JP2010086273A - 楽曲検索装置、楽曲検索方法、および楽曲検索プログラム - Google Patents
楽曲検索装置、楽曲検索方法、および楽曲検索プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2010086273A JP2010086273A JP2008254451A JP2008254451A JP2010086273A JP 2010086273 A JP2010086273 A JP 2010086273A JP 2008254451 A JP2008254451 A JP 2008254451A JP 2008254451 A JP2008254451 A JP 2008254451A JP 2010086273 A JP2010086273 A JP 2010086273A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- music
- search
- user
- feature vector
- extracted
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/60—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of audio data
- G06F16/68—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
- G06F16/683—Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0207—Discounts or incentives, e.g. coupons or rebates
- G06Q30/0226—Incentive systems for frequent usage, e.g. frequent flyer miles programs or point systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Library & Information Science (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Reverberation, Karaoke And Other Acoustics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
【課題】どのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる楽曲検索装置、楽曲検索方法、および楽曲検索プログラムを提供すること。
【解決手段】楽曲検索装置10は、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部101と、生成した特徴ベクトルに基づいて複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部102と、複数のクラスタのそれぞれから楽曲を1曲ずつ抽出する楽曲抽出部103と、楽曲抽出部103により抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける楽曲選択受付部104と、選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を複数の楽曲の中から検索する楽曲検索部105と、を備える。
【選択図】図2
【解決手段】楽曲検索装置10は、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部101と、生成した特徴ベクトルに基づいて複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部102と、複数のクラスタのそれぞれから楽曲を1曲ずつ抽出する楽曲抽出部103と、楽曲抽出部103により抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける楽曲選択受付部104と、選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を複数の楽曲の中から検索する楽曲検索部105と、を備える。
【選択図】図2
Description
本発明は、楽曲検索装置、楽曲検索方法、および楽曲検索プログラムに関する。
従来、ユーザの嗜好に適合した楽曲を複数の楽曲の中から検索するための楽曲検索技術が提案されている。例えば、特許文献1には、楽曲の印象を示す感性ベクトルと、楽曲の音楽的特徴を示す特徴ベクトルと、を用いた楽曲検索技術が提案されている。特許文献2には、楽曲に対するユーザの印象を数量化した印象量を用いた楽曲検索技術が提案されている。特許文献3には、任意の楽曲に対するユーザの嗜好の度合いを示す嗜好情報と、楽曲の特徴量と、楽曲の再生回数と、を用いた楽曲検索技術が提案されている。
特許文献4には、楽曲の特徴を数量化して1以上の因子で表現した楽曲パラメータを用いた楽曲検索技術が提案されている。特許文献5には、楽曲の周波数スペクトルの特徴量を用いた楽曲検索技術が提案されている。特許文献6には、楽曲に対するユーザの主観的な要件を数値化したものを用いた楽曲検索技術が提案されている。特許文献7には、ユーザの音楽的嗜好を表すユーザプロファイルを用いた楽曲検索技術が提案されている。
特開2003−99462号公報
特開2005−10771号公報
特開2005−18205号公報
特開2005−32409号公報
特開2005−77865号公報
特開2007−114798号公報
特開2007−233812号公報
しかしながら、上述のような従来の楽曲検索技術では、検索させたい楽曲の名前や印象等が、検索を開始する際にユーザにより予め決定されていなくてはならない。このため、検索させたい楽曲の名前や印象等がユーザにより予め決定されていない場合、すなわちどのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できることが求められていた。
そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、どのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる楽曲検索装置、楽曲検索方法、および楽曲検索プログラムを提供することを目的とする。
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。
(1)本発明は、複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する楽曲検索装置(例えば、図2の楽曲検索装置10に相当)であって、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段(例えば、図2の特徴ベクトル生成部101に相当)と、前記特徴ベクトル生成手段により生成された特徴ベクトルに基づいて、前記複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手段(例えば、図2のクラスタリング部102に相当)と、前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出する楽曲抽出手段(例えば、図2の楽曲抽出部103に相当)と、前記楽曲抽出手段により抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける楽曲選択受付手段(例えば、図2の楽曲選択受付部104に相当)と、前記楽曲選択受付手段により選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、前記選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を前記複数の楽曲の中から検索する楽曲検索手段(例えば、図2の楽曲検索部105に相当)と、を備えることを特徴とする楽曲検索装置を提案している。
この発明によれば、楽曲検索装置は、特徴ベクトル生成手段により、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成し、クラスタリング手段により、特徴ベクトル生成手段により生成された特徴ベクトルに基づいて、複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする。そして、楽曲抽出手段により、複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、楽曲選択受付手段により、楽曲抽出手段により抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける。さらに、楽曲検索部により、楽曲選択受付手段により選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を複数の楽曲の中から検索する。
すなわち、複数の楽曲を、特徴ベクトルに基づいて複数のクラスタに分類し、各クラスタから所定数ずつ楽曲を抽出し、これら抽出した楽曲の中からユーザに楽曲を選択させる。そして、ユーザにより選択された楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を検索する。
このため、ユーザは、抽出された楽曲の中から楽曲を選択すれば、どのような楽曲を検索したいのかを予め決定できているか否かにかかわらず、選択した楽曲との類似度が高い楽曲を検索させることができる。したがって、どのような楽曲を検索したいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、楽曲を検索できる。
さらに、ユーザは、クラスタの互い異なる楽曲の中から楽曲を選択するので、既定ジャンルに依存しない多様な楽曲の中から、検索させたい楽曲を決定することができる。このため、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。また、検索においてはタイトルやアーティスト名、ジャンル名等を必要とせず、ユーザの知らないタイトルやアーティストの曲、想定していないジャンルの中からも検索できる。
以上より、どのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。
(2)本発明は、(1)の楽曲検索装置について、前記楽曲抽出手段により抽出された楽曲を再生する楽曲再生手段(例えば、図2の楽曲再生部106に相当)を備えることを特徴とする楽曲検索装置を提案している。
この発明によれば、楽曲検索装置は、楽曲再生手段により、楽曲抽出手段により抽出された楽曲を再生する。このため、ユーザは、試聴した上で楽曲の選択を行うことができるので、ユーザの嗜好にさらに適合した楽曲を検索できる。
(3)本発明は、(1)または(2)の楽曲検索装置について、前記楽曲検索手段により検索された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける楽曲購入受付手段(例えば、図2の楽曲購入受付部107に相当)を備えることを特徴とする楽曲検索装置を提案している。
この発明によれば、楽曲検索装置は、楽曲購入受付手段により、楽曲検索手段により検索された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける。このため、ユーザは、自身の嗜好に適合した楽曲が検索された場合に、その楽曲を購入できる。
(4)本発明は、(3)の楽曲検索装置について、前記楽曲選択受付手段により選択を受け付けた楽曲と、前記楽曲購入受付手段により購入を受け付けた楽曲と、の少なくともいずれかに対して所定量のポイントを付与するポイント付与手段(例えば、図2のポイント付与部108に相当)を備えることを特徴とする楽曲検索装置を提案している。
この発明によれば、楽曲検索装置は、ポイント付与手段により、楽曲選択受付手段により選択を受け付けた楽曲と、楽曲購入受付手段により購入を受け付けた楽曲と、の少なくともいずれかに対して所定量のポイントを付与する。
このため、楽曲の提供者に対してポイントに応じた利益を与えることで、楽曲の提供意欲を向上させることができる。これによれば、より多くの楽曲の中から、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できるようにすることができる。
また、楽曲抽出手段により各クラスタから楽曲を抽出する際に、クラスタごとにポイントの高いものから順番に所定数ずつ抽出することで、ユーザは、それまでに選択または購入した頻度の高い楽曲に基づいて検索させることができる。これによれば、ユーザに選択または購入された頻度の高い楽曲、すなわちユーザの関心度の高い楽曲に基づいて、効率的に楽曲を検索できる。
ここで、ユーザの楽曲の選択や購入におけるポイントの高い楽曲、上述のようにユーザの関心度の高い楽曲、例えば、著名な楽曲や著名なアーティストの楽曲に集中することが予想される。また、古い楽曲で現在は人気がないものの過去に人気があった楽曲にも、楽曲選択受付手段により受け付けるユーザの楽曲の選択が集中することが予想される。そこで、上述のように、楽曲抽出手段により各クラスタから楽曲を抽出する際に、クラスタごとにポイントの高いものから順番に所定数ずつ抽出することで、効率的な検索が可能となる。また、古い楽曲や購入済みの楽曲についても検索するための手段としてのニーズが生まれる。
(5)本発明は、(1)乃至(4)のいずれかの楽曲検索装置について、前記楽曲抽出手段による楽曲の抽出と、前記楽曲選択受付手段による楽曲の選択の受け付けと、前記楽曲検索手段による楽曲の検索と、を繰り返す繰り返し手段(例えば、図2の繰り返し部109に相当)を備え、前記楽曲抽出手段は、前記楽曲検索手段により楽曲が検索される前では、前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、前記楽曲検索手段により楽曲が検索された後では、検索された楽曲を抽出することを特徴とする楽曲検索装置を提案している。
この発明によれば、楽曲検索装置は、繰り返し手段により、楽曲抽出手段による楽曲の抽出と、楽曲選択受付手段による楽曲の選択の受け付けと、楽曲検索手段による楽曲の検索と、を繰り返す。また、楽曲抽出手段により、楽曲検索手段により楽曲が検索される前では、複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、楽曲検索手段により楽曲が検索された後では、検索された楽曲を類似度の高いものから抽出する。
このため、楽曲の抽出と、楽曲の選択を受け付けと、楽曲の検索と、を繰り返すことで、ユーザの選択した楽曲に応じた楽曲の検索を複数回行うことができるので、その結果、ユーザの嗜好に適合した楽曲を芋づる式に検索できる。また、検索結果がユーザの嗜好から離れてきたと思われる場合には再度楽曲一覧を作成し直すことで、始めから検索を再開することができる。
(6)本発明は、複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する楽曲検索方法であって、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成する第1のステップ(例えば、図3のステップS1に相当)と、前記第1のステップにおいて生成された特徴ベクトルに基づいて、前記複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする第2のステップ(例えば、図3のステップS2に相当)と、前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出する第3のステップ(例えば、図4のステップS11に相当)と、前記第3のステップにおいて抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける第4のステップ(例えば、図5のステップS19に相当)と、前記第4のステップにおいて選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、前記選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を前記複数の楽曲の中から検索する第5のステップ(例えば、図5のステップS21に相当)と、を備えることを特徴とする楽曲検索方法を提案している。
この発明によれば、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成し、これら生成した特徴ベクトルに基づいて、複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする。そして、複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、抽出した楽曲の中からユーザによる楽曲の選択を受け付ける。さらに、選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を複数の楽曲の中から検索する。
すなわち、複数の楽曲を、特徴ベクトルに基づいて複数のクラスタに分類し、各クラスタから所定数ずつ楽曲を抽出し、これら抽出した楽曲の中からユーザに楽曲を選択させる。そして、ユーザにより選択された楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を検索する。
このため、ユーザは、抽出された楽曲の中から楽曲を選択すれば、どのような楽曲を検索したいのかを予め決定できているか否かにかかわらず、選択した楽曲との類似度が高い楽曲を検索させることができる。したがって、どのような楽曲を検索したいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、楽曲を検索できる。
さらに、ユーザは、クラスタの互い異なる楽曲の中から楽曲を選択するので、既定ジャンルに依存しない多様な楽曲の中から、検索させたい楽曲を決定することができる。このため、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。また、検索においてはタイトルやアーティスト名、ジャンル名等を必要とせず、ユーザの知らないタイトルやアーティストの曲、想定していないジャンルの中からも検索できる。
以上より、どのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。
(7)本発明は、(6)の楽曲検索方法について、前記第3のステップにおいて抽出された楽曲を再生する第6のステップ(例えば、図4のステップS14に相当)を備えることを特徴とする楽曲検索方法を提案している。
この発明によれば、抽出した楽曲を再生する。このため、ユーザは、試聴した上で楽曲の選択を行うことができるので、ユーザの嗜好にさらに適合した楽曲を検索できる。
(8)本発明は、(6)または(7)の楽曲検索方法について、前記第5のステップにおいて検索された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける第7のステップ(例えば、図4のステップS15に相当)を備えることを特徴とする楽曲検索方法を提案している。
この発明によれば、検索した楽曲の中から、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける。このため、ユーザは、自身の嗜好に適合した楽曲が検索された場合に、その楽曲を購入できる。
(9)本発明は、(8)の楽曲検索方法について、前記第4のステップにおいて選択を受け付けた楽曲と、前記第7のステップにおいて購入を受け付けた楽曲と、の少なくともいずれかに対して所定量のポイントを付与する第8のステップ(例えば、図4のステップS17および図5のステップS20に相当)を備えることを特徴とする楽曲検索方法を提案している。
この発明によれば、選択を受け付けた楽曲と、購入を受け付けた楽曲と、の少なくともいずれかに対して所定量のポイントを付与する。
このため、楽曲の提供者に対してポイントに応じた利益を与えることで、楽曲の提供意欲を向上させることができる。これによれば、より多くの楽曲の中から、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できるようにすることができる。
また、各クラスタから楽曲を抽出する際に、クラスタごとにポイントの高いものから順番に所定数ずつ抽出することで、ユーザは、それまでに選択または購入した頻度の高い楽曲に基づいて検索させることができる。これによれば、ユーザに選択または購入された頻度の高い楽曲、すなわちユーザの関心度の高い楽曲に基づいて、効率的に楽曲を検索できる。
ここで、ユーザの楽曲の選択や購入におけるポイントの高い楽曲、上述のようにユーザの関心度の高い楽曲、例えば、著名な楽曲や著名なアーティストの楽曲に集中することが予想される。また、古い楽曲で現在は人気がないものの過去に人気があった楽曲にも、楽曲選択受付手段により受け付けるユーザの楽曲の選択が集中することが予想される。そこで、上述のように、楽曲抽出手段により各クラスタから楽曲を抽出する際に、クラスタごとにポイントの高いものから順番に所定数ずつ抽出することで、効率的な検索が可能となる。また、古い楽曲や購入済みの楽曲についても検索するための手段としてのニーズが生まれる。
(10)本発明は、(6)乃至(9)のいずれかの楽曲検索方法について、前記第3のステップ、第4のステップ、および前記第5のステップを繰り返す第9のステップ(例えば、図5のステップS21またはS22から図4のステップS11に処理を移すこと、または図5のステップS22から図4のステップS13に処理を移すことに相当)を備え、前記第3のステップにおいて、前記第5のステップが実行される前では、前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、前記第5のステップが実行された後では、検索された楽曲を抽出することを特徴とする楽曲検索方法を提案している。
この発明によれば、楽曲の抽出と、楽曲の選択の受け付けと、楽曲の検索と、を繰り返す。また、楽曲を検索する前では、複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、楽曲を検索した後では、検索した楽曲を類似度の高いものから抽出する。
このため、楽曲の抽出と、楽曲の選択を受け付けと、楽曲の検索と、を繰り返すことで、ユーザの選択した楽曲に応じた楽曲の検索を複数回行うことができるので、その結果、ユーザの嗜好に適合した楽曲を芋づる式に検索できる。また、検索結果がユーザの嗜好から離れてきたと思われる場合には再度楽曲一覧を作成し直すことで、始めから検索を再開することができる。
(11)本発明は、複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する楽曲検索方法を、コンピュータに実行させるための楽曲検索プログラムであって、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成する第1のステップ(例えば、図3のステップS1に相当)と、前記第1のステップにおいて生成された特徴ベクトルに基づいて、前記複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする第2のステップ(例えば、図3のステップS2に相当)と、前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出する第3のステップ(例えば、図4のステップS11に相当)と、前記第3のステップにおいて抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける第4のステップ(例えば、図5のステップS19に相当)と、前記第4のステップにおいて選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、前記選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を前記複数の楽曲の中から検索する第5のステップ(例えば、図5のステップS21に相当)と、をコンピュータに実行させるための楽曲検索プログラムを提案している。
この発明によれば、楽曲検索プログラムをコンピュータに実行させることで、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成し、これら生成した特徴ベクトルに基づいて、複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする。そして、複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、抽出した楽曲の中からユーザによる楽曲の選択を受け付ける。さらに、選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を複数の楽曲の中から検索する。
すなわち、複数の楽曲を、特徴ベクトルに基づいて複数のクラスタに分類し、各クラスタから所定数ずつ楽曲を抽出し、これら抽出した楽曲の中からユーザに楽曲を選択させる。そして、ユーザにより選択された楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を検索する。
このため、ユーザは、抽出された楽曲の中から楽曲を選択すれば、どのような楽曲を検索したいのかを予め決定できているか否かにかかわらず、選択した楽曲との類似度が高い楽曲を検索させることができる。したがって、どのような楽曲を検索したいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、楽曲を検索できる。
さらに、ユーザは、クラスタの互い異なる楽曲の中から楽曲を選択するので、既定ジャンルに依存しない多様な楽曲の中から、検索させたい楽曲を決定することができる。このため、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。また、検索においてはタイトルやアーティスト名、ジャンル名等を必要とせず、ユーザの知らないタイトルやアーティストの曲、想定していないジャンルの中からも検索できる。
以上より、どのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。
この発明によれば、ユーザは、抽出された楽曲の中から楽曲を選択すれば、どのような楽曲を検索したいのかを予め決定できているか否かにかかわらず、選択した楽曲との類似度が高い楽曲を検索させることができる。したがって、どのような楽曲を検索したいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、楽曲を検索できる。
さらに、ユーザは、クラスタの互い異なる楽曲の中から楽曲を選択するので、既定ジャンルに依存しない多様な楽曲の中から、検索させたい楽曲を決定することができる。このため、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。また、検索においてはタイトルやアーティスト名、ジャンル名等を必要とせず、ユーザの知らないタイトルやアーティストの曲、想定していないジャンルの中からも検索できる。
以上より、どのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて、詳細に説明する。
なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
<楽曲検索システムの構成>
図1は、本発明の一実施形態に係る楽曲検索システム1の構成を示す図である。楽曲検索システム1は、複数の楽曲を記憶する楽曲記憶装置20と、楽曲記憶装置20に記憶されている複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する楽曲検索装置10と、ユーザが操作可能に設けられた端末70と、を備える。楽曲記憶装置20は、楽曲検索装置10と通信可能に接続され、楽曲検索装置10は、インターネット50を介して端末70と通信可能に接続される。
図1は、本発明の一実施形態に係る楽曲検索システム1の構成を示す図である。楽曲検索システム1は、複数の楽曲を記憶する楽曲記憶装置20と、楽曲記憶装置20に記憶されている複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する楽曲検索装置10と、ユーザが操作可能に設けられた端末70と、を備える。楽曲記憶装置20は、楽曲検索装置10と通信可能に接続され、楽曲検索装置10は、インターネット50を介して端末70と通信可能に接続される。
なお、楽曲検索装置10と通信可能に接続されるユーザが操作可能な端末は、図1では端末70の1台のみを示したが、この端末70の他にも複数台接続可能である。また、以降では、楽曲検索装置10により、端末70を所持するユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する場合について説明する。
<楽曲検索装置の構成>
図2は、楽曲検索装置10の構成を示すブロック図である。楽曲検索装置10は、楽曲記憶装置20に記憶されている各楽曲の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部101と、楽曲記憶装置20に記憶されている各楽曲を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部102と、楽曲記憶装置20に記憶されている複数の楽曲の中から楽曲を抽出する楽曲抽出部103と、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける楽曲選択受付部104と、楽曲を検索する楽曲検索部105と、楽曲抽出部103により抽出された楽曲を再生する楽曲再生部106と、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける楽曲購入受付部107と、楽曲選択受付部104により選択を受け付けた楽曲に対してポイントを付与するポイント付与部108と、楽曲抽出部103による楽曲の抽出と、楽曲選択受付部104による楽曲の選択の受け付けと、楽曲検索部105による楽曲の検索と、を繰り返す繰り返し部109と、を備える。
図2は、楽曲検索装置10の構成を示すブロック図である。楽曲検索装置10は、楽曲記憶装置20に記憶されている各楽曲の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部101と、楽曲記憶装置20に記憶されている各楽曲を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部102と、楽曲記憶装置20に記憶されている複数の楽曲の中から楽曲を抽出する楽曲抽出部103と、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける楽曲選択受付部104と、楽曲を検索する楽曲検索部105と、楽曲抽出部103により抽出された楽曲を再生する楽曲再生部106と、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける楽曲購入受付部107と、楽曲選択受付部104により選択を受け付けた楽曲に対してポイントを付与するポイント付与部108と、楽曲抽出部103による楽曲の抽出と、楽曲選択受付部104による楽曲の選択の受け付けと、楽曲検索部105による楽曲の検索と、を繰り返す繰り返し部109と、を備える。
特徴ベクトル生成部101は、楽曲記憶装置20に記憶されている各楽曲から特徴抽出を行って、これら各楽曲の特徴ベクトルを生成する。なお、本実施形態では、各楽曲の特徴ベクトルを生成する手法として、特開2006−243887号公報に開示されているツリーベクトル量子化手法(TreeQ)を採用する。
クラスタリング部102は、特徴ベクトル生成部101により生成された各楽曲の特徴ベクトルに基づいて、楽曲記憶装置20に記憶されている各楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする。なお、本実施形態では、クラスタリングの手法として、k−meansクラスタリングを採用する。また、楽曲記憶装置20に記憶されている楽曲数が多くなるに従って、これら全ての楽曲をクラスタリングするための処理時間が長くなるので、処理時間を短縮するために、楽曲の一部をサンプリングしてクラスタリングすることが望ましい。
楽曲抽出部103は、楽曲記憶装置20に記憶されている複数の楽曲の中から20曲を抽出する。具体的には、後述の再検索ボタンB4が操作された場合と、楽曲検索部105により楽曲が検索される前、すなわち楽曲の抽出が1回目の場合とには、クラスタリング部102によるクラスタリングの結果に基づいて、各クラスタから楽曲を1曲ずつ抽出する。一方、楽曲検索部105により楽曲が検索された後、すなわち楽曲の抽出が2回目以降の場合には、楽曲検索部105により検索された楽曲を抽出する。
楽曲選択受付部104は、楽曲抽出部103により抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける。具体的には、まず、楽曲抽出部103により抽出された20曲の楽曲について、それぞれの名前や作者といった情報を端末70に送信し、これら情報を端末70の表示画面に表示させる。これにより、楽曲抽出部103により抽出された20曲の楽曲の中から1曲を選択するように、端末70を所持するユーザに促す。次に、楽曲抽出部103により抽出された楽曲の中からユーザにより楽曲が1曲選択されると、どの楽曲が選択されたのかを示す情報を端末70から受信する。
楽曲検索部105は、楽曲選択受付部104により受け付けた楽曲と類似度の高い楽曲を20曲検索する。具体的には、楽曲選択受付部104により選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、楽曲記憶装置20に記憶されている複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が所定値以上である楽曲を楽曲記憶装置20に記憶されている複数の楽曲の中から検索する。
なお、本実施形態では、類似度を算出する手法として、コサイン類似度を採用する。例えば、選択楽曲の特徴ベクトルdk1と、楽曲記憶装置20に記憶されている複数の楽曲のうちの1曲の特徴ベクトルdk2と、の類似度Sim(dk1,dk2)は、式(1)のように表すことができる。
楽曲再生部106は、楽曲抽出部103により抽出された20曲のうち、ユーザが試聴したいと所望する楽曲の一部を再生する。具体的には、まず、楽曲選択受付部104により、楽曲抽出部103により抽出された20曲の楽曲に関する情報を端末70の表示画面に表示させている状態で、これら楽曲のいずれか1曲を試聴するための操作がユーザにより端末70を用いて行われると、その楽曲を楽曲記憶装置20から読み出す。次に、読み出した楽曲の一部を端末70に送信し、端末70のスピーカから出音させる。
楽曲購入受付部107は、楽曲検索部105により検索された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける。具体的には、楽曲選択受付部104により、楽曲抽出部103により抽出された20曲に関する情報を端末70の表示画面に表示させている状態で、これら楽曲のいずれか1曲を購入するための操作がユーザにより端末70を用いて行われると、課金処理を開始する。そして、課金処理が完了して、ユーザによる料金の支払いが終了すると、ユーザが購入したいと所望する楽曲を楽曲抽出部103から読み出し、端末70に送信する。
ポイント付与部108は、楽曲選択受付部104により選択を受け付けた楽曲と、楽曲購入受付部107により購入を受け付けた楽曲と、に対してポイントをそれぞれ1ポイント付与する。例えば、楽曲検索システム1の管理者は、所定期間ごとに各楽曲に付与されたポイントを算出し、算出したポイントに応じた金額を楽曲の提供者に与える。
繰り返し部109は、楽曲購入受付部107により楽曲の購入を受け付けるか、楽曲検索装置10による楽曲の検索を終了する操作をユーザが行うまで、楽曲抽出部103による楽曲の抽出と、楽曲選択受付部104による楽曲の選択の受け付けと、楽曲検索部105による楽曲の検索と、を繰り返す。
<楽曲検索装置における楽曲検索処理>
楽曲記憶装置20に記憶されている複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を楽曲検索装置10により検索する手順について、図3、図4、および図5のフローチャートを参照しながら説明する。
楽曲記憶装置20に記憶されている複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を楽曲検索装置10により検索する手順について、図3、図4、および図5のフローチャートを参照しながら説明する。
まず、図3のフローチャートを参照して、楽曲検索装置10が行うメイン処理について説明する。
まず、ステップS1において、特徴ベクトル生成部101により、楽曲記憶装置20に記憶されている各楽曲の特徴ベクトルを生成する。
次に、ステップS2において、クラスタリング部102により、ステップS1において生成した各楽曲の特徴ベクトルに基づいて、楽曲記憶装置20に記憶されている各楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする。
次に、ステップS3において、楽曲の検索を開始する操作をユーザが行ったか否かを判別する。楽曲の検索を開始する操作をユーザが行ったと判別した場合には、ステップS4に移り、楽曲の検索を開始する操作をユーザが行っていないと判別した場合には、ステップS3を繰り返す。
ここで、端末70は、楽曲の検索を開始する操作がユーザにより行われると、検索開始信号を楽曲検索装置10に送信する。楽曲検索装置10は、この検索開始信号を端末70から受信したか否かにより、楽曲の検索を開始する操作をユーザが行ったか否かを判別する。
次に、ステップS4において、図4および図5のフローチャートに示す楽曲検索処理を行い、ステップS3に移る。
次に、図4および図5のフローチャートを参照して、楽曲検索装置10が行う楽曲検索処理について説明する。
まず、ステップS11において、楽曲抽出部103により、楽曲記憶装置20に記憶されている複数の楽曲の中から20曲を抽出する。具体的には、図3のステップS3の次にステップS11を行う場合と、図5のステップS22の次にステップS11を行う場合とには、図2のステップS2の結果に基づいて、各クラスタから楽曲を1曲ずつ合計20曲を抽出する。一方、図5のステップS21の次にステップS11を行う場合には、ステップS21において検索された20曲を抽出する。
次に、ステップS12において、楽曲選択受付部104により、ステップS11において抽出した20曲の情報を端末70に送信し、図6および図7に示すように、これら情報を端末70の表示画面に表示させる。楽曲の情報としては、楽曲記憶装置20に記憶されている複数の楽曲をそれぞれ判別するため設定された、楽曲ごとに固有の数値である「Music ID」と、楽曲の名前を示す「Title」と、楽曲の作者を示す「Artist」と、を楽曲ごとに表示させる。また、これら楽曲の情報の他に、楽曲を試聴する場合にユーザが操作する試聴ボタンB1と、楽曲を購入する場合にユーザが操作する購入ボタンB2と、楽曲を検索させる場合にユーザが操作する検索ボタンB3と、を楽曲ごとに表示させるとともに、楽曲の検索を最初からやり直させる場合にユーザが操作する再検索ボタンB4を1つ表示させる。なお、図6および図7については、後に詳述する。
次に、ステップS13において、楽曲再生部106により、試聴ボタンB1をユーザが操作したか否かを判別する。試聴ボタンB1をユーザが操作したと判別した場合には、ステップS14に移り、試聴ボタンB1をユーザが操作していないと判別した場合には、ステップS15に移る。
ここで、端末70は、試聴ボタンB1がユーザにより操作されると、どの楽曲に対応する試聴ボタンB1が操作されたのかを示す情報を含む試聴要求信号を楽曲検索装置10に送信する。楽曲検索装置10は、この試聴要求信号を端末70から受信したか否かにより、試聴ボタンB1をユーザが操作したか否かを判別する。
次に、ステップS14において、楽曲再生部106により、ステップS11において抽出した20曲のうち、操作された試聴ボタンB1に対応するものの一部を再生する。具体的には、試聴要求信号に基づいて、操作された試聴ボタンB1に対応する楽曲を楽曲記憶装置20から読み出し、読み出した楽曲の一部を端末70に送信し、端末70のスピーカから出音させる。
次に、ステップS15において、楽曲購入受付部107により、購入ボタンB2をユーザが操作したか否かを判別する。購入ボタンB2をユーザが操作したと判別した場合には、ステップS16に移り、購入ボタンB2をユーザが操作していないと判別した場合には、図5のステップS18に移る。
ここで、端末70は、購入ボタンB2がユーザにより操作されると、どの楽曲に対応する購入ボタンB2が操作されたのかを示す情報を含む購入要求信号を楽曲検索装置10に送信する。楽曲検索装置10は、この購入要求信号を端末70から受信したか否かにより、購入ボタンB2をユーザが操作したか否かを判別する。
次に、ステップS16において、楽曲購入受付部107により、ステップS11において抽出した20曲のうち、操作された購入ボタンB2に対応するものをユーザに販売する。具体的には、購入要求信号に基づいて、操作された購入ボタンB2に対応する楽曲に対する課金処理を開始する。そして、課金処理が完了して、ユーザによる料金の支払いが終了すると、操作された購入ボタンB2に対応する楽曲を楽曲記憶装置20から読み出し、端末70に送信する。端末70への楽曲の送信が完了すると、ステップS17に移る。
次に、ステップS17において、ポイント付与部108により、操作された購入ボタンB2に対応する楽曲に対してポイントを1ポイント付与する。そして、楽曲検索処理を終了し、図3のステップS3に移る。
次に、図5のステップS18において、楽曲の検索を終了する操作をユーザが行ったか否かを判別する。楽曲の検索を終了する操作をユーザが行ったと判別した場合には、楽曲検索処理を終了し、図3のステップS3に移る。楽曲の検索を終了する操作をユーザが行っていないと判別した場合には、ステップS19に移る。
ここで、端末70は、楽曲の検索を終了する操作がユーザにより行われると、検索終了信号を楽曲検索装置10に送信する。楽曲検索装置10は、この検索終了信号を端末70から受信したか否かにより、楽曲の検索を終了する操作をユーザが行ったか否かを判別する。
次に、ステップS19において、楽曲選択受付部104により、検索ボタンB3をユーザが操作したか否かを判別する。検索ボタンB3をユーザが操作したと判別した場合には、ステップS20に移り、検索ボタンB3をユーザが操作していないと判別した場合には、ステップS22に移る。
ここで、端末70は、検索ボタンB3がユーザにより操作されると、どの楽曲に対応する検索ボタンB3が操作されたのかを示す情報を含む検索要求信号を楽曲検索装置10に送信する。楽曲検索装置10は、この検索要求信号を端末70から受信したか否かにより、検索ボタンB3をユーザが操作したか否かを判別する。
次に、ステップS20において、ポイント付与部108により、操作された検索ボタンB3に対応する楽曲に対してポイントを1ポイント付与する。
次に、ステップS21において、楽曲検索部105により、操作された検索ボタンB3に対応する楽曲と類似度の高い楽曲を、楽曲記憶装置20に記憶されている複数の楽曲の中から20曲検索し、ステップS11に移る。
次に、ステップS22において、再検索ボタンB4をユーザが操作したか否かを判別する。再検索ボタンB4をユーザが操作したと判別した場合には、ステップS11に移り、再検索ボタンB4をユーザが操作していないと判別した場合には、ステップS13に移る。
ここで、端末70は、再検索ボタンB4がユーザにより操作されると、このことを示す情報を含む再検索要求信号を楽曲検索装置10に送信する。楽曲検索装置10は、この再検索要求信号を端末70から受信したか否かにより、再検索ボタンB4をユーザが操作したか否かを判別する。
<楽曲検索装置における楽曲の情報の表示例>
楽曲検索装置10による楽曲の情報の表示例について、図6および図7を参照しながら説明する。
楽曲検索装置10による楽曲の情報の表示例について、図6および図7を参照しながら説明する。
図6は、上述のステップS3の次にステップS11を行った場合における、端末70の表示画面での表示例を示す。この表示例では、各クラスタから1曲ずつ抽出した合計20曲についての情報が表示されている。
図7は、上述のステップS21の次にステップS11を行った場合における、端末70の表示画面での表示例であり、図6の表示例が表示されている状態で「Music ID」が「10593」である楽曲に対応する検索ボタンB3がユーザにより操作された場合の表示例である。この表示例では、「Music ID」が「10593」である楽曲と、この「Music ID」が「10593」である楽曲との類似度の高い19曲の楽曲と、の合計20曲の楽曲についての情報が表示されている。
以上の楽曲検索装置10によれば、楽曲記憶装置20に記憶されている複数の楽曲を、特徴ベクトルに基づいて複数のクラスタに分類し、各クラスタから楽曲を1曲ずつ合計20曲抽出し、これら20曲の中からユーザに楽曲を選択させる。そして、ユーザにより選択された楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を20曲検索する。
このため、ユーザは、抽出された20曲の中から楽曲を選択すれば、どのような楽曲を検索したいのかを予め決定できているか否かにかかわらず、選択した楽曲との類似度が高い楽曲を検索させることができる。したがって、どのような楽曲を検索したいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、楽曲を検索できる。
さらに、ユーザは、クラスタの互い異なる楽曲の中から楽曲を選択するので、既定ジャンルに依存しない多様な楽曲の中から、検索させたい楽曲を決定することができる。このため、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。また、検索においては楽曲名や作者名、ジャンル名等を必要とせず、ユーザの知らない楽曲や作者の曲、想定していないジャンルの中からも検索できる。
以上より、どのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。
また、以上の楽曲検索装置10によれば、試聴ボタンB1がユーザに操作されると、操作された試聴ボタンB1に対応する楽曲の一部を端末70のスピーカから出音させる。このため、ユーザは、試聴した上で楽曲の選択を行うことができるので、ユーザの嗜好にさらに適合した楽曲を検索できる。
また、以上の楽曲検索装置10によれば、購入ボタンB2がユーザに操作されると、操作された購入ボタンB2に対応する楽曲をユーザに販売する。このため、ユーザは、自身の嗜好に適合した楽曲が検索された場合に、その楽曲を購入できる。
また、以上の楽曲検索装置10によれば、購入ボタンB2または検索ボタンB3がユーザに操作されるたびに、操作された購入ボタンB2または検索ボタンB3に対応する楽曲に対してポイントを1ポイント付与する。
そこで、例えば、楽曲検索システム1の管理者は、所定期間ごとに各楽曲に付与されたポイントを算出し、算出したポイントに応じた金額を楽曲の提供者に与える。これによれば、楽曲の提供意欲を向上させることができるので、より多くの楽曲の中から、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できるようにすることができる。
また、例えば、楽曲抽出部103により楽曲を20曲抽出する際に、クラスタごとにポイントの高いものから順番に1曲ずつ抽出したり、楽曲検索部105により楽曲を検索する際に、類似度の等しい楽曲についてはポイントの高いものから順に検索したりする。これによれば、ユーザは、それまでに操作した頻度の高い購入ボタンB2または検索ボタンB3に対応した楽曲、すなわちそれまでに購入または選択した頻度の高い楽曲の中に基づいて検索させることができる。これによれば、ユーザに購入または選択された頻度の高い楽曲、すなわちユーザの関心度の高い楽曲に基づいて、効率的に楽曲を検索できる。
ここで、ユーザによる購入ボタンB2や検索ボタンB3の操作は、上述のようにユーザの関心度の高い楽曲、例えば、著名な楽曲や著名なアーティストの楽曲に集中することが予想される。また、古い楽曲で現在は人気がないものの過去に人気があった楽曲にも、ユーザによる検索ボタンB3の操作が集中することが予想される。そこで、上述のように、楽曲抽出部103により楽曲を20曲抽出する際に、クラスタごとにポイントの高いものから順番に1曲ずつ抽出したり、楽曲検索部105により楽曲を検索する際に、類似度の等しい楽曲についてはポイントの高いものから順に検索したりすることで、効率的な検索が可能となる。また、古い楽曲や購入済みの楽曲についても検索するための手段としてのニーズが生まれる。
さらに、楽曲検索装置10に、ユーザが操作可能な端末が複数通信可能に接続されている場合には、各端末によるポイントを合算する。そして、上述のように、楽曲抽出部103により楽曲を20曲抽出する際に、クラスタごとにポイントの高いものから順番に1曲ずつ抽出したり、楽曲検索部105により楽曲を検索する際に、類似度の等しい楽曲についてはポイントの高いものから順に検索したりする。これによれば、全てのユーザの中で人気のある楽曲、すなわち、いわゆる流行している楽曲について、類似度が高い楽曲検索できる。
また、以上の楽曲検索装置10によれば、購入ボタンB2がユーザに操作されるか、楽曲の検索を終了する操作がユーザにより行われるまで、楽曲の抽出と、検索ボタンB3の操作の受け付けと、楽曲の検索と、を繰り返す。
このため、楽曲の抽出と、検索ボタンB3の操作の受け付けと、楽曲の検索と、を繰り返すことで、ユーザが操作した検索ボタンB3に対応する楽曲に応じた楽曲の検索を複数回行うことができるので、その結果、ユーザの嗜好に適合した楽曲を芋づる式に検索できる。
また、以上の楽曲検索装置10によれば、再検索ボタンB4がユーザに操作されると、各クラスタから楽曲を1曲ずつ合計20曲抽出し直し、これら20曲の中からユーザに楽曲を選択させる。これによれば、ユーザは、検索された楽曲が自身の嗜好とずれた場合や、検索された楽曲とは異なるイメージやジャンルの楽曲を検索したい場合に、再検索ボタンB4を操作することで、簡易な操作で楽曲検索装置10による楽曲の検索をやり直させることができる。
なお、本発明の楽曲検索装置10の処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶し、これら記録媒体に記録されたプログラムを楽曲検索装置10に読み込ませ、実行することによって、本発明を実現できる。
また、上述のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納した楽曲検索装置10から、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上述のプログラムは、上述の機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述の機能を楽曲検索装置10にすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
例えば、上述の実施形態では、楽曲の特徴ベクトルを生成する手法として、特開2006−243887号公報に開示されているツリーベクトル量子化手法(TreeQ)を採用し、クラスタリングの手法として、k−meansクラスタリングを採用し、類似度を算出する手法として、コサイン類似度を採用したが、これらに限らない。
また、上述の実施形態では、楽曲を検索する際に楽曲の特徴ベクトルを用いたが、これに限らない。
また、上述の実施形態では、楽曲抽出部103により抽出された20曲の楽曲の中からユーザが選択できる楽曲数は、1曲としたが、これに限らず、複数曲としてもよい。
1・・・楽曲検索システム
10・・・楽曲検索装置
20・・・楽曲記憶装置
70・・・端末
101・・・特徴ベクトル生成部
102・・・クラスタリング部
103・・・楽曲抽出部
104・・・楽曲選択受付部
105・・・楽曲検索部
106・・・楽曲再生部
107・・・楽曲購入受付部
108・・・ポイント付与部
109・・・繰り返し部
10・・・楽曲検索装置
20・・・楽曲記憶装置
70・・・端末
101・・・特徴ベクトル生成部
102・・・クラスタリング部
103・・・楽曲抽出部
104・・・楽曲選択受付部
105・・・楽曲検索部
106・・・楽曲再生部
107・・・楽曲購入受付部
108・・・ポイント付与部
109・・・繰り返し部
Claims (11)
- 複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する楽曲検索装置であって、
前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記特徴ベクトル生成手段により生成された特徴ベクトルに基づいて、前記複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出する楽曲抽出手段と、
前記楽曲抽出手段により抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける楽曲選択受付手段と、
前記楽曲選択受付手段により選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、前記選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を前記複数の楽曲の中から検索する楽曲検索手段と、
を備えることを特徴とする楽曲検索装置。 - 前記楽曲抽出手段により抽出された楽曲を再生する楽曲再生手段を備えることを特徴とする請求項1に記載の楽曲検索装置。
- 前記楽曲検索手段により検索された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける楽曲購入受付手段を備えることを特徴とする請求項1または2に記載の楽曲検索装置。
- 前記楽曲選択受付手段により選択を受け付けた楽曲と、前記楽曲購入受付手段により購入を受け付けた楽曲と、の少なくともいずれかに対して所定量のポイントを付与するポイント付与手段を備えることを特徴とする請求項3に記載の楽曲検索装置。
- 前記楽曲抽出手段による楽曲の抽出と、前記楽曲選択受付手段による楽曲の選択の受け付けと、前記楽曲検索手段による楽曲の検索と、を繰り返す繰り返し手段を備え、
前記楽曲抽出手段は、
前記楽曲検索手段により楽曲が検索される前では、前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、
前記楽曲検索手段により楽曲が検索された後では、検索された楽曲を抽出することを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の楽曲検索装置。 - 複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する楽曲検索方法であって、
前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成する第1のステップと、
前記第1のステップにおいて生成された特徴ベクトルに基づいて、前記複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする第2のステップと、
前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出する第3のステップと、
前記第3のステップにおいて抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける第4のステップと、
前記第4のステップにおいて選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、前記選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を前記複数の楽曲の中から検索する第5のステップと、
を備えることを特徴とする楽曲検索方法。 - 前記第3のステップにおいて抽出された楽曲を再生する第6のステップを備えることを特徴とする請求項6に記載の楽曲検索方法。
- 前記第5のステップにおいて検索された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける第7のステップを備えることを特徴とする請求項6または7に記載の楽曲検索方法。
- 前記第4のステップにおいて選択を受け付けた楽曲と、前記第7のステップにおいて購入を受け付けた楽曲と、の少なくともいずれかに対して所定量のポイントを付与する第8のステップを備えることを特徴とする請求項8に記載の楽曲検索方法。
- 前記第3のステップ、第4のステップ、および前記第5のステップを繰り返す第9のステップを備え、
前記第3のステップにおいて、
前記第5のステップが実行される前では、前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、
前記第5のステップが実行された後では、検索された楽曲を抽出することを特徴とする請求項6乃至9のいずれかに記載の楽曲検索方法。 - 複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する楽曲検索方法を、コンピュータに実行させるための楽曲検索プログラムであって、
前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成する第1のステップと、
前記第1のステップにおいて生成された特徴ベクトルに基づいて、前記複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする第2のステップと、
前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出する第3のステップと、
前記第3のステップにおいて抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける第4のステップと、
前記第4のステップにおいて選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、前記選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を前記複数の楽曲の中から検索する第5のステップと、
をコンピュータに実行させるための楽曲検索プログラム。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008254451A JP2010086273A (ja) | 2008-09-30 | 2008-09-30 | 楽曲検索装置、楽曲検索方法、および楽曲検索プログラム |
US12/433,367 US8224846B2 (en) | 2008-09-30 | 2009-04-30 | Apparatus for music retrieval, method for music retrieval, and program for music retrieval |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008254451A JP2010086273A (ja) | 2008-09-30 | 2008-09-30 | 楽曲検索装置、楽曲検索方法、および楽曲検索プログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010086273A true JP2010086273A (ja) | 2010-04-15 |
Family
ID=42058605
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008254451A Pending JP2010086273A (ja) | 2008-09-30 | 2008-09-30 | 楽曲検索装置、楽曲検索方法、および楽曲検索プログラム |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US8224846B2 (ja) |
JP (1) | JP2010086273A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013014728A1 (ja) * | 2011-07-22 | 2013-01-31 | パイオニア株式会社 | コンテンツ説明装置、コンテンツ説明方法及びプログラム |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111400543B (zh) * | 2020-03-20 | 2023-10-10 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 音频片段的匹配方法、装置、设备及存储介质 |
CN111461225B (zh) * | 2020-04-01 | 2022-04-01 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 客户聚类系统及其方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002230432A (ja) * | 2001-02-06 | 2002-08-16 | Canon Inc | デジタルデータ販売システム、デジタルデータ販売方法、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体及びコンピュータ・プログラム |
JP2004171096A (ja) * | 2002-11-18 | 2004-06-17 | Pioneer Electronic Corp | 楽曲検索方法、楽曲検索装置及び楽曲検索プログラム |
JP2006513513A (ja) * | 2003-01-06 | 2006-04-20 | トムソン ライセンシング | ディスプレイを使用することなしにオーディオコンテンツのメニューを作成及びアクセスするための方法 |
JP2006323438A (ja) * | 2005-05-17 | 2006-11-30 | Sharp Corp | 楽曲検索システム |
Family Cites Families (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3357500B2 (ja) * | 1995-04-21 | 2002-12-16 | ヤマハ株式会社 | 個人情報読取機能付きカラオケ装置 |
US20020049631A1 (en) * | 1999-10-12 | 2002-04-25 | Eric Williams | Process, system and computer readable medium for providing purchasing incentives to a plurality of retail store environments |
US7072846B1 (en) * | 1999-11-16 | 2006-07-04 | Emergent Music Llc | Clusters for rapid artist-audience matching |
US20050246377A1 (en) * | 1999-11-12 | 2005-11-03 | Faso Paul L | Method and apparatus for a commercial computer network system designed to modify digital music files |
WO2001069575A1 (en) * | 2000-03-13 | 2001-09-20 | Perception Digital Technology (Bvi) Limited | Melody retrieval system |
US20020002899A1 (en) * | 2000-03-22 | 2002-01-10 | Gjerdingen Robert O. | System for content based music searching |
FR2808906B1 (fr) * | 2000-05-10 | 2005-02-11 | Touchtunes Music Corp | Dispositif et procede de gestion a distance d'un reseau de systemes de reproduction d'informations audiovisuelles |
US6925469B2 (en) * | 2001-03-30 | 2005-08-02 | Intertainer, Inc. | Digital entertainment service platform |
JP4622199B2 (ja) | 2001-09-21 | 2011-02-02 | 日本ビクター株式会社 | 楽曲検索装置及び楽曲検索方法 |
US20030191753A1 (en) * | 2002-04-08 | 2003-10-09 | Michael Hoch | Filtering contents using a learning mechanism |
US8332895B2 (en) * | 2002-09-16 | 2012-12-11 | Touchtunes Music Corporation | Digital downloading jukebox system with user-tailored music management, communications, and other tools |
AU2003277062A1 (en) * | 2002-09-27 | 2004-04-19 | Rowe International Corporation | Compact disk musical jukebox with digital music library access |
US20040177115A1 (en) * | 2002-12-13 | 2004-09-09 | Hollander Marc S. | System and method for music search and discovery |
JP4695853B2 (ja) | 2003-05-26 | 2011-06-08 | パナソニック株式会社 | 音楽検索装置 |
JP4316432B2 (ja) | 2003-06-19 | 2009-08-19 | パナソニック株式会社 | 楽曲再生装置および楽曲再生方法 |
JP2005018205A (ja) | 2003-06-24 | 2005-01-20 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 楽曲検索システム、楽曲検索方法、及び楽曲検索装置 |
JP2005077865A (ja) | 2003-09-02 | 2005-03-24 | Sony Corp | 音楽検索システムおよび方法、情報処理装置および方法、プログラム、並びに記録媒体 |
JP4655200B2 (ja) * | 2005-02-01 | 2011-03-23 | ソニー株式会社 | 情報処理装置および方法、並びにプログラム |
JP4804960B2 (ja) | 2006-03-02 | 2011-11-02 | Kddi株式会社 | 音楽情報検索システム、音楽情報検索方法及びコンピュータプログラム |
JP4027405B2 (ja) | 2006-11-14 | 2007-12-26 | 松下電器産業株式会社 | 楽曲検索装置、楽曲検索方法、及びそのプログラムと記録媒体 |
US20090177652A1 (en) * | 2008-01-08 | 2009-07-09 | Taptu Ltd. | Mobile search service |
-
2008
- 2008-09-30 JP JP2008254451A patent/JP2010086273A/ja active Pending
-
2009
- 2009-04-30 US US12/433,367 patent/US8224846B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002230432A (ja) * | 2001-02-06 | 2002-08-16 | Canon Inc | デジタルデータ販売システム、デジタルデータ販売方法、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体及びコンピュータ・プログラム |
JP2004171096A (ja) * | 2002-11-18 | 2004-06-17 | Pioneer Electronic Corp | 楽曲検索方法、楽曲検索装置及び楽曲検索プログラム |
JP2006513513A (ja) * | 2003-01-06 | 2006-04-20 | トムソン ライセンシング | ディスプレイを使用することなしにオーディオコンテンツのメニューを作成及びアクセスするための方法 |
JP2006323438A (ja) * | 2005-05-17 | 2006-11-30 | Sharp Corp | 楽曲検索システム |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013014728A1 (ja) * | 2011-07-22 | 2013-01-31 | パイオニア株式会社 | コンテンツ説明装置、コンテンツ説明方法及びプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US8224846B2 (en) | 2012-07-17 |
US20100082616A1 (en) | 2010-04-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US7953504B2 (en) | Method and apparatus for selecting an audio track based upon audio excerpts | |
JP4816207B2 (ja) | 情報処理システムおよび方法 | |
US8280889B2 (en) | Automatically acquiring acoustic information about music | |
EP2096626A1 (en) | Method for visualizing audio data | |
US20090228423A1 (en) | Music Recommendation System and Method | |
JP5594532B2 (ja) | 情報処理装置および方法、情報処理システム、並びに、プログラム | |
US20070245376A1 (en) | Portable media player enabled to obtain previews of media content | |
JP5066963B2 (ja) | データベース構築装置 | |
JP2002358092A (ja) | 音声合成システム | |
JP4981630B2 (ja) | 感性マッチング方法、装置及びコンピュータ・プログラム | |
JP2014010458A (ja) | テレビジョンシステムにおける音楽認識による音楽関連情報提供装置、方法及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
JP2009266083A (ja) | 試聴用コンテンツ配信システムおよび端末装置 | |
CN103562909A (zh) | 客户端设备识别数据流的内容的方法及系统 | |
JP2002258874A (ja) | 音楽試聴方法、システムおよび情報端末、音楽検索サーバ | |
JP2010086273A (ja) | 楽曲検索装置、楽曲検索方法、および楽曲検索プログラム | |
KR101547525B1 (ko) | 사용자의 입력을 반영한 자동 음악 선곡 장치 및 방법 | |
KR100975127B1 (ko) | 감성이 유사한 음악들을 제공하는 서비스 방법 및 시스템 | |
JP4824055B2 (ja) | 類似プレイリスト検索方法、プログラム及び装置 | |
JP2005346347A (ja) | 情報検索装置、情報検索方法、情報検索プログラムおよび記録媒体 | |
JP6181499B2 (ja) | 商品推奨システム、商品推奨サーバ、及び商品推奨プログラム | |
JP2005018205A (ja) | 楽曲検索システム、楽曲検索方法、及び楽曲検索装置 | |
JP2019216355A (ja) | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム | |
US8050927B2 (en) | Apparatus and method for outputting voice relating to the preferences of a user | |
KR20140117760A (ko) | 음악 데이터를 제공하는 방법 및 서버, 그리고 디바이스 | |
JP2006243887A (ja) | 情報検索装置および方法ならびにコンピュータプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20110228 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20121016 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20121214 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20130115 |