【手続補正書】
【提出日】令和1年12月17日(2019.12.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
【特許文献１】特表２００６−５０８３９０号公報
【特許文献２】特開２００３−１５６８４号公報
【特許文献３】特開２００１−２９０４７４号公報
【特許文献４】特開２００７−２２５６６１号公報この出願の発明に関連する技術文献情報としては、以下のものがある。
【特許文献５】米国特許出願２０１９／０１８９１００号公報
【非特許文献１】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ．  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｍｏｄｅｌｓ  ａｎｄ  ｎｅｕｒａｌ  ｂａｓｅｓ  ｏｆ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｉｎ  ｍｕｓｉｃ  ａｎｄ  ｌａｎｇｕａｇｅ．  Ｐｈｙｓｉｃｓ  ｏｆ  Ｌｉｆｅ  Ｒｅｖｉｅｗｓ  （２０１９），  ｐｉｉ：  Ｓ１５７１−０６４５（１９）３０１４１−１
【非特許文献２】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ．  Ｉｍｐｌｉｃｉｔ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇ  Ｂｒａｉｎ：  Ａｎ  Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ＥＲＰ  Ｉｎｄｉｃｅｓ  ｆｏｒ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｌ  Ｄｉｓｏｒｄｅｒｓ．  Ｃｌｉｎｉｃａｌ  Ｎｅｕｒｏｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ  （２０１９），  １３０（１１）：２１６６−２１６８
【非特許文献３】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ．    Ｔｏｎａｌｉｔｙ  Ｔｕｎｅｓ  ｔｈｅ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ  ｉｎ  Ｍｕｓｉｃ：  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ  ｏｎ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ．  Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ  ｉｎ  Ｈｕｍａｎ  Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ  （２０１９）．  ｄｏｉ：  １０．３３８９／ｆｎｃｏｍ．２０１９．０００７０
【非特許文献４】Ｔｓｏｇｌｉ  Ｖ，  Ｊｅｎｔｓｃｈｋｅ  Ｓ，  Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ，  Ｋｏｅｌｓｃｈ  Ｓ．  Ｗｈｅｎ  ｔｈｅ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ＭＭＮ  ｍｅｅｔｓ  ｔｈｅ  ｐｈｙｓｉｃａｌ  ＭＭＮ．  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｒｅｐｏｒｔｓ  ９，  ５５６３  （２０１９）
【非特許文献５】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ．  Ｄｅｐｔｈ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  ｏｎ  Ｍｕｓｉｃａｌ  Ｃｒｅａｔｉｖｉｔｙ  Ｆｌｕｃｔｕａｔｅ  Ｏｖｅｒ  ａ  Ｃｏｍｐｏｓｅｒ’ｓ  Ｌｉｆｅｔｉｍｅ．  Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ，１３：２７  （２０１９）
【非特許文献６】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ，  Ｙｕｍｏｔｏ  Ｍ．  Ｃｏｎｃｕｒｒｅｎｔ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｏｆ  ｉｇｎｏｒｅｄ  ａｎｄ  ａｔｔｅｎｄｅｄ  ｓｏｕｎｄ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ：  Ａｎ  ＭＥＧ  ｓｔｕｄｙ．  Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ  ｉｎ  Ｈｕｍａｎ  Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ，  １３，  １０２  （２０１９）
【非特許文献７】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ．  Ｅｎｔｒｏｐｙ，  ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ，  ａｎｄ  ｔｈｅ  ｄｅｐｔｈ  ｏｆ  ｉｍｐｌｉｃｉｔ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  ｏｎ  ｍｕｓｉｃａｌ  ｃｒｅａｔｉｖｉｔｙ：  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｓｔｕｄｙ  ｏｆ  ｉｍｐｒｏｖｉｓａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｍｅｌｏｄｙ  ａｎｄ  ｒｈｙｔｈｍ．  Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ  １２，  ９７  （２０１８）
【非特許文献８】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ．  Ｍｕｓｉｃａｌ  Ｃｒｅａｔｉｖｉｔｙ  ａｎｄ  Ｄｅｐｔｈ  ｏｆ  Ｉｍｐｌｉｃｉｔ  Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ：  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  ａｎｄ  Ｔｅｍｐｏｒａｌ  Ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｉｔｉｅｓ  ｉｎ  Ｉｍｐｒｏｖｉｓａｔｉｏｎ．  Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ  １２，  ８９  （２０１８）．  ｄｏｉ：  １０．３３８９／ｆｎｃｏｍ．２０１８．０００８９
【非特許文献９】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ，  Ｔａｋａｈａｓｈｉ  Ｙ，  Ｔａｒｕｍｏｔｏ  Ｍ，Ｙａｓｕｄａ  Ｈ．  Ｍｏｔｏｒ  ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｔｉｍｅ  ｉｎｔｅｒｖａｌ  ｄｅｐｅｎｄｓ  ｏｎ  ｉｎｔｅｒｎａｌ  ｔｅｍｐｏｒａｌ  ｃｕｅｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｂｒａｉｎ：  Ｓｅｎｓｏｒｉｍｏｔｏｒ  ｉｍａｇｅｒｙ  ｉｎ  ｒｈｙｔｈｍ．  Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ  ｉｎ  Ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ  ９，  １８７３  （２０１８），  ｄｏｉ：  １０．３３８９／ｆｐｓｙｇ．２０１８．０１８７３
【非特許文献１０】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ．  Ｎｅｕｒｏｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ  ｍａｒｋｅｒ  ｏｆ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｉｎ  ｍｕｓｉｃ  ａｎｄ  ｌａｎｇｕａｇｅ：  ｈｉｅｒａｒｃｈｙ，  ｅｎｔｒｏｐｙ，  ａｎｄ  ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ，  Ｂｒａｉｎ  Ｓｃｉ  ８，  １１４  （２０１８）
【非特許文献１１】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ．  Ｔｉｍｅ−ｃｏｕｒｓｅ  ｖａｒｉａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  ｅｍｂｅｄｄｅｄ  ｉｎ  ｍｕｓｉｃ：  Ｃｏｒｐｕｓ  ｓｔｕｄｙ  ｏｎ  ｉｍｐｌｉｃｉｔ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ａｎｄ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ．  ＰＬｏＳ  ＯＮＥ  １３（５），  ｅ０１９６４９３（２０１８）
【非特許文献１２】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ，  Ｙｕｍｏｔｏ  Ｍ．  Ｓｉｎｇｌｅ，  ｂｕｔ  ｎｏｔ  ｄｕａｌ，  ａｔｔｅｎｔｉｏｎ  ｆａｃｉｌｉｔａｔｅｓ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｏｆ  ｔｗｏ  ｃｏｎｃｕｒｒｅｎｔ  ａｕｄｉｔｏｒｙ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ．  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｒｅｐｏｒｔｓ  ７，  １０１０８  （２０１７）
【非特許文献１３】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ，  Ｔａｋａｈａｓｈｉ  Ｙ，  Ｔａｒｕｍｏｔｏ  Ｍ，Ｙａｓｕｄａ  Ｈ．  Ａｕｄｉｔｏｒｙ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｄｕｒｉｎｇ  Ｃｏｎｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｅｘｅｒｃｉｓｅ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｔｏｌｅｒａｎｃｅ  ｆｏｒ  Ｐｉｔｃｈ，  Ｔｅｍｐｏ，  ａｎｄ  Ｒｈｙｔｈｍ  Ｃｈａｎｇｅｓ．  Ｍｏｔｏｒ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  ２２（３）：  ２３３−２４４  （２０１８）
【非特許文献１４】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ，  Ｔａｋａｈａｓｈｉ  Ｙ，  Ｆｕｔａｇａｍｉ  Ｈ，Ｔａｒｕｍｏｔｏ  Ｍ，Ｙａｓｕｄａ  Ｈ．  Ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｆｉｔｎｅｓｓ  ｍｏｄｕｌａｔｅｓ  ｉｎｃｉｄｅｎｔａｌ  ｂｕｔ  ｎｏｔ  ｉｎｔｅｎｔｉｏｎａｌ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｏｆ  ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  ａｕｄｉｔｏｒｙ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  ｄｕｒｉｎｇ  ｃｏｎｃｕｒｒｅｎｔ  ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｅｘｅｒｃｉｓｅ．  Ｎｅｕｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ３０，  １０７−１１６  （２０１７）
【非特許文献１５】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ，  Ｙａｔｏｍｉ  Ｙ，  Ｙｕｍｏｔｏ  Ｍ．  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｏｆ  ａｎ  ａｕｄｉｔｏｒｙ  ｓｅｑｕｅｎｃｅ  ａｎｄ  ｒｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａｃｑｕｉｒｅｄ  ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ：  Ａ  ｔｉｍｅ  ｃｏｕｒｓｅ  ｏｆ  ｗｏｒｄ  ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｏｒｄｅｒｉｎｇ．  Ｎｅｕｒｏｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉａ  ９５  １−１０  （２０１６）
【非特許文献１６】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ，  Ｙａｔｏｍｉ  Ｙ，  Ｙｕｍｏｔｏ  Ｍ．  Ｐｉｔｃｈ−ｃｌａｓｓ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｍｏｄｕｌａｔｅｓ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｏｆ  ａｔｏｎａｌ  ｃｈｏｒｄ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ．  Ｂｒａｉｎ  ａｎｄ  Ｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  １０８，  １−１０  （２０１６）
【非特許文献１７】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ，  Ｙａｔｏｍｉ  Ｙ，  Ｙｕｍｏｔｏ  Ｍ．  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｏｆ  ｍｕｓｉｃ−  ａｎｄ  ｌａｎｇｕａｇｅ−ｌｉｋｅ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  ａｎｄ  ｔｏｌｅｒａｎｃｅ  ｆｏｒ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｓｈｉｆｔｓ．  Ｎｅｕｒｏｂｉｏｌｏｇｙ  ｏｆ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ｍｅｍｏｒｙ  １１８，  ８−１９  （２０１５）
【非特許文献１８】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ，  Ｙａｔｏｍｉ  Ｙ，  Ｙｕｍｏｔｏ  Ｍ．  Ｉｍｐｌｉｃｉｔ  ａｎｄ  ｅｘｐｌｉｃｉｔ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｏｆ  ｔｏｎｅ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ  ａｃｒｏｓｓ  ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｓｈｉｆｔｓ．  Ｎｅｕｒｏｐｓｙｃｈｏｌｏｇｉａ  ６３，  １９４−２０４  （２０１４）
【非特許文献１９】Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ，  Ｏｇｕｒａ  Ｈ，  Ｗａｔａｎａｂｅ  Ｍ．  Ｔｈｅ  ｖａｒｉａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｈｅｍｏｄｙｎａｍｉｃｓ  ｒｅｌａｔｉｖｅ  ｔｏ  ｌｉｓｔｅｎｉｎｇ  ｔｏ  ｃｏｎｓｏｎａｎｃｅ  ｏｒ  ｄｉｓｓｏｎａｎｃｅ    ｄｕｒｉｎｇ  ｃｈｏｒｄ  ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｏｎ．  Ｎｅｕｒｏｌｏｇｉｃａｌ  ｒｅｓｅａｒｃｈ  ３４，  ５５７−５６３  （２０１２）
【非特許文献２０】Ｙｕｍｏｔｏ  Ｍ，  Ｄａｉｋｏｋｕ  Ｔ．  Ｎｅｕｒｏｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｓｔｕｄｉｅｓ  ｏｎ  Ａｕｄｉｔｏｒｙ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  （ｉｎ  Ｊａｐａｎｅｓｅ）．  Ｊａｐａｎｅｓｅ  ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ  ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ  ２０（１），  ３８−４３，  ２０１８
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
演奏者の実際の演奏を記録した楽曲データを解析し、１次〜ｎ次の全ての音列パターンを抽出する音列パターン抽出部と、
前記抽出した１次〜ｎ次の全ての音列パターンに基づいて各音列パターンに対応するピッチ遷移列を生成するピッチ遷移列抽出部であって、このピッチ遷移列抽出部は、各音列パターンの最初の音を基準にしてピッチ遷移量を相対的に表すことで前記ピッチ遷移列を生成するものである、ピッチ遷移列抽出部と、
上記抽出した各ピッチ遷移列の遷移確率と、全ピッチ遷移列における出現確率を演算する遷移確率・出現確率演算部と、
前記遷移確率と出現確率とに基づいて、統計的に起こり得る可能性の高いピッチ遷移列を特定し、そのピッチ遷移列を楽譜化することで前記演奏者の演奏フレーズを生成し出力する演奏フレーズ構成部と
を有することを特徴とする即興演奏解析システム。
【請求項２】
請求項１記載の即興演奏解析システムにおいて、
前記演奏フレーズ構成部は、統計的に起こり得る可能性の高いピッチ遷移列を特定し、そのピッチ遷移列を１２音平均律に基づいて全調作成し楽譜化するものである
ことを特徴とする即興演奏解析システム。
【請求項３】
請求項１記載の演奏解析システムにおいて、
前記演奏者の演奏は、即興演奏であることを特徴とする演奏解析システム。
【請求項４】
請求項１記載の演奏解析システムにおいて、
前記音列パターン抽出部は、ｎ次マルコフ連鎖として起こり得る全ての１次〜ｎ次音列パターンを抽出するものであり、
前記遷移確率・出現確率演算部は、マルコフモデルを用いて、前記１次〜ｎ次の各階層レベルの各ピッチ遷移列の遷移確率を求めるものである
ことを特徴とする演奏解析システム。
【請求項５】
請求項１記載の即興演奏解析システムにおいて、
前記楽曲データは、ＸＭＬファイルであることを特徴とする演奏解析システム。
【請求項６】
請求項１記載の即興演奏解析システムにおいて、
前記楽曲データは、ＭＩＤＩ音源であることを特徴とする演奏解析システム。
【請求項７】
コンピュータが、演奏者の実際の演奏を記録した楽曲データを解析し、１次〜ｎ次の全ての音列パターンを抽出する音列パターン抽出工程と、
前記抽出した１次〜ｎ次の全ての音列パターンに基づいて各音列パターンに対応するピッチ遷移列を生成するピッチ遷移列抽出工程であって、このピッチ遷移列抽出部は、各音列パターンの最初の音を基準にしてピッチ遷移量を相対的に表すことで前記ピッチ遷移列を生成するものである、ピッチ遷移列抽出工程と、
コンピュータが、上記抽出した各ピッチ遷移列の遷移確率と、全ピッチ遷移列における出現確率を演算する遷移確率・出現確率演算工程と、
コンピュータが、前記遷移確率と出現確率とに基づいて、統計的に起こり得る可能性の高いピッチ遷移列を特定し、そのピッチ遷移列を楽譜化することで前記演奏者の演奏フレーズを生成し出力する演奏フレーズ構成工程と
を有することを特徴とする即興演奏解析方法。
【請求項８】
請求項７記載の即興演奏解析方法において、
前記演奏フレーズ構成工程は、統計的に起こり得る可能性の高いピッチ遷移列を特定し、そのピッチ遷移列を１２音平均律に基づいて全調作成し楽譜化するものである
ことを特徴とする即興演奏解析方法。
【請求項９】
請求項７記載の演奏解析方法において、
前記演奏者の演奏は、即興演奏であることを特徴とする演奏解析方法。
【請求項１０】
請求項７記載の演奏解析方法において、
前記音列パターン抽出工程は、ｎ次マルコフ連鎖として起こり得る全ての１次〜ｎ次音列パターンを抽出するものであり、
前記遷移確率・出現確率演算工程は、マルコフモデルを用いて、前記１次〜ｎ次の各階層レベルの各ピッチ遷移列の遷移確率を求めるものである
ことを特徴とする演奏解析方法。
【請求項１１】
記憶媒体に格納され、即興演奏解析を実行するコンピュータソフトウエアプログラムであって、以下の
コンピュータが、演奏者の実際の演奏を記録した楽曲データを解析し、１次〜ｎ次の全ての音列パターンを抽出する音列パターン抽出工程と、
前記抽出した１次〜ｎ次の全ての音列パターンに基づいて各音列パターンに対応するピッチ遷移列を生成するピッチ遷移列抽出工程であって、このピッチ遷移列抽出部は、各音列パターンの最初の音を基準にしてピッチ遷移量を相対的に表すことで前記ピッチ遷移列を生成するものである、ピッチ遷移列抽出工程と、
コンピュータが、上記抽出した各ピッチ遷移列の遷移確率と、全ピッチ遷移列における出現確率を演算する遷移確率・出現確率演算工程と、
コンピュータが、前記遷移確率と出現確率とに基づいて、統計的に起こり得る可能性の高いピッチ遷移列を特定し、そのピッチ遷移列を楽譜化することで前記演奏者の演奏フレーズを生成し出力する演奏フレーズ構成工程と
を実行させるものであることを特徴とするコンピュータソフトウエアプログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載のコンピュータソフトウエアプログラムにおいて、
前記演奏フレーズ構成工程は、統計的に起こり得る可能性の高いピッチ遷移列を特定し、そのピッチ遷移列を１２音平均律に基づいて全調作成し楽譜化するものである
ことを特徴とするコンピュータソフトウエアプログラム。
【請求項１３】
請求項１１記載のコンピュータソフトウエアプログラムにおいて、
前記演奏者の演奏は、即興演奏であることを特徴とするコンピュータソフトウエアプログラム。
【請求項１４】
請求項１１記載のコンピュータソフトウエアプログラムにおいて、
前記音列パターン抽出工程は、ｎ次マルコフ連鎖として起こり得る全ての１次〜ｎ次音列パターンを抽出するものであり、
前記遷移確率・出現確率演算工程は、マルコフモデルを用いて、前記１次〜ｎ次の各階層レベルの各ピッチ遷移列の遷移確率を求めるものである
ことを特徴とするコンピュータソフトウエアプログラム。