JPS63250696A - 自動作曲機 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の技術分野］ この発明は自動作曲機に関する。

［背　景ｌ 自動作曲機の良否に関し、考慮すべきｆｆｉ要な要素の
１つは１人間がこれまで親しんできたような楽曲、換言
すれば、純機械的ではなく音楽性に富む曲を生成する潜
在能力をその作曲機が“もちあわせているかどうかとい
うことである。

例えば、特願昭５６−１２５６０３号（特公昭６０−４
００２７号）には、一連の音高データ（例えば、１２音
階のデータ）から個々の音高データをランダムにサンプ
ルし、サンプルしたものが限られた条件を満足すれば、
それをメロディノートとして採択し、条件を満たさなけ
ればメロディノートとしては採択せず、再度、サンプル
し直して条件検査をくり返す方式の自動作曲機がｒ３Ｒ
示されている。したがって、この自動作曲機のメロディ
’ＪＥＪ＆プロセスは基本的にトライアンドエラ一方式
である。音高データをランダムにサンプルした段階では
完全に無秩序な音高の列ができあがる。この無秩序な音
高の列のままでは、全くメロディとしては成立し得ない
（天文学的な偶発性によってよいメロディができる可能
性はあるが）、そこで、この無秩序になんらかの秩序を
もたらすために１条件検査という一種のフィルタリング
（選別）を行っている。この場合、選別の程度が重要な
要素になる０選別がきつすぎれば、生成されるメロディ
はワンパターン化するであろうし、ゆるすぎれば１元の
無秩序性が支配的となるであろう。

上記の自動作曲機は、人間がなれ親しんできたメロディ
というよりは、作風のとらえどころかないメロディを作
曲するのに適しており、主として、聴音訓練や演奏練習
用の曲作成装置として有効である（なじみのない斬所な
曲は採譜や演奏が一般に困難になる）、この意味で￥１
頭にあげた能力はもちあわせていない。

未発＋ｊ＋はまさにこの能力を配慮したものである。

［発明の目的］ すなわち、本発明の目的は曲のコンセプトないしエツセ
ンスを＃Ｉ持しつつ、進行に合わせて多様に変化し得る
ような曲を作曲可濠な自動作曲機を提供することである
。

［発明の要点］ 本発明は上記の目的を達成するため、入力されたモチー
フ情報から、そのモチーフを特徴づけるパラメータ（モ
チーフ特徴パラメータ）を抽出し、このモチーフ特徴パ
ラメータとコード進行情報に基づいてメロディを生成す
ることを要点とする。

［発明の作用］ 本発明によれば、ユーザーの入力したモチーフ情報から
モチーフ特徴パラメータ抽出手段により、そのモチーフ
を特徴づけるパラメータが抽出される。そして、メロデ
ィ生成手段はこの抽出されたモチーフ特徴パラメータに
則してメロディを生成する。したがって、モチーフがも
つ１曲のエツセンスないし、コンセプトはメロディの全
体（曲全体）にわたって維持されることになる。さらに
、メロディ生成手段は、コード進行情報付与手段より与
えられるコード進行情報に則してメロディを生成する。

したがってコード進行の条件が守られるなかで、多様に
変化するメロディが生成されることになる。

［実施例］ 以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する
。

く全体構成〉 本実施例に係る自動作曲機の全体回路４１ｉ成を第１図
に示す０図中、■は入力装置、２はコード構成音メモリ
、３はコード進行メモリ、４はモチーフメモリ、５はパ
ラメータＣメモリ、６はＣＰＵ、７はワークメモリ、８
はパラメータＣメモリ、９は学習データメモリ、ｌＯは
メロディデータメモリ、１１はモニター、１２はＣＲＴ
、１３は五線譜プリンタ、１４は楽音形成回路、１５は
サウンドシステム、１６は外部記憶装置である。

上記モチーフメモリ４は、入力装置１より入力されるモ
チーフ（入力メロディ）の情報を格納するところである
。モチーフ情報は音高と汗長（合価）のデータの列で構
成される。自動作曲に際し、ＣＰＵ６はこのモチーフ情
報からそのモチーフを特徴づけるパラメータ（モチーフ
特徴パラメータ）を抽出することになる。

上記コード進行メモリ３には、コードネームの列で表現
されるコード進行情報が格納される。

コード進行情報は、入力装δ１より、ユーザーが逐次、
コードを指定して入力してもよく、あるいは、大ざっば
な指定（例えば楽曲の形式の指定）に応答して、ＣＰＵ
６がコード進行を自動生成するようにしてもよい、コー
ド進行の自動生成は、例えば、基本的なコードパターン
（多用されるコードパターン）の連結、あるいは許され
るコード相互の連結によって可能であり、連結の論理と
しては１例えばマルコフ連鎖のモデルが使用できる。た
だし、コード進行がユーザーにより直接的に指定される
か、マシンにより自動的に生成されるかは本発明にとっ
て重要なことではない。

コード構成音メモリ２には各種のコードの構成音（コー
ドメンバーの音高データ）が格納されており、本例の場
合、上記コード進行メモリ３の各アドレスの内容（コー
ドネーム）より、コード構成音メモリ２上の特定のコー
ド構成音データの格納エリアが指定されるようになって
いる。ＣＰＵ６は、自動作曲の際、コード変更のタイミ
ングごとに（例えば１小節ごとに）、コード進行メモリ
３のアドレスを進め、その内容であるコードネームから
コード構成音メモリ２上のアドレスを算出し、コードを
構成する各音高データを読み出す。

一方、パラメータＢメモリには１曲想を変化させるため
のパラメータＢが記憶されており、自動作曲の際、ＣＰ
Ｕ６は、このパラメータＢと、−上記モチーフ特徴パラ
メータと、楽曲進行区間変数（例えば小ｆｒＪ番号）と
に依存するパラメータＣを進行区間別に生成する。この
パラメータＣの生成に関しては後で詳述するが、生成す
るメロディを制御もしくは特徴づける性質をもっている
。生成されたパラメータＣはパラメータＣメモリに格納
される。

ワークメモリ７には、ＣＰＵ６が自動作曲するプロセス
において生成する中間データ（例えば、加工中のメロデ
ィデータ）などが記憶される。

メロディデータメモリｌＯには完成された曲を構成する
メロディデータが記憶される。

完成された曲は必要に応じて、モニター１１に出力する
ことができる０例えば、楽音形成回路１４、サウンドシ
ステム１５を通して試聴することができる。また、五線
譜プリンタ１３より、楽譜の写しを得ることができる。

モニター１１を通じて使用者は１部分的に曲を修正する
ことを望む場合がある０本実施例においては、このよう
な場合、ＣＲＴ１２と入力装置１を介して、ユーザーは
修正を要求することができ、インターラクティブな形式
で修正が実行される。修正されたデータは学習データメ
モリ９に知識として蓄績される。後の自動作曲に際し、
ＣＰＵ５はこの知識を利用して、メロディを生成する。

外部記憶装２！１６は、完成した曲のバックアップコピ
ーや、学習した知識、その他の写し、あるいは１代りと
なる自動作曲プログラムの資源として利用される。

く目動作曲機能〉 次に本実施例に係る自動作曲機の全体的な機能について
、第２図を参照して説明する。同図において１頭文字Ｉ
で始まる符号で参照されるブロックは情報もしくは情報
源を示している０例えば。

Ｉｆはモチーフ情報であり、第１図でいえば、モチーフ
メモリ４に記憶される情報である。Ｉ２はパラメータＢ
で２これは、第１図のパラメータＢメモリに入っている
情報である。また、工３はコード進行情報であり、これ
は第１図のコード進行メモリ３から与えられる情報であ
る。Ｉ４は生成されたメロディであり、これは第１図の
メロディデータメモリ１０に格納される。一方、頭文字
Ｆで始まる符号が指示するブロックは自動作曲の各機能
を示している０図に示すように、主な機能として、モチ
ーフ情報を評価するモチーフ評価機能Ｆｌ、その評価結
果からモチーフパラメータを抽出するモチーフパラメー
タ抽出機能Ｆ２．モチーフパラメータ抽出機能Ｆ２から
のモチーフ特徴パラメータとコード進行情報に基づいて
メロディを発生するメロディ発生機能Ｆ３がある。さら
に、生成されたメロディ■４を、使用者によるモニタリ
ングＤ１を通じて必要な部分を修正し、学習する修正学
習機能Ｆ４とその学習によるパラメータ変更機能Ｆ５を
含んでいる。

詳細に述べると、上記評価ｍｆ＃Ｆ１は本例では、モチ
ーフに含まれる非和声音を抽出する非相声音抽出ａ能と
なっており、各種の非和声音を抽出することができる。

ここでは、先増音抽出２１、鈴音抽出２２）ししゅう音
抽出２３．経過音抽出２４、装履音抽出２５及びその他
の非和声庁抽出２６により各種の非和声音が抽出される
。

なお、各抽出２１〜２６が抽出する非和声音として「先
取音」、「持合ノ、などが挙げられているが、ここの「
先取音」、「持合」の意味は、和声掌上の「先取音Ｊ、
「持合」と完全に同一である必要はない６別のいい方を
すれば、和声学における各非和声音の名称については音
楽学者毎に多少の相違が見受けられ、定義についても楽
曲のジャンルや時代の流れによって変化しており自然言
語はどではないにしてもあいまい性があり、コンピュー
タ上で要求される定義を満たし得ない、したがって、正
確にいえば先取前抽出２１は第１種の非和声音（先増音
とみてよいような非和声音）を抽出する機能をもち、鈴
音抽出２２は第２種の非和声音を抽出する機能をもち、
以下、同様に第３種、第４種・・・・・・ということで
ある、評価機１＠Ｆｌ内の最後の機能として、ＨＤｉ（
モチーフデータ）に各非和声音に対応する定数（非和声
音識別子）を代入する機能２７が示されているが、この
機能は、各非相声音抽出Ｊａｆ＋ｔ２１〜２６内に組み
込むことができる。

以上の評価機能Ｆ１は、モチーフ情報Ｉｆからそのモチ
ーフを特徴づけるパラメータを抽出する際の前処理的な
機能であり、その意味で、モチーフパラメータ抽出機１
＠Ｆ２の一部とみることもできる。

第２図に従うと、モチーフパラメータ抽出機能Ｆ２は、
モチーフ評価機能Ｆｌの評価結果（この場合、モチーフ
のどこがどの種類の非和声音になっているかを示す非和
声音識別情報付のモチーフデータ）から、モチーフを特
徴づけるパラメータを抽出する。本図では、モチーフパ
ラメータ抽出機能Ｆ２には、各非和声音の数を抽出する
機能３１、モチーフに含まれる和声音の総数と非和声音
の総数を抽出する機能３２．モチーフの和声音（分散和
音）の型のパラメータを抽出する機能３３、及びモチー
フのなめらかさのパラメータを抽出する機１七３４が含
まれている。

ここで、モチーフの評価機ｒｌＦ１とモチーフパラメー
タ抽出機能Ｆ２が実行する「抽出区間」の単位について
簡単に説明する。この抽出区間の単位は、モチーフ（入
力メロディ）の所定の区間である０例えば、モチーフ（
入力メロディ）がｌ小節を単位として変化するコード進
行に沿うフレーズをもつとみてよい場合（多くの場合、
これは成立する）には、１小節を抽出区間の単位とする
ことができる。このような場合、モチーフがＮ小節の長
さをもつとすれば、第１．第２・・・・・・ｆ５Ｎ小節
の各区間について、機能Ｆ１、Ｆ２により１Ｍｆ価、抽
出が行われる。説明の便宜上、以下の説明では、特にこ
とわらないかぎり、モチーフの長さは１小節とし、かつ
１曲の最初の小節とし、ａ能Ｆ２は、この第１小節のモ
チーフを４Ｉ徴づけるパラメータ（後述するパラメータ
ｐａｌ）を抽出するものとする。

一方、メロディ発生ａ能Ｆ３の方にも、メロディを発生
ＭＡＲするｒ区１１ｎ」（曲の「進行区間」）の概念が
存在する０例えば、コード進行情報ｒ３がｌ小節を単位
とするコードの列（例えば、ｌ小節はｃ、ｒ＋を小節は
Ｃ１１＋２小節はＦ、ｉ＋３小節はＧ）であるとすると
、上記の「進行区間」として「ｌ小節の長さ」が使用で
きる。

メロディ発生機能Ｆ３のうち、パラメータＣ演算機能Ｆ
３１は、この「進行区ｎｌｆ」を単位とするパラメータ
Ｃを生成するところである。パラメータＣは上記モチー
フパラメータ抽出ａｒｌＦ２より与えられるモチーフ特
徴パラメータに依存する性質と「進行区間」　（例えば
小節番号）に依存する性質を有している。ａ学的にいえ
ば、パラメータＣをＰＣ，モチーフ特徴パラメータをＦ
Ａ、曲の「進行区ｎｎＪの番号を１で表わすと、パラメ
ータＣはＰＣ＝ｆ　（ＦＡ、ｊ）で表わすことができる
、ＰＣ＝ｆ　（ＦＡ）の関係は、モチーフパラメータＦ
Ａによって特徴づけられるモチーフのエツセンスが１曲
の全体に反映されることを示唆している。また、ＰＣ＝
ｆ　（ｉ）の関係は、曲の進行区間ごとに、パラメータ
Ｃが決められる（ｍり当てられる）ことを示唆している
。パラメータ演算機能Ｆ３１が発生するパラメータＣは
、第２図に示すように、メロディ発生機能Ｆ３の残りの
要素、すなわち、分散和音発生機能Ｆ３２と非和声音付
加機能Ｆ３３に与えられ、メロディの発生を制御するパ
ラメータとして使用される。換言すれば、パラメータＣ
は生成するメロディを制御。

もしくは特徴づけるパラメータ（生成メロディ特徴パラ
メータ）である。

第２図においては、パラメータＣ演算機能Ｆ３１はパラ
メータＣの演算のために、上記モチーフ特徴パラメータ
、進行区間番号ｉ以外に、パラメータＢ（ＩＩＩｓＩ図
のパラメータＢメモリ５に入って９いる情報）も使用す
るようになっている。パラメータＢメモリ５は、パラメ
ータＣの形成との関係でいえば、「データ圧縮」として
機能するものである。すなわち、パラメータＣを形成す
る構成（生成メロディ特徴パラメータ発生手段）は、モ
チーフ特徴パラメータＦＡによって、パラメータＣのデ
ータベース（ｆ　（＋）　）のなかから、ＦＡに合った
ものを選択する構造も可能であるが、そうすると、ｉご
とに値を用意するために、非常に大きな記憶容量を必要
とする。要するに、本実施例の場合、パラメータＢメモ
リ５は生成メロディ特徴パラメータ発生手段の一要素で
ある。

分散和音発生機ｒ＠　Ｆ　３２は、完成されるメロディ
のうち、分散和音を発生するところである。

その構成要素の１つであるコード構成音の読み出し機能
４１は、コード進行情報■３に従って。

コード構成音メモリ２（第１図）から対応するコード（
和音）の各構成音を読み出すところである６次の要素で
あるコード構成音の転回機能４２は上記機能４１の読み
山したコード構成音を進行区間（例えば小節区間）ごと
に決められたパラメータＣ（コード転回のパラメータ等
）に従って、コード転回を実行するところである。この
機能４２は、主として各進行区間内の音域を制御する。

さらに、分散和音発生機能Ｆ３２には、ＭＥＤｉ（和声
音）を直前の音から決定する機能４３や１分散和音の型
（パターン）を修正する機能４４などが含まれる０分散
和音発生機能Ｆ３２が発生する分散和合は、コード進行
を守るものであり、さらに、進行区間ごとに、パラメー
タＣにより制御されたパターンをもっている。

非和声音付加機能Ｆ３３は、上記分散和音発生ａｒｌｌ
：Ｆ３２から与えられる分散和音の間に非和声音を配置
、付加するところである０図示の例では、持合付加機能
５１．経過音付加機能５２゜ししゅう音付加機能５３、
装飾音付加機能５４がある。ここでも１倚音」、「経過
音Ｊ、ｒＬＬゆう音」、「装飾音」の名前は、便宜上の
ものであり、正確にはメロディ発生における第１種、第
２種、第３種、第４種の非和声音と呼ぶことができる。

１つの重要な点は、各機能５１〜５４は、それぞれの機
能内において定義された非和声音付加のルールを、進行
区間ごとに与えられるパラメータＣに従って適用するこ
とである１例えば、パラメータＣが鈴音付加を禁止して
いる場合には。

持合付加ｌｊ＆１ｊＩｓは、結局のところ、持合は付加
しない、また、持合をつける数もパラメータＣによって
制御できる。つまり、各機能５１〜５４は、パラメータ
Ｃによって制御された非和声音付加を実行する。もっと
も、−義性を避け、ランダム的な要素を導入することは
自由であり、好ましい、ランダム（変動）導入機能は、
各非和音の付加機能５１〜５４内に組み込んでもよいし
、あるいはパラメータＣ演算機能Ｆ３１内に組み込んで
もよく、あるいは１両者間で適当なトレードオフ（ラン
ダム導入機能の分担）を行ってもよい。

第２図の非和声音付加のブロックＦ３３内には音長修正
５５の機能ブロックも描いである。音長修正機能５５は
、各進行区間（例えば１小節）の長さを決められた長さ
に２１１整するために、メロディの各音の音長（合価、
峙価）を修正するところである。

上記メロディ発生機部Ｆ３が進行区間ごとに生成したメ
ロディはメロディデータメモリ１０（第１図）に格納さ
れる。なお、モチーフは本例では曲の冒頭（第１小節目
）のメロディであり、メロディ発生機能Ｆ３が発生する
メロディはこのモチーフのメロディに続くメロディであ
る。したがって、後の処理の便宜上、メロディデータメ
モリ１０には、モチーフデータを先頭部とする形式で曲
のメロディデータが配列される。

第２図では１以上の自動作曲機能により自動作曲された
メロディを符号工４で示しである。この完成した曲に対
して、ユーザーはモニタリングＤ１により、試聴などを
行うことができる。モニタリングＤＩの結果、ユーザー
は生成された曲に満足（０、Ｋ）であれば、その曲のデ
ータは何らの修正も行われない、しかし、不満足な箇所
があれば、ユーザーは、その区間を入力装ｆｆ１ｌ（Ｐ
Ｉ４１図）により自動作曲機に指定することができる。

これに対し、自動作曲機はその区間な「学習」するとと
もに、その区間のどのパラメータをどのように変換した
いかなどの質問をＣＲＴ１２などを通してユーザーに問
い合わせる。この場合の質問の内容はユーザーにとって
理解しやすい形式であるのが望ましい（後述するように
、本実施例ではそのために主観／客観のパラメータ変換
機能をもっている）、自動作曲機からの問い合わせに対
し、ユーザーは希望するパラメータを指定し、自動作曲
機は、その指示内容を学習する。第２図の修正書学習機
能Ｆ４は以上の学習を行うところであり、学習した結果
（どの区間をどのパラメータに変更するかという内容）
は知識として学習データメモリ９（ｍ１図）に蓄積され
る。

後に入力されるモチーフに対し、自動作曲機は学習によ
るパラメータ変更機能Ｆ５を起動することにより、ユー
ザーの希望に沿うかたちでメロディを生成する。すなわ
ち、ユーザーの希望した区間では、パラメータＣ演算機
能Ｆ３１が演算する結果より、学習によるパラメータ変
更機能Ｆ５が提供するパラメータの方が優先されてメロ
ディが生成されることになる。結果として、生成される
メロディはユーザーの好みを反映したものになり、学習
の成果が発輝される。なお、この学習機能は、まったく
違った傾向の曲を作成する際には適用しない方がよい、
この目的のため１例えば、ユーザーからの曲風指定が入
力装置ｌ（第１図）から与えられた場合、その指定に係
る曲風に割り当てた学習ａｍ能の部分を作動することが
できる。

ごく皮相的にいうと、上記の部分的１分野別の学習機能
は、ワードプロセッサにおける熟語等の学習機能と共通
した側面をもっている。もちろん、実体は全く異なって
いる。

く予備事項〉 以下、実施例の詳細な動作説明に入るが、その前に予備
的な事項について説明する。

まず、以下の説明では、特記しない限り、音高に対する
データ（音高データ）の割り当ては第３図のｂに示すも
のを使用する。すなわち、半音上がるごとに値がプラス
１になる連続する＊　ａ　Ｖｉを音階の各音高に割り当
てたものである。なお休符は値ゼロで表現する。これ以
外に、いくつかの音高データの割り当てが可能であり、
その−例を第３図のａに示しである。

また、音長（合価）の最小単位は１６分音符とする。す
なわち、１６分音符の音長データはｌであり、その２倍
の８分音符の音長データは２である。

また、「抽出区間」や「進行区間」の単位は１小節とす
る。これに関連し、コード進行情報も１小節当りｌコー
ドとする。

さらに、モチーフ（入力メロディ）の長さも特記しない
限り、１小節とする。

また小節の長さも、小節番号によらず同じ長さであるこ
とを想定する。

説明の便宜上、各コードは、４つの音高から成るとする
。ここでは、コードとして独立の４声の和音、例えば（
ド、ミ、ン、シ）のＣメジャーセブンスのようなタイプ
と、そのうち２声がオクターブ差になる３和音（トテイ
アド）のタイプがある。したがって、（ド、ミ、ン）の
３和音は。

本例では（ド、ミ、ン、ド）としている、これに関連し
、コード構成音メモリ２の各コードエリアは４つあり、
各アドレスに、各構成音の音高に対応する値が入ってい
る６例えば、（ド、ミ、ン、ｉ′）の場合は、（ｌ、５
．８．１３）のデータになっている。

以上の前提は、説明の便宜のためにすぎず、単なる例示
的前提である。

第４図は、動作説明の為の入力データ例である。第４図
（１）に示す楽譜は、以下の動作説明で例として挙げる
モチーフである。第４図の残りは自明な記載なので、こ
こでは説明を省略する。

第５図には、形成されたメロディの例を示しである。上
方に示す楽譜のうち、第１小節目が入力されたメロディ
（モチーフ）であり、第２）第３、第４小節のところは
、自動作曲機により自動生成されたメロディを示してい
る。第２）第３、第４小節の下に示す、Ｆ、ｇ・Ｇ１・
Ｃ＠ａｊは・コード進行の第２小序、第３小節、第４小
節の各コードを示している（第４図（３）も参照のこと
）、第５図の下半分に示す楽譜は自動作曲機に修正学習
を行なわせた後、再度、同じモチーフに対して自動作曲
機が生成したメロディである。

図より、第２小節目が修正されていることがわかる。

第６図は以下のフローチャートで使用する主な変数のリ
ストを示す図である。自明な記載であるので、ここでは
説明を省略する。

以上で、予備的な７３（項の説明を終え、いまから詳細
な動作説明に入ることにする。

く非和声音抽出〉 第７図に、非和声音抽出のフローを示す０図中、ｉはモ
チーフデータの番号を示す変数である。７−２では、ｉ
番目の音（正確にはモチーフ小節内のｉ番目のノート）
に関して、同小所内の後ろにある音符の数を計算し、変
ａＡＦＴに設定する。同様に、小節内の前にある音符の
数を計算し、変＠ＢＥＦに設定している。７−３では、
着目しているｉ＃目の音をφｌｂとして、その＃後にあ
る隣り合う音の高さの差（音程）を出している０例えば
、ａｌには、着目しているｉ番目より２つ後にある音の
高さＭＤｉ＋２から１つ後にある音の高さＭＤｆ＋１を
引いた値（両音高の差）が設定される。ただし、７−４
〜７−９のプロセスで、休符（値はゼロ、第３図参照）
の前後で非和声音が抽出されないように１片方のＭＤ（
モチーフ音高）がゼロ（休符）の場合には対応する変数
ａに特別な値を入れている。７−４〜７−９は各非和声
音の抽出プロセスであり、処理の順序は図示通りである
必要はない、原理的にはどの順番で処理してもよい、こ
の７−４〜７−９で１′＃ｒ目の音（あるいはその前後
の音）が非和声音かどうか検査され、各抽出処理におけ
る抽出条件を満足すれば、対応する種類の非和声音とし
て識別される。理解の助けとして、第７図の右方に、各
抽出処理で抽出される非和声音の例を譜面中、矢印で示
しである。つまり、矢印の示す音符が対応する種類の非
和声音である。

７−１０でモチーフ小節内音符番号ｊをひとつ進め、そ
の値がモチーフ小節に含まれる音符の総数動を超えるま
で、７−２以下の処理を繰り返す、したがって、７−１
〜７−１１の処理をひと通り実行することにより、−小
節分のモチーフに含まれる各種の非和声音が抽出される
わけである。

７−４〜７−８の各抽出処理の詳細は、それぞれ、第８
図〜第１２図に示しである０例えば、第８図は先取音抽
出処理の詳細である。もし、着目している音（ここでは
ｉ番目の音）が小節内の最後の音であり（ＡＦＴ＝Ｏが
真）、かつその汗が次小節の最初の音と同じ高さである
（ａ２＝０が真）ならば、その音は第１種の非和声音（
先取音）である、これが、８−１〜８−３の意味すると
ころである。

すなわち、 （ｉ）もしＡＦＴがゼロであり、かつ （ｉｉ）もしＧ２がゼロであれば （ｉｉｉ）　ＭＤ　Ｉは第１Ｍの非和声音である。

この記述に従えば、ｆ記の（ｉ）と　（百）はルールの
前提部（ＩＦ部、ＬＨ５）であり、（ｉｉｉ）はルール
のアクション部（行動部、結論部。

ＲＨＳ）である。

別のいいかだをすれば、上記のルール（（ｉ）〜（ｉｉ
ｉ）　）は、本例における第１種の非和声音を定義した
ものである。

したがって、ルールを変更もしくは修正することにより
、第１種の非和声音の定義を更新することができる。

インプリメンテーションのレベルでいえば。

第８図のフロー（ルール（ｉ）〜（ｉｉｉ）　）は、手
続型のプログラミング言語で記述することもできるし、
あるいはルールベースシステムなどにおけるルールとし
ても記述できる。後者の場合、ルールの更新、改良が容
易となり好ましい、したがって１例えば、論理型プログ
ラミング言語でも表現できる。

ルールの見方からすれば、他の抽出処理７−５〜７−９
も同様である。すなわち、第９図の９−１〜９−７は第
２種の非和声音のルールもしくは定義であり３第１０図
の１０−１〜１０−１１は第３種の非和声音のルールで
あり、第１１図の１１−１−１１−１１は第４種の非和
声音のルールであり、第１２図の１２−１−１２−１６
は第５種の非和声音のルールである。

いずれにしろ、ＣＰＵ６　（第１図）は各図のフローに
従って処理を実行し、抽出条件が成立すれば、関係する
モチーフ音高データを非和声音として認めることになる
。

なお、第９図〜第１２図のフローチャートは自ＩＪな記
述であるので、個々の詳細な説明は省略する。その代り
に、理解を助けるために、第５図に示す１小節目のモチ
ーフ（ド、ミ、ファ、ソ、ド）に対して、どのような抽
出がなされるかについて簡単に説明してみる。

この例では、モチーフの音符の総数は５であり、最初の
音は「ドＪ　　（ＭＤＩ＝１）である、したがって、こ
の一番目の音のとき、第７図の７−２において、ＡＦＴ
（小節内の後ろにある音符数）は４であり、ＢＥＦ　（
小節内の前にある音符数）はゼロである。したがって、
先取音抽出処理（第８図）でＡＦＴがゼロでないので、
先取音とは認められない、鈴音処理（第９図）では、Ａ
ＦＴとＢＥＦの判断は通過するが次のａ２（９−４）で
は、ａ２＝ＭＤ２−ＭＤ　Ｉ　＝　ミード＝５−１＝４
であるため通過しない、シシゅう音処理（第１０図）で
は、ＡＦＴ、ＢＥＦによる判断は通過するがａ２が４で
あるために通過しない、第１１図の経過音、第１２図の
装飾音の処理でも同様である。結局、−１目の音「ド」
はいずれの非和声音にもならない。

ｉをインクリメントして、２番目の音「ミ」について同
様の抽出検査を行う、ここでも、「ミ」は非和声音では
ないと判断される。

ｉ＝３のとき、すなわち、３番目の音「ファノに対する
動作を追ってみよう、このとき、ＡＦＴ＝２）ＢＥＦ＝
２．ａｌ＝５　　（＝ドー７）、ａ２＝２（＝ソーファ
）、ａ３＝１　（＝ファーミ）、ａ４＝４（＝ミード）
である。

先取音処理では、ａ２はゼａでないためスキップ（不成
立）、鈴音ではａ３が１であるためスキップ、ししゅう
音ではａ２＝２であるが、ａ３＝１であるためにスキッ
プする。経過音処理では成立する。すなわち、ａ２＝２
）ａ３＝　１であるから、１１−１−１１−２→１１−
３から１１−４→１１−７に進み、ここでＡＦＴ＝２で
あるが、ａ１＝５であるため、１１−７から１１−８．
１１−８から１１−９に進み、ここでＢＥＦ＝２である
がａ４＝４であるため、１１−９から１１−１０．１１
−１０から１１−１１と進み、ＭＤｉ（ここでは３番目
の音高ＭＤ３であるファ）が非和声音であることが認め
られる。装飾音処理では不成立、結局、３番目の音「フ
ァ」は経過音と判断される。

４番目以降の音については説明を省略する（結果は不成
立）。

第９図から第１２図に示す各非和声音の抽出処理のアル
ゴリズムもしくはルールは例示にすぎない、当業者はこ
の発明の示すところから他の定義、ルールを容易に作成
することができる０例えば、所望であれば、前後にある
隣り合う音高の差の条件以外に、音長比、強拍／弱狛な
どの条件を付加することができる。１つの指標は、音楽
的知識を十分もちあわせていないユーザーからのモチー
フ（メロディ）入力に対し、妥当とされる非和声音抽出
ルールを与えることである。さまざまなモチーフに対し
ても、抽出成功率の高いルールが望ましい。

くモチーフパラメータ抽出〉 上述の非和声音抽出機能により、ユーザーの入力したモ
チーフに関して、その非和声音の評価が行われた後、モ
チーフパラメータ抽出機能により、そのモチーフを特徴
づけるパラメータが抽出される。以下、モチーフパラメ
ータ抽出について詳細に説明する。

第１３図はモチーフパラメータ抽出を含む処理のフロー
チャートである。図中、１３−１−１３−４に示す処理
がモチーフパラメータ抽出処理である。１３−６はパラ
メータＣを演算もしくは発生する処理であり、これにつ
いては別の項で詳述する。また１３−７は学習によるパ
ラメータ変更処理であり、これについても別の項で詳述
する。

モチーフパラメータ抽出処理１３−１−１３−４では、
モチーフメモリ４（第１図）にあるモチーフ音高データ
を、パラメータ抽出のために、ワークメモリ７上におい
て処理する０例えば、モチーフ音高データの変ｆｉＭＤ
ｉの代りに、各種非和声音の識別（１を有する変数ＨＤ
ｉ（または、レジスタ）が使用される。

第１４図は第１３図の処理１３−１の詳細であり、モチ
ーフのうち非和声音であるものに対してはそれぞれ固有
の定数を代入し、和声音に対しては音高データをそのま
まにしておくフローである。第１４図において、ｉはモ
チーフの小節におけるｉ番目の変数である。第１４図の
フロー１４−１−１４−１６はそれ自体で明白な記述で
あり、この記述をもって、明細書の説明に代える。

したがって、その詳細な説明は省略する。

代りに、第５図の１小節目に示すモチーフに対する処理
結果を述べることにする。く非和声音抽出〉のところで
述べたように、このモチーフ（ド、ミ、ファ、ン、ド、
数値表現では第３図のｂかられかるように、ＭＤ＝１．
ＭＤ２＝５゜ＭＤ３＝６、ＭＤ４＝＝８．ＭＤ５＝　１
３となる）に対しては３番目の音「ファ」だけ力（非和
声音。

特に経過音であり、他の音は非和声音ではないと判断さ
れている。したがって、第１４図の処理を実行した結果
は、ＨＤ１＝１．ＨＤ２＝５゜ＨＤ３＝−４０（経過汗
の識別値）、ＨＤ４＝１３となる。

なお、この第１４図の処理は、実際には、非和声音抽出
の段階で行うことができる。

後の理解の助けとして覚えておいて欲しいことは、ＨＤ
ｆが正ならその値が和声音の音高を示していること、Ｈ
ＤｉがゼロならｉＷ目のモチーフの音符は休符であるこ
と（第３図のｂ参照）、ＨＤｉが負ならその音は非和声
音であり、その値が非和声音の種類を表わしているとい
うことである。

ｉ１５図は第１３図の処理１３−２の詳細であり、モチ
ーフに含まれる各非和声音の数をモチーフパラメータと
して抽出するフローである１図中、ＰＡｊがモチーフを
特徴づけるパラメータ（パラメータＡと呼ぶこともある
）もしくはそのパラメータを格納するレジスタを示して
いる。

１５−１から１５−４まではこれらのパラメータＡの初
期化である０次の１５−５から１５−１２までの処理に
より、ＦＡＩには、モチーフ（１小節分）に含まれる先
取音の数が、ＰＡ２にはモチーフに含まれる持合の数が
、ＦＡ３にはモチーフに含まれるししゅう音の数が、Ｆ
Ａ４にはモチーフに含まれる経過音の数が、ＰＡ５には
モチーフに含まれる装飾音の数が、ＰＡ６にはその他の
非和声音の数が格納されることになる。

第１６図は第１３図の処理１３−３の詳細であリ、１小
節分のモチーフに含まれる非和声音の総数と、和声音の
総数を算出するフローである６図示の１６−１から１６
−８までの処理を実行することにより、ＰＡ７にはモチ
ーフに含まれる音符数が、ＰＡ８にはモチーフに含まれ
る和声音の総数が、ＰＡ９にはモチーフに含まれる非和
声音の総数が格納されることになる。

第１７図はＰｓ１３図の処理１３−４の詳細であり、モ
チーフ（入力メロディ）が示す分散和音の型（和声音の
時系列のパターン）のパラメータを抽出するフローであ
る。ここでの処理の目的は、モチーフの流れに沿って分
散しているそれぞれの和声音が、そのモチーフ全体の和
声音の集まりのなかで何番目の音高であるかを知ること
である。副次的目的は、何番目の音符が休符になってい
るかを知ることである０図中、０ＮＰＵで示す変数は本
自動作曲機で使用される音域（システム音域）を表わす
もので、入力されるモチーフの音域を包含するように決
められている。

図示の２０−１７−１〜１７−１６では、システム音域
の一番下の音高がら、順にその音（和声ｆ７）がモチー
フに含まれているかどうかを調べ、ある場合にのみ和声
音高番号の変数Ｍをインクリメントして、ＬＬｉの値と
している。また、ＨＤｉがゼロのとき、すなわち１番目
のモチーフデータが休符のときにはそのＬＬｆをゼロと
して、１番目のモチーフデータが休符であることを記憶
している。また、ＨＤｉが負のとき、すなわち非和声音
の音符に対してはスキップしている。

第１７図のフローの右上方にこのフローの処理結果の一
例を挙げている。この例では、モチーフの一番目の音（
ＨＤＩで示しである）は和声音で、図示のモチーフのな
かでは−＃Ｉ高い和声音になっている。２番目の音ＨＤ
２は非和声音である。３番目の音ＨＤ３は和声音（モチ
ーフの２番目に現われる和声音）だが、最初の和声音よ
り低い音高の和声音である。モチーフの４番目の音符Ｈ
Ｄ４も和声音（モチーフの３番目に現われる和声音）だ
が、さらに低い音高になっている。

モチーフの５＃目ＨＤ５は休符である。モチーフの６＃
目（この場合最後）の音符ＨＤ６は和声音であり、モチ
ーフのなかで４番目の音符と同じく、最低の音高になっ
ている。この図かられかるように、モチーフの和声音の
流れは、全体として下行のパターンをもっている。第１
７図のフローの結果はこのモチーフ例に対して次のよう
になる。まず、ＨＯ５に対してはそのＬＬｉとして休符
を示すゼロが割当てられる。ＨＯ２に対してはそのＬＬ
ｉとしてモチーフのなかで最低音の和声音であることを
示す１が割り当てられる。）ｉＤ６に対しても同様であ
る。ＨＯ２にはそのＬＬｉとしてモチーフのなかで下か
ら２番目の高さの和声音であることを示す２が割り当て
られる。ＨＯ２は非和声音であり、ＬＬｉは割り当てら
れない。

ＭＤＩはモチーフに含まれる和声音のなかで最高音であ
り、下から数えれば３番目の和声音高なので、そのＬＬ
ｉには３が割り当てられる。つまり、ＨＤＩ（１番目の
和声音）のＬＬＩは３、ＨＯ２（２番目に現われる和声
音）のＬＬ２は２．１（Ｄ４　（３番目に現われる和声
音）のＬＬ３は１．３番目の和声音に次いで休符がさて
ＬＬ４は０、その次の和声音ＨＤ８のＬＬ５はｌとなり
、モチーフの和声音の流れ、または型（ここでは休符も
含む）が特定されたことになる。すなわち、（ＬＬ）＝
　（ＬＬｌ、ＬＬ２）ＬＬ３、ＬＬ４、ＬＬ５）＝　（
３，２，１，０１１）が得られる。

この和声音（分散和音）の型のパラメータはＰＡの形式
では示していないが、これもモチーフを特徴づけるパラ
メータである。この型を後で詳述するメロディ生成にお
いて、なんらの変更も加えることなく使用すれば、非常
に反復性に富む統一性の高いメロディが生成されること
になる。

なお、第５図のモチーフ（ド、ミ、ファ、ン、ド）に対
しては、１番目に現われる和声音ドのＬＬ１＝１．２番
目に現われる和声音ミのＬＬ２＝２，３番目に現われる
和声音ソのＬＬ３＝３゜４ｆ＃目に現われる和声音νの
ＬＬ４＝４となる。

これは上行のパターンである。

：ｊＳ１８図は第１３図における処理１３−５の詳細で
あり、モチーフのなめらかさの度合（跳躍の度合）を求
めている０図示の例１８−１〜１８−７では、モチーフ
における隣り合う和声音のＬＬの差を調べることにより
、なめらかさの値を求め、ＰＡＩＯに設定している。特
にこの例では、隣り合う和声音のＬＬの差のうち最大値
をＰＡｌｏの値としている。

上述した第１４図から第１８図に示すアルゴリズムは単
なる例示にすぎない、当業者には、本発明の開示すると
ころに従い、他のアルゴリズムを容易につくることがで
きる。要するに機能的に同等もしくは類似のものが使用
でき、ＣＰＵ６等により、所要の機能が実現されるもの
であればよい。

さらに、上述した以外のモチーフ特徴パラメータ（例え
ばリズム関係のパラメータ）を抽出するようにしてもよ
い０以上で、モチーフ特徴パラメータの説明を終える。

７ｏｊ−仁灸ユ メロディ発生機能Ｆ３（第２図）は、−上述したような
モチーフ４．シ徴パラメータと、コード進行情報とに基
づいてメロディを自動生成する機能である。

本実施例においては、メロディ発生ａ山は大きく分けて
、生成するメロディを制御、または特徴づけるパラメー
タＣを演算する機能と、与えられたパラメータＣに従っ
て、具体的にメロディを発生する機能とから成っている
。後者の機能はコード進行情報を参照して進行中のコー
ドについての分散和音を発生する機能と１分散する和声
音の前後あるいは間に非和声音を付ける機能から成る。

くパラメータＣの発生〉 パラメータＣの発生機能はメロディ発生機能Ｆ３の一部
を成すものであるが、その詳細な説明に入る前に、いっ
たん、実施例を離れ楽曲の基本的な性質についてＯＩ単
にレビューしてみよう。

一般に、楽曲には、統一性と多様性があるとされる０例
えば、反復性の強いメロディはよく統一されたメロディ
である０例えば、メロディの音域が時間の流れに従って
変化するときなど、多様性が発現する０時間性とかかわ
って、統一性、多様性が存在する。もちろん、楽曲によ
り、統一性と多様性の度合はさまざまである。ある楽曲
では統一性が強調され、ある楽曲では時間とともにメロ
ディが流転し続けること番ある。しかし、完全にランダ
ムな合価と音高の列はいまだ、そしておそらく今後も、
音楽的な意味における楽曲と評価されることはありそう
にない、ある面からすれば２訃楽は喜怒哀楽の表現であ
り、完全に無秩序でなんらの規則性も存在しない音の列
は無意味である。

この発明では、コード進行に沿うメロディを発生してお
り、これにより１つの秩序性を導入している。

さらに、この発明では、ユーザーから入力されたモチー
フからそのモチーフを特徴づけるパラメータを抽出し、
そのパラメータに基づいてメロディを発生している。こ
れにより、生成される楽曲にモチーフが反映され、エツ
センスが保たれる。

楽曲における統一性、多様性は上述したように時間と深
く係っており１例えば前に流れたフレーズがそのままの
かたちであるいは変更されつつもなんらかの意味で類似
性をもって再び流れ出す、といったことはよく経験する
ところである。したがって、比較的長い音楽的時間（例
えば１曲の長さ）にわたり、まったく変化しない規則に
よってメロディの生成を制御することは、一般に不利で
あり、よい結果をもたらさないといえる０本自動作曲機
はこの点についても配慮されている。すなわち、木目励
作曲機にあっては１作曲する曲を適当な長さの「区間」
に分け、区間別にメロディを制御するためのパラメータ
ｃｔ−割り当て、それぞれの区間に割り当てられたパラ
メータＣにより、それぞれの区間のメロディを発生して
いる。特に、本実施例では、この区間の長さとして、１
小節を選んでいる。

区間番号を１　とすればパラメータＣ（ＰＣ）は、区間
番号の関数である。いいかえれば、パラメータＣは区＋
１ＪＪ番号に依存する値をもつ（パラメータＣの第１の
性質、実をいうと、コード進行情報にも同様の性質があ
る）。

さらにモチーフを特徴づけるパラメータにもパラメータ
Ｃは依存する（パラメータＣのｔｊＳ２の性質）、この
場合、モチーフ４′８徴パラメータは区間番号に関係な
く、すなわち生成する曲の全体にわたり、パラメータＣ
内に組み込むことができる。

さて、：５１９図には、パラメータのマツプ例が示され
ている。くモチーフパラメータＡ〉の欄に示すのは、上
述した第１５図から第１８図に関するモチーフパラメー
タ抽出処理により得られるモチーフ特徴パラメータの例
である（ただし、和音型のパラメータＬ　Ｌ　Ｉ　はこ
の欄に示していない）、＜メロディ生成パラメータＣ〉
の欄にはパラメータＣの例が示されている。パラメータ
Ａ群とパラメータＣ＃を結ぶ矢印付点線は、一方のパラ
メータＡが矢印の指すパラメータＣに反映されるごとを
意味している。なお、矢印付点線による結合関係は例示
である。パラメータＣのなかには、パラメータＡに依存
しないものも存在する。

この理由の１つは、本実施例ではモチーフはｌ　／Ｊ％
節程度の短い長さにしており、必要以上に多くのパラメ
ータもしくは信頼性の低いパラメータを抽出していない
ことによる。

第１９図には、くパラメータＢ〉も示されており、ここ
では、振幅パラメータＰＢａ、周期パラメータＰＢｆ、
ＤＣパラメータＰＢｄが挙げられている。このようなパ
ラメータＢは、パラメータＣを発生する手段を演算型（
本実施例は演算型である）で構成するときに情報源とし
て利用できる。

この場合、パラメータＣは、区間番号（例えば小節ｓ号
）ｉ以外に、ＰＢａ、ＰＢｆ、ＰＢｄ。

ＦＡ（パラメータＡ）のうち少なくとも１つを変数とし
て、「演算可滝」な関数として定義される。

すなわち、パラメータＣをＰＣで表わすと、ＰＣは。

ＰＣ＝ｆ　　（ｉ、　　ＦＡ、　　ＰＢａ、　　ＰＢｆ
　、ＰＢ　ｄ） の形式で表現される。ただし、具体的には、あるＰＣは
ＰＣ＝ｆ　（ｉ、ＦＡ）、あるＰＣはＰＣ＝ｆ　（ｉ、
ＰＢｄ）などのようになり、あるパラメータには依存し
ないことになる。

第２０図にはパラメータＣの特性例が示されている。横
軸は楽曲の進行方向（小節番号とみてもよい）である、
（ａ）はサイン型ｌである。このタイプのパラメータＣ
はｃｏｓｉｎｅあるいは５ｉｎｅを含む演算で発生する
ことができる０例えば、 ＰＣ＝ｃｏｓ　（ｉＸ２π／ＰＢｆ）ＸＰＥａ（ｉは小
節番号）の形式で与えられる。

第２０図の（ｂ）もサイン型２であるが、非負のＰＣ＝
である。このタイプは１例えば、ＰＣ＝ｌｃｏｓ　　（
ｉＸ２π／ＰＢｆ）ＸＢａｌ の形式で与えられる。同じことだが。

Ｆ＝ｃｏｓ　　（ｉＸ２π／ＰＢｆ）ＸＰＢａを演算し
、Ｆ２ＯならＰＣ＝Ｆ、Ｆ＜０ならばＰＣ＝−Ｆとする
演算規則でもよい。

第２０図の（Ｃ）は周期ピーク型のパラメータの例であ
る。このタイプは、例えば、 Ｆ＝ｉ　　ＭＯＤ　　ＰＢｆ（ｉをＰＢｆで割った余り
） を演算し、Ｆがゼロ（周期ＰＢｆで割り切れる場合）な
らばＰＣ＝定数、ＦがゼロでなければＰＣは別の定数値
（例えばＦＡ）にすることで得られる。

第２０図の（ｄ）はＤＣ型である。このタイプの演算は
説明を要しない。

第２０図の（ｅ）は区分型の例である。ここでは１周期
ピーク型に、ある区間（例えばサビの区間）だけ、別の
演算を使用している。このタイプは例えば、上記の周期
ピーク型の演算例に加え、Ｎ１＜ｉ＜Ｎ２が成立するな
らば、ｉの区間用の関数を演算し、その結果をＰＣとす
ることで得られる。なお、Ｎｌ　＜ｉ＜Ｎ２以外の区間
は、周期ピーク型に限られないことはもちろんである。

第２０図の（ｆ）は周期ランプ型の例である。

このタイプは例えば、Ｆ＝ＫＩ　（Ｋは定数）を演算し
。

（Ｎ＋　１）ｘＰＢ　ｆ＞Ｆ＞ＮｘＰＢ　ｆ満足する整
数Ｎを求め（Ｎ　＝　Ｉ　Ｎ　Ｔ　（Ｆ／ＰｅＦ））、
Ｆ　−Ｎ　Ｘ　Ｐ　Ｂ　ｆ　＝　Ｋ　ＩＮ　Ｘ　Ｐ　Ｂ
　ｆを演算し、その結果をパラメータＣの値とすること
で得られる。上記（ａ）から（ｆ）の特性は、演算によ
り生成の容易なパラメータＣの一例にすぎない、またパ
ラメータＣを構成する成分、要素であってもよい、すな
わち、（ａ）から（ｆ）に例示する各型を適当に組み合
わせたものをノくラメータＣの値とすることができる０
例えば１周期の異なるサイン型同士の組み合わせ、サイ
ン型とＤＣ型の組み合わせ、サイン型と周期ピーク型の
組み合わせなど、数え挙げればきりかない、ちなみに、
第２２図にはＰＣ２（生成メロディの和声音数のパラメ
ータ）とＰＣＢ　（生成メロディのなめらかのパラメー
タ）に関する演算例を、また第２２Ｂ図には成分パラメ
ータ（ＰＨｆ　２）ＰＢａ２）ＰＢｄ２）ＰＡ８）の種
々の値に対し、ＰＣ２が小節番号ｉにより変化する様子
を示している。

演算型の利点の１つは記憶容量の節約である。

演算型は本実施例で採用している方式であり、本実施例
では、第１図のＣＰＵ６が、モチーフ特徴パラメータと
、パラメータ演算機能５からのパラメータＢを使用して
、各パラメータＣを小ＷＪｔｎ位で発生する。これが、
第１３図の処理１３−６の内容である。

これに対し、第２０図の（ｇ）に示すパラメータＣの特
性例は、演算型には不向きであり、例えば、モチーフ特
徴パラメータにより、パラメータＣ（＋）（曲の各小節
を制御するパラメータの列）を格納しているパラメータ
Ｃのデータベースから適当なパラメータＣ（ｉ）を「選
択」することにより実現される。

いずれにしても、パラメータＣは第１の性質をもってお
り、このことは第２０図の例からも明白である。すなわ
ち、パラメータＣは、楽曲の進行区間（フローを実行す
る実施例では小節）ごとに割り当てられた値をもつもの
である。

さらに、パラメータＣはモチーフ特徴パラメータを反映
する第２の性質をもっている０例えば、第２０図の（ｄ
）に示すＤＣ型をパラメータＣの値またはそのＤＣ成分
として用いることにより、モチーフの特徴が小節に依存
しない形式でパラメータＣに組み込まれることになる。

上述した第２０図の（ａ）から（ｆ）に例示する演算型
では、パラメータＣはいずれも、すっきりとした規則性
をもっている。このような規則性は好ましいことが少な
くない、別の面よりすれば、上述したパラメータＣの発
生例では、成分パラメータ（小節番号Ｉ、パラメータＡ
、パラメータＢなど）と演算式が決まれば、その演算結
果である対応するパラメータＣの値も一義的に決定され
る。

しかしながら、よりゆるやかな規則性が望ましい場合も
多く、また、ユーザーからすれば、入力したモチーフか
ら常にまったく同じメロディが生成されるよりは、メロ
ディの生成を指示するたびに大なり小なり変化したメロ
ディが生成されることの方を望む、とも考えられる０本
実施例はこのような点をも配慮しである。すなわち、ラ
ンダム化のａ濠である。このランダム化機能は第２図に
は明記していないが、図示のパラメータ演ｒｔ機能Ｆ３
１．あるいは具体的にメロディを生成する方の分散和音
発生機［Ｆ３２）非和声音発生機能Ｆ３３の内部に組み
込むことができる。あるいは、ランダム機能をこれらの
機能Ｆ３１．Ｆ３２）Ｆ３３の間で適当に分担してもよ
い。

説明の便宜上、第２１図ではパラメータ演算機能Ｆ３１
が、内部で発生したパラメータＣに対し２　ランダム化
を導入するものとする。この場合、ランダム導入前のパ
ラメータＣは中間パラメータであり、ランダム導入後の
パラメータが最終的なパラメータＣ１すなわち直接的に
メロディの発生を制御するパラメータとなる。

ｍ２１図の（ａ）はランダム導入前のパラメータＣの特
性例であり、第２０図でいえば同図（Ｃ）の周期ピーク
型に屈するものである。他の特性例を第２１図に示して
いないのは単に紙面の節約など便宜上の理由だけである
。第２１図の（ｂ）にランダム特性例１が示されている
。この特性例の意味するところは、第１に、楽曲の進行
方向に依存しないランダム導入であり、第２にランダム
の幅（変動幅）が中間ＰＣ値に依存しない、ｔ５３にラ
ンダムの値が元の中間ＰＣ値に組み合わされる（例えば
加算される）、ということである。

例えば、ＲＮＤ　（Ｎ）という疑似ランダム関数が、−
Ｎ、−Ｎ＋１、・・・・・・０、＋１．・・・・・・十
Ｎという（２Ｎ＋１）個の整数値を等しい確率で発生す
るとしてみる（このような疑似乱数の発生はよく知られ
ているところである）、この乱数演算の結果であるＲＮ
Ｄ　（Ｎ）を、中間パラメータＣの値（ＰＣと表わすこ
とにする）に加算する。

ＰＣ＋ｌ’ｌＮＤ　（Ｎ） この結果を最終的なパラメータＣの値（γで表わすこと
にする）とする、すなわち、 γ＝ＰＣ＋ＲＮＤ　（Ｎ） このランダム導入後のパラメータγは元のＰＣの値を中
心として１前後に土Ｎの幅で離散的に振らされた値をと
る。

このようなランダム化による導入後のパラメータ特性例
を第２１図の（ｃ）に例示する。

第２１図にはもう１つのランダム特性例が示されている
（同図（ｄ））、この特性例（ｄ）が上記特性例（ｂ）
と異なっている点は、ランダムの輻（変動幅）が中間Ｐ
Ｃ値に依存していることである０図示の例では、中間Ｐ
Ｃ値が大きくなるほど変動幅が大きくなるように選ばれ
ている。これは１例えばＲＮＤ　（Ｎ）の値に、ＰＣの
増加関数Ｕ　（ＰＣ）を乗じ、その結果にＰＣの値を加
えることで実現できる０例えば γ＝ＰＣ＋ＲＮＤ　（Ｎ）ＸＵ　（ＰＣ）である。

ｍ２１図の（ａ）に示すＰＣにこのようなランダム化を
施した結果を同図（ｅ）に例示する。

（ｅ）と（Ｃ）との比較かられかるように。

（ｅ）の場合、導入前のＰＣがゼロのところは変動が生
じていない６例えば、この種のパラメータは、メロディ
発生機能におけるある決定要素として使用することがで
きる０例えば、その値がゼロのとき、ある種の非和声音
の付加を禁止するパラメータとして利用できる。あるい
は付加位置を制御するパラメータとして利用できる。第
２１図（ｄ）の１つの拡張は、参照するＰＣの値により
乱数の各値の出現頻度が一様でなくなるようにすること
である。このような歪んだ確率分布をもつ乱数の値をメ
ロディ制御のパラメータとして使用してもよい。

第２１図の（ｂ）と（ｄ）に共通している事項は、いづ
れのランダム導入機能も、元のＰＣ値を中心もしくは基
準として変動幅を導入している点である。より一般化す
れば１元のＰＣ値によりランダム導入後の値が制御され
ることである。もう１つは、楽曲の進行方向に対して変
動幅は変化しないことである。これは、多くの場合に好
ましい結果をもたらす、しかしながら、所望であれば。

小節番号に依存して変動幅を変えるランダム化を選んで
もよい。

パラメータＣの種類にも依存するが、一般に、ランダム
化は大きいほど、それに起因して生成されるメロディに
もより大きな変化が生成の都度、与えられる。ただし１
元のＰＣ値を基準とするランダム導入機能の場合には、
変動幅にも依存するが、生成メロディの細かな調整とし
て使用させることができる。

上では挙げなかったランダム導入機能のもう１つの利点
は、第２０図（ｇ）に例示するような非演Ｘ型のパラメ
ータＣの特性を確率的に得ることができることである。

くメロディの具体的発生〉 以下、本実施例におけるメロディの具体的発生について
詳細に説明する。

第２３図はメロディの生成の全体フローである。その要
部はステップ２３−９のメロディ発生にあり、ここで小
節単位で順次、メロディが作成される。フローの残りの
部分は、メモリ間の転送等のための処理である。

すなわち、２３−１から２３−５までの処理は、モチー
フメモリ４（第１図）にあるモチーフデータをメロディ
データメモリ１０に転送する処理である。２３−５に示
す陽はモチーフに含まれる音符数である。

２３−６や２３−１４に示すＭＮｏは連続的にメロディ
を作成するときの既に作られているメロディの音符の総
数である。メロディは小節単位で行うので、モチーフの
小節数を計算している（例えばモチーフデータの音長デ
ータから計算できる）（２３−７）、なお、ここではモ
チーフが２小節以上でもよいことを示しである。２小節
以上のモチーフに対する取り扱いは後述するとし、一応
、最初の想定通り、１小節としておく、計算されたモチ
ーフ小節数の値に１を加算しく２３−８）、１小節のメ
ロディが発生したら（２３−９）、そのデータをメロデ
ィデータメモリ１０〈占き込む（２３−１０〜２３−１
３）、２３−１３の陽はもちろん２３−９の処理で発生
した１小節分のメロディの音符数である。２３−１５に
示すＣＮｏはコード進行で使用するコードの総数であり
、本例ではコード／小節であるので、小節番号がコード
総数に達したところでメロディの生成は完了する。

さて、要部であるメσディ発生処理２３−９は１分散和
音の発生の処理と、非和声音の付加に関する処理と、音
長修正に関する処理を含んでいる。以下１分散和音の発
生、非和声音の付加、音長修正の順で説明する。

九飲見立五Ａ進 第２４図は分散和音発生処理の２０−の例である。最初
の処理はコード構成音の読み出しく２４−１）であり、
その、ｇ細を第２５図に示す。

第２５図のコード構成音の読み出しフローにおいて、２
５−１から２５−４までの処理は、コード進行メモリ３
（第２６図参！＠）からコードナンバーデータ（コード
ネーム）を順次、読み出しているところである。２５−
２は１の値で示されるコード進行メモリ３のアドレスの
内容、すなわち１番目のコードネームをレジスタＣＮ　
ｉ　に設定することを表わす、２５−３のＥＯＦは最後
のコードネームの次アドレスに格納されている終了コー
ド（ｃ　ｏ　ｄ　ｅ）であり、終了コードを読んだとこ
ろでコードネームの読み出しは完了する。

第５図の例では、コード進行は、１小節目より、’　Ｃ
ｍａＪ　、　　Ｆｓａｊ　ｔ　Ｇｒ　と進み、次のｃ、
、Ｊで終りである。第２６図のコード進行メモリ３はこ
の例に合わせである。したがって、ＣＮ１＝１゜ＣＮ２
＝７、ＣＮ５＝８．ＣＮ４＝１となる。

第２５図の２５−５から２５−１２までの処理は、読み
出した各コードネームからコード構成音ゝ。

メモリ２（第２６図、第４図の（２）参ｌ＠）を参照し
、各コードネームのコード構成音の音高データを読み山
しているところである０本例では各コードは４つの構成
音から成ることを想定してあり、コード構成音メモリ２
上の４つの連続アドレスに各音高データが低い順に入っ
ている。２５−７のＪ＝　（ＣＮｔ−１）Ｘ４＋１は各
コードの読み出し開始アドレスの計算であり、２５−８
から２５−１０は、その開始アドレスから４つ分の音高
データを読み出し、レジスタＫＤ、ｊに設定していると
ころである。

コード進行が第５図に示すＣ５ａ４　、　Ｆｓａｊ、Ｃ
７，Ｃ・１」をとる場合、このコード構成音の読み出し
処理により、第１小節目のＣ，、ｊ　に対するＫ　Ｄ　
ｒ＋、　Ｋ　Ｄ　ＩＬ　Ｍ　Ｄ　１３、ＫＤ目はＫＤ目
＝１（ドである）、ＫＤＩ２＝５　（ミ）、ＫＤ＋３＝
８（ン）、ＫＤ口＝１３（オクターブ上のド）となり、
第２小節目のＦｌｊでは、　　（ＫＤ２１．　ＫＤ２２
）ＫＤ２３ＫＤ２４）＝　（１，６，１０，１３）＝＝
（ド、ファ、う、ド）、ｔＪＳ３小節目のＧノでは、　
　　（ＫＤ３１．　　ＫＤ３１１、　ＫＤ３３．　　Ｋ
Ｄ３４）　　＝（３，６，８，１２）＝（し、ファ、ン
、シ）となり、第４小節目は第１小箇目と同じで、（Ｋ
Ｄｉｌ、　ＫＤ４２）ＫＤｓｓ、ＫＤ４４）＝　（１，
５，８，１３）となる、なお、本例のコード構成音メモ
リ２のデータ４Ｒ造は、Ｃ調を基準とする構造になって
いる（調性配慮）。

以下の説明では、ＫＤｉ、、Ｋ　Ｄ　ｕ、　Ｋ　Ｄ　＋
３、ＫＤＩ４の代りに、単にＫＤＩ　、ＫＤｉ　、ＫＤ
ｓ　。

ＫＤａ　ということにする、ＫＤｌは和声音の一番低い
音、ＫＤｉは次に低い和声音、ＫＤａは次に低い和声音
、ＫＤＩは一番高い和声音のレジスタとして用いられる
。いまの段階では、ＫＤＩ　。

ＫＤｉ、ＫＤａ　、ＫＤＩ　には、（＋Ｗ目の小節にお
ける）コード構成音の音高が基本形の形式で、つまり、
コード構成音メモリ２の通りに入っているわけである。

第２４図の２４−２はコード構成音の転回であり、その
詳細なフローの例を第２７図に示す。

コード構成音の転回機能は生成するメロディの音域を時
間の経過に従って（本例では手簡単位で）変更、調整を
することであり、これにより。

曲の盛り上りをコントロールできる。

第２７図のフローでは１例えば、ドミソドなン・・・・
・・となり、レファソシなら、１回の転回でにしている
。ドミソド（Ｃａａ」）のように両端がオクターブ関係
になるコードと、レファンシ（Ｇ７）のように両端がオ
クターブ関係にならないコードとでは、転回の論理が異
なる。すなわち、転回前のコードの音高の並びを、ＫＤ
Ｉ（旧）、ＫＤｉ（旧）、ＫＤａ（旧）、ＫＤＩ（旧）
（低い順）で表わすと、オクターブ関係にならないコー
ドに対しては、転回後の並びＫＤＩ（新）、ＫＤｉ（新
）、ＫＤａ（新）、ＫＤＩ（新）を、 ＫＤＩ　ＣＩＮ＞　＝ＫＤ２　（旧）・・・・・・（フ
ァ）ＫＤｉ（新）＝ＫＤ３　（旧）・・・・・・（ン）
ＫＤａ（新）＝ＫＤ４　（旧）・・・・・・（シ）（旧
）ＫＤＩ（新）＝ＫＤ１（旧）よりオクターブ上・・・
・・・（し） にし、オクターブ関係になるコードに対しては、ＫＤＩ
（新）＝ＫＤ２　（旧）・・・・・・（ミ）ＫＤｉ（新
）＝ＫＤ３　（旧）・・・・・・（ン）ＫＤａ（新）＝
ＫＤ４　（旧）・・・・・・（ド）ここまでは同じだが
、 （Ｍ２）ＫＤＩ（新）＝ＫＤ２　（旧）よりオクターブ
上・・・・・・（ミ） にする必要がある。

オクターブ関係かどうかは２７−３で見ており、　（Ｍ
ｌ）と（Ｍ２）の区別を２７−５と２７−４で行ってお
り、２７−６から２７−１０まではシフト、２７−１１
で（旧）と（Ｍ２）の区別の仕上げである。第２７図の
ＰＯ７は転回を何回実行するかを示すパラメータである
。もちろんパラメータＣの１つであり、この例からもわ
かるように、パラメータＣはメロディの生成を制御する
パラメータである。

ここで、第５図の例に則して、第２小節目のコード転回
がどうなるか見てみよう、コード転回のパラメータＰＣ
７の演算は、１番目の小節について、 ＰＣ７＋　　＝　　（＋ｃ　ｏ　　ｓ　　（（１＋２）
Ｘ２π／４））Ｘ１＋１ であるとする（第４図参照）、ｉ＝２のとき、ＰＯ２−
４ となる、２小節目のコードはＦ−１ノ　であり、その基
本形（転回前）はドファラド、すなわちＫＤＩ＝ｌ、Ｋ
Ｄ２＝６、ＫＤ３＝１０、ＫＤ４＝１３である。ＰＯ２
−４で２回転回するから、結果はラドファラ、すなわち
ＫＤ１＝１０．ＫＤ２＝１３、ＫＤ３＝１８．ＫＤ４＝
２２となる。

さて、第２４図に示すように、コード４Ｉ虞音の転回の
次は２４−３に進む、ここでＰＯ２は分散和音維持数の
パラメータである。ＰＣ≧１が成立するとき、維持側の
フローである２４−４の方に進む、２４−４のＰｃｔは
分散和音の型の修正パラメータであり、ＰＣＩ≧１が成
立するときは２４−５で分散和音の修正が実行される。

この分散和音の修正の詳細なフロー例を第２９図に示す
、２９−１から２９−５で示す修正フローの意味を右側
に示しである。すなわち、このフロー例ではモチーフの
分散和音の型（ＬＬ＋　）＝　（ＬＬＩ、ＬＬ２．・旧
・・）を反対の関係、いわゆる反行形に修正している（
上述したように、Ｌ　Ｌ　ｉはモチーフ小節に登場する
１番目の和声音がモチーフの和音のなかで下から何番目
の音高であるかを示す、ただし、休符のＬＩ、＋　はゼ
ロにしている。第１７図参Ｉ！り。

第２４図の２４−６から２４−９は分散和音を維持する
数ＰＣ９だけ、ＬＬ、の示すＫＤの値を中間メロディ用
レジスタＭＥＤ＋（現在の小節内の１番目のメロディ音
高データを格納するレジスタ）に移しているところであ
る。すなわち、ここでの分散和音の型（ＬＬ＋　１はモ
チーフ通りのパラメータ型か２４−５でそれを修正した
型であり、その型に沿って、現在の小節で進行している
コード（和音）の構成音（ＫＤ＋　１　＝　（ＫＤ　１
、ＫＤ２）ＫＤ３、ＫＤ４）のなかから１個を選択し、
それをＭ　Ｅ　Ｄ　Ｉ　に書き込んでいるわけである。

ここに、（ＫＤ＋）はすでに２４−２において、コード
転回パラメータＰＣ７の数だけ音域がシフトされている
和声音の集まりである。

第２４図の２４−１０は、分散和音の型を維持しないと
きに分岐するフローの最初のステップであり、ここで、
前音（ここでは前小節の最後のメロディノート）からの
決定性パラメータＰＣｌ５が真（値ｌ）を示しておれば
２４−１２に進み。

ここで今回の小節の最初の和声音Ｍ　Ｅ　Ｄ　＋　を決
め、２４−１３で小節内の音符番号１を２番目にし、決
定性パラメータＰＣｌ５が偽ならば２４−１１でｉ＝１
にし、２４−１４以下のランダムな分散和音発生フロー
に進む。

上記２４−１２に示すＭＥＤＩを前の音より決定する処
理の詳細フローは第２８図に例示されている。このフロ
ーの論理は、現在の小節の和音のうちで、前小節の最終
メロディノート（前音）に一番近い音を、今回の小節の
頭のコードノート（次の音）にするというものである、
前音はＭＥＤ）−ｒ、次の音はＭＥＤｊである。フロー
２８−１〜２８−１０の記述は明確であり、これ以上の
説明は要しない。

ｔｊｆ４２４ｒｌｆ）２４−１４かｂ２４−２１１−ｔ
”は。

なめらかさのパラメータＰＣ８の許す範囲内でランダム
に分散和音を発生させているところである。γ！は、１
ｊＮＤ（４）により、０．１．２．３．４のいずれかの
数を任意にとる乱数である。

２４−２１に示すＰＣ２は現在生成しつつあるメロディ
小節に割り当てられた和声音の数（パラメータＣの１つ
）であり、この数に達したところでその小節内の分散和
音発生処理は完了する。なお、２４−９から２４−２１
へのルートは、分散和音の維持する数ＰＣ９だけ分散和
音を発生させた後の残りはランダムに分散和音を発生さ
せるというものである。

ここで、理解の助けとして、第５図の２小簡目がこの分
散和音発生処理においてどのような結果になるかを簡単
に述べよう、なお、コード構成音の転回のところはすで
に述べてあり、その結果（使用可能な和声音の集まり）
はう、ド、ファ、う、すなわちＫＤ１＝１０．ＫＤ２＝
１３．ＫＤ３＝１８．ＫＤ４＝２４である０発生させる
和声音数ＰＣ２）分散和音の型の維持数のパラメータＰ
Ｃ９の値などについてはまだ述べていなかったが、ｐｃ
ｚ＝ｓ、ＰＯ２−４，ＰＣＩ＝１とする。この場合、２
４−３から維持例のフロー２４−４〜２４−９に流れ、
２４−５の分散和音型の修正により、ＬＬ１＝４、ＬＬ
２＝３．ＬＬ３＝２）ＬＬ４＝　１が得られる。そして
、２４−６〜２４−９の音型誰持処理で小節の頭から。

う、ファ、ド、うの４つの分散和音がつくられる（ＭＥ
Ｄ１＝ＫＤＬＬ１＝ＫＤ４＝２４＝↓、ＭＥＤ２＝１８
、ＭＥＤ３＝１３、ＭＥＤ４＝１０）、残りの２個の分
散和音は２４−１４から２４−２１のランダム発生でつ
くられ１例えば、ＭＥＤ５＝１３＝ド、ＭＥＤ６＝１８
＝ファとなる。

ここまでで、ｔ５２小節目のメロディは、ラファーラド
ファである。　　　　　　　　　　　　　　　゛・以上
で分散和音の発生の説明を終える。

Ｌ樵息立五上迦 分散和音の発生完了後、非和声音の付加が行われる、以
下、非和声音の付加について詳細に説明する。

第３０図に持合（第１種非和声音）付加のフロー例を示
す。

３０−１は持合の付加の有無を示す乱数γｌをｆ　（Ｒ
ＮＤ　（１））、ＰＯ２により計算しているところであ
る。ここにＰＯ２は現在のメロディ小節に割り当てた持
合の重みであり、このＰＯ２に制御された形式で乱数γ
１を得ている。このランダム導入に関しては、くパラメ
ータＣ〉の後半と、第２１図を参照されたい、３０−２
では、持合が付く位ｎの乱数γ２を、持合をどこにつけ
るかのパラメータＰＣ４で制御される形式で得ている。

３０−３で持合の付加の可否を判別し、可の場合に、３
０−４から３０−９で、Ｎ０個の中間メロディデータの
配列（ＭＥＤ＋　）のうち、γ２番目以降のメロディデ
ータを一つ後に移し、γ２番目を鈴音付加位置として確
保しそいる。３０−７で持合の差ピッチのパラメータＰ
ＣＩＯをγ３に書き込み、３０−９で、倚ａを付加して
いる。すなわち、γ２番目のＭＥＤγ２の右隣りにある
ＭＥＤγ２．１　にγ３を加えた値（持合の音高データ
）を持合付加位養のγ２＃８目のＭＨＩ）γ２に書き込
んでいる。３０−１０は１個、メロディノート（ここで
は持合）を付加したので、小節内の音符ａＮＯをプラス
１しているところである。

第３１図に経過音付加のフロー例を示す、このフローの
意味するところは、隣り合うメロディノー）　Ｍ　Ｅ　
Ｄ　ｉ　とＭ　Ｅ　Ｄ　１．＋　の間に経過音を付加す
るか否かにつき、所定の条件が成立すれば、付加し１条
件不成立から付加しないというものである。ここに、所
定の条件は、下記（ｉ）　、　（ｉｉ）、（ｉｉｉ）の
ＡＮＤ条件である。

（ｉ）隣り合うメロディノートが異なる音高であること
、 （ｉ　ｉ）隣り合うメロディノートの音高の差が長３度
（ａ＝４）より大きくないこと、 （ｉｉｉ）経過音の重みＰＣＢで制御される付加有無の
乱数γｌが付加の値（γ１＝１）を示していること。

経過音の付加が許されたときは、隣り合うメロディノー
トの間に１両メロディノートの中間的な音高のメロディ
ノートを経過音としてＭＥＤに書き込む、経過音とする
音高はいわゆるアヴエイラブルノート（Ａｖａｉｌａｂ
ｌｅ　Ｎｏｔｅｓ　）に従って決めることができる。第
３１図の３１−１０は単なる例示である。

以上の説明と第３１図のフロー３１−１〜３１−１３の
記述から経過音付加の動作は明らかであるので、これ以
上の説明は省略する。

第３２図にししゅう音付加のフローを例示する。このフ
ローも所定の条件（シシゅう音の重みＰｃｔにより制約
される条件）が成立するときに、シシゅう音を付加する
ものである。隣り合うメロディノートの同高が同じであ
ることも条件の１つになっている。付加されるししゅう
音の音高は前音のメロディノートの高さをししゅう音の
差ピッチだけずらした高さである０以上の説明と３２−
１〜３２−１３のフローの明白な記述から、シシゅう音
の付加の動作は明らかであり、これ以−Ｅの詳細な説明
は要しない。

第３３図は装飾音の付加のフローを例示するものである
。その意味するところは、隣り合う２つのメロディノー
トの音高が等しく、かつ装飾音の重みのパラメータＰＢ
で制御される乱数パラメータγ１がゼロでないときに、
装飾音を上記２つのメロディノートの各ノートＭＥＤ＋
、＋　、ＭＥＤｌ、３の前に付加する（　Ｍ　Ｅ　Ｄ　
ｉ　とＭ　Ｅ　Ｄ　＋　、２　に設定される）というも
のである、なお、３３−１０．３３−１２．３３−１３
に示すγ！は３３−４で生成したγ１の値とは別の値の
ものを使用することができる。このためには１例えばス
テップ３３−９と３３−１ｏの間ニ、　ｙ＋　＝ＰＣＸ
（装飾音の差ピ、ツチのパターン）の処理を行えばよい
０以上の説明と、第３３図の３３−１〜３３−１６の記
述から装飾音付加の動作は明らかである。

ちなみに、動作列として説明してきた第２小節目のメロ
ディがここの非和声音付加（第３０図から第３３図）で
どのような結果になるか示してみる。非和声音付加に入
る前の段階で、第５図の第２小節目のメロディの音列（
ＭＥＤｉｌは↓多アドラドファ、すなわちＭＥＤ１＝２
４．ＭＥＤ２＝１８、ＭＥＤ３＝１３、ＭＥＤ４＝１０
、ＭＥＤ５＝１３、ＭＥＤ６＝１８であった。

まず鈴音付加（第３０図）であるが、この小節ではγ１
＝０（持合付加禁示値）となり、付加されなかったこと
にする。

次に、経過音付加（第３１図）のところでは次のように
なる。小節内メロディ音符番号ｉが１のとき。

ａ＝　ＩＭＥＤＩ−ＭＥＤ２　ｌ＝４ となるので、経過音の重みＰＣＢは２小節目なので、ｃ
　ｏ　ｓ　（４Ｘ２π／４）Ｘ２＋ＦＡ４　（ここにＰ
Ａ４＝　１）により、ＰＣＢ＝３になっている。ここで
乱数γＩを計算するがＰＣＢの値３のために、γ１＝２
になったとする１次の３０−４から３０−９までのシフ
ト処理により。

（ＭＥＤ）＝　（ＭＥＤ　１、ＭＥＤ２）ＭＥＤ３、　
　ＭＥＤ４、ＭＥＤ５、　ＭＥＤ６、ＭＥＤ７） ＝　（２２）ｌ　８、１８、１３．１ ０、１３、１８） ファ） となる、そして付加される鈴音のレジスタＭＥＤし１は
ここではＭＥＤ２であり、 ＭＥＤ２＝ＭＥＤ３−（ＭＥＤ３−ＭＥＤＩ）＝２０ ＝ソ となる、この時点で、メロディの音列（ＭＥＤＩは。

（ＭＥＤ）＝　（う、ン、ファ、ド、う、ド。

ファ） である。

１をｉ＋１にインクリメントして、Ｎｏになるまで繰り
返すわけであるが、以下では、γ１またはａの値によっ
て経過音は付加されなかったことにする。

同様にして、ししゅう音以下、付加するかどうかを決定
しながら付加していく、結果は付加されなかったとする
。

上記第３０図から第３３図に示す非和声音付加のフロー
（ルール）は単なる例示である０例えば、非和声音の重
み（またはこれに類似）のパラメータＣの値により、各
非和声音の付加の悪様が異なるようなルールに変更でき
る。−例を挙げると、重みが十分小さいとき（例えばｌ
のとき）には、１小節内に付加される対応非和声音数を
高々１に制限する０重みが、例えば２のときには、１小
節内に複数の非和声音が付加されることは許容するが連
続付加は禁止する６重みが十分大きいとき（例えば３以
上のとき）は、自由に付加されるようにする。これを実
現するには１例えば、現在の小節における各非和声音の
実行済付加数を計数するカウンタを使用しく例えば３１
−１０の次でインクリメントさせる）、１個の対応非和
声音が付加されたことをそのカウンタが示しているなら
１ｆＰｃ＝１を条件にして、その小節におけるその非和
声音の付加処理を完了し、さらに、直前の音符位置で非
和声音が付加されたことを示すフラグを使用し、このフ
ラグが真を示し、かつＰＣ＝２が真であればフラグを偽
にしてから非和声音の付加（例えば３１−７〜３ｌ−１
１）をスキップして連続付加を禁止し、上記フラグ真で
かつＰＣ≧３も真であれば、フラグを偽にすることなく
、非和声音の付加を実行して自由な非和声音付加を許す
、また、第３０図の鈴音付加フローではｌ小箇当り付加
される鈴音付加数は高々１個となっているが、この代り
に、連続的な鈴音付加を許容するようにしてもよい（鈴
音の重みに依存して）、その他１種々のルール変更が可
能である。

以上で非和声音の付加の説明を一応終える。

１尺舅Ｉ 音長の列（Ｒｈｙ）については、適当な段階、例えば分
散和音の発生が完了した時点で、音長の合計が現在の小
節の長さ１例えば１６（４拍の長さ）になるように、各
音長を適当に割り振っておく０例えば１分散和音数が４
ならば１６／４＝４（−拍の長さ）を各音長Ｒｈｙｌ、
Ｒｈｙ２）Ｒｈｙ３．Ｒｈｙ４に割り振っておく０分数
和音数が例えば５のように１６で割り切れないときには
１例えばＲｈ７４＝４．Ｒｈ７４＝４、ｕｈｙ３＝２）
Ｒｈ７４＝４、Ｒｈ７５＝４というように、不自然でな
いかたちに割り振る。一つの割り振り論理では、２分割
の論理を使用する０例えばｊ　」　ｊ　ノ のリズムのときに１個、音符を加えるときにはツノＩＪ
Ｊ で示すように２分割し、いずれか一方をさらに２分割し
、 そのいずれか一方を にする、この結果、例えば。

ｎＪＪ のリズムすなわちメロディの各音の音長の列（Ｒｈｙ）
が１ＥＩられる。さらに１個、音符を加えるときは、２
分割したときに、すでに。

になっているところは、修正せず、 」 になっているところを にする６例えば。

ｎＪＪ が得られる。

非和声音付加の段階では、付加されるごとにメロディの
音符の数が１つあるいは２つずつ増加する。したがって
１例えば非和声音の付加が行われた時点で割り振り論理
によって割り振りの更新を実行することができる（図示
せず）。

第３４図の音長修正のフローに入る段階では上述したよ
うな音長の割り振りが完了している（前処理としての音
長調整の完了）、以下、第３４図に例示する音長修正に
ついて説明する。

本例の音長修正の目的は第１に、音長パターンの一貫性
を保つこと、第２に決められた小節の長さに音長パター
ンの全長麦一致させることである。音長パターンの一貫
性は、３４−７から３４−９までの処理で行われている
。３４−１０から３４−１９で示す部分は音長パターン
の全長を現在の小節の長さに調整しているところである
。

詳細に述べるとＳＩＧは、メロディの音ａＮＯとモチー
フの音数Ｎｏｔとの比が１から多きくずれた場合に値が
切り換えられる変数であり、その値をスケーリングファ
クタとしてメロディ小節の音数の半分ところまで、モチ
ーフの音長パターンの各音長を縮め、あるいは引き延ば
し、その結果書られる音長パターンをメロディ小節の前
半の音長パターンにしている０例えば、現在の小節のメ
ロディ音数がモチーフ（ｌ小箇分）に含まれる音数の半
分以下（Ｎｏｌ／Ｎｏ≧２）のときはＳＩＧを２にする
。この場合、例えば、モチーフの音長列が４，２．２・
・・・・・であればメロディの音長列は８．４，４・・
・・・・となる、これはモチーフに対し、一時的にｌ／
２のテンポとなるパターンである。一方、現在の小節の
メロディ音数がモチーフに含まれる音数の借景下（Ｎ　
ｏ　ｌ　／　Ｎ　ｏ≦０　、５）　（７）トきはＳＩＧ
を０．５すル、コノ場合１例えば、モチーフの音長列が
４．２，２・・・・・・とするとメロディの音長列２，
１．２・・・・・・となる、これはモチーフに対し一時
的に倍のテンポとなるパターンである。このような整数
比のパターン変換は一般にリズムの一貫性をくずさない
、メロディ音数がモチーフ音数に近いときは（０，５＜
Ｎｏ　１／Ｎｏ＜２）、モチーフの音長パターンをその
ままメロディ音長パターンの途中まで（正確にはメロデ
ィ小節の全台数の半分のところまで）のパターンとする
。

以上の音長書き換えにより、メロディの音長パターン全
長が小節の長さくここでは１６）からずれてしまうこと
があり得る。

そこで音ｒｃ書き換え後のメロディの音長パターンの全
長を計算し、それが小節の長さ１６と一致しているかを
見、一致してなければ、小節の終りの音符の方から音長
の手直しを行う０例えば、メロディの音長パターンの全
長が小康の長さより長ければ、まず小節の最後の音符の
音長を見、それが３以上であればそれを１だけ短くして
再度、小節の長さと比較する。最後の音符の音長が２以
下であれば、それより１つの手前の音符を見て同様のこ
とを行う、逆に、音長パターンの全長が小節の長さより
短ければ、まず小節の最終音符の長さを見、それが５以
下であれば２だけ音長を延ばし、再度、小節の長さと比
較する。最後の音符の長さが６以上であれば１つ手前の
音符の長さに対し同様のことを行う、この結果、最終的
に音長パターンの全長と小節の長さは一致し、音長修正
の処理が完了する。

以上の説明と第３４図のフローの明白な記述からフロー
の動きは明らかであり、これ以上の詳細に説明は省略す
る。

ちなみに、第５図の第２小節目のメロディ生成の場合に
は、第３４図の音長修正に入る段階で、そのメロディの
音長パターン（Ｒｈｙ）は２゜２．２．２，２．２．４
、つまり ｎｎｎ　　　Ｊ となっている。

３４−１から４９−９までの処理で、その前半部はモチ
ーフと同じになり、（Ｒｈｙｉｌは４．２．２．４．２
．２．４、つまり、 ＪｎＪ　　Ω　」 になる。

３４−１０からの後半の調整で次のようになる。ＳＵＮ
は２０で小節の長さ１６より長い、最後の音符の長さＲ
ｈ５１５は４で３より大きいから最後の音長は２となる
。ここでＳＵＮは１８でまだ小節より長い、ここまでで
（Ｒｈｙｉ）は４．２．２，４．２．２，２である。音
長が３以上のものを後から捜すと４ｆｉ目の音が４であ
るからそれが２となり５ＵＮ＝　１６が成立し、修正完
了である。このとき、（ＲＭｉ）は４．２．２．２．２
．２．２）つまり ｎｎｎ となる。

これに、すでに得ているメロディの音高ハターン（Ｒｈ
ｙｉ）を並べて示すと。

音長　Ｊｎｎ　　　ｎ であり、まさに、第５図の２小市目に示すメロディの完
成である。

なお、第５図の３小節目と４小節目のメロディ生成につ
いてはその経過は省略するが、結果は図示のようになっ
たとする。

すなわち、第３小節目の０１では、 音高　ミファソシレ 音長　　ノ　　ｆ】　　ノ　ノ 第４小節目（ここでは最終小節）のＣ，、、では音高　
ドツファミド 音長　Ｊ　　ｎ　　ＪＪ である。

以上で一応、曲の完成とする。

く修正学習〉 上述のしたように、完成された曲に対して、使用者はモ
ニターを通じて自動作曲機に修正を要求することができ
る。以下、修正学習について詳細に説ＩＪＪする０本実
施例では、修正は季節別に行われる。

第３５図は修正学習のフローである。まず、最初に、上
述したのと同様にして、モチーフから非相ｊハ音を抽出
し、モチーフの特徴パラメータを抽出する（３５−１）
、ここで、生成するメロディのすべての小節について、
パラメータＣなどを発生させ、記憶させておいてもよい
が（出来上るメロディは前と同様になる）、記憶官許の
面では、好ましくない。

どの小節を修正したいかを使用者に入力してもらう（３
５−２）、これに対し、自動作曲機は内部のパラメータ
Ｃ演算機能を起動して、修正要求のあった小康のパラメ
ータＣ（ＰＣＩ）を演算する（３５−３）、例えば転回
のパラメータＰＣ７ｉ＝ｃｏｓ　（（２＋２）Ｘ２π／
４）Ｘ１＋１＝２というように、ＰＣをすべて算出する
。

次は客観データ（パラメータＣ）から主観データへのパ
ラメータへのパラメータ変換である（３５−４）、この
、パラメータ変換の目的は。

使用者にとって理解しやすく、判断しやすい情報を与え
ることである６例えば、転回のパラメータＰＣ７ｉは主
に盛り上がりを制御するものであるため、ＰＣ７ｆ＝２
であるとき、「盛り上がりの度合がこの小節では９０％
になっています」のように、知らせてあげた方が主観的
に判断しやすくユーザーにとって修正の作業がしやすく
なる。ここのパラメータ変換の論理（関数演算など）は
、客観データ（ｐｃ）と主観データとの相関関係などを
考慮して決めることができる０例えば、開発マシンにて
、最初の目安の相関（例えば、実際に作曲されている曲
の解析や主観評価法にて得たもの）から、より確かな相
関を実績を通じて求め、それで得た結果を、本自動作曲
機のパラメータ変換の論理に組み込むことができる。

パラメータ変換の結果（メツセージ）はＣＲＴ１２（第
１図）などに表示させる（３５−５）。

これに対し、ユーザーはパラメータの種類ＥＤＢを入力
する（３５−６）、例えば盛り上りのパラメータだとし
、盛り上りのパラメータと転回のパラメータがｌ＝１で
対応しているとすれば、ＥＤＢはパラメータＣの種類と
して転回パラメータを指す値になる。主観パラメータの
種類（Ｓ）と客観パラメータ（０）の種類が１＝１で対
応してなければ、指定された主観パラメータの種類Ｓ　
（ｆ）に対応する客観パラメータ０（ｊ）、Ｏ（ｋ）、
・・・・・・を変換によって求めればよい（なお図示の
フローでは１：１対応を想定しである）、続いてユーザ
ーの修正値ＥＤＣ′を入力する（３５−７）、例えば、
盛り上りを９０％から５０％に変更したいのであれば、
ユーザーは、修正のパラメータの種類を３５−６で入力
し、修正値の５０％（ＥＤＣ’）３５−７で入力するわ
けである。

これに対し、自動作曲機は主観パラメータの偵（ＥＤＣ
’）を客観パラメータの値に逆変換する（３５−８）、
上の例でいえば、盛り上りを５０％にする要求に対し、
逆変換を実行し、転回のパラメータＰＣ７の値（ＥＤＣ
）を１にする。

続いて、３５−８から３５−９に示すように７習データ
メモリ９に、修正内容を書さ込んでいく、ここでのＰは
、学習メモリ９のポインタである。ポインタＰをインク
リメントして次々に修正データを書き込んでいるわけで
ある。

修正したい小節や、修正したいパラメータの種類、値が
なくなったところでユーザーは修正完了を入力し、これ
により修正学習の処理は終了する（３５−１２）。

以上の修正学習はユーザーの好みを生成するメロディに
反映させるように働く、このことは第３６図に例示する
学習によるパラメータ変更の動作からさらに明らかにな
る。

すなわち、学習によるパラメータ変更にところでは、パ
ラメータＣ＠算機能Ｆ３１（第２図）により通常、生成
されるパラメータＣよりも修正学習機能Ｆ４により学習
したところのパラメータＣを優先させる。第３６図の３
６−３のところは、通常のパラメータＣの計算であり、
すでにくパラメータＣ〉のところで述べたものである。

３６−４から３６−１１の部分で、学習メモリ９をサー
チし、メロディ発生に使用するパラメータＣを学習した
ものでＷｌき換えている。すなわち、現在の小節と一致
する修正小πが見つけ出され（ｉ＝本Ｐａ）、着目して
いるパラメータの種類と一致するパラメータの種類が見
つけ出され（ｊ＝木（Ｐａ＋　１））ると、修正データ
ＥＤＣが、その小節におけるそのパラメータＰＣｊの値
になる（ＰＣｊ　＝ＥＤＣ）、第５図の例でいえば、第
２小π目のところで転回のパラメータＰＣ７として、２
（転回数が２回であることを表わす）の代りに転回数が
１回であることを示す１が割り当てられる。

第３６図中、ｉは小節番号、ｊはパラメータＰＣの添字
ＰＣｊとして用いられる意味でパラメータＣの種類（パ
ラメータネーム）を指すための変数、Ｐａは学習メモリ
９のポインタ、木Ｐａはポインタの指す学習メモリのデ
ータである。ここでは、Ｐａが３の倍数のとき、＊Ｐａ
は修正小節の番号を示し、Ｐａが３の倍数プラス１のと
きは本Ｐａは修正パラメータの種類を表わし、Ｐａが３
の倍数プラス２のとさは本Ｐａは修正パラメータの値を
表わすようになっている（第３５図のフローの右側の図
参照）。

３６−１３でｊ〉パラメータの数になったところで１番
目の小節に対するすべてのパラメータＣについて、すべ
ての学習内容が盛り込まれた形でパラメータＣが完成し
ている。

なお、３６−１４は小節単位のメロディ発生であり、第
２３図の２３−９〜２３−１４にほぼ対応している。特
にここで抜き出して示したのは、３６−１３のところま
でで修正ずみのパラメータＣを使って、メロディが発生
されることを明白にするためである。

要するに、いったん学習メモリ９に記憶された学習デー
タは、使用者からの作曲の要求の都度、読み出され、学
習したところがパラメータＣに直接的に反映され（第１
３図も参照のこと）、このパラメータＣによってメロデ
ィの生成が制御されるわけである。したがって１作曲さ
れたメロディは、各使用者の好みを反映するところとな
り、ここに学習の成果が現われることになる。

参考までに第５図の下側の楽譜にこの修正学習による修
正後のメロディを示す、この例では２小節Ｈの転回パラ
メータＰＣが修正荊の２回の転回から１回の転回に修正
されており、その結果がこの小節のメロディに現われて
いる（ファドシラファラド）、このうち、Ｆ　ｍａｊ　
の和声きはファと木彫の（ドファラド）を１回だけ転回
したものである）。

〈実施例の特徴〉 以上の詳細な説明から本実施例に係る自動作曲機の特徴
は明白である。そのいくつかを以下に挙げる。

（イ）モチーフを評価して得たモチーフ特徴パラメータ
とコード進行情報に基づいてメロディを生成しているの
で、モチーフがもつ曲のエツセンスやコンセプトが曲目
体にわたって反映されるとともにコード進行に沿ってコ
ントロールされ、かつ多様に変化可能なメロディがつく
られる。

（ｏ）メロディ生成手段内に、生成するメロディを制御
するためのパラメータＣ（ｌｉｔメロディ特徴パラメー
タ、生成メロディ制御パラメータ）を発生する手段を設
けており、進行区ｕｎ（小節）を単位として、季節別に
パラメータＣを決めている。この季節別に割り当てられ
たパラメータＣの値によって、それぞれの小節のメロデ
ィを発生制御している。したがって、メロディの流れに
おける統一性と多様性を表現することができる。

（ハ）上記パラメータＣの発生手段は、圧縮されたデー
タ（第３のパラメータＢ）とモチーフ特徴パラメータを
使用し、演算によってパラメータＣを発生している。し
たがって、多種多様なパラメータＣの値を比較的少ない
記憶容量で得ることができる。

（：）非和声音と和声音とを区別して取り扱っているの
で５曲の流れが非常に音楽的になる。

（ネ）モチーフはユーザーから入力されるようになって
おり、そのモチーフが反映されたかたちで曲ができるの
で、ユーザーは作曲への参加意識とともに作曲された曲
に対する満足感を同時に得ることができる。

（へ）さらに、専門的な音楽知識は不要であり、わずか
なモチーフさえ想いつけば、後は自動作曲機の方でそれ
に合わせて作曲してくれる。

（ト）修正学習機能が組み込まれており、ユーザーの好
みをこの機能が学習する。自動作曲機は、この学習機能
が習得した学習データを優先させて以降の作曲を行う、
したがって１作曲された曲はユーザーの好みを反映する
ところとなり、ユーザーはますます興味をひかれること
になる。

（＋）また、パラメータの設定しだいで分散和音作成機
として機能する０例えば、非和声音の付加の可否につい
てのパラメータ（例、ＰＯ２゜ＰＯ２）ＰＣＩＩ、ＰＣ
ｌ３）が禁止の値を示しているときはいずれの非和声音
機能もその動作が禁止され、結果として分散和音だけが
つくられる（第３０図から第３３図でいえば、ＰＯ２な
どがゼロのときγＩ＝０になるとする）。

く変形例〉 本発明は上記実施例に限られず１種々、変形、変更、改
良が可能である。

例えば、上記実施例では小節の長さをどの小節も同じ長
さにしているが、可変長の小節であってもよい、これは
例えば、小節カウンタを設け、その計数値（小節番号）
に割り当てられた小節の長さを使用することによって実
現できる。

また、モチーフの小節は上記実施例では、曲の冒頭とし
て与えられることを想定してあったが、何番目の小節を
モチーフの入力小節にしてもよい、このための変形は容
易である。

また、上記実施例では、入力されるモチーフの長さはｌ
小節を想定してあったが、複数小節であってもよい、こ
のためには、例えば、２小箇の場合には、ｆｔＳｉ小節
目のモチーフから第１のモチーフ特徴パラメータ（例え
ば音型のパラメータＬＬｉ）を抽出し、第２小節目のモ
チーフから第２のモチーフ特徴パラメータを抽出し、２
種類のパラメータＢの一方と第１のモチーフ特徴パラメ
ータとから第１のパラメータＣを演算し、もう片方のパ
ラメータＢの第２のモチーフ特徴パラメータから第２の
パラメータＣを演算する。そして、第１のパラメータＣ
は例えば奇数番号の小節のメロディ生成を制御するため
に使用し、第２のパラメータＣは偶ａＩ！Ｆ号の小ｊｌ
’ｆ（モジュロ２がゼロの小ｆｌｉ）のメロディ生成を
制御するのに使用する（小節番号のカウンタの値を２で
われば、どちらのパラメータＣを発生させればよいかた
だちに判別できる）、ただし、楽曲によっては１例えば
Ａ、Ｂ、Ａの形式をとり、Ａが８小節の楽節、Ｂが７小
節の楽節、最後のＡが８小節の楽節、といったようなケ
ースでは、例えば、各楽節の値（８，７，８）＝　（第
１楽節の小節数、第２楽百の小節数、第３楽節の小ｆｌ
ｉａ）と小ｗ１番号のカウンタの値とを比較し、小筆番
号が９となり曲の冒頭から第９小節目になったこと、つ
まり第２楽節の開始が検出された時点で、小節番号のカ
ウンタをリセットすればよい、要するに各楽節内の奇数
番目の小節で第１のパラメータＣを発生させ、偶ａ番目
の小節で第２のパラメータＣを発生させればよい。

また、上記実施例では、１小箇当りのコード数は１個（
ｌコード／小ｆｆｆ）を想定しであるが、１小節当りの
コード数は２つ以上にすることも可能である０例えば、
最初の２拍が第１のコード（例えばＣ）で後の２拍が第
２のコード（例えばＦ）となる小節を仮定してみよう、
第１の構成例では、パラメータＣ発生機能は小節単位で
パラメータＣを発生する。一方、分散和音発生機能は、
第１コードの区間ではこの第１コードに従って分散和音
を発生し、ｆｔ５２コードの区間ではこの第２コードに
従って分散和音を発生させる。ただしパラメータＣは小
節区間で使用する。残る非和声音付加機能は小節区間単
位で非和声音を付加する。

第２の構成例では、非相声音付加ａ簡も２拍車位（コー
ド単位）で非和声音を付加する。その他の構成例も考え
られる。また、所望であれば、音長修正機能を変更し、
コード単位のメロディの各音長合計をコードの長さくま
たはそれに近い長さ）に修正する機山を盛り込んでもよ
い。

さらに１曲風などの選択機能を付加してもよい０例えば
パラメータＢの全体のデータを分類する。すなわちパラ
メータＢメモリのデータ構造を分類化された構造にする
。そして入力装置からの選択入力により、パラメータＢ
メモリより読み出すデータを決め、これらの選択された
パラメータＢによりパラメータＣを発生させる。上述し
たように、パラメータＣはパラメータＢに依存しており
、パラメータＢの値が代わればパラメータＣの値も変わ
り、結果として、生成される曲のメロディが変化する。

また、コード進行と関係するコード構成音メモリ２のデ
ータ構造についても曲風などに基づいて分類化された構
造にすることができる０選択されたコード構成音のセッ
トのなかから、コード進行メモリ上のコード進行を示す
コードネーム列に従って、各コード構成ａを読み出す、
これにより１分散和音発生機能Ｆ３２が発生する分散和
音が、別のコード構成音のセットに基づく場合とは異な
ってくる。この結果、メロディの特徴も変化する。いい
かえれば１選択されたコード構成音のセットが選択され
た分野における和音の集合というわけである。

他の選択的アプローチとしては、パラメータＣ演算機能
Ｆ３１を、共通機能を保ちながら、分野別に異なる機能
（演算論理機能）を組み込み、入力装訝からの分野指定
入力によって、選択された機能をアクティブにする０分
散和音発生機能Ｆ３２や非和声音付加機能Ｆ３３に対し
ても同様のアプローチが可能である。

また、モチーフ評価機能Ｆ１に、和音決定機能などの機
能を組み込んでもよい０例えば２つのコードに従って１
小節分のモチーフが入力され１することを想定し、まず
非和声音抽出機能に手簡単位で非和声音を抽出させ、そ
の残りの汗がどの和音であるかを調べ、該当する和音が
存在しなければ、１小節に２個のコードありとみなして
、非和声音抽出機能で２拍車位で非和声音を抽出させる
といった方式で和音を決定する和音決定機能を組み込む
。

また、メロディの生成等に関し、上記実施例ではｌ小節
ずつ逐次生成しているが、並行処理によって並列的に生
成してもよい、この場合、小節間の連結を要するところ
（前音から次小箇の頭のメロディノートを決めるなど）
があるので、前小節の情報を必要とする小節のメロディ
発生機能は前小節のメロディ発生後に起動される。

その他、種々、変更が可能である。

［発明の効果］ 本発明による自動作曲機にあっては使用者より入力され
たモチーフ情報から、そのモチーフを特徴づけるパラメ
ータを抽出し、このモチーフ特徴パラメータはコード進
行情報に基づいてメロディを生成するようになっている
。したがって、曲のエツセンスやコンセプトが作曲され
る曲の全体に反映されるとともに、コード進行に従いな
がら多様に変化するメロディがつくられる。さらに、ユ
ーザーに対する負担は小さく、音楽的知識はまったくと
いってよいほど必要としない、それでいて、自分の入力
したモチーフを基にして作曲が行われるので興味はつき
ない。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例に係る自動作曲機の全体構成図
、第２図は自動作曲機の機能ブロック図、第３図は音高
データ例を示す図、第４図は動作説明のための入力デー
タ例を示す図、第５図は形成されたメロディの例を示す
図、第６図は主な変数のリストを示す図、第７図は非和
声音抽出のフローチャートとともに著名な曲の一部を非
和声音を説明するために引用した図、第８図は先取音抽
出のフローチャート、第９図は持合抽出のフローチャー
ト、第１０図はししゅう音の抽出のフローチャート、第
１１図は経過音の抽出のフローチャート、第１２図は装
飾音抽出のフローチャート、１５１３図はパラメータ抽
出、演算のフローチャート、第１４図はＨＤｉに各非相
音声に対応させる定数を代入するフローチャート、第１
５図は各非和声音の数をモチーフ特徴パラメータＰＡＩ
〜ＰＡ６として抽出するフローチャート、第１６図は和
声音の数、非和声音の数、総数をモチーフ特徴パラメー
タとして抽出するフローチャート、第１７図は和声音の
型のパラメータをモチーフ特徴パラメータとして抽出す
るフローチャートとともにその動作例をグラフで示す図
、ｆ：ｎ１８図はなめらかさのパラメータをモチーフ特
徴パラメータとして抽出するフローチャート、第１９図
はパラメータ間のマツプ例を示す図、第ム導入機能を説
明するためにランダム化の例をグラフで示した図、第２
２Ａ図は特定のパラメータＣについての演算の例を示す
図、第２２８図は成分パラメータと小ｆｌｕ号による特
定パラメータへの作用を具体的に示す図、第２３図はメ
ロディの生成のフローチャート、第２４図は分散和音発
生のフローチャート、第２５図はコード構成音の読み出
しのフローチャート、第２６図はコード構成音メモリと
コード進行メモリの内容を示す図、第２７図はコード構
成音の転回のフローチャート、第２８図はＭＥＤｉを前
の音より決定するフローチャート、第２９図は分散和音
型の修正のフローチャートとともにその動作例をグラフ
で示す図、第３０図は持合付加のフローチャート、第３
１図は経過音付加のフローチャート、第３２図はししゅ
う音付加のフローチャート、第３３図は装飾音付加のフ
ローチャー１・、第３４図は音長修正のフローチャート
、第３５図は修正学習のフローチャートとともに学習デ
ータメモリの内容を示す図、第３６図は学習によるパラ
メータ変更のフローチャートである。 ｌ・・・・・・入力装置、２・・・・・・コード構成音
メモリ、３・・・・・・コード進行メモリ、４・・・・
・・モチーフメモリ、５・・・・・・パラメータＣメモ
リ、６・・・・・・ＣＰＵ、８・・・・・・パラメータ
Ｃメモリ、１０・・・・・・メロディデータメモリ、Ｆ
ｌ・・・・・・評価（非和声音抽出）ａ能、Ｆ２・・・
・・・モチーフパラメータ抽出機ス財。 Ｆ３・・・・・・メロディ発生機能、Ｆ３１・・・・・
・パラメータＣ演ｒ１ａ能、Ｆ３２・・・・・・分散和
音発生機部。 Ｆ３３・・・・・・非和声音付加機能。 特許出願人　　カシオ計算機株式会社 代理人　弁理士　　町　１）俊　正 ニー１ ａ白禎弛力軸゛９壱÷ｌ亨栂τ〕 第３図 ｇ高テ°“−１０１列 ■−今−７Ｙ’〜り：　ＭＤｉ　：ＭＤｌ＝Ｉ、ＭＤ２
−５．間０３−６．ＭＤ４−８．間Ｄ５−＋３Ｒｈｙｌ
ｉ　：　Ｒｈｙｌ＋Ｉ＋４．Ｒｈｙ１２−２．Ｆ＆Ｔｙ
ｌｊ〜２．Ｒｈｙｌａ・４．Ｒｈｙｌｓ＝４２Ｃ２１」
ダ ＰＣ２ｉ−Ｃ＋ｃｏｓ（＜：ｔｚン−１２ｙｔＡ）〕ｉ
２ｔ？＾２ρＣ３１；伺°畜つ豐と ＰＣ：Ｉ　−（−ｃｏｓ　ｉ＋ｉ＋２）ｘ２ｘ／２１）
ｒけＰＡ３ＰＣ５ｉ＋ｒ４テし丁・ｔテ ＰＣｓｉ　ｓ　＜−ｃｏｓ　（＜１＋２＞ｔ２ｙｕａ　
Ｊ］Ｋ２第４図 巾Ｉイ乍膚梵ｇＰ１１．λ浩４フ人１テ一タイダ１（入
ｆｆ）　　　　Ｆｍａｊ　　　　　Ｇ７　　　　　Ｃｍ
（Ｉｉ（４隆正繭） 第５図 形泳で札にメロテλ− 〈ヌ［Ｊ“）゛゛イ鳥νヲト〉 ＭＤｉ（ｉ＝Ｉ〜Ｎ０１）二を一；（・−７ａ）ｉｔ＆
７−タ関印１（ｉ＝ｌ〜Ｎｏ）　：メロテ゛イーリ１！
奈テ゛−タ（小舒勿にン注＝ｔｅｌ？計１同躬壇ユ鼠）
）ＭＥＬＤｉ（ｉ−１〜ＭＮｏ）：　ｆＯテｉ−ｎ＆了
＝７（ｌＬｆ＃ｈ＋＝ｙｇテｉｉｔ’）ｌ：ｉヒｈコ）
ＬＬｉ：分可υＷ者り１０テータ ｐｈｙｌｉ（ｉ−１〜Ｎｏ１）：ｆ＋−フつ盲菱テータ
ρｈｙｉ（ｉ−１／−ＮＯ３；和プン一つ顆テユ７ＨＤ
ｉ　（ｉ＝ｌ　−ＮｏＤ：４ζ末刀−自判ヲク刀つテニ
フ〈］−１−闇係ン ＣＮ１（ｉ−ｌ、−ＣＮｏ）：’：Ｉ−１’プ’Ｊ’（
−７”ＩＫＤｉ（ｉ−１〜４）；ゴー１″未１べ“１う
テ゛−タ〈ｌＶウラン夕等〉 ＰＡｉ、ＰＢｉ、ＰＣｉ　　：＄往つさ１す１ゾラメ−
ｙεＤＡ、ＥＤＢ、ＥＤＣ二押４工之東孜テ゛−タくぞ
り信ン ０ＮＰＵ　ニジステＺ、で°便ｍ丁３１佇１つ教（１阿
Ｃ２〜Ｃ７て”ＯＮρ（Ｊ＝６１）「１　、乱芭ｌｌ呟
ぎｔｒ丹り文数 ＲＮＤ（Ｚ）　：　ｌ−’ｆｌＲ’ｌＬＬ、’Ｉ’４’
ｌイ１ｄｐ＆衣之１ｒｌさセ：３に第６図 １）ぢリスト ゴーで！′ｌ＊４テコ士 第８図 士８又有１宙ｔ （導７ｆｆ１７−４０１〜脅９ゴつ 第９図 倚ｌＩ （笛７１１１７−５□ 第１０図 第１１図 第１３図 ７％Ｏ’う・メータ十はｒＬヅレク釦 第１４図 第１６図 昶ア薯、井、ｆＯ戸覧林ＰＡ間 （％１３図１５−５の１雫ガミ〕 第１８図 なりら力ゝご（つペフズ−５７ＰＡ＋ａ（＃１３ｔ！１
３−５の”−黛Ｕ〕 １ρＣ２：ｌれじ江ｒ≦ｌて鞠シ主二ヒ３メロチー＜−
Ｑカタ囮蒼）す１ズＰＣｚｉ−（十ｃα引（１ｆ２ンズ
２ｙ°π〕′已巨住ｊ″Ｊｘ二聾とビ十二千Ｂへ仇２）
ＰＣ８：　７７、ｈうか二のノマラメーブ（ツ→１！ア
ｉつ１合ν・）ｐＣｓｉ−（−ＣＯ５（（ｉｔ２）Ｘ２
７ＭｐＦ３ｆａ）ｌｙＰＢ、ｑｓ＋＝コ≦ツ十Ｐ旦り邊
−ｔＰＡＩＯ第２２Ａ図 ノＶ″ラメー５７フリ員−僅σフｇ＋１９（インド５１
列（ＰＣ２） ／＋１　　　　　　　　　　　　　　８　　　　　　　
　　　　　　　　　　−１υ　　　　　　　　　　　◆
−ｅｆ。 む　　　　　　　　　　　　　　ｕ　　　　　　　　　
　　　（Ｊ″−）　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　−一″ｇ　　　　　　　　９ 第２６図 第２８図 ＭＥＤｉえ削り音謳Ｉ）ま定

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. （１）与えられたモチーフ情報から、そのモチーフを特
   徴づけるモチーフ特徴パラメータを抽出するモチーフ特
   徴パラメータ抽出手段と、 コード進行情報を与えるコード進行情報付与手段と、 上記モチーフ特徴パラメータ抽出手段より与えられるモ
   チーフ特徴パラメータと、上記コード進行情報付与手段
   より与えられるコード進行情報とに基づいてメロディを
   生成するメロディ生成手段と、 を有することを特徴とする自動作曲機。
2. （２）特許請求の範囲第１項記載の自動作曲機において
   、上記モチーフ特徴パラメータ抽出手段は上記モチーフ
   情報に含まれる非和声音を抽出する非和声音抽出手段を
   含むことを特徴とする自動作曲機。
3. （３）特許請求の範囲第２項記載の自動作曲機において
   、上記非和声音抽出手段は上記モチーフ情報に含まれる
   非和声音を種類別に抽出することを特徴とする自動作曲
   機。
4. （４）特許請求の範囲第１項記載の自動作曲機において
   、上記メロディ生成手段は分散和音を発生する分散和音
   発生手段と、分散和音の前後あるいは分散和音の間に非
   和声音を付加する非和声音付加手段とを有することを特
   徴とする自動作曲機。
5. （５）特許請求の範囲第１項記載の自動作曲機において
   、上記与えられたモチーフ情報は１ないし複数小節の長
   さをもつことを特徴とする自動作曲機。
6. （６）特許請求の範囲第１項記載の自動作曲機において
   、上記メロディ生成手段は、１小節またはこれと類似の
   長さを単位として、メロディを生成することを特徴とす
   る自動作曲機。
7. （７）特許請求の範囲第１項記載の自動作曲機において
   、上記メロディ生成手段は、上記モチーフ特徴パラメー
   タに基づき、該モチーフ特徴パラメータの値が反映され
   る形式にて、生成すべきメロディを特徴づける生成メロ
   ディ特徴パラメータを発生する生成メロディ特徴パラメ
   ータ発生手段を有し、上記生成メロディ特徴パラメータ
   と上記コード進行情報とからメロディを生成することを
   特徴とする自動作曲機。
8. （８）特許請求の範囲第７項記載の自動作曲機において
   、上記生成メロディ特徴パラメータ発生手段が発生する
   上記生成メロディ特徴パラメータのなかには、楽曲の進
   行に伴って値が変動する進行依存パラメータが含まれる
   ことを特徴とする自動作曲機。
9. （９）特許請求の範囲第８項記載の自動作曲機において
   、上記進行依存パラメータは楽曲の進行に伴って値が規
   則的に変動することを特徴とする自動作曲機。
10. （１０）特許請求の範囲第７項記載の自動作曲機におい
    て、上記生成メロディ特徴パラメータ発生手段は、第３
    の組のパラメータを記憶するパラメータ記憶手段と、こ
    のパラメータ記憶手段からのパラメータと上記モチーフ
    特徴パラメータとを演算することにより上記生成メロデ
    ィ特徴パラメータを算出する演算手段とを有することを
    特徴とする自動作曲機。
11. （１１）特許請求の範囲第１０項記載の自動作曲機にお
    いて、上記演算手段は、上記モチーフ特徴パラメータに
    含まれるパラメータとして、生成するメロディの小節番
    号に依存する値をもつパラメータを演算することを特徴
    とする自動作曲機。
12. （１２）特許請求の範囲第７項記載の自動作曲機におい
    て、上記メロディ生成手段は、上記生成メロディ特徴パ
    ラメータにより制御された乱数または変動を導入する手
    段を有し、この制御された乱数または変動の範囲内で変
    化するメロディを生成可能であることを特徴とする自動
    作曲機。
13. （１３）特許請求の範囲第１項記載の自動作曲機におい
    て、上記メロディ生成手段はメロディ制御パラメータを
    発生するメロディ制御パラメータ発生手段を有し、この
    メロディ制御パラメータ発生手段が発生するメロディ制
    御パラメータは、上記モチーフ特徴パラメータに依存す
    る性質を有するとともに、曲の進行区間（例えば小節番
    号）に依存する性質を有し、さらに、上記メロディ生成
    手段は、進行区間ごとに割り当てられた上記メロディ制
    御パラメータと上記コード進行情報を用いて各進行区間
    のメロディを生成することを特徴とする自動作曲機。
14. （１４）特許請求の範囲第１３項記載の自動作曲機にお
    いて、上記メロディ生成手段は、さらに、区間単位で分
    散和音を発生する分散和音発生手段と区間単位で分散和
    音の前後あるいは分散和音の間に非和声音を付加する非
    和声音付加手段を有することを特徴とする自動作曲機。
15. （１５）特許請求の範囲第１４項記載の自動作曲機にお
    いて、上記メロディ制御パラメータのなかには、非和声
    音の付加の可否を決定するパラメータが含まれており、
    このパラメータが非和声音の付加を禁止する値になって
    いるとき、上記非和声音付加手段はその動作が禁止され
    て非和声音を付加しないことを特徴とする自動作曲機。