JP2007256487A - 音楽信号蓄積装置および音楽信号蓄積プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】この発明は、入力音声信号から音楽信号のみを抽出し、抽出した音楽信号のうちユーザの好みに合った音楽信号のみを自動的に選別して蓄積することができる音楽信号蓄積装置を提供することを目的とする。
【解決手段】入力音声信号からユーザの希望する条件に適合した音楽信号のみを抽出して記憶装置に蓄積する音楽信号蓄積装置において、入力音声信号を解析して音楽信号のみを抽出する音楽信号抽出手段、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号に基づいて、曲の特徴を解析する曲特徴解析手段、音楽信号抽出手段によって抽出される音楽信号を記憶装置に蓄積するための条件を入力するための条件入力手段、ならびに曲特徴解析手段の解析結果と条件入力手段に入力された条件とに基づいて、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積させるか否かを判定する判定手段を備えている。
【選択図】図１

Description

この発明は、ラジオ放送やＴＶ放送等の音楽番組から音楽信号部分のみを抽出し、かつユーザの希望に合致した音楽信号のみを蓄積する音楽信号蓄積装置および音楽信号蓄積プログラムに関する。

特許第３５９４４２７号公報には、ラジオ放送を聞いている場合において、ユーザが希望する放送内容以外の内容が放送されているときには、選局チャンネルを自動的に切り換えたり、他のメディアの再生装置によって再生された音声信号を出力させたりすることができるラジオ放送受信機の制御装置が開示されている。

また、特表２００５−５１８５６０号公報には、音楽信号を抽出して一時メモリに音楽データを格納し、ユーザの格納指令により一時メモリに格納した音楽信号をメモリに蓄積するシステムが開示されている。

特許第３５９４４２７号公報に記載の発明では、ユーザの好みの合った音楽のみを蓄積するといったことはできない。特表２００５−５１８５６０号公報では、音楽信号を抽出して、ユーザの好みに合った音楽のみを蓄積することは可能であるが、抽出した音楽信号をメモリに蓄積するか否かはユーザが判断しているので、ユーザの好みに合った音楽のみを自動的に選別して蓄積することはできない。
特許第３５９４４２７号公報 特表２００５−５１８５６０号公報

この発明は、入力音声信号から音楽信号のみを抽出し、抽出した音楽信号のうちユーザの好みに合った音楽信号のみを自動的に選別して蓄積することができる音楽信号蓄積装置および音楽信号蓄積プログラムを提供することを目的とする。

請求項１に記載の発明は、入力音声信号からユーザの希望する条件に適合した音楽信号のみを抽出して記憶装置に蓄積する音楽信号蓄積装置において、入力音声信号を解析して音楽信号のみを抽出する音楽信号抽出手段、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号に基づいて、曲の特徴を解析する曲特徴解析手段、音楽信号抽出手段によって抽出される音楽信号を記憶装置に蓄積するための条件を入力するための条件入力手段、ならびに曲特徴解析手段の解析結果と条件入力手段に入力された条件とに基づいて、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積させるか否かを判定する判定手段を備えていることを特徴とする。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、判定手段は、曲特徴解析手段の曲特徴解析結果が条件入力手段に入力された条件に合致している度合いを算出する第１手段、ならびに第１手段によって算出された度合と閾値とを比較することにより、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積させるか否かを判定する第２手段を備えていることを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の発明において、第２手段は、記憶装置の残容量が多いほど蓄積させると判定される可能性が高くなるように、閾値を制御する手段を備えていることを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１または２に記載の発明において、第２手段は、第１手段によって算出された度合が閾値より低い場合には音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第３手段、第１手段によって算出された度合が閾値より高い場合には、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号の特徴量解析結果と、記憶装置に蓄積されている各音楽信号の特徴解析結果とに基づいて、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されているか否かを判定する第４手段、第４手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されていると判定された場合には、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第５手段、ならびに第４手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に蓄積されていないと判定された場合には、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第６手段を備えていることを特徴とする。

請求項５に記載の発明は、請求項１または２に記載の発明において、第２手段は、第１手段によって算出された度合が閾値より低い場合には音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第７手段、第１手段によって算出された度合が閾値より高い場合には、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいか否かを判定する第８手段、第８手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいと判定されたときには、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第９手段、ならびに第８手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量以上であると判定されたときには、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のサイズが記憶装置の残容量より小さくなるまで、記憶装置に蓄積されている音楽信号を、曲特徴解析結果が条件入力手段に入力された条件に合致している度合いの低いものから順に削除した後、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第１０手段を備えていることを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項１または２に記載の発明において、第２手段は、第１手段によって算出された度合が閾値より低い場合には音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第１１手段、第１手段によって算出された度合が閾値より高い場合には、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号の特徴量解析結果と、記憶装置に蓄積されている各音楽信号の特徴解析結果とに基づいて、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されているか否かを判定する第１２手段、第１２手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されていると判定された場合には、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第１３手段、第１２手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に蓄積されていないと判定された場合には、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいか否かを判定する第１４手段、第１４手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいと判定されたときには、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第１５手段、ならびに第１４手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量以上であると判定されたときには、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のサイズが記憶装置の残容量より小さくなるまで、記憶装置に蓄積されている音楽信号を、曲特徴解析結果が条件入力手段に入力された条件に合致している度合いの低いものから順に削除した後、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第１６手段を備えていることを特徴とする。

請求項７に記載の発明は、入力音声信号からユーザの希望する条件に適合した音楽信号のみを抽出して記憶装置に蓄積する音楽信号蓄積プログラムであって、入力音声信号を解析して音楽信号のみを抽出する音楽信号抽出ステップ、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号に基づいて、曲の特徴を解析する曲特徴解析ステップ、音楽信号抽出ステップによって抽出される音楽信号を記憶装置に蓄積するための条件を入力するための条件入力ステップ、ならびに曲特徴解析ステップの解析結果と条件入力ステップで入力された条件とに基づいて、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積させるか否かを判定する判定ステップをコンピュータに実行させるものであることを特徴とする。

請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の発明において、判定ステップは、曲特徴解析部の曲特徴解析結果が条件入力ステップで入力された条件に合致している度合いを算出する第１ステップ、ならびに第１ステップによって算出された度合と閾値とを比較することにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積させるか否かを判定する第２ステップを備えていることを特徴とする。

請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の発明において、第２ステップは、記憶装置の残容量が多いほど蓄積させると判定される可能性が高くなるように、閾値を制御するステップを備えていることを特徴とする。

請求項１０に記載の発明は、請求項８または９に記載の発明において、第２ステップは、第１ステップによって算出された度合が閾値より低い場合には音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第３ステップ、第１ステップによって算出された度合が閾値より高い場合には、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号の特徴量解析結果と、記憶装置に蓄積されている各音楽信号の特徴解析結果とに基づいて、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されているか否かを判定する第４ステップ、第４ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されていると判定された場合には、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第５ステップ、ならびに第４ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に蓄積されていないと判定された場合には、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第６ステップを備えていることを特徴とする。

請求項１１に記載の発明は、請求項８または９に記載の発明において、第２ステップは、第１ステップによって算出された度合が閾値より低い場合には音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第７ステップ、第１ステップによって算出された度合が閾値より高い場合には、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいか否かを判定する第８ステップ、第８ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいと判定されたときには、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第９ステップ、ならびに第８ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量以上であると判定されたときには、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のサイズが記憶装置の残容量より小さくなるまで、記憶装置に蓄積されている音楽信号を、曲特徴解析結果が条件入力手段に入力された条件に合致している度合いの低いものから順に削除した後、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第１０ステップを備えていることを特徴とする。

請求項１２に記載の発明は、請求項８または９に記載の発明において、第２ステップは、第１ステップによって算出された度合が閾値より低い場合には音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第１１ステップ、第１ステップによって算出された度合が閾値より高い場合には、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号の特徴量解析結果と、記憶装置に蓄積されている各音楽信号の特徴解析結果とに基づいて、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されているか否かを判定する第１２ステップ、第１２ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されていると判定された場合には、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第１３ステップ、第１２ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に蓄積されていないと判定された場合には、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいか否かを判定する第１４ステップ、第１４ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいと判定されたときには、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第１５ステップ、ならびに第１４ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量以上であると判定されたときには、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のサイズが記憶装置の残容量より小さくなるまで、記憶装置に蓄積されている音楽信号を、曲特徴解析結果が条件入力手段に入力された条件に合致している度合いの低いものから順に削除した後、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第１６ステップを備えていることを特徴とする。

この発明によれば、入力音声信号から音楽信号のみを抽出し、抽出した音楽信号のうちユーザの好みに合った音楽信号のみを自動的に選別して蓄積することができるようになる。

以下、図面を参照して、この発明の実施例について説明する。

〔１〕音楽信号蓄積装置の全体的な構成の説明
図１は音楽信号蓄積装置の全体的な構成を示している。

音楽信号蓄積装置に入力される入力信号は、ラジオ放送、ＴＶ放送の音声信号（ＰＣＭ信号）である。

入力信号は、一旦、入力信号格納メモリ１に格納される。音楽信号抽出部２は、入力信号格納メモリ１に格納された入力信号に基づいて、音楽信号部分を特定し、音楽信号部分の先頭アドレスと最終アドレスとを特定する。

音楽信号特徴解析部３は、音楽信号抽出部２によって特定された音楽信号部分を解析して、当該音楽信号部分の音楽に対応する音楽感性空間座標値を算出する。

条件入力部４は、ユーザの好みの音楽に対応する音楽感性空間座標値を算出する。希望音楽選別部５は、音楽信号特徴解析部３によって算出された音楽感性空間座標値と、条件入力部４によって算出された音楽感性空間座標値との空間距離に基づいて、音楽信号抽出部２によって特定された音楽信号部分の音楽がユーザの好みの音楽に該当するか否かを判別し、ユーザの好みの音楽に該当すると判別した場合には、その音楽信号部分を蓄積メモリ６に蓄積させる。

〔２〕音楽信号抽出部２についての説明
図２は音楽信号抽出部２の構成を示している。

音楽信号抽出部２は、入力信号から音楽信号のみを抽出して出力する。基本的には、音声にリズム感があるかどうかを音声帯域信号の自己相関性を評価するための自己相関評価値によって判定し、音声のリズムと伴奏のリズムとが合っているかどうかを音声帯域信号と音声帯域外信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値によって判定し、それぞれの評価値が高い場合に、音楽と判定する。

入力信号格納メモリ１（図１参照）に格納された入力信号は、音声帯域通過フィルタ１２に送られるとともに音声帯域遮断フィルタ１３に送られる。音声帯域通過フィルタ１２としては、３００Ｈｚ〜３ｋＨｚの帯域の信号を通過させるバンドパスフィルタが用いられている。音声帯域遮断フィルタ１３は、３００Ｈｚ以下の信号を通過させるローパスフィルタと、３ｋＨｚ〜１０ｋＨｚの帯域の信号を通過させるバンドパスフィルタとを備えており、入力信号のうち３００Ｈｚ以下の信号と３ｋＨｚ〜１０ｋＨｚの帯域の信号を通過させる。音声帯域遮断フィルタ１３で通過させる信号を１０ｋＨｚ以下と制限したのは、入力するコンテンツによってサンプリング周波数帯域が異なり、上限周波数が異なるので、それらの上限を統一させるためである。

音声帯域通過フィルタ１２を通過した信号（音声帯域信号）Ｘ_n は、自己相関評価値算出部１４に送られるとともに相互相関評価値算出部１５に送られる。音声帯域遮断フィルタ１３を通過した信号（音声帯域外信号）Ｙ_n は、相互相関評価値算出部１５に送られる。

自己相関評価値算出部１４は、図３に示すように、音声帯域通過フィルタ１３を通過した音声帯域信号Ｘ_n に基づいて、所定サンプル数（この例では５１２＊１０２４）からなる区間（評価値算出区間Ｄ）毎に、音声帯域信号の自己相関性を評価するための自己相関評価値（パワー値の自己相関の総和）を算出する。評価値算出区間Ｄは、入力信号のサンプリング周波数が４４．１ｋＨｚとすれば、約１２秒に相当する。各評価値算出区間Ｄに対する自己相関評価値を算出する場合には、当該区間Ｄ内のサンプルと、当該区間の直前の所定数（この例では２５６＊１０２４）のサンプルとが用いられる。

任意の評価値算出区間の自己相関評価値の算出方法について説明する。ある評価値算出区間の自己相関評価値を算出するために用いられる各サンプルをＸ_n （ｎ＝−Ｍ，−（Ｍ−１），…，−１，０，１，２，…，Ｎ）で表すことにする。Ｘ₀ が、当該評価値算出区間の先頭のサンプルを表している。

まず、次式（１）に基づいて、自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶ_j （ｊ＝０〜２５５）を算出する。

自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶ_j は、音声帯域信号Ｘ_n に周期性があれば大きな値となる。つまり、音声にリズム感があれば、自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶ_j は、大きな値となる。

次に、ｊ＞１０の範囲で、ＨＳ＿ＡＶ_j が最大となる値をＨＳ＿ＡＶmax とする。ＨＳ＿ＡＶmax を当該区間Ｌの自己相関評価値とする。ｊ＞１０の範囲としたのは、ｊ≦１０の範囲では、周期性がなくてもＨＳ＿ＡＶ_j が大きくなる可能性があるからである。自己相関評価値算出部１４によって算出された自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶmax は、音楽判定用評価値算出部１６に送られる。

相互相関評価値算出部１５は、音声帯域通過フィルタ１２を通過した音声帯域信号Ｘ_n および音声帯域遮断フィルタ１３を通過した音声帯域外信号Ｙ_n に基づいて、所定サンプル数（この例では５１２＊１０２４）からなる評価値算出区間毎に、音声帯域信号と音声帯域外信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値（パワー値の相互相関の総和）を算出する。具体的には、次式（２）に基づいて、相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶを算出する。

相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶは、音声帯域信号Ｘ_n と音声帯域外信号Ｙ_n に相関があれば、大きな値となる。つまり、音声のリズムと伴奏のリズムとが合っていれば、相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶは、大きな値となる。相互相関評価値算出部１５によって算出された相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶは、音楽判定用評価値算出部１６に送られる。

音楽判定用評価値算出部１６は、自己相関評価値算出部１４によって算出された自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶmax と、相互相関評価値算出部１５によって算出された相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶと、対応する評価値算出区間での音声帯域信号Ｘ_n のパワー平均値ＨＳ＿ＡＶ０とに基づいて、音楽判定用評価値評価値Ｕ_t を算出する。具体的には、次式（３）に基づいて、音楽判定用評価値Ｕ_t を算出する。

Ｕ_t ＝｛ＨＳ＿ＡＶmax ／ＨＳ＿ＡＶ０｝＊｛Ｋ１＋（ＨＭ＿ＡＶ／ＨＳ＿ＡＶ０｝
…（３）

上記式（３）において、Ｋ１は定数であり、ここではＫ１＝２とした。

音楽判定用評価値算出部１６によって算出された音楽判定用評価値Ｕ_t は、抽出部１７に与えられる。抽出部１７は、音楽判定用評価値算出部１６から与えられた音楽判定用評価値Ｕ_t に基づいて、対応する評価値算出区間が音楽であるか否かを判別する。

対応する評価値算出区間が音楽であるか否かは、音楽判定用評価値Ｕ_t を閾値αと比較することにより行なわれる。Ｕ_t ＞αであれば、当該評価値算出区間が音楽であると判別し、Ｕ_t ≦αであれば、当該評価値算出区間が非音楽であると判別する。そして、音楽の評価値算出区間が連続する部分を音楽信号部分として特定する。特定した音楽信号部分の開始位置と終了位置とを検出する。

なお、音楽と非音楽とが切り換わる部分においては、詳細な解析を行なって、正確な切り換わり箇所（音楽信号部分の開始位置および終了位置）を検出するようにしてもよい。例えば、図４に示すように、ある評価値算出区間Ｄ_t-1 でＵ_t-1 ＞αと判別され、その次の区間Ｄ_t でＵ_t ≦αで判別された場合、それらの両区間Ｄ_t-1 , Ｄ_t に該当する入力信号を入力信号格納メモリ１（図１参照）から取り込む。そして、取り込んだ入力信号に対して、２５６サンプル毎にパワー値を算出して、無音区間の有無を判定する。無音区間が存在する場合には、その区間を正確な切り換わり箇所として検出する。

無音区間が存在しない場合には、２５６サンプル毎に、ＦＦＴによる周波数解析を行なう、その変化量（差分の総和）が最大の部分を正確な切り換わり箇所として検出する。このようにすると、音声信号部分の開始位置および終了位置をより正確に検出できるようになる。

図２における音声帯域遮断フィルタ１３を省略し、相互相関評価値算出部１５に入力される信号Ｙ_n として入力信号( 音声帯域信号Ｘ_n と音声帯域信号以外の信号Ｙ_n とを含む信号) を用いるようにしてもよい。つまり、音声帯域信号と音声帯域外信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値を算出する代わりに、音声帯域信号と入力信号との間の相関性を評価するための相互相関評価値を算出してもよい。

入力信号（Ｘ_n ＋Ｙ_n ）をＹ_n として、求められる相互相関評価値をＨＭ＿ＡＶ＿ｔｙｐｅ２とすると、音楽判定用評価値Ｕ_t は次式（４）で表される。

上記式（４）において、Ｋ２は定数である。Ｋ２＝１とすると、音声帯域遮断フィルタ１３を設けた場合と等価となる。

図５は、音楽信号抽出部２の変形例を示している。

図２の音楽信号抽出部２との違いは、図２の音声帯域通過フィルタ１２および音声帯域遮断フィルタ１３の代わりに、ＦＦＴ解析部２１、音声帯域信号パワー算出部２２および音声帯域外信号パワー算出部２３を設けた点にある。

ＦＦＴ解析部２１は、入力信号の１０２４サンプル毎（小区間毎に）にＦＦＴ解析を行なう。小区間の番号をｎ、周波数軸の引数をｍ（０〜５１１）とし、得られたパワースペクトラム値をＰＳ_(n,m) で表すことにする。なお、ｍ＝７〜ｍ＝７０が音声帯域に対応している。

音声帯域信号パワー算出部２２は、次式（５）に基づいて、音声帯域におけるパワースペクトルの累積値ＰＳ＿Ｘ_n を算出する。

音声帯域外信号パワー算出部２３は、次式（６）に基づいて、音声帯域外の帯域におけるパワースペクトルの累積値ＰＳ＿Ｙ_n を算出する。

自己相関評価値算出部２４は、音声帯域信号パワー算出部２２によって算出されたパワースペクトル累積値ＰＳ＿Ｘ_n に基づいて、所定サンプル数（この例では５１２＊１０２４サンプル）からなる区間（評価値算出区間）毎に、自己相関評価値（パワー値の自己相関の総和）を算出する。各評価値算出区間に対する自己相関評価値を算出する場合には、当該評価値算出区間内の各小区間のＰＳ＿Ｘ_n と、当該評価値算出区間の直前の所定数（この例では２５６）の小区間のＰＳ＿Ｘ_n とが用いられる。

任意の評価値算出区間の自己相関評価値の算出方法について説明する。ある評価値算出区間の自己相関評価値を算出する場合には、当該評価値算出区間の先頭の小区間のパワースペクトル累積値をＰＳ＿Ｘ₀ として表すことにする。

まず、次式（７）に基づいて、自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶ_j （ｊ＝０〜２５５）を算出する。

自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶ_j は、音声帯域信号に周期性があれば大きな値となる。つまり、音声にリズム感があれば、自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶ_j は、大きな値となる。

次に、ｊ＞１０の範囲で、ＨＳ＿ＡＶ_j が最大となる値をＨＳ＿ＡＶ_MAX とする。ＨＳ＿ＡＶ_MAX を当該評価値算出区間の自己相関評価値とする。ｊ＞１０の範囲としたのは、ｊ≦１０の範囲では、周期性がなくてもＨＳ＿ＡＶ_j が大きくなる可能性があるからである。自己相関評価値算出部２４によって算出された自己相関評価値ＨＳ＿ＡＶ_MAX は、音楽判定用評価値算出部１６に送られる。

相互相関評価値算出部２５は、音声帯域信号パワー算出部２２によって算出されたパワースペクトル累積値ＰＳ＿Ｘ_n および音声帯域外信号パワー算出部２３によって算出されたパワースペクトル累積値ＰＳ＿Ｙ_n に基づいて、所定サンプル数（この例では５１２＊１０２４サンプル）からなる区間（評価値算出区間）毎に、相互相関評価値（パワー値の相互相関の総和）を算出する。具体的には、次式（８）に基づいて、相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶを算出する。

相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶは、音声帯域信号と音声帯域外信号に相関があれば、大きな値となる。つまり、音声のリズムと伴奏のリズムとが合っていれば、相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶは、大きな値となる。相互相関評価値算出部２５によって算出された相互相関評価値ＨＭ＿ＡＶは、音楽判定用評価値算出部１６に送られる。

音楽判定用評価値算出部１６および抽出部１７の動作は、図２の音楽信号抽出部２と同じであるので、その説明を省略する。

上記変形例では、相互相関評価値算出部２５は、音声帯域におけるパワースペクトル累積値と、音声帯域外の帯域におけるパワースペクトルの累積値との間の相関性を評価するための相互相関評価値を算出しているが、音声帯域におけるパワースペクトル累積値と、入力信号の全周波数帯域におけるパワースペクトルの累積値との間の相関性を評価するための相互相関評価値を算出するようにしてもよい。

なお、入力信号が圧縮オーディオ信号である場合には、ＦＦＴ解析の代わりに、デコード処理の過程で生成されるＭＤＣＴ係数を使用しても、同様な結果が得られる。

〔３〕音楽信号特徴解析部３および条件入力部４についての説明
図６は、音楽信号特徴解析部３および条件入力部４の詳細な構成を示している。

〔３−１〕音楽信号特徴解析部３についての説明
音楽信号特徴解析部３は、聴取実験によって音楽感性空間を生成する初期音楽感性空間生成部１０１と、音楽信号抽出部２（図１参照）によって特定された音楽信号部分の音楽（以下、抽出音楽という）の音楽感性空間座標値を自動的に算出するための自動インデクシング部１０２とを備えている。

〔３−１−１〕初期音楽感性空間生成部１０１についての説明
初期音楽感性空間生成部１０１は、聴取実験によって曲印象値を算出する曲印象評価部１１１と、曲印象評価部１１１によって算出された曲印象値を用いて因子分析を行う因子分析部１１２とを備えている。

曲印象評価部１１１について説明する。被験者１０名に対して、ポップスのサンプル曲を１００曲提示し、各感性語対に対して７段階評価を行ってもらった。

感性語対は、次の４種類とした。
（１）明るい−暗い
（２）澄んだ−にごった
（３）滑らか−歯切れが良い
（４）穏やか−激しい

この実験結果から、各サンプル曲それぞれについて、各感性語対毎の曲印象値を算出した。各感性語対毎の曲印象値は、その感性語対の評価値の平均値で表される。

因子分析部１１２は、各サンプル曲の各感性語対毎の曲印象値を多変量とする因子分析を行い、各サンプル曲毎に、各因子を軸とした、曲印象の心理的な相関を表す空間（音楽感性空間）の座標データ（音楽感性空間座標値）を得る。このように、音楽感性空間は、複数の因子軸を有する空間である。この例では、因子は３種類あり、因子軸も３種類あるものとする。

各サンプル曲、各サンプル曲毎に得られた曲印象値および音楽感性空間座標値は、自動インデクシング部１０２の教師信号として用いられる。

〔３−１−２〕自動インデクシング部１０２についての説明
自動インデクシング部１０２は、抽出音楽を解析して、テンポ、リズム等の物理的特徴量を抽出する物理的特徴量抽出部１２１と、物理的特徴量抽出部１２１によって抽出された物理的特徴量を各感性語対毎の曲印象値に変換する物理的特徴量／曲印象値変換部１２２と、物理的特徴量／曲印象値変換部１２２によって得られた各感性語対毎の曲印象値を音楽感性空間座標値に変換する曲印象値／音楽感性空間座標変換部１２３とを備えている。曲印象値／音楽感性空間座標変換部１２３によって得られた音楽感性空間座標値は、希望音楽選別部５（図１参照）に与えられる。

図７は、自動インデクシング部１０２の構成をより具体的に示している。
物理的特徴量／曲印象値変換部１２２は、４種類の感性語対それぞれに対応する回帰分析部１２２ａ〜１２２ｄから構成されている。曲印象値／音楽感性空間座標変換部１２３は、ニューラルネットワークから構成されている。

物理的特徴量／曲印象値変換部１２２内の各回帰分析部１２２ａ〜１２２ｄには、それぞれに対応する感性語対に関係した複数の物理的特徴量が入力される。各回帰分析部１２２ａ〜１２２ｄに入力される物理特徴量の種類は予め定められている。

各回帰分析部１２２ａ〜１２２ｄは、次式（９）に基づいて、物理的特徴量を対応する感性語対の曲印象値に変換する。

上記式（９）において、ＯＵＴは、当該回帰分析部の出力値であり、当該回帰分析部に対応する感性語対に関する曲印象値の推定値を表している。Ｉｎ〔ｋ〕は、当該回帰分析部に入力するｋ番目の物理的特徴量を表している。Ｗ〔ｋ〕は、Ｉｎ〔ｋ〕に対する重み係数である。Ｗ〔０〕は、重み係数である。

上記式（９）の各重み係数Ｗ〔ｋ〕，Ｗ〔０〕は、上述した聴取実験結果と、それに用いられた各サンプル曲の物理的特徴量に基づいて予め求められている。重み係数Ｗ〔ｋ〕，Ｗ〔０〕は、次のようにして決定される。聴取実験結果、つまり、各サンプル曲毎に求められた感性語対毎の曲印象値を教師信号（出力値ＯＵＴ）とする。また、各サンプル曲毎に物理的特徴量抽出部１２１によって抽出された物理的特徴量を入力値Ｉｎとする。そして、全サンプル曲それぞれに対する回帰分析結果が、そのサンプル曲に対する教師信号に最も近い値となるような重み係数Ｗ〔ｋ〕，Ｗ〔０〕を算出する。

曲印象値／音楽感性空間座標変換部１２３を構成するニューラルネットワークの学習について説明する。学習時の入力信号は、上述した聴取実験結果、つまり、各サンプル曲毎に求められた感性語対毎の曲印象値である。学習時の教師信号は、因子分析部１１２によって得られた各曲の音楽感性空間座標値（各因子軸の座標値）である。

〔３−２〕条件入力部４についての説明
条件入力部４は、図６に示すように、ユーザ入力部２０１および曲印象値／音楽感性空間座標変換部２０２とからなる。

ユーザは、ユーザ入力部２０１に対して、蓄積メモリ６に蓄積したい曲に関する各感性語対毎の曲印象値（７段階）を入力する。ユーザ入力部２０１に入力された各感性語対毎の曲印象値は、曲印象値／音楽感性空間座標変換部２０２に与えられる。曲印象値／音楽感性空間座標変換部２０２としては、自動インデクシング部１０２内の曲印象値／音楽感性空間座標変換部１２３を構成するニューラルネットワークがそのまま用いられる。

曲印象値／音楽感性空間座標変換部２０２は、ユーザ入力部２０１から与えられた各感性語対毎の曲印象値をニューラルネットワークに入力することにより、それに対応する音楽感性空間座標値を取得する。曲印象値／音楽感性空間座標変換部２０２は、取得した音楽感性空間座標値を希望音楽選別部５に与える。

〔４〕希望音楽選別部５についての説明
希望音楽選別部５の動作について説明する。音楽信号特徴解析部３内の自動インデクシング部１０２によって得られた抽出音楽に対する音楽感性空間座標値を（Ｚ１〔ｉ〕，Ｚ２〔ｉ〕，Ｚ３〔ｉ〕）で表すことにする。ｉは曲番号である。また、条件入力部４内の曲印象値／音楽感性空間座標変換部２０２によって得られた音楽感性空間座標値を（ａ１，ａ２，ａ３）とする。

希望音楽選別部５は、次式（１０）に基づいて、抽出音楽の空間距離Ｌを算出する。この空間距離Ｌは、抽出音楽がユーザが希望する蓄積条件に合致している度合いを示すものである。ただし、空間距離Ｌが大きいほど合致している度合いは低くなり、空間距離Ｌが小さいほど合致している度合いが高くなる。

L ＝（Z1〔ｉ〕−a1）² ＋（Z2〔ｉ〕−a2）² ＋（Z3〔ｉ〕−a3）² …（１０）

そして、空間距離Ｌが所定の閾値Ａより小さいか否かを判別する。距離Ｌが所定の閾値Ａより小さい場合には、当該抽出音楽を蓄積メモリ６に蓄積と判別する。距離Ｌが所定の閾値Ａ以上である場合には、当該抽出音楽を蓄積メモリ６に蓄積しないと判別する。蓄積メモリ６に蓄積と判別した場合には、当該抽出音楽を入力信号格納メモリ１から読み出して、蓄積メモリ６に蓄積させる。

なお、希望音楽選別部５は、既に蓄積メモリ６に蓄積されている音楽データの音楽感性空間座標値や空間距離Ｌをも考慮して蓄積するかしないかを判定するようにしてもよい。

図８は、希望音楽選別部５による判定処理手順を示している。

ここでは、既に蓄積メモリ６に蓄積されている各音楽データに対する音楽感性空間座標値を（Ｚ１〔ｉ〕，Ｚ２〔ｉ〕，Ｚ３〔ｉ〕）で表すことにする。ここで、ｉは、０〜（ｎ−１）であるとする。そして、音楽信号特徴解析部３内の自動インデクシング部１０２によって得られた抽出音楽に対する音楽感性空間座標値を（Ｚ１〔ｎ〕，Ｚ２〔ｎ〕，Ｚ３〔ｎ〕）で表すことにする。

まず、抽出音楽の空間距離Ｌを算出する（ステップＳ１）。次に、距離Ｌが閾値Ｓより小さいか否かを判別する（ステップＳ２）。ただし、閾値Ｓは、Ａを固定値として、次式（１１）によって求められる。

Ｓ＝Ａ×（１＋メモリ残容量／メモリ総容量） …（１１）

つまり、閾値Ｓは、メモリ残容量が多いほど大きな値となるので、メモリ残容量が多いほど蓄積すると判定される可能性が高くなる。

上記ステップＳ２において、Ｌ≧Ｓと判定された場合には、当該抽出音楽を蓄積しないと判定する（ステップＳ７）。

上記ステップＳ２において、Ｌ＜Ｓと判定された場合には、当該抽出音楽と同じ曲が既に蓄積メモリに格納されているか否かを判別する（ステップＳ３）。この判定は、βを閾値とすると、次式（１２）の条件を満たす音楽データが存在するか否かを判別することにより行なわれる。

Ｚ１〔ｎ〕−Ｚ１〔ｉ〕＜βでかつ
Ｚ２〔ｎ〕−Ｚ２〔ｉ〕＜βでかつ
Ｚ２〔ｎ〕−Ｚ３〔ｉ〕＜β …（１２）

上記式（１２）の条件を満たす音楽データが存在する場合には、当該抽出音楽と同じ曲が既に蓄積メモリに格納されていると判断し、当該抽出音楽を蓄積しないと判定する（ステップＳ７）。

式（１２）の条件を満たす音楽データが存在しない場合には、当該抽出音楽と同じ曲が既に蓄積メモリに格納されていないと判断し、当該抽出音楽のデータサイズがメモリ残容量より小さいか否かを判別する（ステップＳ４）。当該抽出音楽のデータサイズがメモリ残容量より小さい場合には、当該抽出音楽を蓄積すると判定する（ステップＳ６）。

上記ステップＳ４において、当該抽出音楽のデータサイズがメモリ残容量以上であると判定された場合には、蓄積されている音楽データのうち、空間距離Ｌが最も大きいものを削除する（ステップＳ５）。そして、ステップＳ４に戻る。ステップＳ４で当該抽出音楽のデータサイズがメモリ残容量以上であると判定されるまで、ステップＳ４およびＳ５の処理を繰り返す。そして、ステップＳ４で当該抽出音楽のデータサイズがメモリ残容量以上であると判定されると、当該抽出音楽を蓄積すると判定する（ステップＳ６）。

上記実施例によれば、ユーザは、「明るい−暗い」等の感性語対毎の曲印象値を指定しておけば、ユーザの希望する音楽に対応する音楽信号のみを蓄積メモリに自動的に蓄積させることができるようになる。

また、蓄積メモリの残容量が多い場合には、蓄積すると判定される可能性が高くなるように閾値Ｓが制御されるので、蓄積メモリに音楽データが蓄積されやすくなる。そして、蓄積メモリの残容量が抽出音楽のデータサイズより小さい場合には、蓄積メモリに蓄積されている音楽データのうち空間距離が最も大きいものが削除されるので、蓄積メモリには、希望音楽により近い音楽データが蓄積されるようになる。また、同一曲が重複して蓄積されるといったことも防止できる。

図９、図１０および図１１は、音楽信号蓄積装置の変形例を示している。

図９は、入力信号が上記実施例と同様に、非圧縮データである場合の音楽信号蓄積装置の構成例を示している。この音楽信号蓄積装置では、蓄積メモリ６に音楽データを蓄積する際に、音楽データを符号化するためのエンコード７が設けられている。このため、蓄積メモリ６には、エンコード７によって得られる符号化データが蓄積される。

図１０は、入力信号が符号化データである場合の音楽信号蓄積装置の構成例を示している。この音楽信号蓄積装置では、入力信号格納メモリ１の後段に入力信号をデコードするためのデコーダ８が設けられている。入力信号（符号化データ）は入力信号格納メモリ１に格納される。入力信号格納メモリ１に格納された入力信号は、デコーダ８によってデコードされた後に、音楽信号抽出部２および音楽信号特徴解析部３に与えられる。蓄積メモリ６に音楽データを蓄積する際には、入力信号格納メモリ１内の符号化データが蓄積メモリ６に蓄積される。

図１１は、入力信号が非圧縮データである場合の音楽信号蓄積装置の構成例を示している。この音楽信号蓄積装置では、入力信号が入力信号格納メモリ１に送られるとともにエンコーダ９に送られる。エンコーダ９によって符号化されたデータは、符号データ一時格納メモリ１０に格納される。蓄積メモリ６に音楽データを蓄積する際には、符号データ一時格納メモリ１０内の符号化データが蓄積メモリ６に蓄積される。

図１２は、音楽信号蓄積装置のさらなる変形例を示している。
この音楽信号蓄積装置では、複数の入力ソース（放送１〜放送ｎ）から希望音楽を効率よく抽出して蓄積させるために、実施例１における入力信号格納メモリ１、音楽信号抽出部２および音楽信号特徴解析部３の組合せが複数系統設けられている。各系統は希望音楽選別部５に接続されている。各系統には、それぞれ異なるチャンネルの入力信号が入力されている。また、蓄積メモリ６の後段には、蓄積メモリ６に蓄積された音楽データを再生するための再生装置３０が接続されている。

音楽信号蓄積装置の構成を示すブロック図である。 音楽信号抽出部の構成を示すブロック図である。 自己相関評価値算出部４が、所定サンプル数からなる区間Ｄ_t 毎に自己相関評価値を算出することを示す模式図である。 音楽の評価値算出区間と非音楽の評価値算出区間とが切り換わる部分において、詳細な解析を行なって、正確な切り換り箇所を検出する方法を説明するための説明図である。 音楽信号抽出部２の変形例を示すブロック図である。 音楽信号特徴解析部３および条件入力部４の詳細な構成を示すブロック図である。 自動インデクシング部１０２の構成をより具体的に示すブロック図である。 条件入力部４による判定処理手順を示すフローチャートである。 音楽信号蓄積装置の変形例を示すブロック図である。 音楽信号蓄積装置の他の変形例を示すブロック図である。 音楽信号蓄積装置のさらに他の変形例を示すブロック図である。 音楽信号蓄積装置のさらに他の変形例を示すブロック図である。

符号の説明

１ 入力信号格納メモリ
２ 音楽信号抽出部
３ 音楽信号特徴解析部
４ 条件入力部
５ 希望音楽選別部
６ 蓄積メモリ

Claims (12)

1. 入力音声信号からユーザの希望する条件に適合した音楽信号のみを抽出して記憶装置に蓄積する音楽信号蓄積装置において、
   入力音声信号を解析して音楽信号のみを抽出する音楽信号抽出手段、
   音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号に基づいて、曲の特徴を解析する曲特徴解析手段、
   音楽信号抽出手段によって抽出される音楽信号を記憶装置に蓄積するための条件を入力するための条件入力手段、ならびに
   曲特徴解析手段の解析結果と条件入力手段に入力された条件とに基づいて、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積させるか否かを判定する判定手段、 を備えていることを特徴とする音楽信号蓄積装置。
2. 判定手段は、
   曲特徴解析手段の曲特徴解析結果が条件入力手段に入力された条件に合致している度合いを算出する第１手段、ならびに
   第１手段によって算出された度合と閾値とを比較することにより、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積させるか否かを判定する第２手段、
   を備えていることを特徴とする請求項１に記載の音楽信号蓄積装置。
3. 第２手段は、記憶装置の残容量が多いほど蓄積させると判定される可能性が高くなるように、閾値を制御する手段を備えていることを特徴とする請求項２に記載の音楽信号蓄積装置。
4. 第２手段は、
   第１手段によって算出された度合が閾値より低い場合には音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第３手段、
   第１手段によって算出された度合が閾値より高い場合には、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号の特徴量解析結果と、記憶装置に蓄積されている各音楽信号の特徴解析結果とに基づいて、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されているか否かを判定する第４手段、
   第４手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されていると判定された場合には、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第５手段、ならびに
   第４手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に蓄積されていないと判定された場合には、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第６手段、
   を備えていることを特徴とする請求項２または３に記載の音楽信号蓄積装置。
5. 第２手段は、
   第１手段によって算出された度合が閾値より低い場合には音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第７手段、
   第１手段によって算出された度合が閾値より高い場合には、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいか否かを判定する第８手段、
   第８手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいと判定されたときには、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第９手段、ならびに
   第８手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量以上であると判定されたときには、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のサイズが記憶装置の残容量より小さくなるまで、記憶装置に蓄積されている音楽信号を、曲特徴解析結果が条件入力手段に入力された条件に合致している度合いの低いものから順に削除した後、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第１０手段、
   を備えていることを特徴とする請求項２または３に記載の音楽信号蓄積装置。
6. 第２手段は、
   第１手段によって算出された度合が閾値より低い場合には音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第１１手段、
   第１手段によって算出された度合が閾値より高い場合には、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号の特徴量解析結果と、記憶装置に蓄積されている各音楽信号の特徴解析結果とに基づいて、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されているか否かを判定する第１２手段、 第１２手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されていると判定された場合には、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第１３手段、 第１２手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に蓄積されていないと判定された場合には、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいか否かを判定する第１４手段、
   第１４手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいと判定されたときには、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第１５手段、ならびに
   第１４手段により、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量以上であると判定されたときには、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号のサイズが記憶装置の残容量より小さくなるまで、記憶装置に蓄積されている音楽信号を、曲特徴解析結果が条件入力手段に入力された条件に合致している度合いの低いものから順に削除した後、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第１６手段、
   を備えていることを特徴とする請求項２または３に記載の音楽信号蓄積装置。
7. 入力音声信号からユーザの希望する条件に適合した音楽信号のみを抽出して記憶装置に蓄積する音楽信号蓄積プログラムであって、
   入力音声信号を解析して音楽信号のみを抽出する音楽信号抽出ステップ、
   音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号に基づいて、曲の特徴を解析する曲特徴解析ステップ、
   音楽信号抽出ステップによって抽出される音楽信号を記憶装置に蓄積するための条件を入力するための条件入力ステップ、ならびに
   曲特徴解析ステップの解析結果と条件入力ステップで入力された条件とに基づいて、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積させるか否かを判定する判定ステップ、
   をコンピュータに実行させるための音楽信号蓄積プログラム。
8. 判定ステップは、
   曲特徴解析部の曲特徴解析結果が条件入力ステップで入力された条件に合致している度合いを算出する第１ステップ、ならびに
   第１ステップによって算出された度合と閾値とを比較することにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積させるか否かを判定する第２ステップ、
   を備えていることを特徴とする請求項７に記載の音楽信号蓄積プログラム。
9. 第２ステップは、記憶装置の残容量が多いほど蓄積させると判定される可能性が高くなるように、閾値を制御するステップを備えていることを特徴とする請求項８に記載の音楽信号蓄積プログラム。
10. 第２ステップは、
    第１ステップによって算出された度合が閾値より低い場合には音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第３ステップ、
    第１ステップによって算出された度合が閾値より高い場合には、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号の特徴量解析結果と、記憶装置に蓄積されている各音楽信号の特徴解析結果とに基づいて、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されているか否かを判定する第４ステップ、
    第４ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されていると判定された場合には、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第５ステップ、ならびに
    第４ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に蓄積されていないと判定された場合には、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第６ステップ、
    を備えていることを特徴とする請求項８または９に記載の音楽信号蓄積プログラム。
11. 第２ステップは、
    第１ステップによって算出された度合が閾値より低い場合には音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第７ステップ、
    第１ステップによって算出された度合が閾値より高い場合には、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいか否かを判定する第８ステップ、
    第８ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいと判定されたときには、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第９ステップ、ならびに
    第８ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量以上であると判定されたときには、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のサイズが記憶装置の残容量より小さくなるまで、記憶装置に蓄積されている音楽信号を、曲特徴解析結果が条件入力手段に入力された条件に合致している度合いの低いものから順に削除した後、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第１０ステップ、
    を備えていることを特徴とする請求項８または９に記載の音楽信号蓄積プログラム。
12. 第２ステップは、
    第１ステップによって算出された度合が閾値より低い場合には音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第１１ステップ、
    第１ステップによって算出された度合が閾値より高い場合には、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号の特徴量解析結果と、記憶装置に蓄積されている各音楽信号の特徴解析結果とに基づいて、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されているか否かを判定する第１２ステップ、
    第１２ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に既に蓄積されていると判定された場合には、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積しないと判定する第１３ステップ、
    第１２ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号と特徴解析結果が同一とみなせる音楽信号が記憶装置内に蓄積されていないと判定された場合には、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいか否かを判定する第１４ステップ、
    第１４ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量より小さいと判定されたときには、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第１５ステップ、ならびに
    第１４ステップにより、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のデータサイズが記憶装置の残容量以上であると判定されたときには、音楽信号抽出ステップによって抽出された音楽信号のサイズが記憶装置の残容量より小さくなるまで、記憶装置に蓄積されている音楽信号を、曲特徴解析結果が条件入力手段に入力された条件に合致している度合いの低いものから順に削除した後、音楽信号抽出手段によって抽出された音楽信号を記憶装置に蓄積すると判定する第１６ステップ、
    を備えていることを特徴とする請求項８または９に記載の音楽信号蓄積プログラム。

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