(57)【要約】【課題】騒音などを楽器合成音へ変換する方法を提供する。【解決手段】音信号を取得する工程と、波形の種類ごとに分類された予め定められた基本音を用いて、進化計算法により、前記音信号を単位時間ごとに切り出した音信号に近似した単位近似音信号を生成する工程と、前記単位近似音信号を時系列に沿って接続し、前記取得した音信号に近似する音信号を生成する工程と、を備えることを特徴とする音変換方法を提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
音信号を取得する工程と、
波形の種類ごとに分類された予め定められた基本音を用いて、進化計算法により、前記音信号を単位時間ごとに切り出した音信号に近似した単位近似音信号を生成する工程と、
前記単位近似音信号を時系列に沿って接続し、前記取得した音信号に近似する音信号を生成する工程と、
を備えることを特徴とする音変換方法。
【請求項２】
前記単位近似音信号を生成する工程は、
前記基本音の組み合わせ及びその組み合わせに係る基本音に付随するパラメータとからなる１個体を、複数個体生成する工程と、
前記複数生成した個体のそれぞれについて、当該個体に対応する音信号と前記切り出した音信号とが近似するか否かを判定する工程と、
を備え、
前記複数個体生成する工程を、前記単位近似音信号に対応した個体が生成されるまで繰り返す
ことを特徴とする請求項１に記載の音変換方法。
【請求項３】
前記波形の種類ごとに分類された基本音は、打突音と、周期音と、減衰音とを備える
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の音変換方法。
【請求項４】
前記波形の種類ごとに分類された基本音のそれぞれは、楽器音である
ことを特徴とする請求項１から請求項３の何れか１項に記載の音変換方法。
【請求項５】
音信号を取得する入力部と、
波形の種類ごとに分類された予め定められた基本音を用いて、進化計算法により、前記音信号を単位時間ごとに切り出した音信号に近似した単位近似音信号を生成し、前記単位近似音信号を時系列に沿って接続して、前記取得した音信号に近似する音信号を生成する近似音生成部と、
を備えることを特徴とする音変換装置。
【請求項６】
音変換装置のコンピュータを、
音信号を取得する手段、
波形の種類ごとに分類された予め定められた基本音を用いて、進化計算法により、前記音信号を単位時間ごとに切り出した音信号に近似した単位近似音信号を生成する手段、
前記単位近似音信号を時系列に沿って接続し、前記取得した音信号に近似する音信号を生成する手段、
として機能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、音変換方法、音変換装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人が不快に感じる雑音などを低減するノイズリダクションやノイズキャンセリングといった技術が存在し、ヘッドホンや補聴器などに応用されている。例えば耳障りな音を消したい場合、その音を表す波形信号と逆位相の音を発生させることでその耳障りな音を消去することができる。あるいは、高周波音が耳障りな場合、その音の波形信号をバンドパスフィルタを通して高周波音をカットすればその音を低減することができる。また、特許文献１にコールセンター等における怒りの感情などが含まれた電話の音声から不快な感情を示す音の成分を取り除く技術について開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２５２０８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、不快な音にも、自動車のエンジン音のように聞こえないと危険な音や、サイレンや家電機器の警告音などの重要な生活音が存在する。これらの音は聞こえることに大きな意味があり、不快であるとの理由で既存の技術によって消去したり低減したりすることは適切ではない。また特許文献１の方法は、機械が発する音には適用しにくい。
【０００５】
そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできる音変換方法、音変換装置及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様は、音信号を取得する工程と、波形の種類ごとに分類された予め定められた基本音を用いて、進化計算法により、前記音信号を単位時間ごとに切り出した音信号に近似した単位近似音信号を生成する工程と、前記単位近似音信号を時系列に沿って接続し、前記取得した音信号に近似する音信号を生成する工程と、を備えることを特徴とする音変換方法である。
【０００７】
また、本発明の第２の態様における前記単位近似音信号を生成する工程は、前記基本音の組み合わせ及びその組み合わせに係る基本音に付随するパラメータとからなる１個体を、複数個体生成する工程と、前記複数生成した個体のそれぞれについて、当該個体に対応する音信号と前記切り出した音信号とが近似するか否かを判定する工程と、を備え、前記複数個体生成する工程を、前記単位近似音信号に対応した個体が生成されるまで繰り返すことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の第３の態様における前記波形の種類ごとに分類された基本音は、打突音と、周期音と、減衰音とを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の第４の態様における前記波形の種類ごとに分類された基本音のそれぞれは、楽器音であることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の第５の態様は、音信号を取得する入力部と、波形の種類ごとに分類された予め定められた基本音を用いて、進化計算法により、前記音信号を単位時間ごとに切り出した音信号に近似した単位近似音信号を生成し、前記単位近似音信号を時系列に沿って接続して、前記取得した音信号に近似する音信号を生成する近似音生成部と、を備えることを特徴とする音変換装置である。
【００１１】
また、本発明の第６の態様は、音変換装置のコンピュータを、音信号を取得する手段、波形の種類ごとに分類された予め定められた基本音を用いて、進化計算法により、前記音信号を単位時間ごとに切り出した音信号に近似した単位近似音信号を生成する手段、前記単位近似音信号を時系列に沿って接続し、前記取得した音信号に近似する音信号を生成する手段、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、不快な音を楽器音を組み合わせた楽器合成音で近似した音に変換することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明に係る第一実施形態における音変換装置の機能ブロック図の一例を示す図である。
【図２】本発明に係る第一実施形態で使用する基本音のパラメータについて説明する図である。
【図３】本発明に係る第一実施形態における１つの楽器音の表現例を示す図である。
【図４】本発明に係る第一実施形態における複数の楽器の合成音の表現例を示す図である。
【図５】本発明に係る第一実施形態の評価関数で使用するサウンドスペクトログラムの一例を示す図である。
【図６】本発明に係る第一実施形態における音変換処理のフロー図である。
【図７】本発明に係る第一実施形態における初期個体集団の一例を示す図である。
【図８】本発明に係る第一実施形態で使用する遺伝規則の一例を示す図である。
【図９】本発明に係る第一実施形態で使用する個体の組み換え操作の一例を示す第一の図である。
【図１０】本発明に係る第一実施形態で使用する個体の組み換え操作の一例を示す第二の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
＜第一実施形態＞
以下、本発明の一実施形態による音変換方法を図１〜図１０を参照して説明する。
本実施形態の音変換装置１は、図１に示すように、入力部１０と、近似音生成部２０と、出力部３０と、記憶部４０とを備えている。音変換装置１は、例えばコンピュータである。
入力部１０は、楽器音で近似する対象となる音信号を入力する。入力する音信号が示す音は、例えば、自動車のエンジン音、消防車のサイレン、工事現場での釘打ち音などである。又は、騒々しい子供の声などであってもよい。本明細書では、これらを騒音と称する。入力部１０は、入力した騒音の音信号（騒音信号）を近似音生成部２０へ出力する。
【００１５】
近似音生成部２０は、入力部１０から取得した騒音信号に近似する音信号（近似音信号）を生成する。近似音信号は、予め用意した複数の基本音を合成して生成する。この基本音の合成では、複数の基本音のうちどの基本音を選択して組み合わせるかや、各基本音のパラメータをどのように設定するかが問題となるが、これらの決定には進化計算法を用いる。進化計算法を用いた近似する音の生成については、図６を用いて説明する。なお、本実施形態では、この基本音に楽器音を用いる。
【００１６】
出力部３０は、近似音生成部２０が生成した近似音信号を放音する。例えば、ユーザは、ヘッドホンなどを用いて外界の音を遮断しつつ出力部３０が出力した音を聞くと、ユーザは不快な騒音の代わりに1つ又は複数の楽器による合成音を聞くことができる。これによって、ユーザの不快度を低減することができる。
【００１７】
記憶部４０は、複数の楽器による基本音を記憶している。記憶部４０が記憶する基本音を波形の種類で分類すると、ドラム、鈴、カスタネット、ベースなどによる打突音、バイオリン、トランペット、ホルン、笛などによる周期音、ピアノ、ギターなどによる減衰音に分類できる。記憶部４０は、それぞれの分類ごとに少なくとも一つの楽器音を記憶している。また、記憶部４０は、近似精度を高める為にシンセサイザーなど電子楽器による演奏音のデータを記憶している。
【００１８】
図２は、本実施形態で使用する基本音のパラメータについて説明する図である。
記憶部４０が記憶する各楽器の音には、音程、音圧、その他のパラメータが付随する。例えば、図２は鍵盤楽器の音信号の一例である。図中、Ｐ１は、基本周波数（ピッチ・音程）を示している。Ｐ２は、音圧（音の大きさ）を示している。Ｐ３は、減衰率を示している。この鍵盤楽器の音は、基本周波数、音圧、減衰率の３つのパラメータで大まかに記述することができる。図２で例示した鍵盤楽器の場合、パラメータは３つであるが、他の楽器についてもその音質を決めるパラメータが少なくとも１つ以上付随する。
【００１９】
図３は、本実施形態における１つの楽器音の表現例を示す図である。
図４は、本実施形態における複数の楽器の合成音の表現例を示す図である。
図３、図４を用いて楽器音の表現方法について説明する。まず、記憶部４０に予め記録された各楽器音を、以下の括弧内に記載した識別記号を用いて表すものとする。なお、以下に挙げた楽器は一例であってこれらに限定するものではない。
（Ａ）打突音グループ・・・ドラム（Ａ１）、ベース（Ａ２）
（Ｂ）周期音グループ・・・バイオリン（Ｂ１）、トランペット（Ｂ２）
（Ｃ）減衰音グループ・・・ピアノ（Ｃ１）、ギター（Ｃ２）
（Ｄ）電子楽器音グループ・・・打突音合成波形（Ｄ１）、周波数音合成波形（Ｄ２）、
減衰音合成波形（Ｄ３）
【００２０】
次に、これら各楽器音に対応する識別記号と図２を用いて説明したパラメータを用いた楽器音の表現方法について説明する。まず、１つの楽器音の表現方法について説明する。図３において符号３１を付したブロック「Ｃ１」は、この音がピアノによるものであることを示している。ブロック３１に隣接して記載された符号３２〜３４を付したブロックは、この音に付随するパラメータを表している。この例のピアノ音の場合、パラメータが３つ付随し、例えば、Ｐ１は音程、Ｐ２は音圧、Ｐ３は減衰率である。このように1つの楽器音は、楽器を示す識別記号とその楽器音に付随する少なくとも１つのパラメータとの組み合わせで表現することができる。
【００２１】
後述する近似計算では、組み合わせる楽器の種類だけでなく，それに付随する数値パラメータを決める必要がある。楽器の組み合わせやパラメータの最適化には進化計算法が有効である。
ところで各音に付随するパラメータのうち、例えば音程であれば、騒音信号が示す基本音階に合わせて決定すればよい。しかし、音圧や減衰率については、実数値で決める必要があるので、これらのパラメータについて近似を行う場合に最適な実数値を求めようとすると、計算量が膨大になってしまう。従って、音圧や減衰率などの実数値で表されるパラメータについては、あらかじめ想定できる範囲を規定して、その範囲内における量子化された値を予め用意しておき、近似計算においてはそれらの値を用いてもよい。
【００２２】
図４は、複数の楽器による合成音の一例である。図４は、ピアノ音（Ｃ１）と、トランペット音（Ｂ２）と、ドラム音（Ａ１）と、ギター音（Ｃ２）と、減衰音合成波形音（Ｄ３）とを同時に発した場合の音（合成音）を表している。ピアノ音にはＰ１〜Ｐ３のパラメータが付随し、同様にトランペット音にはＰ１，Ｐ２、ドラム音にはＰ１、ギター音にはＰ１，Ｐ２、減衰音合成波形音にはＰ１のパラメータが付随する。図４で例示したような１つの合成音が、進化計算法におけるある1つの個体の遺伝子型となる。
【００２３】
図５は、本実施形態の評価関数で使用するサウンドスペクトログラムの一例を示す図である。
一般に、進化計算法において１個体の評価を行う場合、評価関数（進化計算法では適応度関数と呼ばれる）を用いる。この評価関数は、２つの音の類似度あるいは距離を表す関数であって、ある音と別の音が似ているほど値が大きくなるよう設定された関数である。そして、入力した騒音の音信号うち単位時間ごとに切り取った音と、ある１個体の類似度をこの関数を用いて算出し、類似度の高い個体を残していき、最終的にある評価値（適応度）以上となった１つの個体を近似する音として決定する。本実施形態では、この評価関数を特に限定するものではなく，音と音の距離を表す任意の距離関数を用いることが可能であるが、一例として、サウンドスペクトログラムを用いて表した値を用いて評価する方法を記載する。
図５の上図は、ある音の波形信号で、下図は、その音に対応するサウンドスペクトログラムである。サウンドスペクトログラムとは、図５の下図に例示するように，音の一定時間区間における周波数成分の強度を表す２次元グラフである。この下図の横軸は時間軸で、縦軸は周波数を示している。サウンドスペクトログラムにおいては、一般に周波数成分の強度が大きな部分を赤、弱い部分を青で表示したり、白黒で表現する場合、色の濃淡によって強度を表現することが多い。図５においては、濃淡によって強弱を表現している。このサウンドスペクトログラムを用いて音同士の類似度を評価する関数については後に説明する。
【００２４】
図６は、本実施形態における音変換処理のフロー図である。       
図７は、本実施形態における初期個体集団の一例を示す図である。
図８は、本実施形態で使用する遺伝規則の一例を示す図である。
図９は、本実施形態で使用する個体の組み換え操作の一例を示す第一の図である。
図１０は、本実施形態で使用する個体の組み換え操作の一例を示す第二の図である。
これらの図を用いて、騒音を取得して楽器合成音に変換する処理について説明する。
まず、音変換装置１の入力部１０が騒音信号ｆ（ｔ）（ｔ＝０〜Ｔ）を入力し、近似音生成部２０へ出力する。そして近似音生成部２０は、時間ｔ＝０〜Ｔに渡る音信号ｆ（ｔ）を所定の長さの単位時間（Δｔ）ごとに切り出す（ステップＳ１）。この切り出した単位時間（Δｔ）のことを時間窓とよぶ。時間窓を切り出すのには例えば窓関数を用いる。近似音生成部２０は、Δｔ／２ずつ時間窓の移動を行いながら切り出した時間窓ごとに近似する音信号を生成し、最終的にそれらを接続して入力した騒音に近似する楽器合成音を生成する。
【００２５】
次に近似音生成部２０は、初期個体集団（楽器合成音群）を生成する（ステップＳ２）。図７は、生成した初期個体集団の例である。図７の例では、初期個体Iｎ（ｎ＝１〜１００）は１００個存在する。これら１００個の初期個体は、ランダムに楽器やパラメータの値を選択し、それらを組み合わせて生成すればよい。近似音生成部２０は、様々な楽器音をランダムに記憶部４０から取得して、各楽器音に付随する各パラメータに任意の有意な値を設定し、１つの個体を生成する。各楽器音に付随するパラメータや、それぞれのパラメータが採り得る値については、予め定められて記憶部４０に記録されており、近似音生成部２０が、これらの値を読み出してパラメータの設定を行うものとする。また、このとき一つの個体について選択する、楽器の種類の数についても任意でよい。図７の場合、近似音生成部２０は、例えば個体Ｉ１については５種類の楽器（Ａ１、Ｂ２、Ｃ１、Ｃ２、Ｄ３）を選択し、個体Ｉ３については３種類の楽器（Ｃ１、Ｂ２、Ｄ１）を選択する。このように、近似音生成部２０は、任意の1つ又は複数の楽器を組み合わせて個体を生成する。
【００２６】
次に、近似音生成部２０は、初期個体集団の適応度を算出する（ステップＳ３）。
このステップＳ３の処理においては、図５のサウンドスペクトログラムを用いて、騒音の当該時間窓部分の音と、各個体（本例では１００個）について、各時刻における各周波数成分の強度を算出する。そして各初期個体について、評価値（適応度）を算出する。
具体的には，入力音信号ｆ（ｔ)(ｔ＝０〜Δｔ)のサウンドスペクトログラム（強度）をＦ（ｔ，ｓ）とし，各個体のサウンドスペクトログラムをＧ１（ｔ，ｓ）〜Ｇ１００（ｔ，ｓ）とすると、各個体ｉ（ｉ＝１〜１００）の評価値は次式で表される。なお、ｔは時間、ｓは周波数を表し、ｔ＝０〜Δt，ｓ＝０〜２０，０００Ｈｚであるものとする。
【００２７】
【数１】
2015148675.tif 000003
【００２８】
この式１が、評価関数（適応度関数）である。ただし、Ｍａｘは想定する最大の出力（定数）である。この評価値は、０．０〜１．０の値を取り、楽器合成音が入力された音信号と完全に一致した場合は最大値１．０になる。近似音生成部２０は、全ての初期個体それぞれについて、式１の評価関数を用いた評価を行い、各個体に対応付けて適応度を記憶部４０に記録する。
【００２９】
次に、近似音生成部２０は、初期個体集団の中で、十分な適応度を持つ個体が存在するかどうかを判定する（ステップＳ４）。なお、騒音の当該時間窓における音とある個体の音が完全に一致して、式１の値が１．０になる確率は非常に低いため、例えば閾値を０．９と設定し、その閾値より高い適応度を示す個体が存在すれば、その個体を実用解とみなしてもよい。初期個体集団の中に適応度が所定の閾値を超える個体が存在すれば（ステップＳ４＝Ｙｅｓ）、適応度が高い優れた個体が得られたとしてステップＳ８へ進む。通常は、初期個体の中にそのような個体が存在することは稀であり、そのような個体が存在しない場合（ステップＳ４＝Ｎｏ）、次のステップＳ５へ進む。
【００３０】
ステップＳ５で近似音生成部２０は、所定の遺伝規則に基づいて次世代の個体を決定し（ステップＳ５）、次世代の個体集団についても同様の評価を行う。次世代の個体を決定する遺伝規則は任意であるが、本実施形態では一例としてＭＧＧ（Ｍｉｎｉｍａｌ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  Ｇａｐ）による個体の選択と組み換え操作を取り上げる。図８は、ＭＧＧの概要を示している。ＭＧＧでは、個体集団からランダムに２個の個体（親個体）を抽出し、交叉、突然変異によっていくつかの個体（子個体）を生成する。そして、それらの親個体及び子個体の中から最良の適応度を持つ個体１つと、ルーレット選択によって抽出した個体１つの合計２つの個体を選び取り、親個体２つに代えて個体集団に戻す、という操作を行うことで、新しい世代の個体集団を生成する。ＭＧＧは、世代ごとに２個体だけが入れ替わり、徐々に個体の構成が変わる遺伝規則であり、集団中の個体の多様性の保持に優れた方法であると言われている。なお、子個体から個体を選ぶ際の選択方法はルーレット選択以外の方法でも構わない。例えば適応度の高い順に個体を２個選ぶという方法でもよい。
【００３１】
上記の交叉（ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ）について説明する。図９は、交叉の一例を示した図である。ＭＧＧで行われる交叉は、次のようにして行う。まず、親として選択された２つの個体（図９の「親個体１」と「親個体２」）の遺伝子型のそれぞれにおいて、交叉が生じる点である交叉点を１つずつ設け、それぞれの遺伝子型を、その交叉点で切断する。このとき、交叉点は必ず楽器の種類を表す識別記号（ＡＸ〜ＤＸ）の前で生じるものとする。次に「親個体１」を切断して生じた遺伝子型のうち図中右側に位置する遺伝子型（１−Ｂ）を、「親個体２」を切断して出来た遺伝子型のうち図中左側に位置する遺伝子型（２−Ａ）の右側に接続する。同様に「親個体１」を切断して出来た左側に位置する遺伝子型（１−Ａ）の右側に、「親個体２」を切断して出来た遺伝子型のうち右側に位置する遺伝子型（２−Ｂ）を接続する。このようにして生成した２つの個体が子個体（図９の「子個体１」と「子個体２」）である。交叉を１回行うと子個体が２個生成される。近似音生成部２０は、次世代の個体の決定に際し、交叉を何度行ってもよい。
【００３２】
上記の突然変異（ｍｕｔａｔｉｏｎ）について説明する。図１０は、突然変異の一例を示した図である。ＭＧＧで行われる突然変異は、図１０に例示するように、ある個体のある楽器の種類及びパラメータ（図１０では「Ｂ２Ｐ１Ｐ２」）をランダムに別のもの（図１０では「Ｂ１Ｐ１Ｐ２」）に変更する処理である。ここで、図１０中のＢ１、Ｂ２についてのＰ１、Ｐ２は記号上は同じであるが全く異なる数値である。また、ある個体についての突然変異の発生確率は０．１〜５％程度とする。ただし、これは進化計算法のパラメータ設定の問題であって、発生確率は他の値であってもよい。近似音生成部２０は、例えば交叉によって生じた子個体及び親個体について突然変異を上記の発生確率で起こさせる。そして近似音生成部２０は、これらの子個体及び親個体の中から、例えば式１によって適応度を算出し、最も適応度の優良な個体１つと、例えばルーレット選択によって選択した個体１つとを、２つの親個体に代えて個体集団に戻し、新たな個体集団を生成する。このようにして出来た個体集団が次世代の個体集団である。
【００３３】
次に近似音生成部２０は、ステップＳ３と同様に次世代個体集団の各個体について適応度の算出を行う（ステップＳ６）。
次に近似音生成部２０は、ステップＳ４と同様に、適応度が所定の閾値を超える個体が存在するか否かを判定する（ステップＳ７）。そのような個体が存在しない場合（ステップＳ７＝Ｎｏ）、ステップＳ５からの処理を繰り返す。つまり、さらに次世代の個体集団を生成し、各個体について評価を行う。適応度の高い個体が見つかった場合（ステップＳ７＝Ｙｅｓ）、近似音生成部２０は、その個体を処理対象としている時間窓における近似音（単位近似音信号）として決定し、記憶部４０に記録する。
次に、近似音生成部２０は、処理対象としている時間窓が、騒音における最後の時間窓かどうかを判定する（ステップＳ８）。最後の時間窓であれば（ステップＳ８＝Ｙｅｓ）、近似音生成部２０は、これまで時間窓ごとに記録した単位近似音信号を時系列に沿って接続して合成楽器音を生成し、本処理フローを終了する。最後の時間窓ではない場合（ステップＳ８＝Ｎｏ）、処理の対象を次の時間窓へ移動し、ステップＳ１からの処理を繰り返す。
【００３４】
本実施形態によれば、入力した音信号を、予め用意した楽器音による合成音で近似した音信号に変換することができる。また、楽器合成音を生成するにあたり、進化計算法を用いることで楽器音の組み合わせと各楽器音に付随するパラメータを最適化することができる。それにより、不快であっても聞き逃すことができない重要な騒音を、不快感を低減した音に変換することができる。例えば、自動車の走行音をパイプオルガンの音で近似した、いわゆる倍音効果のある心地よい音に変換することなどが可能である。
【００３５】
なお、上述した音変換装置の各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００３６】
その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。例えば、予め用意する楽器音は上記の楽器以外でもよいし、楽器音でなくてもよい。また、楽器音の組み合わせやパラメータを最適化する進化計算法は上記の遺伝的アルゴリズムに限らない。また、適応度を評価する際には、サウンドスペクトログラムの一致度に加え、騒音についての音圧の時間変化を示したグラフの包絡線と、楽器合成音についての音圧の時間変化を示したグラフの包絡線とを比較し、その一致度を考慮してもよい。
【符号の説明】
【００３７】
１・・・音変換装置、１０・・・入力部、２０・・・近似音生成部、３０・・・出力部、４０・・・記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図５】
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