(57)【要約】  合成音の生成システム（１００）は、特性（Ｆ）が入力生音から抽出され、当該特性のパラメータを評価する、第１の段階（１）と、評価パラメータを使用して、最良の物理モデルのパラメータを見つけるために測定して評価される複数の物理モデルを作成する、第２の段階（２）と、摂動する物理モデルを作成するために最良の物理モデルのパラメータを摂動させ、摂動した物理モデルの測定値評価が最良の物理モデルのパラメータを見つけるために行われる、第３の段階（３）とを含む。【選択図】図１
2021534450.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
楽器の合成音の生成システム（１００）であって、前記生成システム（１００）は、第１の段階（１）、第２の段階（２）、及び第３の段階（３）を含み、
前記第１の段階（１）は、
特性（Ｆ）を入力生音（ＳＩＮ）から抽出するように構成される特性抽出手段（１０）と、
複数のニューラルネットワーク（１１）であって、各ニューラルネットワークは、前記特性（Ｆ）のパラメータを評価し、出力された評価パラメータ（Ｐ＊ｉ，．．．．Ｐ＊Ｍ）を発するように構成される、複数のニューラルネットワーク（１１）と、を含み、
前記第２の段階（２）は、
複数の物理モデル作成手段（２０）であって、前記物理モデル作成手段（２０）のそれぞれは、音（Ｓ１，．．．ＳＭ）を出力として生成するように構成される複数の物理モデル（Ｍ１，．．．ＭＭ）を取得するために、前記評価パラメータ（Ｐ＊ｉ，．．．．Ｐ＊Ｍ）を入力として受信する、複数の物理モデル作成手段（２０）と、
複数の測定値評価手段（２１）であって、前記測定値評価手段（２１）のそれぞれは、前記物理モデルの音を入力として受信し、前記物理モデルの音を標的音（ＳＴ）と比較することによって、前記物理モデルの前記音と前記標的音との間の距離（ｄ１，．．．．ｄＭ）を出力として生成する、複数の測定値評価手段（２１）と、
前記測定値評価手段（２１）によって計算された前記距離（ｄ１，．．．．ｄＭ）を入力として受信し、前記物理モデルの前記パラメータ（Ｐ＊ｉ）を選択する、選択手段（２２）であって、前記物理モデルの音は前記標的音からの最低距離を有する、選択手段（２２）と、を含み、
前記第３の段階（３）は、
前記第２の段階で選択された前記パラメータ（Ｐ＊ｉ）を記憶する、メモリ（３０）と、
前記パラメータ（Ｐ＊ｉ）を前記メモリ（３０）から受信し、音（Ｓｉ）を発する物理モデル（Ｍｉ）を作成する、物理モデル作成手段（３１）と、
前記第３の段階の前記物理モデルの前記音を受信し、前記物理モデルの前記音を標的音（ＳＴ）と比較することによって、前記第３の段階の前記物理モデルの前記音と前記標的音との間の距離（ｄｉ）を計算する、測定値評価手段（３２）と、
前記メモリ（３０）に記憶された前記パラメータを修正することによって、前記物理モデル作成手段（３１）に送信される摂動パラメータ（Ｐ’ｉ）を取得し、前記摂動パラメータを有する物理モデルを作成する、摂動手段（３４）と、
前記第３の段階の前記測定値評価手段（３２）によって計算された前記距離を入力として受信し、前記最低距離を有する前記物理モデルの最終パラメータ（Ｐｉ）を選択する、選択手段（３３）と、を含み、
前記生成システム（１００）は、また、前記最終パラメータ（Ｐｉ）を受信し、合成音（ＳＯＵＴ）を出力として生成する、音生成器（１０６）を備える、生成システム（１００）。
【請求項２】
楽器の合成音の生成方法であって、
特性（Ｆ）を入力生音（ＳＩＮ）から抽出するステップと、
評価パラメータ（Ｐ＊１，．．．．Ｐ＊Ｍ）を出力として生成するように、複数のニューラルネットワーク（１１）によって、前記特性（Ｆ）のパラメータを評価するステップと、
前記評価パラメータ（Ｐ＊１，．．．．Ｐ＊Ｍ）によって、複数の物理モデル（Ｍ１，．．．ＭＭ）を作成するステップと、各物理モデルは音（Ｓ１，．．．ＳＭ）を出力として発する、ステップと、
各物理モードによって発せられた各音（Ｓ１，．．．ＳＭ）の測定値評価（２１）を行い、標的音（ＳＴ）との比較を行うことによって、前記物理モデルの前記音と前記標的音との間の距離（ｄ１，．．．ｄＭ）を取得するステップと、
最低距離（ｄｉ）を計算し、前記物理モデルの前記パラメータ（Ｐ＊ｉ）を選択するステップであって、前記物理モデルの音は前記標的音からの前記最低距離を有する、ステップと、
前記選択パラメータ（Ｐ＊ｉ）を記憶するステップと、
前記記憶済パラメータ（Ｐ＊ｉ）によって物理モデル（Ｍｉ）を作成するステップであって、前記物理モデル（Ｍｉ）は音（Ｓｉ）を発する、ステップと、
標的音（ＳＴ）と比較される前記物理モデルの前記音（Ｓｉ）の測定値評価を行うことによって、前記物理モデルの前記音と前記標的音との間で距離（ｄｉ）を計算するステップと、
前記メモリ（３０）に記憶された前記パラメータを摂動させることによって、摂動パラメータ（Ｐ’ｉ）を取得し、前記摂動パラメータを有する物理モデルを作成するステップと、
前記摂動パラメータを有する前記物理モデルの前記音の測定値評価を行うことによって、摂動パラメータを有する前記物理モデルの前記音と前記標的音との間の前記距離を計算するステップと、
前記最低距離を計算し、前記最低距離を有する前記物理モデルの最終パラメータ（Ｐｉ）を選択するステップと、
前記最終パラメータ（Ｐｉ）を受信する音生成器（１０６）によって、合成音（Ｓｏｕｔ）を出力として生成するステップと、
を含む、生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、楽器（具体的には、教会オルガン）の合成音の生成システムに関する。物理モデルのパラメータ化を利用して、合成音を生成する。本発明は、音を生成するために使用される物理モデルのパラメータ化システムに関する。
【０００２】
物理モデルは、自然過程または現象の数学的表現である。本発明では、モデリングはオルガンパイプに適用され、したがって、楽器の忠実な物理的表現を達成する。係る方法は、音を再生するだけではなく、関連付けられる音生成プロセスを再現することも可能である楽器を取得することが可能になる。
【背景技術】
【０００３】
米国特許第７４４２８６９号明細書（本発明と同じ出願人の氏名）では、教会オルガンのための基準物理モデルが開示されている。
【０００４】
しかしながら、それは、物理モデルは音の生成及び楽器の使用に正確には関係ないが、また、現実世界から、いずれかのシステムの数学的表現であり得ることを考慮する必要がある。
【０００５】
先行技術に従った物理モデルのパラメータ化の方法は、ほとんど試行錯誤的であり、音質は、大体、音楽嗜好及びサウンドデザイナーの経験によって決まる。上記を考慮すると、音の特徴及び構成は、サウンドデザイナーのセンスが表われる。さらに、パラメータ化が人的時間で発生することを考えると、平均して、音が実現するのに長期間かかる。
【０００６】
物理モデルのパラメータ化のためのいくつかの方法は、以下の資料等の文献で既知である。
−Ｃａｒｌｏ  Ｄｒｉｏｌｉ及びＤａｖｉｄｅ  Ｒｏｃｃｈｅｓｓｏ，「Ａ  ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  ｍｕｓｉｃａｌ−ｔｏｎｅ  ｇｅｎｅｒａｔｏｒ  ｗｉｔｈ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｓｏｕｎｄ  ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ  ａｎｄ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ」Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９９７  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，ｖｏｌｕｍｅ１，ｐａｇｅｓ４３１〜４３４．ＩＥＥＥ，１９９７。
−Ｋａｔｓｕｔｏｓｈｉ  Ｉｔｏｙａｍａ及びＨｉｒｏｓｈｉ  Ｇ  Ｏｋｕｎｏ，「Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｖｉｒｔｕａｌ  ｍｕｓｉｃａｌ  ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｒｓ」Ｐｒｏｃ．ｏｆ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｍｕｓｉｃ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（ＩＣＭＣ），２０１４。
−Ｔｈｏｍａｓ  Ｊ  Ｍｉｔｃｈｅｌｌ及びＤａｖｉｄ  Ｐ  Ｃｒｅａｓｅｙ，「Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ  ｓｏｕｎｄ  ｍａｔｃｈｉｎｇ：Ａ  ｔｅｓｔ  ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ  ｓｔｕｄｙ」Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００７．ＩＣＭＬＡ２００７。Ｓｉｘｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，ｐａｇｅｓ２２９〜２３４。ＩＥＥＥ，２００７。
−Ｔｈｏｍａｓ  Ｍｉｔｃｈｅｌｌ，「Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  ｍａｔｃｈｉｎｇ」Ｓｏｆｔ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，１６（１２）：２０５７〜２０７０，２０１２。
−Ｊａｎｎｅ  Ｒｉｉｏｎｈｅｉｍｏ及びＶｅｓａ  Ｖａｌｉｍａｋｉ，「Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｐｌｕｃｋｅｄ  ｓｔｒｉｎｇ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  ｍｏｄｅｌ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ｇｅｎｅｔｉｃ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｗｉｔｈ  ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  ｆｉｔｎｅｓｓ  ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ」ＥＵＲＡＳＩＰ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｎ  Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２００３（８），２００３。
−Ａｌｉ  Ｔａｙｌａｎ  Ｃｅｍｇｉｌ及びＣｕｍｈｕｒ  Ｅｒｋｕｔ，「Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌｓ  ｕｓｉｎｇ  ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ｗｉｔｈ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｐｌｕｃｋｅｄ  ｓｔｒｉｎｇ  ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ」Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔｌ．Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｍｕｓｉｃａｌ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ（ＩＳＭＡ），１９：２１３〜２１８，１９９７。
−Ａｌｖｉｎ  ＷＹ  Ｓｕ及びＬｉａｎｇ  Ｓａｎ−Ｆｕ，「Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  ｏｆ  ｐｌｕｃｋｅｄ−ｓｔｒｉｎｇ  ｔｏｎｅｓ  ｂｙ  ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ」Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９９７。ＩＥＥＥ  Ｆｉｒｓｔ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ，ｐａｇｅｓ７１〜７６。ＩＥＥＥ，１９９７。
【０００７】
しかしながら、これらの資料では、所与の物理モデルまたは物理モデルのいくつかのパラメータを指すアルゴリズムが開示されている。
【０００８】
Ｌｅｏｎａｒｄｏ  Ｇａｂｒｉｅｌｌｉ、Ｓｔｅｆａｎｏ  Ｔｏｍａｓｓｅｔｔｉ、Ｃａｒｌｏ  Ｚｉｎａｔｏ、及びＳｔｅｆａｎｏ  Ｓｑｕａｒｔｉｎｉによる「Ｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇ  ｄｅｅｐ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｆｏｒ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ」等（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｕｄｉｏ  Ｅｆｆｅｃｔｓ（ＤＡＦＸ），２０１７）のニューラルネットワークの使用に関する出版物は既知である。係る資料では、ニューラルネットワークの層内のニューラルネットワークから学習した音響特性の抽出を組み込むエンドツーエンドアプローチ（コンボリューショナルニューラルネットワークを使用する）が開示されている。しかしながら、係るシステムは、楽器で使用されるのに適切ではない事実によって正常に機能しない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】米国特許第７４４２８６９号明細書
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Ｃａｒｌｏ  Ｄｒｉｏｌｉ及びＤａｖｉｄｅ  Ｒｏｃｃｈｅｓｓｏ，「Ａ  ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  ｍｕｓｉｃａｌ−ｔｏｎｅ  ｇｅｎｅｒａｔｏｒ  ｗｉｔｈ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｓｏｕｎｄ  ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ  ａｎｄ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ」Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９９７  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，ｖｏｌｕｍｅ１，ｐａｇｅｓ４３１〜４３４．ＩＥＥＥ，１９９７。
【非特許文献２】Ｋａｔｓｕｔｏｓｈｉ  Ｉｔｏｙａｍａ及びＨｉｒｏｓｈｉ  Ｇ  Ｏｋｕｎｏ，「Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｖｉｒｔｕａｌ  ｍｕｓｉｃａｌ  ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｒｓ」Ｐｒｏｃ．ｏｆ  ｔｈｅ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｍｕｓｉｃ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（ＩＣＭＣ），２０１４。
【非特許文献３】Ｔｈｏｍａｓ  Ｊ  Ｍｉｔｃｈｅｌｌ及びＤａｖｉｄ  Ｐ  Ｃｒｅａｓｅｙ，「Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ  ｓｏｕｎｄ  ｍａｔｃｈｉｎｇ：Ａ  ｔｅｓｔ  ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ  ａｎｄ  ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ  ｓｔｕｄｙ」Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２００７．ＩＣＭＬＡ２００７。Ｓｉｘｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，ｐａｇｅｓ２２９〜２３４。ＩＥＥＥ，２００７。
【非特許文献４】Ｔｈｏｍａｓ  Ｍｉｔｃｈｅｌｌ，「Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  ｍａｔｃｈｉｎｇ」Ｓｏｆｔ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，１６（１２）：２０５７〜２０７０，２０１２。
【非特許文献５】Ｊａｎｎｅ  Ｒｉｉｏｎｈｅｉｍｏ及びＶｅｓａ  Ｖａｌｉｍａｋｉ，「Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  ｐｌｕｃｋｅｄ  ｓｔｒｉｎｇ  ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  ｍｏｄｅｌ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ｇｅｎｅｔｉｃ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ  ｗｉｔｈ  ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  ｆｉｔｎｅｓｓ  ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ」ＥＵＲＡＳＩＰ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｎ  Ａｄｖａｎｃｅｓ  ｉｎ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２００３（８），２００３。
【非特許文献６】Ａｌｉ  Ｔａｙｌａｎ  Ｃｅｍｇｉｌ及びＣｕｍｈｕｒ  Ｅｒｋｕｔ，「Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌｓ  ｕｓｉｎｇ  ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ  ｗｉｔｈ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｔｏ  ｐｌｕｃｋｅｄ  ｓｔｒｉｎｇ  ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ」Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔｌ．Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ  ｏｎ  Ｍｕｓｉｃａｌ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ（ＩＳＭＡ），１９：２１３〜２１８，１９９７。
【非特許文献７】Ａｌｖｉｎ  ＷＹ  Ｓｕ及びＬｉａｎｇ  Ｓａｎ−Ｆｕ，「Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ  ｏｆ  ｐｌｕｃｋｅｄ−ｓｔｒｉｎｇ  ｔｏｎｅｓ  ｂｙ  ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ」Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９９７。ＩＥＥＥ  Ｆｉｒｓｔ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ，ｐａｇｅｓ７１〜７６。ＩＥＥＥ，１９９７。
【非特許文献８】Ｌｅｏｎａｒｄｏ  Ｇａｂｒｉｅｌｌｉ、Ｓｔｅｆａｎｏ  Ｔｏｍａｓｓｅｔｔｉ、Ｃａｒｌｏ  Ｚｉｎａｔｏ、及びＳｔｅｆａｎｏ  Ｓｑｕａｒｔｉｎｉ，「Ｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇ  ｄｅｅｐ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｆｏｒ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ」Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｕｄｉｏ  Ｅｆｆｅｃｔｓ（ＤＡＦＸ），２０１７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明の目的は、楽器の合成音の生成システムを開示することによって、先行技術の欠点をなくすことであり、当該生成システムは複数の物理モデルに適用でき、その検証で使用された物理モデルの固有構造に依存しない。
【００１２】
別の目的は、目的の音響測定プロセス及び反復最適化の発見的プロセスを開発及び使用することを可能にし、基準音に従って選択された物理モデルを正確にパラメータ化することが可能である、係るシステムを開示することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
これらの目的は、独立請求項の請求項１の特徴によって、本発明に従って達成される。
【００１４】
本発明の利点をもたらす実施形態は、従属請求項に現れる。
【００１５】
本発明に従った楽器の合成音の生成システムは、請求項１に定義されている。
【００１６】
本発明の追加特性は、以下の詳細な説明から明らかに現れ、その説明は、単なる例証に言及し、添付図に示されるような実施形態を限定していない。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明による、楽器の音生成システムを図で示すブロック図である。
【図１Ａ】図１のシステムの第１の２段階を詳細に示すブロック図である。
【図１Ｂ】図１のシステムの最終段階を図で示すブロック図である。
【図２】教会オルガンに適用される本発明に従ったシステムのブロック図である。
【図３】本発明に従ったシステムに導入される生音声信号から抽出された特性を示す図である。
【図３Ａ】生音声信号から抽出された特徴の一部を詳細に示す図である。
【図４】本発明に従ったシステムに使用されるＭＬＰニューラルネットワークのベースにおける人工ニューロンの図である。
【図５Ａ】各々、波形の立ち上がりを抽出するためのエンベロープ及びその導関数を示す２つのチャートを示す。
【図５Ｂ】各々、試験対象の信号の第１の倍音の立ち上がりを抽出するための第１の倍音のエンベロープ及びその導関数を示す、２つのチャートを示す。
【図５Ｃ】各々、試験対象の信号の第２の倍音の立ち上がりを抽出するための第２の倍音のエンベロープ及びその導関数を示す、２つのチャートを示す。
【図６Ａ】各々、倍音部をフィルタリングすることによって抽出されたノイズと、エンベロープの導関数とを示す、２つのチャートを示す。
【図６Ｂ】ノイズ粒度の抽出を示すチャートである。
【図７】モリスアルゴリズムの公式である。
【図８】音のセットに関する距離の変化パターンを示すチャートであり、軸Ｘは音の指標を示し、軸Ｙは距離値の合計を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
図を参照して、本発明に従った楽器の合成音の生成システムを説明し、生成システムは、全体的に、符号（１００）によって示される。
【００１９】
システム（１００）は、楽器の物理モデルを制御するパラメータを推定することを可能にする。具体的には、システム（１００）は教会オルガンのモデルに適用されるが、一般的に、複数の種類の物理モデルに使用できる。
【００２０】
図１を参照すると、生音声信号（ＳＩＮ）がシステム（１００）に入力され、システム（１００）によって発せられる合成音声信号（Ｓｏｕｔ）を取得するように処理される。
【００２１】
図１Ａ及び図１Ｂを参照すると、システム（１００）は、
−生信号（ＳＩＮ）のいくつかの特性（Ｆ）を抽出し、特性（Ｆ）のパラメータを評価することによって、複数の評価パラメータ（Ｐ＊１，．．．Ｐ＊Ｍ）を取得する、第１の段階（１）と、
−評価パラメータ（Ｐ＊１，．．．Ｐ＊Ｍ）を使用して、最良の物理モデルのパラメータ（Ｐ＊ｉ）を選択するように評価される複数の物理モデル（Ｍｉ，．．．ＭＭ）を取得する、第２の段階（２）と、
−第２の段階で選択されるパラメータ（Ｐ＊ｉ）を使用して、ランダム反復検索を行うことによって、合成音声信号（ＳＯＵＴ）を発する音生成器（１０６）に送信される最終パラメータ（Ｐｉ）を取得する、第３の段階（３）と、を含む。
【００２２】
図２を参照すると、生音声信号（ＳＩＮ）は、教会オルガンのパイプ（１０２）の出口に配置されたマイクロホン（１０１）からもたらされ得る。生音声信号（ＳＩＮ）は、音声ボードが設けられたコンピューティングデバイス（１０３）によって獲得される。
【００２３】
コンピューティングデバイス（１０３）の内部のシステム（１００）によって、生音声信号（ＳＩＮ）を分析する。システム（１００）は、合成信号（ＳＯＵＴ）を再構成するために、最終パラメータ（Ｐｉ）を抽出する。最終パラメータ（Ｐｉ）は、ユーザコントロール（１０５）によって制御されるストレージ（１０４）に記憶される。最終パラメータは（Ｐｉ）、オルガンの音楽キーボード（１０７）によって制御される音生成器（１０６）に伝達される。受信したパラメータに従って、音生成器（１０６）は、音を発するラウドスピーカー（１０８）に送信される合成音声信号（ＳＯＵＴ）を生成する。
【００２４】
音生成器（１０６）は電子デバイスであり、電子デバイスは、システム（１００）から取得されたパラメータに従って、マイクロホン（１０１）によって検出された音とかなり同様である音を再生することが可能である。音生成器は、米国特許第７４４２８６９号明細書に開示されている。
【００２５】
第１の段階（１）
【００２６】
第１の段階（１）は、いくつかの特性（Ｆ）を生信号（ＳＩＮ）から抽出する抽出手段（１０）と、特性（Ｆ）から取得されたパラメータを評価するニューラルネットワーク（１１）のセットとを含む。
【００２７】
オルガン音に基づいて特性（Ｆ）が選択されており、正常でない区別されない特性のセットを作成し、特性（Ｆ）は、パラメータ化される生信号（ＳＩＮ）の異なる態様に関する複数の係数から成る。
【００２８】
図３を参照すると、以下の特性（Ｆ）を使用する。
−第１のＮの倍音（Ｆ１）の振幅：第１のＮの倍音（または部分的に、基本波の倍数ではない場合がある）の振幅に対する係数Ｎは、周波数領域のピークを正確に検出することによって計算される。例えば、Ｎ＝２０。
−ＳＮＲ（Ｆ２）：倍音のエネルギーと信号の全エネルギーとの比率として計算される信号ノイズ。
【００２９】
【数１】
2021534450.tif 000003
【００３０】
−ログメルスペクトル（Ｆ３）：ログメルスペクトルは、先行技術に従った技術によって１２８点で計算される。
−エンベロープに関する係数（Ｆ４）：音楽文献のＡＤＳＲとして定義されるスキームに従って、音の立ち上がり（Ａ）、減衰（Ｄ）、サステイン（Ｓ）、及び放音（Ｒ）の時間に関する係数であり、音のエンベロープ（時間振幅の傾向）を生成する物理モデルでも使用される。
【００３１】
係数（Ｆ４）が抽出され、係数（Ｆ４）は、生音声信号（ＳＩＮ）のエンベロープの分析によって抽出され、すなわち、先行技術の技術に従ったエンベロープ検出器を使用して抽出される。
【００３２】
図３Ａを参照すると、２０の係数（Ｆ４）が抽出されている。この理由として、生信号（ＳＩＮ）と、第１の倍音及び第２の倍音（第１の倍音及び第２の倍音のそれぞれは、適切なバンドパスフィルタによって信号をフィルタリングすることによって抽出される）と、倍音部をなくすためにコムフィルタリングによって抽出されたノイズ成分とに対して抽出が行われるためである。
【００３３】
５つの係数は、分析される信号の部分ごとに抽出される。分析される信号として、
−Ｔ１：初期時間から、先行技術で既知である信号のヒルベルト変換によって抽出されたエンベロープの導関数の最大点までの第１の立ち上がりランプ時間（２つの立ち上がりランプの除算は、２つの立ち上がりランプの構成として、教会オルガン音の入力が説明されている米国特許第７４４２８６９号明細書で示される物理モデルの使用からもたらされる）と、
−Ａ１：瞬時のＴ１に対する振幅と、
−Ｔ２：Ｔ１から、エンベロープの導関数が０の周辺で振幅の値を安定させる点までの第２の立ち上がりランプ時間と、
−Ａ２：瞬時のＴ２に対する振幅と、
−Ｓ：一時的な立ち上がり後の信号のＲＭＳサステイン振幅と、が挙げられる。
【００３４】
さらに、偶然的成分及び／または非周期成分（Ｆ５）を信号から抽出する。偶然的成分及び／または非周期成分（Ｆ５）は、ノイズに関する指示的情報を提供する６つの係数である。また、生信号（Ｓｉ）の倍音部を除去するために、コムフィルタリング及びノッチフィルタリングのセットによって、これらの成分の抽出を行うことができる。抽出された有用情報は、偶然的成分のＲＭＳ値、そのデューティサイクル（ノイズデューティサイクルとして定義される）、ゼロ交差率、ゼロ交差の標準偏差、及びエンベロープ係数（立ち上がり及びサステイン）であり得る。
【００３５】
図５Ａは、各々、波形の立ち上がりを抽出するためのエンベロープ及びその導関数を示す２つのチャートを示す。図５Ａは以下の信号の特性を示し、信号の特性は以下の番号によって示される。
−３００：生音の時間波形図及びその時間的エンベロープ
−３０１：信号の平均時間推移
−３０２：信号の時間波形
−３０３：経時的な信号エンベロープの導関数
−３０４：第１の立ち上がりランプに関する時刻Ｔ１
−３０５：第２の立ち上がりランプに関する時刻Ｔ２
−３０６：時間Ｔ１に対応する波形の振幅Ａ１
−３０７：時間Ｔ２に対応する波形の振幅Ａ２
【００３６】
図５Ｂは、各々、試験対象の信号の第１の倍音の立ち上がりを抽出するためのエンベロープ及びその導関数を示す、２つのチャートを示す。図５Ｂは以下の信号の第１の倍音の特性を示し、その特性は以下の番号によって示される。
−３１０：第１の倍音に関する時間波形図及びその時間的エンベロープ
−３１１：第１の倍音の平均時間エンベロープ
−３１２：第１の倍音の時間波形
−３１３：第１の倍音のエンベロープの時間導関数
−３１４：第１の倍音の第１の立ち上がりランプに関する時刻Ｔ１
−３１５：第１の倍音の第２の立ち上がりランプに関する時刻Ｔ２
−３１６：第１の倍音の時間Ｔ１の波形振幅Ａ１
−３１７：第１の倍音の時間Ｔ２の波形振幅Ａ２
【００３７】
図５Ｃは、各々、信号の第２の倍音の立ち上がりを抽出するためのエンベロープ及びその導関数を示す、２つのチャートを示す。図５Ｃは以下の第２の倍音に関する特性を示し、その特性は以下の番号によって示される。
−３２０：第２の倍音に関する時間波形図及びその時間的エンベロープ
−３２１：第２の倍音の平均時間エンベロープ
−３２２：第２の倍音の時間波形
−３２３：第２の倍音のエンベロープの時間導関数
−３２４：第２の倍音の第１の立ち上がりランプに関する時刻Ｔ１
−３２５：第２の倍音の第２の立ち上がりランプに関する時刻Ｔ２
−３２６：第２の倍音の時間Ｔ１の波形振幅Ａ１
−３２７：第２の倍音の時間Ｔ２の波形振幅Ａ２
【００３８】
図６Ａは、各々、倍音部をフィルタリングすることによって抽出されたノイズと、エンベロープの導関数とを示す、２つのチャートを示す。図６Ａは、以下の番号によって示される以下の信号の偶然的成分の特性を示す。
−３３０：ノイズ成分に関する時間波形図及びその時間的エンベロープ
−３３１：ノイズ成分の平均時間エンベロープ
−３３２：ノイズ成分の時間波形
−３３３：ノイズ成分のエンベロープの時間導関数
【００３９】
図６Ｂは、ノイズ粒度の抽出を示すチャートである。図６Ｂは、粒度分析が行われるノイズ波形図（２００）である。
【００４０】
偶然部に対する時間波形は、２０１に示される。ノイズによりその粒度特徴を明らかにするＴｏｎ及びＴｏｆｆの分析は、先行技術の技法に基づいて、２つの許容閾値（２０３，２０４）の間で行われる。係る分析は、２０２に示される可変デューティサイクルがある方形波を観察することを可能にする。方形波（２０２）は音に存在する実際の波形に一致しないが、方形波（２０２）は、当該方形波のデューティサイクル特性を使用して行われるノイズの断続的特性及び粒度特性を分析するための概念的表現であることに留意する必要がある。
【００４１】
図６Ｂのチャートは、Ｔｏｆｆ（２０５）として定義される、ノイズがゼロである時間間隔を示す。数字（２０６）は、完全な「オンオフ」のサイクルがある全期間のノイズ、ひいては、ノイズが断続的に発生する期間を示す。１対の許容閾値を有するデューティサイクルの計算と同様に、ノイズがある時間とノイズがない時間との比率を分析する。適切な周期数の平均化を行うことによって、ノイズ粒度を取得する。
【００４２】
図６Ｂに示されるように、オルガンのノイズが振幅変調するため、ノイズが実質的にゼロである期間（Ｔｏｆｆ（２０５）として定義される）の範囲内における段階がある。この情報の一部は、ノイズデューティサイクル係数に含まれる。
【００４３】
ノイズの特徴付けた４つの係数を以下に示す。
−デューティサイクル：Ｔｏｆｆ（２０５）と全体期間（２０６）との比率として計算した値。
−ゼロ交差率：１秒に等しい周期数に対して平均化された１周期におけるゼロ交差の平均数。ゼロ交差率は偶然部の平均周波数を表す。
−ゼロ交差の標準偏差：ゼロ交差の標準偏差は、周期ごとのゼロ交差率の測定で評価されたゼロ交差の平均数の標準偏差に一致する。
−ＲＭＳノイズ：１秒で計算された偶然的成分の二乗平均平方根
【００４４】
特性（Ｆ）を生信号（ＳＩＮ）から抽出した後、当該特性のパラメータは、パラメータ化された同じ音と同時に動作するニューラルネットワーク（１１）のセットによって評価され、ネットワークごとの小さな差により、ニューラルネットワークごとにわずかに異なるパラメータを推定する。
【００４５】
すべてのニューラルネットワークは入力特性（Ｆ）を取り込み、音を生成するために物理モデルに送信されるのに適切である全部のパラメータのセット（Ｐ＊１，．．．．Ｐ＊Ｍ）を提供する。
【００４６】
ニューラルネットワークは、事前処理された入力特性（多層パーセプトロン、再帰型ニューラルネットワーク等）を受け入れる先行技術に含まれる全ての種類であり得る。
【００４７】
ニューラルネットワーク（１１）の数は変わる可能性があり、異なるネットワークによって行われる同じ特性の複数の評価を生成させる。評価は音響精度の点で異なり、これは、最良の物理モデルを選択するために、第２の段階（２）の使用を要求する。評価の全ては特性の全セットに対して行われ、音響精度は第２の段階（２）によって評価され、第２の段階（２）では、最高性能のニューラルネットワークによって評価されるパラメータのセットを選択する。
【００４８】
以下の説明は、具体的に、ある種類の多層パーセプトロン（ＭＬＰ）ネットワークを指すが、本発明は、また、異なる種類のニューラルネットワークにも適用される。ＭＬＰネットワークでは、すべての層はニューロンから成る。
【００４９】
図４を参照して、ｋ番目のニューロンの数学的記述を以下に説明する。
【００５０】
【数２】
2021534450.tif 000004
【００５１】
ｙｋ＝（ｕｋ＋ｂｋ）
Ｘ１；Ｘ２：Ｘｍは入力であり、第１の段階の場合に、生信号（ＳＩＮ）から抽出された特性（Ｆ）である。
Ｗｋ１；Ｗｋ２：Ｗｋｍは各入力の重みである。
Ｕｋは、入力と重みとの線形結合である。
ｂｋはバイアスである。
（）は活性化関数（非線形）である。
ｙｋはニューロンの出力である。
【００５２】
単純な訓練の特徴による及びテスト中に到達できる速度による、ＭＬＰの使用が考えれる。かなり多くのニューラルネットワークと同時に使用することを考えると、これらの特徴が必要である。別の基本特徴は、特性（すなわち、評価される音の情報を使用することを可能にする音声特徴）を要望に合わせて自ら作ることが可能である。
【００５３】
ＭＬＰニューラルネットワークについて、特性（Ｆ）の抽出はＤＳＰアルゴリズムで即興に作られ、エンドツーエンドニューラルネットワークと比較して、より優れた性能を達成することを考慮する必要がある。
【００５４】
誤差逆伝搬の先行技術に従って、誤差最小化アルゴリズムを使用することによって、ＭＬＰネットワークを訓練する。上記を考慮して、最適条件が見つかるまで、各ニューロンの係数（重み）を反復的に修正し、これにより、訓練ステップ中に使用されるデータセットで最小誤差を取得することを可能にする。
【００５５】
使用される誤差は、範囲［−１；１］で正規化された物理モデルの係数に対して計算される平均２乗誤差である。ネットワークパラメータ（層の数、層あたりのニューロンの数）は、表１で与えられる範囲におけるランダム検索で調べたものである。
【００５６】
【表１】
2021534450.tif 000005
【００５７】
以下のステップに従って、ニューラルネットワークの訓練を行う。
前方伝播
１．前方伝搬及び出力生成ｙｋ
２．コスト関数計算
【００５８】
【数３】
2021534450.tif 000006
【００５９】
３．訓練エポックごとに重みを更新するために、適用されるデルタを生成するための誤差逆伝搬
重みの更新
１．重みに対する誤差勾配を計算する
【００６０】
【数４】
2021534450.tif 000007
【００６１】
２．重みは下式のように更新される
【００６２】
【数５】
2021534450.tif 000008
【００６３】
この式から、学習率が求められる。
【００６４】
学習のために、音声のデータセットの例を提供する必要がある。音声の例のそれぞれは、音声の例を生成するために必要な物理モデルのパラメータのセットに関連付けられる。したがって、ニューラルネットワーク（１１）は、音の特性を、音を生成するために必要なパラメータと関連付ける方法を学習する。
【００６５】
これらの音とパラメータとのペアを取得し、物理モデルによって音を生成し、入力パラメータを提供し、パラメータに関連付けられる音を取得する。
【００６６】
第２の段階（２）
第２の段階（２）は物理モデル（１１）の構築手段を含み、物理モデル（１１）は、物理モデル（Ｍ１，．．．ＭＭ）を構築するためにニューラルネットワークによって評価されたパラメータ（Ｐ＊１，．．．Ｐ＊Ｍ）を使用する。そうでなければ、構築される物理モデルの数は、使用されるニューラルネットワークの数に等しい。
【００６７】
物理モデル（Ｍ１，．．．ＭＭ）のそれぞれは、測定値評価手段（２１）によって標的音（ＳＴ）と比較された音（Ｓ１，．．．ＳＭ）を発する。２つの音の間の音響距離（ｄ１，．．．ｄＭ）は、測定値評価手段（２１）のそれぞれの出力において取得される。標的音（ＳＴ）からの最低音響距離を有する物理モデル（Ｍｉ）のパラメータ（Ｐ＊ｉ）を選択するために、最低距離に対する指標（ｉ）を選択する選択手段（２２）によって、全ての音響距離（ｄ１，．．．ｄＭ）を比較する。選択手段（２１）は、当該指標のパラメータを選択するために最低距離の指標（ｉ）を見つけるように、測定値評価手段によって生成された音響距離（ｄ１，．．．ｄＭ）を個々に検証する反復法に基づくアルゴリズムを含む。
【００６８】
測定値評価手段（２１）は、２つの音の間の距離を測定するために使用されるデバイスである。距離が短くなるほど、２つの音はより類似するようになる。測定値評価手段（２１）は、時間的エンベロープを分析するために、２つの倍音の測定値と１つの測定値とを使用するが、この基準は、全ての種類の使用可能な測定値に適用できる。
【００６９】
音響測定は、２つのスペクトルの類似度を客観的に評価することを可能にする。調和平均２乗誤差（ＨＭＳＥ）の確率変数を使用する。それは、類似する倍音の間の距離（ｄ１，．．．ｄＭ）を評価するように、標的音（ＳＴ）と比較された物理モデルによって生成された音（Ｓ１，．．．ＳＭ）のＦＦＴのピークに関して計算されるＭＳＥである（標的音の第１の倍音は、物理モデル等によって生成された音の第１の倍音と比較される）。
【００７０】
２つの比較法が可能である。
【００７１】
第１の比較法では、２つの類似する倍音の間の距離は、全て、同じように重み付けされる。
【００７２】
第２の比較法では、より高い重みが倍音の差に与えられ、標的信号におけるその倍音に対応するものは、より高い振幅を有する。基本的な音響心理学的要素を使用して、その音響心理学的要素に従って、より高い振幅を有するスペクトルの倍音をより重要なものとして把握する。その結果、標的音の同じ倍音の振幅を有する類似する倍音の差を掛ける。このように、標的音のｉ番目の倍音の振幅が極めて低い場合、評価された信号の倍音の評価誤差の重要性が少なくなる。したがって、この第２の比較法では、倍音で生じる誤差の重要性は限定され、この誤差は、強度の減少により、生信号（ＳＩＮ）に既にある心理音響的な重要性が少なくなる。
【００７３】
ＲＳＤ及びＬＳＤ等の先行技術の他の分光測定は、下記に数学的に説明される。
【００７４】
時間的特性を評価するために、生入力信号（ＳＩＮ）の波形のエンベロープに基づく測定を計算する。標的信号に対する評価信号の２乗モジュールの差を使用する。
【００７５】
以下の測定基準を使用して、計算が行われる。
【００７６】
【数６】
2021534450.tif 000009
【００７７】
【数７】
2021534450.tif 000010
【００７８】
式中において、下付きのＬは考慮する倍音の数であり、上付きのＷはＨＭＳＥの重み付けされた確率変数を識別するものである。
【００７９】
【数８】
2021534450.tif 000011
【００８０】
式中において、Ｔｓは過度的な立ち上がりの端である。
Ｈは、エンベロープを抽出するために使用される信号のヒルベルト変換であり、
ｓは経時的な信号であり、
Ｓは経時的な信号ＤＦＴのモジュールである。
【００８１】
【数９】
2021534450.tif 000012
【００８２】
【数１０】
2021534450.tif 000013
【００８３】
【数１１】
2021534450.tif 000014
【００８４】
倍音距離測定について、Ｈ（全スペクトルに対する値）、Ｈ１０、及びＨＷ１０（最初の１０個の倍音に対する値）を使用した。
【００８５】
エンベロープ測定について、ＥＤ、Ｅ１、及びＥ２を使用したものであり、その数字は倍音の数を指し、エンベロープの差を計算する。重み付けされた測定値の合計は個々の測定値の重み付けられた合計によって構成され、プロセスを作動させる人間のオペレータによって重みを設定する。
【００８６】
第２の段階（２）は以下のステップを含むアルゴリズムによって実施できる。
１．第１の物理モデル（Ｍ１）を生成するための第１の評価パラメータ（Ｐ＊１）の選択と、第１の物理モデルの音（Ｓ１）と標的音（ＳＴ）との間の第１の距離（ｄ１）の計算とを行うステップ。
２．第２の物理モデル（Ｍ２）を生成するための第２の評価パラメータ（Ｐ＊２）の選択と、第２の物理モデルの音（Ｓ２）と標的音（ＳＴ）との間の第２の距離（ｄ２）の計算とを行うステップ。
３．第２の距離（ｄ２）が第１の距離（ｄ１）よりも短い場合、第２の物理モデルのパラメータを選択し、そうでなければ、第２の物理モデルのパラメータを破棄するステップ。
４．第１の段階（１）によって生成された全ての物理モデルの全ての評価パラメータが検証されるまで、ステップ４及びステップ３を繰り返すステップ。
【００８７】
第３の段階（３）
第３の段階（３）は、第２の段階（２）によって選択されたパラメータ（Ｐ＊ｉ）を記憶するメモリ（３０）と、第２の段階（２）によって選択され、メモリ（３０）から来るパラメータ（Ｐ＊ｉ）に従って、物理モデル（Ｍｉ）を構築するのに適切な物理モデル作成手段（３１）とを含む。
【００８８】
第３の段階の物理モデル（Ｍｉ）から音（Ｓｉ）が発せられ、音（Ｓｉ）は、第２の段階（２）の測定値評価手段（２１）と同一の測定値評価手段（３２）によって標的音（ＳＴ）と比較される。第３の段階の測定値評価手段（３２）は、物理モデルの音（Ｓｉ）と標的音（ＳＴ）との間の距離（ｄｉ）を計算する。係る距離（ｄｉ）は選択手段（３３）に送信され、選択手段（３３）は、入力された距離の中から最小距離を見つけるのに適切である。
【００８９】
また、第３の段階（３）は摂動手段（３４）を含み、摂動手段（３４）はメモリ（３０）に記憶されたパラメータを修正するのに適切であり、摂動パラメータを有する物理モデルを作成する物理モデル作成手段（３１）に送信される摂動パラメータ（Ｐ’ｉ）を生成する。したがって、測定値評価手段（３２）は、摂動パラメータを有する物理モデルによって生成された音と標的音との間の距離を見つける。選択手段（３３）は、受信した距離の中から最小距離を選択する。
【００９０】
第３の段階（３）は物理モデルのパラメータをランダムに調べる段階的検索を提供し、物理モデルのパラメータを摂動させ、対応する音を生成する。
【００９１】
セットに対する全てのパラメータが反復のそれぞれにおいて摂動しないため、若干多い摂動の移動が必要になる。この目的は、使用される測定値を最小にし、パラメータを摂動させ、全てのパラメータセットを破棄し、最良のパラメータセットだけを維持することである。
【００９２】
第３の段階（３）は、以下のことを提供することによって実施できる。
−第２の段階の出力と、メモリ（３０）の入力と、パラメータ摂動手段（３４）の出力とを切り替える、第１のスイッチ（Ｗ１）、
−メモリ（３０）の出力と、物理モデル作成手段（３１）の入力と、音声生成器の入力とを切り替える、第２のスイッチ（Ｗ２）、
−選択手段（３３）の入力に対する出力を後退して接続する遅延ブロック（Ｚ−１）。
【００９３】
アルゴリズムは、第３の段階（３）の動作のために実装できる。係るアルゴリズムはパラメータの正常範囲［−１；１］で働き、以下のステップを含む。
１．反復０のパラメータ（Ｐ＊ｉ）に対する音（Ｓｉ）を生成するステップ（すなわち、Ｐ＊ｉは、第２の段階（２）からのパラメータ）。
２．標的音（ＳＴ）からの音（Ｓｉ）の第１の距離を計算するステップ。
３．摂動パラメータ（Ｐ’ｉ）を取得するためのパラメータ（Ｐ＊ｉ）を摂動させるステップ。
４．摂動パラメータ（Ｐ’ｉ）の新しいセットからの音を生成するステップ。
５．標的音からの摂動パラメータ（Ｐ”）によって生成された音の第２の距離を計算するステップ。
６．距離が減少する場合（すなわち、第２の距離が第１の距離よりも短い場合）、過去のパラメータセットを破棄し、そうでなければ、そのパラメータを維持するステップ。
７．プロセスが終了するまで、ステップ３、４、及び５を繰り返し、以下のイベントの１つが発生するときに状況に応じて終了するステップ。
−プロセスの開始においてユーザによって設定される最大数の反復の達成、
−最大数の忍耐的な反復の達成（すなわち、プロセスの開始においてユーザによって設定された目的距離の評価に関して改善がない）、
−プロセスの開始においてユーザによって設定された最小誤差閾値の達成（及び／または最小誤差閾値を超過）
【００９４】
アルゴリズムの自由パラメータは以下のとおりである。
−反復数、
−忍耐的な反復：アルゴリズムは、事前設定された反復数の改善がない場合に停止する、
−アルゴリズムが停止する最小誤差閾値、
−個々のパラメータの摂動確率、
−距離乗数：続けて起きる反復中にパラメータに適用される摂動の本質を取得するために、現在の実現値に関して計算された距離の値をランダム項に掛けるために使用される乗算係数、
−測定値の重み：提示された音と標的音との間の合計距離の計算において、個々の測定値に適用される乗算係数
【００９５】
以下の方程式に従って、新しいパラメータを計算する。
【００９６】
【数１２】
2021534450.tif 000015
【００９７】
式中において、ｂは計算のモーメントで取得された最良のパラメータセットであり、
＜１は、ステップｉにおける距離の収束を改善及び／または加速するために、適切に設定される距離乗数であり、
ｒはｂと同じ範囲の値［０；１］を有する確率ベクトルであり、
ｇはガウス分布に従うランダム摂動ベクトルであり、ｂと同じ範囲を有する。
【００９８】
図７は、モリスアルゴリズムの公式を示す。ＭＯＲＲＩＳアルゴリズムは、最良の過去のステップｄｂで生じた誤差によって重み付けられたランダム摂動に基づくものである。全てのパラメータはすべての反復で摂動しない。
【００９９】
図８は、標的音に対するパラメータセットの距離の変化パターンを示し、反復が進むにつれて、パラメータセットと標的音との間の距離は、収束するように、パラメータの調節により徐々に小さくなるステップで減少することを示す。
【図１】
2021534450.tif 000016
【図１Ａ】
2021534450.tif 000017
【図１Ｂ】
2021534450.tif 000018
【図２】
2021534450.tif 000019
【図３】
2021534450.tif 000020
【図３Ａ】
2021534450.tif 000021
【図４】
2021534450.tif 000022
【図５Ａ】
2021534450.tif 000023
【図５Ｂ】
2021534450.tif 000024
【図５Ｃ】
2021534450.tif 000025
【図６Ａ】
2021534450.tif 000026
【図６Ｂ】
2021534450.tif 000027
【図７】
2021534450.tif 000028
【図８】
2021534450.tif 000029
【国際調査報告】
2021534450.tif 000030
2021534450.tif 000031
2021534450.tif 000032