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JPH07111620B2 - Automatic composer - Google Patents

Automatic composer

Info

Publication number
JPH07111620B2
JPH07111620B2 JP62145405A JP14540587A JPH07111620B2 JP H07111620 B2 JPH07111620 B2 JP H07111620B2 JP 62145405 A JP62145405 A JP 62145405A JP 14540587 A JP14540587 A JP 14540587A JP H07111620 B2 JPH07111620 B2 JP H07111620B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
motif
parameter
melody
generation
generating
Prior art date
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Application number
JP62145405A
Other languages
Japanese (ja)
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JPS63311297A (en
Inventor
純一 南高
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Casio Computer Co Ltd
Original Assignee
Casio Computer Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Casio Computer Co Ltd filed Critical Casio Computer Co Ltd
Priority to JP62145405A priority Critical patent/JPH07111620B2/en
Priority to US07/177,592 priority patent/US4926737A/en
Priority to DE19883854168 priority patent/DE3854168T2/en
Priority to EP19880105606 priority patent/EP0288800B1/en
Publication of JPS63311297A publication Critical patent/JPS63311297A/en
Priority to US07/447,581 priority patent/US5099740A/en
Publication of JPH07111620B2 publication Critical patent/JPH07111620B2/en
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  • Electrophonic Musical Instruments (AREA)

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。Description: TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION The present invention relates to an automatic composer.

[背景] 自動作曲機の良否に関し、考慮すべき重要な要素の1つ
は、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。
[Background] One of the important factors to consider regarding the quality of an automatic composer is the music that humans have been familiar with in other words, in other words, the potential to generate music that is not pure mechanical but rich in musicality. It is whether or not the composer has the ability.

例えば、特願昭56−125603号(特公昭60−40027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開示されている。したが
って、この自動作曲機のメロディ生成プロセスは基本的
にトライアンドエラー方式である。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、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。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、元の無秩序性が支配的となるであ
ろう。
For example, in Japanese Patent Application No. 56-125603 (Japanese Patent Publication No. 60-40027), individual pitch data is randomly sampled from a series of pitch data (for example, data of 12 scales), and the sampled data is limited. If the condition is satisfied, it is adopted as a melody note, and if it is not satisfied, it is not adopted as a melody note, and the automatic composer of the method of re-sampling and repeating the condition inspection is disclosed. . Therefore, the melody generation process of this automatic composer is basically a trial and error method. When the pitch data is randomly sampled, a completely disordered pitch sequence is created. With this chaotic sequence of pitches, a melody cannot be established at all (although there is a possibility that a good melody can be created by astronomical randomness). Therefore, in order to bring some order to this disorder, a kind of filtering (selection) called condition inspection is performed. In this case, the degree of selection is an important factor. If the selection is too tight, the generated melody will be one-patterned, and if it is too loose, the original disorder will be dominant.

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がないメロディを作
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(なじみのない斬新な曲
は採譜や演奏が一般に困難になる)。この意味で冒頭に
あげた能力はもちあわせていない。
The above-mentioned automatic composer is more suitable for composing a melody that is more elusive than human beings, and is mainly effective as a music composition device for listening training and performance practice (familiar). Innovative songs that do not have general transcription and performance are difficult). In this sense, I do not have the abilities mentioned at the beginning.

このような点に鑑み、本件出願人は、ユーザーより入力
されたモチーフをきっかけとして、そのモチーフを展
開、成長させ、曲に一貫性、多様性、階層性をコントロ
ールできる自動作曲機を出願している(特許出願、名称
「自動作曲機」、昭和62年4月8日出願および昭和62年
5月20日出願)。その基本構成として、ユーザーより与
えられたモチーフを評価、分析する手段と、評価結果を
基に生成すべきメロディのアウトライン、スタイルを計
画、連想するメロディ制御情報発生手段と、計画された
制御情報とコード進行情報に従ってメロディを具体的に
生成するメロディ生成実行手段とが開示されている。
In view of these points, the applicant has applied for an automatic composer that can control the consistency, variety, and hierarchy of songs by developing and growing the motifs triggered by the user's input. (Patent application, name "Automatic composer", filed on April 8, 1987 and filed on May 20, 1987). As its basic configuration, a means for evaluating and analyzing a motif given by a user, a melody control information generating means for planning and associating a melody outline and style to be generated based on the evaluation result, and planned control information. A melody generation executing unit that specifically generates a melody according to chord progression information is disclosed.

これらの出願に係る自動作曲機は、曲の全体的特徴、雰
囲気、スタイルをコントロールしており、作曲に計画性
があり、音楽性に富む曲をつくることが可能である。こ
れが大きな利点の1つとなっている。第2の特徴は、モ
チーフがユーザーから入力され、そのモチーフを基に作
曲がなされる点である。この特徴は、ユーザーの満足度
を深め、作曲への参加意識を高める上で有効に機能す
る。
The automatic composer according to these applications controls the overall characteristics, mood, and style of the songs, and has a planning ability to compose, and can create songs with rich musicality. This is one of the great advantages. The second feature is that the motif is input by the user and composition is performed based on the motif. This feature works effectively to deepen user satisfaction and raise their sense of participation in the composition.

ただし、はっきりしたコンセプトがなく、モチーフも作
らないようなユーザーに対しては無力である。また、ま
ったくダメなモチーフを入力した場合には、それなりに
ダメな曲しか得ることはできない(Garbage in Garbage
out)。音楽性に欠けるモチーフ(素材)から音楽的に
富む曲を作成することを自動作曲機に期待するのは無理
といわなければならない。
However, it is useless for users who do not have a clear concept or make a motif. Also, if you input a completely useless motif, you can get only useless songs (Garbage in Garbage in Garbage
out). It must be said that it is impossible to expect an automatic composer to create musically rich songs from motifs (materials) that lack musicality.

この発明は、以上の点に鑑みて考案されたものである。The present invention was devised in view of the above points.

[発明の目的] すなわち、この発明の目的はユーザーからモチーフが与
えられなくても作曲が可能な自動作曲機を提供すること
である。さらに、作曲能力を低下させることなく、より
構成の簡単な自動作曲機を提供することである。
[Object of the Invention] That is, an object of the present invention is to provide an automatic composer capable of composing even if a motif is not given by a user. Further, it is to provide an automatic composer having a simpler structure without lowering the composition ability.

[発明の要点] この発明は上記の目的を達成するため、特徴パラメータ
発生手段にて、曲の階層性を反映する形式にて、曲の進
行位置によって値が変化し得る特徴パラメータ(モチー
フ特徴パラメータ、メロディ特徴パラメータ)を発生さ
せ、生成実行手段にて、この特徴パラメータとコード進
行付与手段より与えられる進行中のコードに基づいてモ
チーフやメロディの生成を実行するようにしたことを要
点とする。
[Summary of the Invention] In order to achieve the above-mentioned object, the present invention is a feature parameter generating unit that can change its value depending on the progression position of a song in a format that reflects the hierarchical structure of the song (motif feature parameter). The main point is that the melody characteristic parameter) is generated, and the generation / execution means executes the generation of the motif or melody based on the characteristic parameter and the chord in progress given by the chord progression giving means.

[発明の構成、作用、展開] この発明にあっては、モチーフはユーザーから入力され
るものではなく自動作曲機内部において生成される。モ
チーフは、曲を構成するメロディの一部であり、モチー
フ以外のメロディも自動作曲機内部において生成され
る。この意味で「モチーフ」と「メロディ」は同様の概
念である。
[Structure, Action, and Development of the Invention] In this invention, the motif is not input by the user but is generated inside the automatic composer. The motif is a part of the melody that constitutes the music, and the melody other than the motif is also generated inside the automatic composer. In this sense, “motif” and “melody” are similar concepts.

特許請求の範囲第1項では、モチーフ関係の手段とメロ
ディ関係の手段を分けて記載しているが、このことは、
ハード的または機能的に全く異なる手段によりそれぞれ
の手段が構成されているということを必ずしも意味しな
い。事実、特許請求の範囲第4項では、機能が共有化さ
れる例を挙げている。
In claim 1, the means relating to the motif and the means relating to the melody are described separately, but this means that
It does not necessarily mean that each means is configured by means that is completely different in terms of hardware or functionality. In fact, claim 4 gives an example where functions are shared.

この発明による構成上の利点は、モチーフを分析、評価
し、モチーフに固有のパラメータを抽出するモチーフ評
価手段が不要になることである。つまり、構成がシンプ
ルになる利点がある。上述の機能の共有化を行えばさら
にシンプルになる。
A structural advantage of the present invention is that it eliminates the need for motif evaluation means for analyzing and evaluating motifs and extracting parameters unique to the motifs. That is, there is an advantage that the configuration is simple. It becomes even simpler if the above functions are shared.

一構成例では、モチーフ固有パラメータ発生手段が使用
され、この手段により、モチーフに固有のパラメータ
(PA)が乱数的に生成される。乱数的な生成の代りに、
ユーザーからの指示に従ってモチーフ固有パラメータを
生成させるようにしてもよい。さらに、曲の一貫性、多
様性、階層性などの曲の様式を特徴づけるのに用いられ
る様式パラメータ(PB)を発生する様式パラメータ発生
手段も設けられる。そして、最終的なモチーフあるいは
メロディの特徴パラメータ(PC)は、モチーフ固有パラ
メータ(PA)、様式パラメータ(PB)、生成すべきモチ
ーフやメロディの曲上の位置(例えば第X楽節の第Y小
節)を変数として演算することによって得られる。
In one configuration example, a motif-specific parameter generating means is used, and by this means, a motif-specific parameter (PA) is randomly generated. Instead of random number generation,
The motif-specific parameter may be generated according to the instruction from the user. In addition, modal parameter generating means is provided for generating modal parameters (PB) used to characterize the modalities of the song such as consistency, variety, hierarchy of the song. The final motif or melody feature parameter (PC) is the motif-specific parameter (PA), style parameter (PB), the position of the motif or melody to be generated on the tune (for example, the Yth measure of the Xth passage). It is obtained by computing as a variable.

特徴パラメータ(PC)の少なくとも一部は曲の進行に依
存して値が変化する。そして、生成実行手段は与えられ
たPCの計画に沿ってメロディ(モチーフ)を生成する。
例えば音域を指示するパラメータが高い音域を指示して
いれば、曲のその進行区間におけるメロディ(またはモ
チーフ)は高い音域につくられ、同パラメータが低い音
域を指示していれば対応する区間でメロディは指示され
た低い音域につくられる。
At least some of the characteristic parameters (PC) change in value depending on the progression of the song. Then, the generation / execution means generates a melody (motif) according to the given plan of the PC.
For example, if the parameter designating a range indicates a high range, the melody (or motif) in the progression section of the song is created in a high range, and if the parameter designates a low range, the melody is generated in the corresponding section. Is created in the indicated low range.

特徴パラメータを演算する演算手段は、関数演算を行う
手段を含み入力パラメータに関数を適用する。特徴パラ
メータを得るために種々の関数が使用できる(例えば周
期型、モデュロ型、ピーク型、一時ホールド型、これら
の組合せの型)。
The calculation means for calculating the characteristic parameter includes a means for performing a function calculation and applies the function to the input parameter. Various functions can be used to obtain the characteristic parameters (eg, periodic, modulo, peak, temporary hold, combinations thereof).

上記様式パラメータ発生手段は様式パラメータのセット
を差し替える手段を含んでもよい。この手段は、モニタ
ー機能または対話機能と組み合わせればさらに有効とな
る。例えば、ユーザーに作曲結果あるいは一部を試聴さ
せ、ユーザーからの返事が「不満足」のとき、自動作曲
機は、様式パラメータを取り替えて、作曲をし直す。新
しい様式パラメータのセットにより得られた曲は前とは
違ったものになる。このフィードバックプロセスをくり
返すことにより、ユーザーの期待する曲が得られる。対
話による曲の完成である。
The modal parameter generating means may include means for interchanging a set of modal parameters. This measure becomes more effective when combined with a monitor function or an interactive function. For example, when the user listens to the composition result or a part of the composition and the response from the user is "not satisfied", the automatic composition machine replaces the style parameter and composes again. The song obtained with the new set of modal parameters will be different than before. By repeating this feedback process, the song that the user expects can be obtained. Completion of the song by dialogue.

[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。
Embodiments Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

〈全体構成〉 本実施例に係る自動作曲機の全体回路構成を第1図に示
す。図中、1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は根音データメモリ、5は音階
の重みデータメモリ、6はパラメータAメモリ、7はパ
ラメータBメモリ、8は楽式識別データメモリ、9はCP
U、10はワークメモリ、11はパラメータCメモリ、12は
モチーフデータメモリ、13はメロディデータメモリ、14
はモニター、15はCRT、16は五線譜プリンタ、17は楽音
形成回路、18はサウンドシステム、19は外部記憶装置で
ある。
<Overall Configuration> FIG. 1 shows the overall circuit configuration of the automatic bending machine according to this embodiment. In the figure, 1 is an input device, 2 is a chord component sound memory, 3
Is a chord progression memory, 4 is a root note data memory, 5 is a scale weight data memory, 6 is a parameter A memory, 7 is a parameter B memory, 8 is a music identification data memory, and 9 is a CP.
U, 10 are work memory, 11 is parameter C memory, 12 is motif data memory, 13 is melody data memory, 14
Is a monitor, 15 is a CRT, 16 is a notation printer, 17 is a tone forming circuit, 18 is a sound system, and 19 is an external storage device.

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、入力装置1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、大ざっぱな指定(例えば
楽曲の形式の指定)に応答して、CPU9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、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。
The chord progression memory 3 stores chord progression information represented by a string of chord names. The chord progression information may be input by the user sequentially specifying chords from the input device 1, or the CPU 9 automatically generates chord progressions in response to rough designation (for example, designation of music format). You may do it. Automatic generation of chord progressions is possible, for example, by concatenating basic chord patterns (chord patterns that are frequently used) or concatenating chords that are allowed, and as the concatenation logic, for example, Markov chain model can be used. . However, it is not important to the invention whether the chord progression is directly specified by the user or automatically generated by the machine.

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。CPU9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。
The chord constituent sound memory 2 stores pitch data of constituent sounds (chord members) of various chords, and in the case of this example, chord constituents are obtained from the contents of each address (chord name) of the chord progression memory 3 described above. The storage area of the specific chord component sound data on the sound memory 2 is designated. The CPU 9 advances the address of the chord progression memory 3 for each chord change timing (for example, for each bar) during the automatic tune, and calculates the address on the chord constituent note memory 2 from the chord name which is the content of the chord progression memory 3. Each pitch data that composes the chord is read.

根音データメモリ4にはコードの根音データが記憶さ
れ、音階の重みデータメモリ5には音階(ノートスケー
ル)を構成する各音高についてその有効性の度合を示す
重みデータ、すなわち重み付けられたノートスケールデ
ータが記憶されている(ノートスケールデータのセット
を記憶するメモリ)。自動作曲の際、適当な方法により
音階が選択され、この音階の重みデータが読み出され
る。根音データメモリ4は読み出した音階の重みデータ
を根音シフトするのに利用される。
The root note data of the chord is stored in the root note data memory 4, and the weight data indicating the degree of effectiveness of each pitch forming the note (scale) in the note weight data memory 5 is weighted. Note scale data is stored (memory that stores a set of note scale data). At the time of automatic composition, a scale is selected by an appropriate method, and weight data of this scale is read out. The root note data memory 4 is used for root note shifting of the read scale weight data.

パラメータAメモリ6はモチーフ生成の基礎となるパラ
メータAを格納するところである。パラメータAは生成
するモチーフに固有な情報もしくはモチーフの基本的な
特徴を表現する。
The parameter A memory 6 is for storing the parameter A which is the basis of motif generation. The parameter A represents information unique to the generated motif or basic characteristics of the motif.

一方、パラメータBメモリ7にはメロディの流れにおけ
る一貫性と多様性をコントロールするためのデータ(パ
ラメータB)が記憶されている。また、より高次の階層
性を曲にもたせるために、楽式識別データメモリ8が使
用される。上記メモリ7とメモリ8に格納されている情
報は、楽曲の様式、スタイルを特徴づけるのに用いられ
る。以下の説明では、メモリ7の情報をPBで表記するこ
ともあるが、この意味でのPBのみが楽曲の様式やスタイ
ルの特徴づけに関与しているのではなく、楽曲の形式を
特徴づけるデータであるメモリ8内の情報も楽曲のスタ
イルを左右するものであり、広義にはこのデータもPBの
一種である。
On the other hand, the parameter B memory 7 stores data (parameter B) for controlling consistency and diversity in the melody flow. Further, the musical expression identification data memory 8 is used in order to give the music a higher hierarchy. The information stored in the memories 7 and 8 is used to characterize the style and style of the music. In the following description, the information in the memory 7 may be expressed in PB, but in this sense only PB is not involved in characterizing the style and style of the music, but data characterizing the format of the music. The information in the memory 8 also affects the style of the music, and in a broad sense, this data is also a type of PB.

モチーフの自動生成の際、CPU9は、乱数的にパラメータ
A(PA)を作成し、制約条件に合う値をもつPAをパラメ
ータAメモリ6にセットする。そして、このPAと、パラ
メータBメモリ7より読み出したPBと、楽式識別データ
メモリ8より読み出したデータと、小節番号等を変数と
して関数演算を行いパラメータCを作成する。ここでの
パラメータCは、モチーフを生成するための最終的なパ
ラメータであり、モチーフを特徴づけるパラメータであ
る。しかし、モチーフ小節以外の小節でのパラメータC
は一般に、モチーフ小節における値とは等しくならな
い。すなわち、パラメータCは生成する音高・音長列の
データを特徴づける性質をもっており、モチーフに対し
てはモチーフを特徴づけ、モチーフ以外のメロディ部分
に対してはそのメロディ部分を特徴づける。そして、曲
全体にわたる各パラメータCの列は、一般に曲の進行に
従って変化するデータの列であり、曲の様式等を決定づ
ける。生成されたパラメータC(PC)はパラメータCメ
モリ11に置かれる。
At the time of automatic generation of the motif, the CPU 9 randomly creates a parameter A (PA) and sets PA having a value satisfying the constraint condition in the parameter A memory 6. Then, the PA, the PB read from the parameter B memory 7, the data read from the musical expression identification data memory 8, the measure number, and the like are used as variables to perform a function operation to create a parameter C. The parameter C here is a final parameter for generating a motif and is a parameter characterizing the motif. However, the parameter C in measures other than the motif measure is
Is generally not equal to the value in the motif measure. That is, the parameter C has the property of characterizing the data of the pitch / tone length sequence to be generated. The motif characterizes the motif and the melody part other than the motif characterizes the melody part. The sequence of each parameter C over the entire song is a sequence of data that generally changes as the song progresses, and determines the style of the song. The generated parameter C (PC) is placed in the parameter C memory 11.

CPU9内には、メロディ(モチーフを含む)、すなわち音
高・音長列という具体的なメロディデータを生成する機
能が含まれており、与えられたPCと進行中のコードとか
らモチーフやメロディを生成する。
The CPU9 has a function to generate melody (including motifs), that is, concrete melody data such as pitch and length sequences, and can generate motifs and melody from a given PC and chords in progress. To generate.

ワークメモリ10には、CPU9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。
The work memory 10 stores intermediate data (for example, melody data being processed) generated in a process in which the CPU 9 automatically performs music.

モチーフデータメモリ12は生成されたモチーフを格納す
る媒体であり、メロディデータメモリ13は、モチーフを
含め、メロディを記憶するためのものである。
The motif data memory 12 is a medium for storing the generated motif, and the melody data memory 13 is for storing the melody including the motif.

生成されたモチーフやメロディは、必要に応じてモニタ
ー14に出力することができる。例えば、CRT15上にメロ
ディを五線譜表示したり、楽音形成回路17、サウンドシ
ステム18を通じて音として出力することができる。ま
た、五線譜プリンタ16により、完成された曲の楽譜の写
しを得ることができる。
The generated motif or melody can be output to the monitor 14 as needed. For example, a melody can be displayed on the CRT 15 in a staff notation, or can be output as a sound through the tone forming circuit 17 and the sound system 18. Further, the staff notation printer 16 can obtain a copy of the score of the completed music.

後述するように、本実施例では対話形式で曲がつくられ
る。すなわち、いったん生成されたモチーフやメロディ
は、ユーザーの評価を得るために、モニター14により出
力される。ユーザーは出力されたモチーフやメロディの
満足のいくものかどうかを入力装置1を通じて自動作曲
機に通知する。ユーザーから不満足である旨の応答があ
った場合、自動作曲機は再度、モチーフやメロディを生
成しなおす。ユーザーから満足の返事が戻ってきたら、
作曲機は後読するメロディの生成作業に移る。
As will be described later, in this embodiment, songs are created interactively. That is, the motif or melody once generated is output by the monitor 14 for the user's evaluation. The user notifies the automatic composer through the input device 1 of whether the output motif or melody is satisfactory. If the user replies that they are not satisfied, the automatic composer regenerates the motif and melody. When the user returns a satisfactory reply,
The composer shifts to the work of creating the melody to be read later.

外部記憶装置19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、代りとあ
る自動作曲プログラムの資源として利用される。
The external storage device 19 is used as a backup copy of the completed song, learned knowledge, other copies, or as a resource for an alternative automatic song program.

〈自動作曲機能〉 次に、本実施例に係る自動作曲機の機能について説明す
る。
<Automatic song function> Next, the function of the automatic song machine according to the present embodiment will be described.

本自動作曲機にあっては、比較的コンパクトな情報(P
A、PB)を選択し、それを曲の進行区間によって変化さ
せるために、演算を実行し、曲の様式等を制御する情報
(PC)を生成し、この情報(PC)とコード情報とをメロ
ディ生成規則に適用して具体的なデータ、すなわちメロ
ディを作成している。これが、基本的機能である。
For this automatic composer, relatively compact information (P
A, PB) is selected, and in order to change it according to the progression section of the song, calculation is performed, information (PC) that controls the style of the song, etc. is generated, and this information (PC) and chord information are It is applied to the melody generation rule to create concrete data, that is, melody. This is the basic function.

第2図に全体的な作曲の流れを例示する。このフローで
は、モチーフは曲の最初の部分であり、かつ1小節の長
さであることを想定している。また、図示のフローに入
る前に、楽式識別データメモリ8より読み出すべき楽式
識別データが選択されており、また、パラメータBメモ
リより読み出すべきパラメータBが特定されているもの
とする。さらに、コード進行メモリ3より読み出すべき
コード進行も決定されているとする。図示のフローにお
いて、パラメータBは変更されることはあるが楽式識別
データは変更されないとする。後者の変更は別途行われ
る。
FIG. 2 illustrates the overall flow of composition. This flow assumes that the motif is the beginning of the song and is one bar long. Before entering the flow shown in the figure, it is assumed that the music identification data to be read from the music identification data memory 8 is selected and the parameter B to be read from the parameter B memory is specified. Furthermore, it is assumed that the chord progression to be read from the chord progression memory 3 is also determined. In the illustrated flow, it is assumed that the parameter B may be changed but the musical expression identification data is not changed. The latter change will be made separately.

第1列目のフロー2−1〜2−11において、モチーフが
ユーザーとの対話を通じて生成され、確定する。2列目
の2−12〜2−15において、モチーフに後続するメロデ
ィが対話を通じて生成され、順次、確定する。図中、IC
は生成結果に対するユーザーの否の解答の回数を数える
カウンタである。2−2では、パラメータA(PA)を、
所定の制約条件下で乱数生成している。2−10、2−1
1、2−3、2−4に例示するように、ユーザーからの
否の解答があまりにも長く続く場合には(図の例では10
回連続して否の解答があったとき)、PBすなわち、曲の
様式と深く係るデータをそっくり入れ替えている。それ
以外の場合には、否の応答に対する作曲の変更の範囲
は、2−2で乱数発生するPAの範囲内で基本的に決ま
る。2−6のPC演算では、PAとPB(ここでは、第1図の
メモリ7より読み出したデータ)とSB(ここでは、メモ
リ8より取り出し、解読したデータ)と小節番号とを変
数として、PCを計算している。2−8はPCから音高列と
音長列のデータへの変換であり、モチーフの具体的な発
生である。2−9は、内部でつくられたモチーフデータ
をユーザーに評価してもらうために、モニター14を通じ
て外部に出力しているところである。例えば、楽音形成
回路17、サウンドシステム18により音として流すか、あ
るいはCRT15により楽譜として視覚表示する。2−10は
入力装置1より入力されたユーザーの応答のチェックで
ある。ユーザーからOKの合図があったとき、モチーフが
確定し、右列に示すモチーフ以降のメロディ生成作業に
移る。
In Flows 2-1 to 2-11 in the first column, the motif is generated and confirmed through the dialog with the user. In the second column, 2-12 to 2-15, the melody following the motif is generated through dialogue and is sequentially determined. IC in the figure
Is a counter that counts the number of times the user answers the generated result. In 2-2, the parameter A (PA) is
Random numbers are generated under predetermined constraint conditions. 2-10, 2-1
As shown in 1, 2, 3 and 2-4, if the answer from the user is negative for too long (10 in the example in the figure)
When there is a negative answer consecutively), PB, that is, the data related to the style of the song and deeply related are replaced. In the other cases, the range of composition change to the response of NO is basically determined within the range of PA for random number generation in 2-2. In the PC operation of 2-6, PA, PB (here, the data read from the memory 7 in FIG. 1), SB (here, the data read from the memory 8 and decoded) and the measure number are used as variables. Is calculated. 2-8 is the conversion from the PC to the data of the pitch string and the pitch string, and is the specific occurrence of the motif. In 2-9, the motif data created internally is output to the outside through the monitor 14 so that the user can evaluate it. For example, it is played as a sound by the tone forming circuit 17 and the sound system 18, or visually displayed as a score by the CRT 15. 2-10 is a check of the response of the user input from the input device 1. When the user gives an OK signal, the motif is decided and the melody generation work after the motif shown in the right column is started.

このフローにおいて、2−6と2−12に示すPC演算は基
本的に同一の処理である。また、2−8のモチーフ発生
と2−13のメロディ生成の処理も基本的に同じである。
もっとも、右列のメロディ生成作業の全体は、例示であ
り、例えば2−14のモニター出力は、1小節出来上がっ
たたびに出力する必要はなく、1楽節完了後に出力して
もかまわない。また、メロディ生成作業でも、必要に応
じてPBをそっくり入れ替えるようにしてもよい。
In this flow, the PC operations 2-6 and 2-12 are basically the same processing. Also, the process of generating a motif 2-8 and the process of generating a melody 2-13 are basically the same.
However, the whole melody generation work in the right column is an example, and for example, the monitor output of 2-14 does not have to be output every time one bar is completed, and may be output after the completion of one bar. Also, even in the melody generation work, the PBs may be replaced as necessary.

第1列における2−7のPC修正は、上述した想定、すな
わち、モチーフが曲の冒頭の小節のメロディであること
と関係した処理である。例えば、PCのなかには、前小節
の特徴と特定の関係を今回の小節がもつことをメロディ
生成実行部に要求するパラメータが含まれるが、曲の最
初の小節はそれより前の小節をもたないのでこの種のパ
ラメータを禁止の値に修正する。その他、あまり意味の
ないモチーフにならないようにPCを制限することが好ま
しい。
The PC modification 2-7 in the first column is a process related to the above-mentioned assumption, that is, the motif is the melody of the first bar of the song. For example, a PC contains parameters that require the melody generator to have a specific relationship with the features of the previous bar, but the first bar of the song has no previous bar. So fix this kind of parameter to a prohibited value. In addition, it is preferable to limit the PC so that it does not become a meaningless motif.

以下、パラメータAの発生、パラメータCの発生、メロ
ディの具体的発生(モチーフも同様)についてさらに詳
しく説明する。
Hereinafter, the generation of the parameter A, the generation of the parameter C, and the specific generation of the melody (the same applies to the motif) will be described in more detail.

〈パラメータAの発生〉 第2図の2−2で行われるパラメータAの発生は乱数的
な生成方式である。第3図にその詳細なフローを例示す
る。
<Generation of Parameter A> The generation of the parameter A performed at 2-2 in FIG. 2 is a random number generation method. The detailed flow is illustrated in FIG.

パラメータA(PA)は、モチーフを評価したら得られる
とみることのできるようなパラメータであり、この意味
でモチーフに固有のパラメータである。ただし、後のPC
演算において、PAは代表的にはPCのスタティックな成分
を決めるのに利用される。この場合、PAは曲の進行に依
存しないスタティックな特徴を曲全体に与えるように作
用する。
The parameter A (PA) is a parameter that can be considered to be obtained by evaluating the motif, and in this sense is a parameter unique to the motif. However, later PC
In arithmetic, PA is typically used to determine the static components of PC. In this case, PA acts to give the whole song a static characteristic that does not depend on the progression of the song.

パラメータAのセットの一例を下に示す。An example of the set of parameters A is shown below.

PA1、2:なめらかさのパラメータである。分散和音にお
ける和声音間のなめらかの尺度を表わす。
PA 1 and 2 : Smoothness parameters. Represents a smooth measure between chords in a distributed chord.

PA1、6:同音進行のパラメータであり、同じ高さの和声
音が連続して発生する尺度を表わしている。
PA 1,6 : parameters for homophonic progression, representing the scale at which harmonics of the same pitch occur consecutively.

PA2、2:倚音の重みのパラメータであり、モチーフに含
まれる倚音の度合を指示する。
PA 2, 2 : A parameter of the weight of the sound, which indicates the degree of the sound included in the motif.

PA3、2:経過音の重みのパラメータである。PA 3,2 : It is a parameter of the weight of the elapsed sound.

PA3、3:最小音長を制限するパラメータである。PA 3, 3 : Parameter that limits the minimum pitch.

PA4、4:刺しゅう音が含まれる度合を示すパラメータで
ある。
PA 4, 4 : Parameters indicating the degree to which embroidery sounds are included.

PA6、1:特徴リズムのパラメータである。PA 6, 1 : Parameters of the characteristic rhythm.

PA1、3:音符数(和声音数)のパラメータである。PA 1, 3 : Parameters of the number of notes (harmonic number).

RHi:モチーフの初期の音長パターン(モチーフ分散和
音の音長列)である。
RH i : Initial tone length pattern of a motif (tone length sequence of motif-distributed chords).

第3図のフローでは、3−1〜3−5のところで、上記
のPA1、2からPA6、1までの7つのパラメータAを乱数的に
設定している。あまりにも変なモチーフができないよう
に、乱数の結果に制限を加えている。フローに従うと、
各パラメータAには上限値Uiと下限値Diがあり、パラメ
ータAの値Piはこの上限値と下限値の中間値となる。例
えば、 PA1、2=1〜4、PA1、6=1〜4、PA2、2=0〜4、 PA3、2=0〜4、PA3、3=2または1、PA4、4=0〜4、 PA6、1=0〜4の範囲内で乱数化される。
In the flow of FIG. 3, the seven parameters A from PA 1, 2 to PA 6, 1 are randomly set at 3-1 to 3-5. We limit the random number results so that we don't have too weird motifs. According to the flow,
Each parameter A has an upper limit value U i and a lower limit value D i , and the value P i of the parameter A is an intermediate value between the upper limit value and the lower limit value. For example, PA 1,2 = 1 to 4, PA 1,6 = 1 to 4, PA 2,2 = 0 to 4, PA 3,2 = 0 to 4, PA 3,3 = 2 or 1, PA 4, Randomization is performed within the range of 4 = 0 to 4, PA 6 , 1 = 0 to 4.

3−7は分散和音数PA1、3の設定、3−8は分散和音の
音長パターン{RHi}の設定である。
3-7 is the setting of the dispersed chord numbers PA 1 and 3 , and 3-8 is the setting of the tone length pattern {RH i } of the dispersed chords.

第3図のフローはPA発生の例示的フローにすぎない。例
えば、音長パターンについては、パルススケールを使っ
て、制御された音長パターンを得るようにしてもよい。
この技術は上述した特許出願(出願日、昭和62年5月20
日)に開示されている(例えば同出願図面の第61図参
照)。
The flow of FIG. 3 is merely an exemplary flow of PA generation. For example, for a tone length pattern, a pulse scale may be used to obtain a controlled tone length pattern.
This technology is based on the above-mentioned patent application (filed on May 20, 1987).
Date) (see, for example, FIG. 61 of the drawing of the same application).

〈パラメータCの発生〉 第4図にパラメータCの発生に関する機能をブロック図
で示してある。図示のように、メロディ制御情報発生手
段F20がPCを発生する。「メロディ制御情報」の名称
は、PCをメロディ(モチーフも含む)の生成を制御する
ための情報とみることができるからである。すなわち、
後述するメロディの具体的発生では、メロディ生成実行
手段F30が、このPCを受け、その指示内容を解読し、解
読結果に従ってメロディ生成規則を適用し、メロディを
具体的に発生する。PCの値が変われば、生成されるメロ
ディも変わる。例えば、音型の維持の可否に関するパラ
メータCが音型の維持を示す値になっているときは、メ
ロディ生成実行手段F30は、前小節の音型(例えば上
行)と同一の音型をもつ音高パターンを作成するが、音
型の維持が指示されていないときは乱数的に音型を作成
してもよいと解し、ランダマイズされた音型を作成する
ための規則を使用する(もっとも、完全にはランダムに
ならないよう、いくつかの制約パラメータPCが手段F20
より渡されるようになっている)。
<Generation of Parameter C> FIG. 4 is a block diagram showing functions relating to generation of the parameter C. As illustrated, the melody control information generating means F20 generates a PC. This is because the name of "melody control information" can be regarded as information for controlling the generation of a melody (including a motif) on a PC. That is,
In the concrete generation of the melody described later, the melody generation executing means F30 receives this PC, decodes the instruction content, applies the melody generation rule according to the decoding result, and concretely generates the melody. If the PC value changes, the generated melody also changes. For example, when the parameter C regarding whether or not to maintain the tone pattern has a value indicating that the tone pattern is maintained, the melody generation executing means F30 causes the tone pattern having the same tone type as the tone type of the previous measure (for example, ascending). Creates a high pattern, but understands that it may be possible to randomly create a pattern when no pattern maintenance is instructed, and uses the rules for creating a randomized pattern (though, In order not to be completely random, some constraint parameters PC are means F20
Will be passed more.)

パラメータPCは曲の局部的な様式上の特徴、もう少し広
い範囲での様式的な特徴、規則的に現われるような様式
的な特徴、メロディの流れにおける階層的な様式、メロ
ディの流れにおける非和声音の構造的な特徴様式、メロ
ディの流れにおける規則的もしくは準規則的な変化の様
式、曲全体にわたる特徴などをパラメータ表現したもの
である。
The parameter PC is a local stylistic feature of the song, a slightly wider range of stylistic features, a regular appearing stylistic feature, a hierarchical style in the melody flow, a non-harmonic sound in the melody flow. Is a parameterized expression of the structural characteristic style of, the manner of regular or quasi-regular change in the flow of the melody, the characteristic over the entire song, and the like.

様式等の特徴は、様式の種類などにより、その時間的依
存性は異なる。あるタイプの特徴様式は一時的にしか固
定せず、別のタイプの特徴様式はそれより長い間、安定
する。したがって、原理的には、PCの種類ごとに、固定
的とみなす進行区間の単位を別の長さにし、種類別に、
異なる区間で各PCの値を発生させるようにすることも可
能である。しかし、このことは処理を複雑化する。
Features such as styles have different temporal dependence depending on the type of style. Some types of feature styles are fixed only temporarily, while other types of feature styles are stable for longer. Therefore, in principle, for each type of PC, the unit of the progress section that is considered to be fixed is set to a different length, and for each type,
It is also possible to generate the values of each PC in different intervals. However, this complicates the process.

そこで実施例では、すべてのPCについて共通となり得る
単位の区間(小節)を使用している。
Therefore, in the embodiment, a unit section (measure) that can be common to all PCs is used.

第4図において、メロディ制御情報発生手段F20のブロ
ック内には区間カウンタF23の示す区間番号に依存する
パラメータを発生する進行依存パラメータ発生手段F22
が示されている。このようなパラメータのなかには、曲
進行により規則的に変動するパラメータも含まれ、この
種のパラメータはF22−1で示す規則変動パラメータ発
生手段F22−1により生成される。手段F22が発生するパ
ラメータに対して、乱数発生手段F24が作用し、パラメ
ータによりコントロールされた乱数あるいは変動を同パ
ラメータに導入することができる。上記F22とF23の要素
は、PCのなかに、上述の性質をもつパラメータが含まれ
ることを示すために図示したものであり、また、関数演
算型でない型式(例えばパラメータCのデータベース)
でもパラメータC(メロディ制御情報)を発生できるこ
とを明らかにするために示したものである。実際には、
本実施例では、パラメータCを演算型で発生させてお
り、この演算を実行する部分がF21で示す演算手段であ
る。演算手段F21は、モチーフ特徴パラメータPA、I1で
示すパラメータBの情報、小節カウンタF23−1の示す
小節番号、楽式識別データ発生手段F25からの楽式識別
データを入力として受け、これらの入力を変数としてパ
ラメータCを演算する。楽式識別データ発生手段F25は
楽節カウンタF25−1をもっており、これを使って楽式
識別データI2より特定の楽節に関する情報を選択する。
楽節に関する情報のなかには楽節のタイプ(反復型、展
開型)が含まれている。楽式識別データ発生手段F25は
小節カウンタF23−1の示す小節番号を読み、その小節
番号と楽節との位置関係を検査し、その検査結果に基づ
いて関連する楽式識別データを解読(データコード)す
る。解読された楽式識別データが演算手段F21に渡され
る。楽式識別データ発生手段F25の役割は、曲における
より高次の階層性を与えることである。
In FIG. 4, in the block of the melody control information generating means F20, a progress-dependent parameter generating means F22 for generating a parameter depending on the section number indicated by the section counter F23.
It is shown. Among such parameters, a parameter that regularly fluctuates as the music progresses is also included, and this kind of parameter is generated by the regularly fluctuating parameter generating means F22-1. The random number generation means F24 acts on the parameter generated by the means F22, and a random number or fluctuation controlled by the parameter can be introduced into the parameter. The elements of F22 and F23 described above are shown to show that the PC has the parameters having the above-mentioned properties, and the type is not a function operation type (for example, the database of the parameter C).
However, it is shown to clarify that the parameter C (melody control information) can be generated. actually,
In the present embodiment, the parameter C is generated in an arithmetic type, and the part that executes this arithmetic is the arithmetic means indicated by F21. The calculation means F21 receives as input the motif feature parameter PA, the information of the parameter B indicated by I1, the measure number indicated by the measure counter F23-1, and the musical expression identification data from the musical expression identification data generating means F25. The parameter C is calculated as a variable. The musical expression identification data generating means F25 has a phrase counter F25-1, which is used to select information on a specific phrase from the musical expression identification data I2.
The information about the passage includes the type of the passage (repeated type, expanded type). The music identification data generating means F25 reads the bar number indicated by the bar counter F23-1, inspects the positional relationship between the bar number and the phrase, and decodes the related music identification data based on the inspection result (data code ) Do. The decrypted musical expression identification data is passed to the calculating means F21. The role of the music identification data generating means F25 is to give a higher hierarchical structure to the music.

以上の説明からわかるように、メロディ制御情報発生手
段F20より出力されるPCはさまざまであり、あるPCは比
較的長期にわたって一定であり、あるPCは単位区間(こ
こでは1小節)に匹敵する程度のサイクルで変動し、あ
るPCは楽式の影響を受け、特定の区間、ポイントで別の
値に変化する、といった具合である。パラメータBの
値、楽式識別データの値、影響手段F21が使用する関数
のタイプなどにより、同じPAであっても、実にさまざま
なPCが発生することになる。
As can be seen from the above description, various PCs are output from the melody control information generating means F20, some PCs are constant for a relatively long period of time, and some PCs are comparable to a unit section (here, one bar). It fluctuates in the cycle of, and one PC is affected by the musical expression, and changes to another value at a specific section or point, and so on. Depending on the value of the parameter B, the value of the music identification data, the type of the function used by the influencing means F21, etc., various PCs will actually be generated even with the same PA.

第7図にメロディ制御情報発生手段F20より出力される
パラメータCのリストの一列を示してある。また、参考
として、第10図に各パラメータCの小節ごとの値を例示
してある。
FIG. 7 shows one row of a list of parameters C output from the melody control information generating means F20. For reference, FIG. 10 illustrates the value of each parameter C for each bar.

このようにしてメロディ制御情報発生手段F20より出力
されたパラメータCは、モチーフ生成のときには(正確
には前小節が存在しないか、前小節や前楽節の情報に全
く依存しない小節におけるメロディ生成の場合には)第
2図の2−7で示すように、一部のパラメータCについ
て修正が行われる。
In this way, the parameter C output from the melody control information generating means F20 is used when the motif is generated (accurately when there is no preceding bar, or when the melody is generated in a bar which does not depend on the information of the previous bar or the previous bar at all). As shown by 2-7 in FIG. 2, some parameters C are modified.

この修正例を述べよう。PC1、3が音型の維持の可否を示
すパラメータである。しかし、前小節が存在しないの
で、音型を維持しようがない。そこでPC1、3の値をゼロ
に修正して、モチーフの音型は制御された乱数化プロセ
スで生成されるようにする。またPC1、5は前小節の最終
ノートから小節の初めの音を決めてよいかどうかを示す
パラメータであり、ここでも、前小節は存在しないの
で、PC1、5を前者からの決定禁止を示す値ゼロにする。
その他、PC1、7は転回回数(音域)を指示するパラメー
タであるが転回なしのゼロに初期化し、PC9、1は休符挿
入の可否のパラメータであるが、第1小節目の休符挿入
は望ましくないとみなしてゼロ(休符禁止)に設定し、
分散和音の跳躍進行のパラメータPC9、1は1回のみ許可
の値“1"にセットし、前小節との関係で最適転回を指示
するパラメータPC1、12は、最適転回なしのゼロにセット
する。
Let me explain this modified example. PCs 1 and 3 are parameters indicating whether or not the sound pattern can be maintained. However, since there is no previous measure, it is impossible to maintain the tone pattern. Therefore, we modify the values of PCs 1 and 3 to zero so that the motif pattern is generated by a controlled randomization process. Also, PC 1 and 5 are parameters that indicate whether the beginning note of the measure can be decided from the last note of the previous measure. Again, since there is no previous measure, PC 1 and 5 are prohibited from being decided by the former. Set the value to zero.
In addition, PCs 1 and 7 are parameters that indicate the number of turns (range), but are initialized to zero without turns, and PCs 9 and 1 are parameters for whether or not rests can be inserted. Insert is considered undesirable and set to zero (no rests allowed),
The parameters PC 9 and 1 for jumping the distributed chords are set to the value "1" which is permitted only once, and the parameters PC 1 and 12 that indicate the optimum turning in relation to the previous measure are set to zero without optimum turning. To do.

〈メロディの具体的発生〉 第2図の2−8、2−13の処理に対応するメロディの具
体的発生に関する機能ブロック図を第5図に例示する。
<Specific Generation of Melody> FIG. 5 illustrates a functional block diagram relating to specific generation of a melody corresponding to the processing of 2-8 and 2-13 in FIG.

図示のように、メロディ生成実行手段F30はその主要素
として、音高列生成手段F31と音長列生成手段F32とを有
している。音高列生成手段F32は、コード進行データI3
からの進行中のコードとメロディ制御情報発生手段F20
からのPCそのものか、あるいは、乱数発生手段F31−4
により変動が導入されたPCを使用して分散和音の音高列
を発生する分散和音発生手段F31−1と、発生された分
散和音の前後あるいは間に、PCの計画に沿ってかつ内部
の付加ルールに従って非和声音を付加する非和声音付加
手段F31−2を有している。各非和声音分類付加手段F31
−2Aは手段F31−2の一構成例である。F31−3は使用音
高制御手段であり、上記の手段F31−1またはF31−2に
おいてその生成過程において得られたメロディノートの
候補についてその使用を制御する機能をもっている。す
なわち、使用音高制御手段F31−3はノートスケール発
生手段F31−3Aにより音階の各音高に重みをつけたデー
タを発生させ、有効音高検査手段F31−3Bにその重みに
基づいて候補の音高の有効性を検査させる。検査に合格
したメロディノートは手段F31−1、F31−2に送り返さ
れ、ここで正式のメロディノートとして使用される。
As shown in the figure, the melody generation executing means F30 has a pitch sequence generating means F31 and a pitch length generating means F32 as its main elements. The pitch train generation means F32 uses the chord progression data I3.
On-going chords and melody control information generator F20
From the PC itself, or a random number generator F31-4
The distributed chord generation means F31-1 that generates a pitch sequence of dispersed chords using a PC in which fluctuations are introduced, and before or after the generated dispersed chords, according to the plan of the PC and internally added. It has a non-harmonic sound adding means F31-2 for adding a non-harmonic sound according to a rule. Each non-harmonic sound classification addition means F31
-2A is a configuration example of the means F31-2. F31-3 is a pitch control means used and has a function of controlling the use of the melody note candidates obtained in the generation process in the means F31-1 or F31-2. That is, the used pitch control means F31-3 generates data by weighting each pitch of the scale by the note scale generation means F31-3A, and the effective pitch inspection means F31-3B is used as a candidate based on the weight. Have them check the effectiveness of pitch. The melody note that has passed the inspection is sent back to the means F31-1, F31-2, where it is used as an official melody note.

音長列生成手段F32は最適結合手段F32−1と最適分割手
段F32−2と特徴パターン組込手段F32−3より構成さ
れ、PCの計画に従って音長列を生成する。最適結合手段
F32−1と最適分割手段F32−2は本実施例の場合、分散
和音の音長列を形成するのに使用される。最適結合手段
F32−1は初期の音長列(例えば、第3図の3−8によ
り形成した音長パターン)を基に、目標とする分散和音
の音符数(PCによって与えられる)になるまで最小の結
合回数で音長を結合する。同様に、最適分割手段F32−
2は初期の音長列を分散和音数PCに達するまでの最小の
分散回数で音長を分割する。さらに、両手段F32−1、F
32−2はパルススケールを使用して分割、結合を実行す
る。パルススケールはPC(メロディ計画情報)の一種と
して手段F20より与えられるようにしてもよいが、後述
する実施例の動作を示すフローでは、両手段の分割、結
合ルールのなかにパルススケールが内在している。一
方、特徴パターン組込手段F32−3は関連するPCに従っ
て動作し、メロディの音長列のなかに特徴ミニパターン
を組み入れる。本例では、メロディの生成の最終過程で
特徴ミニパターンを注入するようにしている。
The sound length sequence generating means F32 is composed of an optimum combining means F32-1, an optimum dividing means F32-2 and a characteristic pattern incorporating means F32-3, and generates a sound length sequence according to the plan of the PC. Optimal coupling means
In the case of this embodiment, F32-1 and optimum dividing means F32-2 are used to form a tone length sequence of distributed chords. Optimal coupling means
F32-1 is based on the initial note length sequence (for example, note length pattern formed by 3-8 in Fig. 3), and is the minimum combination until the target note number of distributed chord (given by PC). Combine lengths by number of times. Similarly, the optimum dividing means F32−
2 divides the initial tone length sequence by the minimum number of variances until reaching the number of distributed chords PC. Furthermore, both means F32-1, F
32-2 executes division and combination using a pulse scale. The pulse scale may be provided from the means F20 as a kind of PC (melody plan information), but in the flow showing the operation of the embodiment described later, the pulse scale is inherent in the dividing and combining rules of both means. ing. On the other hand, the feature pattern embedding means F32-3 operates according to the associated PC and incorporates the feature mini-pattern in the tone length sequence of the melody. In this example, the characteristic mini-pattern is injected in the final process of melody generation.

制御手段F33は、メロディ生成実行手段F30の各要素の起
動や要素間のデータの転送を制御するためのものであ
る。メロディ生成実行手段F30の実行結果であるメロデ
ィデータはメロディデータメモリ13(第1図)に格納さ
れる。ただし、モチーフデータを生成したときには、モ
チーフデータメモリ12にいったん格納され、ユーザーか
らOKの合図があってモチーフが確定したら、メロディデ
ータメモリ13に転送される(第16図参照、25−1〜25−
5)。
The control means F33 is for controlling the activation of each element of the melody generation execution means F30 and the transfer of data between the elements. The melody data which is the execution result of the melody generation executing means F30 is stored in the melody data memory 13 (FIG. 1). However, when the motif data is generated, it is temporarily stored in the motif data memory 12, and when the user gives an OK signal and the motif is confirmed, it is transferred to the melody data memory 13 (see FIG. 16, 25-1 to 25-25. −
5).

〈詳細事項〉 第12図から第40図までに、パラメータCの発生やメロデ
ィの具体的発生について、より詳細なフロー類を示して
ある。紙面の都合上、その詳細な説明は割愛する。当業
者には、フローチャート等の明確な記述から、実施可能
なレベルまでその内容を容易に理解できよう。
<Detailed Items> FIGS. 12 to 40 show more detailed flows regarding the generation of the parameter C and the specific generation of the melody. Due to space limitations, the detailed explanation is omitted. Those skilled in the art can easily understand the contents from a clear description such as a flowchart to a practicable level.

理解の助けとしていくつかを簡単に述べよう。第6図に
主変数のリストが示され、第7図にパラメータCのリス
トが示されている。これらリストに示す各パラメータの
記号は、第12図から第40図までのフローチャートで使用
する記号と一致している。フローにおいて、音高データ
の割当は第8図のbに示すようになっており、クロマチ
ックスケール上の連続する音高に連続する整数値を与え
ている。また、音長については、1小節を16等分したと
きの音長を単位としている。したがって、16分音符の音
長は“1"であり、8分音符の音長は“2"である(第9図
のモチーフデータに示した音長データMDiと音高データM
Riを参照されたい)。
To help you understand, here are a few: A list of main variables is shown in FIG. 6, and a list of parameter C is shown in FIG. The symbols of the parameters shown in these lists are the same as the symbols used in the flowcharts of FIGS. 12 to 40. In the flow, pitch data is assigned as shown in FIG. 8b, and consecutive integer values are given to consecutive pitches on the chromatic scale. Regarding the sound length, the unit is the sound length when one measure is divided into 16 equal parts. Therefore, the note length of the 16th note is "1" and the note length of the eighth note is "2" (the note length data MD i and the pitch data M shown in the motif data of FIG. 9).
See R i ).

第9図のコード構成音データ、コード進行データ、楽式
識別データ、音階の重みデータ、及び第10図のパラメー
タCのデータを入力条件としたときに得られるメロディ
を第11図に例示してある。
FIG. 11 illustrates the melody obtained when the chord component sound data, chord progression data, musical style identification data, scale weight data of FIG. 9 and parameter C data of FIG. 10 are used as input conditions. is there.

この図からわかるように、メロディ(モチーフも同じ)
の具体的生成のプロセスは、まず分散和音を作成し、そ
の後、各非和声音、ここでは、倚音、経過音、本図では
NOPであったために示されていないが刺しゅう音(第35
図参照)、逸音が付加され、休符がつけられ、本図では
示されていないが特徴リズム生成(第38図参照)がなさ
れて完成する。
As you can see from this figure, the melody (same motif)
The process of concrete generation of the first is to create distributed chords, and then to each non-harmonic sound, here, tones, transitions, in this figure.
Embroidery sound (No. 35
(Refer to the figure), the missing sound is added, rests are added, and although not shown in this figure, characteristic rhythm generation (see FIG. 38) is performed and completed.

分散和音の発生の全体フローは第17図に示してある。こ
のフローにおけるコード構成音の読み出し26−1、音階
の重み変更26−2、最適転回数算出26−4、コード構成
音の転回26−5の詳細は、それぞれ、第19図;第21A
図、第21B図、第22図;第23図、第24図に示してある。2
6−5が完了した時点で、使用する音階の重みデータ
(音階上の各音に割り当てた重みをもつデータ)、及び
進行中のコードとその転回形、つまり分散和音の発生で
使用する各和声音の音高が決まっている。音階の重みデ
ータはメロディの生成過程で挙がったメロディノートの
候補の有効性を検査するのに利用され、有効と判定され
た候補は正式にメロディノートとして採択される。
The overall flow of distributed chord generation is shown in FIG. The details of the chord component sound reading 26-1, the scale weight change 26-2, the optimum number of turns calculation 26-4, and the chord component sound turn 26-5 in this flow are shown in FIG. 19;
See Figures 21, 21B, 22; 23, 24. 2
When 6-5 is completed, the weight data of the scale to be used (data having the weight assigned to each note on the scale) and the chord in progress and its inversion, that is, each sum used in the generation of distributed chords. The pitch of the voice sound is fixed. The scale weight data is used to check the effectiveness of the melody note candidates picked up in the melody generation process, and the candidates determined to be valid are officially adopted as melody notes.

26−6から26−42までは、その簡略化フローを第26図に
示してあり、分散和音の音高列を生成しているところで
ある。このなかに示す26−15の前の音より決定の詳細は
第25図に示す。前小節の最後の音に最も近い高さの和声
音を今回の小節の最初のメロディノートにする処理であ
る。
26-6 to 26-42 show the simplified flow in FIG. 26, in which a pitch sequence of distributed chords is being generated. The details of the decision from the notes before 26-15 shown in this are shown in FIG. In this process, the chord sound having the closest pitch to the last sound of the previous bar is set as the first melody note of this bar.

26−11より26−12を通って26−29に進むときは、音型の
維持範囲にあるときで、維持範囲中は、前小節と同一ま
たは逆の音型(26−31)が作成される。例えば、第11図
の(イ)の分散和音に示す第2小節目は、第1小節目の
音型が上行であり、(LL1=1、LL2=2、LL3=3、LL4
=4)、第2小節目についてのPC演算部からの音型関係
のパラメータは、維持範囲が最初から4番目までの音符
であり(PC1、4=0、PC1、3=4)、またPC1、13により音
型の反転が指示されているので、下行(LL1=4、LL2
3、LL3=2、LL4=1)となる。
When proceeding from 26-11 to 26-29 through 26-12, it is in the sustain range of the note type, and during the sustain range, a note type (26-31) that is the same as or opposite to the previous measure is created. It For example, in the second bar shown in the distributed chord in (a) of FIG. 11, the tone pattern of the first bar is ascending, and (LL 1 = 1, LL 2 = 2, LL 3 = 3, LL 4
= 4), the note type parameters from the PC computing section for the second measure are notes from the first to the fourth sustain range (PC 1,4 = 0, PC 1,3 = 4), In addition, since the inversion of the tone pattern is instructed by PC 1 and 13 , descending lines (LL 1 = 4, LL 2 =
3, LL 3 = 2, LL 4 = 1).

モチーフ小節のように、音型の維持がなされない小節の
ときは、26−16より始まるランダム化による音型形成が
実行される。26−16〜26−28のなかにもパラメータCが
含まれており、これらのパラメータはランダム化を制限
するように働く。
In the case of a measure such as a motif measure in which the tone pattern is not maintained, a tone pattern is formed by randomization starting from 26-16. Among the parameters 26-16 to 26-28 are the parameters C, which serve to limit the randomization.

音高に有効検査は26−35と26−36で行っている。Effective tests for pitch are performed at 26-35 and 26-36.

26−44は分散和音の音長パターンの決定である。上述し
たモチーフのときには、初期パターンが4つの4分音符
であり、和声音数が4であったので、初期パターンがそ
のまま分数和音の音長パターンとなる。
26-44 is the determination of the note length pattern of the distributed chord. In the case of the above-mentioned motif, since the initial pattern is four quarter notes and the number of harmony is 4, the initial pattern is a fractional chord length pattern as it is.

和声音数が初期パターンが示す和声音数より多いときや
少ないときはパルススケールにより分割や結合を行って
いる。26−44の詳細については、第27図から第32図を参
照されたい。分割の基本論理は、最小分割回数であると
いうことと、1つ分割する場合に、パルススケール、す
なわち、 T0T1T2T3T4T5T6T7T8T9T10T11T12T13T14T15 5 1 2 1 3 1 2 1 4 1 2 1 3 1 2 1 (ここに、T0〜T15はパルスポイントであり、T0は小節
の頭、T8は第3拍目のタイミングを表わし、下に示す数
字は対応する重みである)で示すパルススケール(ルー
ルに内在している)を使用し、現在の音長パターンのう
ちで、最も重いパルスポイントをクロスしている音符に
対し、そのパルスポイントを分割線として分割するとい
うものである。結合の基本論理は、目標音符数になるま
で最小結合回数で結合を行うということと、一つの結合
において、現在の音長列のなかで最も軽い重みで開始し
ている音符を前の音符と結合するという方式である。
When the number of harmony sounds is larger or smaller than the number of harmony sounds indicated by the initial pattern, division or combination is performed by the pulse scale. See Figures 27 through 32 for details of 26-44. The basic logic of division is that it is the minimum number of divisions, and when dividing one, the pulse scale, that is, T 0 T 1 T 2 T 3 T 4 T 5 T 6 T 7 T 8 T 9 T 10 T 11 T 12 T 13 T 14 T 15 5 1 2 1 3 1 2 1 4 1 2 1 3 1 2 1 (where T 0 to T 15 are pulse points, T 0 is the bar head, T 8 is It represents the timing of the third beat, and the numbers shown below are the corresponding weights) and use the pulse scale (inherent in the rule) to find the heaviest pulse point in the current duration pattern. For a note that is crossing, the pulse point is divided as a dividing line. The basic logic of combination is to combine with the minimum number of combinations until reaching the target number of notes, and in one combination, the note that starts with the lightest weight in the current note length sequence is the previous note. It is a method of combining.

倚音の付加(第33図)では、PC演算部より与えられた倚
音の重みPC2、2、付加位置PC2、3、音階の重みPC2、1、上
行、下行PC2、4、音長制限PC2、7などの値に従い、かつ内
部の倚音付加論理に従って選択的に倚音を付加してい
る。音長については、倚音の次にある和声音の音長から
一部をとって倚音の音長にしている。
In addition of the onset (Fig. 33), the onset weights PC 2 , 2 given by the PC calculation unit, the addition positions PC 2 , 3 , the scale weights PC 2 , 1 , ascending, descending PCs 2 , 4 , A sound is selectively added according to the value of the note length limit PC 2, 7, etc., and according to the internal sound addition logic. Regarding the sound length, a part is taken from the sound length of the harmony sound next to the sound, to obtain the sound length of the sound.

経過音付加(第34図)は基本的には和声音と和声音との
間を経過的に結ぶ音が経過音であることから、これらに
関係する条件をみる部分や、PC演算部からのパラメータ
Cの計画を解読する部分(主として第34図の第1列)
や、和声音間に経過音として使用できる音があるかどう
かをサーチ、検査する部分(主として第2列)や、見つ
けた経過音の音高変換(音高パターンへの組込)や音長
変換(音長パターンへの組込)を行う部分(主として第
3列)より成っている。
Basically, the addition of transitional sounds (Fig. 34) is the sound that connects the harmony sounds and the harmony sounds in sequence. Part of deciphering the plan of parameter C (mainly the first column in FIG. 34)
, A part to be searched for and inspected whether or not there is a sound that can be used as a transitional sound between the chords (mainly the second column), the pitch conversion (embedding into the pitch pattern) and the pitch of the found transitional sound. It is composed of a portion (mainly the third column) for performing conversion (embedding into a tone length pattern).

刺しゅう音の付加(第35図)は前後の和声音が同じ高さ
のときにしか行われない(第1列参照)。その他にもパ
ラメータCによる各種の制限がある。例えば、PC4、4
“0"のときは刺しゅう音の付加を禁止する意味をもち、
“1"のときは1回は付加でき、“2"のときは連続しては
付加できず、“3"のときは無制限に付加できることを意
図している。この計画を解読しているところが44−9〜
44−14、44−15である。
Embroidery is added (Fig. 35) only when the preceding and following chords have the same pitch (see column 1). There are various other restrictions due to the parameter C. For example, PC 4 and 4 have the meaning of prohibiting the addition of embroidery sounds when it is “0”.
It is intended that it can be added once when "1", cannot be added continuously when "2", and can be added indefinitely when "3". 44-9 ~ is the one who is deciphering this plan
44-14 and 44-15.

第3列目では、有効な刺しゅう音の音高をサーチにより
求め、音長パターン{MED}に組み込み(44−24〜44−3
0)、隣りの和声音より音長の一部をもらい受け、それ
を音高パターン{MER}に組み込んでいる。なお第2列
の44−16〜44−20は刺しゅう音のデータを音長パター
ン、音高パターンに組み込む準備としての配列シフトで
ある。
In the third column, the effective pitch of the embroidery tone is obtained by searching and incorporated into the tone length pattern {MED} (44-24 to 44-3).
0), a part of the note length is received from the adjacent chord sound and it is incorporated in the pitch pattern {MER}. In the second column, 44-16 to 44-20 are array shifts as preparations for embedding embroidery data in a tone length pattern and a tone pitch pattern.

逸音付加(第36図)でも、同様に各パラメータCを解読
する部分、違法な逸音付加を除外または検査する部分
(例えば45−2、45−3及び45−4〜45−16)がある。
45−17に入る時点で、逸音付加に問題がないことが決定
している。45−17〜45−23はフローの右下に示す区別的
な処理のためにある。一番右の列で、前の音と後の音と
の間において逸音となり得る音高を求め、音高パターン
に組み込んでいる。なお、逸音付加の場合は、音符数は
増加しない。すなわち、逸音付加は小節の最後の音の音
高変更である。
Similarly, even in the case of adding noises (Fig. 36), there is a portion for decoding each parameter C and a portion for excluding or inspecting illegal noise additions (for example, 45-2, 45-3 and 45-4 to 45-16). is there.
By the time we entered 45-17, it was decided that there would be no problem with the added sound. 45-17 to 45-23 are for distinctive processing shown in the lower right of the flow. In the rightmost column, we find the pitch that can be an outlier between the previous and the subsequent sounds, and incorporate them into the pitch pattern. It should be noted that the number of notes does not increase in the case of adding a missing note. That is, the addition of the missing sound is a pitch change of the last sound of the bar.

休符付加(第37図)は楽節の最終小節などで最後に付け
られることが多い。
Rests (Fig. 37) are often added last at the last measure of a passage.

特徴リズム生成(第38図)は、特徴的なミニパターンを
パラメータCの値に従って、選択的に音長パターンに組
み込むところである。本例では、特徴リズム生成はメロ
ディ生成の最終プロセスとなっており、それまでつくら
れている音長パターンを変な具合に変えてしまわないよ
うにしながら、PCにより許される範囲内で特徴ミニパタ
ーン、ここでは音長比が3対1のパターンを音長パター
ンに組み込んでいる。47−9〜47−12は、連続する2つ
の音符のうちで、3対1のパターンに変換可能なものが
あるかどうかを検査しているところである。検査に合格
のときは、第3列目にて、変換を実行している。
The characteristic rhythm generation (FIG. 38) is where the characteristic mini-pattern is selectively incorporated into the tone length pattern according to the value of the parameter C. In this example, the characteristic rhythm generation is the final process of melody generation, and the characteristic mini-pattern is kept within the range allowed by the PC while preventing the length patterns that have been created up to that point from changing in a strange manner. , Here, a pattern having a tone length ratio of 3: 1 is incorporated in the tone length pattern. 47-9 to 47-12 are inspecting whether two consecutive notes can be converted into a three-to-one pattern. When the inspection is passed, the conversion is executed in the third column.

第39図の修正学習と第40図の学習によるパラメータ変更
は、ユーザー好みのパラメータCをユーザーの選択した
小節で使用するという学習機能と関係するものである。
修正学習(第39図)は曲完成後、モニター14を通じてユ
ーザーが気に入らない小節のパラメータを間接的に指定
し、これに対し学習機能が指定された小節の指定された
パラメータの種類と値を学習メモリ(第1図では省略し
てある)に入れる。学習によるパラメータ変更は第12図
に示すように、パラメータ演算のなかで行われ、作曲機
が内部生成したパラメータCよりも、ユーザーが選んだ
パラメータCが優先して使用される。
The modification learning of FIG. 39 and the parameter change by the learning of FIG. 40 are related to the learning function of using the parameter C of the user's preference at the bar selected by the user.
In the modification learning (Fig. 39), after the song is completed, the parameters of the bar that the user does not like are indirectly specified through the monitor 14, and the learning function learns the kind and value of the specified parameter of the bar specified. It is stored in a memory (not shown in FIG. 1). The parameter change by learning is performed in the parameter calculation as shown in FIG. 12, and the parameter C selected by the user is used in preference to the parameter C internally generated by the composer.

順序が逆になったが、第12図から第15図までは、パラメ
ータCの発生に関係する図である。第12図のフローは第
2図のフローとは完全には一致していない。第12図のフ
ローは第2図の2−12に相当する。第2図の2−5は、
第12図の21−2に対応している。21−1と21−3、21−
4は第2図には明記していないが、第13図〜第15図を参
照することで容易に理解できる。
Although the order is reversed, FIGS. 12 to 15 are diagrams relating to the generation of the parameter C. The flow of FIG. 12 does not completely match the flow of FIG. The flow of FIG. 12 corresponds to 2-12 of FIG. 2-5 in FIG. 2 is
It corresponds to 21-2 in FIG. 21-1 and 21-3, 21-
4 is not specified in FIG. 2, but can be easily understood by referring to FIGS. 13 to 15.

第12図ではデコードされた楽式識別データをSBで総称し
て示してあるが、この楽式識別データも広義には様式パ
ラメータ(PB)ないし様式制御パラメータの一種とみる
ことができる。
In FIG. 12, the decoded musical expression identification data is shown generically by SB, but this musical expression identification data can also be regarded as a kind of style parameter (PB) or style control parameter in a broad sense.

〈実施例の利点〉 以上の説明から本実施例の特徴、利点は明らかである。
そのいくつかを下に挙げる。
<Advantages of Embodiment> From the above description, the features and advantages of this embodiment are clear.
Some of them are listed below.

(イ)モチーフが自動的に発生される。(B) Motif is automatically generated.

(ロ)モチーフの生成結果に対し、対話形式にてユーザ
ーからのモチーフの良否に関する判断情報が入力され、
これに対し自動作曲機はPAを制約条件のなかで乱数発生
することにより、異なるモチーフを作成し直す。
(B) In response to the motif generation result, the judgment information regarding the quality of the motif is input from the user in an interactive form,
On the other hand, the automatic composer regenerates a different motif by generating a random number for PA within the constraints.

(ハ)ユーザーから不満足の返事がある程度以上続いた
ときはPBをそっくり入れ替えることにより、さらに別の
スタイルをもつモチーフがつくられる。この手段と
(ロ)の手段と具体的なメロディの生成実行手段との組
合せにより、十分、ユーザーの満足のいく曲が得られる
と期待される。本例では、ユーザーの音楽的知識は全く
といっていいほど必要としない。
(C) If the user continues to receive unsatisfactory replies for a certain amount or more, replace the PB completely to create a motif with a different style. It is expected that the combination of this means, (b) means, and specific melody generation / execution means will provide a song that is sufficiently satisfactory to the user. In this example, the musical knowledge of the user is not required at all.

(ニ)パラメータCの発生部と音長、音高列データの発
生部とをモチーフとメロディの区別なく共通化すること
ができる。したがって、構成が非常に簡素化される。
(D) The generation part of the parameter C and the generation part of the note length and pitch string data can be made common without distinguishing the motif and the melody. Therefore, the configuration is greatly simplified.

(ホ)モチーフ自動発生であるので、ユーザーがモチー
フを入力するタイプの自動作曲機において必要とされる
モチーフ評価、分析機能が不要になる。これも構成を簡
素化する。
(E) Since the motif is automatically generated, the motif evaluation and analysis functions required in the automatic composer of the type in which the user inputs the motif are unnecessary. This also simplifies the configuration.

[変形例] この発明は、上記実施例には限定されず、種々の変形が
可能である。
[Modification] The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made.

例えば、モチーフ作成のために、ユーザーサイドより、
PAやPBのセットを直接的あるいは間接的に入力指定でき
るようにしてもよい。これは、音楽的知識のあるユーザ
ーには好適である。
For example, to create a motif, from the user side,
The PA or PB set may be directly or indirectly input and designated. This is suitable for users with musical knowledge.

また、モチーフは1小節には限らず、複数小節にわたっ
てもよい。例えば、2小節のモチーフを作成するために
は、第1小節のPA(および/またはPB)と第2小節のPA
(および/またはPB)を独立して発生または選択するよ
うに構成するとよい。この場合、後続する小節へのモチ
ーフの反映の仕方としては、例えば第1小節より得たP
A、PBは奇数小節のPC作成のために使用し、第2小節よ
り得たPA、PBは偶数小節のPC作成のために使用する。
Further, the motif is not limited to one bar, but may extend over a plurality of bars. For example, to create a two-bar motif, PA (and / or PB) of the first bar and PA of the second bar should be used.
(And / or PB) may be independently generated or selected. In this case, as a method of reflecting the motif on the subsequent measure, for example, P obtained from the first measure is used.
A and PB are used to make odd-numbered PCs, and PA and PB obtained from the second measure are used to make even-numbered PCs.

また、モチーフは曲の冒頭には限られない。途中、例え
ば、展開部等の楽節の始めの部分(1〜数小節)をモチ
ーフ作成小節にすることが容易な変形で実現できる。極
端な場合、曲のすべての小節で各別にモチーフをつくっ
てもよい。
Also, the motif is not limited to the beginning of the song. On the way, for example, the beginning part (1 to several measures) of a passage such as a development part can be realized as a motif creation measure by a simple modification. In extreme cases, you may create different motifs for all measures of the song.

また、実施例では曲生成のために、曲の途中でユーザー
からの判断結果を求めるという対話形式を採用している
が、対話はなくてもよい。あるいは、1小節のモチーフ
を作成した後、例えば一楽節分の後続するメロディを作
成した後でユーザーに生成結果を知らせるようにしても
よい。
Further, in the embodiment, in order to generate a music piece, an interactive form in which a judgment result from the user is obtained in the middle of the music piece is adopted, but the dialogue may not be necessary. Alternatively, the result of generation may be notified to the user after creating a motif of one measure, for example, creating a melody that follows one verse.

[発明の効果] この発明では、モチーフをユーザーが入力しなくとも曲
を構成するすべてのメロディが自動的に作成される。本
発明による自動作曲機にあっては、外部より入力された
モチーフを評価、分析する機能が不要になり、その分、
構成が簡素化される利点がある。また、パラメータによ
るモチーフの生成もパラメータによるメロディの生成も
基本的に同様の機能実現手段で構成することができ一
層、簡素化を図ることができる。
[Effects of the Invention] In the present invention, all the melodies that compose a song are automatically created without the user having to input a motif. In the automatic composer according to the present invention, the function of evaluating and analyzing a motif input from the outside is unnecessary, and accordingly,
There is an advantage that the configuration is simplified. Further, both the generation of the motif by the parameter and the generation of the melody by the parameter can be basically configured by the same function realizing means, and further simplification can be achieved.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第1図は本発明の一実施例に係る自動作曲機の全体構成
図、第2図は自動作曲機の全体的な作曲のフローチャー
ト、第3図は第2図のPA発生の詳細なフローチャート、
第4図は第2図のPC演算と関係する機能ブロック図、第
5図は第2図のモチーフ発生及びメロディ生成に関係す
る機能ブロック図、第6図は自動作曲機で使用する主変
数のリストを示す図、第7図は自動作曲機で使用するパ
ラメータCのリストを示す図、第8図は音高データの例
を示す図、第9図は動作説明のための入力データ例を示
す図、第10図はパラメータCの値の例を示す図、第11図
は第9図と第10図のデータに対するメロディの生成結果
を過程ごとに示す図、第12図はパラメータC演算の概略
フローチャート、第13図は楽式識別データの例を示す
図、第14図は楽式データの読み出しデコードのフローチ
ャート、第15図はデコード結果の一例を示す図、第16図
はメロディの生成のフローチャート、第17図は分散和音
発生のフローチャート、第18図はコード構成音メモリ、
コード進行メモリ、根音メモリのデータの例を示す図、
第19図はコード構成音の読み出しのフローチャート、第
20図は音階の重みデータの例を示す図、第21A図は音階
の重み変更(1)のフローチャート、第21B図は音階の
重みデータの読み出しのフローチャート、第22図は音階
の重み変更(2)のフローチャート、第23図は最適転回
数の算出のフローチャート、第24図はコード構成音の転
回のフローチャート、第25図はMED1(小節先頭音)を前
の音から決定するフローチャート、第26図は分散和音の
音高列発生要部の簡略化フローチャート、第27図は分散
和音の音長列を決定するフローチャート、第28図は音長
の最適結合処理のフローチャート、第29図は音長の最適
分割処理のフローチャート、第30図は第29図におけるチ
ェックの詳細フローチャート、第31図は第29図における
シフトの詳細フローチャート、第32図は第29図における
実行の詳細フローチャート、第33図は倚音付加のフロー
チャート、第34図は経過音付加のフローチャート、第35
図は刺しゅう音付加のフローチャート、第36図は逸音付
加のフローチャート、第37図は休符(ブレス)付加のフ
ローチャート、第38図は特徴リズム生成のフローチャー
ト、第39図は修正学習のフローチャート、第40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。 1……入力装置、2……コード構成音メモリ、3……コ
ード進行メモリ、6……パラメータAメモリ、7……パ
ラメータBメモリ、8……楽式識別データメモリ、9…
…CPU、11……パラメータCメモリ、12……モチーフデ
ータメモリ、13……メロディデータメモリ、F20……メ
ロディ制御情報発生手段、F21……パラメータC演算手
段、F30……メロディ生成実行手段。
FIG. 1 is an overall configuration diagram of an automatic composer according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a flowchart of overall composition of the automatic composer, and FIG. 3 is a detailed flowchart of PA generation in FIG.
FIG. 4 is a functional block diagram related to the PC operation in FIG. 2, FIG. 5 is a functional block diagram related to the motif generation and melody generation in FIG. 2, and FIG. 6 is a main variable used in the automatic composer. FIG. 7 is a diagram showing a list, FIG. 7 is a diagram showing a list of parameters C used in the automatic composer, FIG. 8 is a diagram showing an example of pitch data, and FIG. 9 is an example of input data for explaining the action. Fig. 10 is a diagram showing an example of the value of the parameter C, Fig. 11 is a diagram showing the melody generation result for the data of Figs. 9 and 10 for each process, and Fig. 12 is an outline of the parameter C calculation. FIG. 13 is a flow chart, FIG. 13 is a diagram showing an example of music identification data, FIG. 14 is a flow chart for reading and decoding music data, FIG. 15 is a diagram showing an example of decoding results, and FIG. 16 is a flow chart for melody generation. , Fig. 17 is a flowchart for generating distributed chords, Fig. 18 The figure shows the chord composition sound memory,
A diagram showing an example of data in the chord progression memory and root note memory,
FIG. 19 is a flowchart for reading out chord constituent sounds,
Fig. 20 is a diagram showing an example of scale weight data, Fig. 21A is a flowchart of scale weight change (1), Fig. 21B is a flow chart of reading scale weight data, and Fig. 22 is a scale weight change (2). ), FIG. 23 is a flowchart for calculating the optimum number of turns, FIG. 24 is a flowchart for turning chord constituent sounds, and FIG. 25 is a flowchart for determining MED 1 (bar beginning sound) from the previous sound, 26 Fig. 27 is a simplified flowchart of the pitch sequence generation part of distributed chords, Fig. 27 is a flowchart for determining the sequence of sound lengths of distributed chords, Fig. 28 is a flowchart of optimal combination processing of note lengths, and Fig. 29 is note length. FIG. 30 is a flow chart of the optimal division process of FIG. 30, FIG. 30 is a detailed flow chart of the check in FIG. 29, FIG. 31 is a detailed flow chart of the shift in FIG. 29, and FIG. 32 is a detailed flow chart of the execution in FIG. Flowchart of the flowchart of 倚音 addition, FIG. 34 passing notes added, 35
Fig. 36 is a flowchart for adding embroidery sounds, Fig. 36 is a flowchart for adding missing sounds, Fig. 37 is a flowchart for adding rests (breaths), Fig. 38 is a flowchart for generating characteristic rhythms, Fig. 39 is a flowchart for correction learning, FIG. 40 is a flowchart of parameter change by learning. 1 ... input device, 2 ... chord sound memory, 3 ... chord progression memory, 6 ... parameter A memory, 7 ... parameter B memory, 8 ... music identification data memory, 9 ...
... CPU, 11 ... parameter C memory, 12 ... motif data memory, 13 ... melody data memory, F20 ... melody control information generation means, F21 ... parameter C calculation means, F30 ... melody generation execution means.

Claims (4)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】コード進行の情報を付与するコード進行付
与手段と、 モチーフを特徴づけるモチーフ特徴パラメータを発生す
るモチーフ特徴パラメータ発生手段と、 上記モチーフ特徴パラメータ発生手段からのモチーフ特
徴パラメータと上記コード進行付与手段からのコード進
行とに基づいてモチーフを生成するモチーフ生成実行手
段と、 メロディを特徴づけるメロディ特徴パラメータを発生す
るメロディ特徴パラメータ発生手段と、 上記メロディ特徴パラメータ発生手段からのメロディ特
徴パラメータと上記コード進行付与手段からのコード進
行とに基づいてメロディを生成するメロディ生成実行手
段と、 を有することを特徴とする自動作曲機。
1. A chord progression assigning means for imparting chord progression information, a motif feature parameter generating means for generating a motif feature parameter characterizing a motif, a motif feature parameter from the motif feature parameter generating means, and the chord progression. Motif generation executing means for generating a motif based on the chord progression from the giving means, melody characteristic parameter generating means for generating a melody characteristic parameter characterizing a melody, melody characteristic parameter from the melody characteristic parameter generating means, and An automatic composer, comprising: a melody generation executing means for generating a melody based on the chord progression from the chord progression giving means.
【請求項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発生手段は制限さ
れた形式にて乱数的にパラメータを発生する手段を含む
ことを特徴とする自動作曲機。
2. The automatic composer according to claim 1, wherein the motif feature parameter generating means includes means for randomly generating a parameter in a limited format. .
【請求項3】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発生手段は、モチーフに固
有のモチーフ固有パラメータ(PA)を乱数的にあるいは
ユーザーからの指示に基づいて発生するモチーフ固有パ
ラメータ発生手段と、曲の一貫性、多様性、階層性など
の様式を特徴づけるのに用いられる様式パラメータ(P
B)を発生する様式パラメータ発生手段と、生成すべき
モチーフの曲上の位置情報(例えば、小節番号、楽節番
号)と、上記モチーフ固有パラメータと、上記様式パラ
メータとから、最終的なモチーフ特徴パラメータを演算
するモチーフ特徴パラメータ演算手段とを有し、 上記メロディ特徴パラメータ発生手段は、上記モチーフ
固有パラメータ、上記様式パラメータ、生成すべきメロ
ディの曲上の位置情報とから上記メロディ特徴パラメー
タを演算するメロディ特徴パラメータ演算手段を有する ことを特徴とする自動作曲機。
3. The automatic composer according to claim 1, wherein the motif feature parameter generating means randomly generates a motif-specific parameter (PA) specific to a motif or based on an instruction from a user. Motif-specific parameter generation means to be used and style parameters used to characterize styles such as consistency, variety, and hierarchy of songs (P
B) a final form feature parameter based on the modal parameter generating means, the positional information on the music of the motif to be generated (for example, the bar number, the phrase number), the motif-specific parameter, and the modal parameter. The melody feature parameter generating means calculates the melody feature parameter from the motif-specific parameter, the style parameter, and position information on the tune of the melody to be generated. An automatic composer having a characteristic parameter calculation means.
【請求項4】特許請求の範囲第3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演算手段と上記メ
ロディ特徴パラメータ演算手段とは演算論理を共有し、
上記モチーフ生成実行手段と上記メロディ生成実行手段
とは生成論理を共有することを特徴とする自動作曲機。
4. The automatic composer according to claim 3, wherein the motif feature parameter computing means and the melody feature parameter computing means share a computing logic.
An automatic composer, wherein the motif generation executing means and the melody generation executing means share generation logic.
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