JPH02146594A - Musical sound control method for electronic musical instrument - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To easily control the additional effect of a musical sound at a high speed by controlling the effect parameter of the musical sound by fuzzy reasoning according to play information. CONSTITUTION:A effect parameter reasoning circuit 5 reasons effect (vibrato and fluctuation) controlled variables according to an input signal and outputs them to a signal generating circuit 6. In this case, the effect parameter of the musical sound is controlled by fuzzy reasoning according to the play information. Namely, the effect parameter is controlled by the fuzzy reasoning by referring to the play information (key-on time, after-touch strength, wheel operation quantity, etc.,) in combination. Further, the fuzzy reasoning is performed as to 'How much the effect is added according to various play information?'. Consequently, fine effect control is easily performed at a high speed and a delicate nuance is added to the play.

Description

【発明の詳細な説明】 （ａｌ産業上の利用分野 この発明は電子的に楽音を発生する電子楽器の楽音制御
方法に関し、特にビブラート等の付加的効果の制御方法
に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Field of the Invention This invention relates to a method for controlling musical tones of an electronic musical instrument that electronically generates musical tones, and particularly to a method for controlling additional effects such as vibrato.

（ｂ）従来の技術 電子的に楽音を発生ずる電子楽器は現在様々なものが実
用化されており、従来より一般的な鍵盤（キーボード）
型に加えて管楽器型や弦楽器（ギター）型のものも実用
化されている。これらの電子楽器は種々の操作部（キー
スイッチ等）を存し、この操作部が操作（演奏）される
ことにより演奏情報を得て発生する楽音を制ｊｆｆ１す
る。たとえは鍵盤型の電子楽器の場合、操作部として５
〜７゜５オクタ一ブ程度のキーボード（各キーが半音毎
の音高（Ｃ，Ｃ，Ｄ、Ｅ　　・・・・・・）に対応して
いる）を備え、各キーにキーのオン・オフを検出するキ
ーオンセンサ、打鍵強度（イニシャルタッチ）を検出す
るイニシャルタッチセンサ、キーオン中のキー押圧強度
（アフタータッチ）を検出するアフタータッチセンサ等
を備えている。さらにこのキーボードに加えてペダルや
ホイール型操作部をも有している。一方、管楽器型電子
楽器の場合には、操作部として木管楽器類似のキーシス
テムおよび吹き口を備え、各キーの操作状態を検出する
センサおよび吹き込まれる息の強さを検出するブレスセ
ンサ、リードに加わる圧力を検出するリップセンサ等を
有している。このような操作部から１）られる演奏情報
に基づいて音高、ピッチ（同−音高内での微小周波数）
変位、レベル（音量）２波形、付加的効果（ビブラート
等）等種々の楽音制御パラメータを決定し、この楽音制
御パラメ−タで音源部に発音させることにより、表情の
豊かな楽音を発生することができる。このような構成の
電子楽器において、より演奏効果を高め楽音に微妙な表
情を付けることを要求されることがあるが、このような
場合−つの楽音制御パラメータを複数の演奏情報で制御
することが従来より行われている。(b) Conventional technology A variety of electronic musical instruments that generate musical sounds electronically are currently in practical use, and conventional keyboards are more commonly used.
In addition to the type, wind instrument type and stringed instrument (guitar) type types have also been put into practical use. These electronic musical instruments have various operating sections (key switches, etc.), and when these operating sections are operated (played), performance information is obtained and the generated musical tones are controlled. For example, in the case of a keyboard-type electronic musical instrument, there are 5
~7° Equipped with a keyboard of about 5 octaves (each key corresponds to a semitone pitch (C, C, D, E...)), and each key has a key on/off function. It is equipped with a key-on sensor that detects when the key is off, an initial touch sensor that detects the intensity of key presses (initial touch), and an aftertouch sensor that detects the intensity of key presses during key-on (aftertouch). Furthermore, in addition to this keyboard, it also has a pedal and wheel type operation section. On the other hand, in the case of a wind instrument-type electronic musical instrument, the operation section is equipped with a key system similar to that of a woodwind instrument and a blowhole, and a sensor that detects the operation status of each key, a breath sensor that detects the strength of the breath being blown, and a reed. It has a lip sensor etc. that detects the applied pressure. 1) Pitch and pitch (minimal frequencies within the same pitch)
By determining various musical tone control parameters such as displacement, level (volume) two waveforms, and additional effects (vibrato, etc.) and causing the sound source section to generate sounds using these musical tone control parameters, a richly expressive musical tone is generated. Can be done. In an electronic musical instrument with such a configuration, there are cases where it is required to further enhance the performance effect and add subtle expression to the musical sound. This has been done traditionally.

（Ｃ）発明が解決しようとする課題 しかし、従来の電子楽器においては、複数の演奏情報に
基づいて一つの楽音制御パラメータを決定する場合には
、各々の演奏情報に基づいて個別に制御量を求め、これ
らを加算または乗算して楽音制御パラメータを決定して
いた。たとえば、ビブラート（楽音のピッチ（周波数）
の周期的変化）、トレモロ（楽音のレベルの周期的変化
）、リバーブ（キーオフ後の残響）等楽音の付加的効果
は楽音の表現力を一層豊かにするものであるため演奏時
にしばしば用いられるが、これら効果の程度を決定する
効果パラメータはアフタータッチ。(C) Problems to be Solved by the Invention However, in conventional electronic musical instruments, when determining one musical tone control parameter based on a plurality of performance information, the control amount is individually determined based on each performance information. The musical tone control parameters were determined by adding or multiplying these values. For example, vibrato (the pitch (frequency) of a musical note)
Additional effects such as tremolo (periodic changes in the level of the musical sound), reverb (reverberation after key-off) are often used during performances because they further enrich the expressive power of the musical sound. , the effect parameters that determine the extent of these effects are aftertouch.

プレス、ピンチベンドホイールやキーオン時間等の演奏
情（しに基づいて決定される。従来この効果パラメータ
の決定は、効果を制御すべ（設定されている操作部から
得た演奏情報（上記アフタータッチ１　ピッチベンドホ
イールの操作■、キーオン時間等）のそれぞれから別個
に制御量を求めそれらを加算または乗算することにより
行われていたしかし、多くの演奏情報を用いて効果を複
雑に制御しようとする場合、上記のようなパラメータ決
定方式では演奏情報毎に個別に制御量を求める必要があ
るため制御に時間が掛かり発音が遅くなる欠点があると
ともに、求められた複数の制御量の和（または積）が極
めて大きいものになった場合でもこれを抑制することが
できず、必要以上にビブラート等の効果がかかってしま
い楽音として好ましくな（なる危険性があった。It is determined based on the performance information such as press, pinch bend wheel, key-on time, etc. Conventionally, the determination of this effect parameter is based on the performance information obtained from the set operation section (the aftertouch 1 described above). This was done by calculating the control amount separately from each pitch bend wheel operation (pitch bend wheel operation, key-on time, etc.) and adding or multiplying them. However, when trying to control effects in a complex manner using a lot of performance information, In the above parameter determination method, it is necessary to find the control amount individually for each piece of performance information, which has the disadvantage that control takes time and the sound is delayed. Even if the sound becomes extremely loud, it cannot be suppressed, and there is a risk that effects such as vibrato will be applied more than necessary, making the sound undesirable.

また、電子楽器で自然楽器に近いニュアンスを表現しよ
・うとする場合、種々の演奏情報を複合的に演算して楽
音を制御する必要があるが、このような演算を従来の演
奏情報毎の制御や一般的なアルゴリズムによるプログラ
ム処理で行おうとする場合、演算に時間が掛かって実用
にならない欠点があった。また、これを１市うために演
算装置を高速にすると、大型化、高価格化する欠点があ
ったこの発明は従来のこのような欠点に鑑みてなされた
もので、ファジィ推論を用いることにより、簡略で高速
に楽音の付加的効果を請訓できる電子楽器の楽音制御方
法を提供することを目的とする（ｄ１課題を解決するた
めの手段 この発明は、演奏情報に基づき、ファジィ推論によって
楽音の効果パラメータを制御することを特徴とする。In addition, when trying to express nuances similar to those of natural instruments with an electronic musical instrument, it is necessary to control the musical tone by complex calculations of various performance information. When attempting to perform this through control or program processing using a general algorithm, the calculations take a long time, making them impractical. In addition, increasing the speed of the arithmetic unit in order to achieve this in one market has the disadvantage of making it larger and more expensive.This invention was made in view of these conventional disadvantages, and by using fuzzy inference, It is an object of the present invention to provide a musical tone control method for an electronic musical instrument that can easily and quickly generate additional effects on musical tones (Means for Solving Problem d1) This invention aims to provide a musical tone control method for an electronic musical instrument that can easily and quickly generate additional effects on musical tones. It is characterized by controlling the effect parameters of.

（８１作用 この発明の電子楽器の楽音制御方法では、ファジィ推論
により演奏情報（キーオン時間、アフタータッチ強度、
ホイール操作量等）を複合的に参照して効果パラメータ
を制御するようにした。(81 Effect) In the musical tone control method for an electronic musical instrument of the present invention, performance information (key-on time, aftertouch strength,
The effect parameters are controlled by referring to the amount of wheel operation, etc.).

ここで、ファジィ推論は「種々の演奏情報に基づいて効
果をどの程度かければよいか」に関して行われる。この
ため複数のファジィルールが定められる。ファジィルー
ルは一般的に、 ｉｆ　（ｘ　＝Ａ、　　ｙ　＝Ｂ、　−・”）　ｔｂｅ
ｎ　（ｕ　＝Ｒ）の形式で表される。この発明では、例
えば、「アフタータッチ（Ｘ）が大きく（Ａ）且つキー
オン時間（ｙ）が長けれ（Ｂ）ば、ビブラート（ｔｊ）
を大きく付ける（Ｒ）。」 「イニシャルタッチ（Ｘ）が小さ（（Ａ）且つキーオン
時間（ｙ）が長けれ（Ｂ）ば、リバーブ（ｕ）を長くす
る（Ｒ）。Ｊ 「イニシャルタッチ（Ｘ）が大きく（Ａ）且つアフター
タッチ（ｙ）が小さく（Ｂ）且つキーオン時間（Ｚ）が
短けれ（Ｃ）ば、リバーブ（ｕ）を付けない（Ｒ）。」 等のようなルールが構成される。Here, fuzzy inference is performed regarding "to what extent should effects be applied based on various performance information?" For this reason, multiple fuzzy rules are defined. The fuzzy rule is generally if (x = A, y = B, −・”) tbe
It is expressed in the form n (u = R). In this invention, for example, if the aftertouch (X) is large (A) and the key-on time (y) is long (B), the vibrato (tj)
Add a large number (R). "If the initial touch (X) is small ((A) and the key-on time (y) is long (B), then the reverb (u) is lengthened (R).J "If the initial touch (X) is large (A) and the key-on time (y) is long (B), Rules such as "If the aftertouch (y) is small (B) and the key-on time (Z) is short (C), then reverb (u) is not added (R)."

ここで第６図を参照して一般的なファジィ推論の方式を
説明する。この方式はｍ１ｎｉ、ｍａｘルールと言われ
るものである。この例では２個のファジィルール’ｉｆ
　（ｘ＝Ａ、　）　Ｌｉｎｅｎ　（ｕ＝Ｒ，）　、　ｉ
ｆ　（Ｘ＝Ａｚ＋ｙ＝Ｂｚ　）　ｔｔ＋ｅｎ　（ｕ＝Ｒ
ｚ　）　Ｊに基づく推論を説明する。それぞれの命Ｂ　
（Ｘ　＝　Ａ＋　−Ｘ＝Ａ２　、ｙ＝Ｂｇ　、ｕ＝Ｒ，
、ｕ＝Ｒｚ　）がメンバーシップ関数で表現される。条
件部（’ｉｆ”以下の命題）のメンバーシップ関数は人
力される変数値（Ｘｏ、ｙｏ）が所定のファジィ集合（
ＡＡｚ＝Ｂｚ）にどの程度属しているかを示す関数値（
メンハーシソブ値；αつ、β８．βｙ）を求めるための
関数であり、条件部の出力は求められたメンハーシソプ
僅のうち最小のもの（α８．βＸ）となる。結論部（“
ｔｈｅｎ”以下の命題）のメンバーシップ関数はこのル
ールの結論を出力するための関数で、条件部の出力値で
リミット（頭切り）された制御量方向（Ｕ軸方向）に広
がりをもつ値として出力されるものである。最終的な制
？’１ｌｌｆｆｉ（ｕｏ　）は複数のファジィルールの
結論を論理和し、その重心の値とされる。Here, a general fuzzy inference method will be explained with reference to FIG. This method is called the m1ni, max rule. In this example we have two fuzzy rules 'if
(x=A, ) Linen (u=R,), i
f (X=Az+y=Bz) tt+en (u=R
z) Explain the reasoning based on J. Each life B
(X = A+ -X=A2, y=Bg, u=R,
, u=Rz) is expressed by a membership function. The membership function of the conditional part (the proposition following 'if') is based on the manually inputted variable values (Xo, yo) that form a predetermined fuzzy set (
The function value (
Menharsisob value: α 1, β 8. βy), and the output of the conditional part is the smallest one (α8.βX) among the determined menharsisop. Conclusion (“
The membership function (propositions below) is a function to output the conclusion of this rule, and is a value that extends in the direction of the controlled amount (U-axis direction) limited (truncated) by the output value of the conditional part. This is what is output.The final rule?'1llffi(uo) is the value of the center of gravity obtained by ORing the conclusions of a plurality of fuzzy rules.

このような推論を効果制御に用いることにより、複数の
演奏情報を複合的に考慮した推論処理が容易にできるた
め、簡略な回路構成で、微妙な効果制御をすることがで
きる。また、この場合でも処理速度が低下することがな
い。さらに、ファジィルールやメンバーシップ関数を種
々変更することにより、容易に楽器毎に独自の付加的効
果特性を持だ・ヒることができる。By using such inference for effect control, it is possible to easily perform inference processing that takes into account a plurality of pieces of performance information in a complex manner, so that delicate effect control can be performed with a simple circuit configuration. Further, even in this case, the processing speed does not decrease. Furthermore, by variously changing the fuzzy rules and membership functions, it is possible to easily create unique additional effect characteristics for each musical instrument.

（ｆ）実施例 第１図はこの発明の実施例である楽音制御方法が用いら
れる電子楽器のブロック図である。この電子楽器は鍵盤
型であり、鍵盤操作に基づいてビブラート制御および発
音時のピッチのゆらぎ制御ができるものである。ここで
、ビブラーＩ・とは第７図（Ａ）に示すよ・）に楽音周
波数（ピンチ）の周期的な上下であり楽音に柔らかさを
与える効果である。また、ゆらぎとは同図（Ｂ）に示す
ように発音直後のピッチの不安定な状態をいい自然楽器
の特徴を模倣する効果である。(f) Embodiment FIG. 1 is a block diagram of an electronic musical instrument in which a tone control method according to an embodiment of the present invention is used. This electronic musical instrument has a keyboard type, and is capable of vibrato control and pitch fluctuation control during sound production based on keyboard operations. Here, vibra I. is a periodic rise and fall of the musical tone frequency (pinch) as shown in FIG. 7(A), and is an effect that gives softness to the musical tone. Furthermore, as shown in FIG. 2B, fluctuation refers to the unstable state of pitch immediately after sound is produced, and is an effect that imitates the characteristics of a natural musical instrument.

鍵盤１は複数の音高に対応するキーを有している。それ
ぞれのキーにはキーのオン・オフを検出するキーオンセ
ンサ、イニシャルタッチ強度く速度）を検出するイニシ
ャルタッチセンサおよびアフタータッチ強度を検出する
アフタータソチセンリ・が設けられている。イニシャル
タッチセンサはキーオン動作に伴って連続してオンする
２個のフォトセンサからなっており、このうち後にオン
するフォトセンナがキーオンセンサ゛を兼ねている。The keyboard 1 has keys corresponding to a plurality of pitches. Each key is provided with a key-on sensor that detects whether the key is on or off, an initial touch sensor that detects the strength and speed of the initial touch, and an after-touch sensor that detects the strength of the aftertouch. The initial touch sensor is composed of two photosensors that turn on successively in response to a key-on operation, and the one that turns on later also serves as the key-on sensor.

これらのセンサ・の状態はキーオン検出回路２．イニシ
ャルタッチ検出回路３およびアフタータッチ検出回路４
に検出される。キーオン検出回路２は常時鍵盤１　（フ
ォトセンサ）をスキャンして各キーのオン・オフを監視
しており、キーオンがあったときにはそのキーコード（
音高を表すコード：ＫＣ）、キーオン信号（ＫＯＮ）お
よびキーオン時間（Ｋ　ＯＮ　Ｔ　）を出力する。イニ
シャルタッチ検出回路３はキーオンがあったとき、その
キーの打鍵の強さを検出して出力する。また、アフター
タッチ検出回路４はオンされているキーの押圧強度を検
出して出力する。キーコード（ＫＣ）は合成器７に入力
され、キーオン信号（Ｋ　ＯＮ）は音源回路８およびエ
ンベロープジェネレータ９に入力され、キーオン時間信
号（ＫＯＮＴ）は効果パラメータ）Ｌ−回路５に入力さ
れている。効果パラメータ推論回路５．音源回路８．エ
ンベロープジェネレータ９にはイニシャルタッチ強度信
号、アフタータッチ強度信号も入力される。効果パラメ
ータ）ｌ−回路５は信号発生回路６を俯して合成器７お
よびエンベロープジェネレータ９に接続されている。効
果パラメータ推論回路５は人力された信号に基づいて効
果（ビブラート、ゆらぎ）制御■を推論し、信号発生回
路６に出力する。信号発生回路はこの効果制御量から変
位波形信号（Ｃ３１、Ｃ５２）を生成しそれぞれ合成器
７．エンベロープジェネレータ９に出力する。合成器７
は入力されたキーコード（Ｋ　Ｃ）を周波数信号（Ｆナ
ンバ二周波数を表すディジタル値）に変換するとともに
、この周波数信号を前記変位波形信号（Ｃ８）で変調す
る回路である。このようにして決定された楽音の周波数
信号が所定タイミングで累算されて音源回路８に入力さ
れる。音源回路８はこの累算値で所定の波形（音色）を
表すディジタル信号を発生し乗算回路１０に入力する。The status of these sensors is determined by the key-on detection circuit 2. Initial touch detection circuit 3 and aftertouch detection circuit 4
detected. The key-on detection circuit 2 constantly scans the keyboard 1 (photo sensor) to monitor the on/off status of each key, and when a key-on occurs, the key code (
It outputs a code representing pitch: KC), a key-on signal (KON), and a key-on time (KON T ). When a key is turned on, the initial touch detection circuit 3 detects and outputs the strength of the keystroke. Further, the aftertouch detection circuit 4 detects and outputs the pressing intensity of the turned-on key. The key code (KC) is input to the synthesizer 7, the key-on signal (KON) is input to the sound source circuit 8 and the envelope generator 9, and the key-on time signal (KONT) is input to the effect parameter (L-circuit 5). . Effect parameter inference circuit 5. Sound source circuit 8. An initial touch intensity signal and an aftertouch intensity signal are also input to the envelope generator 9. Effect parameters) The l-circuit 5 is connected to a synthesizer 7 and an envelope generator 9 over a signal generation circuit 6. The effect parameter inference circuit 5 infers the effect (vibrato, fluctuation) control (2) based on the manually input signal, and outputs it to the signal generation circuit 6. The signal generation circuit generates displacement waveform signals (C31, C52) from this effect control amount and sends them to the synthesizer 7. Output to envelope generator 9. Synthesizer 7
is a circuit that converts the input key code (KC) into a frequency signal (a digital value representing the F number two frequencies) and modulates this frequency signal with the displacement waveform signal (C8). The frequency signals of the musical tones thus determined are accumulated at predetermined timings and input to the tone generator circuit 8. The tone generator circuit 8 generates a digital signal representing a predetermined waveform (timbre) using this accumulated value and inputs it to the multiplication circuit 10 .

乗算回路ｌＯにはエンベロープジェネレータ９が接続さ
れており、エンベロープジェネレータ９で生成されたエ
ンベロープ信号により前記ディジタル信号が振幅変調さ
れる。エンベロープジェネレータ９はイニシャルタッチ
信号、アフタータッチ信号、キーオン時間等に基づいて
立ち上がり、減衰等のレベル波形を存する基本エンベロ
ープ信号を生成し、この基本エンベロープ信号に信号発
生回路６から入力されたレベル変位波形信号Ｃ８２を重
畳して乗算回路１０に出力するエンベロープ信号を生成
する。エンベロープを施されたディジタル楽音信号はＤ
／Ａ変換回路１１に入力される。Ｄ／Ａ変換回路１１で
はディジタルの楽音信号がサンプル／ボールドされてア
ナログの楽音信号に変換される。アナログ楽音信号はア
ンプ１２に入力される。An envelope generator 9 is connected to the multiplication circuit IO, and the digital signal is amplitude-modulated by the envelope signal generated by the envelope generator 9. The envelope generator 9 generates a basic envelope signal having a level waveform such as rise and decay based on the initial touch signal, aftertouch signal, key-on time, etc., and a level displacement waveform input from the signal generation circuit 6 to this basic envelope signal. An envelope signal is generated by superimposing the signal C82 and outputting it to the multiplication circuit 10. The enveloped digital musical tone signal is D
/A conversion circuit 11. In the D/A conversion circuit 11, the digital musical tone signal is sampled/bolded and converted into an analog musical tone signal. The analog musical tone signal is input to the amplifier 12.

第２図（Ａ）、（Ｂ）は効果パラメータ推論回路５の詳
細なブロック図である。同図（Ａ）はビブラートパラメ
ータ推論回路であり、同図（Ｂ）はゆらぎパラメータ推
論回路である。これらの回路はファジィ推論回路で構成
されている。これらの回路で行われるファジィ推論は、 「ｉ「“アフタータッチが大きい”Ｌ　ｔ＋　ｅ　ｎ“
ビブラートを大きくかける”ｊ・・・・・・（１）「ｉ
ｒ“キーオン時間が長い”　ｔ）ｉｅｎ″ビブラートを
小さくかける”」・・・・・・（２）「１ｆ“イニシャ
ルタッチが小さいａｎｃｌ　”キーオン直後＋ｓｏｒ″
キーオン時間が長くない″”ａｎｄアフタータ・ンチが
小さくない”ｔｈｅｎ“ビフ゛ラードを力・りない”」
・・・・・・（３） および、 「ｉｆ“キーナンバが大きいく音高が高い）”ｏｒ°イ
ニシャルタッチが大きい゛”　ｔｈｅｎ“ゆらぎを大き
くかける”」・・・・・・（４） 「ｉｆ“キーナンバが小さい（音高が低い）　’ａｎｄ
イニシャルタッチが大きくない°”Ｌｈｅｎ“ゆらぎを
小さくかけるＨ　Ｊ・・・・・・（５）である。これら
の推！ａ結果を総合してピッチ変動量を決定する。第３
図（Ａ）〜（Ｇ）にこのルールを構成する各命題のメン
バーシップ関数を示す。ここで、ＡＴ、　　Ｉ　Ｔｌ＋
　Ｋ　Ｏｆｔ　Ｋ　Ｏ□およびＫＮ、ＩＴ２はそれぞれ
「アフタータッチが大きい」　「イニシャルタッチが小
さい」　「キーオン直後」　「キーオン時間が長いコ　
「キーナンバが大きい」　「イニシャルタッチが大きい
」のファジィ集合（条件部）を表すメンバーシップ関数
である。また、ＶＬＶＳ、ＶＺおよびＹＬ、ＹＳはそれ
ぞれ「ビブラートを大きくかける」　［ビブラートを小
さ（かける」　「ビブラートをかけない」　「ゆらぎを
大きくかける」　［ゆらぎを小さくかける」の結論部に
対応するメンバーシップ関数である。FIGS. 2A and 2B are detailed block diagrams of the effect parameter inference circuit 5. 3A shows a vibrato parameter inference circuit, and FIG. 1B shows a fluctuation parameter inference circuit. These circuits are composed of fuzzy inference circuits. The fuzzy inference performed in these circuits is ``i''Lt + e n''
Add a large amount of vibrato”j・・・・・・(1) “i”
r “Long key-on time” t)ien “Apply small vibrato””・・・・・・(2) “1f “Small initial touch ancl” “Immediately after key-on +sor”
The key-on time is not long, and the after-tightness is not small.
・・・・・・(3) And, “if “the key number is large and the pitch is high” or ° the initial touch is large” then “apply a large amount of fluctuation””・・・・・・(4) “ if “the key number is small (the pitch is low)’ and
The initial touch is not large and the fluctuation is applied to a small degree HJ (5). These recommendations! a) Combine the results to determine the amount of pitch variation. Third
Figures (A) to (G) show the membership functions of each proposition making up this rule. Here, AT, I Tl+
K Of K O
This is a membership function that represents a fuzzy set (condition part) of "key number is large" and "initial touch is large". In addition, VLVS, VZ, YL, and YS are the memberships corresponding to the conclusion parts of ``Apply a large amount of vibrato,'' ``Apply a small amount of vibrato,'' ``Do not apply vibrato,'' ``Apply a large amount of fluctuation,'' and ``Apply a small amount of fluctuation.'' It is a function.

このようなメンバーシップ関数を用いて上記ファジィル
ールを実行することにより第４図（Ａ）〜（Ｄ）に示す
ようなピッチ制御をすることができる。同図（Ａ）はイ
ニシャルタッチ、アフタータッチの強度を示す。すなわ
ちあるキーナンバーのキーがイニシャルタッチが強くア
フタータッチは徐々に強くなるように演奏された。この
ようなキータッチをすることにより、ゆらぎは大きくか
かり　（同図（Ｂ））、ビブラートは徐々に大きくかか
ってゆく　（同図（Ｃ））。これらの効果を合成した制
御量の変化が同図（Ｄ）に示すグラフであられされる。By executing the above fuzzy rules using such membership functions, pitch control as shown in FIGS. 4(A) to 4(D) can be performed. (A) of the same figure shows the strength of initial touch and aftertouch. In other words, a key with a certain key number was played so that the initial touch was strong and the aftertouch gradually became stronger. By touching the keys in this way, the fluctuation becomes large ((B) in the same figure), and the vibrato gradually increases ((C) in the same figure). The change in the control amount, which is a combination of these effects, is shown in the graph shown in FIG.

ファジィルール５メンバーシツプ関数を様々に変更する
ことにより、上記の例以外にも任意のビブラート、ゆら
ぎ特性を得ることができる。By variously changing the fuzzy rule 5 membership function, arbitrary vibrato and fluctuation characteristics other than those described above can be obtained.

第２図（Ａ）を参照してビブラートパラメータ推論回路
の構成を説明する。メンバーシップ関数発生回路（Ｍ　
Ｆ　Ｃ：Ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐ　ＦｕｎｃＬｉｏｎ　Ｃ
ｅｒｃｕｉｔ）ｉｏｉ〜１０４は条件部のＡＴ、ＫＯ，
、ＫＯ□。The configuration of the vibrato parameter inference circuit will be explained with reference to FIG. 2(A). Membership function generation circuit (M
FC：Membership FuncLion C
ercuit)ioi~104 is the condition part AT, KO,
, KO□.

ＩＴ、のメンバーシップ関数を発生する回路であり、そ
れぞれアフタータッチ強度信号、キーオン時間信号およ
びイニシャルタッチ強度信号を受は付けて対応するメン
バーシップ値を求める。メンバーシップ関数発生回路１
１０〜１１２は結論部のＶＬ、ＶＳ、ＶＺのメンバーシ
ップ関数を発生する回路である。また、ミニマム回路１
１３〜１１５はそれぞれ（１）〜（３）のファジィルー
ルの結論を推論するための回路である。ミニマム回路１
１３はメンバーシップ関数発生回路１０１　（条件部）
およびｔｉｏ　（結論部）のメンバーシップ値およびメ
ンバーシップ関数を受は付けてファジィルール（１）の
結論を推論する。ミニマム回路１１４はメンバーシップ
関数発生回路１０２（条件部）および１１１　（結論部
）のメンバーシップ値およびメンバーシップ関数を受は
付けてファジィルール（２）の結論を推論する。また、
メンバーシップ関数発生回路１０１および１０２のメン
バーシップ値はマキシマム回路１０４に入力されて最大
値が求められる。この最大値が加算器１０６において“
１”から減算されたのちマキシマム回路１０９に入力さ
れる。またメンバーシップ関数発生回路ＩＯ３，１０４
のメンバーシップ値はミニマム回路１０８に入力されて
最小値が求められる。この最小値が前記マキシマム回路
１０９に入力される。マキシマム回路１０９の出力がフ
ァジィルール（３）の条件部出力となる。この条件部出
力およびメンバーシップ関数発生回路１１２が発生する
メンバーシップ関数がミニマム回路１１５に入力されフ
ァジィルール（３）の結論が推論される。ミニマム回路
１１３〜１１５で推論された３つの結論はマキシマム回
路１１．６で論理和されるとともに面積が求められる。IT is a circuit that generates a membership function of IT, and receives and receives an aftertouch intensity signal, a key-on time signal, and an initial touch intensity signal, respectively, and calculates a corresponding membership value. Membership function generation circuit 1
10 to 112 are circuits that generate membership functions of VL, VS, and VZ of the conclusion section. Also, minimum circuit 1
13 to 115 are circuits for inferring the conclusions of the fuzzy rules (1) to (3), respectively. Minimum circuit 1
13 is a membership function generation circuit 101 (condition part)
The conclusion of fuzzy rule (1) is inferred by accepting the membership values and membership functions of and tio (conclusion part). The minimum circuit 114 receives the membership values and membership functions of the membership function generation circuits 102 (condition part) and 111 (conclusion part) and infers the conclusion of fuzzy rule (2). Also,
The membership values of membership function generation circuits 101 and 102 are input to a maximum circuit 104 to determine the maximum value. This maximum value is determined by the adder 106 as “
After being subtracted from 1", it is input to the maximum circuit 109. Also, the membership function generation circuit IO3, 104
The membership value of is input to the minimum circuit 108 to find the minimum value. This minimum value is input to the maximum circuit 109. The output of the maximum circuit 109 becomes the condition part output of fuzzy rule (3). This condition part output and the membership function generated by the membership function generation circuit 112 are input to the minimum circuit 115, and the conclusion of the fuzzy rule (3) is inferred. The three conclusions deduced by the minimum circuits 113 to 115 are ORed by the maximum circuit 11.6 and the area is determined.

求められた論理和図形および面積は重心計算回路１１７
に入力され、重心が求められる。この重心がビブラート
パラメータとなる。The obtained logical sum figure and area are calculated by the centroid calculation circuit 117
is input, and the center of gravity is determined. This center of gravity becomes the vibrato parameter.

第２図（Ｂ）を参照してゆらぎパラメータ推論回路の構
成を説明する。メンバーシップ関数発生回路１２１，１
２２は条件部のＫＮ、ＴＴｚのメンバーシップ関数を発
生する回路であり、それぞれキーナンバ（キーコードよ
り求めることができる。）、イニシャルタッチ強度信号
を受は付けて対応するメンバーシップ値を求める。メン
バーシップ関数発生回路１２６．１２７は結論部のＹＬ
ＹＳのメンバーシップ関数を発生する回路である。また
、ミニマム回路１２８，１２９はそれぞれファジィルー
ル（４）、　（５）の結論を推論するための回路である
。メンバーシップ関数１２１，１２２のメンバーシップ
値はマキシマム回路１２３に入力されその最大値が求め
られる。この最大値がファジィルール（４）の条件部出
力となり、ミニマム回路１２８に人力される。ミニマム
回路１２８にはメンバーシップ関数発生回路１２６のメ
ンバーシップ関数も人力されファジィルール（４）の結
論を推論する。またマキシマム回路１２３の出力は加算
器１２５において１信号発生回路１２４が発生する“ｌ
”から減算される。この値はミニマム回路１２９に入力
される。ミニマム回路１２９にはメンバーシップ関数発
生回路１２７のメンバーシップ関数も入力されファジィ
ルール（５）の結論を推論する。ミニマム回路１２８，
１２９で推論された２個の結論はマキシマム回路１３０
で論理和されるとともに面積が求められる。求められた
論理和図形および面積は重心側算回路１３１に入力され
、重心が求められる。この重心がゆらぎパラメータとな
る。The configuration of the fluctuation parameter inference circuit will be explained with reference to FIG. 2(B). Membership function generation circuit 121,1
22 is a circuit that generates the membership functions of KN and TTz in the condition section, and receives the key number (which can be obtained from the key code) and the initial touch intensity signal, respectively, and obtains the corresponding membership value. Membership function generation circuits 126 and 127 are YL of the conclusion part
This is a circuit that generates the membership function of YS. Further, minimum circuits 128 and 129 are circuits for inferring the conclusions of fuzzy rules (4) and (5), respectively. The membership values of the membership functions 121 and 122 are input to a maximum circuit 123, and the maximum value thereof is determined. This maximum value becomes the condition part output of fuzzy rule (4) and is manually input to the minimum circuit 128. The minimum circuit 128 also inputs the membership function of the membership function generation circuit 126 and infers the conclusion of the fuzzy rule (4). Further, the output of the maximum circuit 123 is the “l” generated by the 1 signal generation circuit 124 in the adder 125.
This value is input to the minimum circuit 129.The membership function of the membership function generation circuit 127 is also input to the minimum circuit 129, and the conclusion of fuzzy rule (5) is inferred.The minimum circuit 128,
The two conclusions inferred in 129 are maximum circuit 130
are logically summed and the area is calculated. The obtained OR figure and area are input to the center of gravity calculation circuit 131, and the center of gravity is obtained. This center of gravity becomes the fluctuation parameter.

上記ビブラートパラメータおよびゆらぎパラメータが合
成されて効果パラメータ推論回路５の出力きなる。The vibrato parameter and fluctuation parameter are combined to form the output of the effect parameter inference circuit 5.

上記ミニマム回路、マキシマム回路２型心計算回路等は
ディスクリートな回路で構成することもでき、またマイ
クロコンピュータで構成することもできる。第５図（Ａ
）〜（Ｅ）に上記ミニマム回路、マキシマム回路７型心
計算回路をマイクロコンピュータで構成した場合のフロ
ーチャートを示す。The above-mentioned minimum circuit, maximum circuit, type 2 heart calculation circuit, etc. can be constructed with discrete circuits, or can be constructed with a microcomputer. Figure 5 (A
) to (E) show flowcharts when the minimum circuit, maximum circuit type 7 heart calculation circuit is configured with a microcomputer.

同図（ＡＬ　（Ｂ）はマキシマム回路１０５，１０９．
１２３およびミニマム回路１０８の動作を実行するため
のフローチャートである。同図（Ａ）において、まず２
個のスカラ量（ｓｃｌ＋＋５ｃｌｚ）を読み込んで比較
しくｒｉ　１　）　、ＳＣＩ、が大きい場合には５ｃｌ
ｌをメモリ５ｃｌｏに書き込み（ｎ２）、５ｃ１２が大
きい場合にはｓｃｌ、ｚをメモリ５ｃｌｏに書き込む（
ｎ３）、、同図（Ｂ）において、まず２個のスカラ里（
ｓｃＩ（、ＳＣ１ｇ）を読み込んで比較しくｎ　４）　
、ｓｃｌが小さい場合にはｓｃｌ＋をメモリｓｃＬに書
き込み（ｎ　５　）　、５Ｃ１ｚが小さい場合には５ｃ
ｌｚをメモリｓｃｌ。In the same figure (AL (B) is the maximum circuit 105, 109.
123 and a flowchart for executing operations of the minimum circuit 108. In the same figure (A), first 2
Read and compare the scalar quantities (scl++5clz).If ri1) and SCI are large, 5cl
Write l to memory 5clo (n2), and if 5c12 is large, write scl, z to memory 5clo (
n3),, In the same figure (B), first, two scalars (
Load scI (, SC1g) and compare n 4)
, if scl is small, write scl+ to memory scL (n 5 ), if 5C1z is small, write 5c
lz memory scl.

に書き込む（０６）。(06).

同図（Ｃ）はミニマム回路１１３〜１１５，１２８．１
２９の動作を実行するためのフローチャトである。まず
ｎ７でメンバーシップ関数の横軸の値を表すｉを０にセ
ントする。このｉの値がメンバーシップ関数の横軸の大
きさ（ｓｉｚｅ）以上になったときｎ　８の判断で動作
を終了する。ｎ９ではメンバーシップ関数の１における
値（ｍｅｍ（ｉ））を読み出し、この値が条件部のメン
バーシップ値ｓｃｌ以下であるか否かを判断する（ｎｌ
ｏ）。ｍｅｍ　（ｉ）がｓｃ１以下であればｍｅｍ（ｉ
）の値をバッファ　（ｂｕＩＬ）に書き込み（ｒｘ　１
２１　、ｍｅｍ（１）がｓｃｌを超えていれば５ｃｌＯ
値をバッファ（ｂｕＣ）に書き込む（（１１１）。この
バッファの値をｉに対応する結論メモリｍｅｌｌＩｏ（
ｉ）に書き込んだのち（ｎＬ３）、ｉに１を加算して（
ｎ１４）ｎ８に戻る。The same figure (C) shows the minimum circuits 113 to 115, 128.1.
29 is a flowchart for executing the operation of No. 29. First, at n7, i representing the value on the horizontal axis of the membership function is set to 0. When the value of i becomes equal to or larger than the size of the horizontal axis of the membership function, the operation is terminated at the judgment of n8. In n9, the value at 1 (mem(i)) of the membership function is read out, and it is determined whether this value is less than or equal to the membership value scl in the condition part (nl
o). If mem (i) is less than or equal to sc1, mem (i
) is written to the buffer (buIL) (rx 1
21, if mem(1) exceeds scl, 5clO
Write the value to the buffer (buC) ((111).The value of this buffer is written to the conclusion memory mellIo(
After writing to i) (nL3), add 1 to i and write (
n14) Return to n8.

同図（Ｄ）はマキシマム回路１１６の論理和および面積
計算動作を実行するためのフローチャートである。まず
ｎ１５で横軸値ｉおよび面積積算メモリａＣＣに０をセ
ットする。ｉの値がメンバーシップ関数の横軸の大きさ
（ｓｉｚｅ）を超えたとき１１１６の判断で動作を終了
する。ｎ１７ではｉにおけるファジィルール（１１，（
２）、　（３）の結論関数値（ｍｅｍｌ　（ｉ）　、　
ｍｅｍ２　（ｉ）　、　ｍｅｍ３　（ｉ））を読み出し
、このうち最大のものを１１１８で判断する。ｍｅｍｌ
（ｉ）が最大であればｍｅ４ｍｌ　（ｉ）をバッフｙ　
（ｂｕｒ）に書き込み（ｎ１９）、ｍｅｍ２（ｉ）が最
大であればｍｅｍ２（ｉ＞をバッフｙ　（ｂｕｒ）に書
き込み（口２０）、ｍｅｍ３（ｉ）が最大であればｆｆ
ｉｅｍ３（ｉ）をバッファ（ｂｕｒ）に書き込む（ｎ２
１）、ｎ２２でバッファの値をｍｅｍＯ（ｉ）に書き込
むとともに（ｎ２２）、面積積算メモリａｃＣにバッフ
ァの値を加算する（ｎ２３）。こののちｉに１を加算し
て（ｎ２４）ｎ１６に戻る。なお、マキシマム回路１３
０は入力される結論関数値が（４１，（５１の２個であ
るがｎ１７．ｎｉａの動作をこの２個の関数値に関して
行うようにすることにより同様に実行することができる
。FIG. 3D is a flowchart for executing the logical OR and area calculation operations of the maximum circuit 116. First, at n15, the horizontal axis value i and the area integration memory aCC are set to 0. When the value of i exceeds the size of the horizontal axis of the membership function, the operation is terminated at step 1116. In n17, fuzzy rule (11, (
2), (3) conclusion function value (meml (i),
mem2 (i) and mem3 (i)), and determines the largest one among them in step 1118. meml
If (i) is maximum, me4ml (i) is buffered
(bur) (n19), if mem2(i) is maximum, write mem2(i> to buffer y (bur) (mouth 20), if mem3(i) is maximum, ff
Write iem3(i) to buffer (bur) (n2
1) At n22, the buffer value is written to memO(i) (n22), and the buffer value is added to the area accumulation memory acC (n23). After this, 1 is added to i (n24) and the process returns to n16. In addition, the maximum circuit 13
0 can be similarly executed by performing the operation n17.nia on these two function values, although the input conclusion function values are (41 and (51).

同図（Ｅ）は重心計算回路１１７，１３１の重心計算動
作を実行するためのフローチャートである。まず同図（
Ｄ）で求められた面積（ａｃｃ）の半分の値を記憶エリ
ア（ｂａｌｒ）に記憶する（ｎ２５）。次に論理和され
た結論関数の横軸に対応するｊおよび面積積算エリアｈ
ａｃにＯをセントする（０２６）。バッフｙ　（ｂｕｒ
）にｍｅｍＯ（ｊ　）を読み出しくｎ２７）、この値を
面積積算エリアｂａｃに積算する（ｎ２８）−積算され
たｂａｃＯ値を（ｈａｌ、ｆ）と比較しくｎ　２９　）
　、（ｈａｃ）が（ｈａｌｆ）以上であればそのときの
ｊの値が重心点であるとして動作を終了し、（ｂａｃ）
が（ｈａｉｒ）に満たないときはｊに１を加算して（ｎ
３０）ｎ２７に戻る。FIG. 2E is a flowchart for executing the center of gravity calculation operation of the center of gravity calculation circuits 117 and 131. First, the same figure (
A half value of the area (acc) obtained in step D) is stored in the storage area (balr) (n25). Next, j and area integration area h corresponding to the horizontal axis of the logically summed conclusion function
Cent O to ac (026). bur
), and integrate this value into the area integration area bac (n28) - Compare the integrated bacO value with (hal, f) (n29)
, (hac) is greater than or equal to (half), the value of j at that time is considered to be the center of gravity, and the operation is terminated, and (bac)
If is less than (hair), add 1 to j and get (n
30) Return to n27.

以上の実施例ではビブラートおよびゆらぎの効果制御に
ついて説明したが、他の付加的効果（リバーブ、トレモ
ロ等）についても同様に適用することができる。リアル
タイムで演奏される電子楽器に限らず、演奏情報を予め
記憶で自動演奏する装置でも同様の制御が可能である。Although the above embodiments have described effect control of vibrato and fluctuation, other additional effects (reverb, tremolo, etc.) can be similarly applied. Similar control is possible not only for electronic musical instruments that are played in real time, but also for devices that store performance information in advance and perform automatically.

（ｇ）発明の効果 シ 以上ようにこの発明の電子楽器の楽音制御方法によれば
、効果パラメータ制御にファジィ推論を用・いたことに
より、簡略な回路構成で複数の演奏情報を複合的に考慮
した効果制御量の推論が可能になる。これにより、微妙
な効果制御が容易に高速度で実行でき、演奏に繊細なニ
ュアンスを付けることが可能になる。さらに、ファジィ
ルールやメンバーシップ関数を種々変更することにより
、容易に楽器の特性を変更することができ、楽器毎に付
加的効果の特徴付けをすることも容易になる(g) Effects of the invention As described above, according to the musical tone control method for an electronic musical instrument of the present invention, by using fuzzy inference for effect parameter control, multiple pieces of performance information can be taken into consideration in a complex manner with a simple circuit configuration. It becomes possible to infer the effect control amount. This allows delicate effect control to be performed easily and at high speed, making it possible to add delicate nuances to performances. Furthermore, by changing various fuzzy rules and membership functions, it is possible to easily change the characteristics of the instrument, and it is also easy to characterize additional effects for each instrument.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第１図はこの発明の実施例である楽音効果制御方法が用
いられる電子楽器のブロック図、第２図（Ａ）、（Ｂ）
は同電子楽器の効果パラメータ推論回路のブロック図、
第３図（Ａ）〜（Ｇ）は同効果パラメータ推論回路で用
いられるメンバーシップ関数を表す図、第４図（Ａ）〜
（Ｄ）は同電子楽器の１１操作に伴う周波数変位の例を
示す図、第５図（Ａ）〜（Ｅ）は同効果パラメータ推論
回路の各演算部をマイクロコンピュータで構成した場合
の動作を示すフローチャートである。 第６図は一般的なファジィ推論の手法を説明するだめの
図、第７図（Ａ）、　（Ｂ）は−船釣なビブラート効果
およびゆらぎ効果によるピンチ変位を示す図である。 鍵盤、２−キーオン検出回路、 イニシャルタッチ検出回路、 アフタータッチ検出回路、 効果パラメータ推論回路。FIG. 1 is a block diagram of an electronic musical instrument in which a musical tone effect control method according to an embodiment of the present invention is used, and FIG. 2 (A) and (B)
is a block diagram of the effect parameter inference circuit of the electronic musical instrument,
Figures 3 (A) to (G) are diagrams representing membership functions used in the same effect parameter inference circuit, and Figures 4 (A) to
(D) is a diagram showing an example of frequency displacement due to 11 operations of the same electronic musical instrument, and Figures 5 (A) to (E) show the operation when each calculation section of the same effect parameter inference circuit is configured with a microcomputer. FIG. FIG. 6 is a diagram illustrating a general fuzzy inference method, and FIGS. 7(A) and 7(B) are diagrams showing pinch displacement due to the vibrato effect and fluctuation effect. Keyboard, 2-key-on detection circuit, initial touch detection circuit, aftertouch detection circuit, effect parameter inference circuit.

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] （１）演奏情報に基づき、ファジィ推論によって楽音の
効果パラメータを制御することを特徴とする電子楽器の
楽音制御方法。(1) A musical tone control method for an electronic musical instrument characterized by controlling musical tone effect parameters by fuzzy inference based on performance information.