JP2006338315A - データ選別システム - Google Patents

Abstract

【課題】 類似の度合いによってデータを選別することで、データ検索に要する手間を好適に抑制できるデータ選別システムを提供する。
【解決手段】 楽曲データと、楽曲データに対応する付記的な情報からなるＣＤＤＢと、楽曲データとＣＤＤＢとを格納する楽曲データ保存部３及びＣＤＤＢ保存部４とを有するデータ選別システム１であって、選択した楽曲データと楽曲データ保存部３が格納する楽曲データとに対応するＣＤＤＢを構成する付加データ１０同士の比較に基づいて、選択した楽曲データとの類似度を、楽曲データ保存部３が格納する楽曲データについて判定する類似度算出部７を備える。
【選択図】 図２

Description

本発明は、類似の度合いによってデータを選別することで、データ検索に要する手間を好適に抑制できるデータ選別システムに関する。

近年、携帯端末に音楽コンテンツを配信する音楽配信システムが普及している。この音楽配信システムにおいて、ユーザは音楽配信サーバに蓄積された大量の音楽コンテンツ（楽曲データ）のうちから所望の音楽コンテンツを検索する。特許文献１では、音楽コンテンツの曲名やアーティスト名などの楽曲情報が判らない場合でも、音楽コンテンツに関連する他の情報を用いて所望の音楽コンテンツを容易に検索できる音楽配信システムを提案している。

また、近年、ＣＤ（Compact Disc）の内容をＨＤＤ（Hard Disc Drive）に記録しそれらを大量に保存しておくことで、メディアを入れ替えることなく多くの曲の再生が可能なミュージックバンク機能を有する機器（以下、単にミュージックバンクという）が、例えば車載機として存在する。このミュージックバンクにおいては、保存した大量の楽曲のうちから所望の楽曲を検索する技術が要望されている。そのため、特許文献２では、設定された言葉を用いて所望の楽曲を検索できるシステムを提案している。この提案技術によれば、「明るい」等の抽象的な言葉を用いて該当する楽曲をリスト表示させることができ、保存した大量の楽曲の中から所望の楽曲を容易に検索することが可能である。

特開２００４−１３８９７２号公報 特開２００３−２２２８２号公報

特許文献１の提案技術をミュージックバンクに適用した場合、特定の楽曲を所望する場合には保存した大量の楽曲のうちから所望の楽曲を容易に検索することが可能である。しかしながら、例えばユーザが天候に恵まれた日にドライブをしている際に軽快な楽曲を聴きたいと思った場合、特許文献１の提案技術ではそのような要望に基づいて楽曲を検索することはできない。また、特許文献２の提案技術では、上述したようにユーザの抽象的な要望に対応する楽曲を検索可能である。しかしながら、特許文献２の提案技術は、「明るい」等の指示した言葉が評価軸というパラメータ及び評価値範囲をデータとして備え、指示した言葉の評価値範囲に含まれる評価値を有する楽曲を検索するシステムである。すなわち、上述したシステムを実現するためには、楽曲自体に評価軸及び評価値を付記的なデータとして備えさせる必要がある。本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、類似の度合いによってデータを選別することで、データ検索に要する手間を好適に抑制できるデータ選別システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明は、メインデータと、該メインデータに対応する付記的な情報からなるサブデータと、前記メインデータと前記サブデータとを格納するデータ格納手段とを有するデータ選別システムであって、選択したメインデータと前記格納手段が格納するメインデータとに対応するサブデータ同士の比較に基づいて、前記選択したメインデータとの類似の度合いを、前記格納手段が格納するメインデータについて判定する判定手段を備えることを特徴とする。本発明によれば、選択したメインデータとの類似の度合い（類似度ともいう）によって、データ格納手段が格納する大量のメインデータを識別することが可能である。

また、本発明は、前記サブデータを表示する表示部を備え、前記格納手段が格納する前記メインデータに対応するサブデータを、前記類似の度合いに基づいて選別するとともに該サブデータに基づく内容を表示部に提示する選別提示手段を備えてもよい。本発明によれば、データ格納手段が格納するメインデータに対応するサブデータを類似度毎に選別するとともにサブデータに基づく内容を例えばリスト形式で表示部に提示することができる。これによって、次にメインデータを選択しようとする際に、ユーザはその前に選択したメインデータと類似度の高いメインデータを容易に発見することができる。さらに、ユーザは逆にその前に選択したメインデータと類似度の低いメインデータを利用したい場合であっても、同様に所望のメインデータを容易に発見可能である。

また、本発明は、前記メインデータは楽曲データであり、前記サブデータは少なくとも対応する前記楽曲データの楽曲名をデータとして含んでもよい。ここで、本発明では、例えば楽曲データと、対応するサブデータとして図１に示す項目のデータ（以下、付加データ１０という）で構成されたＣＤＤＢ（CD Data Base）とをデータ格納手段に格納することが可能である。図１は、ＣＤＤＢを構成する付加データ１０の項目及び各データ項目の内容を表で示した図である。各データ項目の欄に示す通り、ＣＤＤＢは例えば楽曲名をデータとして有するトラックタイトル１０ａやアーティスト名をデータとして有するトラックアーティスト１０ｂを付加データ１０として有している。本発明によれば、データ格納手段に楽曲データが格納されている楽曲と現在再生している楽曲とに対応するＣＤＤＢを構成する付加データ１０同士の比較に基づいて、データ格納手段に楽曲データが格納されている楽曲について、現在再生している楽曲との類似度を判定し、類似度毎に対応するトラックタイトル１０ａを選別するとともにトラックタイトル１０ａに基づき楽曲名をリスト形式で表示部に提示することが可能である。これによって、ユーザは例えばドライブ中に軽快な楽曲を聴いた後に、その楽曲とジャンルとして類似度が高い楽曲やアーティストとして類似度が高い楽曲を容易に発見することが可能である。また、このように既存するＣＤＤＢをサブデータとして利用することによって、楽曲データに対して楽曲検索を目的とする新たな付記的なデータを備えさせることなく、現在再生中の楽曲との類似度に基づいた楽曲を選別するシステムを構築することが可能である。

本発明によれば、類似の度合いによってデータを選別することで、データ検索に要する手間を好適に抑制できるデータ選別システムを提供できる。

以下、本発明を実施するための最良の形態を図面と共に詳細に説明する。

図２は、本発明に係るデータ選別システム１をミュージックバンク１００に適用した例を示す図である。図２において、破線で囲まれた構成がデータ選別システム１である。読み取り機構２は、楽曲データとともにＣＤＤＢを格納したＣＤ等の記録媒体を読み込むための構成である。楽曲データ保存部３は、読み取り機構２が読み取った楽曲データを保存するための構成であり、例えばハードディスクドライブなどの記憶装置を適用することができる。また、ＣＤＤＢ保存部４は読み取り機構２が読み取ったＣＤＤＢを保存するための構成であり、楽曲データ保存部３と同様、例えばハードディスクドライブなどの記憶装置を適用可能である。なお、楽曲データ保存部３とＣＤＤＢ保存部４とを、同一のハードディスクドライブで実現することも可能である。

表示部９は、ＣＤＤＢを構成する付加データ１０のうち楽曲名をデータとして有するトラックタイトル１０ａやアーティスト名をデータとして有するトラックアーティスト１０ｂなどに基づき、付加データ１０の内容を表示するための構成である。ユーザは楽曲データ保存部３に楽曲データを保存した楽曲（以下、単に保存した楽曲という）や読み取り装置２内のＣＤに格納された楽曲を表示部９の表示によって知ることができ、楽曲を聴く際には、例えば表示された楽曲名を図示しない操作部により選択する。選択した楽曲が保存した楽曲であれば、再生装置１２は楽曲データ保存部３から楽曲データを取得しスピーカ１３を介して再生する。また、選択した楽曲が読み取り機構２内のＣＤに楽曲データが格納された楽曲である場合には、再生装置１２は読み取り機構２を介してＣＤに格納された楽曲データを取得し、スピーカ１３を介して再生する。第１の付加データ取得部５は、現在再生中の楽曲（以下、現在の選曲という）に対応するＣＤＤＢを構成する付加データ１０をＣＤＤＢ保存部４から取得するための構成である。但し、ＣＤＤＢ保存部４を介さずに読み取り機構２から取得することも可能である。表示部９は第１の付加データ取得部５から取得した付加データ１０に基づいて、例えば楽曲名やアーティスト名などを表示する。

本実施例では、再生装置１２が楽曲を再生すると、第２の付加データ取得部６が楽曲データ保存部３に保存した楽曲のうちから対象となる楽曲（以下、対象曲という）を選出し、対象曲に対応する付加データ１０をＣＤＤＢ保存部４から取得する。続いて、本実施例では、類似度算出部（判定手段）７が第１の付加データ取得部５及び第２の付加データ取得部６それぞれから現在の選曲及び対象曲に対応する付加データ１０を取得する。類似度算出部７は、現在の選曲と対象曲とに対応した付加データ１０同士の比較に基づいて、現在の選曲との類似度を対象曲について判定する。類似度算出部７が対象曲について類似度を判定し終えると、第２の付加データ取得部６は楽曲データ保存部３に保存した楽曲のうちから新たな対象曲を選出する。続いて、類似度算出部７は新たな対象曲についても上述したように類似度を判定する。同様にして、楽曲データ保存部３に保存した楽曲すべてが対象曲として選出された後に類似度を判定される。このようにして、類似度算出部７が現在の選曲との類似度を対象曲について判定することによって、楽曲データ保存部３に保存した大量の楽曲を現在の選曲との類似度によって識別できるようになる。

さらに、本実施例では、選別提示手段８が、楽曲データ保存部３が格納する大量の楽曲データに対応する付加データ１０を判定した類似度毎に選別する。続いて、選別提示手段８は類似度毎に選別した付加データ１０の内容をリスト形式で表示部９に表示する。本実施例では、選別提示手段８は付加データ１０のうちからトラックタイトル１０ａを抽出して楽曲名をリスト形式で表示する。但し、抽出する付加データ１０はトラックタイトル１０ａだけでなくてもよく、たとえばトラックアーティスト１０ｂやジャンル１０ｌなどを抽出して、これらに基づいてアーティスト名やジャンル名を同時に表示してもよい。このようにして、現在の選曲に対する類似度毎に楽曲名をリスト形式で表示部９に表示することによって、ユーザは現在の選曲に対して類似度が高い楽曲、または、逆に類似度が低い楽曲を容易に発見することが可能である。

次に、類似度算出部７が実行する類似度算出方法について詳述する。図３は、類似度を算出するためにＣＤＤＢを構成する付加データ１０のうち類似度を算出するものと、付加データ１０それぞれに設定する点数についての説明図である。なお、図３においては、類似度を算出しない付加データ１０については表示を省略してある。このように、付加データ１０のうち、ユーザが重視しないものに対しては、ユーザが類似度算出自体を除外するように設定することも可能である。図３において、データ項目欄にはＣＤＤＢを構成する付加データ１０それぞれを示している。また、内容欄には付加データ１０それぞれについて、現在の選曲と対象曲とを比較する内容及び比較の結果対象曲に設定する点数を示している。例えばトラックタイトル１０ａは、現在の選曲と対象曲とが同じか違うかを比較し、発売年１０ｄは、現在の選曲と対象曲との発売年が２年以内か違うかを比較する。図３に示すように、例えば類似度算出部７が比較した結果、トラックタイトル１０ａが同一である場合には対象曲に１点加点し、トラックタイトル１０ａが異なる場合には対象曲に加点しない。類似度算出部７は、同様にしてＣＤＤＢを構成するすべての付加データ１０について現在の選曲と対象曲とを比較し、点数設定を実行する。

なお、付加データ１０それぞれについて比較した結果加点する点数の大きさ（付加データ１０に対する重み付けともいう）はユーザによって設定変更可能である。例えば、ユーザが保存した楽曲のうちから同じ年代の楽曲を続けて聴きたいと思う場合には、発売年１０ｄに加点する点数を大きくすれば同じ年代の楽曲について算出される類似度を高めることが可能である。また、図４に示すような方法で付加データ１０の重み付けを行うことも可能である。図４は、ＣＤＤＢを構成する付加データ１０に対する重み付け設定画面の一例を示す図である。初期設定としては図４（ａ）に示すような設定画面の状態にして、付加データ１０すべてに対して重み付けを同一に設定しておくことが可能である。図４（ａ）に示すように、付加データ１０それぞれに対して重み付けが同一に設定されている場合には、表示画面の重視したい項目欄１１には付加データ１０の表示がない。ここで、重視したい項目として、トラックタイトル１０ａ、発売年１０ｄ、ＢＰＭ１０ｅ及びメタジャンル１０ｍをユーザが操作部によって選択した場合には、図４（ｂ）に示すように重視したい項目としてこれら付加データ１０ａ、１０ｄ、１０ｅ及び１０ｍが表示される。重視したい項目として選択された各付加データ１０ａ、１０ｄ、１０ｅ及び１０ｍに対して、例えば一律に３点加点するといった重み付けをすれば、付加データ１０毎に重み付けをするといった煩雑な操作を回避できる。但し、図４に示すような重み付け設定方法と、付加データ１０毎に重み付けをする重み付け設定方法とを選択可能に備えることも可能である。

さらに、例えば特許文献２で開示されている評価軸の概念を適用して付加データ１０に重み付けをすることも可能である。評価軸とは、ある抽象的な言葉に対して設定するパラメータである。例えば「のりがいい」という言葉に対して、評価軸１を「明るい・暗い」としてその評価値を「３」、評価軸２を「早い・遅い」として評価値を「５」と設定すれば、「のりがいい」という言葉を入力することで、評価軸１及び２の評価値を同時に変更することが可能である。この評価軸の概念を付加データ１０の重み付け設定に適用する場合には、付加データ１０それぞれを評価軸とする。

図５は、評価軸の概念を適用して付加データ１０に重み付けをするための構成を示す図である。ある抽象的な言葉によって付加データ１０の重み付けをするために、図５に示すように、例えばデータ選別システム１にマイクロフォン５１、音声認識部５２、音声入力辞書データベース５３の構成を追加する。音声認識部５２は、マイクロフォン５１から入力されたアナログの音声信号をデジタルの音声信号に変換する。さらに、音声認識部５２は、音声入力辞書データベース５３を用いてデジタルの音声信号に対応する文字列データを出力する。音声入力辞書データベース５３には、ユーザが楽曲を検索する際に用いると考えられる言葉（以下、検索ワードという）、例えば「のり」「雰囲気」「音の感じ」「曲調」と音声信号とが対応付けされて記録されている。この検索ワードに対して付加データ１０それぞれを評価軸として設定する。例えば「雰囲気」、「音の感じ」という言葉が、発売年１０ｄ、ＢＰＭ１０ｅ、クレジットロール１０ｊそれぞれを評価軸として、評価値として１点加算するように登録されているとする。ユーザが「雰囲気とか音の感じが同じような曲が聴きたいな」とマイクロフォン５１に入力した場合には、発売年１０ｄ、ＢＰＭ１０ｅ、クレジットロール１０ｊそれぞれを同時に１点づつ、計２点重み付けすることができる。これによって、付加データ１０それぞれに対して同時に重み付け設定をすることが可能となり、付加データ１０に重み付け設定をする際に要する手間を軽減することが可能である。

図６は、類似度算出部７が実行する類似度算出方法を具体例で示す図である。図６（ａ）では、類似度算出部７が取得した現在の選曲と、保存した楽曲のうちから選出された対象曲との付加データ２０、３０それぞれを示している。まず、類似度算出部７はトラックタイトル１０ａを比較する。その結果、対象曲のトラックタイトル「△△△△」３０ａと現在の選曲のトラックタイトル「○○○○」２０ａとが異なるため対象曲に加点しない。次に、類似度算出部７はトラックアーティスト１０ｂを比較する。その結果、対象曲のトラックアーティスト「××△△」３０ｂと現在の選曲のトラックアーティスト「○○××」２０ｂとが異なるため、対象曲に加点しない。同様にして、類似度算出部７は、レコードレーベル１０ｃからクレジットノート１０ｋまで、対象曲と現在の選曲とをそれぞれ比較する。その結果、各付加データ１０ｃから１０ｋすべてにおいて対象曲と現在の選曲とが異なるため対象曲に加点しない。次に、類似度算出部７は、メタジャンル１０ｍを比較して、対象曲の「ポップス」３０ｍと現在の選曲の「ポップス」２０ｍとが同一であるため対象曲に１点加点する。最後に類似度算出部７は、サブジャンル１０ｎを比較して、その結果、対象曲の「シャンソン」３０ｎと現在の選曲の「歌謡曲」２０ｎとが異なるため対象曲に加点しない。このようにして付加データ１０毎に点数設定を実行した後、類似度算出部７は各付加データ１０に加点した点数を合計し、類似度を「１」として算出（判定）する。なお、類似度算出部７が比較する付加データ１０の順は、上述した順でなくてもよい。また、本具体例では、図３に示す付加データ１０と比較して、さらにジャンル１０ｌについては類似度算出自体から除外している。このような場合、類似度算出部７は、ジャンル１０ｌについて対象曲と現在の選曲との比較を行わない。また、本具体例では、クレジットロール１０ｊ及びクレジットノート１０ｋにデータが存在しない。このような場合、類似度算出部７は、比較不能としてクレジットロール１０ｊ及びクレジットノート１０ｋについては点数設定自体を行わない。但し、類似度算出自体を除外している場合と同様に、点数を「０」と設定することも可能である。

次に、類似度算出部７は、保存した楽曲のうちから新たな楽曲を対象曲として選出し、対応する付加データ３５を取得する。図６（ｂ）では、類似度算出部７が取得した現在の選曲「○○○○」と新たな対象曲「××××」との付加データ２０、３５をそれぞれ示している。類似度算出部７は上述した算出方法と同様にして、対象曲の類似度を算出する。その結果、トラックアーティスト１０ｂ、レコードレーベル１０ｃ、発売年１０ｄ、メタジャンル１０ｍ、サブジャンル１０ｎで対象曲と現在の選曲とが同一であるためそれぞれ１点加点し、類似度を「５」として算出（判定）する。これによって、現在の選曲「○○○○」に対して、対象曲「××××」のほうが図６（ａ）に示した対象曲「△△△△」よりも類似度が高いことがわかる。以上により、類似度算出部７が実行する類似度算出方法を実現可能である。

図７は、選別提示手段８が実行する保存した楽曲の選別及び提示方法を具体例で示す図である。選別提示手段８は類似度算出部７が算出した類似度に基づいて、大量に存在する保存した楽曲に対応する付加データ１０を類似度毎に選別する。例えば、保存した楽曲「会○○○○×」、「イ○○○×○」、「う○○×○○」、「わ○×○○○」などは類似度が「８」であると判定されているので、類似度「８」のグループ４０ｊとして対応する付加データ１０を選別する。同様にして、選別提示手段８は類似度毎に保存した楽曲に対応する付加データ１０を各グループ４０に選別する。このようにして、大量に存在する保存した楽曲を現在の選曲との類似度に基づいて選別することができる。続いて、選別提示手段８は、図７に示すようなリスト形式によって類似度毎に選別した楽曲に対応する付加データ１０の内容を表示部９に表示する。本実施例では、表示部９に表示する内容として、選別提示手段８は保存した楽曲に対応する付加データ１０のうちからトラックタイトル１０ａを抽出し、その内容である楽曲名を表示している。但し、トラックアーティスト１０ｂや発売年１０ｄなどを抽出して、その内容を共に表示させることも可能である。図７に示すようにして、現在の選曲に対する類似度毎に楽曲名をリスト形式で表示部９に表示することによって、例えばドライブ中に軽快な楽曲を聴いた後に、その楽曲とジャンルとして類似度が高い楽曲やアーティストとして類似度の高い楽曲を容易に発見することが可能である。また、このように既存するＣＤＤＢをサブデータとして利用することによって、楽曲データに対して楽曲検索を目的とする新たな付記的なデータを備えさせることなく、楽曲を選別するシステムを構築することが可能である。なお、リスト形式で表示する楽曲名の順は、図８（ａ）に示すように類似度が高いものから低いものの順であっても、図８（ｂ）に示すようにその逆であってもよい。また、同一グループに選別した楽曲は類似度「８」のグループ４０ｂに示すように５０音順で表示することが可能である。また、各グループ４０を表示するにあたって、グループ４０毎に色分けをしたり類似度を共に表示してもよい。以上により、選別提示手段８が実行する保存した楽曲の選別及び提示方法を実現可能である。

なお、データ選別システムはミュージックバンクのみならず、例えばインターネットを利用したテレビプログラムの録画システムなどにも適用可能である。この場合、録画対象となるテレビプログラム自体がメインデータとなり、ニュース、ドラマ、バラエティなどのジャンルやテレビプログラム名やテレビプログラムの具体的内容や出演者や放送時間帯など、テレビプログラムに対する付記的な情報がサブデータとなり、インターネットサーバがデータ格納手段となる。これによって、例えばユーザがドラマを予約設定した場合に、そのドラマの主演者が出演する他の音楽番組や、同じ時間帯で他の曜日に放送されるドラマや、そのドラマに対する特集番組などを、類似度毎に選別してユーザに提示することができる。また、例えば車両が備えるナビゲーション装置の目的地検索システムに適用することも可能であり、この場合には、例えば目的地設定した施設に類似する施設を付記的な情報に基づいて類似度毎に選別して提示することができる。また、データ選別システムは従来のデータ検索システムと併用することが可能であり、例えばミュージックバンクに適用する場合に聴きたい楽曲が明確であれば従来のデータ検索システムを利用し、現在聴いている楽曲と同じような楽曲が聴きたいといった場合にはデータ選別システムを利用できるように適用することが可能である。以上により、類似の度合いによってデータを選別することで、データ検索に要する手間を好適に抑制できるデータ選別システムを実現できる。

上述した実施例は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

ＣＤＤＢを構成する付加データ１０の項目及び各データ項目の内容を表で示した図である。 本発明に係るデータ選別システム１をミュージックバンク１００に適用した例を示す図である。 類似度を算出するためにＣＤＤＢを構成する付加データ１０のうち類似度を算出するものと、付加データ１０それぞれに設定する点数についての説明図である。 ＣＤＤＢを構成する付加データ１０に対する重み付け設定画面の一例を示す図である。 評価軸の概念を適用して付加データ１０に重み付けをするための構成を示す図である。 類似度算出部７が実行する類似度算出方法を具体例で示す図である。 選別提示手段８が実行する保存した楽曲の選別及び提示方法を具体例で示す図である。

符号の説明

１ データ選別システム
２ 読み取り機構
３ 楽曲データ保存部
４ ＣＤＤＢ保存部
５ 第１の付加データ取得部
６ 第２の付加データ取得部
７ 類似度算出部
８ 選別提示手段
９ 表示部
１０ 付加データ
１１ 重視したい項目欄
１２ 再生装置
１３ スピーカ
２０ 現在の選曲の付加データ
３０、３５ 対象曲の付加データ
４０ グループ
５１ マイクロフォン
５２ 音声認識部
５３ 音声入力辞書データベース
１００ ミュージックバンク

Claims (3)

1. メインデータと、該メインデータに対応する付記的な情報からなるサブデータと、前記メインデータと前記サブデータとを格納するデータ格納手段とを有するデータ選別システムであって、
   選択したメインデータと前記格納手段が格納するメインデータとに対応するサブデータ同士の比較に基づいて、前記選択したメインデータとの類似の度合いを、前記格納手段が格納するメインデータについて判定する判定手段を備えることを特徴とするデータ選別システム。
2. 前記サブデータを表示する表示部を備え、
   前記格納手段が格納する前記メインデータに対応するサブデータを、前記類似の度合いに基づいて選別するとともに該サブデータに基づく内容を表示部に提示する選別提示手段を備えることを特徴とする請求項１記載のデータ選別システム。
3. 前記メインデータは楽曲データであり、前記サブデータは少なくとも対応する前記楽曲データの楽曲名をデータとして含むことを特徴とする請求項１または２記載のデータ選別システム。
   

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