| 研究概要 |
パソコンベースでの採譜処理目的に本年度の研究を行った.特に,採譜を行う上で重要な音楽を構成している各音の音階を同定する研究を行い,下記のような結果を得た.
(1) 音階を同定するアルゴリズムに関する研究
a.適応アルゴリズムをもとにした再帰型短時間スペクトル分析法
LMSアルゴリズムを応用した周波数分析法を拡張して,定Qフィルタバンクを構成する方法を提案し,その安定条件や分解能などの特性を数学的に解析するとともに,シミュレーションなどによって分析精度が向上することを確認した.
b.複素1次系をもとにした再帰型短時間スペクトル分析法
複素1次系をもとにした再帰型短時間スペクトル分析法の数学的な解析を行い.分析を行っている周波数成分以外の周波数成分が周波数分析に及ぼす影響を求めて,実験で明らかにした.
(2) 音階の決定に関する研究
楽器が奏でる音は基本波成分と高調波成分からなる.この楽器が奏でる音の基本波成分と高調波成分のパワーの比は楽器の種類や基本周波数によって異なる.楽器の音の分析をに行い,分析結果のデータベース化することができた.
(3) 音の持続時間の決定に関する研究
一般的に音の終了時点というのは認識が困難であるので,音の立ち土がり,時点から次の音の立ち上がり時点までを各音素の持続時間と考え,振幅の変化を調べるのに有利な表現である短時間エネルギの差分データが用いて音の持続時間を決定していた.しかし,音の立ち上がりが小さい場合には抽出できないという問題点があった.そこで,音に持続時間の基準となる基準拍と周波数分析によって得られた各音階のパワーデータを用いることによってこのような問題が解決できた.
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