JP2003099462A - 楽曲検索装置 - Google Patents
楽曲検索装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 一般的な楽音データの中から参照曲に類似す
る楽曲を検索する。 【解決手段】 曲の楽音データから楽曲の音楽的特徴を
示す特徴ベクトルを作成する音楽的特徴抽出手段１０３
と、楽音データに対する印象を示す感性ベクトルと特徴
ベクトルを用いて前記楽曲の検索空間を作成する検索空
間作成手段１０５と、入力された参照曲の検索空間上の
位置に近い位置にある楽曲を抽出することにより、参照
曲に類似する印象を有する楽曲を検索する検索手段１０
７とを備えることによる。これにより、ＣＤ等の一般的
な楽音データの中からユーザの指定する参照曲に類似す
る印象を有する楽曲を検索することができる。
る楽曲を検索する。 【解決手段】 曲の楽音データから楽曲の音楽的特徴を
示す特徴ベクトルを作成する音楽的特徴抽出手段１０３
と、楽音データに対する印象を示す感性ベクトルと特徴
ベクトルを用いて前記楽曲の検索空間を作成する検索空
間作成手段１０５と、入力された参照曲の検索空間上の
位置に近い位置にある楽曲を抽出することにより、参照
曲に類似する印象を有する楽曲を検索する検索手段１０
７とを備えることによる。これにより、ＣＤ等の一般的
な楽音データの中からユーザの指定する参照曲に類似す
る印象を有する楽曲を検索することができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、指定された参照曲
に類似する印象を有する楽曲を複数の楽曲の中から検
索、抽出する楽曲検索装置に係り、特に、ＣＤ（Compac
t Disk）等の一般的な楽音データの中から楽曲を検索す
ることを可能にする技術に関する。
に類似する印象を有する楽曲を複数の楽曲の中から検
索、抽出する楽曲検索装置に係り、特に、ＣＤ（Compac
t Disk）等の一般的な楽音データの中から楽曲を検索す
ることを可能にする技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、例えばカラオケ装置等のよう
に、入力された曲名や歌手名等の検索キーワードに基づ
いて条件に合った楽曲を検索する楽曲検索装置が知られ
ているが、このような楽曲検索装置では、例えば「この
曲に似た感じの曲」といった、指定した曲（「参照曲」
という）に類似する印象の楽曲を検索することはできな
い。
に、入力された曲名や歌手名等の検索キーワードに基づ
いて条件に合った楽曲を検索する楽曲検索装置が知られ
ているが、このような楽曲検索装置では、例えば「この
曲に似た感じの曲」といった、指定した曲（「参照曲」
という）に類似する印象の楽曲を検索することはできな
い。
【０００３】このような背景から、例えば特開平２−５
４３００号公報には、メロディを利用して楽曲を検索す
る楽曲検索装置が開示されている。また、例えば特開平
６−２９０５７４号公報には、楽曲の音楽的特徴から検
索のためのインデックスを作成し、このインデックスを
利用して楽曲を検索する楽曲検索装置が開示されてい
る。
４３００号公報には、メロディを利用して楽曲を検索す
る楽曲検索装置が開示されている。また、例えば特開平
６−２９０５７４号公報には、楽曲の音楽的特徴から検
索のためのインデックスを作成し、このインデックスを
利用して楽曲を検索する楽曲検索装置が開示されてい
る。
【０００４】一方、最近では、正準相関分析によって楽
曲の印象を示す感性語及び音楽的特徴から検索空間を作
成し、この検索空間上で類似曲を検索する楽曲検索装置
が開示されている（例えば、辻ら，「曲の局所パターン
特徴量を用いた類似曲検索・感性語による検索」，電子
情報通信学会技術報告，ＳＰ−１２４）。この楽曲検索
装置は、ＭＩＤＩ（Music Instruments Digital Interf
ace）データ中の楽曲の旋律情報を利用し、旋律情報と
感性語を正準相関分析にかけることにより類似曲検索を
行っている。
曲の印象を示す感性語及び音楽的特徴から検索空間を作
成し、この検索空間上で類似曲を検索する楽曲検索装置
が開示されている（例えば、辻ら，「曲の局所パターン
特徴量を用いた類似曲検索・感性語による検索」，電子
情報通信学会技術報告，ＳＰ−１２４）。この楽曲検索
装置は、ＭＩＤＩ（Music Instruments Digital Interf
ace）データ中の楽曲の旋律情報を利用し、旋律情報と
感性語を正準相関分析にかけることにより類似曲検索を
行っている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特開平
２−５４３００号公報に開示されているようなメロディ
を利用した楽曲検索装置は、例えば「以前耳にした曲を
検索したい」、「このメロディに似たメロディを持つ曲
を検索したい」といった検索に対しては有効的である
が、ユーザが指定した参照曲と似た印象を持つ楽曲を検
索することには対応できない。
２−５４３００号公報に開示されているようなメロディ
を利用した楽曲検索装置は、例えば「以前耳にした曲を
検索したい」、「このメロディに似たメロディを持つ曲
を検索したい」といった検索に対しては有効的である
が、ユーザが指定した参照曲と似た印象を持つ楽曲を検
索することには対応できない。
【０００６】また、特開平６−２９０５７４号公報に開
示されているような楽曲検索装置では、楽曲の印象を指
定して耳にしたことのない楽曲を検索することは可能で
あるものの、音楽的特徴とインデックスとして用いられ
る楽曲の印象との間に相関関係が無いために、音楽的特
徴と楽曲の印象との対応付けが難しい。
示されているような楽曲検索装置では、楽曲の印象を指
定して耳にしたことのない楽曲を検索することは可能で
あるものの、音楽的特徴とインデックスとして用いられ
る楽曲の印象との間に相関関係が無いために、音楽的特
徴と楽曲の印象との対応付けが難しい。
【０００７】さらに、音楽的特徴として旋律情報を使用
し、旋律情報と感性情報とを結び付けるような楽曲検索
装置は、楽曲の印象による検索を行う場合には有効的で
あるものの、ＣＤ等に記録されている楽曲のように、Ｍ
ＩＤＩデータではない音楽データからは音楽的特徴とし
ての旋律情報を抽出することはできないために、ＭＩＤ
Ｉデータ以外の音楽データを検索の対象とすることがで
きない。
し、旋律情報と感性情報とを結び付けるような楽曲検索
装置は、楽曲の印象による検索を行う場合には有効的で
あるものの、ＣＤ等に記録されている楽曲のように、Ｍ
ＩＤＩデータではない音楽データからは音楽的特徴とし
ての旋律情報を抽出することはできないために、ＭＩＤ
Ｉデータ以外の音楽データを検索の対象とすることがで
きない。
【０００８】本発明は、このような問題に鑑みてなされ
たものであり、その目的とするところは、ＣＤ等の一般
的な楽音データの中からユーザの指定する参照曲に類似
する印象を有する楽曲を検索することが可能な楽曲検索
装置を提供することにある。
たものであり、その目的とするところは、ＣＤ等の一般
的な楽音データの中からユーザの指定する参照曲に類似
する印象を有する楽曲を検索することが可能な楽曲検索
装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】以上の課題を解決すべ
く、本発明に係る楽曲検索装置の特徴は、（ａ）楽曲の
楽音データと、楽曲の書誌データと、前記楽音データに
対する印象を示す感性ベクトルとを格納する楽曲データ
格納手段と、（ｂ）前記楽曲データ格納手段に格納され
ている前記楽音データを、あるいは新たに前記楽曲デー
タ格納手段に追加された楽曲の楽音データを、周波数解
析することにより得られるスペクトルデータのピーク周
波数と周波数帯域毎の時間的変化とを利用して求められ
る、テンポ情報またはビート情報のうちのどちらか一
方、もしくはその両方を用いて、楽曲の音楽的特徴を示
す特徴ベクトルを作成する音楽的特徴抽出手段と、
（ｃ）前記楽曲データ格納手段に格納されている前記感
性ベクトルと前記特徴ベクトルとを用いて前記楽曲を配
置するための検索空間を作成し、あるいは新たに追加さ
れた前記楽曲の前記特徴ベクトルとを用いて作成済みの
前記検索空間上に前記新たに追加された楽曲を配置する
検索空間作成手段と、（ｄ）前記楽曲データ格納手段に
格納されている前記楽曲の中から検索する楽曲の参照曲
となる楽曲を選択する参照曲選択手段と、（ｅ）選択さ
れた参照曲の前記検索空間上の位置に近い位置にある楽
曲を検索し、検索された楽曲の楽曲データと書誌データ
とを出力する検索手段とを備えることを特徴とする。
く、本発明に係る楽曲検索装置の特徴は、（ａ）楽曲の
楽音データと、楽曲の書誌データと、前記楽音データに
対する印象を示す感性ベクトルとを格納する楽曲データ
格納手段と、（ｂ）前記楽曲データ格納手段に格納され
ている前記楽音データを、あるいは新たに前記楽曲デー
タ格納手段に追加された楽曲の楽音データを、周波数解
析することにより得られるスペクトルデータのピーク周
波数と周波数帯域毎の時間的変化とを利用して求められ
る、テンポ情報またはビート情報のうちのどちらか一
方、もしくはその両方を用いて、楽曲の音楽的特徴を示
す特徴ベクトルを作成する音楽的特徴抽出手段と、
（ｃ）前記楽曲データ格納手段に格納されている前記感
性ベクトルと前記特徴ベクトルとを用いて前記楽曲を配
置するための検索空間を作成し、あるいは新たに追加さ
れた前記楽曲の前記特徴ベクトルとを用いて作成済みの
前記検索空間上に前記新たに追加された楽曲を配置する
検索空間作成手段と、（ｄ）前記楽曲データ格納手段に
格納されている前記楽曲の中から検索する楽曲の参照曲
となる楽曲を選択する参照曲選択手段と、（ｅ）選択さ
れた参照曲の前記検索空間上の位置に近い位置にある楽
曲を検索し、検索された楽曲の楽曲データと書誌データ
とを出力する検索手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】すなわち、本発明に係る楽曲検索装置の特
徴においては、楽曲の音楽的特徴を示す特徴ベクトル
と、実際に楽曲を聞いた時に得られる印象を感性語毎に
評価して得られる感性ベクトルとを用いて検索空間を作
成し、この検索空間上における参照曲の位置に近い位置
にある楽曲を類似する楽曲として抽出するので、ＣＤ等
の一般的な楽音データの中からユーザの指定する参照曲
に類似する印象を有する楽曲を検索することができる。
徴においては、楽曲の音楽的特徴を示す特徴ベクトル
と、実際に楽曲を聞いた時に得られる印象を感性語毎に
評価して得られる感性ベクトルとを用いて検索空間を作
成し、この検索空間上における参照曲の位置に近い位置
にある楽曲を類似する楽曲として抽出するので、ＣＤ等
の一般的な楽音データの中からユーザの指定する参照曲
に類似する印象を有する楽曲を検索することができる。
【００１１】また、一旦検索空間が作成された後に、新
たに追加される楽曲については、特徴ベクトルのみを求
め、作成済みの検索空間に配置することで、少ない労力
で楽曲の追加を行うことができる。
たに追加される楽曲については、特徴ベクトルのみを求
め、作成済みの検索空間に配置することで、少ない労力
で楽曲の追加を行うことができる。
【００１２】また、本発明に係る楽曲検索装置において
は、楽音データのスペクトルデータからテンポ情報とビ
ート情報を抽出して特徴ベクトルを作成するので、ＣＤ
等の楽曲のようなＭＩＤＩデータではない楽音データか
らでも特徴ベクトルを作成することができる。
は、楽音データのスペクトルデータからテンポ情報とビ
ート情報を抽出して特徴ベクトルを作成するので、ＣＤ
等の楽曲のようなＭＩＤＩデータではない楽音データか
らでも特徴ベクトルを作成することができる。
【００１３】尚、検索空間は、感性ベクトルと特徴ベク
トルとを正準相関分析することにより、もしくは感性ベ
クトルと特徴ベクトルとを重回帰分析することにより作
成される。
トルとを正準相関分析することにより、もしくは感性ベ
クトルと特徴ベクトルとを重回帰分析することにより作
成される。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、図１〜図１０を参照して、
本発明の実施の形態となる楽曲検索装置の構成及び動作
について詳しく説明する。
本発明の実施の形態となる楽曲検索装置の構成及び動作
について詳しく説明する。
【００１５】［楽曲検索装置の構成］図１は、本発明の
実施の形態となる楽曲検索装置の全体構成を示すブロッ
ク図である。
実施の形態となる楽曲検索装置の全体構成を示すブロッ
ク図である。
【００１６】この実施の形態における楽曲検索装置は、
図１に示すように、楽音データ格納手段１０１、書誌デ
ータ格納手段１０２、音楽的特徴抽出手段１０３、感性
ベクトル格納手段１０４、検索空間作成手段１０５、参
照曲選択入力手段１０６、検索手段１０７、検索結果出
力手段１０８、及び楽曲データ追加手段１０９を備え
る。
図１に示すように、楽音データ格納手段１０１、書誌デ
ータ格納手段１０２、音楽的特徴抽出手段１０３、感性
ベクトル格納手段１０４、検索空間作成手段１０５、参
照曲選択入力手段１０６、検索手段１０７、検索結果出
力手段１０８、及び楽曲データ追加手段１０９を備え
る。
【００１７】楽音データ格納手段１０１は楽音データを
格納し、書誌データ格納手段１０２は楽音データのタイ
トルや作曲者等の書誌データ（書誌的項目）を格納す
る。尚、楽音データは、デジタル形式若しくはアナログ
形式の音響信号であり、書誌データと合わせてテープ、
ハードディスク等の読み出し可能な記憶媒体に格納され
る。
格納し、書誌データ格納手段１０２は楽音データのタイ
トルや作曲者等の書誌データ（書誌的項目）を格納す
る。尚、楽音データは、デジタル形式若しくはアナログ
形式の音響信号であり、書誌データと合わせてテープ、
ハードディスク等の読み出し可能な記憶媒体に格納され
る。
【００１８】音楽的特徴抽出手段１０３は、楽音データ
格納手段１０１に格納されている楽音データのうち、事
前に学習曲として選んだ楽曲データについて周波数解析
することにより得られるスペクトルデータから音楽的特
徴を抽出し、抽出した音楽的特徴を特徴ベクトルＶｆ
として格納する。
格納手段１０１に格納されている楽音データのうち、事
前に学習曲として選んだ楽曲データについて周波数解析
することにより得られるスペクトルデータから音楽的特
徴を抽出し、抽出した音楽的特徴を特徴ベクトルＶｆ
として格納する。
【００１９】感性ベクトル格納手段１０４は、楽曲を聞
いたユーザが楽曲に対して持った印象を感性語により評
価した感性語データに基づいて感性ベクトルＶｓ を作
成し、作成した感性ベクトルＶｓ を楽音データ毎に格
納する。
いたユーザが楽曲に対して持った印象を感性語により評
価した感性語データに基づいて感性ベクトルＶｓ を作
成し、作成した感性ベクトルＶｓ を楽音データ毎に格
納する。
【００２０】ここで、感性語とは、例えば「楽しい」，
「暗い」等の楽曲の印象を表す言葉であり、感性語デー
タとは、楽曲の評価者が楽曲に対して持った印象を感性
語毎に数段階に分けて付与した値を示す。
「暗い」等の楽曲の印象を表す言葉であり、感性語デー
タとは、楽曲の評価者が楽曲に対して持った印象を感性
語毎に数段階に分けて付与した値を示す。
【００２１】尚、この実施の形態においては、感性語と
して「美しい」，「暗い」，「落ち着く」の３つの言葉
を用意し、各感性語について「１」〜「５」の５段階評
価を行った。そして、例えば、評価者が楽曲を聞いた時
に、「楽しい」，「暗い」，「落ち着く」についてそれ
ぞれ、「４」，「１」，「３」の評価を行った場合に
は、感性ベクトルＶｓ は以下の式（１）により表現さ
れる。
して「美しい」，「暗い」，「落ち着く」の３つの言葉
を用意し、各感性語について「１」〜「５」の５段階評
価を行った。そして、例えば、評価者が楽曲を聞いた時
に、「楽しい」，「暗い」，「落ち着く」についてそれ
ぞれ、「４」，「１」，「３」の評価を行った場合に
は、感性ベクトルＶｓ は以下の式（１）により表現さ
れる。
【００２２】
【数１】
事前に学習曲として選んだ楽曲データについて、予めこ
のような評価を行って感性ベクトルを作成し、感性ベク
トル格納手段１０４に格納しておく。
のような評価を行って感性ベクトルを作成し、感性ベク
トル格納手段１０４に格納しておく。
【００２３】検索空間作成手段１０５は、音楽的特徴抽
出手段１０３内に格納された特徴ベクトルＶｆ と感性
ベクトル格納手段１０４内に格納された感性ベクトルＶ
ｓとを正準相関分析もしくは重回帰分析にかけることに
より検索空間を作成する。また、その後、新たに追加さ
れる楽曲については、正準相関分析もしくは重回帰分析
によって求められた重み係数を用いて検索空間上に配置
する。
出手段１０３内に格納された特徴ベクトルＶｆ と感性
ベクトル格納手段１０４内に格納された感性ベクトルＶ
ｓとを正準相関分析もしくは重回帰分析にかけることに
より検索空間を作成する。また、その後、新たに追加さ
れる楽曲については、正準相関分析もしくは重回帰分析
によって求められた重み係数を用いて検索空間上に配置
する。
【００２４】参照曲選択入力手段１０６は、ユーザの操
作に従って、検索のための手掛かりとなる参照曲を楽音
データ格納手段１０１に格納されている楽音データの中
から選択する。
作に従って、検索のための手掛かりとなる参照曲を楽音
データ格納手段１０１に格納されている楽音データの中
から選択する。
【００２５】検索手段１０７は、参照曲選択入力手段１
０６により選択された楽曲における検索空間上の位置と
他の楽曲における検索空間上の位置との間の距離を求
め、選択された楽曲に近い位置にある楽曲を抽出する。
０６により選択された楽曲における検索空間上の位置と
他の楽曲における検索空間上の位置との間の距離を求
め、選択された楽曲に近い位置にある楽曲を抽出する。
【００２６】検索結果出力手段１０８は、検索手段１０
７が抽出した楽曲を検索結果として表示出力し、また、
抽出された楽曲の楽音データを出力する。
７が抽出した楽曲を検索結果として表示出力し、また、
抽出された楽曲の楽音データを出力する。
【００２７】楽曲データ追加手段１０９は、検索の対象
となる楽曲の楽音データや書誌データを新たに追加す
る。
となる楽曲の楽音データや書誌データを新たに追加す
る。
【００２８】［楽曲検索装置の動作］上記楽曲検索装置
は、大きく分けて、音楽的特徴抽出処理、検索空間作成
処理、及び検索処理により実行される。そこで、以下で
は、これらの各処理について順に詳しく説明する。
は、大きく分けて、音楽的特徴抽出処理、検索空間作成
処理、及び検索処理により実行される。そこで、以下で
は、これらの各処理について順に詳しく説明する。
【００２９】〔音楽的特徴抽出処理〕始めに、図２に示
すブロック図と図３に示すフローチャートを参照して、
音楽的特徴を抽出する処理の流れについて説明する。
すブロック図と図３に示すフローチャートを参照して、
音楽的特徴を抽出する処理の流れについて説明する。
【００３０】音楽的特徴抽出手段１０３は、図２に示す
ように、時間周波数変換手段２０１、遅延手段２０２、
差分データ演算手段２０３、テンポ情報作成手段２０
４、ビート情報作成手段２０５、特徴ベクトル作成手段
２０６を備える。
ように、時間周波数変換手段２０１、遅延手段２０２、
差分データ演算手段２０３、テンポ情報作成手段２０
４、ビート情報作成手段２０５、特徴ベクトル作成手段
２０６を備える。
【００３１】図３に示すフローチャートは、楽音データ
が時間周波数変換手段２０１に入力されることで開始と
なり、この音楽的特徴抽出処理はステップＳ１の処理に
移行する。
が時間周波数変換手段２０１に入力されることで開始と
なり、この音楽的特徴抽出処理はステップＳ１の処理に
移行する。
【００３２】時間周波数変換手段２０１は、ＦＦＴ（Fa
st Fourier Transform；高速フーリエ変換）等の手段を
用いて一定区間毎の楽音データを周波数領域のスペクト
ルパワーに変換する（ステップＳ１）。周波数スペクト
ルパワーに変換された楽曲データは、差分データ演算手
段２０３に入力されると共に、 遅延手段２０２にて遅
延される。
st Fourier Transform；高速フーリエ変換）等の手段を
用いて一定区間毎の楽音データを周波数領域のスペクト
ルパワーに変換する（ステップＳ１）。周波数スペクト
ルパワーに変換された楽曲データは、差分データ演算手
段２０３に入力されると共に、 遅延手段２０２にて遅
延される。
【００３３】遅延手段２０２は、時間周波数変換手段２
０１により周波数スペクトルパワーに変換された楽音デ
ータを、所定のフレーム数だけ遅延させる（ステップＳ
２）。尚、ここでいう「フレーム」とは時間周波数変換
を行う単位のことを意味する。
０１により周波数スペクトルパワーに変換された楽音デ
ータを、所定のフレーム数だけ遅延させる（ステップＳ
２）。尚、ここでいう「フレーム」とは時間周波数変換
を行う単位のことを意味する。
【００３４】差分データ演算手段２０３は、遅延手段２
０２が遅延されたフレーム数分だけ間隔を空けた２つの
フレームのスペクトルパワーの差分値を演算する（ステ
ップＳ３）。ここで、遅延フレーム数が１フレームであ
る場合、差分データ演算手段２０３は、隣り合う２つの
フレーム間でスペクトルパワーの差分を演算し、フレー
ムｆのｉ番目の差分値ｄ(i,f)は以下の式（２）により
表現される。
０２が遅延されたフレーム数分だけ間隔を空けた２つの
フレームのスペクトルパワーの差分値を演算する（ステ
ップＳ３）。ここで、遅延フレーム数が１フレームであ
る場合、差分データ演算手段２０３は、隣り合う２つの
フレーム間でスペクトルパワーの差分を演算し、フレー
ムｆのｉ番目の差分値ｄ(i,f)は以下の式（２）により
表現される。
【００３５】
【数２】
ここで、spec(i ,f)はフレームｆ のｉ番目のスペクト
ルパワーである。
ルパワーである。
【００３６】テンポ情報作成手段２０４は、差分データ
演算手段２０３が出力する 差分データを用いてテンポ
情報を作成する（ステップＳ４）。
演算手段２０３が出力する 差分データを用いてテンポ
情報を作成する（ステップＳ４）。
【００３７】〈テンポ情報作成処理〉ここで、上記ステ
ップＳ４におけるテンポ情報作成手段２０４によるテン
ポ情報作成処理を、図４に示すフローチャートを参照し
て詳しく説明する。
ップＳ４におけるテンポ情報作成手段２０４によるテン
ポ情報作成処理を、図４に示すフローチャートを参照し
て詳しく説明する。
【００３８】ステップＳ４１において、テンポ情報作成
手段２０４は、入力した差分データがテンポ情報を作成
するために使用する帯域であるか否かを判別する。判別
の結果、テンポ情報を作成するために使用する帯域であ
る場合にはステップＳ４２の処理へと移行し、テンポ情
報を作成するために使用する帯域でない場合にはステッ
プＳ４４の処理へと移行する。
手段２０４は、入力した差分データがテンポ情報を作成
するために使用する帯域であるか否かを判別する。判別
の結果、テンポ情報を作成するために使用する帯域であ
る場合にはステップＳ４２の処理へと移行し、テンポ情
報を作成するために使用する帯域でない場合にはステッ
プＳ４４の処理へと移行する。
【００３９】ステップＳ４２において、テンポ情報作成
手段２０４は、差分値ｄ(i,f)が閾値Ｔｈ以上（ここ
で、閾値Ｔｈ＞０とする）であるか否かを判別する。判
別の結果、閾値Ｔｈ以上である場合にはステップＳ４３
の処理へと移行し、閾値Ｔｈ以下である場合にはステッ
プＳ４４の処理へと移行する。
手段２０４は、差分値ｄ(i,f)が閾値Ｔｈ以上（ここ
で、閾値Ｔｈ＞０とする）であるか否かを判別する。判
別の結果、閾値Ｔｈ以上である場合にはステップＳ４３
の処理へと移行し、閾値Ｔｈ以下である場合にはステッ
プＳ４４の処理へと移行する。
【００４０】ステップＳ４３において、テンポ情報作成
手段２０４は、スコアS(f)に差分値ｄ(i,f)を加算し、
ステップＳ４４の処理へと移行する。
手段２０４は、スコアS(f)に差分値ｄ(i,f)を加算し、
ステップＳ４４の処理へと移行する。
【００４１】ここで、閾値Ｔｈは正の値であるので、こ
のステップＳ４３の処理により、フレームｆ よりも時
間的に後に位置するフレームｆ ＋ｎにおいて、特定の
周波数帯域のスペクトルパワーが大きく増加している場
合のみ、スコアＳ(f)に差分値が加算されることにな
る。
のステップＳ４３の処理により、フレームｆ よりも時
間的に後に位置するフレームｆ ＋ｎにおいて、特定の
周波数帯域のスペクトルパワーが大きく増加している場
合のみ、スコアＳ(f)に差分値が加算されることにな
る。
【００４２】ステップＳ４４の処理において、テンポ情
報作成手段２０４は、フレーム内の全ての差分値に対し
て上記の処理を完了したか否かを判別する。判別の結
果、完了した場合にはステップＳ４５の処理へと移行
し、完了していない場合には再びステップＳ４１の処理
に戻り、上記ステップＳ４１〜ステップＳ４４の処理を
繰り返す。
報作成手段２０４は、フレーム内の全ての差分値に対し
て上記の処理を完了したか否かを判別する。判別の結
果、完了した場合にはステップＳ４５の処理へと移行
し、完了していない場合には再びステップＳ４１の処理
に戻り、上記ステップＳ４１〜ステップＳ４４の処理を
繰り返す。
【００４３】ステップＳ４５において、テンポ情報作成
手段２０４は、特定区間内の全てのフレームについて上
記の処理を完了したか否かを判別する。判別の結果、完
了した場合にはステップＳ４６の処理へと移行し、完了
していない場合にはステップＳ４１の処理に戻る。
手段２０４は、特定区間内の全てのフレームについて上
記の処理を完了したか否かを判別する。判別の結果、完
了した場合にはステップＳ４６の処理へと移行し、完了
していない場合にはステップＳ４１の処理に戻る。
【００４４】ここで、本明細書中における「特定区間」
とは、予め決めた位置における一定時間長のフレームを
意味する。具体的には、この実施の形態では、楽曲デー
タを時間長において３等分した各データの先頭から３０
秒の区間とする。従って、一つの楽曲データについて
は、３つのテンポ情報と３つのビート情報が作成される
こととなる。
とは、予め決めた位置における一定時間長のフレームを
意味する。具体的には、この実施の形態では、楽曲デー
タを時間長において３等分した各データの先頭から３０
秒の区間とする。従って、一つの楽曲データについて
は、３つのテンポ情報と３つのビート情報が作成される
こととなる。
【００４５】ステップＳ４６において、テンポ情報作成
手段２０４は、フレームｆ のスコアＳ(f)が隣接するＮ
フレームのスコアの中で最大の値であるか否かを判別す
る。判別の結果、最大の値である場合にはステップＳ４
７に移行し、テンポ情報作成手段２０４は、そのフレー
ムｆ がビート位置にあると判断し、ビートフラグＢ(f)
の値を１に設定すると共にカウンタbeatの値を１増数
し、ステップＳ４９に移行する。
手段２０４は、フレームｆ のスコアＳ(f)が隣接するＮ
フレームのスコアの中で最大の値であるか否かを判別す
る。判別の結果、最大の値である場合にはステップＳ４
７に移行し、テンポ情報作成手段２０４は、そのフレー
ムｆ がビート位置にあると判断し、ビートフラグＢ(f)
の値を１に設定すると共にカウンタbeatの値を１増数
し、ステップＳ４９に移行する。
【００４６】一方、フレームｆ のスコアＳ(f)が隣接す
るＮフレームのスコアの中で最大の値でない場合には、
ステップＳ４８において、テンポ情報作成手段２０４
は、ビートフラグＢ(f)の値を０に設定し、ステップＳ
４９に移行する。
るＮフレームのスコアの中で最大の値でない場合には、
ステップＳ４８において、テンポ情報作成手段２０４
は、ビートフラグＢ(f)の値を０に設定し、ステップＳ
４９に移行する。
【００４７】ステップＳ４９において、テンポ情報作成
手段２０４は、特定区間内の全てのフレームについて上
記の処理を完了したか否かを判別する。判別の結果、完
了した場合には一連のテンポ情報作成処理は終了し、音
楽的特徴抽出処理のステップＳ５の処理に移行する。一
方、完了していない場合には、再びステップＳ４６の処
理に戻り、ステップＳ４６〜ステップＳ４９の各処理を
繰り返す。
手段２０４は、特定区間内の全てのフレームについて上
記の処理を完了したか否かを判別する。判別の結果、完
了した場合には一連のテンポ情報作成処理は終了し、音
楽的特徴抽出処理のステップＳ５の処理に移行する。一
方、完了していない場合には、再びステップＳ４６の処
理に戻り、ステップＳ４６〜ステップＳ４９の各処理を
繰り返す。
【００４８】再び、図３のフローチャートに戻り、検索
空間作成処理のステップＳ５以後の処理について説明す
る。
空間作成処理のステップＳ５以後の処理について説明す
る。
【００４９】ビート情報作成手段２０５は、差分データ
演算手段２０３が出力する 差分データを用いてビート
情報を作成する（ステップＳ５）。
演算手段２０３が出力する 差分データを用いてビート
情報を作成する（ステップＳ５）。
【００５０】〈ビート情報作成処理〉ここで、上記ステ
ップＳ５におけるビート情報作成手段２０５によるビー
ト情報作成処理を、図５に示すフローチャートを参照し
て詳しく説明する。
ップＳ５におけるビート情報作成手段２０５によるビー
ト情報作成処理を、図５に示すフローチャートを参照し
て詳しく説明する。
【００５１】ステップＳ５１において、ビート情報作成
手段２０５は、ビートフラグＢ(f)が１であるか否かを
判別することにより、そのフレームがビート位置にある
か否かを判別する。判別の結果、ビート位置にある場合
にはステップＳ５２の処理へと移行し、ビート位置にな
い場合にはステップＳ５５の処理へと移行する。
手段２０５は、ビートフラグＢ(f)が１であるか否かを
判別することにより、そのフレームがビート位置にある
か否かを判別する。判別の結果、ビート位置にある場合
にはステップＳ５２の処理へと移行し、ビート位置にな
い場合にはステップＳ５５の処理へと移行する。
【００５２】ステップＳ５２において、ビート情報作成
手段２０５は、差分値ｄ(i,f)が閾値Ｔｈ以上であるか
否かを判別する。判別の結果、閾値Ｔｈ以上である場合
にはステップＳ５３の処理へと移行し、閾値Ｔｈ以下で
ある場合にはステップＳ５４の処理へと移行する。
手段２０５は、差分値ｄ(i,f)が閾値Ｔｈ以上であるか
否かを判別する。判別の結果、閾値Ｔｈ以上である場合
にはステップＳ５３の処理へと移行し、閾値Ｔｈ以下で
ある場合にはステップＳ５４の処理へと移行する。
【００５３】ステップＳ５３において、ビート情報作成
手段２０５は、レベルＬにその差分値ｄ(i,f)を加算す
る。
手段２０５は、レベルＬにその差分値ｄ(i,f)を加算す
る。
【００５４】ここで、前述のように閾値Ｔｈは正の値で
あるので、ステップＳ５３の処理にて、ビート位置にあ
ると判定されたフレームｆにおいて、時間的に後ろに位
置するフレームｆ＋ｎでスペクトルパワーが増加してい
る場合のみ、レベルＬに差分値が加算されることにな
る。
あるので、ステップＳ５３の処理にて、ビート位置にあ
ると判定されたフレームｆにおいて、時間的に後ろに位
置するフレームｆ＋ｎでスペクトルパワーが増加してい
る場合のみ、レベルＬに差分値が加算されることにな
る。
【００５５】ステップＳ５４において、ビート情報作成
手段２０５は、フレーム内の全ての差分値に対して上記
の処理を完了したか否かを判別する。判別の結果、完了
した場合にはステップＳ５５の処理へと移行し、完了し
ていない場合にはこのビート情報作成処理は再度ステッ
プＳ５２の処理に戻り、フレーム内の全ての差分値に対
して上記の処理を完了するまでステップＳ５２〜ステッ
プＳ５４の処理を繰り返す。
手段２０５は、フレーム内の全ての差分値に対して上記
の処理を完了したか否かを判別する。判別の結果、完了
した場合にはステップＳ５５の処理へと移行し、完了し
ていない場合にはこのビート情報作成処理は再度ステッ
プＳ５２の処理に戻り、フレーム内の全ての差分値に対
して上記の処理を完了するまでステップＳ５２〜ステッ
プＳ５４の処理を繰り返す。
【００５６】ステップＳ５５において、ビート情報作成
手段２０５は、特定区間内の全てのフレームについて上
記の処理を完了したか否かを判別する。判別の結果、完
了した場合にはステップＳ５６の処理へと移行し、完了
していない場合にはステップＳ５１の処理に戻り、特定
区間内の全てのフレームについて上記の処理を完了する
までステップＳ５１〜ステップＳ５５の各処理を繰り返
す。
手段２０５は、特定区間内の全てのフレームについて上
記の処理を完了したか否かを判別する。判別の結果、完
了した場合にはステップＳ５６の処理へと移行し、完了
していない場合にはステップＳ５１の処理に戻り、特定
区間内の全てのフレームについて上記の処理を完了する
までステップＳ５１〜ステップＳ５５の各処理を繰り返
す。
【００５７】ステップＳ５６において、ビート情報作成
手段２０５は、レベルＬをカウンタbeatの値で割ること
により１ビート位置当たりの平均レベルを算出し、算出
した値をビート情報levelに設定する。これにより、一
連のビート情報作成処理は終了し、図３のステップＳ６
の処理に移行する。
手段２０５は、レベルＬをカウンタbeatの値で割ること
により１ビート位置当たりの平均レベルを算出し、算出
した値をビート情報levelに設定する。これにより、一
連のビート情報作成処理は終了し、図３のステップＳ６
の処理に移行する。
【００５８】再び図３のフローチャートに戻り、特徴ベ
クトル作成手段２０６は、作成されたテンポ情報とビー
ト情報とを用いて特徴ベクトルＶｆ を作成する（ステ
ップＳ６）。
クトル作成手段２０６は、作成されたテンポ情報とビー
ト情報とを用いて特徴ベクトルＶｆ を作成する（ステ
ップＳ６）。
【００５９】ここで、具体的には、テンポ情報作成手段
２０４（ステップＳ４の処理）により作成された３つの
テンポ情報を［beat0,beat1,beat2］とし、ビート情報
作成手段２０５（ステップＳ５の処理）により作成され
た３つのビート情報を［level0,level1,level2］とする
と、特徴ベクトルＶｆ は、以下の式（３）により表さ
れる。
２０４（ステップＳ４の処理）により作成された３つの
テンポ情報を［beat0,beat1,beat2］とし、ビート情報
作成手段２０５（ステップＳ５の処理）により作成され
た３つのビート情報を［level0,level1,level2］とする
と、特徴ベクトルＶｆ は、以下の式（３）により表さ
れる。
【００６０】
【数３】
〔検索空間作成処理〕検索空間作成手段１０５は、作成
された特徴ベクトルＶｆ と感性ベクトル格納手段１０
４内に格納されている感性ベクトルＶｓ とを「正準相
関分析」にかけることにより、各楽曲の正準変量が示さ
れた図６に例示するような検索空間を作成する（ステッ
プＳ７）。
された特徴ベクトルＶｆ と感性ベクトル格納手段１０
４内に格納されている感性ベクトルＶｓ とを「正準相
関分析」にかけることにより、各楽曲の正準変量が示さ
れた図６に例示するような検索空間を作成する（ステッ
プＳ７）。
【００６１】ここで、上記検索空間は、図７に示すよう
に、各楽曲の検索空間上での座標値で表現することも可
能である。
に、各楽曲の検索空間上での座標値で表現することも可
能である。
【００６２】本明細書中でいう「正準相関分析」とは、
２組の変数群［x1 ,x2 ,....,xp ］及び［y1 ,y
2 ,....,yq ］による合成変数［u=a1 x1 +a2 x2 +....+
ap xp ］及び［v=b1 y1 +b2 y2 +....+bq yq ］の相関
係数が最大となるように、重み係数［a1 ,a2 ,....,a
p ］及び［b1 ,b2 ,....,bq ］を定める方式を意味す
る。
２組の変数群［x1 ,x2 ,....,xp ］及び［y1 ,y
2 ,....,yq ］による合成変数［u=a1 x1 +a2 x2 +....+
ap xp ］及び［v=b1 y1 +b2 y2 +....+bq yq ］の相関
係数が最大となるように、重み係数［a1 ,a2 ,....,a
p ］及び［b1 ,b2 ,....,bq ］を定める方式を意味す
る。
【００６３】ここで、検索のための楽曲を新規に追加す
る場合には、先ず楽曲データ追加手段１０９にてその楽
曲の楽音データと書誌データを追加し、次に、前述の方
法によりその楽曲の楽音データから特徴ベクトルを抽出
する。そして、抽出した特徴ベクトルと、既に求められ
ている上記重み係数を用いて、図６に例示するような検
索空間上にその楽曲を配置すれば良い。
る場合には、先ず楽曲データ追加手段１０９にてその楽
曲の楽音データと書誌データを追加し、次に、前述の方
法によりその楽曲の楽音データから特徴ベクトルを抽出
する。そして、抽出した特徴ベクトルと、既に求められ
ている上記重み係数を用いて、図６に例示するような検
索空間上にその楽曲を配置すれば良い。
【００６４】〔検索処理〕次に、図８に示すフローチャ
ートを参照して、上記の処理により作成された検索空間
を利用して楽曲検索を行う際の処理の流れについて説明
する。
ートを参照して、上記の処理により作成された検索空間
を利用して楽曲検索を行う際の処理の流れについて説明
する。
【００６５】この図８に示すフローチャートは、ユーザ
が参照曲選択入力手段１０６を介して手がかりとする参
照曲を入力することで開始となり、ステップＳ１１の処
理に移行する。
が参照曲選択入力手段１０６を介して手がかりとする参
照曲を入力することで開始となり、ステップＳ１１の処
理に移行する。
【００６６】尚、参照曲選択入力手段１０６は様々な形
態が想定されるが、例えば図９（ａ）に示すような入力
ウィンドウ３００として構成し、ユーザに楽曲名３０１
を直接入力させるようにしても良いし、あるいは、例え
ば図９（ｂ）に示すような入力ウィンドウ４００として
構成し、楽曲名や歌手名を５０音別に指定する形態４０
１として、ユーザに楽曲名を選択入力させるようにして
も良い。
態が想定されるが、例えば図９（ａ）に示すような入力
ウィンドウ３００として構成し、ユーザに楽曲名３０１
を直接入力させるようにしても良いし、あるいは、例え
ば図９（ｂ）に示すような入力ウィンドウ４００として
構成し、楽曲名や歌手名を５０音別に指定する形態４０
１として、ユーザに楽曲名を選択入力させるようにして
も良い。
【００６７】検索手段１０７は、検索空間上にある楽曲
の位置と、指定された参照曲の位置との間の距離ｄを算
出することにより、検索空間上での参照曲の位置に近い
位置にある楽曲を算出する（ステップＳ１１）。
の位置と、指定された参照曲の位置との間の距離ｄを算
出することにより、検索空間上での参照曲の位置に近い
位置にある楽曲を算出する（ステップＳ１１）。
【００６８】ここで、楽曲Ａ及び楽曲Ｂの検索空間上で
の座標をそれぞれ、［A(xa,ya),B(xb,yb)］とすると、
２つの楽曲間の距離ｄは次式（４）により表現される。
の座標をそれぞれ、［A(xa,ya),B(xb,yb)］とすると、
２つの楽曲間の距離ｄは次式（４）により表現される。
【００６９】
【数４】
そして、検索結果出力手段１０８は、検索空間上での参
照曲の位置に近い位置にある楽曲の書誌データ及び楽曲
データを検索結果として出力する（ステップＳ１２）。
照曲の位置に近い位置にある楽曲の書誌データ及び楽曲
データを検索結果として出力する（ステップＳ１２）。
【００７０】［その他の実施の形態］次に、 検索空間
作成手段１０５による検索空間作成処理（ステップＳ
７）において、特徴ベクトルＶｆ と感性ベクトルＶｓ
とを「重回帰分析」にかけることにより検索空間を作成
する例を説明する。
作成手段１０５による検索空間作成処理（ステップＳ
７）において、特徴ベクトルＶｆ と感性ベクトルＶｓ
とを「重回帰分析」にかけることにより検索空間を作成
する例を説明する。
【００７１】重回帰分析とは、目的変数［y1 ,y2 ,y
3 ,....］と、それに影響すると考えられる２つ以上の
説明変数［x1 ,x2 ,x3 ,....］との間の関係式（次式
（５）及び（６））を求め、係数［a1 ,b1 ,c1 ,....,a
2 ,b2 ,c2 ,....］を決定するものである。
3 ,....］と、それに影響すると考えられる２つ以上の
説明変数［x1 ,x2 ,x3 ,....］との間の関係式（次式
（５）及び（６））を求め、係数［a1 ,b1 ,c1 ,....,a
2 ,b2 ,c2 ,....］を決定するものである。
【００７２】
【数５】
ここで、感性ベクトル格納手段１０４に格納された感性
ベクトルの各要素を目的変数［y1 ,y2 ,y3 ,....］と
し、特徴ベクトル作成手段２０６により作成される特徴
ベクトルＶｆ を説明変数［x1 ,x2 ,x3 ,....］に当て
はめ、それぞれの楽曲の間で相関が最大になるように、
係数［a1 ,b1 ,c1 ,....,a2 ,b2 ,c2 ,....］を求め
る。これにより、各楽曲毎に目的変数［y1 ,y2 ,y
3 ,....］の値が求まり、従って感性ベクトルと同じ次
元数の感性空間上に各楽曲を配置することができる。
ベクトルの各要素を目的変数［y1 ,y2 ,y3 ,....］と
し、特徴ベクトル作成手段２０６により作成される特徴
ベクトルＶｆ を説明変数［x1 ,x2 ,x3 ,....］に当て
はめ、それぞれの楽曲の間で相関が最大になるように、
係数［a1 ,b1 ,c1 ,....,a2 ,b2 ,c2 ,....］を求め
る。これにより、各楽曲毎に目的変数［y1 ,y2 ,y
3 ,....］の値が求まり、従って感性ベクトルと同じ次
元数の感性空間上に各楽曲を配置することができる。
【００７３】検索を行う際には、検索手段１０７におい
て検索空間上での楽曲間の距離ｄを演算し、近い位置に
ある楽曲を求める。楽曲Ａ及び楽曲Ｂの検索空間上での
座標をそれぞれ、［A(y1a ,y2a ,y3a ,....),B(y1b ,y
2b ,y3b ,....)］とすると、２つの楽曲間の距離ｄは次
式（７）により表現される。
て検索空間上での楽曲間の距離ｄを演算し、近い位置に
ある楽曲を求める。楽曲Ａ及び楽曲Ｂの検索空間上での
座標をそれぞれ、［A(y1a ,y2a ,y3a ,....),B(y1b ,y
2b ,y3b ,....)］とすると、２つの楽曲間の距離ｄは次
式（７）により表現される。
【００７４】
【数６】
また、検索のための楽曲を新規に追加する場合には、抽
出した特徴ベクトルと、既に求められている係数［a1 ,
b1 ,c1 ,....,a2 ,b2 ,c2 ,....］を用いて、目的変数
［y1 ,y2 ,y3 ,....］の値を求め、検索空間上にその楽
曲を配置すれば良い。
出した特徴ベクトルと、既に求められている係数［a1 ,
b1 ,c1 ,....,a2 ,b2 ,c2 ,....］を用いて、目的変数
［y1 ,y2 ,y3 ,....］の値を求め、検索空間上にその楽
曲を配置すれば良い。
【００７５】以上、本発明者らによってなされた発明を
適用した実施の形態について説明したが、この実施の形
態による本発明の開示の一部をなす論述及び図面により
本発明は限定されることはない。この実施の形態に基づ
いて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例及
び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれることは勿論
である。
適用した実施の形態について説明したが、この実施の形
態による本発明の開示の一部をなす論述及び図面により
本発明は限定されることはない。この実施の形態に基づ
いて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例及
び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれることは勿論
である。
【００７６】
【発明の効果】本発明によれば、楽曲の音楽的特徴を示
す特徴ベクトルと、実際に楽曲を聞いた時に得られる印
象を感性語毎に評価して得られる感性ベクトルとを用い
て検索空間を作成し、この検索空間上における参照曲の
位置に近い位置にある楽曲を類似する楽曲として抽出す
るので、ＣＤ等の一般的な楽音データの中からユーザの
指定する参照曲に類似する印象を有する楽曲を検索する
ことができる。また、一旦検索空間が作成された後に、
新たに追加される楽曲については、特徴ベクトルのみを
求め、作成済みの検索空間に配置することで、少ない労
力で楽曲の追加を行うことができる。
す特徴ベクトルと、実際に楽曲を聞いた時に得られる印
象を感性語毎に評価して得られる感性ベクトルとを用い
て検索空間を作成し、この検索空間上における参照曲の
位置に近い位置にある楽曲を類似する楽曲として抽出す
るので、ＣＤ等の一般的な楽音データの中からユーザの
指定する参照曲に類似する印象を有する楽曲を検索する
ことができる。また、一旦検索空間が作成された後に、
新たに追加される楽曲については、特徴ベクトルのみを
求め、作成済みの検索空間に配置することで、少ない労
力で楽曲の追加を行うことができる。
【００７７】また、楽音データのスペクトルデータから
テンポ情報とビート情報を抽出して楽曲の特徴ベクトル
を作成するので、ＣＤ等の楽曲のようなＭＩＤＩデータ
ではない楽音データであっても楽曲の特徴ベクトルを作
成することができる。
テンポ情報とビート情報を抽出して楽曲の特徴ベクトル
を作成するので、ＣＤ等の楽曲のようなＭＩＤＩデータ
ではない楽音データであっても楽曲の特徴ベクトルを作
成することができる。
【図１】本発明の実施の形態である楽曲検索装置の全体
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す 楽曲検索装置における音楽的特徴
抽出手段の構成を示すブロック図である。
抽出手段の構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示す 楽曲検索装置における検索空間作
成処理を示すフローチャート図である。
成処理を示すフローチャート図である。
【図４】図３に示すテンポ情報作成処理を示すフローチ
ャート図である。
ャート図である。
【図５】図３に示すビート情報作成処理を示すフローチ
ャート図である。
ャート図である。
【図６】図１に示す 楽曲検索装置における検索空間を
示す模式図である。
示す模式図である。
【図７】図１に示す 楽曲検索装置における検索空間を
示す他の例である。
示す他の例である。
【図８】図１に示す 楽曲検索装置における検索処理を
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図９】図１に示す 楽曲検索装置における参照曲選択
入力手段の構成を示す模式図である。
入力手段の構成を示す模式図である。
１０１…楽音データ格納手段、
１０２…書誌データ格納手段、
１０３…音楽的特徴抽出手段、
１０４…感性ベクトル格納手段、
１０５…検索空間作成手段、
１０６…参照曲入力手段、
１０７…検索手段、
１０８…検索結果出力手段、
１０９…楽曲データ追加手段、
２０１…時間周波数変換手段、
２０２…遅延手段、
２０３…差分データ演算手段、
２０４…テンポ情報作成手段、
２０５…ビート情報作成手段、
２０６…特徴ベクトル作成手段
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 清水 徹
神奈川県横浜市神奈川区守屋町３丁目12番
地 日本ビクター株式会社内
Ｆターム(参考） 5B075 MM02 ND14 PR06 UU40
Claims (2)
- 【請求項１】 楽曲の楽音データと、楽曲の書誌データ
と、前記楽音データに対する印象を示す感性ベクトルと
を格納する楽曲データ格納手段と、 前記楽曲データ格納手段に格納されている前記楽音デー
タを、あるいは新たに前記楽曲データ格納手段に追加さ
れた楽曲の楽音データを、周波数解析することにより得
られるスペクトルデータのピーク周波数と周波数帯域毎
の時間的変化とを利用して求められる、テンポ情報また
はビート情報のうちのどちらか一方、もしくはその両方
を用いて、楽曲の音楽的特徴を示す特徴ベクトルを作成
する音楽的特徴抽出手段と、 前記楽曲データ格納手段に格納されている前記感性ベク
トルと前記特徴ベクトルとを用いて前記楽曲を配置する
ための検索空間を作成し、あるいは新たに追加された前
記楽曲の前記特徴ベクトルとを用いて作成済みの前記検
索空間上に前記新たに追加された楽曲を配置する検索空
間作成手段と、 前記楽曲データ格納手段に格納されている前記楽曲の中
から検索する楽曲の参照曲となる楽曲を選択する参照曲
選択手段と、 選択された参照曲の前記検索空間上の位置に近い位置に
ある楽曲を検索し、検索された楽曲の楽曲データと書誌
データとを出力する検索手段とを備えることを特徴とす
る楽曲検索装置。 - 【請求項２】 請求項１に記載の楽曲検索装置におい
て、 前記検索空間作成手段は、前記感性ベクトルと前記特徴
ベクトルとを正準相関分析することで、もしくは前記感
性ベクトルと前記特徴ベクトルとを重回帰分析すること
で、前記検索空間を作成することを特徴とする楽曲検索
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001289792A JP4622199B2 (ja) | 2001-09-21 | 2001-09-21 | 楽曲検索装置及び楽曲検索方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001289792A JP4622199B2 (ja) | 2001-09-21 | 2001-09-21 | 楽曲検索装置及び楽曲検索方法 |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003099462A true JP2003099462A (ja) | 2003-04-04 |
| JP2003099462A5 JP2003099462A5 (ja) | 2009-06-25 |
| JP4622199B2 JP4622199B2 (ja) | 2011-02-02 |
Family
ID=19112233
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001289792A Expired - Lifetime JP4622199B2 (ja) | 2001-09-21 | 2001-09-21 | 楽曲検索装置及び楽曲検索方法 |
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|---|---|
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