色区間をステップ５Ｃの定常区間拡張
処理と同じようにして拡張する。すなわち、ステップ２
２１からステップ２２Ｃまでの処理を行った結果、検出
された音色区間ＳＴ１と音声区間ＳＴ２との間が１個の
波形区間によって区切られている場合にはそのままその
波形区間を音色区間ＳＴ１及びＳＴ２の区切りとすれば
よいが、隣合う音色区間同士が複数の波形区間によって
区切られている場合には、これらの波形区間を前後の音
色区間に接続して、音色区間を拡張しなければならな
い。この音色区間を拡張する処理は、図１５と同様の処
理によって行われる。なお、この場合もＢＰＦ処理後の
サイン波形に近い波形に対して比較処理を行うことにな
るので、母音毎の特徴までもがフィルタリングされてし
まい同母音区間すなわち同じ音色を抽出するという意義
が薄れてしまう恐れがある。そこで、ピーク位置検出用
と波形比較処理用の波形を別途用意して、それに基づい
てそれぞれピーク位置検出及び波形比較処理を行うよう
にしてもよい。すなわち、ピーク位置検出用の波形とし
ては時変動ＢＰＦ処理後の波形をそのまま用い、波形比
較処理用としてはその時変動ＢＰＦ処理に用いた周波数
成分の数倍周期の周波数帯波形を残すようなＢＰＦ処理
を行った波形を用いるようにする。なお、基本周波数を
最低周波数とし、基本周波数の整数倍を最高周波数とす
るバンドパスフィルタ処理を行い、それを波形比較処理
の対象波形として使用してもよいことはいうまでもな
い。

【００９４】このようにした拡張された音色区間につい
て今度は音高の変化や安定性を考慮して細分化処理を行
い、最終的な音程区間を決定する。ステップ２２Ｃまで
の音色区間検出処理では、波形を引き延ばして比較して
いるため、『ああ』などのような連続母音による音声波
形の音高変化であっても、それを１つの同じ音としてと
らえるような仕組みになっている。従って、楽器音の楽
音波形の場合には、持続系の楽器音の音高変化を見つけ
出せないような事態も起こる。そこで、この実施の形態
では、ステップ２２Ｃまでの処理によって得られた音色
区間ごとに音高変化の状態を調べて、その状態に応じて
さらに分割する必要があるかどうかの判定を行い。必要
があると判定された場合には、音色区間をさらに細かな
音程区間に分割する。この音色区間を音程区間に分割す
る処理は、図１６に示すようなノート距離変動曲線を用
いて行う。

【００９５】ステップ２２Ｅ：ステップ２２Ｄの処理に
よって検出された音程区間の中には、音符として存在し
えないほど短いものが含まれていたりする場合がある。
故に、このステップでは１小節を所定の音符長（例えば
８分音符長）を単位としたグリッドに均等に分割し、こ
のグリッドに前述の音程区間を当てはめて、音価を決定
するようにしている。各音程区間の先頭が最も近いグリ
ッドにその音程区間を当てはめるようにしているが、１
つのグリッドに対して２つ以上の音程区間が最も近いと
いう場合には、それらの音程区間の中で音長の長いもの
をそのグリッドに当てはめるようにした。例えば、図３
１は８分音符長で分割された１小節分に該当する音程区
間の一例を示す図である。図において、ステップ２２Ｄ
によって最終的に決定された音程区間はＰＴ１〜ＰＴ５
のようになったとする。この場合、音程区間ＰＴ１はグ
リッドＧ２に、音程区間ＰＴ２はグリッドＧ４に、音程
区間ＰＴ３はグリッドＧ５に当てはまる。しかしなが
ら、グリッドＧ６に関しては、音程区間ＰＴ４と音程区
間ＰＴ５の２つがグリッドＧ６に最も近い音程区間であ
る。従って、この場合には、音程区間ＰＴ４と音程区間
ＰＴ５の音長の長い方、すなわち音程区間ＰＴ５がグリ
ッグＧ６に当てはめられることになる。なお、グリッド
Ｇ５に音程区間ＰＴ３が当てはめられている関係上、音
程区間ＰＴ２の音長はクリッドＧ４からグリッドＧ５ま
でとなるが、このときに、音程区間ＰＴ３が存在しない
場合には、その音程区間ＰＴ２の音長の最終位置をその
まま採用してもよいし、音程区間ＰＴ２の末尾が最も近
いグリッドにその音程区間を当てはめるようにしてもよ
い。この場合、音程区間の存在しない部分にノートオフ
（休符）を当てはめるようにしてもよい。また、音程区
間ＰＴ３が存在しない場合には、その音程区間ＰＴ２の
音長の最終位置を次の音程区間ＰＴ５の開始位置である
グリッドＧ６までとしてもよい。この場合には、ノート
オフ（休符）などは存在しないことになる。このように
図２２の定常区間検出処理によって音価が決定された後
は、図１のステップ１６の音高列決定処理によって、各
音価に最適な音高列が割り当てられる。この音高列決定
処理は第１の実施の形態と同じなので説明は省略する。

【００９６】

【発明の効果】この発明に係る音信号分析装置によれ
ば、マイク等からの入力音のピッチ又はレベルが微妙に
ゆれた場合でも、そのゆれた部分以外の音楽的な音の定
常部分すなわち１つの音符に相当する部分を分析するこ
とのできる音信号分析装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】図２の電子楽器が演奏情報発生装置として動
作する際のメインフローを示す図である。

【図２】この発明に係る楽音情報分析装置及び演奏情
報発生装置を内蔵した電子楽器の構成を示すハードブロ
ック図である。

【図３】図１のステップ１３の有効区間検出処理の詳
細を示す図である。

【図４】図１のステップ１４の安定区間検出処理の詳
細を示す図である。

【図５】図１のステップ１５の定常区間検出処理の詳
細を示す図である。

【図６】図１のステップ１６の音高列決定処理の詳細
を示す図である。

【図７】サンプリング周波数４４．１ｋＨｚでサンプ
リングされた音声信号すなわちディジタルサンプル信号
の波形値の一例を示す図である。

【図８】図３の有効区間検出処理の動作例の概念を示
す図である。

【図９】図４の安定区間検出処理の動作例の概念を示
す図である。

【図１０】図５の第１次及び第２次ＢＰＦ処理並びに
波形比較処理による動作例の概念を示す図である。

【図１１】図５のステップ５１の第１次ＢＰＦ処理後
における安定区間の楽音波形の強いピークがマイナス側
に現れ、弱いピークがプラス側に現れる場合の波形例を
示す図である。

【図１２】図５の波形比較処理の中で行われる誤差率
の算出方法がどのように行われるのか、その具体例を２
個の比較波を用いて示した図である。

【図１３】図５の波形比較処理によって、図１１の２
個の比較波からどのようにして誤差率が算出されるの
か、具体的な数値を示す図である。

【図１４】時定数を小さめに設定した場合に図５のピ
ーク基準位置検出処理によってピーク基準位置がどのよ
うに抽出されるか、その具体例を示す図である。

【図１５】図５のステップ５Ｃの定常区間拡張処理の
動作例を示す図である。

【図１６】図５のステップ５Ｄのノート距離による細
分化処理の動作例を示す図である。

【図１７】図５のステップ５Ｄのノート距離による細
分化処理の別の動作例を示す図である。

【図１８】図６のステップ６１の各定常区間の代表周
波数決定処理を行う場合に、定常区間のどの部分から代
表周波数を検出するのかその動作例を示す図である。

【図１９】図６のステップ６１の各定常区間からどの
ようにして代表周波数が検出されるのかその動作例を示
す図である。

【図２０】図１のステップ１３の有効区間検出処理の
別の実施の形態に係るものの詳細を示す図である。

【図２１】図１のステップ１４の安定区間検出処理の
別の実施の形態に係るものの詳細を示す図である。

【図２２】図１のステップ１５の定常区間検出処理の
別の実施の形態に係るものの詳細を示す図である。

【図２３】図２０の有効区間検出処理の動作例の概念
を示す図である。

【図２４】図２１のステップ２１１からステップ２１
５までの処理の動作例の概念を示す図である。

【図２５】図２１のステップ２１５の合計傾斜の算出
例を示す図である。

【図２６】図２１のステップ２１６及びステップ２１
８の処理の動作例の概念を示す図である。

【図２７】図２２のステップ２２Ａのピーク基準位置
検出処理の動作例の概念を示す図である。

【図２８】図２２のステップ２２Ｂの有声区間検出処
理における動作例の概念の前半部分を示す図である。

【図２９】図２２のステップ２２Ｂの有声区間検出処
理における動作例の概念の後半部分を示す図である。

【図３０】図２２のステップ２２Ｃの音色区間検出処
理における動作例の概念を示す図である。

【図３１】図２２のステップ２２Ｅの音価決定処理に
おける動作例の概念を示す図である。

【符号の説明】

１…ＣＰＵ、２…プログラムメモリ、３…ワーキングメ
モリ、４…演奏データメモリ、５…押鍵検出回路、６…
マイクインターフェイス、７…スイッチ検出回路、８…
表示回路、９…音源回路、１０…鍵盤、１Ａ…マイクロ
フォン、１Ｂ…テンキー＆各種スイッチ、１Ｃ…ディス
プレイ、１Ｄ…サウンドシステム、１Ｅ…データ及びア
ドレスバス

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】任意の音信号を入力するための入力手段
と、前記入力手段から入力された音信号のサンプル振幅値の
所定サンプル数にわたる平均値をそれぞれ求め、その結
果を時系列的な平均レベル情報として出力する演算手段
と、前記演算手段によって求められた平均レベル情報に基づ
いて前記音信号の中から音楽的な音が存在すると思われ
る第１の区間を検出する第１区間検出手段と、前記第１の区間内における前記音信号のサンプル振幅値
に基づいて音信号分析用の第２の区間を、該第１の区間
の中から検出する第２区間検出手段とを具えたことを特
徴とする音信号分析装置。
【請求項２】任意の音信号を入力するための入力手段
と、前記入力手段から入力された音信号のサンプル振幅値の
所定サンプル数毎にその最大値を検出し、検出された最
大値を補間することによって補助波形を作成する波形作
成手段と、前記波形作成手段によって作成された補助波形に基づい
て前記音信号の中から音楽的な音が存在すると思われる
第１の区間を検出する第１区間検出手段と、前記第１の区間内における前記音信号のサンプル振幅値
に基づいて音信号分析用の第２の区間を、該第１の区間
の中から検出する第２区間検出手段とを具えたことを特
徴とする音信号分析装置。
【請求項３】任意の音信号を入力するための入力手段
と、前記音信号に所定の周波数特性のフィルタ処理を施すフ
ィルタ手段と、前記フィルタ処理後の音信号における連続するサンプル
振幅値に基づいて各隣接する波形同士の一致度合いを分
析する分析手段と、前記分析手段により所定の条件に従う範囲内で一致して
いると分析された連続する複数の波形からなる区間を同
波形区間として検出する区間検出手段と、前記区間検出手段によって検出された同波形区間におけ
る前記音信号のピッチを検出するピッチ検出手段とを具
えたことを特徴とする音信号分析装置。
【請求項４】任意の音信号を入力するための入力手段
と、前記入力手段から入力する前記音信号に関して所定区間
毎に前記音信号のピッチをそれぞれ検出し、検出したピ
ッチのデータ列を生成する第１のピッチ検出手段と、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
に応じて通過帯域が可変制御されるフィルタ処理を、前
記入力された音信号に施すフィルタ処理手段と、前記フィルタ処理手段から出力される前記音信号のサン
プル振幅値に基づいて該音信号のより正確なピッチを検
出する第２のピッチ検出手段とを具えたことを特徴とす
る音信号分析装置。
【請求項５】任意の音信号を入力するための入力手段
と、前記入力手段から入力する前記音信号に関して所定区間
毎に前記音信号のピッチをそれぞれ検出し、検出したピ
ッチのデータ列を生成する第１のピッチ検出手段と、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
に応じて通過帯域が可変制御されるフィルタ処理を、前
記入力された音信号に施すフィルタ処理手段と、前記フィルタ処理後の音信号における連続するサンプル
振幅値に基づいて各隣接する波形同士の一致度合いを分
析する分析手段と、前記分析手段により所定の条件に従う範囲内で一致して
いると分析された連続する複数の波形からなる区間を同
波形区間として検出する区間検出手段と、前記区間検出手段によって検出された同波形区間におけ
る前記音信号のピッチを検出する第２のピッチ検出手段
とを具えたことを特徴とする音信号分析装置。
【請求項６】任意の音信号を入力するための入力手段
と、前記入力手段から入力する前記音信号に関して所定区間
毎に前記音信号のピッチをそれぞれ検出し、検出したピ
ッチのデータ列を生成する第１のピッチ検出手段と、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
に応じて通過帯域が時変動制御されるフィルタ処理を、
前記入力された音信号に施すフィルタ処理手段と、前記フィルタ処理後の音信号における連続するサンプル
振幅値に基づいて各隣接する波形同士の一致度合いを分
析する分析手段と、前記分析手段により所定の条件に従う範囲内で一致して
いると分析された連続する複数の波形からなる第１の区
間を検出する第１区間検出手段と、前記第１区間検出手段によって検出された第１の区間内
の一致度のより高い波形を基準にその前後における複数
の各波形との間で一致度合いを判定し、一致度のより高
い第２の区間を検出する第２区間検出手段と、前記第２区間検出手段によって検出された第２の区間に
おける前記音信号のピッチを検出する第２のピッチ検出
手段とを具えたことを特徴とする音信号分析装置。
【請求項７】任意の音信号を入力するための入力手段
と、所定のカットオフ周波数を最大周波数及び最小周波数と
するバンドパスフィルタ処理を前記入力手段から入力す
る前記音信号に施す第１フィルタ処理手段と、前記第１フィルタ処理手段から出力される前記音信号に
対して周期基準となる第１候補位置の複数を検出する第
１周期基準検出手段と、前記第１周期基準検出手段によって検出された前記第１
候補位置に基づいて前記音信号の最大周波数及び最小周
波数を検出する周波数帯検出手段と、この周波数帯検出手段によって検出された最大周波数及
び最小周波数をカットオフ周波数とするバンドフィルタ
処理を、前記入力手段から入力する前記音信号に施す第
２フィルタ処理手段と、前記第２フィルタ処理手段から出力される前記音信号に
対して周期基準となる候補位置の複数を検出する第２周
期基準検出手段と、前記第２周期基準検出手段によって検出された前記候補
位置毎に前記音信号のピッチをそれぞれ検出するピッチ
検出手段とを具えた音信号分析装置。
【請求項８】任意の音信号を入力するための入力手段
と、前記音信号に所定の周波数帯域のフィルタ処理を施すフ
ィルタ手段と、前記フィルタ手段によるフィルタリング処理後の前記音
信号のピーク位置をそれぞれ検出するピーク位置検出手
段と、このピーク位置検出手段によって検出された任意の２つ
のピーク位置間で前記音信号の波形を区切ることにより
得られる多様な区間のうち、前記フィルタの通過帯域に
よる制限に見合った時間長の区間について、隣合う２つ
の区間の対を可能な数だけ選定し、選定された各対にお
ける２区間の波形の一致度をそれぞれ判定し、その一致
度の最も高い１つの対を同波形区間として検出する区間
検出手段と、前記区間検出手段によって検出された同波形区間に基づ
いて音信号分析用の定常区間を検出する定常区間検出手
段とを具えたことを特徴とする音信号分析装置。
【請求項９】任意の音信号を入力するための入力手段
と、前記入力された音信号のピーク位置をそれぞれ検出する
ピーク位置検出手段と、このピーク位置検出手段によって検出された任意の２つ
のピーク位置間で前記音信号の波形を区切ることにより
得られる多様な区間のうち、隣合う任意の２つの区間の
波形の一致度をそれぞれ判定し、その一致度の高い区間
同士を接続して第１の同波形区間群を検出する第１区間
検出手段と、前記第１の同波形区間群の中の開始区間と最終区間を比
較の対象区間として、前記第１の同波形区間群の前後に
隣接する区間のそれぞれについて波形の一致度を算出
し、算出された一致度に基づいて前記第１の同波形区間
群をその前後に拡張し、これを第２の同波形区間群とし
て検出する第２区間検出手段と、前記第２区間検出手段によって検出された第２の同波形
区間群に基づいて音信号分析用の定常区間を検出する定
常区間検出手段とを具えたことを特徴とする音信号分析
装置。
【請求項１０】任意の音信号を入力するための入力手
段と、前記入力手段から入力する前記音信号に関して所定区間
毎に前記音信号のピッチをそれぞれ検出し、検出したピ
ッチのデータ列を生成するピッチ検出手段と、前記ピッチデータ列における相前後するピッチ同士の差
分を、音程のセント値に基づく相対値にそれぞれ変換す
る相対値変換手段と、前記相対値変換手段によって得られた相対値の動的平均
を基にして、動的基準値を算出する動的基準算出手段
と、前記相対値変換手段によって得られた相対値と前記動的
基準算出手段によって算出された動的基準値とを比較し
て、音信号分析用の定常区間を検出する定常区間検出手
段とを具えたことを特徴とする音信号分析装置。
【請求項１１】前記検出された音信号分析用の前記第
２の区間又は前記定常区間において、前記音信号のピッ
チを分析し、該音信号のノートを決定するノート分析手
段を更に具えたことを特徴とする請求項１，２，８，９
及び１０のいずれか１つに記載の音信号分析装置。
【請求項１２】任意の音信号を入力するための入力手
段と、前記入力手段から入力する前記音信号に関して所定区間
毎に前記音信号のピッチをそれぞれ検出し、検出したピ
ッチのデータ列を生成するピッチ検出手段と、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
に応じて通過帯域が時変動制御されるフィルタ処理を、
前記入力された音信号に施す第１フィルタ処理手段と、前記第１フィルタ処理手段から出力される前記音信号に
関して周期基準となる候補位置の複数を検出する周期基
準位置検出手段と、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
及びその所定整数倍の周波数に応じて通過帯域が時変動
制御されるフィルタ処理を前記入力された前記音信号に
施す第２フィルタ処理手段と、検出された前記候補位置に対応して前記第２フィルタ処
理手段から出力される前記音信号を区切ることにより得
られる複数の区間の波形の一致度を判定し、一致度の高
い区間を同波形区間として検出する区間検出手段と、前記区間検出手段によって検出された同波形区間に基づ
いて前記音信号のピッチを分析するピッチ分析手段とを
具えたことを特徴とする音信号分析装置。
【請求項１３】任意の音信号の連続するサンプル振幅
値を提供する提供手段と、前記提供された連続するサンプル振幅値に対して所定の
特性の第１のフィルタ処理を施す第１フィルタ処理手段
と、前記第１のフィルタ処理が施された前記連続するサンプ
ル振幅値に基づいて第２のフィルタ処理用の制御周波数
データを作成する制御データ作成手段と、前記作成された制御周波数データに基づく特性の第２の
フィルタ処理を、前記提供手段によって提供される前記
連続するサンプル振幅値に対して施す第２フィルタ処理
手段と、前記第２のフィルタ処理が施された前記連続するサンプ
ル振幅値に基づいて前記音信号のピッチを検出するピッ
チ検出手段とを具えたことを特徴とする音信号分析装
置。
【請求項１４】任意の音信号を入力するための入力手
段と、前記入力手段から入力する前記音信号に関して所定区間
毎に前記音信号のピッチをそれぞれ検出し、検出したピ
ッチのデータ列を生成するピッチ検出手段と、前記ピッチデータ列における相前後するピッチ同士の差
分を、音程のセント値に基づく相対値にそれぞれ変換す
る相対値変換手段と、前記相対値変換手段によって得られた相対値の動的平均
を基にして、動的基準値を算出する動的基準算出手段
と、前記相対値変換手段によって得られた相対値と前記動的
基準算出手段によって算出された動的基準値とを比較し
て、ピッチ分析用の定常区間を検出する定常区間決定手
段と、前記定常区間内における前記相対値の静的平均に基づ
き、静的基準値を算出する静的基準算出手段と、前記静的基準値と前記定常区間内における前記相対値と
を比較して、前記定常区間の代表周波数を算出するため
の音高決定区間を検出する音高決定区間検出手段と、前記検出された音高決定区間内における前記ピッチデー
タ列に基づいて前記定常区間の代表周波数を算出する周
波数算出手段とを具えたことを特徴とする音信号分析装
置。
【請求項１５】１又は複数の音符の時系列的連なりか
らなる任意の音信号を入力するための入力手段と、前記入力された音信号の中から１つ１つの音符に相当す
ると推量される区間をそれぞれ検出する区間検出手段
と、前記検出された区間を、その時系列に従って、所定の音
符長に対応する時間間隔で分割されたグリッド上にそれ
ぞれ配置し、各定常区間の開始又は終了端部のうち所定
の一方の端部に最も近い１つのグリッド位置を各定常区
間に対してそれぞれ割り当て、その結果同じグリッド位
置に複数の定常区間が割り当てられた場合には最も時間
長の長い１つの定常区間を有効な音符として選択する手
段とを具備した音信号分析装置。
【請求項１６】分析すべき音信号を入力するステッ
プと、入力された音信号のサンプル振幅値の所定サンプル数に
わたる平均値をそれぞれ求め、その結果を時系列的な平
均レベル情報として出力するステップと、前記平均レベル情報に基づいて前記音信号の中から音楽
的な音が存在すると思われる第１の区間を検出するステ
ップと、前記第１の区間内における前記音信号のサンプル振幅値
に基づいて音信号分析用の第２の区間を、該第１の区間
の中から検出するステップとを具備する音信号を分析す
るための方法。
【請求項１７】分析すべき音信号を入力するステップ
と、入力された音信号のサンプル振幅値の所定サンプル数毎
にその最大値を検出し、検出された最大値を補間するこ
とによって補助波形を作成するステップと、前記作成された補助波形に基づいて前記音信号の中から
音楽的な音が存在すると思われる第１の区間を検出する
ステップと、前記第１の区間内における前記音信号のサンプル振幅値
に基づいて音信号分析用の第２の区間を、該第１の区間
の中から検出するステップとを具備する音信号を分析す
るための方法。
【請求項１８】分析すべき音信号を入力するステップ
と、前記入力された音信号に対して所定の周波数特性のフィ
ルタ処理を施すステップと、前記フィルタ処理後の音信号における連続するサンプル
振幅値に基づいて各隣接する波形同士の一致度合いを分
析するステップと、前記ステップにより所定の条件に従う範囲内で一致して
いると分析された連続する複数の波形からなる区間を同
波形区間として検出するステップと、前記検出された同波形区間における前記音信号のピッチ
を検出するステップとを具備する音信号を分析するため
の方法。
【請求項１９】分析すべき音信号を入力するステップ
と、前記入力された音信号に関して所定区間毎に前記音信号
のピッチをそれぞれ検出し、検出したピッチのデータ列
を生成するステップと、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
に応じて通過帯域が可変制御されるフィルタ処理を、前
記入力された音信号に施すステップと、前記フィルタ処理された音信号のサンプル振幅値に基づ
いて該音信号のより正確なピッチを検出するステップと
を具備する音信号を分析するための方法。
【請求項２０】分析すべき音信号を入力するステップ
と、前記入力された音信号に関して所定区間毎に前記音信号
のピッチをそれぞれ検出し、検出したピッチのデータ列
を生成するステップと、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
に応じて通過帯域が可変制御されるフィルタ処理を、前
記入力された音信号に施すステップと、前記フィルタ処理後の音信号における連続するサンプル
振幅値に基づいて各隣接する波形同士の一致度合いを分
析するステップと、前記ステップにより所定の条件に従う範囲内で一致して
いると分析された連続する複数の波形からなる区間を同
波形区間として検出するステップと、前記検出された同波形区間における前記音信号のピッチ
を検出するステップとを具備する音信号を分析するため
の方法。
【請求項２１】分析すべき音信号を入力するステップ
と、前記入力された音信号に関して所定区間毎に前記音信号
のピッチをそれぞれ検出し、検出したピッチのデータ列
を生成するステップと、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
に応じて通過帯域が時変動制御されるフィルタ処理を、
前記入力された音信号に施すステップと、前記フィルタ処理後の音信号における連続するサンプル
振幅値に基づいて各隣接する波形同士の一致度合いを分
析するステップと、前記ステップにより所定の条件に従う範囲内で一致して
いると分析された連続する複数の波形からなる第１の区
間を検出するステップと、前記検出された第１の区間内の一致度のより高い波形を
基準にその前後における複数の各波形との間で一致度合
いを判定し、一致度のより高い第２の区間を検出するス
テップと、前記検出された第２の区間における前記音信号のピッチ
を検出するステップとを具備する音信号を分析するため
の方法。
【請求項２２】分析すべき音信号を入力するステップ
と、前記入力された音信号に所定の周波数帯域のフィルタ処
理を施すステップと、前記フィルタリング処理後の前記音信号のピーク位置を
それぞれ検出するステップと、検出された任意の２つの前記ピーク位置間で前記音信号
の波形を区切ることにより得られる多様な区間のうち、
前記フィルタの通過帯域による制限に見合った時間長の
区間について、隣合う２つの区間の対を可能な数だけ選
定し、選定された各対における２区間の波形の一致度を
それぞれ判定し、その一致度の最も高い１つの対を同波
形区間として検出するステップと、前記検出された同波形区間に基づいて音信号分析用の定
常区間を検出するステップとを具備する音信号を分析す
るための方法。
【請求項２３】分析すべき音信号を入力するステップ
と、前記入力された音信号のピーク位置をそれぞれ検出する
ステップと、任意の２つのピーク位置間で前記音信号の波形を区切る
ことにより得られる多様な区間のうち、隣合う任意の２
つの区間の波形の一致度をそれぞれ判定し、その一致度
の高い区間同士を接続して第１の同波形区間群を検出す
るステップと、前記第１の同波形区間群の中の開始区間と最終区間を比
較の対象区間として、前記第１の同波形区間群の前後に
隣接する区間のそれぞれについて波形の一致度を算出
し、算出された一致度に基づいて前記第１の同波形区間
群をその前後に拡張し、これを第２の同波形区間群とし
て検出するステップと、前記検出された第２の同波形区間群に基づいて音信号分
析用の定常区間を検出するステップとを具備する音信号
を分析するための方法。
【請求項２４】分析すべき音信号を入力するステップ
と、前記入力された音信号に関して所定区間毎に前記音信号
のピッチをそれぞれ検出し、検出したピッチのデータ列
を生成するステップと、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
に応じて通過帯域が時変動制御される第１のフィルタ処
理を、前記入力された音信号に施すステップと、前記第１のフィルタ処理の施された音信号に関して周期
基準となる候補位置の複数を検出するステップと、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
及びその所定整数倍の周波数に応じて通過帯域が時変動
制御される第２のフィルタ処理を前記入力された前記音
信号に施すステップと、前記検出された各候補位置に対応して前記第２のフィル
タ処理の施された音信号を区切ることにより得られる複
数の区間の波形の一致度を判定し、一致度の高い区間を
同波形区間として検出するステップと、前記検出された同波形区間に基づいて前記音信号のピッ
チを分析するステップとを具備する音信号を分析するた
めの方法。
【請求項２５】分析すべき音信号を入力するステップ
と、前記入力された音信号に関して所定区間毎に前記音信号
のピッチをそれぞれ検出し、検出したピッチのデータ列
を生成するステップと、前記ピッチデータ列における相前後するピッチ同士の差
分を、音程のセント値に基づく相対値にそれぞれ変換す
るステップと、前記変換された相対値の動的平均を基にして、動的基準
値を算出するステップと、前記変換された相対値と前記動的基準値とを比較して、
音信号分析用の定常区間を検出するステップとを具備す
る音信号を分析するための方法。
【請求項２６】任意の音信号の連続するサンプル振幅
値を提供するステップと、前記提供された連続するサンプル振幅値に対して所定の
特性の第１のフィルタ処理を施すステップと、前記第１のフィルタ処理が施された前記連続するサンプ
ル振幅値に基づいて第２のフィルタ処理用の制御周波数
データを作成するステップと、前記作成された制御周波数データに基づく特性の第２の
フィルタ処理を、前記提供された前記連続するサンプル
振幅値に対して施すステップと、前記第２のフィルタ処理が施された前記連続するサンプ
ル振幅値に基づいて前記音信号のピッチを検出するステ
ップとを具備する音信号を分析するための方法。
【請求項２７】分析すべき音信号を入力するステップ
と、前記入力された音信号に関して所定区間毎に前記音信号
のピッチをそれぞれ検出し、検出したピッチのデータ列
を生成するステップと、前記ピッチデータ列における相前後するピッチ同士の差
分を、音程のセント値に基づく相対値にそれぞれ変換す
るステップと、前記変換された相対値の動的平均を基にして、動的基準
値を算出するステップと、前記変換された相対値と前記動的基準値とを比較して、
ピッチ分析用の安定している定常区間を検出するステッ
プと、前記定常区間内における前記相対値の静的平均に基づ
き、静的基準値を算出するステップと、前記静的基準値と前記定常区間内における前記相対値と
を比較して、前記定常区間の代表周波数を算出するため
の音高決定区間を検出するステップと、前記検出された音高決定区間内における前記ピッチデー
タ列に基づいて前記定常区間の代表周波数を算出するス
テップとを具備する音信号を分析するための方法。
【請求項２８】機械によって読み取り可能な記録媒体
であって、コンピュータによって実行される音信号を分
析するためのプログラムについての命令群をその記憶内
容として有しており、前記音信号を分析するためのプロ
グラムは、分析すべき音信号を入力するステップと、入力された音信号のサンプル振幅値の所定サンプル数に
わたる平均値をそれぞれ求め、その結果を時系列的な平
均レベル情報として出力するステップと、前記平均レベル情報に基づいて前記音信号の中から音楽
的な音が存在すると思われる第１の区間を検出するステ
ップと、前記第１の区間内における前記音信号のサンプル振幅値
に基づいて音信号分析用の第２の区間を、該第１の区間
の中から検出するステップとを含んでいることを特徴と
する記録媒体。
【請求項２９】機械によって読み取り可能な記録媒体
であって、コンピュータによって実行される音信号を分
析するためのプログラムについての命令群をその記憶内
容として有しており、前記音信号を分析するためのプロ
グラムは、分析すべき音信号を入力するステップと、入力された音信号のサンプル振幅値の所定サンプル数毎
にその最大値を検出し、検出された最大値を補間するこ
とによって補助波形を作成するステップと、前記作成された補助波形に基づいて前記音信号の中から
音楽的な音が存在すると思われる第１の区間を検出する
ステップと、前記第１の区間内における前記音信号のサンプル振幅値
に基づいて音信号分析用の第２の区間を、該第１の区間
の中から検出するステップとを含んでいることを特徴と
する記録媒体。
【請求項３０】機械によって読み取り可能な記録媒体
であって、コンピュータによって実行される音信号を分
析するためのプログラムについての命令群をその記憶内
容として有しており、前記音信号を分析するためのプロ
グラムは、分析すべき音信号を入力するステップと、前記入力された音信号に対して所定の周波数特性のフィ
ルタ処理を施すステップと、前記フィルタ処理後の音信号における連続するサンプル
振幅値に基づいて各隣接する波形同士の一致度合いを分
析するステップと、前記ステップにより所定の条件に従う範囲内で一致して
いると分析された連続する複数の波形からなる区間を同
波形区間として検出するステップと、前記検出された同波形区間における前記音信号のピッチ
を検出するステップとを含んでいることを特徴とする記
録媒体。
【請求項３１】機械によって読み取り可能な記録媒体
であって、コンピュータによって実行される音信号を分
析するためのプログラムについての命令群をその記憶内
容として有しており、前記音信号を分析するためのプロ
グラムは、分析すべき音信号を入力するステップと、前記入力された音信号に関して所定区間毎に前記音信号
のピッチをそれぞれ検出し、検出したピッチのデータ列
を生成するステップと、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
に応じて通過帯域が可変制御されるフィルタ処理を、前
記入力された音信号に施すステップと、前記フィルタ処理された音信号のサンプル振幅値に基づ
いて該音信号のより正確なピッチを検出するステップと
を含んでいることを特徴とする記録媒体。
【請求項３２】機械によって読み取り可能な記録媒体
であって、コンピュータによって実行される音信号を分
析するためのプログラムについての命令群をその記憶内
容として有しており、前記音信号を分析するためのプロ
グラムは、分析すべき音信号を入力するステップと、前記入力された音信号に関して所定区間毎に前記音信号
のピッチをそれぞれ検出し、検出したピッチのデータ列
を生成するステップと、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
に応じて通過帯域が可変制御されるフィルタ処理を、前
記入力された音信号に施すステップと、前記フィルタ処理後の音信号における連続するサンプル
振幅値に基づいて各隣接する波形同士の一致度合いを分
析するステップと、前記ステップにより所定の条件に従う範囲内で一致して
いると分析された連続する複数の波形からなる区間を同
波形区間として検出するステップと、前記検出された同波形区間における前記音信号のピッチ
を検出するステップとを含んでいることを特徴とする記
録媒体。
【請求項３３】機械によって読み取り可能な記録媒体
であって、コンピュータによって実行される音信号を分
析するためのプログラムについての命令群をその記憶内
容として有しており、前記音信号を分析するためのプロ
グラムは、分析すべき音信号を入力するステップと、前記入力された音信号に関して所定区間毎に前記音信号
のピッチをそれぞれ検出し、検出したピッチのデータ列
を生成するステップと、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
に応じて通過帯域が時変動制御されるフィルタ処理を、
前記入力された音信号に施すステップと、前記フィルタ処理後の音信号における連続するサンプル
振幅値に基づいて各隣接する波形同士の一致度合いを分
析するステップと、前記ステップにより所定の条件に従う範囲内で一致して
いると分析された連続する複数の波形からなる第１の区
間を検出するステップと、前記検出された第１の区間内の一致度のより高い波形を
基準にその前後における複数の各波形との間で一致度合
いを判定し、一致度のより高い第２の区間を検出するス
テップと、前記検出された第２の区間における前記音信号のピッチ
を検出するステップとを含んでいることを特徴とする記
録媒体。
【請求項３４】機械によって読み取り可能な記録媒体
であって、コンピュータによって実行される音信号を分
析するためのプログラムについての命令群をその記憶内
容として有しており、前記音信号を分析するためのプロ
グラムは、分析すべき音信号を入力するステップと、前記入力された音信号に所定の周波数帯域のフィルタ処
理を施すステップと、前記フィルタリング処理後の前記音信号のピーク位置を
それぞれ検出するステップと、検出された任意の２つの前記ピーク位置間で前記音信号
の波形を区切ることにより得られる多様な区間のうち、
前記フィルタの通過帯域による制限に見合った時間長の
区間について、隣合う２つの区間の対を可能な数だけ選
定し、選定された各対における２区間の波形の一致度を
それぞれ判定し、その一致度の最も高い１つの対を同波
形区間として検出するステップと、前記検出された同波形区間に基づいて音信号分析用の定
常区間を検出するステップとを含んでいることを特徴と
する記録媒体。
【請求項３５】機械によって読み取り可能な記録媒体
であって、コンピュータによって実行される音信号を分
析するためのプログラムについての命令群をその記憶内
容として有しており、前記音信号を分析するためのプロ
グラムは、分析すべき音信号を入力するステップと、前記入力された音信号のピーク位置をそれぞれ検出する
ステップと、任意の２つのピーク位置間で前記音信号の波形を区切る
ことにより得られる多様な区間のうち、隣合う任意の２
つの区間の波形の一致度をそれぞれ判定し、その一致度
の高い区間同士を接続して第１の同波形区間群を検出す
るステップと、前記第１の同波形区間群の中の開始区間と最終区間を比
較の対象区間として、前記第１の同波形区間群の前後に
隣接する区間のそれぞれについて波形の一致度を算出
し、算出された一致度に基づいて前記第１の同波形区間
群をその前後に拡張し、これを第２の同波形区間群とし
て検出するステップと、前記検出された第２の同波形区間群に基づいて音信号分
析用の定常区間を検出するステップとを含んでいること
を特徴とする記録媒体。
【請求項３６】機械によって読み取り可能な記録媒体
であって、コンピュータによって実行される音信号を分
析するためのプログラムについての命令群をその記憶内
容として有しており、前記音信号を分析するためのプロ
グラムは、分析すべき音信号を入力するステップと、前記入力された音信号に関して所定区間毎に前記音信号
のピッチをそれぞれ検出し、検出したピッチのデータ列
を生成するステップと、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
に応じて通過帯域が時変動制御される第１のフィルタ処
理を、前記入力された音信号に施すステップと、前記第１のフィルタ処理の施された音信号に関して周期
基準となる候補位置の複数を検出するステップと、前記ピッチデータ列における各ピッチに対応する周波数
及びその所定整数倍の周波数に応じて通過帯域が時変動
制御される第２のフィルタ処理を前記入力された前記音
信号に施すステップと、前記検出された各候補位置に対応して前記第２のフィル
タ処理の施された音信号を区切ることにより得られる複
数の区間の波形の一致度を判定し、一致度の高い区間を
同波形区間として検出するステップと、前記検出された同波形区間に基づいて前記音信号のピッ
チを分析するステップとを含んでいることを特徴とする
記録媒体。
【請求項３７】機械によって読み取り可能な記録媒体
であって、コンピュータによって実行される音信号を分
析するためのプログラムについての命令群をその記憶内
容として有しており、前記音信号を分析するためのプロ
グラムは、分析すべき音信号を入力するステップと、前記入力された音信号に関して所定区間毎に前記音信号
のピッチをそれぞれ検出し、検出したピッチのデータ列
を生成するステップと、前記ピッチデータ列における相前後するピッチ同士の差
分を、音程のセント値に基づく相対値にそれぞれ変換す
るステップと、前記変換された相対値の動的平均を基にして、動的基準
値を算出するステップと、前記変換された相対値と前記動的基準値とを比較して、
音信号分析用の定常区間を検出するステップとを含んで
いることを特徴とする記録媒体。
【請求項３８】機械によって読み取り可能な記録媒体
であって、コンピュータによって実行される音信号を分
析するためのプログラムについての命令群をその記憶内
容として有しており、前記音信号を分析するためのプロ
グラムは、任意の音信号の連続するサンプル振幅値を提供するステ
ップと、前記提供された連続するサンプル振幅値に対して所定の
特性の第１のフィルタ処理を施すステップと、前記第１のフィルタ処理が施された前記連続するサンプ
ル振幅値に基づいて第２のフィルタ処理用の制御周波数
データを作成するステップと、前記作成された制御周波数データに基づく特性の第２の
フィルタ処理を、前記提供された前記連続するサンプル
振幅値に対して施すステップと、前記第２のフィルタ処理が施された前記連続するサンプ
ル振幅値に基づいて前記音信号のピッチを検出するステ
ップとを含んでいることを特徴とする記録媒体。
【請求項３９】機械によって読み取り可能な記録媒体
であって、コンピュータによって実行される音信号を分
析するためのプログラムについての命令群をその記憶内
容として有しており、前記音信号を分析するためのプロ
グラムは、分析すべき音信号を入力するステップと、前記入力された音信号に関して所定区間毎に前記音信号
のピッチをそれぞれ検出し、検出したピッチのデータ列
を生成するステップと、前記ピッチデータ列における相前後するピッチ同士の差
分を、音程のセント値に基づく相対値にそれぞれ変換す
るステップと、前記変換された相対値の動的平均を基にして、動的基準
値を算出するステップと、前記変換された相対値と前記動的基準値とを比較して、
ピッチ分析用の安定している定常区間を検出するステッ
プと、前記定常区間内における前記相対値の静的平均に基づ
き、静的基準値を算出するステップと、前記静的基準値と前記定常区間内における前記相対値と
を比較して、前記定常区間の代表周波数を算出するため
の音高決定区間を検出するステップと、前記検出された音高決定区間内における前記ピッチデー
タ列に基づいて前記定常区間の代表周波数を算出するス
テップとを含んでいることを特徴とする記録媒体。