(57)【要約】【課題】和音を構成するコード構成音の数が増えた場合であっても、簡易なアルゴリズムによってより高精度に和音を特定することができる和音推定装置を提供すること。【解決手段】処理部３０は、入力部１０から入力された音情報の周波数スペクトルを算出し、算出した周波数スペクトルにおける、前後の周波数よりもパワーの小さくなっている周波数領域である第２谷状部と、記録部２０に記録された、識別しようとする和音毎の前記複数の第１谷状部に関する情報を対比して、音情報に含まれる和音を判別する。【選択図】図１
2010055012.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音情報を入力する入力部と、
識別しようとする和音毎に、それぞれの和音の周波数スペクトルから抽出した、前後の周波数よりもパワーが小さくなる周波数領域である第１谷状部に関する情報を複数個予め記録される和音情報記録部と、
前記入力部から入力された前記音情報に基づく周波数スペクトルにおける、前後の周波数よりもパワーの小さくなっている周波数領域である第２谷状部と、前記和音情報記録部に記録された、識別しようとする和音毎の前記複数の第１谷状部に関する情報を対比して、前記音情報に含まれる和音を判別する処理部と、
前記処理部にて判別した前記和音を、前記音情報に含まれる和音として出力する出力部と、
を備える和音推定装置。
【請求項２】
請求項１記載の和音推定装置であって、
前記処理部は、前記音情報に基づく周波数スペクトルにおける、識別しようとする和音毎の前記複数の第１谷状部に対応する周波数のパワーを識別しようとする和音毎に求め、求めたパワーに基づいて前記音情報に含まれる和音を判別する和音推定装置。
【請求項３】
請求項１記載の和音推定装置であって、
前記処理部は、前記音情報に基づく周波数スペクトルから前記第２谷状部を複数個抽出し、識別しようとする和音毎の前記複数の第１谷状部に関する情報と比較して、一致度が最も高い和音を前記音情報に含まれる和音とする和音推定装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１項記載の和音推定装置であって、
前記第１谷状部に関する情報は、それぞれの和音の周波数スペクトルにおいて、前後の周波数よりもパワーが小さくなる周波数領域に含まれる特定の周波数である和音推定装置。
【請求項５】
音情報を入力する入力ステップと、
予め複数個記録しておいた、識別しようとする和音毎に、それぞれの和音の周波数スペクトルから抽出した、前後の周波数よりもパワーが小さくなる周波数領域である第１谷状部に関する情報と、前記入力ステップにて入力した前記音情報に基づく周波数スペクトルにおける、前後の周波数よりもパワーの小さくなっている周波数領域である第２谷状部と、を対比して、前記音情報に含まれる和音を判別する判別ステップと、
前記判別ステップにて判別した前記和音を、前記音情報に含まれる和音として出力する出力ステップと、
を有する和音推定方法。
【請求項６】
請求項５記載の和音推定方法であって、
前記判別ステップにて、前記音情報に基づく周波数スペクトルにおける、識別しようとする和音毎の前記複数の第１谷状部に対応する周波数のパワーを識別しようとする和音毎に求め、求めたパワーに基づいて前記音情報に含まれる和音を判別する和音推定方法。
【請求項７】
請求項５記載の和音推定方法であって、
前記判別ステップにて、前記音情報に基づく周波数スペクトルから前記第２谷状部を複数個抽出し、識別しようとする和音毎の前記複数の第１谷状部に関する情報と比較して、一致度が最も高い和音を前記音情報に含まれる和音とする和音推定方法。
【請求項８】
請求項５ないし７のいずれか１項記載の和音推定方法であって、
前記第１谷状部に関する情報は、それぞれの和音の周波数スペクトルにおいて、前後の周波数よりもパワーが小さくなる周波数領域に含まれる特定の周波数である和音推定方法。
【請求項９】
コンピュータに、請求項５ないし８のいずれか１項記載の和音推定方法の各ステップを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力した音情報の和音を推定する和音推定装置、和音推定方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多重音の音響信号を対象とする和音推定については、これまで各種の推定方法が提案されている（例えば、非特許文献１）。和音推定には大別して２つの手法があり、１つは和音の構成音全ての音高を推定してから和音推定を行うもの（例えば、特許文献１）、もう一つは周波数スペクトルの特徴を手がかりとして和音推定するものである（例えば、特許文献２や非特許文献２）。前者は重音数が増加すると精度が低下するという欠点がある。後者は重音数の増加に対応可能であり、クロマベクトルの導入など適切な手法を採用することにより精度改善の余地が見込めることから、周波数スペクトルの特徴を利用した各種の楽曲調性算出装置や調推定装置が提案されている。
【特許文献１】特開２００８−５２０２３号公報
【特許文献２】特開２００７−３３３８９５号公報
【非特許文献１】柏野  邦夫、村瀬  洋一、“音楽情景分析の処理モデルＯＰ−ＴＩＭＡにおける和音の認識”、電子情報通信学会論文誌、Ｖｏｌ．Ｊ７９−Ｄ−ＩＩ、Ｎｏ．１１、ｐｐ．１７６２−１７７０、１９９６
【非特許文献２】Takuya Fujishima、“Realtime chord recognition of musical sound: A system using Common Lisp Music”、In Proceeding of the International Computer Music Conference 1999、Beijing、1999
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、周波数スペクトルは、和音を構成するコード構成音毎に、そのコード構成音の基音以外に、２倍音、３倍音、・・・ｎ倍音にも現れるため、パワー値のピーク部分を特徴として利用する上記に開示された楽曲調性算出装置や調推定装置では、やはり、和音を構成するコード構成音の数が増加した場合に和音の推定精度が低下するという問題があった。また、コード構成音の数が増加した場合に対応するために学習アルゴリズムを採用すると、その学習アルゴリズムを複雑化することが避けられない。
【０００４】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、和音を構成するコード構成音の数が増えた場合であっても、簡易なアルゴリズムによってより高精度に和音を特定することができる和音推定装置、和音推定方法、およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前述した目的を達成するために、本発明に係る和音推定装置は、下記（１）〜（４）を特徴としている。
（１）  音情報を入力する入力部と、
識別しようとする和音毎に、それぞれの和音の周波数スペクトルから抽出した、前後の周波数よりもパワーが小さくなる周波数領域である第１谷状部に関する情報を複数個予め記録される和音情報記録部と、
前記入力部から入力された前記音情報に基づく周波数スペクトルにおける、前後の周波数よりもパワーの小さくなっている周波数領域である第２谷状部と、前記和音情報記録部に記録された、識別しようとする和音毎の前記複数の第１谷状部に関する情報を対比して、前記音情報に含まれる和音を判別する処理部と、
前記処理部にて判別した前記和音を、前記音情報に含まれる和音として出力する出力部と、
を備えること。
（２）  上記（１）の構成の和音推定装置であって、
前記処理部は、前記音情報に基づく周波数スペクトルにおける、識別しようとする和音毎の前記複数の第１谷状部に対応する周波数のパワーを識別しようとする和音毎に求め、求めたパワーに基づいて前記音情報に含まれる和音を判別すること。
（３）  上記（１）の構成の和音推定装置であって、
前記処理部は、前記音情報に基づく周波数スペクトルから前記第２谷状部を複数個抽出し、識別しようとする和音毎の前記複数の第１谷状部に関する情報と比較して、一致度が最も高い和音を前記音情報に含まれる和音とすること。
（４）  上記（１）〜（３）のいずれか一つの構成の和音推定装置であって、
前記第１谷状部に関する情報は、それぞれの和音の周波数スペクトルにおいて、前後の周波数よりもパワーが小さくなる周波数領域に含まれる特定の周波数であること。
【０００６】
上記（１）〜（４）の構成の和音推定装置によれば、和音の周波数スペクトルにおける、パワー値が低くなる特徴的な周波数（以降、スペクトルディップと称する）を和音毎に予め登録しておき、取得した音情報の周波数スペクトルが示すスペクトルディップがいずれの和音のそれと類似しているかを調べることにより、当該音情報に係る和音を高い精度で推定することができる。
【０００７】
また、前述した目的を達成するために、本発明に係る和音推定方法は、下記（５）〜（８）を特徴としている。
（５）  音情報を入力する入力ステップと、
予め複数個記録しておいた、識別しようとする和音毎に、それぞれの和音の周波数スペクトルから抽出した、前後の周波数よりもパワーが小さくなる周波数領域である第１谷状部に関する情報と、前記入力ステップにて入力した前記音情報に基づく周波数スペクトルにおける、前後の周波数よりもパワーの小さくなっている周波数領域である第２谷状部と、を対比して、前記音情報に含まれる和音を判別する判別ステップと、
前記判別ステップにて判別した前記和音を、前記音情報に含まれる和音として出力する出力ステップと、
を有すること。
（６）  上記（５）の構成の和音推定方法であって、
前記判別ステップにて、前記音情報に基づく周波数スペクトルにおける、識別しようとする和音毎の前記複数の第１谷状部に対応する周波数のパワーを識別しようとする和音毎に求め、求めたパワーに基づいて前記音情報に含まれる和音を判別すること。
（７）  上記（５）の構成の和音推定方法であって、
前記判別ステップにて、前記音情報に基づく周波数スペクトルから前記第２谷状部を複数個抽出し、識別しようとする和音毎の前記複数の第１谷状部に関する情報と比較して、一致度が最も高い和音を前記音情報に含まれる和音とすること。
（８）  上記（５）から（７）のいずれか一つの構成の和音推定方法であって、
前記第１谷状部に関する情報は、それぞれの和音の周波数スペクトルにおいて、前後の周波数よりもパワーが小さくなる周波数領域に含まれる特定の周波数であること。
【０００８】
上記（５）〜（８）の構成の和音推定方法によれば、複数の和音の周波数スペクトルにおける、パワー値が低くなる特徴的な周波数（以降、スペクトルディップと称する）を予め登録しておき、取得した音情報の周波数スペクトルが示すスペクトルディップがいずれの和音のそれと類似しているかを調べることにより、当該音情報に係る和音を高い精度で推定することができる。
【０００９】
また、前述した目的を達成するために、本発明に係るプログラムは、下記（９）を特徴としている。
（９）  コンピュータに、上記（５）から（８）のいずれか一つの構成の和音推定方法の各ステップを実行させるためのもの。
【００１０】
上記（９）の構成のプログラムによれば、複数の和音の周波数スペクトルにおける、パワー値が低くなる特徴的な周波数（以降、スペクトルディップと称する）を予め登録しておき、取得した音情報の周波数スペクトルが示すスペクトルディップがいずれの和音のそれと類似しているかを調べることにより、当該音情報に係る和音を高い精度で推定することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の和音推定装置、和音推定方法およびプログラムによれば、複数の和音の周波数スペクトルにおける、パワー値が低くなる特徴的な周波数（以降、スペクトルディップと称する）を予め登録しておき、取得した音情報の周波数スペクトルが示すスペクトルディップがいずれの和音のそれと類似しているかを調べることにより、当該音情報に係る和音を高い精度で推定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明に係る和音推定装置の実施形態の例を、図面を参照しつつ詳細に説明する。図１は、本発明の実施の形態における和音推定装置の概略構成を示すブロック図である。和音推定装置は、主に、音情報を入力する入力部１０、和音の周波数スペクトルにおける、前後の周波数よりもパワー値が低くなる特徴的な周波数帯（以降、スペクトルディップと称する）を和音毎に「設定モデル」として記録する記録部２０、入力部１０から入力した音情報の周波数スペクトルと記録部２０に記録した上記「設定モデル」とを対比し、該入力した音情報に含まれる和音を推定する処理部３０、その推定した和音についての情報を出力する出力部４０、を含んで構成される。これらの各機能部は、近年の汎用パーソナルコンピューターを構成するいずれかのハードウェアによって実現することができ、例えば、入力部１０は収音マイクによって、記録部２０はハードディスクドライブやメモリによって（上記「設定モデル」や入力部１０から入力した音情報は適宜、これらハードディスクドライブやメモリに記録される）、処理部３０はＣＰＵによって、出力部４０はディスプレイやスピーカなどによって、それぞれ実現することができる。
【００１３】
次に、上記構成の和音推定装置による和音推定処理について説明する。
図２は、本発明の実施の形態における和音推定装置の和音推定動作手順を示すフローチャートである。処理部３０は、入力部１０から入力された音情報について（ステップＳ１０１）、周波数スペクトルを作成する（ステップＳ１０２）。なお、ステップＳ１０１にて入力した音情報から直接周波数スペクトルを抽出するようにしてもよい。次に、処理部３０は、予めモデル設定処理（モデル設定処理の詳細については後述する。）で設定され（ステップＳ１００）、記録部２０に記録されているスペクトルディップに係る設定モデルを参照し（ステップＳ１０３）、ステップＳ１０２にて作成された周波数スペクトルがいずれの設定モデルに該当するかをコード判別マッチング処理（コード判別マッチング処理の詳細については後述する。）にて推定する（ステップＳ１０４）。そして、和音推定の結果が出力部４０から出力される（ステップＳ１０５）。
【００１４】
［モデル設定処理］
ここで、ステップＳ１００のモデル設定処理の手順について詳細に説明する。図３は、モデル設定動作手順を示すフローチャートである。はじめに、任意の和音についてコード構成音に基づく理論周波数スペクトルを作成する（ステップＳ２０１）。以降では、任意の和音の一例として、ギターによってＣコードを奏でる際の、該Ｃコードの周波数スペクトルにおけるスペクトルディップを設定する際の処理について説明する。なお、本発明の和音推定装置による和音推定方法は、ギターによって奏でられた音情報の和音を推定する構成に限られるものではなく、様々な楽器によって奏でられた音情報の和音を推定することに適用することができる。
【００１５】
図４は、ステップＳ２０１にて作成したＣコードの周波数スペクトルを示す図である。Ｃコードを構成するコード構成音はＥ、Ｇ、Ｃであり、ギターの音域において存在し得る音は、Ｅ１、Ｇ１、Ｃ２、Ｅ２、Ｇ２、Ｃ３、Ｅ３、Ｇ３、Ｃ４の９つである。図４では、Ｃコードをギターによって奏でる際のそのＣコードを構成するコード構成音Ｅ、Ｇ、Ｃの基音を「Ｅ」、「Ｇ」、「Ｃ」と表記している（図４において、音階の異なるコード構成音（Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３）、（Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３）、（Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４）の表記は区別していない。）。また、図４では、その基音に対して周波数がｎ倍になっているｎ倍音についても表記している。なお、図４では、ｎ倍音が基音の１／ｎの大きさのパワーであると仮定してスペクトルを作成している。また、図４では、各コード構成音の基音およびｎ倍音を識別し易くするために、ＧおよびＧのｎ倍音を実線で、ＣおよびＣのｎ倍音を一点鎖線で、ＥおよびＥのｎ倍音を二点鎖線で、それぞれ示している。
【００１６】
ステップＳ２０１にて作成した周波数スペクトルに対して、次に、ＧおよびＧのｎ倍音、ＣおよびＣのｎ倍音、およびＥおよびＥのｎ倍音の各スペクトルに対して、該スペクトルのパワーに標準正規分布を乗算して正規化処理を行う（ステップＳ２０２）。図５は、周波数スペクトルを正規化した例を示す図である。正規化処理を行う目的は、和音の周波数スペクトルにおけるスペクトルディップを精度良く特定するためである。
【００１７】
次に、図５の周波数スペクトルにおいて、パワー値が急激に低下して谷状部となる周波数帯（スペクトルディップ）を抽出する（ステップＳ２０３）。図６は、スペクトルディップの位置を示す図である。図中の丸印で示す部分が谷状部として抽出された位置に該当する（図６では、谷状部が１１箇所あり、各谷状部の中央部分の周波数は、４５０、７１０、８７０、１１００、１２４０、１４１０、１７００、１９００、２０５０、２２００、２４２０Ｈｚである。）。該スペクトルディップの抽出方法としては、例えば、所定の周波数範囲内（例えば、１０Ｈｚ範囲内）におけるパワーの最大値と最小値の高低比（最小値／最大値）を算出し、その高低比が所定閾値未満であれば、その所定の周波数の範囲の一箇所（所定の周波数範囲の中間の値、該範囲の開始点となる周波数、または該範囲の終了点となる周波数など）をスペクトルディップが存在する周波数として抽出する、手法が挙げられる。このような定量的手法でスペクトルディップが存在する周波数を抽出してもよいし、図５の正規化された周波数スペクトルから目視により谷状部を判別して、該谷状部の中央部分の周波数をスペクトルディップとして抽出してもかまわない。以上により、任意の一和音についての周波数スペクトルにおけるスペクトルディップの抽出が完了する。
【００１８】
次に、抽出した任意の一和音のスペクトルディップを、該一和音に対応する設定モデルとして記録部２０に登録する（ステップＳ２０４）。上記手順を各和音ごとに繰り返し、全ての和音についての設定モデルを登録して、モデル設定処理を完了する。表１は、記録部２０に登録される、各和音についての周波数スペクトルにおけるスペクトルディップのデータ例である。
【表１】
2010055012.tif 000003
【００１９】
ところで、上述のようにある和音の周波数スペクトルから抽出した複数のスペクトルディップは、他の和音の周波数スペクトルから抽出した複数のスペクトルディップと、いくつかのスペクトルディップが一致することはあるものの、その全てのスペクトルディップが一致することは理論的にありえない。この現象を利用して、本発明では、任意の和音が含まれる音情報を入力し、その音情報の周波数スペクトルに含まれるスペクトルディップと、予めモデル設定しておいた全ての和音の周波数スペクトルに含まれるスペクトルディップと、を対比し、入力した音情報に含まれる和音を判別する。本発明の和音推定方法は、和音の周波数スペクトルにおける、パワー値が低くなる特徴的な周波数（スペクトルディップ）に着目したものであって、入力した音情報の周波数スペクトルのパワーのピーク値と、予めモデル設定しておいた全ての和音の周波数スペクトルのパワーのピーク値と、に基づいて、該音情報に含まれる和音を推定していた従来のものとは、発想が全く異なるものである。以下、入力した音情報に含まれる和音を判別するコード判別マッチング処理について説明する。
【００２０】
［コード判別マッチング処理］
図２のフローチャートのステップＳ１０４におけるコード判別マッチング処理について詳細に説明する。コード判別マッチング処理では、上記のモデル設定処理で設定した設定モデルに基づいて、入力された音情報に含まれる和音の判別を行う。尚、設定モデルにて登録されているスペクトルディップと音情報の周波数スペクトルに含まれるスペクトルディップとのマッチング処理については、種々の手法が考えられるが、本実施の形態では、以下の３つのマッチング処理について具体的に説明する。なお、本発明に適用することができるマッチング処理は、これら３つのマッチング処理に限られるものではない。
【００２１】
図７は、コード判別マッチング処理の第１の例を示すフローチャートである。はじめに、モデル設定処理でスペクトルディップを登録したコードのうちの、いずれか一つを選択し、ステップＳ１０２にて算出した音情報の周波数スペクトルに対し、その音情報の周波数スペクトルにおける該コードのスペクトルディップのパワー値（パワー値の単位はｄＢ）を抽出する（ステップＳ３０１）。一例として、モデル設定処理で設定したＣコードのスペクトルディップのパワー値を抽出する場合を説明する。上述したように、Ｃコードのスペクトルディップは、４５０、７１０、８７０、１１００、１２４０、１４１０、１７００、１９００、２０５０、２２００、２４２０Ｈｚの１１箇所の周波数に位置しているため、音情報の周波数スペクトルにおける該１１箇所のパワー値をそれぞれ抽出する。
【００２２】
次に、ステップＳ３０１にて抽出した、音情報の周波数スペクトルにおけるスペクトルディップのパワー値をすべて加算し（ステップＳ３０２）、スペクトルディップを参照した一つのコードに対応するパワー値の積算値として登録する（ステップＳ３０３）。
【００２３】
上記のステップＳ３０１からステップＳ３０３までの手順を、登録されている設定モデルすべて（つまり、全ての和音）について繰り返して実施し（ステップＳ３０４）、パワー値の積算値が最小となる設定モデルを特定し、その設定モデルの和音を音情報の「和音」として判定する（ステップＳ３０５）。以上、音情報の周波数スペクトルにおける各スペクトルディップのパワー値をすべて加算した積算値を、識別しようとする和音毎に求め、該積算値が最も小さい和音を音情報に含まれる和音として判別する処理を行うことにより、音情報の周波数スペクトルにおけるスペクトルディップが最も一致するモデル（和音）を特定することができる。
【００２４】
次に、コード判別マッチング処理の第２の例を説明する。コード判別マッチング処理の第２の例は、上述した第１の例の応用となる。すなわち、第１の例では、ステップＳ３０２にて、音情報の周波数スペクトルにおけるスペクトルディップのパワー値を単純に加算する構成について説明したが、第２の例では、ステップＳ３０１にて抽出した、音情報の周波数スペクトルにおけるスペクトルディップのパワー値に対して、該スペクトルディップが存在する周波数に応じた重み付けを行い、その重み付けを行ったパワー値を全て加算し（ステップ３０２’）、スペクトルディップを参照したコードに対応するパワー値の積算値として登録する（ステップＳ３０３）。
【００２５】
上述した、パワー値に対する重み付けとしては、スペクトルディップが高周波になるにつれて、音情報の周波数スペクトルにおける該スペクトルディップのパワー値が小さくなる各種関数を適用することが好ましい。コード判別マッチング処理の第２の例の構成により、音情報の周波数スペクトルにおける低周波側のスペクトルディップのパワー値が積算値の上昇に大きく寄与することになる。
【００２６】
上述のように、音情報の周波数スペクトルにおける該スペクトルディップのパワー値を小さくしてそのパワー値の加算を行う理由は次の通りである。すなわち、図４では、ｎ倍音が基音の１／ｎの大きさのパワーであると仮定してスペクトルを作成したが、実際は高周波成分のパワーはほとんどなくなってしまっていたり、特定の音の倍音しかないことがあり、この場合、高周波成分のスペクトルディップが多く存在しすぎる為に多くの和音で同じようなものになってしまう可能性があると考えられるためである。特定の音の倍音だけが残る理由は、太い弦の方が倍音成分が強いことなどが経験上あげられる。また、人がギターのチューニングする場合、どうしてもわずかなずれが生じ易く、高周波成分の谷状点に影響を与える可能性がある。コード判別マッチング処理の第２の例の構成により、高周波成分のスペクトルディップの周波数よりも低周波成分のスペクトルディップの周波数を確実に特定できるようになるため、上述のような事項による影響を排除することができる。この結果、入力した音情報の和音を推定する精度を向上することができる。
【００２７】
次に、コード判別マッチング処理の第３の例を説明する。図８は、コード判別マッチング処理の第３の例を示すフローチャートである。はじめに、入力された音情報の周波数スペクトルについて、所定の周波数間隔（例えば、１００Ｈｚ間隔）でパワー値の最大値と最小値を求め、その区間における高低比（最小値／最大値）を算出する（ステップＳ５０１）。次に、その高低比が所定の閾値値（例えば、０．３）を下回る場合、該区間の一箇所（所定の周波数間隔の中間の値、該間隔の開始点となる周波数、または該間隔の終了点となる周波数など）の周波数がスペクトルディップであると特定する（ステップＳ５０２）。このステップＳ５０１からステップＳ５０２の手順を当該音情報の周波数スペクトルの全域（例えば、０〜２５００Ｈｚの全域を、１００Ｈｚ間隔で区分けした２５箇所）にわたって実行する。この結果、音情報についてのスペクトルディップが特定されることになる。
【００２８】
そして、記録部３０に記録された設定モデルを参照し、ステップＳ５０１、Ｓ５０２の処理によって特定したスペクトルディップが全て含まれる設定モデルを、音情報に含まれる和音と一致度が最も高いものとして特定し、その設定モデルの和音を音情報の「和音」として判定する（ステップＳ５０３）。
【００２９】
入力した音情報のスペクトルディップを特定するコード判別マッチング処理の第３の例の構成では、コード判別マッチング処理の第１、２の例に比較して、該音情報に含まれる音情報を推定するための演算量を抑えることができる。一方、ステップＳ５０３では、音情報から特定したスペクトルディップ全てを含む和音が、複数選定される可能性があるため（音情報を入力する環境によっては、ある和音に理論上含まれるべきスペクトルディップが、ステップＳ５０２において特定されない恐れがある）、次に、その選定したコードに対して、コード判別マッチング処理の第１または第２の例で示したマッチング処理を実行する（ステップＳ５０４）ことで、より精度良く、音情報に含まれる和音を推定することができる。
【００３０】
また、コード判別マッチング処理の第３の例における上記所定の周波数間隔は、間隔が長いほど、音情報に含まれるスペクトルディップの正確な周波数帯を特定し難くなる結果、誤った設定モデルが候補として選定される可能性が大きくなる。一方、設定モデルをより一層絞り込むために周波数間隔を短くすると、音情報に含まれるスペクトルディップの有無を特定する精度が低下する恐れもある。従って、適切な周波数間隔でいくつかの設定も出るの候補を選定し、それらについてコード判別マッチング処理の第１または第２の例で示したマッチング処理を行うことが好ましい。以上の処理を行うことにより、音情報の周波数スペクトルにおけるスペクトルディップが最も一致する設定モデル（和音）を特定することができる。
【００３１】
なお、入力された音情報の周波数スペクトルについて、所定の周波数間隔（例えば、１００Ｈｚ間隔）でパワー値の最大値と最小値を求めるように述べたが、１００Ｈｚに限るものではない。５０、１００、２００Ｈｚ間隔であってもよい。また、０〜１００Ｈｚ、１００〜２００Ｈｚ、２００〜３００Ｈｚと区間を分けてその区間における高低比を算出するのではなく、０〜１００Ｈｚ、５０〜１５０、Ｈｚ、１００〜２００Ｈｚとして区間をオーバーラップさせてその区間における高低比を算出することにより、音情報についてのスペクトルディップの見落としを防止することができる。
【００３２】
以上、説明したように本発明の実施の形態における和音推定装置によれば、スペクトルディップを手がかりとして和音推定を行うことにより、和音を構成するコード構成音の数が増えた場合であっても、簡易なアルゴリズムによってより高精度に和音を特定することができる。
【００３３】
また、各楽器毎に該楽器が奏でる和音を特定しようとする従来の和音推定装置では、オーケストラのような音色の異なる複数の楽器によって同時期に奏でる場合の和音を特定することが極めて困難であったが、スペクトルディップを手がかりとして和音推定を行う本発明の実施の形態における和音推定装置は、音色の異なる複数の楽器によって同時期に同じ和音を奏でた場合であっても、各楽器が奏でる和音を特定する必要がなく、また複数の楽器にて同一の和音を奏でた方がその音情報からより顕著にスペクトルディップを特定することができるため、該和音を推定することが容易にできる。
【００３４】
本発明の和音推定装置を適用すれば、例えば、奏者の演奏が楽譜に則したものであるかのチェックや、奏者の演奏に追従して楽譜の表示を変化させる楽譜表示装置など、あらゆる分野への応用が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の実施の形態における和音推定装置の概略構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態における和音推定装置の和音推定動作手順を示すフローチャート
【図３】モデル設定動作手順を示すフローチャート
【図４】Ｃコードの周波数スペクトルを示す図
【図５】Ｃコードの周波数スペクトルを正規化した例を示す模式図
【図６】スペクトルディップの位置を示す模式図
【図７】コード判別マッチング処理の第１の例を示すフローチャート
【図８】コード判別マッチング処理の第３の例を示すフローチャート
【符号の説明】
【００３６】
１０  入力部
２０  記録部
３０  処理部
４０  出力部
【図１】
2010055012.tif 000004
【図２】
2010055012.tif 000005
【図３】
2010055012.tif 000006
【図４】
2010055012.tif 000007
【図５】
2010055012.tif 000008
【図６】
2010055012.tif 000009
【図７】
2010055012.tif 000010
【図８】
2010055012.tif 000011