JP2013210688A - 配信装置、配信システム、および配信方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの嗜好に近い楽曲の選択精度を向上し、端末に配信することが可能な配信装置、配信システム、および配信方法を提供する。
【解決手段】配信装置は、再生装置から送信された登録情報であって、再生装置を使用するユーザによって評価された楽曲のＩＤ（評価楽曲ＩＤ）を含む登録要求を受信する（Ｓ５５）。配信装置は、登録した評価楽曲ＩＤを第三テーブルに記憶する（Ｓ５７）と同時に、楽曲に対するユーザの嗜好を示す嗜好ベクトルを作成し（Ｓ５８）、第四テーブルに記憶する（Ｓ５９）。配信装置は、楽器ごとの演奏パートを記述したデータである楽音データの特徴量を示す楽音特徴量に基づいて作成された特徴量ベクトルと、嗜好ベクトルとを比較する。配信装置は、嗜好ベクトルに類似する特徴量ベクトルに対応する楽曲を含む楽曲リストを作成する（Ｓ４５）。配信装置は、作成した楽曲リストの順に、楽曲を再生装置に対して配信する（Ｓ５１）。
【選択図】図７

Description

本発明は、通信ネットワークを介して端末に楽曲を配信することが可能な配信装置、配信システム、および配信方法に関する。

近年、インターネット等の通信ネットワークを介して、端末に楽曲を配信するサービスが普及している。このようなサービスでは、配信装置（サーバ等）からユーザの所有する端末（携帯端末、ＰＣ（Personal Computer）等）に対して、ダウンロード方式やストリーミング方式等の配信方式によって楽曲が配信される。ユーザは、配信される楽曲を端末で再生することによって、楽曲を聴くことができる。

配信装置は、通常、楽曲の生音の波形を示すデータ（以下、「楽曲データ」という。）を、端末に対して送信することによって、楽曲を配信する。その理由は、楽曲データが再生装置によって再生される場合、楽器ごとの演奏パートを記述したデータ（以下、「楽音データ」という。）が再生装置によって再生される場合と比較して再現性がよく、原音により近いためである。楽曲データの形式の例として、ＡＡＣ形式、ＭＰ３形式等が挙げられる。楽音データの形式の例として、ＭＩＤＩ（Musical Instrument Digital Interface）形式が挙げられる。

ユーザの嗜好に近い楽曲を選択し、ユーザに配信する技術が提案されている。例えば特許文献１では、楽曲の特徴を示すパラメータ（スタイル、テンポ、主な楽器、リズムタイプ等）に、ユーザの嗜好を示すユーザプロファイルを適用することによって、ユーザの嗜好に近い楽曲を選択し、ユーザに配信する技術が開示されている。なおこの技術では、楽曲の特徴を示すパラメータは、管理者によって設定されるか、または、楽曲から自動的に抽出される。

特許第４８０４６５８号公報

端末に配信される楽曲データから自動的にパラメータが抽出される場合を想定する。この場合に抽出されるパラメータは、楽曲の特徴を詳細に示すことができない可能性がある。理由は、楽曲データでは楽曲を構成する全ての音が、１つの波形で表現されているので、１つの波形から楽器ごとの特徴を抽出することが困難なためある。従って、１つの波形から特徴が抽出された場合、楽曲の特徴がパラメータに十分反映されない。従って、楽曲データから抽出されたパラメータにより楽曲が選択された場合、ユーザの嗜好に近い楽曲が選択されない場合があるという問題点がある。

本発明の目的は、ユーザの嗜好に近い楽曲の選択精度を向上し、端末に配信することが可能な配信装置、配信システム、および配信方法を提供することである。

本発明の第一態様に係る配信装置は、楽曲を再生可能な再生装置に前記楽曲を配信する配信装置であって、前記楽曲が配信される前記再生装置を使用するユーザである対象ユーザによって評価された前記楽曲を示す識別情報を受け付ける受付手段と、前記楽曲の音の波形を示すデータである楽曲データ、および、楽器ごとの演奏パートを記述したデータである楽音データの特徴量を示す楽音特徴量を対応付けて記憶する記憶手段に記憶されたデータに基づき、前記受付手段によって受け付けられた前記識別情報によって示される前記楽曲の前記楽音データの前記楽音特徴量を特定し、前記記憶手段に記憶された他の楽曲の楽音特徴量のうち、特定された前記楽音特徴量に類似する前記楽音特徴量を有する前記楽曲データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された前記楽曲データを、前記対象ユーザの前記再生装置に配信する配信手段とを備えている。

第一態様によれば、配信装置は、ユーザによって評価された楽曲に対応する楽音特徴量と類似する他の楽音特徴量を特定し、特定した楽音特徴量に対応する楽曲データを、対象ユーザの使用する再生装置に配信することができる。楽音特徴量は、楽音データの特徴を示している。このため、楽音特徴量が類似する楽曲は、対象ユーザが評価した楽曲と特徴が類似し、対象ユーザの嗜好に近い可能性が高い。従って配信装置は、対象ユーザの嗜好に近い楽曲の選択精度を向上させることが可能となる。対象ユーザは、自身の嗜好に近い楽曲を、再生装置を介して聴くことができる。

第一態様において、前記受付手段によって受け付けられた前記識別情報によって示される前記楽曲の前記楽音データの前記楽音特徴量に基づいて、前記対象ユーザの嗜好性を示す嗜好情報を作成する作成手段を備え、前記抽出手段は、前記記憶手段に記憶された他の前記楽音特徴量と、前記作成手段によって作成された前記嗜好情報とに基づいて、前記楽曲データを抽出してもよい。配信装置は、対象ユーザの嗜好を示す嗜好情報を、楽音特徴量に基づいて作成し、嗜好情報に基づいて楽曲データを抽出する。従って配信装置は、対象ユーザの嗜好に近い楽曲の選択精度をより向上させることができる。

第一態様において、前記作成手段は、前記楽音特徴量の要素と、前記楽曲データの特徴量を示す楽曲特徴量の要素とを有する前記嗜好情報を作成してもよい。嗜好情報は、楽音特徴量および楽曲特徴量の両要素を含んでいることになる。要素数が多いほど、比較可能な特徴量が増えるので、嗜好情報に基づいて抽出される楽曲データの楽曲は、対象ユーザの嗜好により近くなる可能性が高くなる。このため配信装置は、嗜好情報に基づいて楽曲データを抽出することによって、対象ユーザの嗜好に近い楽曲の選択精度を更に向上させることができる。特に、対象ユーザの嗜好情報と楽音特徴量との相関よりも、対象ユーザの嗜好情報と楽曲特徴量との相関が強い場合、対象ユーザの嗜好に近い楽曲の選択精度を更に向上させることができる。

第一態様において、前記記憶手段には、前記楽曲データの特徴量を示す楽曲特徴量が前記楽曲データに対応付けられて記憶されており、前記楽音特徴量が対応付けられていない前記楽曲データである未対応楽曲データがある場合であって、前記未対応楽曲データに対応する前記楽曲特徴量に類似する他の前記楽曲特徴量に前記楽音特徴量が対応付けられている場合、前記他の楽曲特徴量に対応付けられた前記楽音特徴量に基づく楽音特徴量を前記未対応楽曲データに対応付けて前記記憶手段に記憶する記憶制御手段を備えてもよい。配信装置は、楽音特徴量が対応付けられていない未対応楽曲データがある場合、未対応楽曲データに対応する楽曲特徴量と類似する他の楽曲特徴量に対応する楽音特徴量を、未対応楽曲データに対応付ける。このため配信装置は、楽音特徴量が予めテーブルに記憶されていない場合でも、対象ユーザの嗜好に近い楽曲を選択できる。

第一態様において、前記抽出手段は、前記受付手段によって複数の前記識別情報を受け付けた場合、前記複数の識別情報によって示される複数の前記楽曲の前記楽曲データのそれぞれに対応する前記楽音特徴量の要素のばらつき度合いを決定し、前記楽音特徴量のうち前記ばらつき度合いが所定の閾値よりも小さい前記要素が類似する前記楽音特徴量を有する前記楽曲データを抽出してもよい。これによって配信装置は、ばらつき度合いが大きく安定しない要素を除外した楽音特徴量に基づいて、楽曲データを抽出することができる。このため配信装置は、対象ユーザの嗜好性のうち安定的な要素に基づいて楽曲データを抽出することができるので、対象ユーザの嗜好に近い楽曲を安定的に選択することができる。

第一態様において、前記記憶手段には、前記楽曲データ、前記楽音特徴量、および前記楽曲データの特徴量を示す楽曲特徴量が対応付けられており、前記抽出手段は、前記受付手段によって複数の前記識別情報を受け付けた場合、前記複数の識別情報によって示される複数の前記楽曲の前記楽曲データのそれぞれに対応する前記楽音特徴量の要素および前記楽曲特徴量の要素のばらつき度合いを決定し、前記ばらつき度合いが所定の閾値よりも小さい前記要素が類似する前記楽音特徴量および前記ばらつき度合いが所定の閾値よりも小さい前記要素が類似する前記楽曲特徴量を有する前記楽曲データを抽出してもよい。これによって配信装置は、特徴量の要素数を多くすることができるので、対象ユーザの嗜好に近い楽曲の選択精度を更に向上させることができる。

第一態様において、前記抽出手段は、前記楽音特徴量のばらつき度合いが所定の閾値よりも大きい要素が、所定の数を超える場合、前記識別情報によって示される前記楽曲の前記楽曲データに対応付けられた前記楽曲特徴量を特定し、特定した前記楽曲特徴量と類似する他の前記楽曲特徴量に対応付けられた前記楽曲データを抽出してもよい。これによって配信装置は、楽音特徴量のばらつき度合いが大きく安定しない場合、楽音特徴量の代わりに楽曲特徴量を用いることによって楽曲データを抽出することができる。従って配信装置は、楽音特徴量の要素が不安定な場合でも、適切な楽曲を選択できる。

本発明の第二態様に係る配信システムは、楽曲を再生可能な再生装置と、前記再生装置に前記楽曲を配信する配信装置とを備えた配信システムであって、前記配信装置は、前記楽曲が配信される前記再生装置を使用するユーザである対象ユーザによって評価された前記楽曲を示す識別情報を受け付ける受付手段と、前記楽曲の音の波形を示すデータである楽曲データ、および、楽曲ごとの演奏パートを記述したデータである楽音データの特徴量を示す楽音特徴量を対応付けて記憶する記憶手段に記憶されたデータに基づき、前記受付手段によって受け付けられた前記識別情報によって示される前記楽曲の前記楽音データの前記楽音特徴量を特定し、前記記憶手段に記憶された他の楽曲の楽音特徴量のうち、特定された前記楽音特徴量に類似する前記楽音特徴量を有する前記楽曲データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された前記楽曲データを、前記対象ユーザの前記再生装置に配信する配信手段とを備え、前記再生装置は、前記対象ユーザによって評価された前記楽曲を示す前記識別情報を、前記配信装置に対して送信する送信手段と、前記配信装置から配信された前記楽曲データを再生する再生手段とを備えている。第二態様によれば、第一態様と同様の効果を奏することができる。

本発明の第三態様に係る配信方法は、楽曲を再生可能な再生装置に前記楽曲を配信する配信方法であって、前記楽曲が配信される前記再生装置を使用するユーザである対象ユーザによって評価された前記楽曲を示す識別情報を受け付ける受付ステップと、前記楽曲の音の波形を示すデータである楽曲データ、および、楽曲ごとの演奏パートを記述したデータである楽音データの特徴量を示す楽音特徴量を対応付けて記憶する記憶手段に記憶されたデータに基づき、前記受付ステップによって受け付けられた前記識別情報によって示される前記楽曲の前記楽音データの前記楽音特徴量を特定し、前記記憶手段に記憶された他の楽曲の楽音特徴量のうち、特定された前記楽音特徴量に類似する他の前記楽音特徴量を有する前記楽曲データを抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップによって抽出された前記楽曲データを、前記対象ユーザの前記再生装置に配信する配信ステップとを備えている。第三態様によれば、第一態様と同様の効果を奏することができる。

配信システム１の概要と、配信装置１１および再生装置１５の電気的構成とを示す図である。 第一テーブル３１を示す図である。 第二テーブル３２を示す図である。 第三テーブル３３を示す図である。 第四テーブル３４を示す図である。 登録処理を示すフローチャートである。 配信装置メイン処理を示すフローチャートである。 リスト作成処理を示すフローチャートである。 再生装置メイン処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態について、図面を参照して説明する。図１を参照し、配信システム１について説明する。配信システム１は、配信装置１１および再生装置１２、１３、１４（以下、総称して「再生装置１５」ともいう。）を備える。再生装置１２、１３、１４は、それぞれ、ユーザ２１、２２、２３（以下、総称して「ユーザ２４」ともいう。）によって使用される。配信装置１１および再生装置１５は、ＩＰ網などのネットワーク２０を介して互いに通信可能に接続する。配信装置１１は再生装置１５に対して、ダウンロード方式やストリーミング方式等の配信方式によって楽曲を配信する。再生装置１５は、配信装置１１から配信された楽曲を、スピーカ１５８から出力する。配信装置１１の一例として、周知の配信サーバが挙げられる。再生装置１５の一例として、周知のスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータなどの装置が挙げられる。

配信装置１１は、楽曲の生音の波形を示すデータ（以下、「楽曲データ」という。）を、第一テーブル３１（図２参照、後述）に記憶する。楽曲データの具体例として、曲のデータ、声のデータ、効果音のデータなどが挙げられる。配信装置１１は、第一テーブル３１から楽曲データを読み出し、再生装置１５に対して送信することによって、楽曲を配信する。配信装置１１が楽曲の配信に楽曲データを用いる理由は次のとおりである。即ち、楽曲データに基づいて再生装置１５のスピーカ１５８から出力される楽曲は、楽器ごとの演奏パートを記述したデータ（以下、「楽音データ」という。）に基づいてスピーカ１５８から出力される楽曲と比較して、再現性がよく且つ原音により近いためである。楽曲データの形式の例として、ＡＡＣ形式、ＭＰ３形式等が挙げられる。楽音データの形式の例として、ＭＩＤＩ（Musical Instrument Digital Interface）形式が挙げられる。

また再生装置１５を使用するユーザ２４は、配信装置１１から配信された楽曲の中で気に入った楽曲を、評価した楽曲（以下、「評価楽曲」ともいう。）として配信装置１１に登録することができる。具体的には次のとおりである。ユーザ２４は、再生装置１５を使用して評価楽曲の登録操作を行う。ユーザ２４による登録操作が再生装置１５に対して行われた場合、再生装置１５は、評価楽曲を示すＩＤ（以下、「評価楽曲ＩＤ」という。）を、配信装置１１に対して送信する。配信装置１１は、評価楽曲ＩＤを再生装置１５から受信し、第三テーブル３３（図４参照、後述）に評価楽曲ＩＤを記憶する。これによって評価楽曲は、配信装置１１に登録される。以下、楽曲を評価したユーザ２４を、「評価ユーザ」ともいう。評価ユーザを示すＩＤを、「評価ユーザＩＤ」ともいう。なお、登録された評価楽曲は、配信装置１１が再生装置１５に対して配信する楽曲を選択する場合に使用される。詳細は後述する。

なお以下では、ユーザ２１、２２、２３はそれぞれ再生装置１２、１３、１４を使用することを想定して説明するが、例えばユーザ２１は、再生装置１２以外の再生装置１３、１４も使用することが可能である。ユーザ２１は、再生装置１２、１３、１４に対してログイン操作を行う。ログイン操作によって入力されたユーザアカウント、およびパスワードは、配信装置１１に送信される。ユーザアカウント、およびパスワードを受信した配信装置１１は、あらかじめ記憶されたユーザアカウント、およびパスワードに基づいて認証処理を実行する。認証が許可されれば、ユーザ２１、２２、２３はそれぞれ再生装置１２、１３、１４のいずれも使用可能となる。以下、認証されたユーザが使用する再生装置１５を、ユーザが使用する再生装置１５と記載する。

配信装置１１の電気的構成について説明する。配信装置１１は、配信装置１１の制御を司るＣＰＵ１１１を備えている。ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１１４、通信Ｉ／Ｆ１１５、およびドライブ装置１１６と電気的に接続する。ＲＯＭ１１２には、ブートプログラムやＢＩＯＳ等が記憶される。ＲＡＭ１１３には、タイマやカウンタ、一時的なデータが記憶される。

ＨＤＤ１１４には、ＣＰＵ１１１の制御プログラムが記憶される。またＨＤＤ１１４には、第一テーブル３１（図２参照）、第二テーブル３２（図３参照）、第三テーブル３３（図４参照）、および第四テーブル３４（図５参照）が記憶される。通信Ｉ／Ｆ１１５は、ネットワーク２０を介して再生装置１５と通信を行う。ドライブ装置１１６は、記憶媒体１１７に記憶された情報を読み出す。例えば配信装置１１のセットアップ時、記憶媒体１１７に記憶されたプログラムは、ドライブ装置１１６によって読み出され、ＨＤＤ１１４に記憶される。

再生装置１５の電気的構成について説明する。再生装置１５は、再生装置１５の制御を司るＣＰＵ１５１を備えている。ＣＰＵ１５１は、ＲＯＭ１５２、ＲＡＭ１５３、フラッシュメモリ１５４、通信Ｉ／Ｆ１５５、表示部１５６、入力部１５７、およびスピーカ１５８と電気的に接続する。ＲＯＭ１５２には、ブートプログラムやＢＩＯＳ等が記憶される。ＲＡＭ１５３には、タイマやカウンタ、一時的なデータが記憶される。フラッシュメモリ１５４には、ＣＰＵ１５１の制御プログラムが記憶される。通信Ｉ／Ｆ１５５は、ネットワーク２０を介して配信装置１１と通信を行う。表示部１５６は、画像を表示するディスプレイである。入力部１５７は、再生装置１５に対して入力操作を行うためのタッチパネルである。

配信装置１１のＣＰＵ１１１は、再生装置１５に配信する楽曲の選択を、次の手順で実行する。はじめにＣＰＵ１１１は、楽曲の特徴量である楽曲特徴量、および楽音特徴量に基づき、特徴量ベクトルを楽曲ごとに作成する。またＣＰＵ１１１は、再生装置１５から受信した評価楽曲ＩＤに基づき、楽曲に対するユーザ２４の嗜好を示す嗜好ベクトルを作成する。そしてＣＰＵ１１１は、作成した嗜好ベクトルと類似する特徴量ベクトルを特定し、特定した特徴量ベクトルに対応する楽曲を選択する。これによって、ユーザ２４の嗜好に近い楽曲が選択される。選択された楽曲は、再生装置１５に配信される。ＣＰＵ１１１は、ＨＤＤ１１４に記憶された第一テーブル３１〜第四テーブル３４を参照することによって楽曲を選択する。

第一テーブル３１〜第四テーブル３４について説明する。はじめに図２を参照し、第一テーブル３１について説明する。第一テーブル３１には、楽曲データ Ｇｘ（ｘは楽曲ＩＤ）、および特徴量（楽曲特徴量 Ｗｘおよび楽音特徴量 Ｍｘ）が、楽曲を識別する楽曲ＩＤ ｘに対応付けて記憶される。楽曲データは、楽曲の配信時にＣＰＵ１１１によって第一テーブル３１から読み出され、再生装置１５に対して送信される。楽曲データは、配信装置１１の管理者による登録操作によって第一テーブル３１に直接記憶されるか、または、再生装置１５から楽曲データが投稿された場合に、第一テーブル３１に記憶される。

特徴量は、楽曲における特徴的な性質を示すパラメータである。楽曲特徴量は、楽曲データから抽出される特徴量である。楽曲特徴量 Ｗｘには、要素 ｗ１（ｘ），ｗ２（ｘ），・・・ｗｋ（ｘ）が含まれる。楽曲特徴量の要素として、例えば一番音の大きな周波数帯、各周波数帯ごとの音の強さ等が挙げられる。ＣＰＵ１１１は、第一テーブル３１に記憶された楽曲データから楽曲特徴量を抽出し、楽曲ＩＤおよび楽曲データに対応付けて第一テーブル３１に記憶する（Ｓ１９、図６参照、後述）。

楽音特徴量は、楽音データから抽出される特徴量である。楽音特徴量 Ｍｘには、要素 ｍ１（ｘ），ｍ２（ｘ），・・・ｍｎ（ｘ）が含まれる。楽音特徴量の要素として、例えば楽器ごとのパートの音の大きさ、演奏時間全体の中で楽器ごとのパートが演奏されている時間の割合等が挙げられる。楽曲データと異なり、楽音データは第一テーブル３１に記憶されていない。このためＣＰＵ１１１は、図示外の楽音データベースに楽音データが記憶されている場合に、記憶されている楽音データから楽音特徴量を抽出し、第一テーブル３１に記憶する（Ｓ１５、図６参照、後述）。なお、楽音データベースに楽音データが記憶されていない場合に楽音特徴量を決定する方法（Ｓ２３〜Ｓ２７、図６参照、後述）については、登録処理（図６参照）を参照して後述する。

なお、楽音特徴量の要素として、楽器ごとのパートの基本周波数、または周波数特性などが用いられてもよい。

なお、第一テーブル３１に楽曲データが記憶されていなくてもよい。例えば楽曲データは、図示外の楽曲データベースに記憶されてもよい。第一テーブル３１には、楽曲データベースに記憶された楽曲データを参照することが可能なパス情報が、楽曲データの代わりに記憶されていてもよい。またＣＰＵ１１１は、図示外の楽音データベースに記憶された楽音データから楽音特徴量を抽出して第一テーブル３１に記憶するのではなく、図示外の特徴量データベースから楽音特徴量を直接取得し、第一テーブル３１に記憶してもよい。

図３を参照し、第二テーブル３２について説明する。第二テーブル３２には、楽曲ＩＤ ｘに特徴量ベクトル Ｓｘが対応付けられて記憶される。特徴量ベクトルは、楽曲特徴量及び楽音特徴量の要素（図２参照）の特徴を示す。ＣＰＵ１１１は、第一テーブル３１に記憶された楽曲特徴量 Ｗｘ、および楽音特徴量 Ｍｘに基づいて、特徴量ベクトルを楽曲ごとに作成し、第二テーブル３２に記憶する（Ｓ３１、図６参照、後述）。特徴量ベクトル Ｓｘは、楽曲特徴量の要素 ｗ１（ｘ），ｗ２（ｘ），・・・ｗｋ（ｘ）、および楽音特徴量の要素 ｍ１（ｘ），ｍ２（ｘ），・・・ｍｎ（ｘ）を有する。特徴量ベクトル Ｓｘの次元数は、楽曲特徴量の要素数 ｋと楽音特徴量の要素数 ｎを加算したｋ＋ｎとなる。

なお、第二テーブル３２に記憶される特徴量ベクトルは、楽曲特徴量 Ｗｘおよび楽音特徴量 Ｍｘに基づいて作成される場合だけではなく、楽音特徴量 Ｍｘのみに基づいて作成される場合もある（Ｓ１７：ＮＯ、図６参照、後述）。この場合にＣＰＵ１１１は、楽音特徴量の要素 ｍ１（ｘ），ｍ２（ｘ），・・・ｍｎ（ｘ）を有する特徴量ベクトルを作成し、第二テーブル３２に記憶する。この場合の特徴量ベクトルの次元数は、楽音特徴量の要素数と同じｎとなる。

図４を参照し、第三テーブル３３について説明する。第三テーブル３３には、評価ユーザＩＤに評価楽曲ＩＤが対応付けられて記憶される。評価楽曲ＩＤは、再生装置１５から受信した評価楽曲ＩＤである。評価ユーザＩＤは、評価楽曲ＩＤの楽曲を評価したユーザ２４のＩＤである。ＣＰＵ１１１は、再生装置１５から登録要求を受信した場合、登録要求に含まれる評価ユーザＩＤおよび評価楽曲ＩＤを第三テーブル３３に記憶する（Ｓ５７、図７参照、後述）。

図５を参照し、第四テーブル３４について説明する。第四テーブル３４には、ユーザＩＤ ｙおよび嗜好ベクトル Ｕｙが対応付けられて記憶される。嗜好ベクトルは、楽曲に対するユーザ２４の嗜好を示す特徴量ベクトルである。ＣＰＵ１１１は、第三テーブル３３（図４参照）に記憶された評価楽曲ＩＤの楽曲の楽曲特徴量 Ｗｘおよび楽音特徴量 Ｍｘ（図２参照）に基づいて、嗜好ベクトル Ｕｙをユーザ２４ごとに作成する。

具体的には次のとおりである。ＣＰＵ１１１は、第三テーブル３３に記憶された評価楽曲ＩＤを、評価ユーザＩＤごとに抽出する。ＣＰＵ１１１は、抽出した評価楽曲ＩＤの楽曲の楽曲特徴量 Ｗｘおよび楽音特徴量 Ｍｘを、第一テーブル３１から抽出する。複数の評価楽曲ＩＤが一の評価ユーザＩＤに対応付けられている場合、複数の楽曲特徴量 Ｗｘおよび楽音特徴量 Ｍｘが抽出されることになる。ＣＰＵ１１１は、抽出した楽曲特徴量 Ｗｘの要素 ｗ１（ｘ），ｗ２（ｘ），・・・ｗｋ（ｘ）、および楽音特徴量 Ｍｘの要素 ｍ１（ｘ），ｍ２（ｘ），・・・ｍｎ（ｘ）に対して所定の重み付けを行う。重み付けの方法の一例として、平均化が挙げられる。ＣＰＵ１１１は、重み付けを行った楽曲特徴量 Ｗｘおよび楽音特徴量 Ｍｘを、評価ユーザＩＤごとに結合し、嗜好ベクトル Ｕｙを作成する。

ＣＰＵ１１１は、作成した嗜好ベクトル ＵｙをユーザＩＤ ｙに対応付け、第四テーブル３４に記憶する（Ｓ５９、図７参照）。嗜好ベクトル Ｕｙは、楽曲特徴量 Ｗｘの要素 ｗ１（ｘ），ｗ２（ｘ），・・・ｗｋ（ｘ）、および楽音特徴量 Ｍｘの要素 ｍ１（ｘ），ｍ２（ｘ），・・・ｍｎ（ｘ）と同一種別の要素 ｗ１（ｙ），ｗ２（ｙ），・・・ｗｋ（ｙ），ｍ１（ｙ），ｍ２（ｙ），・・・ｍｎ（ｙ）を有する。嗜好ベクトル Ｕｙの次元数はｋ＋ｎであり、特徴量ベクトル（図３参照）と同次元である。

なお、第二テーブル３２に記憶される特徴量ベクトルが、楽音特徴量 Ｍｘのみに基づいて作成される場合、嗜好ベクトルも同様に、楽音特徴量 Ｍｘのみに基づいて作成される。特徴量ベクトルと嗜好ベクトルの次元数は常に一致する。

ＣＰＵ１１１は、ユーザ２４によって使用される再生装置１５に対して配信する楽曲のリストを、第二テーブル３２（図３参照）および第四テーブル３４（図５参照）を参照して次のように選択する（Ｓ８３、図８参照、後述）。ＣＰＵ１１１は、配信先の再生装置１５を使用するユーザのユーザＩＤに対応する嗜好ベクトル Ｕｙを、第四テーブル３４から抽出する。ＣＰＵ１１１は、抽出した嗜好ベクトル Ｕｙと、第二テーブル３２に記憶された特徴量ベクトルとの内積を算出する。第二テーブル３２には特徴量ベクトルが楽曲ごとに記憶されているので、内積の算出は楽曲ごとに実行される。ここで内積の算出結果は、嗜好ベクトル Ｕｙに含まれる楽曲特徴量および楽音特徴量の要素と、特徴量ベクトル Ｓｘに含まれる楽曲特徴量および楽音特徴量の要素との類似関係を示す。内積の算出結果が大きいほど、双方のベクトルに含まれる要素は類似する。なお以下、楽曲特徴量の要素が類似することを、「楽曲特徴量が類似する。」ともいい、楽音特徴量の要素が類似することを、「楽音特徴量が類似する」ともいう。嗜好ベクトル Ｕｙは、楽曲に対するユーザ２４の嗜好を示しているので、双方のベクトルに含まれる楽曲特徴量および楽音特徴量が類似する場合、計算結果として内積が大きい特徴量ベクトル Ｓｘに対応する楽曲は、ユーザ２４の嗜好に近い楽曲であることになる。すなわち、評価楽曲ＩＤの楽曲の少なくとも楽音特徴量 Ｍｘを用いて楽音特徴量に含まれる演奏パートごとの特徴を基に楽曲データが抽出される。また楽音特徴量に基づく特徴量ベクトルが生成されるので、演奏パート毎の特徴を比較することが可能である。ＣＰＵ１１１は、特徴量ベクトルに対応する楽曲ＩＤを、内積の算出結果の大きい順に並べ、ＩＤリストを作成する（Ｓ４５、図７参照、後述）。ＣＰＵ１１１は、ＩＤリストに格納された楽曲ＩＤの楽曲を、ユーザ２４によって使用される再生装置１５に対して順番に送信する。

なお上述においてＣＰＵ１１１は、嗜好ベクトル Ｕｙと、第二テーブル３２に記憶された特徴量ベクトルとの内積の算出結果が大きい特徴量ベクトル Ｓｘに対応する楽曲を、ユーザ２４の嗜好に近い楽曲としたが、本発明はこれに限定されない。例えばＣＰＵ１１１は、単にこの２つのベクトルの方向の一致度で算出されてもよい。すなわちＣＰＵ１１１は、２つのベクトルのなす角が小さい特徴量ベクトル Ｓｘに対応する楽曲を、ユーザ２４の嗜好に近い楽曲としてもよい。

以上のようにＣＰＵ１１１は、嗜好ベクトルを用いてユーザ２４の嗜好に近い楽曲を選択することによって、ユーザ２４の嗜好に近い楽曲の選択精度を向上させることができる。またＣＰＵ１１１は、ＩＤリストに格納された楽曲ＩＤの順に楽曲を選択することによって、再生装置１５への楽曲の配信を、ユーザ２４の嗜好により近い楽曲から順番に実行することが可能となる。

特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルを作成する場合に、少なくとも楽音特徴量が使用される理由は次のとおりである。楽音特徴量の基となる楽音データは、楽器ごとの演奏パートが記述されている。このためＣＰＵ１１１は、演奏パートごとの特徴を示す要素を含む楽音特徴量を、楽音データから抽出することが可能となる。このため、楽音特徴量に基づいて特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルが作成された場合、ＣＰＵ１１１は、演奏パートごとの演奏方法等がユーザの嗜好に近い楽曲を選択することが可能となる。

一方、楽曲特徴量の基となる楽曲データは、楽曲を構成する全ての音が１つの波形で表現されている。このため、楽曲特徴量のみに基づいて特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルが作成された場合、ＣＰＵ１１１は、複数の楽器の演奏音が一体となった音を判断することになるので、楽曲の詳細な特徴部分がユーザの嗜好に近いか否かの判断が困難になる。このため楽曲特徴量のみに基づいて特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルが作成された場合、ユーザの嗜好と異なる楽曲が選択される可能性がある。このためＣＰＵ１１１は、少なくとも楽音特徴量に基づいて特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルを作成する。これによってＣＰＵ１１１は、よりユーザの嗜好に近い楽曲を精度良く選択することが可能となる。

さらに上述において、特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルを作成する場合に、楽音特徴量に加えて楽曲特徴量が使用される理由は次のとおりである。楽音データベースに楽音データが記憶されていない場合、楽音データから楽音特徴量を抽出してユーザの嗜好に近い楽曲を抽出することができない。一方、楽曲の配信時には楽曲データが再生装置１５に対して送信されるので、ＨＤＤ１１４には楽曲データが記憶される。このためＣＰＵ１１１は、楽曲データから楽曲特徴量を適切に抽出することが可能である。従ってＣＰＵ１１１は、楽音特徴量に加えて楽曲特徴量を使用し、特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルを作成する（Ｓ１９、Ｓ２１、Ｓ２３〜Ｓ２７、図６参照、後述）。これによってＣＰＵ１１１は、楽音データから楽音特徴量を直接抽出できない場合でも、ユーザの嗜好に近い楽曲を選択できるようにしている。

なお本実施形態では、楽曲特徴量および楽音特徴量の要素のうち一部を除外した特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルが作成される。詳細は、リスト作成処理（図８参照）を参照して後述する。

配信装置１１のＣＰＵ１１１によって実行される処理（登録処理（図６参照）および配信装置メイン処理（図７））について説明する。ＣＰＵ１１１は、ＨＤＤ１１４に記憶された制御プログラムに基づいて処理を実行する。登録処理は、配信装置１１による楽曲の配信が開始される前に、ＣＰＵ１１１によって実行される。配信装置メイン処理は、登録処理の終了後、ＣＰＵ１１１によって実行される。

図６を参照し、登録処理について説明する。ＣＰＵ１１１は、登録処理を一回実行することによって、一曲分の楽曲に関する情報を第一テーブル３１および第二テーブル３２に記憶することができる。このため、複数曲分の楽曲に関する情報を第一テーブル３１および第二テーブル３２に記憶する場合、ＣＰＵ１１１は、登録処理を複数回実行することになる。なお登録処理が開始される前の状態では、第一テーブル３１に楽曲ＩＤおよび楽曲データのみが記憶され、楽曲特徴量および楽音特徴量は記憶されていない。また、第二テーブル３２には特徴量ベクトルが記憶されていない。登録処理では、楽曲特徴量および楽音特徴量が抽出され、第一テーブル３１に記憶される。また特徴量ベクトルが作成され、第二テーブル３２に記憶される。以下詳説する。

ＣＰＵ１１１は、第一テーブル３１のうち楽曲データに対応する楽音データが、楽音データベースに記憶されているかを判断する（Ｓ１１）。楽音データが楽音データベースに記憶されていない場合（Ｓ１１：ＮＯ）、楽音データから楽音特徴量を抽出することができないので、処理はＳ１７に進む。一方、楽音データベースに楽音データが記憶されている場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１１は、楽音データベースから楽音データを読み出し、楽音特徴量を抽出する（Ｓ１３）。ＣＰＵ１１１は、抽出した楽音特徴量を、楽曲ＩＤおよび楽曲データに対応付けて第一テーブル３１に記憶する（Ｓ１５）。処理はＳ１７に進む。

ＣＰＵ１１１は、特徴量ベクトルを作成する場合に楽曲特徴量を使用するか否かを判断する（Ｓ１７）。なお、楽曲特徴量を使用するか否かは、配信装置１１の管理者が設定できる。楽曲特徴量を使用しないと設定された場合、特徴量ベクトルの作成時に、楽音特徴量のみを使用すると判断する（Ｓ１７：ＮＯ）。この場合、楽音データが楽音データベースに記憶されているとＳ１１で判断されている場合には（Ｓ１８：ＹＥＳ）、処理はＳ２９に進む。一方、Ｓ１１において、楽音データが楽音データベースに記憶されていないと判断されている場合（Ｓ１８：ＮＯ）、処理はＳ２１に進む。一方、ＣＰＵ１１１は、配信装置１１の管理者によって楽曲特徴量を使用すると設定された場合、特徴量ベクトルの作成時に、楽音特徴量および楽曲特徴量を使用すると判断する（Ｓ１７：ＹＥＳ）。この場合、ＣＰＵ１１１は、第一テーブル３１に記憶された楽曲データから楽曲特徴量を抽出する（Ｓ１９）。ＣＰＵ１１１は、抽出した楽曲特徴量を、楽曲ＩＤおよび楽曲データに対応付けて第一テーブル３１に記憶する。

なお、楽曲特徴量を使用するか否かは、別の方法によって判断されても良い。例えばＣＰＵ１１１は、Ｓ１１で楽音データが楽音データベースに記憶されていないと判断した場合（Ｓ１１：ＮＯ）、楽曲特徴量を使用すると判断してもよい。一方、Ｓ１１で楽音データが楽音データベースに記憶されていると判断し（Ｓ１１：ＹＥＳ）、楽音データから楽音特徴量を抽出して第一テーブル３１に記憶している場合（Ｓ１３、Ｓ１５）、ＣＰＵ１１１は楽曲特徴量を使用しないと判断してもよい。また、楽曲のジャンルや登録された時期、その他登録される楽曲のメタデータに応じて自動的に決定されても良い。

ＣＰＵ１１１は、第一テーブル３１に楽音特徴量が記憶されているか判断する（Ｓ２１）。Ｓ１３で楽音データから楽音特徴量を抽出し、Ｓ１５で楽音特徴量を第一テーブル３１に記憶している場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、処理はＳ２９に進む。一方、楽音データベースに楽音データが記憶されておらず（Ｓ１１：ＮＯ）、楽音データを第一テーブル３１に記憶していない場合（Ｓ２１：ＮＯ）、ＣＰＵ１１１は、以下のようにして楽音特徴量を特定し、第一テーブル３１に記憶する。

はじめにＣＰＵ１１１は、楽音特徴量が対応付けられていない楽曲データ（以下、「未対応楽曲データ」という。）に対応付けられている楽曲特徴量（「未対応楽曲特徴量」という。）を特定する。ＣＰＵ１１１は、未対応楽曲特徴量に類似する他の楽曲特徴量であって、楽音特徴量が対応付けられている楽曲特徴量を、第一テーブル３１から検索する（Ｓ２３）。ＣＰＵ１１１は、未対応楽曲特徴量と他の楽曲特徴量とが類似するか否かを、未対応楽曲特徴量と他の楽曲特徴量との内積を算出することによって判断する。例えばＣＰＵ１１１は、内積の算出結果が所定の第一しきい値よりも大きい場合、未対応楽曲特徴量と他の楽曲特徴量とが類似していると判断する。なお、類似判定は内積ではなく、未対応楽曲特徴量と他の楽曲特徴量とのユークリッド距離によって判断されても良い。ＣＰＵ１１１は、類似する他の楽曲特徴量を特定した場合、特定した他の楽曲特徴量に対応付する楽音特徴量を抽出する（Ｓ２５）。ＣＰＵ１１１は、抽出した楽音特徴量を、未対応楽曲データに対応付けて第一テーブル３１に記憶する（Ｓ２７）。処理はＳ２９に進む。また、ここでは１曲から抽出したが、類似していると判断された楽曲特徴量が複数存在する場合、これらの楽曲特徴量に対応する楽音特徴量の平均や加重平均を用いて算出した楽音特徴量を記憶しても良い。

例えば図２の第一テーブル３１では、楽曲ＩＤ ２に対応する楽音特徴量が記憶されていない。この場合、ＣＰＵ１１１は、楽曲データ Ｇ２（未対応楽曲データ）に対応付けられている楽曲特徴量 Ｗ２（未対応楽曲特徴量）を特定する。ＣＰＵ１１１は、楽音特徴量が対応付けられている楽曲特徴量 Ｗ１、Ｗ３を、第一テーブル３１から検索する。ＣＰＵ１１１は、楽曲特徴量 Ｗ２（未対応楽曲特徴量）と、楽曲特徴量 Ｗ１、Ｗ３とが類似するかを判断する（Ｓ２３）。楽曲特徴量 Ｗ１と楽曲特徴量 Ｗ２（未対応楽曲特徴量）とが類似していたとする。この場合、ＣＰＵ１１１は、楽曲特徴量 Ｗ１に対応する楽音特徴量 Ｍ１を抽出する（Ｓ２５）。ＣＰＵ１１１は、抽出した楽音特徴量 Ｍ１を、楽曲データ Ｇ２（未対応楽曲データ）に対応付けて第一テーブル３１に記憶する（Ｓ２７）。

このようにＣＰＵ１１１は、楽音特徴量が対応付けられていない未対応楽曲データが第一テーブル３１に含まれる場合でも、未対応楽曲特徴量と類似する他の楽曲特徴量に対応する楽音特徴量を特定し、未対応楽曲データに対応付けることができる。このためＣＰＵ１１１は、楽音データベースに楽音データが記憶されていない場合でも、楽音特徴量を第一テーブル３１に記憶することが可能となる。

ＣＰＵ１１１は、第一テーブル３１に記憶された楽曲特徴量および楽音特徴量に基づいて、特徴量ベクトルを作成する（Ｓ２９）。楽音特徴量のみを使用すると判断している場合（Ｓ１７：ＮＯ）、ＣＰＵ１１１は、楽音特徴量の要素のみを有する特徴量ベクトル（次元数 ｎ）を作成する。一方、楽音特徴量および楽曲特徴量を使用すると判断している場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１１は、楽曲特徴量の要素、および楽音特徴量の要素を有する特徴量ベクトル（次元数 ｋ＋ｎ）を作成する（Ｓ２９）。ＣＰＵ１１１は、作成した特徴量ベクトルに楽曲ＩＤを対応付け、第二テーブル３２に記憶する（Ｓ３１）。登録処理は終了する。

図７を参照し、配信装置メイン処理について説明する。なお配信装置メイン処理の開始前において、登録処理（図６）が既に実行されている。このため、第一テーブル３１には楽曲データ、楽曲特徴量、および楽音特徴量が記憶され、第二テーブル３２には特徴量ベクトルが記憶されている。

ＣＰＵ１１１は、再生装置１５から送信されるリスト要求、配信要求、および登録要求のうちいずれかを受信したか判断する（Ｓ４１）。リスト要求は、配信楽曲のリストである楽曲リストを再生装置１５が要求する場合に、再生装置１５から送信されるデータである。リスト要求には、ユーザＩＤおよび楽曲数が含まれる。ユーザＩＤは、リスト要求を送信した再生装置１５を使用しているユーザのＩＤである。楽曲数は、楽曲リストに含める楽曲の曲数である。配信要求は、楽曲の配信開始を再生装置１５が要求する場合に、再生装置１５から送信されるデータである。登録要求は、再生装置１５から配信装置１１に対して、評価楽曲の登録を要求するデータである。リスト要求、配信要求、および登録要求のいずれも受信しない場合（Ｓ４１：ＮＯ）、処理はＳ４１に戻る。リスト要求、配信要求、および登録要求のうちいずれかを受信した場合（Ｓ４１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１１は、リスト要求を受信したか判断する（Ｓ４３）。リスト要求を受信していない場合（Ｓ４３：ＮＯ）、配信要求または登録要求が受信されていることになるので、処理はＳ４９に進む。一方、リスト要求を受信した場合（Ｓ４３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１１は、再生装置１５に送信する楽曲リストを作成する処理（リスト作成処理、図８参照）を実行する（Ｓ４５）。

図８を参照し、リスト作成処理について説明する。なお以下では、楽曲特徴量および楽音特徴量の両方が使用される場合（Ｓ１７：ＹＥＳ、図６参照）を想定して説明する。ＣＰＵ１１１は、Ｓ４１（図７参照）で受信したリスト要求に含まれるユーザＩＤを取得する。取得されたユーザＩＤは、リスト要求を送信した再生装置１５を使用するユーザのＩＤに相当する。ＣＰＵ１１１は、第三テーブル３３のうち、取得したユーザＩＤに対応する評価楽曲ＩＤを抽出する。ＣＰＵ１１１は、第一テーブル３１のうち、抽出した評価楽曲ＩＤと同一の楽曲ＩＤに対応する楽曲特徴量および楽音特徴量を抽出する。ＣＰＵ１１１は、抽出した楽曲特徴量および楽音特徴量の要素の分散を、要素種別ごとに算出する。

例えば要求リストに、ユーザＩＤ ２３が含まれていたとする。ＣＰＵ１１１は、第三テーブル３３のうち評価ユーザＩＤ ２３に対応する評価楽曲ＩＤ １、３・・・を抽出する。ＣＰＵ１１１は、第一テーブル３１のうち、楽曲ＩＤ １、３・・・に対応する楽曲特徴量 Ｗ１、Ｗ３・・・、および楽音特徴量 Ｍ１、Ｍ３、・・・を抽出する。ＣＰＵ１１１は、抽出した楽曲特徴量 Ｗ１、Ｗ３・・・の要素 （ｗ１（１），ｗ２（１），・・・ｗｋ（１））（ｗ１（３），ｗ２（３），・・・ｗｋ（３））・・・を抽出する。同様にＣＰＵ１１１は、抽出した楽音特徴量 Ｍ１、Ｍ３・・・の要素 （ｍ１（１），ｍ２（１），・・・ｍｎ（１））（ｍ１（３），ｍ２（３），・・・ｍｎ（３））・・・を抽出する。ＣＰＵ１１１は、抽出した要素を要素種別ごとにまとめ、分散を算出する。分散は、要素種別の数 ｋ＋ｎ分算出される。算出される分散をσ（）（括弧内は要素）で表記した場合、分散 σ（ｗ１（１），ｗ１（３），・・・）、σ（ｗ２（１），ｗ２（３），・・・）・・・σ（ｗｋ（１），ｗｋ（３），・・・）、σ（ｍ１（１），ｍ１（３），・・・）、σ（ｍ２（１），ｍ２（３），・・・）・・・σ（ｍｎ（１），ｍｎ（３），・・・）が算出される。

図８に示すように、次にＣＰＵ１１１は、要素種別ごとに算出したそれぞれの分散が、所定の第二しきい値よりも大きいかを判断する（Ｓ７１）。所定の第二しきい値よりも大きい分散がある場合（Ｓ７１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１１は、第二テーブル３２に記憶されたすべての特徴量ベクトルの要素のうち、第二しきい値よりも大きくなった分散に対応する要素を削除した特徴量ベクトルをリスト作成処理に用いる（Ｓ７３）。これによって、使用される特徴量ベクトルの次元数は、ｋ＋ｎよりも小さくなる。またＣＰＵ１１１は、後述する処理（Ｓ５９参照）によって第四テーブル３４に記憶される嗜好ベクトルの要素のうち、Ｓ４１（図７参照）で受信した要求リストに含まれるユーザＩＤに対応する嗜好ベクトルについて、第二しきい値よりも大きくなった分散に対応する要素を削除した嗜好ベクトルをリスト作成処理に用いる（Ｓ７３）。処理はＳ７５に進む。一方、算出されたすべての分散が第二しきい値以下である場合（Ｓ７１：ＮＯ）、特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルから要素を削除する処理は行われず、処理はＳ８３に進む。

例えば分散 σ（ｗ１（１），ｗ１（３），・・・）、即ち、楽曲特徴量の要素のうち１番目の要素に基づいて算出された分散が、第二しきい値よりも大きくなったとする。この場合、第二テーブル３２に記憶された特徴量ベクトル Ｓｘの要素のうち、要素 ｗ１（ｘ）（ｗ１（１）、ｗ１（２）、ｗ１（３）・・・）が削除された特徴量ベクトルＳｘが、リスト作成処理に用いられる。また、第四テーブル３４に記憶された嗜好ベクトル Ｕｙの要素のうち、要素ｗ１（ｙ）（ｗ１（２１）、ｗ１（２２）、ｗ１（２３）・・・）が削除された嗜好ベクトル Ｕｙが、リスト作成処理に用いられる。

以上のように、ＣＰＵ１１１は、特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルの要素のうち、分散が大きく安定しない要素を削除した特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルを、リスト作成処理に用いる。ＣＰＵ１１１は、不安定な要素を削除した特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルに基づいて、ユーザ２４に配信する楽曲を選択する。このためＣＰＵ１１１は、ユーザ２４の嗜好を示す要素のうち安定的な要素に基づいて楽曲を選択することができる。従ってＣＰＵ１１１は、ユーザ２４の嗜好に近い楽曲を安定的に抽出することが可能となる。

図８に示すように、次にＣＰＵ１１１は、要素種別ごとに算出された分散が第二しきい値よりも大きくなった要素種別の数を特定する。ＣＰＵ１１１は、特定した要素種別の数が第三しきい値よりも大きいか判断する（Ｓ７５）。要素種別の数が所定の第三しきい値よりも大きい場合（Ｓ７５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１１は、第二テーブル３２に記憶されたすべての特徴量ベクトルの要素のうち、楽音特徴量の要素をすべて削除した特徴量ベクトルを、リスト作成処理に用いる（Ｓ７７）。これによって特徴量ベクトルは、楽曲特徴量の要素のみを有することになる。特徴量ベクトルの次元数はｋになる。またＣＰＵ１１１は、後述する処理（Ｓ５９参照）によって第四テーブル３４に記憶される嗜好ベクトルのうち、Ｓ４１（図７参照）で受信した要求リストに含まれるユーザＩＤに対応する嗜好ベクトルについて、楽音特徴量の要素をすべて削除した嗜好ベクトルを、リスト作成処理に用いる（Ｓ７７）。これによって嗜好ベクトルは、特徴量ベクトルと同様、楽曲特徴量の要素のみを有することになる。処理はＳ８３に進む。一方、特定した分散の数が第三しきい値以下である場合（Ｓ７５：ＮＯ）、特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルから楽音特徴量の要素を削除する処理は行われない。処理はＳ８３に進む。

なお上述においてＣＰＵ１１１は、分散の大きさで楽音特徴量の要素を削除するか否かを判定した。これに対してＣＰＵ１１１は、ユーザ２４の過去の評価楽曲の特徴量に基づく他の処理によって決定されても良い。例えば、楽音特徴量の分散がすべて所定の閾値以下であることを条件としてもよい。また例えば、評価楽曲のすべてに対して計算処理を行うのではなく、直近の一定期間の評価楽曲、もしくは、直近の一定個数の評価楽曲等、ユーザの嗜好が反映され易い評価楽曲の部分集合を用いて分散を算出しても良い。

Ｓ８３において、ＣＰＵ１１１は、Ｓ４１（図７参照）で受信した要求リストに含まれるユーザＩＤに対応する嗜好ベクトル Ｕｙを、第四テーブル３４から抽出する。ＣＰＵ１１１は、抽出した嗜好ベクトル Ｕｙと、第二テーブル３２に記憶された特徴量ベクトルとの内積を算出する。これによってＣＰＵ１１１は、双方に含まれる要素の類否を判断する。ＣＰＵ１１１は、内積の算出結果の大きい順に、特徴量ベクトルに対応する楽曲ＩＤを並べ、ＩＤリストを作成する（Ｓ８３）。ＣＰＵ１１１は、作成したＩＤリストをＲＡＭ１１３に記憶する。リスト作成処理は終了し、処理は配信装置メイン処理（図７参照）に戻る。

例えばＳ７１において、楽曲特徴量および楽音特徴量の要素種別ごとに算出した分散が第二しきい値以下と判断された場合（Ｓ７１：ＮＯ）、ｋ＋ｎ次元となる特徴量ベクトル、および嗜好ベクトルが内積の算出に用いられる。また例えばＳ７１において、楽曲特徴量および楽音特徴量の要素種別ごとに算出した分散が第二しきい値より大きいと判断され（Ｓ７１：ＹＥＳ）、Ｓ７５において、特定された要素種別の数が第三しきい値以下と判断された場合（Ｓ７５：ＮＯ）、第二しきい値よりも大きくなった分散に対応する要素が使用されないｋ＋ｎよりも小さい次元となる特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルが内積の算出に用いられる。また例えばＳ７１において、楽曲特徴量および楽音特徴量の要素種別ごとに算出した分散が第二しきい値より大きいと判断され（Ｓ７１：ＹＥＳ）、Ｓ７５において、特定された要素種別の数が第三しきい値より大きいと判断された場合（Ｓ７５：ＹＥＳ）、第二しきい値よりも大きくなった分散に対応する要素が使用されず、かつ楽音特徴量の要素が使用されない特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルが内積の算出に用いられる。

以上のようにＣＰＵ１１１は、分散の大きい要素が楽音特徴量に多く含まれる場合に、楽音特徴量の要素を削除した特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルが、リスト作成処理に用いられる。これによってＣＰＵ１１１は、楽音特徴量の要素のばらつき度合いが大きく安定しない場合、楽曲特徴量の要素のみを有する特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルを使用し、楽曲を選択する。理由は次のとおりである。登録処理（図６参照）において、楽音データベースに楽音データが記憶されていない場合、未対応楽曲特徴量と類似する他の楽曲特徴量に対応付けられた楽音特徴量を、未対応楽曲データに対応付けて第一テーブル３１に記憶している。このため、本来の楽音データから抽出される楽音特徴量と、未対応楽曲データに対応付けられた楽音特徴量とが相違する可能性がある。この場合、特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルに基づいて選択される楽曲と、ユーザ２４の嗜好する楽曲とが大きく異なり、楽曲選択の精度が低下する可能性がある。このためＣＰＵ１１１は、分散の大きい要素が楽音特徴量に多く含まれる場合には、楽音特徴量の要素をすべて削除した特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルが、リスト作成処理に用いられる。ＣＰＵ１１１は、楽曲特徴量の要素のみを含む特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルに基づいて、楽曲を選択する。これによってＣＰＵ１１１は、ユーザの嗜好に近い楽曲の選択精度を向上させることができる。

図７に示すように、リスト作成処理（Ｓ４５）の終了後、ＣＰＵ１１１は、再生装置１５の表示部１５６に表示される表示画面を構成する表示画面データを作成する。表示画面データには楽曲リストが含まれる。楽曲リストには、ＲＡＭ１１３に記憶されたＩＤリストに含まれる楽曲ＩＤの楽曲が、Ｓ４１で受信したリスト要求に含まれる楽曲数分含まれている。尚、この楽曲リストは、楽曲を含まず、評価楽曲の楽曲ＩＤに関連付けられた楽曲の記憶領域のパスが含まれてもよい。ＣＰＵ１１１は、楽曲リストを含む表示画面データを、リスト要求を送信した再生装置１５に対して配信する（Ｓ４７）。また、表示画面の作成処理、および表示画面の配信処理は、必ずしも必要でなく、楽曲ＩＤ、または評価楽曲の楽曲ＩＤに関連付けられた楽曲の記憶領域のパスを含む楽曲リストだけを配信してもよい。処理はＳ４９に進む。なお再生装置１５は、表示画面データを受信した場合、表示画面データに基づき、表示部１５６に表示画面を表示する（Ｓ９５、図９参照、後述）。

ＣＰＵ１１１は、再生装置１５から送信される配信要求を受信したか判断する（Ｓ４９）。配信要求が受信されない場合（Ｓ４９：ＮＯ）、処理はＳ５５に進む。再生装置１５は、楽曲リストを受信した場合、楽曲リストに含まれる楽曲ＩＤに関連付けられる楽曲の配信を要求する配信要求を配信装置１１に対して送信する。ＣＰＵ１１１は、配信要求を受信する（Ｓ４９：ＹＥＳ）。ＣＰＵ１１１は、配信要求に含まれる楽曲ＩＤに対応する楽曲データを、第一テーブル３１から取得する。ＣＰＵ１１１は、取得した楽曲データを再生装置１５に対して送信することによって、楽曲の配信を開始する（Ｓ５１）。再生装置１５は、配信装置１１から配信された楽曲を受信してスピーカ１５８から出力する（Ｓ１０１、図９参照、後述）。

再生装置１５を使用するユーザ２４が、出力中の楽曲を気に入ったとする。そしてユーザ２４が、評価楽曲の登録を指示する操作を、入力部１５７を介して行ったとする。この場合、再生装置１５から配信装置１１に対して、評価楽曲の登録を要求する登録要求が送信される（Ｓ１０５、図９参照、後述）。登録要求には、評価ユーザＩＤおよび評価楽曲ＩＤが含められる。

ＣＰＵ１１１は、楽曲を配信している再生装置１５から、登録要求を受信したか判断する（Ｓ５５）。登録要求を受信した場合（Ｓ５５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１１１は、登録要求に含まれる評価ユーザＩＤおよび評価楽曲ＩＤを取得する。ＣＰＵ１１１は、取得した評価ユーザＩＤおよび評価楽曲ＩＤを対応付け、第三テーブル３３に記憶する（Ｓ５７）。次にＣＰＵ１１１は、第四テーブル３４を参照し、受信した評価ユーザＩＤに対応する嗜好ベクトルを取得する。ＣＰＵ１１１は、第一テーブル３１を参照し、受信した評価楽曲ＩＤに対応する楽曲特徴量および楽音特徴量を取得する。ＣＰＵ１１１は、取得された嗜好ベクトル、楽曲特徴量、および楽音特徴量に基づき、評価ユーザＩＤに対応する嗜好ベクトルを作成する（Ｓ５８）。ＣＰＵ１１１は、作成した嗜好ベクトルをユーザＩＤに対応付け、第四テーブル３４に記憶する（Ｓ５９）。処理はＳ４１に戻る。なお、取得した評価楽曲ＩＤの他に評価楽曲ＩＤが第三テーブル３３に記憶されていない場合、嗜好ベクトルは特徴量ベクトルそのものとする。

図９を参照し、再生装置１５のＣＰＵ１５１によって実行される再生装置メイン処理について説明する。ＣＰＵ１５１は、フラッシュメモリ１５４に記憶された制御プログラムを実行することによって、再生装置メイン処理を実行する。ＣＰＵ１５１は、再生装置１５の使用を開始するためのログイン操作を、入力部１５７を介してユーザ２４から受け付けた場合、再生装置メイン処理を開始する。ユーザ２４は、ログイン操作時にユーザ２４から受け付けたＩＤを、再生装置１５を使用するユーザ２４のユーザＩＤとしてＲＡＭ１５３に記憶する。

ＣＰＵ１５１は、楽曲の配信開始を指示する入力操作が、入力部１５７を介して行われたか判断する（Ｓ９１）。入力操作が行われていない場合（Ｓ９１：ＮＯ）、処理はＳ９１に戻る。楽曲の配信開始を指示する入力操作が行われた場合（Ｓ９１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１５１は、楽曲リストを要求するためのリスト要求を、配信装置１１に対して送信する（Ｓ９３）。ＣＰＵ１５１は、ＲＡＭ１５３に記憶されたユーザＩＤ、および楽曲数を、リスト要求に含める。なお配信装置１１は、リスト要求を受信し（Ｓ４３、図７参照）、楽曲リストを作成する（Ｓ４５、図７参照）。配信装置１１は、作成した楽曲リストを、再生装置１５に対して送信する（Ｓ４７、図７参照）。

ＣＰＵ１５１は、配信装置１１から配信された楽曲リストを受信する（Ｓ９５）。ＣＰＵ１５１は、楽曲リストを示す表示画面を表示部１５６に表示する（Ｓ９５）。ＣＰＵ１５１は、受信した楽曲リストに基づき、楽曲ＩＤを配信要求に格納し、配信装置１１に対して配信要求を送信する（Ｓ９７）。配信装置１１は、配信要求を受信し（Ｓ４９、図７参照）、楽曲の配信を開始する（Ｓ５１、図７参照）。ＣＰＵ１５１は、配信装置１１から配信された楽曲を受信し（Ｓ９９）、スピーカ１５８から出力することによって、楽曲の再生を開始する（Ｓ１０１）。ユーザ２４は、再生装置１５のスピーカ１５８から出力される楽曲を聴くことができる。

ＣＰＵ１５１は、評価楽曲の登録を指示する操作が、入力部１５７を介して入力されたか判断する（Ｓ１０３）。登録を指示する操作が入力されていない場合（Ｓ１０３：ＮＯ）、処理はＳ１０７に進む。登録を指示する操作が入力された場合（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１５１は、スピーカ１５８から出力している楽曲のＩＤを、評価楽曲ＩＤとして取得する。ＣＰＵ１５１は、ＲＡＭ１５３に記憶されたユーザＩＤ、および、取得した評価楽曲ＩＤを含む登録要求を、配信装置１１に対して送信する（Ｓ１０５）。処理はＳ１０７に進む。なお、登録要求に含まれる評価楽曲ＩＤは、配信装置１１において登録される（Ｓ５７、図７参照）。

ＣＰＵ１５１は、楽曲の再生を停止させるための操作が、入力部１５７を介して入力されたか判断する（Ｓ１０７）。楽曲の再生を停止させるための操作が入力された場合（Ｓ１０７：ＹＥＳ）、楽曲の再生を中断し、処理はＳ９１に戻る。一方、楽曲の再生を停止させるための操作が入力されていない場合（Ｓ１０７：ＮＯ）、ＣＰＵ１５１は、楽曲の再生を継続する。一曲分の楽曲の再生時間が経過した場合、ＣＰＵ１５１は、楽曲の再生を終了させる（Ｓ１０９）。ＣＰＵ１５１は、Ｓ９５で受信した表示画面で示される楽曲リストに含まれる楽曲のうち、未だ再生されていない楽曲が残っているか判断する（Ｓ１１１）。楽曲が残っている場合（Ｓ１１１：ＹＥＳ）、次の楽曲の配信を要求する配信要求を配信装置１１に対して送信するために、処理はＳ９７に戻る。一方、楽曲リストに含まれる楽曲をすべて再生した場合（Ｓ１１１：ＮＯ）、新たな楽曲リストを配信装置１１に対して要求するために、処理はＳ９３に戻る。

以上説明したように、配信装置１１は、ユーザ２４の評価楽曲に対応する楽音特徴量と類似する他の楽音特徴量を特定し、特定した楽音特徴量に対応する楽曲データを、ユーザ２４の使用する再生装置１５に送信することができる。楽音特徴量の基となる楽音データは、楽器ごとの演奏パートが記述されているため、抽出可能な特徴量の要素数は、楽曲特徴量の要素数と比較して多くなる。このため、評価楽曲の楽音特徴量と類似する他の楽音特徴量の楽曲は、ユーザ２４の嗜好に近い可能性が高くなる。従って配信装置１１は、楽音特徴量が評価楽曲と類似する楽曲を、再生装置１５に配信する楽曲として選択する。これによって配信装置１１は、ユーザ２４の嗜好に近い楽曲の選択精度を向上させることが可能となる。ユーザ２４は、自身の嗜好に近い楽曲を、再生装置１５を介して聴くことができる。

なお本発明は上述の実施形態に限定されず、種々の変更が可能である。例えば、ユーザ２１が再生装置１２に対してログイン操作を行い、配信装置１１を使用して評価情報を配信装置１１に登録した後、ユーザ２１が再生装置１３に対してログイン操作を行い、再生装置１３を使用して配信装置１１に楽曲の配信開始を要求してもよい。このような場合でも配信装置１１は、再生装置１３を使用するユーザ２１の嗜好に近い楽曲を抽出し、再生装置１３に対して楽曲を配信することができる。

上述の実施形態において、配信装置１１は、再生装置１５から登録要求を受信し、第三テーブル３３に評価ユーザＩＤおよび評価楽曲ＩＤを記憶することによって、評価楽曲を登録した。評価楽曲の登録は、別の方法で行われてもよい。例えば評価楽曲は、配信装置１１に設けられた図示外の入力部を介して入力されることによって登録されてもよいし、ネットワーク２０に接続する別の通信端末（ＰＣなど）を介して評価楽曲が入力されることによって、配信装置１１に登録されても良い。

上述の実施形態では、楽曲特徴量および楽音特徴量の要素の分散を要素種別毎に算出することによって、特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルから削除する要素種別を決定した（Ｓ７１、Ｓ７３）。これに対してＣＰＵ１１１は、楽音特徴量の要素の分散のみを要素種別毎に算出することによって、特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルから削除する要素を決定してもよいし、楽曲特徴量の要素の分散のみを要素種別ごとに算出することによって、特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルから削除する要素を決定してもよい。

上述の実施形態において、ＣＰＵ１１１は、特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルに基づき、再生装置１５に配信する楽曲を選択した。これに対してＣＰＵ１１１は、特徴量ベクトルおよび嗜好ベクトルを用いることなく直接的に楽曲を選択してもよい。例えばＣＰＵ１１１は、再生装置１５から受信した登録要求に含まれる評価楽曲ＩＤによって特定される楽曲の楽音特徴量を、第一テーブル３１から抽出してもよい。またＣＰＵ１１１は、抽出した楽音特徴量と類似する他の楽音特徴量を、第一テーブル３１から抽出してもよい。そしてＣＰＵ１１１は、抽出した楽音特徴量に対応する楽曲データの楽曲を、再生装置１５に配信する楽曲として選択してもよい。

上述の実施形態において、ＣＰＵ１１１は、楽曲特徴量および楽音特徴量に基づき、特徴量ベクトルを楽曲ごとに作成し、第二テーブル３２に記憶した。またＣＰＵ１１１は、特徴量ベクトルと嗜好ベクトルとの内積を算出し、算出結果に基づいて、ユーザ２４の嗜好に近い楽曲を選択した。これに対してＣＰＵ１１１は、評価楽曲に対応する楽音特徴量と、嗜好ベクトルのうち楽音特徴量の要素とを直接比較することによって、ユーザ２４の嗜好に近い楽曲を選択してもよい。

上述では、楽曲特徴量および楽音特徴量の要素の分散を算出し、算出結果と第二しきい値を比較することによって、要素のばらつきの大きさを判断した。これに対してＣＰＵ１１１は、要素のばらつき具合を示す別の統計解析を行うことによって、要素のばらつきの大きさを判断してもよい。例えば、分散の代わりに偏差が算出されてもよい。また例えば、個々の要素と、要素の平均との差分が算出されても良い。ＣＰＵ１１１は、これらのパラメータを用いることによって、要素のばらつきの大きさを判断してもよい。

上述の実施形態において、再生装置１５のＣＰＵ１５１は、ユーザ２４が気に入った楽曲のＩＤを、評価楽曲ＩＤとして登録要求に含め、配信装置１１に送信した。これに対してＣＰＵ１５１は、ユーザ２４が自身の嗜好に合わない（気に入らない）と判断した楽曲のＩＤを、評価楽曲ＩＤとして登録要求に含め、配信装置１１に送信してもよい。配信装置１１のＣＰＵ１１１は、受信した評価楽曲ＩＤを第三テーブル３３に記憶してもよい。またＣＰＵ１１１は、良い評価がされた評価楽曲ＩＤに対応する楽曲特徴量および楽音特徴量と、悪い評価がされた評価楽曲ＩＤに対応する楽曲特徴量および楽音特徴量とを、異なるパラメータで重み付けを行うことによって、嗜好ベクトルを作成してもよい。

第一テーブル３１は、ＨＤＤ１１４に記憶されていなくてもよい。例えば、ネットワーク２０に接続するデータベースサーバが、第一テーブル３１〜第四テーブル３４を記憶してもよい。配信装置１１は、データベースサーバに問い合わせることによって、第一テーブル３１〜第四テーブル３４に記憶された情報を参照してもよい。また上述の実施形態では、楽音データは楽音データベースに記憶された。これに対し、楽音データと楽曲データとが対応付けられ、第一テーブル３１に記憶されてもよい。

配信装置１１、および再生装置１５のプログラムは、ネットワーク２０を介してサーバからダウンロードできるようにしてもよい。再生装置１５のＣＰＵ１５１は、ネットワーク２０を介して取得したプログラムをフラッシュメモリ１５４に記憶し、記憶したブログラムに基づいて各種処理を実行してもよい。

なお、Ｓ５５の処理を行うＣＰＵ１１１が本発明の「受付手段」に相当する。登録要求に含まれる評価楽曲ＩＤが本発明の「識別情報」に相当する。Ｓ４５の処理を行うＣＰＵ１１１が本発明の「抽出手段」に相当する。Ｓ５１の処理を行うＣＰＵ１１１が本発明の「配信手段」に相当する。Ｓ５８の処理を行うＣＰＵ１１１が本発明の「作成手段」に相当する。嗜好ベクトルが本発明の「嗜好情報」に相当する。Ｓ２１、Ｓ２３、Ｓ２５、Ｓ２７の処理を行うＣＰＵ１１１が本発明の「記憶制御手段」に相当する。Ｓ１０５の処理を行うＣＰＵ１５１が本発明の「送信手段」に相当する。Ｓ１０１の処理を行うＣＰＵ１５１が本発明の「再生手段」に相当する。Ｓ５５の処理が本発明の「受付ステップ」に相当する。Ｓ４５の処理が本発明の「抽出ステップ」に相当する。Ｓ５１の処理が本発明の「配信ステップ」に相当する。

楽曲が配信される再生装置１５を使用するユーザ２４が本発明の「対象ユーザ」に相当する。第一テーブル３１を記憶するＨＤＤ１１４が本発明の「記憶手段」に相当する。図２の楽曲データ Ｇ２が本発明の「未対応楽曲データ」に相当する。

１ 配信システム
１１ 配信装置
１２、１３、１４、１５ 再生装置
１５ 配信装置
３０ 第一テーブル
３１ 第一テーブル
３２ 第二テーブル
３３ 第三テーブル
３４ 第四テーブル

Claims (9)

1. 楽曲を再生可能な再生装置に前記楽曲を配信する配信装置であって、
   前記楽曲が配信される前記再生装置を使用するユーザである対象ユーザによって評価された前記楽曲を示す識別情報を受け付ける受付手段と、
   前記楽曲の音の波形を示すデータである楽曲データ、および、楽器ごとの演奏パートを記述したデータである楽音データの特徴量を示す楽音特徴量を対応付けて記憶する記憶手段に記憶されたデータに基づき、前記受付手段によって受け付けられた前記識別情報によって示される前記楽曲の前記楽音データの前記楽音特徴量を特定し、前記記憶手段に記憶された他の楽曲の楽音特徴量のうち、特定された前記楽音特徴量に類似する前記楽音特徴量を有する前記楽曲データを抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された前記楽曲データを、前記対象ユーザの前記再生装置に配信する配信手段と
   を備えたことを特徴とする配信装置。
2. 前記受付手段によって受け付けられた前記識別情報によって示される前記楽曲の前記楽音データの前記楽音特徴量に基づいて、前記対象ユーザの嗜好性を示す嗜好情報を作成する作成手段を備え、
   前記抽出手段は、
   前記記憶手段に記憶された他の前記楽音特徴量と、前記作成手段によって作成された前記嗜好情報とに基づいて、前記楽曲データを抽出することを特徴とする請求項１に記載の配信装置。
3. 前記作成手段は、
   前記楽音特徴量の要素と、前記楽曲データの特徴量を示す楽曲特徴量の要素とを有する前記嗜好情報を作成することを特徴とする請求項２に記載の配信装置。
4. 前記記憶手段には、前記楽曲データの特徴量を示す楽曲特徴量が前記楽曲データに対応付けられて記憶されており、
   前記楽音特徴量が対応付けられていない前記楽曲データである未対応楽曲データがある場合であって、前記未対応楽曲データに対応する前記楽曲特徴量に類似する他の前記楽曲特徴量に前記楽音特徴量が対応付けられている場合、前記他の楽曲特徴量に対応付けられた前記楽音特徴量に基づく楽音特徴量を前記未対応楽曲データに対応付けて前記記憶手段に記憶する記憶制御手段を備えたことを特徴とする請求項２に記載の配信装置。
5. 前記抽出手段は、
   前記受付手段によって複数の前記識別情報を受け付けた場合、前記複数の識別情報によって示される複数の前記楽曲の前記楽曲データのそれぞれに対応する前記楽音特徴量の要素のばらつき度合いを決定し、前記楽音特徴量のうち前記ばらつき度合いが所定の閾値よりも小さい前記要素が類似する前記楽音特徴量を有する前記楽曲データを抽出することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の配信装置。
6. 前記記憶手段には、前記楽曲データ、前記楽音特徴量、および前記楽曲データの特徴量を示す楽曲特徴量が対応付けられており、
   前記抽出手段は、
   前記受付手段によって複数の前記識別情報を受け付けた場合、前記複数の識別情報によって示される複数の前記楽曲の前記楽曲データのそれぞれに対応する前記楽音特徴量の要素および前記楽曲特徴量の要素のばらつき度合いを決定し、前記ばらつき度合いが所定の閾値よりも小さい前記要素が類似する前記楽音特徴量および前記ばらつき度合いが所定の閾値よりも小さい前記要素が類似する前記楽曲特徴量を有する前記楽曲データを抽出することを特徴とする請求項５記載の配信装置。
7. 前記抽出手段は、
   前記楽音特徴量のばらつき度合いが所定の閾値よりも大きい要素が、所定の数を超える場合、前記識別情報によって示される前記楽曲の前記楽曲データに対応付けられた前記楽曲特徴量を特定し、特定した前記楽曲特徴量と類似する他の前記楽曲特徴量に対応付けられた前記楽曲データを抽出することを特徴とする請求項６に記載の配信装置。
8. 楽曲を再生可能な再生装置と、前記再生装置に前記楽曲を配信する配信装置とを備えた配信システムであって、
   前記配信装置は、
   前記楽曲が配信される前記再生装置を使用するユーザである対象ユーザによって評価された前記楽曲を示す識別情報を受け付ける受付手段と、
   前記楽曲の音の波形を示すデータである楽曲データ、および、楽曲ごとの演奏パートを記述したデータである楽音データの特徴量を示す楽音特徴量を対応付けて記憶する記憶手段に記憶されたデータに基づき、前記受付手段によって受け付けられた前記識別情報によって示される前記楽曲の前記楽音データの前記楽音特徴量を特定し、前記記憶手段に記憶された他の楽曲の楽音特徴量のうち、特定された前記楽音特徴量に類似する前記楽音特徴量を有する前記楽曲データを抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された前記楽曲データを、前記対象ユーザの前記再生装置に配信する配信手段と
   を備え、
   前記再生装置は、
   前記対象ユーザによって評価された前記楽曲を示す前記識別情報を、前記配信装置に対して送信する送信手段と、
   前記配信装置から配信された前記楽曲データを再生する再生手段と
   を備えたことを特徴とする配信システム。
9. 楽曲を再生可能な再生装置に前記楽曲を配信する配信装置によって実行される配信方法であって、
   前記楽曲が配信される前記再生装置を使用するユーザである対象ユーザによって評価された前記楽曲を示す識別情報を受け付ける受付ステップと、
   前記楽曲の音の波形を示すデータである楽曲データ、および、楽曲ごとの演奏パートを記述したデータである楽音データの特徴量を示す楽音特徴量を対応付けて記憶する記憶手段に記憶されたデータに基づき、前記受付ステップによって受け付けられた前記識別情報によって示される前記楽曲の前記楽音データの前記楽音特徴量を特定し、前記記憶手段に記憶された他の楽曲の楽音特徴量のうち、特定された前記楽音特徴量に類似する他の前記楽音特徴量を有する前記楽曲データを抽出する抽出ステップと、
   前記抽出ステップによって抽出された前記楽曲データを、前記対象ユーザの前記再生装置に配信する配信ステップと
   を備えたことを特徴とする配信方法。

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