(57)【要約】  【課題】楽曲に含まれる音声成分を適切に特定できるようにする。  【解決手段】基本音声成分のスペクトル分布において隣接する周波数の成分をつなぐ包絡線に沿って存在する成分を分布させたモデルＶｍ［ｋ］を、その包絡線の経路が異なるものそれぞれについて、対象楽曲におけるスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］と対比し（類似算出手段１６０）、その非類似度が低くなっているモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を対象楽曲に含まれる音声成分と推定している（成分推定手段１８０）。具体的にいえば、非類似度Ｅの改善量ΔＥが所定のしきい値未満となったとき，つまり非類似度Ｅとしての相対値が充分に高くなったと推定されるときのモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を対象楽曲に含まれる音声成分として推定している。【選択図】図２
2009244706.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の音声が含まれてなる楽曲（以降「対象楽曲」という）の時間軸に沿った各位置（以降「時間位置」という）ｔ１〜ｔｎそれぞれにおける基本周波数Ｆ０［ｔｉ］（ｉ＝１，２，…，ｎ；以下同様）およびその高調波Ｇ［ｔｉ，ｘ］（ｘは高調波の次数（１，２，…，ｘｍ）；以下同様）に対応する成分を音声成分の一部である基本音声成分として取得する成分取得手段と、
該成分取得手段により取得された基本音声成分に基づいて、該基本音声成分のスペクトル分布Ｖｈ［ｋ］（ｋは基本周波数および倍音周波数に対応する周波数ビンの番号；以下同様）において隣接する周波数の成分それぞれを所定の包絡線でつないでなるスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を、それぞれ経路が異なる複数の包絡線について順番に推定するモデル推定手段と、
該モデル推定手段によりスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］が推定される毎に、該推定されたスペクトル分布Ｖｍ［ｋ］を、前記対象楽曲における成分のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］と対比することにより、両分布におけるパターンの非類似度を算出する類似算出手段と、
該類似算出手段により算出された非類似度に基づいて、該非類似度の算出に用いられたスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を、前記対象楽曲に含まれる音声の成分として推定する成分推定手段と、を備えており、
前記モデル推定手段は、それぞれ経路が異なる複数の包絡線について、該包絡線における経路が順次変化していくような順番で、スペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を推定して、
さらに、
前記類似算出手段により算出された非類似度（以降「最新非類似度」という）を、該最新非類似度の前に算出された非類似度（以降「過去非類似度」という）と対比することにより、前記過去非類似度に対する前記最新非類似度の改善量を算出する改善算出手段，を備えており、
前記成分推定手段は、前記改善算出手段により算出された改善量が所定のしきい値未満となった場合に、その時点における前記最新非類似度の算出に用いられたスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を、前記対象楽曲に含まれる音声の成分として推定する
ことを特徴とする楽曲編集システム。
【請求項２】
所定の音声が含まれてなる楽曲（以降「対象楽曲」という）の時間軸に沿った各位置（以降「時間位置」という）ｔ１〜ｔｎそれぞれにおける基本周波数Ｆ０［ｔｉ］（ｉ＝１，２，…，ｎ；以下同様）およびその高調波Ｇ［ｔｉ，ｘ］（ｘは高調波の次数（１，２，…，ｘｍ）；以下同様）に対応する成分を音声成分の一部である基本音声成分として取得する成分取得手段と、
該成分取得手段により取得された基本音声成分に基づいて、該基本音声成分のスペクトル分布Ｖｈ［ｋ］（ｋは基本周波数および倍音周波数に対応する周波数ビンの番号；以下同様）において隣接する周波数の成分それぞれを所定の包絡線でつないでなるスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を、それぞれ経路が異なる複数の包絡線について順番に推定するモデル推定手段と、
該モデル推定手段によりスペクトル分布Ｖｍ［ｋ］が推定される毎に、該推定されたスペクトル分布Ｖｍ［ｋ］を、前記対象楽曲における成分のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］と対比することにより、両分布におけるパターンの非類似度を算出する類似算出手段と、
該類似算出手段により算出された非類似度が所定のしきい値未満となった場合に、その非類似度の算出に用いられたスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を、前記対象楽曲に含まれる音声の成分として推定する成分推定手段と、を備えている
ことを特徴とする楽曲編集システム。
【請求項３】
前記モデル推定手段は、隣接する周波数の成分をつなぐ包絡線の経路を下記パラメータσにより規定してなる下記の式１により、スペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］が算出される場合において、そのパラメータσを順番に変更しつつ、スペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を算出する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の楽曲編集システム。
【数１】
2009244706.tif 000013
【請求項４】
前記成分取得手段は、前記対象楽曲において、一定以上の音量で推移する基本周波数，および，該基本周波数に対応する高調波の時間軸に沿った軌跡を音声成分の軌跡として推定し、該軌跡における基本周波数Ｆ０［ｔｉ］および高調波Ｇ［ｔｉ，ｘ］それぞれに対応する成分を前記基本音声成分として取得して、
前記モデル推定手段は、前記成分取得手段により抽出された基本音声成分のスペクトル分布Ｖｈ［ｋ］に基づいて、該スペクトル分布において隣接する周波数の成分それぞれを所定の包絡線でつないでなるスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を推定する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の楽曲編集システム。
【請求項５】
前記成分取得手段により取得された基本音声成分のスペクトル分布Ｖｈ［ｋ］における成分の分布状態に基づいて、前記対象楽曲のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］におけるノイズ成分のレベルを推定するノイズ推定手段と、
前記対象楽曲における成分のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］を、前記ノイズ推定手段により推定されたレベルより大きい成分のみからなるスペクトル分布とすることにより、前記対象楽曲における成分のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］からノイズ成分を除去するノイズ除去手段と、を備えており、
前記類似算出手段は、前記モデル推定手段により推定されたスペクトル分布Ｖｍ［ｋ］と、前記ノイズ除去手段によりノイズ成分が除去されたスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］とのパターンの非類似度を算出する
ことを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の楽曲編集システム。
【請求項６】
前記ノイズ推定手段は、前記対象楽曲の基本周波数Ｆ０［ｔｉ］，および，その倍音周波数ｘ・Ｆ０［ｔｉ］におけるノイズ成分のレベルＬｎ［ｘ・ｋ０］（ｋ０は基本周波数に対応する周波数ビンの番号；以下同様）を下記の式２により算出したうえで、倍音周波数ｘ・Ｆ０［ｔｉ］の間の周波数帯におけるノイズ成分のレベルＬｎ［ｋ］を下記の式３により算出して、
前記ノイズ除去手段は、下記の式４に示すように、前記対象楽曲における成分のレベル（２０・ｌｏｇ１０（｜Ｖｒ［ｋ］｜））から、前記ノイズ推定手段により算出されたノイズ成分のレベルＬｎ［ｋ］を除去することにより、前記対象楽曲における成分からノイズ成分が除去されてなる成分のスペクトル分布Ｖｒ’［ｋ］を算出する
ことを特徴とする請求項５に記載の楽曲編集システム。
【数２】
2009244706.tif 000014
【数３】
2009244706.tif 000015
【数４】
2009244706.tif 000016
【請求項７】
前記対象楽曲における成分から前記成分推定手段により推定された音声の成分を除去することによって、前記対象楽曲から音声成分の除去された楽曲を生成する楽曲生成手段，を備えている
ことを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の楽曲編集システム。
【請求項８】
請求項１から７のいずれかに記載の全ての手段として機能させるための各種処理手順をコンピュータシステムに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、対象楽曲に含まれる音声の成分を推定するための楽曲編集システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、楽曲から特定の音成分の時間軸に沿った軌跡を推定する技術が提案されている。それは、楽曲において優勢な音高の時間軸に沿った軌跡をマルチエージェントモデルにおけるエージェントそれぞれにより追跡し、それらにおいて最も信頼度の高いエージェントが持つ優勢な基本周波数（および高調波）の推移を、特定の音成分（音源）の時間軸に沿った軌跡（メロディーライン）として推定する、といった技術（以下「音高推定技術」という）である（特許文献１参照）。
【特許文献１】特許第３４１３６３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、楽曲に所定の音声が含まれている場合には、その楽曲の成分の中で音声成分が最も優勢に推移することが一般的であるため、このような楽曲に対して上述した音高推定技術により推定した軌跡に対応する成分を音声成分として特定することができる。
【０００４】
ただ、上述した音高推定技術により推定される軌跡は、楽曲において最も優勢な成分の推移を追跡するものであるため、この軌跡に沿った成分以外に存在しうる付随した成分についても併せて音声成分として特定できるようにすることが望ましい。
【０００５】
ここでいう「軌跡に沿った成分以外に存在しうる付随した成分」とは、基本周波数および高調波に対応する成分以外に音声成分として存在しうる成分のことであり、具体的にいえば、基本周波数と高調波または高調波同士の間にある周波数帯域で音声成分の一部として存在するノイズ成分などのことである。
【０００６】
本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、楽曲に含まれる音声成分を適切に特定できるようにするための技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するためには、楽曲編集システムを以下に示すようにした第１の構成（請求項１），第２の構成（請求項２）のようにすることが考えられる。
まず、第１の構成においては、所定の音声が含まれてなる楽曲（以降「対象楽曲」という）の時間軸に沿った各位置（以降「時間位置」という）ｔ１〜ｔｎそれぞれにおける基本周波数Ｆ０［ｔｉ］（ｉ＝１，２，…，ｎ；以下同様）およびその高調波Ｇ［ｔｉ，ｘ］（ｘは高調波の次数（１，２，…，ｘｍ）；以下同様）に対応する成分を音声成分の一部である基本音声成分として取得する成分取得手段と、該成分取得手段により取得された基本音声成分に基づいて、該基本音声成分のスペクトル分布Ｖｈ［ｋ］（ｋは基本周波数および倍音周波数に対応する周波数ビンの番号；以下同様）において隣接する周波数の成分それぞれを所定の包絡線でつないでなるスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を、それぞれ経路が異なる複数の包絡線について順番に推定するモデル推定手段と、該モデル推定手段によりスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］が推定される毎に、該推定されたスペクトル分布Ｖｍ［ｋ］を、前記対象楽曲における成分のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］と対比することにより、両分布におけるパターンの非類似度を算出する類似算出手段と、該類似算出手段により算出された非類似度に基づいて、該非類似度の算出に用いられたスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を、前記対象楽曲に含まれる音声の成分として推定する成分推定手段と、を備えている。
【０００８】
これらのうち、前記モデル推定手段は、それぞれ経路が異なる複数の包絡線について、該包絡線における経路が順次変化していくような順番で、スペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を推定する。さらに、前記類似算出手段により算出された非類似度（以降「最新非類似度」という）を、該最新非類似度の前に算出された非類似度（以降「過去非類似度」という）と対比することにより、前記過去非類似度に対する前記最新非類似度の改善量を算出する改善算出手段，を備えている。そして、前記成分推定手段は、前記改善算出手段により算出された改善量が所定のしきい値未満となった場合に、その時点における前記最新非類似度の算出に用いられたスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を、前記対象楽曲に含まれる音声の成分として推定する。
【０００９】
また、第２の構成においては、所定の音声が含まれてなる楽曲（以降「対象楽曲」という）の時間軸に沿った各位置（以降「時間位置」という）ｔ１〜ｔｎそれぞれにおける基本周波数Ｆ０［ｔｉ］（ｉ＝１，２，…，ｎ；以下同様）およびその高調波Ｇ［ｔｉ，ｘ］（ｘは高調波の次数（１，２，…，ｘｍ）；以下同様）に対応する成分を音声成分の一部である基本音声成分として取得する成分取得手段と、該成分取得手段により取得された基本音声成分に基づいて、該基本音声成分のスペクトル分布Ｖｈ［ｋ］（ｋは基本周波数および倍音周波数に対応する周波数ビンの番号；以下同様）において隣接する周波数の成分それぞれを所定の包絡線でつないでなるスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を、それぞれ経路が異なる複数の包絡線について順番に推定するモデル推定手段と、該モデル推定手段によりスペクトル分布Ｖｍ［ｋ］が推定される毎に、該推定されたスペクトル分布Ｖｍ［ｋ］を、前記対象楽曲における成分のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］と対比することにより、両分布におけるパターンの非類似度を算出する類似算出手段と、該類似算出手段により算出された非類似度が所定のしきい値未満となった場合に、その非類似度の算出に用いられたスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を、前記対象楽曲に含まれる音声の成分として推定する成分推定手段と、を備えている。
【００１０】
これらの楽曲編集システムでは、基本音声成分のスペクトル分布において隣接する周波数の成分をつなぐ包絡線に沿って成分を分布させたモデルＶｍ［ｋ］を、その包絡線の経路が異なるものそれぞれについて、対象楽曲におけるスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］と対比し、その非類似度が低くなっているモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を対象楽曲に含まれる音声成分と推定している。
【００１１】
具体的にいえば、第１の構成では、非類似度の改善量が所定のしきい値未満となったとき，つまり非類似度としての相対値が充分に低くなったといえるときのモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を対象楽曲に含まれる音声成分として推定しており、第２の構成では、非類似度の絶対値が所定のしきい値未満となったときのモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を対象楽曲に含まれる音声成分として推定している。なお、第１の構成における「非類似度の改善量」とは、非類似度としての絶対値がどの程度小さくなったかを数値で表したものである。
【００１２】
楽曲に含まれる音声成分は、基本周波数および高調波に対応する成分（つまり基本音声成分）だけでなく、基本周波数と高調波または高調波同士の間にある周波数帯域において音声成分の一部として存在するノイズ成分などによっても形成されている。つまり、上記のように推定したモデルＶｍ［ｋ］は、そのようなノイズ成分などを基本音声成分に加えた場合におけるスペクトル分布ということになる。
【００１３】
そのため、スペクトル分布においてそれら隣接する周波数の成分をつなぐ包絡線に沿って成分を分布させたモデルＶｍ［ｋ］のうち、対象楽曲におけるスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］との非類似度が低い，つまり類似度が高いものは、それが対象楽曲における音声成分（基本音声成分＋ノイズ成分）を模擬的に表したものということができる。
【００１４】
こうして、上記各構成では、対象楽曲における成分のうち、基本周波数および高調波に対応する基本音声成分だけでなく、基本周波数と高調波または高調波同士の間にある周波数帯域で音声成分の一部として存在するノイズ成分などが含まれた成分を、音声成分として適切に特定することができるようになる。
【００１５】
なお、これら構成において推定されるスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］は、基本音声成分の時間位置それぞれにおいて推定されるものであり、そのモデルＶｍ［ｋ］についての非類似度の算出に際しての対象となるのは、対象楽曲における成分のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］のうち、時間位置が一致するスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］である。そして、その対比結果たる非類似度に基づく音声成分の推定は、時間位置それぞれの成分に対して実施されるものである。
【００１６】
また、こうして算出されるスペクトル分布におけるパターンの非類似度とは、例えば、スペクトル分布の形状としての違いを数値化し、その値が小さいほど非類似度が低いものとすることが考えられる。また、それぞれのスペクトル分布を示す関数などのパラメータ同士の差分を算出し、その差分値が小さいほど非類似度が低いものとすることが考えられる。
【００１７】
また、上記構成において、包絡線の経路を異ならせたスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］それぞれを順番に推定するための具体的な構成は特に限定されないが、例えば、以下に示すようにした第３の構成（請求項３）とすることが考えられる。
【００１８】
この構成において、前記モデル推定手段は、隣接する周波数の成分をつなぐ包絡線の経路を下記パラメータσにより規定してなる下記の式１により、スペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］が算出される場合において、そのパラメータσを順番に変更しつつ、スペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を算出する。
【００１９】
【数５】
2009244706.tif 000003
この構成であれば、パラメータσを順番に変更して上記の式１を解いていくことによって、その式１により包絡線の経路を異ならせたスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］それぞれを順番に推定することができる。
【００２０】
また、上述した基本音声成分を取得するに際しては、対象楽曲に基づいて別途特定した基本音声成分をシステムの外部から取得することとすればよいし、対象楽曲から都度生成したものを取得することとしてもよい。
【００２１】
この後者のためには、対象楽曲における成分のスペクトル分布に基づき、このスペクトル分布において調波構造となっている周波数の成分それぞれを、基本周波数およびその高調波に対応する基本音声成分として生成するといった構成とすることが考えられる。
【００２２】
また、上述した特許文献１に記載の技術により対象楽曲から優勢な基本周波数の軌跡を推定すると共に、その推定の過程において算出される基本周波数の候補となるパラメータθの集合に基づいて高調波の軌跡を推定し（特許文献１の段落００２２〜００２９参照）、こうして推定された軌跡における成分を、基本周波数およびその高調波に対応する基本音声成分として生成，取得することが考えられる。
【００２３】
このための構成としては、上記各構成を以下に示すようにした第４の構成（請求項４）とすればよい。
この構成において、前記成分取得手段は、前記対象楽曲において、一定以上の音量で推移する基本周波数，および，該基本周波数に対応する高調波の時間軸に沿った軌跡を音声成分の軌跡として推定し、該軌跡における基本周波数Ｆ０［ｔｉ］および高調波Ｇ［ｔｉ，ｘ］それぞれに対応する成分を前記基本音声成分として取得して、前記モデル推定手段は、前記成分取得手段により抽出された基本音声成分のスペクトル分布Ｖｈ［ｋ］に基づいて、該スペクトル分布において隣接する周波数の成分それぞれを所定の包絡線でつないでなるスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を推定する。
【００２４】
この構成であれば、対象楽曲における優勢な基本周波数および高調波それぞれに対応する成分を基本音声成分として取得し、この基本音声成分に基づいてスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を推定することができる。
【００２５】
対象楽曲に音声が含まれている場合には、その成分の中で音声成分が最も優勢に推移することが一般的であるため、このような対象楽曲について上記のように推定した軌跡における成分は、楽曲における音声成分の一部といえる。そして、上記のように推定した軌跡における成分は、対象楽曲における基本周波数およびその高調波に対応する成分となるため、これを楽曲における音声成分の一部である基本音声成分として、スペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を推定することができる。
【００２６】
ところで、対象楽曲には、音声成分のように基本周波数および高調波などからなる調波構造の成分だけでなく、そのような調波構造を形成しない背景ノイズのようなノイズ成分も含まれていることがある。このようなノイズ成分が含まれている場合には、スペクトル分布のパターンもそのレベルに応じたものとなってしまう。
【００２７】
そのため、ノイズ成分のレベルに応じたパターンとなっているスペクトル分布を、単純にスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］と対比してしまうと、そのノイズ成分の影響がなければ非類似度がしきい値未満となるはずであるにも拘わらず、非類似度が高いものとして、そのモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を音声成分として推定することができなくなる。
【００２８】
このようなことを防止するためには、そのノイズ成分の影響を抑制できるようにしておくことが望ましい。
そのための構成としては、例えば、スペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を推定するにあたり、対象楽曲に含まれているノイズ成分を加えたモデルＶｍ［ｋ］を推定するような構成とすることが考えられる。
【００２９】
また、対象楽曲における成分からあらかじめノイズ成分を除去したうえで、その後の処理を行うようにすることが考えられ、このためには、上記各構成を以下に示す第５の構成（請求項５）のようにするとよい。
【００３０】
この構成においては、前記成分取得手段により取得された基本音声成分のスペクトル分布Ｖｈ［ｋ］における成分の分布状態に基づいて、前記対象楽曲のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］におけるノイズ成分のレベルを推定するノイズ推定手段と、前記対象楽曲における成分のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］を、前記ノイズ推定手段により推定されたレベルより大きい成分のみからなるスペクトル分布とすることにより、前記対象楽曲における成分のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］からノイズ成分を除去するノイズ除去手段と、を備えている。
【００３１】
そして、前記類似算出手段は、前記モデル推定手段により推定されたスペクトル分布Ｖｍ［ｋ］と、前記ノイズ除去手段によりノイズ成分が除去されたスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］とのパターンの非類似度を算出する。
【００３２】
なお、この構成において、対象楽曲のノイズ成分を推定する，対象楽曲からノイズ成分を除去するといったことは、どのような構成により実現することとしてもよいが、例えば、以下に示す第６の構成（請求項６）により実現することが考えられる。
【００３３】
この構成において、前記ノイズ推定手段は、前記対象楽曲の基本周波数Ｆ０［ｔｉ］，および，その倍音周波数ｘ・Ｆ０［ｔｉ］におけるノイズ成分のレベルＬｎ［ｘ・ｋ０］（ｋ０は基本周波数に対応する周波数ビンの番号；以下同様）を下記の式２により算出したうえで、倍音周波数ｘ・Ｆ０［ｔｉ］の間の周波数帯におけるノイズ成分のレベルＬｎ［ｋ］を下記の式３により算出する。そして、前記ノイズ除去手段は、下記の式４に示すように、前記対象楽曲における成分のレベル（２０・ｌｏｇ１０（｜Ｖｒ［ｋ］｜））から、前記ノイズ推定手段により算出されたノイズ成分のレベルＬｎ［ｋ］を除去することにより、前記対象楽曲における成分からノイズ成分が除去されてなる成分のスペクトル分布Ｖｒ’［ｋ］を算出する。
【００３４】
【数６】
2009244706.tif 000004
【００３５】
【数７】
2009244706.tif 000005
【００３６】
【数８】
2009244706.tif 000006
これら構成であれば、対象楽曲における成分からあらかじめノイズ成分を除去してその影響を抑制したうえで、そのスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］を、スペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］と対比することができるようになる。
【００３７】
また、上述した各構成では、対象楽曲に含まれる音声成分を適切に特定することができることから、これに基づいて音声成分の除去された楽曲を生成することが考えられる。
このためには、上記各構成を以下に示す第７の構成（請求項７）のように、前記対象楽曲における成分から前記成分推定手段により推定された音声の成分を除去することによって、前記対象楽曲から音声成分の除去された楽曲を生成する楽曲生成手段，を備えた構成とするとよい。
【００３８】
この構成であれば、対象楽曲に含まれる音声成分が適切に除去された楽曲を生成することができる。
また、上記課題を解決するためには、上記第１〜第７のいずれかの構成における楽曲編集システムの備える全ての手段としてコンピュータシステムを機能させるためのプログラム（請求項８）としてもよい。
【００３９】
このプログラムにより制御されるコンピュータシステムであれば、上記第１〜第７のいずれかの構成における楽曲編集システムと同様の作用，効果を得ることができる。
なお、上述したプログラムは、コンピュータシステムによる処理に適した命令の順番付けられた列からなるものであって、各種記録媒体や通信回線を介して楽曲編集システムや、これを利用するユーザに提供されるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
（１）ハードウェア構成
楽曲編集システム１は、図１に示すように、システム全体を制御する制御部１１，各種情報を記憶する記憶部１３，ネットワーク２を介した通信を制御する通信部１５，キーボードやディスプレイなどからなるユーザインタフェース（Ｕ／Ｉ）部１７，記録メディアを介して情報を入出力するメディアドライブ１９などを備えた周知のコンピュータシステムである。
【００４１】
この楽曲編集システム１は、ユーザインタフェース部１７または通信部１５を介して外部から所定の指令を受けた際、制御部１１が記憶部１３に記憶されたプログラムに従って各種処理を実行することによって、本発明の楽曲編集システムとしての機能を発揮する。
【００４２】
本実施形態では、記憶部１３に記憶されたプログラムの実装内容に応じた機能（第１機能，第２機能）を発揮されるように構成されている。
なお、本実施形態では、楽曲編集システム１が単体のコンピュータシステムにより構成されているが、それぞれ協調して動作する複数のコンピュータシステムにより構成できることはいうまでもない。
（２）第１の機能ブロック
以下、上述したプログラムの実行に伴って発揮される第１機能をその処理手順に沿って可視的に表現した第１の機能ブロックを図２に基づいて説明する。
【００４３】
まず、外部からの指令を受けて、所定の音声が含まれてなる楽曲（以降「対象楽曲」という）を再生するための楽曲データ（入力楽曲データ）が取得される。ここでは、外部からの指令に応じた入力楽曲データが、通信部１５（つまりネットワーク２）またはメディアドライブ１９（つまり記録メディア）を介して、または、記憶部１３に記憶されているデータの中から取得される。
【００４４】
こうして取得された入力楽曲データ（で示される対象楽曲）は、後述する周波数解析手段１１０，成分取得手段１２０それぞれに渡される。
（２−１）周波数解析手段１１０
まず、上述した対象楽曲を受けた周波数解析手段１１０は、その対象楽曲を時間軸に沿った各位置（以降「時間位置」という）ｔ１〜ｔｎで区切った単位期間それぞれの波形Ｔｉ［ｔ］をフーリエ変換（離散フーリエ変換）により周波数解析し、そうして得られる１以上のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］（ｋは基本周波数および倍音周波数に対応する周波数ビンの番号（１，２，…，ｋｍ）；以下同様）それぞれを示すスペクトル情報を生成する。
【００４５】
そして、周波数解析手段１１０は、こうして生成したスペクトル情報を、後述するノイズ推定手段１４０，ノイズ除去手段１５０，楽曲生成手段１９０それぞれに渡す。
（２−２）成分取得手段１２０
続いて、上述した対象楽曲を受けた成分取得手段１２０は、その対象楽曲に基づいて、その時間軸に沿った各時間位置ｔ１〜ｔｎそれぞれにおける基本周波数Ｆ０［ｔｉ］（ｉ＝１，２，…，ｎ；以下同様）およびその高調波Ｇ［ｔｉ，ｘ］（ｘは高調波の次数（１，２，…，ｘｍ）；以下同様）に対応する成分を、音声成分の一部である基本音声成分として取得する。
【００４６】
ここでは、まず、上述した特許文献１に記載の技術に基づいて対象楽曲において優勢な基本周波数の軌跡を推定すると共に、その推定の過程において算出される基本周波数の候補となるパラメータθの集合に基づいて高調波の軌跡を推定する（特許文献１の段落００２２〜００２９参照）。そして、こうして推定した軌跡における基本周波数Ｆ０［ｔｉ］および高調波Ｇ［ｔｉ，ｘ］それぞれに対応する成分を基本音声成分として取得する。
【００４７】
そして、成分取得手段１２０は、こうして取得した基本音声成分を、後述するモデル推定手段１３０，ノイズ推定手段１４０それぞれに渡す。
（２−３）モデル推定手段１３０
続いて、上述した成分取得手段１２０からの基本音声成分を受けたモデル推定手段１３０は、この基本音声成分のスペクトル分布Ｖｈ［ｋ］に基づいて、このスペクトル分布おいて隣接する周波数の成分それぞれをスペクトル強度が小さくなる方向に凹状となる包絡線でつないでなるモデルＶｍ［ｋ］を下記の式１により推定する。
【００４８】
【数９】
2009244706.tif 000007
この式１では、スペクトル分布において隣接する周波数の成分Ｆ０，Ｇそれぞれをつなぐ包絡線の経路がパラメータσにより規定され、そのパラメータσの値が大きくなるほど、包絡線としての長さが短く，凹状の深さが浅くなる（図３参照）。
【００４９】
そして、このパラメータσは、初期値として包絡線が最も短く，かつ，凹状が最も浅くなるような値（または、包絡線が最も長く，かつ，凹状が最も深くなるような値）が設定されており、モデル推定手段１３０は、その初期値に基づいてモデルＶｍ［ｋ］を推定した以降、後述する改善算出手段１７０からの指令（改善量ΔＥおよび最新非類似度Ｅｎ）を受ける毎に、パラメータσの値を一段階（単位値）ずつ小さく（または大きく）して、その値に基づいて順番にモデルＶｍ［ｋ］を推定する。
【００５０】
つまり、このモデル推定手段１３０は、改善算出手段１７０からの指令を受ける毎に、その包絡線における経路が一定の傾向をもって順次変化していく，具体的にいえば、包絡線が長くかつ凹状が深くなっていく（または短くかつ凹状が浅くなっていく）ような順番で繰り返しモデルＶｍ［ｋ］を推定することとなる。
【００５１】
なお、ここで推定されるスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］は、基本音声成分の時間位置それぞれについて推定されるものである。
そして、モデル推定手段１３０は、こうして推定したモデルＶｍ［ｋ］を、後述する類似算出手段１６０に渡す。
（２−４）ノイズ推定手段１４０
続いて、周波数解析手段１１０からのスペクトル情報，および，上述した成分取得手段１２０からの基本音声成分を受けたノイズ推定手段１４０は、そのスペクトル情報で示されるスペクトル分布Ｖｈ［ｋ］における成分の分布状態に基づいて、対象楽曲のスペクトル分布（＝スペクトル情報で示されるスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］）におけるノイズ成分のレベルを推定する。
【００５２】
ここでは、まず、成分取得手段１２０からの基本音声成分Ｆ０［ｔ］，Ｇ［ｔ，ｍ］に基づいて、基本周波数Ｆ０［ｔｉ］，および，その倍音周波数ｘ・Ｆ０［ｔｉ］におけるノイズ成分のレベルＬｎ［ｘ・ｋ０］（ｋ０は基本周波数に対応する周波数ビンの番号；以下同様）を下記の式２により算出する。そして、倍音周波数ｘ・Ｆ０［ｔｉ］それぞれの間の周波数帯におけるノイズ成分のレベルＬｎ［ｋ］を下記の式３により算出する（図４（ａ）参照）。
【００５３】
【数１０】
2009244706.tif 000008
【００５４】
【数１１】
2009244706.tif 000009
なお、ここで算出されるノイズ成分のレベルＬｎ［ｋ］は、基本音声成分の時間位置それぞれについて算出されるものである。
【００５５】
そして、ノイズ推定手段１４０は、こうして算出したノイズ成分のレベルＬｎ［ｋ］を、後述するノイズ除去手段１５０に渡す。
（２−６）ノイズ除去手段１５０
続いて、上述した周波数解析手段１１０からのスペクトル情報（スペクトル分布Ｖｒ［ｋ］），および，ノイズ推定手段１４０からのノイズ成分のレベルＬｎ［ｋ］を受けたノイズ除去手段１５０は、そのスペクトル情報で示されるスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］を、ノイズ成分のレベルＬｎ［ｋ］より大きい成分のみからなるスペクトル分布となるように補正することにより、対象楽曲における成分のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］からノイズ成分を除去する（図４（ｂ）参照）。
【００５６】
ここでは、下記の式４に示すように、対象楽曲における成分のレベル（２０・ｌｏｇ１０（｜Ｖｒ［ｋ］｜））から、ノイズ推定手段１４０により算出されたノイズ成分のレベルＬｎ［ｋ］を除去することにより、対象楽曲における成分からノイズ成分が除去されてなる成分のスペクトル分布Ｖｒ’［ｋ］が算出される。
【００５７】
【数１２】
2009244706.tif 000010
なお、ここで算出されるスペクトル分布Ｖｒ’［ｋ］は、基本音声成分の時間位置それぞれについて算出されるものであ。
【００５８】
そして、ノイズ除去手段１５０は、こうして算出した成分のスペクトル分布Ｖｒ’［ｋ］を、後述する類似算出手段１６０に渡す。
（２−６）類似算出手段１６０
続いて、上述したモデル推定手段１３０からのスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］，および，ノイズ除去手段１５０からのスペクトル分布Ｖｒ’［ｋ］を受けた類似算出手段１６０は、両スペクトル分布を対比することにより、両スペクトル分布におけるパターンの非類似度Ｅを算出する。本実施形態においては、両スペクトル分布Ｖｍ［ｋ］，Ｖｒ’［ｋ］に基づく下記の式５に基づいて非類似度Ｅが算出される。
【００５９】
【数１３】
2009244706.tif 000011
なお、ここで算出される非類似度Ｅは、基本音声成分の時間位置それぞれについて算出されるものであり、あるモデルＶｍ［ｋ］についての非類似度Ｅの算出に際しての対象となるのは、対象楽曲における成分のスペクトル分布Ｖｒ’［ｋ］のうち、時間位置が一致するスペクトル分布Ｖｒ’［ｋ］である。
【００６０】
また、ここでは、スペクトル分布Ｖｍ［ｋ］，Ｖｒ’［ｋ］に基づく上記式５に基づいて非類似度Ｅを算出しているが、この非類似度Ｅは、例えば、スペクトル分布の形状としての違いを数値化し、その値が大きいほど非類似度Ｅとして高い値を算出することとしてもよいし、単純に両スペクトル分布同士の差分値が大きいほど非類似度Ｅとして高い値を算出することとしてもよい。
【００６１】
そして、類似算出手段１６０は、こうして算出した非類似度Ｅを、その算出に用いられたスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］と共に後述する改善算出手段１７０に渡す。
（２−７）改善算出手段１７０
続いて、上述した類似算出手段１６０からの非類似度Ｅを受けた改善算出手段１７０は、その非類似度Ｅ（以降「最新非類似度Ｅｎ」という）を、この最新非類似度Ｅｎより前（本実施形態では直前）に算出された非類似度Ｅ（以降「過去非類似度Ｅｏ」という）と対比することにより、過去非類似度Ｅｏに対する最新非類似度Ｅｎの改善量ΔＥを算出する。
【００６２】
ここでは、最新非類似度Ｅｎから過去非類似度Ｅｏを減算することにより改善量ΔＥ（＝｜Ｅｎ−Ｅｏ｜）が算出される。なお、この時点で過去非類似度Ｅｏが算出されていない場合には、初期値として充分に大きな値が過去非類似度Ｅｏとして用いられる。なお、この「改善量ΔＥ」とは、最新非類似度が過去非類似度に比べてどの程度小さくなったかを数値（本実施形態では両者の差の絶対値）で表したものである。
【００６３】
なお、ここで算出される改善量ΔＥは、基本音声成分の時間位置それぞれについて算出されるものである。
そして、改善算出手段１７０は、こうして改善量ΔＥの算出に用いた最新非類似度Ｅｎを上述したモデル推定手段１３０に渡し、また、その改善量ΔＥ，および，上記類似算出手段１６０から渡されたスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を、後述する成分推定手段１８０に渡す。
【００６４】
この改善量ΔＥおよび最新非類似度Ｅｎを受けたモデル推定手段１３０は、上述したように、パラメータσを下記の式６に基づいて一段階小さく（または一段階大きく）したうえで、その値に基づいてモデルＶｍ［ｋ］を推定する。
【００６５】
【数１４】
2009244706.tif 000012
【００６６】
（２−８）成分推定手段１８０
続いて、上述した改善算出手段１７０からの改善量ΔＥを受けた成分推定手段１８０は、まず、その改善量ΔＥが所定のしきい値（例えば、１０-4〜１０-5など）未満となっているか否かを判定し、しきい値未満となっている場合に限り、その改善量ΔＥと共に類似算出手段１６０から渡されたスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を、対象楽曲に含まれる音声の成分として推定する。
【００６７】
なお、ここで最新非類似度Ｅｎに対する判定は、基本音声成分の時間位置それぞれについて実施されるものである。
そして、成分推定手段１８０は、こうして推定したスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を、後述する楽曲生成手段１９０に渡す。
【００６８】
ここで楽曲生成手段１９０に渡されるのは、そうして音声の成分として推定された時間位置についてのモデルＶｍ［ｋ］だけであればよい。また、このように音声の成分として推定された時間位置についてのモデルＶｍ［ｋ］をその都度渡すのではなく、全ての時間位置について音声の成分として推定された段階で、それら全ての時間位置についてのモデルＶｍ［ｋ］をまとめて渡すこととしてもよい。
（２−９）楽曲生成手段１９０
続いて、上述した周波数解析手段１１０からのスペクトル情報，および，上述した成分推定手段１８０からのスペクトル分布Ｖｍ［ｋ］を受けた楽曲生成手段１９０は、そのスペクトル分布Ｖｍ［ｋ］を、スペクトル情報で示されるスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］から減算することにより、音声成分が除去されてなる楽曲のスペクトル分布Ｖｏ［ｋ］（＝Ｖｒ［ｋ］−Ｖｍ［ｋ］）を算出する。
【００６９】
なお、ここでスペクトル分布Ｖｏの算出は、基本音声成分の時間位置それぞれについて実施されるものである。
そして、楽曲生成手段１９０は、こうして算出したスペクトル分布Ｖｏ［ｋ］を、後述する波形生成手段２００に渡す。
【００７０】
ここで波形生成手段２００に渡されるのは、そうして算出された時間位置におけるスペクトル分布Ｖｏだけである。また、このようにスペクトル分布Ｖｏを算出する都度渡すのではなく、全ての時間位置についてスペクトル分布Ｖｏが算出された段階で、それら全ての時間位置についてのスペクトル分布Ｖｏをまとめて渡すこととしてもよい。
（２−１０）波形生成手段２００
そして、上述した楽曲生成手段１９０からのスペクトル分布Ｖｏ［ｋ］を受けた波形生成手段２００は、そのスペクトル分布Ｖｏ［ｋ］を逆フーリエ変換（離散逆フーリエ変換）により時間解析し、そうして得られる時間軸に沿った信号波形Ｔｏ［ｔ］を生成する。
【００７１】
その後、波形生成手段２００は、以上のようにして生成された信号波形Ｔｏ［ｔ］それぞれからなる楽曲を再生するための楽曲データ（出力楽曲データ）を生成したうえで、これを記憶部に記憶する、または、通信部１５やメディアドライブ１９を介して外部に転送する。
（３）第２の機能ブロック
以下、上述したプログラムの実行に伴って発揮される第２機能をその処理手順に沿って可視的に表現した第２の機能ブロックを図５に基づいて説明する。
【００７２】
この第２の機能ブロックは、上述した第１の機能ブロックと対比して、その一部内容が相違しているだけであるため、その相違点についてのみ詳述する。
（３−１）類似算出手段１６０
続いて、上述したモデル推定手段１３０からのスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］，および，ノイズ除去手段１５０からのスペクトル分布Ｖｒ’［ｋ］を受けた類似算出手段１６０は、両スペクトル分布を対比することにより、両スペクトル分布におけるパターンの非類似度Ｅを算出する。
【００７３】
そして、類似算出手段１６０は、こうして算出した非類似度Ｅ，および，その算出に用いられたスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を成分推定手段１８０に渡し、その非類似度Ｅを上述したモデル推定手段１３０に渡す。
（３−２）成分推定手段１８０
続いて、上述した類似算出手段１６０からの非類似度Ｅを受けた成分推定手段１８０は、まず、その非類似度Ｅが所定のしきい値（例えば、２０％）より小さくなっているか否かを判定し、しきい値より小さくなっている場合に限り、その非類似度Ｅと共に類似算出手段１６０から渡されたスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を、対象楽曲に含まれる音声の成分として推定する。
【００７４】
そして、成分推定手段１８０は、こうして推定したスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を、後述する楽曲生成手段１９０に渡す。
（４）作用，効果
このように構成された楽曲編集システム１では、基本音声成分のスペクトル分布において隣接する周波数の成分をつなぐ包絡線に沿って成分を分布させたモデルＶｍ［ｋ］を、その包絡線の経路が異なるものそれぞれについて、対象楽曲におけるスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］と対比し（類似算出手段１６０）、その非類似度が低くなっているモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を対象楽曲に含まれる音声成分と推定している（成分推定手段１８０）。
【００７５】
具体的にいえば、第１の機能ブロックに係る構成では、非類似度Ｅの改善量ΔＥが所定のしきい値未満となったとき，つまり非類似度Ｅとしての相対値が充分に低くなったといえるときのモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を対象楽曲に含まれる音声成分として推定している。一方、第２の機能ブロックに係る構成では、非類似度Ｅの絶対値が所定のしきい値未満となったときのモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を対象楽曲に含まれる音声成分として推定している。
【００７６】
楽曲に含まれる音声成分は、基本周波数および高調波に対応する成分（つまり基本音声成分）だけでなく、基本周波数と高調波または高調波同士の間にある周波数帯域において音声成分の一部として存在するノイズ成分などによっても形成されている。つまり、上記のように推定したモデルＶｍ［ｋ］は、そのようなノイズ成分などを基本音声成分に加えた場合におけるスペクトル分布といえる（図４参照）。
【００７７】
そのため、スペクトル分布においてそれら隣接する周波数の成分をつなぐ包絡線に沿って存在する成分を分布させたモデルＶｍ［ｋ］のうち、対象楽曲におけるスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］との非類似度が低い，つまり類似度が高いものは、それが対象楽曲における音声成分（基本音声成分＋ノイズ成分）を模擬的に表したものということができる。
【００７８】
こうして、上記実施形態では、対象楽曲における成分のうち、基本周波数および高調波に対応する基本音声成分だけでなく、基本周波数と高調波または高調波同士の間にある周波数帯域で音声成分の一部として存在するノイズ成分などが含まれた成分を、音声成分として適切に特定することができるようになる。
【００７９】
また、上記実施形態においては、モデル推定手段１３０によりモデルＶｍ［ｋ］を推定する毎に（モデル推定手段１３０）、その推定に用いる式１におけるパラメータσを順番に変更することによって、その式１により包絡線の経路を異ならせたスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］それぞれを順番に推定することができる。
【００８０】
また、上記実施形態においては、成分取得手段１２０により、対象楽曲における優勢な基本周波数および高調波それぞれに対応する成分を基本音声成分として取得し、この基本音声成分に基づいてスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を推定することができる。
【００８１】
対象楽曲に音声が含まれている場合には、その成分の中で音声成分が最も優勢に推移することが一般的であるため、このような対象楽曲について上記のように推定した軌跡における成分は、楽曲における音声成分の一部といえる。そして、上記のように推定した軌跡における成分は、対象楽曲における基本周波数およびその高調波に対応する成分となるため、これを楽曲における音声成分の一部である基本音声成分として、スペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を推定することができる。
【００８２】
また、上記実施形態においては、対象楽曲における成分からあらかじめノイズ成分を除去することによって（ノイズ推定手段１４０，ノイズ除去手段１５０）、その影響を抑制したうえで、そのノイズ成分が除去された成分のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］を、スペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］と対比することができるようになる。
【００８３】
対象楽曲には、音声成分のように基本周波数および高調波などからなる調波構造の成分だけでなく、そのような調波構造を形成しない背景ノイズのようなノイズ成分も含まれていることがある（図４（ａ）参照）。このようなノイズ成分が含まれている場合には、スペクトル分布のパターンがそのレベルに応じたものとなってしまう。
【００８４】
そのため、ノイズ成分のレベルに応じたパターンとなっているスペクトル分布を、単純にスペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］と対比してしまうと、そのノイズ成分の影響がなければ非類似度がしきい値以上となるはずであるにも拘わらず、非類似度が低いものとして、そのモデルＶｍ［ｋ］で規定される成分を音声成分として推定することができなくなる。
【００８５】
このようなことを防止するために、上記実施形態では、対象楽曲における成分のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］を、スペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］と対比するに際し、あらかじめ対象楽曲における成分のスペクトル分布Ｖｒ［ｋ］からノイズ成分を除去できるようにしている（図４（ｂ）参照）。
（５）変形例
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態をとり得ることはいうまでもない。
【００８６】
例えば、上記実施形態においては、上記実施形態においては、成分取得手段１２０により都度基本音声成分を生成して取得するように構成されているものを例示した。しかし、この基本音声成分については、本楽曲編集システム１の外部から取得することとしてもよい。
【００８７】
また、上記実施形態においては、成分取得手段１２０が、上述した特許文献１に記載の技術に基づいて基本音声成分を生成するように構成されているものを例示した。しかし、この基本音声成分を生成するための構成は、これに限られず、例えば、対象楽曲における成分のスペクトル分布に基づき、このスペクトル分布において調波構造となっている周波数の成分それぞれを、基本周波数およびその高調波に対応する基本音声成分として生成する、ことにより実現してもよい。
【００８８】
また、上記実施形態においては、対象楽曲における成分からノイズ除去手段１５０によりあらかじめノイズ成分を除去するように構成されているものを例示した。しかし、対象楽曲の成分として調波構造を形成しない背景ノイズのようなノイズ成分が含まれていないのであれば（図４（ｂ）のような場合）、このようなノイズ成分の除去を実施しないようにしてもよい。
【００８９】
また、上記実施形態においては、対象楽曲における成分からあらかじめノイズ成分を除去することにより、そのノイズ成分の影響を抑えるように構成されているものを例示した。しかし、この対象楽曲における成分からのノイズ成分を除去する代わりに、スペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］にノイズ推定手段１４０により推定されたノイズ成分のレベルＬｎ［ｋ］を加算することによって、そのノイズ成分の影響を抑えるように構成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】楽曲編集システムのハードウェア構成を示すブロック図
【図２】楽曲編集システムにおいて発揮される第１機能を図示した第１の機能ブロック図
【図３】スペクトル分布のモデルＶｍ［ｋ］を示す図
【図４】基本音声成分におけるスペクトル分布からノイズ成分を除去する様子を示す図
【図５】楽曲編集システムにおいて発揮される第２機能を図示した第２の機能ブロック図
【符号の説明】
【００９１】
１…楽曲編集システム、２…ネットワーク、１１…制御部、１３…記憶部、１５…通信部、１７…ユーザインタフェース部、１９…メディアドライブ、１１０…周波数解析手段、１２０…成分取得手段、１３０…モデル推定手段、１３０…受けモデル推定手段、１４０…ノイズ推定手段、１５０…ノイズ除去手段、１６０…類似算出手段、１７０…改善算出手段、１８０…成分推定手段、１９０…楽曲生成手段、２００…波形生成手段。
【図１】
2009244706.tif 000017
【図２】
2009244706.tif 000018
【図３】
2009244706.tif 000019
【図４】
2009244706.tif 000020
【図５】
2009244706.tif 000021