(57)【要約】  楽曲展開解析装置（１）は、楽曲データ（４）から所定の楽器音を比較対象音としてその発音位置を検出する比較対象音検出部（３４）と、楽曲データに所定の長さの比較区間を少なくとも２つ設定し、比較区間における比較対象音の発音パターンを比較し、比較区間の類似度を検出する発音パターン比較部（３５）と、類似度に基づいて楽曲データの展開変化点を判定する展開変化点判定部（３６）と、を有する。
2017168644.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
楽曲データから所定の楽器音を比較対象音としてその発音位置を検出する比較対象音検出部と、
前記楽曲データに所定の長さの比較区間を少なくとも２つ設定し、前記比較区間における前記比較対象音の発音パターンを比較し、前記比較区間の類似度を検出する発音パターン比較部と、
前記類似度に基づき前記楽曲データの展開変化点を判定する展開変化点判定部と、を有することを特徴とする楽曲展開解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載した楽曲展開解析装置において、
前記展開変化点判定部は、前記比較区間の類似度が所定の閾値より低ければ、前記比較区間の間に前記展開変化点があると判定することを特徴とする楽曲展開解析装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載した楽曲展開解析装置において、
拍位置情報を取得する楽曲情報取得部を有し、
前記比較対象音検出部は、前記拍位置情報に基づいて前記比較区間を１６分音符単位の発音検出区間に分割し、前記発音検出区間の各々で前記比較対象音の有無を検出することを特徴とする楽曲展開解析装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載した楽曲展開解析装置において、
前記発音パターン比較部は、前後に隣接する２つの前記比較区間について、各々の前記発音パターンを比較して前記類似度を検出することを特徴とする楽曲展開解析装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載した楽曲展開解析装置において、
小節位置情報を取得する楽曲情報取得部を有し、
前記発音パターン比較部は、前記小節位置情報における小節の区切り位置を前記展開変化点候補とし、８小節ずつの前記比較区間の前記発音パターンを比較して前記類似度を検出することを特徴とする楽曲展開解析装置。
【請求項６】
請求項５に記載した楽曲展開解析装置において、
前記発音パターン比較部は、８小節ずつの前記比較区間のうち、所定の比較除外区間について前記発音パターンの比較を除外することを特徴とする楽曲展開解析装置。
【請求項７】
請求項６に記載した楽曲展開解析装置において、
前記比較除外区間は、前記比較区間の第４小節および第８小節であることを特徴とする楽曲展開解析装置。
【請求項８】
請求項６または請求項７に記載した楽曲展開解析装置において、
前記比較除外区間は、前記比較区間の第１小節の第１拍であることを特徴とする楽曲展開解析装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８のいずれか一項に記載した楽曲展開解析装置において、
前記比較対象音は、リズム楽器の音であることを特徴とする楽曲展開解析装置。
【請求項１０】
請求項９に記載した楽曲展開解析装置において、
前記比較対象音は、バスドラムの音であることを特徴とする楽曲展開解析装置。
【請求項１１】
楽曲データから所定の比較対象音の発音位置を検出する比較対象音検出工程と、
前記楽曲データの異なる２つの位置に所定長さの比較区間を設定し、２つの前記比較区間における前記比較対象音の発音パターンを比較し、２つの前記比較区間の類似度を検出する発音パターン比較工程と、
前記類似度に基づいて前記楽曲データの展開変化点を判定する展開変化点判定工程と、を有することを特徴とする楽曲展開解析方法。
【請求項１２】
コンピュータを、請求項１ないし請求項１０のいずれか一項に記載の楽曲展開解析装置として機能させることを特徴とする楽曲展開解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、楽曲展開解析装置、楽曲展開解析方法および楽曲展開解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、楽曲データからその楽曲情報を自動的に解析する楽曲解析技術が知られている。例えば、楽曲データから拍を検出するもの（特許文献１参照）があり、拍からＢＰＭ（Beats Per Minute）やテンポが演算できる。また、キーやコード等を自動的に解析するものも開発されている。
ＤＪパフォーマンスにおいては、従来ＤＪ（Disk Jockey）がＣＵＥポイント＝つなぐポイントや、ＭＩＸするポイントを、手作業で設定していた。このような楽曲情報を利用することで、前の曲と次の曲とを違和感なくつなぐ等の操作を適切に行うことができる。
このような楽曲解析技術は、ＤＪシステムなどの楽曲再生装置に組み込まれるほか、楽曲再生または操作用のコンピュータで実行されるソフトウェアとして提供されている。
一方、楽曲データを自動的に解析する楽曲解析技術として、高度な類似性判定機能を用いて、楽曲のセグメントの開始時点および終了時点を時間で区切り、グループ化あるいは抜粋を可能とするオーディオセグメンテーション技術が知られている（特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−９７０８４号公報
【特許文献２】特許第４７７５３８０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、ＤＪなどで用いられる楽曲は、幾つかのブロック（楽曲構造特徴構造区間（music structure feature section）、いわゆるＡメロ（A-verse）、Ｂメロ（B-verse）、サビ（hook）など）で構成され、これらのブロックが転換することで楽曲として展開される。
しかし、前述した特許文献１の技術では、楽曲情報として拍位置情報が得られるものの、これらは楽曲の全体を通した情報として提供され、楽曲の展開つまり楽曲のＡメロなどの各ブロックの転換までを解析することは難しい。
一方、前述した特許文献２の技術では、拍や小節などの楽曲の区切りを検出してセグメントを割り付けるものではなく、前述したＡメロなどの楽曲の展開を適切に検出できるものではない。さらに、セグメントに対する類似性判定などの処理が煩雑であり、短時間で解析を終えるには高性能のコンピュータシステムが必要である。このため、例えばＤＪパフォーマンス用途で、ノート型パーソナルコンピュータなどを用いて、コンパクトかつ高速に実行することは難しい。
とくに、ＤＪパフォーマンスでは、ダンスフロアの雰囲気に合わせて次々に新しい楽曲を選曲し、短時間でＭＩＸスタンバイ状態まで準備できることが求められている。新しい楽曲は、ネットワークを介して供給あるいはＵＳＢメモリなどのストレージから供給されることもある。しかし、処理時間がかかる特許文献２の技術では、このような手段で随時供給される新たな楽曲には対応できない。【０００５】
本発明の目的は、処理負荷が低く、楽曲の展開変化点を検出できる楽曲展開解析装置、楽曲展開解析方法および楽曲展開解析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】
【０００６】
本発明の楽曲展開解析装置は、
楽曲データから所定の楽器音を比較対象音としてその発音位置を検出する比較対象音検出部と、
前記楽曲データに所定の長さの比較区間を少なくとも２つ設定し、前記比較区間における前記比較対象音の発音パターンを比較し、前記比較区間の類似度を検出する発音パターン比較部と、
前記類似度に基づき前記楽曲データの展開変化点を判定する展開変化点判定部と、を有することを特徴とする。【０００７】
本発明の楽曲展開解析方法は、
楽曲データから所定の比較対象音の発音位置を検出する比較対象音検出工程と、
前記楽曲データの異なる２つの位置に所定長さの比較区間を設定し、２つの前記比較区間における前記比較対象音の発音パターンを比較し、２つの前記比較区間の類似度を検出する発音パターン比較工程と、
前記類似度に基づいて前記楽曲データの展開変化点を判定する展開変化点判定工程と、を有することを特徴とする。【０００８】
本発明の楽曲展開解析プログラムは、
コンピュータを、前述した本発明の楽曲展開解析装置として機能させることを特徴とする楽曲展開解析プログラムである。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態の構成を示すブロック図。
【図２】前記実施形態の展開変化点検出動作を示すフローチャート。
【図３】前記実施形態の比較対象検出工程を示すフローチャート。
【図４】前記実施形態の比較対象検出工程の動作を示す模式図。
【図５】前記実施形態の比較対象検出工程で利用可能な構成を示すブロック図。
【図６】前記実施形態の発音パターン比較工程を示すフローチャート。
【図７】前記実施形態の発音パターン比較工程の動作を示す模式図。
【図８】前記実施形態の展開変化点判定工程を示すフローチャート。
【図９】前記実施形態の展開変化点判定工程の動作を示す模式図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。
〔楽曲展開解析装置〕
図１には、本発明の一実施形態である楽曲展開解析装置１が示されている。
楽曲展開解析装置１は、パーソナルコンピュータ２でＤＪアプリケーション３を実行するＰＣＤＪシステム（Personal Computer based Disk Jockey system）である。
パーソナルコンピュータ２には、一般的なディスプレイ、キーボード、ポインティングデバイスが装備され、ユーザが所望の操作を行うことができる。
【００１１】
ＤＪアプリケーション３は、パーソナルコンピュータ２に記憶された楽曲データ４を読み込み、ＰＡシステム５にオーディオ信号を送信して音楽として再生できる。
ＤＪアプリケーション３は、パーソナルコンピュータ２に接続されたＤＪコントローラ６をユーザが操作することで、楽曲データ４に基づいて再生される音楽に対し、様々な特殊操作やエフェクト処理を行うことができる。
なお、ＤＪアプリケーション３で再生される楽曲データ４は、パーソナルコンピュータ２に記憶されるものに限らず、記憶媒体４１を介して外部から読み込まれるもの、ネットワークを介して接続されるネットワークサーバ４２から供給されるものであってもよい。
【００１２】
パーソナルコンピュータ２においては、ＤＪアプリケーション３を実行することで、楽曲データ４を再生する再生制御部３１および展開変化点検出制御部３２が構成される。
再生制御部３１は、楽曲データ４を楽曲として再生するものであり、前述したＤＪコントローラ６による操作があった場合、再生される楽曲に対して該当する処理を実行する。
【００１３】
展開変化点検出制御部３２は、楽曲データ４の展開変化点（例えばＡメロとＢメロとの区切り）を検出するものである。例えば、ユーザがＡメロを演奏中にＢメロをとばしてサビを再生したい場合、この展開変化点検出制御部３２で検出した展開変化点を参照し、ＤＪコントローラ６から再生制御部３１に操作を行うことで、容易にサビの先頭に移動することができる。
このような展開変化点を検出するために、展開変化点検出制御部３２は、楽曲情報取得部３３，比較対象音検出部３４，発音パターン比較部３５，展開変化点判定部３６を備えている。
【００１４】
楽曲情報取得部３３は、指定された楽曲データ４に楽曲解析を行い、楽曲データ４の拍位置情報および小節位置情報を取得することができる。拍位置情報は、特定の楽器音を検出する既存の楽曲解析により検出できる。小節位置情報については、例えば、ＤＪが通常扱う楽曲である４拍子であると設定すれば、拍位置情報から算出できる。楽曲情報取得部３３は、既存の楽曲解析技術（例えば前述した特許文献１）に基づいて構成することができる。
【００１５】
比較対象音検出部３４は、楽曲データ４から所定の比較対象音の発音位置を検出し、楽曲データ４の時間軸上の点として記録する（詳細は後述する比較対象音検出工程Ｓ４参照）。
発音パターン比較部３５は、楽曲データ４の異なる２つの位置に所定長さの比較区間を設定し、２つの比較区間における比較対象音の発音パターンを比較し、２つの比較区間の類似度を検出する（詳細は後述する発音パターン比較工程Ｓ５参照）。
展開変化点判定部３６は、類似度に基づいて楽曲データ４の展開変化点を判定し、楽曲データ４の全ての展開変化点を出力する（詳細は後述する展開変化点判定工程Ｓ６参照）。得られた展開変化点は、例えば楽曲のＡメロ、Ｂメロ、サビなどの先頭に該当し、楽曲の展開構成として参照することができる。
【００１６】
〔楽曲展開解析方法〕
図２には、楽曲展開解析装置１による楽曲展開変化点の検出手順が示されている。
本実施形態の楽曲展開変化点の検出手順は、ユーザが対象となる楽曲データ４を指定して展開変化点の検出要求Ｓ１を行うことで起動される。
ユーザの操作に応じて、ＤＪアプリケーション３は、設定情報読み込み工程Ｓ２、楽曲基本情報取得工程Ｓ３、比較対象音検出工程Ｓ４、発音パターン比較工程Ｓ５、展開変化点判定工程Ｓ６を順に実行し、楽曲データ４の楽曲展開変化点を検出する。
【００１７】
設定情報読み込み工程Ｓ２は、楽曲展開変化点の検出にあたって展開変化点検出制御部３２で実行され、後続の比較対象音検出工程Ｓ４、発音パターン比較工程Ｓ５、展開変化点判定工程Ｓ６で参照する設定情報を読み込む。
設定情報としては、比較対象音（本実施形態ではバスドラム）、発音検出区間（同じく１６分音符）、比較区間（同じく前後８小節）、比較除外区間（第４小節と第８小節および第１小節第１拍）などである。
【００１８】
楽曲基本情報取得工程Ｓ３は、楽曲情報取得部３３により実行され、ユーザが指定した楽曲データ４に対して楽曲解析を行い、楽曲データ４の小節位置、曲長（小節数）、ＢＰＭを取得する。楽曲基本情報取得工程Ｓ３の具体的な手順は、既存の楽曲解析技術（例えば前述した特許文献１）が利用できる。
【００１９】
〔比較対象音検出工程〕
比較対象音検出工程Ｓ４は、比較対象音検出部３４により実行され、図３に示す手順により、楽曲データ４の全ての小節を対象小節として、比較対象音であるバスドラムの発音位置を検出する。
図３において、比較対象音検出工程Ｓ４では、先ずバスドラム発音を検出する対象小節を楽曲データ４の最初の小節に設定する（処理Ｓ４１）。そして、対象小節の全ての発音検出区間（１６分音符単位が１６個）で、バスドラムの発音の有無を検出する（処理Ｓ４２）。続いて、対象小節が楽曲の最終小節かを判定（処理Ｓ４３）した後、対象小節を次に移動し（処理Ｓ４４）、処理Ｓ４２〜Ｓ４４を繰り返す。
処理Ｓ４３で最終小節が検出されたら、楽曲データ４の全ての小節でバスドラム発音が検出されているので、比較対象音検出工程Ｓ４を終了する。
【００２０】
比較対象音検出工程Ｓ４により、楽曲データ４の全ての小節に、バスドラム発音を示すパターンデータが記録される。
図４において、楽曲データ４の第２小節Ｂｒ２では、１６分音符単位の１６個の検出区間Ｄｓに対して、順次バスドラム発音の検出を行うことで、第１、第８、第９、第１１の検出区間Ｄｓにバスドラム発音があった（図４中黒丸で表示）ことが記録される。同様に、楽曲データ４の第８小節Ｂｒ８では、第１、第８、第１０、第１１、第１４、第１６の検出区間にバスドラム発音があったことが記録される。
【００２１】
比較対象音検出工程Ｓ４において、バスドラム発音の有無を検出する構成（比較対象音検出部３４）としては、例えば次のような構成が利用できる。
図５において、比較対象音検出部３４においては、楽曲データ４のオーディオデータを取り込み、ローパスフィルタ３４１で低音部を抜き出したのち、絶対値演算とローパスフィルタを用いてレベル検出３４２を行う。さらに、微分回路３４３を通し、１６分音符単位の検出区間（分解能）にバスドラム発音と認められるピークがあるか否かの発音有無判定３２４を行うことで、当該検出区間のバスドラム発音の有無を検出することができる。
【００２２】
なお、比較対象音は、スネアドラムなど他の打楽器音であってもよく、ドラムセットの音に限らず他のリズム楽器の音であってもよく、リズムが明瞭な他の楽器や、楽器以外の音響信号などでもよい。また、検出区間は１６分音符単位に限らず、３２分音符あるいは８分音符単位など他の値でもよい。
【００２３】
〔発音パターン比較工程〕
発音パターン比較工程Ｓ５は、発音パターン比較部３５により実行され、図６に示す手順により、楽曲データ４の異なる２つの位置に所定長さ（対象小節の前後に隣接する８小節ずつ）の比較区間を設定し、２つの比較区間の対応する小節（比較小節）どうしで比較対象音の発音パターン（比較対象音検出工程Ｓ４で検出した）を比較し、２つの比較区間の類似度を検出する。
類似度の検出は、対象小節を順次ずらしつつ、楽曲データ４の全ての小節（実際には楽曲先頭の８小節と楽曲末尾の８小節を除く）について行う。
楽曲先頭の８小節と楽曲末尾の８小節を除くのは、これらの各小節では前比較区間または後比較区間が８小節分確保できないからである。
【００２４】
図６において、発音パターン比較工程Ｓ５では、先ず対象小節を楽曲の最初の第１小節（ｎ＝１）に設定する（処理Ｓ５１）。そして、対象小節より前の８小節を前比較区間に設定し、対象小節から８小節（対象小節が先頭となる）を前比較区間に設定する（処理Ｓ５２）。
次に、前比較区間および後比較区間の第１小節を比較小節に設定し（処理Ｓ５３）、前比較区間および後比較区間の比較小節の発音パターンどうしを比較してゆく。
【００２５】
発音パターンの比較時には、比較小節が比較除外区間に指定された第４小節および第８小節でないかを調べ（処理Ｓ５４）、該当しない時だけ比較（処理Ｓ５５）を行う。また、処理Ｓ５５においては、比較小節が第１小節であるとき、比較除外区間に指定された第１拍の発音パターン比較は除外する。
これは、第４小節および第８小節では、一般にドラムのフィルインなど定形外の発音が多く、発音パターン比較に適さないことによる。また、第１小節の第１拍は、前の小節のフィルインの流れで定形外の発音がある可能性があり、やはり発音パターン比較に適さないことによる。
このような第４小節および第８小節および第１小節の第１拍を比較除外区間に指定することで、発音パターン比較から除外し、比較結果の精度を向上することができる。なお、除外する拍について、第５小節の第１拍を更に除外する方法をとってもよい。
【００２６】
図７には、発音パターン比較工程Ｓ５による発音パターン比較処理が模式的に示されている。
図７の最上段では、楽曲データ４の第９小節Ｂｒ９が比較小節とされ、前比較区間ＣＦが楽曲データ４の第１小節から第８小節に、後比較区間ＣＲが楽曲データ４の第９小節から第１６小節に割り当てられている。
比較小節の比較は、先ず、前比較区間ＣＦの第１小節Ｆ１（楽曲データ４の第１小節）と、後比較区間ＣＲの第１小節Ｒ１（楽曲データ４の第９小節）との間で行われ、各小節に記録されている発音パターンの１６個の検出区間どうしを比較し、バスドラム発音の有無が一致（いずれも有またはいずれも無）する検出区間の一致数Ｍ１をカウントする。
【００２７】
続いて、前比較区間ＣＦの第２小節Ｆ２（楽曲データ４の第２小節）と、後比較区間ＣＲの第２小節Ｒ２（楽曲データ４の第１０小節）との間の比較を行ない、一致数Ｍ２を記録する。以下同様に、第３小節Ｆ３，Ｒ３、第５小節Ｆ５，Ｒ５と比較が行われ、同様に第７小節Ｆ７，Ｒ７の比較まで繰り返すことで、各比較区間の一致数Ｍ１〜Ｍ３，Ｍ５〜Ｍ７が得られ、その合計を現在の対象小節の一致数Ｍ（ｎ）（ｎは現在の対象小節の小節番号）として記録しておく。
【００２８】
図６に戻って、処理Ｓ５５が済んだら、比較区間における比較小節が第８小節かを判定（処理Ｓ５６）した後、比較小節を次の小節に移動し（処理Ｓ５７）、処理Ｓ５４〜Ｓ５７を繰り返す。
処理Ｓ５６で現在の比較小節が比較区間の第８小節と判定されたら、現在の対象小節に関する前後８小節ずつの判定区間どうしの発音パターン比較が完了したことになる。続いて、後比較区間が楽曲の最後の８小節かを判定し（処理Ｓ５８）、その後、類似率の計算（処理Ｓ５９）を行う。処理Ｓ５９では、現在の対象小節の類似率として、先にカウントした発音パターンにおける前後の比較区間で一致した検出区間の数の一致率Ｑ（ｎ）を計算する。処理Ｓ５９が済んだら、対象小節を次の小節（楽曲データ４の第１小節から第２小節に移動、以下同様）に移動し（処理Ｓ５Ａ）、前述した処理Ｓ５８で楽曲データ４の終わりに達するまで、処理Ｓ５２〜Ｓ５Ａを繰り返す。
【００２９】
このような発音パターン比較工程Ｓ５では、楽曲データ４の各小節について、前後８小節の発音パターンの一致率Ｑ（ｎ）が得られる。
ここで、一致率Ｑ（ｎ）の元になる一致数Ｍ（ｎ）は、比較区間の第１〜第３小節および第５〜第７小節の一致数Ｍ１〜Ｍ３，Ｍ５〜Ｍ７の合計として計算される。
このうち、第２〜第３小節および第５〜第７小節の一致数Ｍ２〜Ｍ３，Ｍ５〜Ｍ７は、それぞれ最大数が各小節の検出区間の数１６である。ただし、第１小節では第１拍を除外するため、一致数Ｍ１は第１拍（４区間）を除く数１２である。従って、一つの比較区間における一致数Ｍ（ｎ）の最大値は９２となる。そして、カウントされた一致数Ｍ１〜Ｍ３，Ｍ５〜Ｍ７の合計を最大値９２で割った値が、当該比較小節における一致率Ｑ（ｎ）（ｎは現在の対象小節の小節番号）となる。
【００３０】
例えば、楽曲データ４の第９小節Ｂｒ９が対象小節であるとき（図７の最上段）、処理Ｓ５５による一致数Ｍ（９）が９０であれば、一致率Ｑ（９）＝９０／９２＝０．９８となる。
対象小節および前後の比較区間が移動し、楽曲データ４の第１０小節Ｂｒ１０が対象小節になると（図７の２段目）、前比較区間ＣＦの第１小節Ｆ１〜第８小節Ｆ８は楽曲データ４の第２小節〜第９小節となり、後比較区間ＣＲの第１小節Ｒ１〜第８小節Ｒ８は楽曲データ４の第１０小節〜第１７小節となる。
第１０小節Ｂｒ１０に関する一致数Ｍ（１０）が９１であれば、一致率Ｑ（１０）＝９１／９２＝０．９９となる。
【００３１】
対象小節および前後の比較区間が更に移動し、楽曲データ４の第２８小節Ｂｒ２８が対象小節になると（図７の３段目）、前比較区間ＣＦの第１小節Ｆ１〜第８小節Ｆ８は楽曲データ４の第２０小節〜第２７小節となり、後比較区間ＣＲの第１小節Ｒ１〜第８小節Ｒ８は楽曲データ４の第２８小節〜第３５小節となる。
ここで、楽曲データ４においては、第１小節〜第３２小節までが「Ａメロ」であり、第３３小節からが「Ｂメロ」であったとする。比較区間が同じ「Ａメロ」どうしとなる第９小節（図７の最上段）および第１０小節（図７の２段目）では、一致率Ｑ（９），Ｑ（１０）は０．９８以上の高い値を示す。
しかし、第２８小節（図７の３段目）では後比較区間ＣＲの第６小節Ｒ６〜第８小節Ｒ８だけが「Ｂメロ」となり、前比較区間の対応する小節Ｆ６〜Ｆ８との発音パターンの相違が大きくなる。従って、第２８小節Ｂｒ２８における一致数Ｍ（２８）は、例えば前述したＭ（９），Ｍ（１０）よりも大幅に小さい８８であり、一致率Ｑ（２８）＝８８／９２＝０．９６となる。
【００３２】
さらに、楽曲データ４の第３３小節Ｂｒ３３が対象小節になると（図７の最下段）、前比較区間ＣＦの第１小節Ｆ１〜第８小節Ｆ８は楽曲データ４の第２５小節〜第３２小節となり、後比較区間ＣＲの第１小節Ｒ１〜第８小節Ｒ８は楽曲データ４の第３３小節〜第４０小節となる。
この状態では、全ての比較小節で一方が「Ａメロ」、他方が「Ｂメロ」となり、例えば第３３小節Ｂｒ３３における一致数Ｍ（３３）＝８２、一致率Ｑ（３３）＝８２／９２＝０．８９となる。
このように、発音パターン比較工程Ｓ５で得られた各小節の一致率Ｑ（ｎ）を調べることで、例えば「Ａメロ」と「Ｂメロ」との展開変化点を判定できる。このような展開変化点の検討は、次の展開変化点判定工程Ｓ６で行われる。
【００３３】
〔展開変化点判定工程〕
展開変化点判定工程Ｓ６は、展開変化点判定部３６により実行され、図８に示す手順により、類似度に基づいて楽曲データ４の展開変化点を判定し、楽曲データ４の全ての展開変化点を出力する。
得られた展開変化点は、例えば楽曲のＡメロ、Ｂメロ、サビなどの先頭に該当し、楽曲の展開構成として参照することができる。
【００３４】
図８において、展開変化点判定工程Ｓ６では、先ず対象小節を楽曲の最初の第１小節（ｎ＝１）に設定する（処理Ｓ６１）。また、展開変化点のカウント数をリセットつまり展開変化点数Ｊ＝０とする（処理Ｓ６２）。
次に、対象小節の一致率Ｑ（ｎ）が、予め設定された閾値Ａ未満であるかを調べ（処理Ｓ６３）、一致率Ｑ（ｎ）が閾値Ａ未満であれば、展開変化点の登録（処理Ｓ６４）を実行する。
【００３５】
処理Ｓ６４では、展開変化点数Ｊをカウントし、対象小節を展開変化点リストに登録する。展開変化点リストは、展開変化点Ｐ（Ｊ）＝ｎ（Ｊ個目の展開変化点Ｐ（Ｊ）がｎである）の形式で登録される。
なお、閾値Ａの設定によっては、連続した複数の小節が展開変化点として検出されることがある。このような場合、連続する複数の展開変化点候補小節のうち一致率Ｑ（ｎ）が最小の小節を選択することができる。
また、閾値Ａによる検出に代えて、所定区間の複数の小節で一致率Ｑ（ｎ）が極小値となる小節を選択してもよい。
【００３６】
続いて、対象小節が楽曲の最終小節かを判定（処理Ｓ６５）した後、対象小節を次に移動し（処理Ｓ６６）、処理Ｓ６３〜Ｓ６６を繰り返す。
処理Ｓ６５で最終小節が検出されたら、展開変化点数Ｊのカウントおよび展開変化点Ｐ（１）〜Ｐ（Ｊ）のリストを記録あるいは出力し（処理Ｓ６７）、展開変化点判定工程Ｓ６を終了する。
【００３７】
図９には、展開変化点判定工程Ｓ６による展開変化点判定処理が模式的に示されている。
図９において、最上段は楽曲の第１小節（ｎ＝１）から第１６小節（ｎ＝１６）であり、一部の比較除外小節を除いて一致率Ｑ（ｎ）が記録されている。２段目には、楽曲の第１７〜３２小節（ｎ＝１７〜３２）およびその一致率Ｑ（ｎ）が配置され、同様に３〜５段目に第３３小節から１６小節ずつ第８０小節までが配置されている。
楽曲は、第１小節〜第３２小節が「Ａメロ」、第３３小節〜第４８小節が「Ｂメロ」、第４９小節〜第８０小節が「Ａメロ」であるとする。
【００３８】
展開変化点判定工程Ｓ６は、予め閾値Ａ＝０．９０と設定して、各小節の一致率Ｑ（ｎ）を順次調べてゆく。
最上段および２段目の第２７小節までは、発音パターン比較工程Ｓ５での前後の比較区間がともに「Ａメロ」であるため、一致率Ｑ（ｎ）が０．９８以上でほぼ一定である。
しかし、２段目の第２９小節からは、後比較区間の小節の一部が「Ｂメロ」に入り、前比較区間の「Ａメロ」に対して一致率Ｑ（ｎ）が低下する。そして、第３３小節（ｎ＝３３）において一致率Ｑ（３３）＝０．８９となり、閾値Ａ＝０．９０を下回る。その結果、第３３小節は、処理Ｓ６４により、最初（Ｊ＝１）の展開変化点Ｐ（１）＝３３として検出される。
【００３９】
この後、前比較区間も「Ｂメロ」に入り、第３４小節から一致率Ｑ（ｎ）が上昇し、前後の比較区間の大部分の小節が「Ｂメロ」となる第３９〜４３小節では０．９８以上に復帰する。
しかし、後比較区間が次の「Ａメロ」に入るため、第４５小節からは再び一致率Ｑ（ｎ）が低下する。そして、第４９小節（ｎ＝４９）において一致率Ｑ（４９）＝０．８９となり、閾値Ａ＝０．９０を下回る。その結果、第４９小節は、処理Ｓ６４により、２番目（Ｊ＝２）の展開変化点Ｐ（２）＝４９として検出される。
なお、閾値Ａ＝０．９２と設定されていた場合、第３３〜３４小節および第４９〜５０小節で連続して一致率Ｑ（ｎ）が閾値Ａを下回る。このような場合には、各連続区間で小さい方の小節（第３３小節および第４９小節）を選択すればよい。
【００４０】
以上のように、楽曲の第１〜８０小節には、展開変化点Ｐ（１）＝３３および展開変化点Ｐ（２）＝４９という２つ（展開変化点数Ｊ＝２）の展開変化点があることが、展開変化点判定工程Ｓ６によって検出できる。
前述した通り、第３３小節は「Ｂメロ」の先頭であり、第４９小節は「Ａメロ」に戻る先頭であり、それぞれ展開変化点である。このように、展開変化点判定工程Ｓ６により、楽曲の「Ａメロ」と「Ｂメロ」の区切りを展開変化点として判定することができる。
【００４１】
〔実施形態の効果〕
本実施形態の楽曲展開解析装置１によれば、ユーザが、対象となる楽曲データ４を指定して、一連の楽曲展開変化点の検出手順を起動することで、楽曲の「Ａメロ」と「Ｂメロ」などの区切りを展開変化点として検出することができる。
楽曲展開解析装置１では、楽曲展開変化点の検出手順として、設定情報読み込み工程Ｓ２、楽曲基本情報取得工程Ｓ３、比較対象音検出工程Ｓ４、発音パターン比較工程Ｓ５、展開変化点判定工程Ｓ６を実行する。これらの各工程Ｓ２〜Ｓ６は、いずれも複雑なパターン認識を用いるものではない。
とくに、発音パターン比較工程Ｓ５では、前後８小節のバスドラム発音パターンを比較するという手法により、複雑なパターン認識処理などを行うことなしに、楽曲の展開（Ａメロ、Ｂメロ、サビなど）の変化点を解析することができる。
従って、楽曲展開解析装置１として用いられるパーソナルコンピュータ２に過剰な高性能は必要なく、標準的な性能でも十分な処理速度を確保することができる。
そして、処理速度が短いため、ＤＪイベントなどの現場で、リアルタイムでの展開変化点の検出にも、ストレスなく利用することができる。
【００４２】
例えば、ＤＪなどのユーザが、楽曲展開解析装置１でＡメロを演奏中に、Ｂメロをとばしてサビを再生したい場合、展開変化点判定部３６で展開変化点を検出し、ＤＪコントローラ６から再生制御部３１に操作を行うことで、容易にサビの先頭に移動などすることができる。
また、再生曲をある曲から違う曲へ、クロスフェードミックスしながら移行するような場合、展開の区切りの良い場所から、ミックスをスタートとするのが定石であり、従来は、ＤＪの手作業で、準備が必要であった。これに対し、本発明によれば、ミックスのスタートポイントの設定が自動化出来ることになるので、非常に有用である。
また、低処理負荷であるので、仮に、ＤＪが現場で新曲をリクエストされても、短時間で解析を終えて、即座に対応できる。
【００４３】
〔他の実施形態〕
なお、本発明は前述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形などは本発明に含まれる。
前記実施形態では、展開変化点判定部３６での展開変化点判定工程Ｓ６において、異なる比較区間の類似度である一致率Ｑ（ｎ）が所定の閾値Ａより低い場合に、現在の対象小節が展開変化点であると判定した。しかし、閾値Ａによる検出に代えて、所定区間の複数の小節で一致率Ｑ（ｎ）が極小値となる小節を選択してもよい。
ただし、所定の閾値Ａを用いることで、一致率Ｑ（ｎ）が閾値Ａ以上である対象小節を展開変化点候補から除外することができ、処理を簡単かつ高速に行うことができる。
【００４４】
前記実施形態では、比較対象音検出部３４での比較対象音検出工程Ｓ４において、１６分音符単位の発音検出区間を用い、発音検出区間の各々で比較対象音であるバスドラム発音の有無を検出した。しかし、発音検出区間の単位は８分音符以下であってもよく、３２分音符以上であってもよく、任意の区間を採用するとしてもよい。
ただし、発音検出区間を１６分音符単位とすることで、過剰な高精度を避けることができる。また、１６分音符は近年の楽曲への親和性が高く、適切な展開変化点の検出に好適である。
【００４５】
前記実施形態では、発音パターン比較部３５での発音パターン比較工程Ｓ５において、前後に隣接する（つまり連続する）２つの比較区間ＣＦ，ＣＲについて、各々の発音パターンを比較して類似度を検出していた。ただし、２つの比較区間ＣＦ，ＣＲは、互いに離れて（つまり各々の間に幾つかの小節が挟まれて）いてもよい。
例えば、３２小節単位で展開が変化する楽曲であれば、３２小節区間の先頭８小節を前比較区間とし、次の３２小節区間の先頭８小節を後比較区間とし、相互の発音パターン比較を行ってもよい。
また、１６小節単位で展開が変化する楽曲であっても、３２小節区間の先頭８小節比較で途中に展開変化があるか検出ができ、展開変化がある場合にさらに詳細な検出を行って展開変化点を検出してもよい。このような足きりあるいは読み飛ばし処理により、さらに高速化が図れる。
一方、前後の比較区間は、互いの一部小節が重なるような設定は、比較結果で類似性が高まる傾向となるので、類似性の低下を検出する本発明の発音パターン比較には不適である。
【００４６】
前記実施形態では、楽曲展開解析装置１はＰＣＤＪ用のシステムとされ、パーソナルコンピュータ２でＤＪアプリケーション３を実行することで構成されていた。しかし、本発明の楽曲展開解析装置１は、ＤＪ専用機で実行されるソフトウェアで構成されてもよく、ＤＪ専用機のハードウェアとして組み込まれてもよい。さらに、本発明の楽曲展開解析装置１は、ＤＪ用のシステムに限らず、他の用途の楽曲解析システムや機器であってもよく、例えば楽曲や動画コンテンツなどの制作用あるいは編集用として利用されるものであってもよい。
【符号の説明】
【００４７】
１…楽曲展開解析装置、２…パーソナルコンピュータ、３…ＤＪアプリケーション、３１…再生制御部、３２…展開変化点検出制御部、３２１…ローパスフィルタ、３２２…２次ローパスフィルタ、３２３…微分回路、３２４…発音判定、３３…楽曲情報取得部、３４…比較対象音検出部、３５…発音パターン比較部、３６…展開変化点判定部、４…楽曲データ、４１…記憶媒体、４２…ネットワークサーバ、５…ＰＡシステム、６…ＤＪコントローラ、Ａ…閾値、ＣＦ…前比較区間、ＣＲ…後比較区間、Ｄｓ…検出区間、Ｆ１〜Ｆ８…前比較区間の第１小節〜第８小節、Ｊ…展開変化点数、Ｍ１，Ｍ２…一致数、Ｒ１〜Ｒ８…後検出区間の第１小節〜第８小節、Ｓ１…検出要求、Ｓ２…設定情報読み込み工程、Ｓ３…楽曲基本情報取得工程、Ｓ４…比較対象音検出工程、Ｓ５…発音パターン比較工程、Ｓ６…展開変化点判定工程。
【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５】
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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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【国際調査報告】
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