JP4199097B2 - 楽曲自動分類装置及び方法 - Google Patents
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Description
……(1)
ステップS22の実行後、移動平均処理後の周波数情報f(T)から周波数成分f1(T)〜f5(T)が各々抽出される(ステップS23〜S27)。上記したステップS6〜S10と同様に、周波数成分f1(T)〜f5(T)は、(110.0+2×N)Hzを基本周波数とした5オクターブ分の平均律の12音A,A#,B,C,C#,D,D#,E,F,F#,G,G#である。ステップS23のf1(T)はA音を(110.0+2×N)Hzとし、ステップS24のf2(T)はA音を2×(110.0+2×N)Hzとし、ステップS25のf3(T)はA音を4×(110.0+2×N)Hzとし、ステップS26のf4(T)はA音を8×(110.0+2×N)Hzとし、ステップS27のf5(T)はA音を16×(110.0+2×N)Hzとしている。ここで、Nは平均律の周波数に対する誤差値であり、−3〜3の範囲内の値に設定されるが、無視できる程度ならば、0としても良い。
F'(T)=f1(T)×5+f2(T)×4+f3(T)×3+f4(T)×2+f5(T)
……(2)
の如く表される。すなわち、周波数成分f1(T)〜f5(T)各々は個別に重み付けされた後、加算される。帯域データF'(T)は各音成分を含むことになる。
h(i+k×12)=h'(i+k×12)×100/max(h'(i+k×12)) ……(4)
これら式(3),(4)では、iはA〜G#の和音の根音(12音)に対応し、その順にi=0〜11である。kは和音のメジャー(k=0)、マイナー(k=1)及びディミニッシュ(k=2)に対応する。Jは和音の順番であり、Σ演算はj=0〜M−1について行われる。式(3)のh'(i+k×12)は実際の和音継続時間T'(j)の合計時間であり、h'(0)〜h'(35)である。式(4)のh(i+k×12)はヒストグラム値であり、h(0)〜h(35)として得られる。和音進行パターンデータのj番目の和音の根音がi、属性がkであるときの和音継続時間T(j)がT'(j)とされる。例えば、0番目の和音がメジャーのCならば、i=3,k=0であるので、0番目の和音継続時間T(0)はh'(3)に合算される。すなわち、根音と属性とが同一の和音毎に和音継続時間T(j)がT'(j)として加算され、その結果がh'(i+k×12)である。max(h'(i+k×12))はh'(i+k×12)、すなわちh'(0)〜h'(35)のうちの最大値である。
この式(5)では、iは0〜35である。すなわち、
Σh(i)=h(0)+h(1)+h(2)+……+h(35) ……(6)
そのヒストグラム値Xの偏差σは、式(7)によって算出される。ここでもiは0〜35である。
更に、和音変化率Rが算出される(ステップS7)。和音変化率Rは、式(8)によって算出される。
この式(8)では、Mは和音変化総数、Δtは1秒間に行う和音検出の回数、ΣT(j)の演算はj=0〜M−1について行われる。
寺島他「自己組織化特徴マップ上のデータ密度ヒストグラムを用いた教師なしクラスタ分類法、電子情報通信学会論文誌、D-II、Vol.J79-D-II, No.7, 1996」
式(9)において、t=0〜T、n=0〜Q−1、i=0〜K−1、j=0〜W+1である。hc(t)は時間減衰関数であり、近傍の大きさと、変更の度合いは時間減少する。Tは学習回数、Qは楽曲総数、Kはニューロンの総数である。
2 和音進行パターン抽出部
3 和音ヒストグラム偏差及び和音変化率演算部
4 和音特徴量蓄積装置
6 相対和音進行出現頻度演算部
7 和音進行特徴ベクトル作成部
8 音楽集合作成部
10 音楽集合単位表示装置
11 音楽集合選択装置
12 代表曲抽出部
13 楽曲リスト抽出部
14 楽曲リスト表示装置
15 楽曲リスト選択装置
16 音楽再生装置
Claims (16)
- 複数の楽曲を自動分類する楽曲自動分類装置であって、
前記複数の楽曲各々の和音進行順列を示す和音進行パターンデータを保存する和音進行データ蓄積手段と、
前記複数の楽曲毎に和音進行の変化特徴量を前記和音進行パターンデータに応じて抽出する特徴量抽出手段と、
前記複数の楽曲各々の前記和音進行パターンデータによって示される和音進行順列と前記和音進行の変化特徴量とに応じて前記複数の楽曲を集合分けする集合作成手段と、
を備え、前記特徴量抽出手段は、
前記複数の楽曲毎に前記和音進行パターンデータに応じて存在する和音各々の継続時間の合計をヒストグラム値として算出する和音ヒストグラム演算手段と、
前記複数の楽曲毎に和音各々の前記ヒストグラム値に応じてヒストグラム偏差を算出するヒストグラム偏差演算手段と、
前記複数の楽曲毎に前記和音進行パターンデータに応じて和音変化率を算出する和音変化率演算手段と、を備え、
前記複数の楽曲毎の前記ヒストグラム偏差と前記和音変化率とを前記変化特徴量とすることを特徴とする楽曲自動分類装置。 - 前記集合作成手段は、所定の楽曲全ての前記和音進行パターンデータによって示される和音進行順列に含まれる少なくとも2回の和音変化を含む和音進行部分の全てのうちの出現頻度が大なる順に所定数種類の和音進行部分を検出する相対和音進行出現頻度演算手段と、
前記複数の楽曲毎に前記和音進行パターンデータによって示される和音進行順列中における前記所定数種類の和音変化部分各々についての出現頻度を検出し、その検出した出現頻度と前記和音進行の変化特徴量とを和音進行特徴ベクトル値として保存する和音進行特徴ベクトル演算手段と、
前記複数の楽曲各々の前記和音進行特徴ベクトル値について自己組織化処理を施して前記複数の楽曲を類似の曲調毎の集合に分類する分類手段と、を備えたことを特徴とする請求項1記載の楽曲自動分類装置。 - 前記相対和音進行出現頻度演算手段は、前記複数の楽曲各々の前記和音進行パターンデータに応じて楽曲中の全ての和音の変化前及び変化後の根音差分値と、その変化後の和音の種類とを示す相対和音進行データを生成する相対和音進行データ生成手段と、
前記少なくとも2回の連続した和音進行部分が取り得る全和音変化パターン各々を示す基準相対和音進行データを生成する基準相対和音進行データ生成手段と、
前記相対和音進行データ生成手段によって生成された前記相対和音進行データのうちの全ての前記少なくとも2回の連続した和音進行部分と前記全和音変化パターン各々を示す基準相対和音進行データとの一致を検出してその全ての前記少なくとも2回の連続した和音進行部分各々の出現頻度を計数する比較手段と、
を備えたことを特徴とする請求項2記載の楽曲自動分類装置。 - 前記和音進行特徴ベクトル演算手段は、前記複数の楽曲各々の前記和音進行パターンデータに応じて和音変化前及び変化後の根音差分値と、変化後の和音の種類とを示す相対和音進行データを生成する相対和音進行データ生成手段と、
前記所定数種類の和音変化部分各々を示す基準相対和音進行データを生成する基準相対和音進行データ生成手段と、
前記相対和音進行データ生成手段によって生成された前記相対和音進行データのうちの全ての前記少なくとも2回の連続した和音進行部分と前記所定数種類の和音変化部分各々を示す基準相対和音進行データとの一致を検出して前記所定数種類の和音変化部分各々の前記複数の楽曲毎の出現頻度を計数する比較手段と、
を備えたことを特徴とする請求項2記載の楽曲自動分類装置。 - 前記和音進行特徴ベクトル演算手段は、前記比較手段によって得られた前記所定数種類の和音変化部分各々の前記複数の楽曲毎の出現頻度に対して重み付け係数を乗算して最終的な前記複数の楽曲毎の出現頻度を算出する重み付け手段を更に有することを特徴とする請求項4記載の楽曲自動分類装置。
- 前記集合作成手段によって分類された複数の集合を表示する集合表示手段と、
前記集合表示手段によって表示された複数の集合のうちのいずれか1の集合を操作に応じて選択する選択手段と、
前記1の集合に属する楽曲のリストを表示する楽曲リスト表示手段と、
前記1の集合に属する楽曲各々の楽曲音を選択的に再生する再生手段と、
を備えたことを特徴とする請求項1記載の楽曲自動分類装置。 - 前記再生手段は、前記複数の楽曲の楽曲音を示す楽曲音データを蓄積する楽曲蓄積装置を有することを特徴とする請求項6記載の楽曲自動分類装置。
- 前記再生手段は、前記1の集合に属する楽曲のうちの代表曲の楽曲音を再生することを特徴とする請求項6記載の楽曲自動分類装置。
- 前記和音進行データ蓄積手段は、前記複数の楽曲各々を識別するための楽曲識別情報に対応させて前記和音進行パターンデータを保存することを特徴とする請求項1記載の楽曲自動分類装置。
- 前記複数の楽曲各々を示す入力オーディオ信号を入力して前記和音進行データを作成する和音進行データ作成手段を含むことを特徴とする請求項1記載の楽曲自動分類装置。
- 前記和音進行データ作成手段は、前記複数の楽曲各々を示す入力オーディオ信号を所定の時間毎に周波数成分の大きさを示す周波数信号に変換する周波数変換手段と、
前記周波数変換手段によって得られた周波数信号から平均律の各音に対応した周波数成分を前記所定の時間毎に抽出する成分抽出手段と、
前記成分抽出手段によって抽出された各音に対応した周波数成分のうちのレベル合計が大となる3つの周波数成分の組によって各々形成される2つの和音を第1及び第2和音候補として検出する和音候補検出手段と、
前記和音候補検出手段によって繰り返し検出された第1及び第2和音候補各々の列を平滑化処理して前記和音進行パターンデータを生成する平滑化手段と、
を備えたことを特徴とする請求項11記載の楽曲自動分類装置。 - 前記所定の楽曲は前記複数の楽曲であることを特徴とする請求項2記載の楽曲自動分類装置。
- 前記所定の楽曲は視聴履歴がある楽曲であることを特徴とする請求項2記載の楽曲自動分類装置。
- 前記所定の楽曲は操作に応じて選択された楽曲であることを特徴とする請求項2記載の楽曲自動分類装置。
- 複数の楽曲を自動分類する楽曲自動分類方法であって、
前記複数の楽曲各々の和音進行順列を示す和音進行パターンデータを保存する和音進行データ蓄積ステップと、
前記複数の楽曲毎に和音進行の変化特徴量を前記和音進行パターンデータに応じて抽出する特徴量抽出ステップと、
前記複数の楽曲各々の前記和音進行パターンデータによって示される和音進行順列と前記和音進行の変化特徴量とに応じて前記複数の楽曲を集合分けする集合作成ステップと、
を含み、前記特徴量抽出ステップは、
前記複数の楽曲毎に前記和音進行パターンデータに応じて存在する和音各々の継続時間の合計をヒストグラム値として算出する和音ヒストグラム演算ステップと、
前記複数の楽曲毎に和音各々の前記ヒストグラム値に応じてヒストグラム偏差を算出するヒストグラム偏差演算ステップと、
前記複数の楽曲毎に前記和音進行パターンデータに応じて和音変化率を算出する和音変化率演算ステップと、を含み、
前記複数の楽曲毎の前記ヒストグラム偏差と前記和音変化率とを前記変化特徴量とすることを特徴とする楽曲自動分類方法。 - 複数の楽曲を自動分類する楽曲自動分類手順をコンピュータをして実行せしめるコンピュータ読取可能なプログラムであって、
前記複数の楽曲各々の和音進行順列を示す和音進行パターンデータを保存する和音進行データ蓄積ステップと、
前記複数の楽曲毎に和音進行の変化特徴量を前記和音進行パターンデータに応じて抽出する特徴量抽出ステップと、
前記複数の楽曲各々の前記和音進行パターンデータによって示される和音進行順列と前記和音進行の変化特徴量とに応じて前記複数の楽曲を集合分けする集合作成ステップと、 を備え、前記特徴量抽出ステップは、
前記複数の楽曲毎に前記和音進行パターンデータに応じて存在する和音各々の継続時間の合計をヒストグラム値として算出する和音ヒストグラム演算ステップと、
前記複数の楽曲毎に和音各々の前記ヒストグラム値に応じてヒストグラム偏差を算出するヒストグラム偏差演算ステップと、
前記複数の楽曲毎に前記和音進行パターンデータに応じて和音変化率を算出する和音変化率演算ステップと、を備え
前記複数の楽曲毎の前記ヒストグラム偏差と前記和音変化率とを前記変化特徴量とすることを特徴とするプログラム。
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