JP2022071449A - カラオケ装置 - Google Patents

Abstract

【課題】カラオケ歌唱における音高の正確性の評価を、ノートパターンに基づいて推定することを可能とするカラオケ装置を提供する。【解決手段】ノートパターン評価情報とノートパターン情報とを紐付けて、評価情報として利用者毎に記憶手段に記憶させる評価処理部、ある楽曲のリファレンスデータから抽出可能な所定長のノートパターンを少なくとも一つ指定する指定部、利用者の評価情報に基づいて、指定されたノートパターンを当該利用者がカラオケ歌唱したと仮定した場合の仮想評価を推定する推定部を有するカラオケ装置。【選択図】図２

Description

本発明はカラオケ装置に関する。

カラオケ装置は、利用者のカラオケ歌唱を評価した結果を評価情報として蓄積する機能を備える。そして、カラオケ装置は、蓄積した利用者の評価情報に基づいて、当該利用者が任意の楽曲を歌唱した場合の評価を予想したり、評価の予想に基づいて歌唱し易い楽曲や高評価が期待できる楽曲を推奨したりすることができる。

たとえば、特許文献１には、利用者の複数の歌唱別音高評価情報から音高毎の評価を集計して利用者別音高評価情報を作成し、検索対象となる楽曲の歌唱すべき音高のそれぞれを利用者別音高評価情報に基づいて採点して、当該楽曲を利用者が歌唱したと仮想した場合に得られる採点結果である予想スコアを当該楽曲毎に算出し、検索対象となる楽曲から予想スコアを条件として選曲候補楽曲を抽出する技術が開示されている。

特開２０１６－０２９４２９号公報

ここで、カラオケ歌唱が可能な楽曲は、それぞれ複数のノートパターンを含む。各ノートパターンは、複数のノート毎の音高により構成されている。これらのノートパターンの中には、最初のノートにおける音高が同じであり、且つ各ノートにおける音高が同じ音域に含まれるノートパターンも存在する。

しかしながら、上述のノートパターンであっても、利用者にとって得意なノートパターンと苦手なノートパターンとがある。すなわち、カラオケ歌唱における音高の正確性は、ノートパターンの影響を受ける。

本発明の目的は、カラオケ歌唱における音高の正確性の評価を、ノートパターンに基づいて推定することを可能とするカラオケ装置を提供することにある。

上記目的を達成するための一の発明は、利用者が行ったカラオケ歌唱における音高の正確性を、当該カラオケ歌唱を行った楽曲のリファレンスデータから抽出した所定長のノートパターン毎に評価した結果を示すノートパターン評価情報と、当該評価をしたノートパターンに関するノートパターン情報とを紐付けて、評価情報として利用者毎に記憶手段に記憶させる評価処理部と、ある楽曲のリファレンスデータから抽出可能な所定長のノートパターンを少なくとも一つ指定する指定部と、前記記憶手段に記憶されている利用者の評価情報に基づいて、前記指定されたノートパターンを当該利用者がカラオケ歌唱したと仮定した場合の仮想評価を推定する推定部と、を有するカラオケ装置である。
本発明の他の特徴については、後述する明細書及び図面の記載により明らかにする。

本発明によれば、カラオケ歌唱における音高の正確性の評価を、ノートパターンに基づいて推定できる。

第１実施形態に係るカラオケ装置を示す図である。 第１実施形態に係るカラオケ本体を示す図である。 第１実施形態に係る楽曲Ｘ１のリファレンスデータと、ノートパターン及びノートパターン評価情報との関係を示す図である。 第１実施形態に係るノートパターン画像を示す図である。 第１実施形態に係るノートパターン画像を示す図である。 第１実施形態に係るノートパターン画像を示す図である。 第１実施形態に係るノートパターン画像を示す図である。 第１実施形態に係る楽曲Ｙ１のリファレンスデータとノートパターンとの関係を示す図である。 第１実施形態に係る基準画像を示す図である。 図４のノートパターン画像と図９の基準画像との差分を示す図である。 図６のノートパターン画像と図９の基準画像との差分を示す図である。 図７のノートパターン画像と図９の基準画像との差分を示す図である。 第１実施形態に係るカラオケ装置の処理を示すフローチャートである。 第１実施形態に係るカラオケ装置の処理を示すフローチャートである。 第２実施形態に係るカラオケ装置の処理を示すフローチャートである。 第３実施形態に係るカラオケ本体を示す図である。 第３実施形態に係るカラオケ装置の処理を示すフローチャートである。 第４実施形態に係るカラオケ装置の処理を示すフローチャートである。

＜第１実施形態＞
図１～図１１Ｂを参照して、第１実施形態に係るカラオケ装置について説明する。

＝＝カラオケ装置＝＝
カラオケ装置Ｋは、楽曲のカラオケ演奏、及び利用者がカラオケ歌唱を行うための装置である。図１に示すように、カラオケ装置Ｋは、カラオケ本体１０、スピーカ２０、表示装置３０、マイク４０、及びリモコン装置５０を備える。

カラオケ本体１０は、選曲された楽曲のカラオケ演奏制御、歌詞や背景映像等の表示制御、マイク４０を通じて入力された音声信号の処理といった、カラオケ演奏やカラオケ歌唱に関する各種の制御を行う。スピーカ２０はカラオケ本体１０からの放音信号に基づいて放音するための構成である。表示装置３０はカラオケ本体１０からの信号に基づいて映像や画像を画面に表示するための構成である。マイク４０は利用者のカラオケ歌唱の歌唱音声をアナログの音声信号に変換してカラオケ本体１０に入力するための構成である。リモコン装置５０は、カラオケ本体１０に対する各種操作をおこなうための装置である。

図２に示すように、本実施形態に係るカラオケ本体１０は、記憶手段１０ａ、通信手段１０ｂ、入力手段１０ｃ、演奏手段１０ｄ、及び制御手段１０ｅを備える。各構成はインターフェース（図示なし）を介してバスＢに接続されている。

［記憶手段］
記憶手段１０ａは、各種のデータを記憶する大容量の記憶装置である。記憶手段１０ａは、楽曲データを記憶する。

楽曲データは、個々の楽曲を特定するための楽曲識別情報が付与されている。楽曲識別情報は、楽曲を識別するための楽曲ＩＤ等、各楽曲に固有の情報である。楽曲データは、伴奏データ、リファレンスデータ等を含む。伴奏データは、カラオケ演奏音の元となるデータである。リファレンスデータは、カラオケ演奏された楽曲の歌唱すべき主旋律を示すデータである。リファレンスデータは、複数のノート毎の音高により構成されるノートパターンを複数含む。

記憶手段１０ａは、各楽曲に対応する歌詞テロップをカラオケ演奏に合わせて表示装置３０等に表示させるための歌詞テロップデータ、カラオケ演奏時に表示装置３０等に表示される背景映像等の背景映像データ、及び楽曲の属性情報を記憶する。属性情報は、たとえば、歌手名、楽曲の音楽ジャンル情報、楽曲のテンポ情報等を含む。

［通信手段・入力手段］
通信手段１０ｂは、リモコン装置５０との通信を行うためのインターフェースを提供する。入力手段１０ｃは、利用者が各種の指示入力を行うための構成である。入力手段１０ｃは、カラオケ本体１０に設けられたボタン等である。或いは、リモコン装置５０が入力手段１０ｃとして機能してもよい。

［演奏手段］
演奏手段１０ｄは、制御手段１０ｅの制御に基づき、楽曲のカラオケ演奏、及びマイク４０を通じて入力された歌唱音声に基づく信号の処理を行う。演奏手段１０ｄは、音源、ミキサ、アンプ等を含む（いずれも図示なし）。

［制御手段］
制御手段１０ｅは、カラオケ装置Ｋにおける各種の制御を行う。制御手段１０ｅは、ＣＰＵおよびメモリ（いずれも図示無し）を備える。ＣＰＵは、メモリに記憶されたプログラムを実行することにより各種の機能を実現する。

本実施形態においてはＣＰＵがメモリに記憶されるプログラムを実行することにより、制御手段１０ｅは、評価処理部１００、指定部２００、及び推定部３００として機能する。

（評価処理部）
評価処理部１００は、利用者が行ったカラオケ歌唱における音高の正確性を、当該カラオケ歌唱を行った楽曲のリファレンスデータから抽出した所定長のノートパターン毎に評価した結果を示すノートパターン評価情報と、当該評価をしたノートパターンに関するノートパターン情報とを紐付けて、評価情報として利用者毎に記憶手段１０ａに記憶させる。

音高の正確性は、カラオケ歌唱を行った楽曲の一のノートにおける、歌唱音声に基づく歌唱音声データが示す音高と、当該楽曲のリファレンスデータが示す音高との一致度合いである。あるノートについて、歌唱音声データが示す音高とリファレンスデータが示す音高との差分が小さいほど、音高の正確性が高いと判断できる。音高の正確性は、たとえば１００点を満点とする数値で示すことができ、公知の歌唱採点技術を用いて採点することができる。

ノートパターンは、複数のノート毎の音高により構成されている。所定長は、たとえば２小節分等、予め所定の長さが設定されている。楽曲のリファレンスデータからノートパターンを抽出する処理は、公知の手法を用いることができる。

本実施形態において、評価処理部１００は、リファレンスデータから抽出した所定長のノートパターン毎に音高の正確性を評価する。評価処理部１００は、たとえば、一のノートパターンに含まれる複数のノートそれぞれについて音高の正確性を求め、それらの統計値（平均値、中央値等）を一のノートパターンにおける音高の正確性とすることができる。

評価処理部１００は、ノートパターン毎に音高の正確性の評価結果（すなわち、ノートパターン評価情報）を紐付け、評価情報として、利用者毎に記憶させる。評価をしたノートパターン自体は、「ノートパターン情報」の一例である。

たとえば、利用者Ｕが、歌唱区間が１６小節ある楽曲Ｘ１（ＢＰＭ＝１２０）をカラオケ歌唱するとする。また、所定長は「２小節」であるとする。この場合、評価処理部１００は、楽曲Ｘ１のリファレンスデータから、８つのノートパターンＸ１ＮＰ０１～Ｘ１ＮＰ０８を抽出する。各ノートパターンは、０ｍｓｅｃから４，０００ｍｓｅｃまでの間の音高のデータで示される。評価処理部１００は、８つのノートパターン毎に音高の正確性を求め、ノートパターン評価情報Ｘ１ＮＰＥ０１～Ｘ１ＮＰＥ０８とする。

評価処理部１００は、８つのノートパターンＸ１ＮＰ０１～Ｘ１ＮＰ０８に対し、ノートパターン評価情報Ｘ１ＮＰＥ０１～Ｘ１ＮＰＥ０８を紐付けて評価情報Ｘ１ＥＩ０１～Ｘ１ＥＩ０８とし、利用者Ｕの利用者識別情報と併せて記憶手段１０ａに記憶させる。利用者識別情報は、たとえば、利用者ＩＤのような各利用者に固有の情報である。８つのノートパターンＸ１ＮＰ０１～Ｘ１ＮＰ０８は「ノートパターン情報」の一例である。

図３は、楽曲Ｘ１のリファレンスデータ、抽出された８つのノートパターンＸ１ＮＰ０１～Ｘ１ＮＰ０８、及びノートパターン評価情報Ｘ１ＮＰＥ０１～Ｘ１ＮＰＥ０８の一部を示している。なお、図３の時間は、各ノートにおけるノートオンのタイミングである。また、本実施形態の音高「Ｃ４」は周波数２６１．６３Ｈｚの「ド」の音である。

ここで、本実施形態において、ノートパターン情報は、抽出した所定長のノートパターンに含まれる最初のノートにおける音高であるオフセット値に基づいて生成された、当該所定長のノートパターンに対応するノートパターン画像、及び当該オフセット値を含む。

この場合、評価処理部１００は、抽出した一のノートパターンに含まれる最初のノートにおける音高であるオフセット値を特定し、当該オフセット値を基準とした当該一のノートパターンに対応するノートパターン画像を生成する。

たとえば、評価処理部１００は、ノートパターンＸ１ＮＰ０１に含まれる最初のノートにおける音高Ｃ４をオフセット値とし、ノートパターンＸ１ＮＰ０１に含まれる他のノートの音高を示したノートパターン画像Ｘ１ＩＰ０１を生成する（図４参照）。評価処理部１００は、ノートパターン評価情報Ｘ１ＮＰＥ０１「９８．００」、ノートパターン画像Ｘ１ＩＰ０１、及びオフセット値Ｃ４を評価情報Ｘ１ＥＩ０１として記憶手段１０ａに記憶させる。

また、評価処理部１００は、ノートパターンＸ１ＮＰ０２に含まれる最初のノートにおける音高Ｅ４をオフセット値とし、ノートパターンＸ１ＮＰ０２に含まれる他のノートの音高を示したノートパターン画像Ｘ１ＩＰ０２を生成する（図５参照）。評価処理部１００は、ノートパターン評価情報Ｘ１ＮＰＥ０２「９３．５５」、ノートパターン画像Ｘ１ＩＰ０２、及びオフセット値Ｅ４を評価情報Ｘ１ＥＩ０２として記憶手段１０ａに記憶させる。

同様に、評価処理部１００は、ノートパターンＸ１ＮＰ０３～ノートパターンＸ１ＮＰ０８についても、それぞれノートパターン画像Ｘ１ＩＰ０３～Ｘ１ＩＰ０８を生成する。評価処理部１００は、ノートパターン評価情報Ｘ１ＮＰＥ０３～Ｘ１ＮＰＥ０８、ノートパターン画像Ｘ１ＩＰ０３～Ｘ１ＩＰ０８、及び各オフセット値を、それぞれ評価情報Ｘ１ＥＩ０３～Ｘ１ＥＩ０８として記憶手段１０ａに記憶させる。

また、評価処理部１００は、利用者がカラオケ歌唱を行った他の楽曲についても上記と同様の処理を行う。たとえば、図６は、利用者Ｕがカラオケ歌唱を行った楽曲Ｘ２のノートパターンＸ２ＮＰ０３に対応するノートパターン画像Ｘ２ＩＰ０３を示している。図６の例において、ノートパターン評価情報Ｘ２ＮＰＥ０３は「９５．１０」、オフセット値は「Ｃ４」である。また、図７は、利用者Ｕがカラオケ歌唱を行った楽曲Ｘ３のノートパターンＸ３ＮＰ０９に対応するノートパターン画像Ｘ３ＩＰ０９を示している。図７の例において、ノートパターン評価情報Ｘ３ＮＰＥ０９は「８７．３５」、オフセット値は「Ｃ４」である。

また、楽曲毎に演奏のテンポが異なる場合がある。この場合、評価処理部１００は、一のテンポを基準としてノートパターン画像を生成する。具体的に、評価処理部１００は、ある楽曲についてノートパターン画像を生成する際、既にノートパターン画像を生成した他の楽曲と演奏のテンポが異なる場合、ある楽曲のテンポを他の楽曲のテンポに補正したうえで、ノートパターン画像を生成する。演奏のテンポは、楽曲毎の属性情報を参照することにより特定することができる。

また、評価処理部１００は、利用者が楽曲のキー設定を変更してカラオケ歌唱した場合、リファレンスデータから抽出した所定長のノートパターンをキー設定の変更に合わせて調整する。たとえば、利用者Ｕが楽曲Ｘ１を２半音下げてカラオケ歌唱した場合、評価処理部１００は、楽曲Ｘ１に対応するリファレンスデータから抽出した２小節のノートパターンに含まれるノートの音高をそれぞれ２００ｃｅｎｔ下げるよう調整する。

（指定部）
指定部２００は、ある楽曲のリファレンスデータから抽出可能な所定長のノートパターンを少なくとも一つ指定する。

ノートパターンの指定は、たとえば、利用者がリモコン装置５０を介して、任意の楽曲及びその楽曲に含まれる任意のノートパターンを選択することにより実行される。

たとえば、利用者Ｕが、リモコン装置５０を介して楽曲Ｙ１のノートパターンＹ１ＮＰ０５を選択したとする。指定部２００は、当該選択に基づいてノートパターンＹ１ＮＰ０５を所定長のノートパターンとして指定する。

（推定部）
推定部３００は、記憶手段１０ａに記憶されている利用者の評価情報に基づいて、仮想評価を推定する。

仮想評価は、指定されたノートパターンを利用者がカラオケ歌唱したと仮定した場合の評価である。仮想評価としては、たとえばノートパターン評価情報を用いることができる。

仮想評価の推定は様々な方法により行うことができる。本実施形態において、推定部３００は、記憶手段１０ａに記憶されている利用者の評価情報の中から、オフセット値が、指定されたノートパターンに含まれる最初のノートにおける音高と一致または近似するノートパターン画像を特定し、指定されたノートパターンから生成した基準画像を、特定したノートパターン画像と比較し、当該基準画像に一致または近似するノートパターン画像に紐付けられたノートパターン評価情報に基づいて、仮想評価を推定する。

たとえば、利用者Ｕの評価情報に、図４～図７に示したノートパターン画像が含まれているとする。また、上述の通り、指定部２００は、利用者Ｕの選択に基づいて、楽曲Ｙ１のノートパターンＹ１ＮＰ０５を、所定長のノートパターンとして指定したとする。図８は、楽曲Ｙ１の複数のリファレンスデータのうち、ノートパターンＹ１ＮＰ０５の音高を示している。

この場合、推定部３００は、記憶手段１０ａから楽曲Ｙ１のリファレンスデータを読み出し、指定されたノートパターンＹ１ＮＰ０５を抽出する。そして、推定部３００は、記憶手段１０ａに記憶されている利用者Ｕの評価情報に含まれるノートパターン画像の中から、オフセット値が、指定されたノートパターンＹ１ＮＰ０５の最初のノートにおける音高Ｃ４と一致または近似するノートパターン画像を特定する。ここでは、オフセット値が「Ｃ４」で一致するノートパターン画像Ｘ１ＩＰ０１、Ｘ２ＩＰ０３、及びＸ３ＩＰ０９の３つが特定される。

次に、推定部３００は、指定されたノートパターンＹ１ＮＰ０５から基準画像Ｙ１ＲＩ０５を生成する（図９参照）。基準画像の生成は、ノートパターン画像の生成と同様の手法で行うことができる。

推定部３００は、基準画像Ｙ１ＲＩ０５を、特定したノートパターン画像Ｘ１ＩＰ０１、Ｘ２ＩＰ０３、及びＸ３ＩＰ０９それぞれと比較する。

比較は様々な方法により行うことができる。たとえば、推定部３００は、基準画像と、特定した各ノートパターン画像との差分を最小二乗法によりそれぞれ求め、最も差分の小さいノートパターン画像を基準画像と一致度が最も高いノートパターン画像として決定する。

たとえば上記例において、推定部３００は、１００（ｃｅｎｔ）×５００（ｍｓｅｃ）で囲まれた面積を「１」として、基準画像Ｙ１ＲＩ０５と、特定した各ノートパターン画像Ｘ１ＩＰ０１、Ｘ２ＩＰ０３、及びＸ３ＩＰ０９それぞれとの差分の面積を求める。差分の面積が少ないほど、ノートパターン画像の一致度が高い（すなわち、基準画像に最も近似する）といえる。

図１０Ａに示すように、基準画像Ｙ１ＲＩ０５と、ノートパターン画像Ｘ１ＩＰ０１との差分の面積は「１６」である。図１０Ｂに示すように、基準画像Ｙ１ＲＩ０５と、ノートパターン画像Ｘ２ＩＰ０３との差分の面積は「３」である。図１０Ｃに示すように、基準画像Ｙ１ＲＩ０５と、ノートパターン画像Ｘ３ＩＰ０９との差分の面積は「７」である。すなわち、ノートパターン画像Ｘ２ＩＰ０３の一致度が最も高い。なお、図１０Ｂの時間３，５００ｍｓｅｃ以後のように、基準画像とノートパターン画像のいずれかが休符の区間において差分の面積は０とする。

この場合、推定部３００は、基準画像Ｙ１ＲＩ０５に最も近似するノートパターン画像Ｘ２ＩＰ０３に紐付けられたノートパターン評価情報に基づいて、仮想評価を「９５．１０」と推定する。

なお、推定部３００は、最も近似するノートパターン画像を用いる代わりに、所定範囲で近似するノートパターン画像を複数特定し、差分の多寡に応じてノートパターン評価情報を加重平均した値を仮想評価として推定してもよい。所定範囲は、たとえば、差分の面積が一定値以下といったものである。

たとえば上記例において、所定範囲が「差分の面積が１０以下」であるとする。この場合、推定部３００は、ノートパターン画像Ｘ２ＩＰ０３（差分の面積「３」）に対応するノートパターン評価情報「９５．１０」と、ノートパターン画像Ｘ３ＩＰ０９（差分の面積「７」）に対応するノートパターン評価情報「８７．３５」の加重平均を算出する。

より具体的には、推定部３０は、基準画像Ｙ１ＲＩ０５により近似しているノートパターン画像Ｘ２ＩＰ０３に対応するノートパターン評価情報「９５．１０」に対し、０．７の重み付けを行い、ノートパターン画像Ｘ３ＩＰ０９に対応するノートパターン評価情報「８７．３５」に対し、０．３の重み付けを行うことで、仮想評価として「９２．７７５」を推定する。

また、記憶手段１０ａに記憶されているある利用者の評価情報において、同一のノートパターンについてそれぞれノートパターン評価情報が記憶されている場合がありうる。同一のノートパターンとは、たとえば、同じ楽曲の同じ歌唱区間を２回以上歌唱してそれぞれのノートパターン評価情報が記憶された場合、同じ楽曲で歌唱すべき主旋律が同じである一番と二番を歌唱した場合、異なる楽曲で歌唱すべき主旋律の一部がたまたま同じだった場合等である。この場合、推定部３００は、複数のノートパターン評価情報を統計的に処理することで仮想評価を推定することができる。

たとえば、同一のノートパターンＮＰ０１～ＮＰ１０について、ノートパターン評価情報ＮＰＥ０１～ＮＰＥ１０が記憶されていたとする（なお、ノートパターン評価情報ＮＰＥ０１～ＮＰＥ１０は異なる値であってもよいし、同一の値であってもよい）。

この場合、推定部３００は、同一のノートパターンに対応するノートパターン評価情報として、ノートパターン評価情報ＮＰＥ０１～ＮＰＥ１０の統計値（平均値、中央値等）を仮想評価として推定することができる。

また、評価処理部１００は、オフセット値を用いることなく、抽出したノートパターンから絶対音高に基づいてノートパターン画像を生成してもよい。この場合、推定部３００は、利用者が指定したノートパターンの基準画像と、当該利用者の評価情報に含まれるノートパターン画像とを、最初のノートにおける音高との一致または近似を判断することなく、直接比較することができる。

また、評価処理部１００は、リファレンスデータから抽出したノートパターンから、最初のノートの音高であるオフセット値に基づいてノートパターン関数を生成することができる。評価処理部１００は、生成したノートパターン関数を、ノートパターン評価情報等と紐付け、評価情報として記憶手段１０ａに記憶させる。ノートパターン関数及びオフセット値は、「ノートパターン情報」の一例である。

この場合、推定部３００は、指定部２００が指定した所定長のノートパターンから関数を生成し、上記ノートパターン関数と比較し、一致するノートパターン関数と紐付けられているノートパターン評価情報を、仮想評価として推定する。なお、これらの関数は、複数の変域（横軸）毎に値域（縦軸）が一定の関数の集合となる。

また、評価処理部１００は、ノートパターン画像やノートパターン関数を生成する代わりに、ノートパターンデータをノートパターン評価情報等と紐付け、評価情報として記憶手段１０ａに記憶させる。ノートパターンデータは、リファレンスデータと同様の数値情報である。ノートパターンデータは、「ノートパターン情報」の一例である。

この場合、推定部３００は、指定部２００が指定した所定長のノートパターンに含まれるノートの音高と、ノートパターンデータの音高とを所定のタイミング毎に比較し、差分を求める。そして、推定部３００は、差分の合計値が最も小さいノートパターンデータを、指定した所定長のノートパターンに一致または近似するノートパターンデータとして特定する。推定部３００は、特定したノートパターンデータに紐付けられているノートパターン評価情報を、仮想評価として推定する。所定のタイミングは、たとえば、０ｍｓｅｃ、５００ｍｓｅｃ毎、１拍目、２拍目等、予め設定されている一のタイミングである。

＝＝カラオケ装置Ｋの動作について＝＝
次に、図１１Ａ及び図１１Ｂを参照して本実施形態におけるカラオケ装置Ｋの動作の具体例について述べる。図１１Ａは、カラオケ装置Ｋにおける評価処理部１００の動作例を示すフローチャートである。図１１Ｂは、カラオケ装置Ｋにおける指定部２００及び推定部３００の動作例を示すフローチャートである。以下の説明では、ノートパターン情報が、ノートパターン画像及びオフセット値を含む例について説明する。

［評価処理部の動作］
利用者Ｕは、リモコン装置５０を介して楽曲Ｘ１を選曲する。評価処理部１００は、記憶手段１０ａから楽曲Ｘ１のリファレンスデータを読み出し、所定長のノートパターンを複数抽出する（楽曲のリファレンスデータからノートパターンを複数抽出。ステップ１０）。

カラオケ装置Ｋは、楽曲Ｘ１のカラオケ演奏を開始する。利用者Ｕは、カラオケ演奏に合わせてカラオケ歌唱を開始する（カラオケ歌唱の開始。ステップ１１）。

評価処理部１００は、利用者が行ったカラオケ歌唱における音高の正確性を、ステップ１０で抽出した一のノートパターンについて評価し、ノートパターン評価情報を求める（ノートパターン評価情報を求める。ステップ１２）。

また、評価処理部１００は、ステップ１０で抽出した一のノートパターンに含まれる最初のノートにおける音高であるオフセット値に基づいて、ノートパターン画像を生成する（ノートパターン画像を生成。ステップ１３）。

評価処理部１００は、ステップ１２で求めたノートパターン評価情報を、ステップ１３で生成したノートパターン画像、及びオフセット値と紐付け、一のノートパターンの評価情報として、利用者Ｕの使用者識別情報と併せて記憶手段１０ａに記憶させる（評価情報を記憶。ステップ１４）。

評価処理部１００は、利用者Ｕが楽曲Ｘ１のカラオケ歌唱を終了するまで（ステップ１５でＹの場合まで）、ステップ１２からステップ１４の処理を繰り返し行う。

［指定部及び推定部の動作］
ここでは、記憶手段１０ａが、利用者Ｕについて、ノートパターン画像及びオフセット値を含む複数の評価情報を記憶しているとする。

利用者Ｕは、リモコン装置５０を介し、楽曲Ｙ１のリファレンスデータから抽出可能な所定長のノートパターンを選択する。指定部２００は、当該選択に基づいて、ノートパターンを指定する（ノートパターンを指定。ステップ２０）。

推定部３００は、記憶手段１０ａから楽曲Ｙ１のリファレンスデータを読み出し、ステップ２０で指定されたノートパターンを抽出する（指定されたノートパターンを抽出。ステップ２１）。

推定部３００は、記憶手段１０ａに記憶されている利用者Ｕの評価情報の中から、オフセット値が、ステップ２０で指定されたノートパターンに含まれる最初のノートにおける音高と一致または近似するノートパターン画像を特定する（オフセット値が一致または近似するノートパターン画像を特定。ステップ２２）。

推定部３００は、ステップ２０で指定されたノートパターンから基準画像を生成する（基準画像を生成。ステップ２３）。

推定部３００は、ステップ２２で特定したノートパターン画像と、ステップ２３で生成した基準画像とを比較する（ノートパターン画像と基準画像とを比較。ステップ２４）。

推定部３００は、ステップ２３で生成した基準画像に一致または近似するノートパターン画像に紐付けられたノートパターン評価情報に基づいて、仮想評価を推定する（仮想評価を推定。ステップ２５）。

以上から明らかなように、本実施形態に係るカラオケ装置Ｋは、利用者が行ったカラオケ歌唱における音高の正確性を、当該カラオケ歌唱を行った楽曲のリファレンスデータから抽出した所定長のノートパターン毎に評価した結果を示すノートパターン評価情報と、当該評価をしたノートパターンに関するノートパターン情報とを紐付けて、評価情報として利用者毎に記憶手段１０ａに記憶させる評価処理部１００と、ある楽曲のリファレンスデータから抽出可能な所定長のノートパターンを少なくとも一つ指定する指定部２００と、記憶手段１０ａに記憶されている利用者の評価情報に基づいて、指定されたノートパターンを当該利用者がカラオケ歌唱したと仮定した場合の仮想評価を推定する推定部３００と、を有する。

このようなカラオケ装置Ｋによれば、利用者により指定されたある楽曲のノートパターンについて、当該利用者が仮にカラオケ歌唱を行った場合に得られる可能性が高い評価を推定することができる。利用者は、たとえば、当該ある楽曲をカラオケ歌唱するかどうかを決定する際に、推定された評価を参照することができる。すなわち、本実施形態に係るカラオケ装置Ｋによれば、カラオケ歌唱における音高の正確性の評価を、ノートパターンに基づいて推定することができる。

また、本実施形態に係るカラオケ装置Ｋにおいて、ノートパターン情報は、抽出した所定長のノートパターンに含まれる最初のノートにおける音高であるオフセット値に基づいて生成された、当該所定長のノートパターンに対応するノートパターン画像、及び当該オフセット値を含む。また、推定部３００は、記憶手段１０ａに記憶されている利用者の評価情報の中から、オフセット値が、指定されたノートパターンに含まれる最初のノートにおける音高と一致または近似するノートパターン画像を特定し、指定されたノートパターンから生成した基準画像を、特定したノートパターン画像と比較し、当該基準画像に一致または近似するノートパターン画像に紐付けられたノートパターン評価情報に基づいて、仮想評価を推定する。このようなカラオケ装置Ｋによれば、カラオケ歌唱における音高の正確性の評価を、ノートパターンに対応するノートパターン画像に基づいて推定することができる。

＜変形例＞
上記実施形態における評価情報として、楽曲の音楽ジャンル情報及び／またはテンポ情報を含めることができる。楽曲の音楽ジャンル情報及びテンポ情報は、楽曲の属性情報に含まれるものを利用できる。

たとえば、上記実施形態における楽曲Ｘ１、楽曲Ｘ２、及び楽曲Ｙ１の属性情報において、それぞれ音楽ジャンル情報「Ｊ－ＰＯＰ」が含まれ、楽曲Ｘ３の属性情報において、音楽ジャンル情報「ＥＮＫＡ」が含まれているとする。

この場合、評価処理部１００は、楽曲Ｘ１の評価情報（評価情報Ｘ１ＥＩ０１～Ｘ１ＥＩ０８それぞれ）に音楽ジャンル情報「Ｊ－ＰＯＰ」を含め、記憶手段１０ａに記憶させる。同様に、評価処理部１００は、楽曲Ｘ２の評価情報に音楽ジャンル情報「Ｊ－ＰＯＰ」を含め、記憶手段１０ａに記憶させる。一方、評価処理部１００は、楽曲Ｘ３の評価情報に音楽ジャンル情報「ＥＮＫＡ」を含め、記憶手段１０ａに記憶させる。

推定部３００は、ある楽曲の音楽ジャンル情報及び／またはテンポ情報と、記憶手段１０ａに記憶されている利用者の評価情報に含まれる音楽ジャンル情報及び／またはテンポ情報に基づいて、仮想評価を推定することができる。

たとえば、上記実施形態における推定部３００は、記憶手段１０ａに記憶されている利用者Ｕの評価情報に含まれるノートパターン画像の中から、オフセット値が、指定されたノートパターンＹ１ＮＰ０５の最初のノートにおける音高Ｃ４と一致するノートパターン画像であって、音楽ジャンル情報が楽曲Ｙ１と一致する楽曲のノートパターン画像を特定する。上記実施形態で述べたように、オフセット値が「Ｃ４」で一致するノートパターン画像は、楽曲Ｘ１のノートパターン画像Ｘ１ＩＰ０１、楽曲Ｘ２のノートパターン画像Ｘ２ＩＰ０３、及び楽曲Ｘ３のノートパターン画像Ｘ３ＩＰ０９の３つである。一方、楽曲Ｙ１の音楽ジャンル情報「Ｊ－ＰＯＰ」と音楽ジャンル情報が一致するのは楽曲Ｘ１及び楽曲Ｘ２である。

よって、推定部３００は、楽曲Ｘ１のノートパターン画像Ｘ１ＩＰ０１、及び楽曲Ｘ２のノートパターン画像Ｘ２ＩＰ０３のみを特定する。その後、推定部３００は、第１実施形態と同様の処理を行うことにより、仮想評価を推定することができる。

なお、上記例では、音楽ジャンル情報を用いて説明を行ったがこれに限られない。たとえば、推定部３００は、テンポ情報を用い、利用者の評価情報に含まれるノートパターン画像の中から、オフセット値が、指定されたノートパターンの最初のノートにおける音高と一致するノートパターン画像であって、テンポ情報が一致または近似する楽曲のノートパターン画像のみを特定してもよい。或いは、推定部３００は、音楽ジャンル情報及びテンポ情報の両方が一致する楽曲のノートパターン画像のみを特定してもよい。

以上から明らかなように、本変形例に係るカラオケ装置Ｋにおいて、評価情報は、楽曲の音楽ジャンル情報及び／またはテンポ情報を含む。推定部３００は、ある楽曲の音楽ジャンル情報及び／またはテンポ情報と、記憶手段１０ａに記憶されている利用者の評価情報に含まれる音楽ジャンル情報及び／またはテンポ情報に基づいて、仮想評価を推定する。このように音楽ジャンル情報及び／またはテンポ情報を利用することにより、複数の楽曲の評価情報の中から、ある楽曲と共通する要素を含む楽曲の評価情報のみを用いて仮想評価を推定することができる。すなわち、仮想評価をより正確に推定することができる。

＜第２実施形態＞
次に、図１２を参照して、第２実施形態に係るカラオケ装置について説明する。本実施形態では、ある楽曲全体を通してカラオケ歌唱を行ったと仮定した場合の仮想評価を推定する例について述べる。第１実施形態と同様の部分については詳細な説明を省略する。

（指定部）
本実施形態に係る指定部２００は、ある楽曲のリファレンスデータから抽出可能な所定長のノートパターンを全て指定する。

ノートパターンの指定は、たとえば、利用者がリモコン装置５０を介して、任意の楽曲を選択することにより実行される。

たとえば、利用者Ｕが、リモコン装置５０を介して楽曲Ｚ１を選択したとする。指定部２００は、当該選択に基づいて、所定長のノートパターンとして楽曲Ｚ１のリファレンスデータに含まれる全てのノートパターンを指定する。なお、以下の説明において、楽曲Ｚ１における所定長のノートパターンは、４８個（ノートパターンＺ１ＮＰ０１～Ｚ１ＮＰ４８）あるとする。

（推定部）
本実施形態に係る推定部３００は、仮想評価として、指定されたノートパターンを含むある楽曲を利用者がカラオケ歌唱したと仮定した場合の評価を推定する。

たとえば、推定部３００は、記憶手段１０ａに記憶されている利用者の評価情報の中から、オフセット値が、指定された一のノートパターンに含まれる最初のノートにおける音高と一致または近似するノートパターン画像を特定し、指定された一のノートパターンから生成した基準画像を、特定したノートパターン画像と比較し、当該基準画像に一致または近似するノートパターン画像に紐付けられたノートパターン評価情報に基づいて、当該一のノートパターンの仮想評価を求める。推定部３００は、同様の処理を指定された全てのノートパターンについて行う。推定部３００は、求めた仮想評価の統計値（平均値、中央値等）を仮想評価として推定することができる。

ここで、指定部２００は、利用者Ｕの選択に基づいて、所定長のノートパターンとして楽曲Ｚ１に含まれる全てのノートパターンＺ１ＮＰ０１～Ｚ１ＮＰ４８を指定したとする。

この場合、推定部３００は、記憶手段１０ａから楽曲Ｚ１のリファレンスデータを読み出し、指定されたノートパターンＺ１ＮＰ０１～Ｚ１ＮＰ４８を抽出する。そして、推定部３００は、記憶手段１０ａに記憶されている利用者Ｕの評価情報に含まれるノートパターン画像の中から、オフセット値が、一のノートパターンＺ１ＮＰ０１の最初のノートにおける音高と一致または近似するノートパターン画像を特定する。

次に、推定部３００は、一のノートパターンＺ１ＮＰ０１から基準画像Ｚ１ＲＩ０１を生成する。推定部３００は、基準画像Ｚ１ＲＩ０１を、特定したノートパターン画像と比較し、一のノートパターンＺ１ＮＰ０１の仮想評価を求める。推定部３００は、他のノートパターンＺ１ＮＰ０２～Ｚ１ＮＰ４８についても同様の処理を行う。

推定部３００は、ノートパターンＺ１ＮＰ０１～Ｚ１ＮＰ４８の仮想評価の統計値を求め、楽曲Ｚ１を利用者Ｕがカラオケ歌唱したと仮定した場合の評価として推定する。

＝＝カラオケ装置Ｋの動作について＝＝
次に、図１２を参照して本実施形態におけるカラオケ装置Ｋの動作の具体例について述べる。図１２は、カラオケ装置Ｋにおける指定部２００及び推定部３００の動作例を示すフローチャートである。以下の説明では、ノートパターン情報が、ノートパターン画像及びオフセット値を含む例について説明する。また、評価処理部１００の処理は第１実施形態と同様である。

［指定部及び推定部の動作］
ここでは、記憶手段１０ａが、利用者Ｕについて、ノートパターン画像及びオフセット値を含む複数の評価情報を記憶しているとする。

利用者Ｕは、リモコン装置５０を介し、楽曲Ｚ１を選択する。指定部２００は、当該選択に基づいて、所定長のノートパターンとして楽曲Ｚ１のリファレンスデータに含まれる全てのノートパターンを指定する（全てのノートパターンを指定。ステップ３０）。

推定部３００は、記憶手段１０ａから楽曲Ｚ１のリファレンスデータを読み出し、ステップ３０で指定された全てのノートパターンを抽出する（指定された全てのノートパターンを抽出。ステップ３１）。

推定部３００は、記憶手段１０ａに記憶されている利用者Ｕの評価情報の中から、オフセット値が、ステップ３０で指定された一のノートパターンに含まれる最初のノートにおける音高と一致または近似するノートパターン画像を特定する（一のノートパターンについて、オフセット値が一致または近似するノートパターン画像を特定。ステップ３２）。

推定部３００は、ステップ３０で指定された一のノートパターンから基準画像を生成する（一のノートパターンの基準画像を生成。ステップ３３）。

推定部３００は、ステップ３２で特定したノートパターン画像と、ステップ３３で生成した基準画像とを比較する（ノートパターン画像と基準画像とを比較。ステップ３４）。

推定部３００は、ステップ３３で生成した基準画像に一致または近似するノートパターン画像に紐付けられたノートパターン評価情報に基づいて、一のノートパターンの仮想評価を求める（一のノートパターンの仮想評価を求める。ステップ３５）。

推定部３００は、ステップ３０で指定された全てのノートパターンの仮想評価を求めるまで（ステップ３６でＹの場合まで）、ステップ３２からステップ３５の処理を繰り返し行う。

推定部３００は、ステップ３０で指定された全てのノートパターンの仮想評価の統計値を求め、楽曲Ｚ１を利用者Ｕがカラオケ歌唱したと仮定した場合の評価として推定する（仮想評価を推定。ステップ３７）。

以上から明らかなように、本実施形態に係るカラオケ装置Ｋにおいて指定部２００は、ある楽曲のリファレンスデータから抽出可能な所定長のノートパターンを全て指定する。推定部３００は、仮想評価として、指定されたノートパターンを含むある楽曲を利用者がカラオケ歌唱したと仮定した場合の評価を推定する。このようなカラオケ装置Ｋによれば、利用者がある楽曲全体を通してカラオケ歌唱を行ったと仮定した場合の仮想評価をノートパターンに基づいて推定することができる。

＜第３実施形態＞
次に、図１３及び図１４を参照して、第３実施形態に係るカラオケ装置について説明する。本実施形態では、仮想評価に基づいて、利用者に対してカラオケ歌唱する楽曲を推奨する例について述べる。上記実施形態と同様の部分については詳細な説明を省略する。

［制御手段］
図１３に示すように、本実施形態においてはＣＰＵがメモリに記憶されるプログラムを実行することにより、制御手段１０ｅは、評価処理部１００、指定部２００、推定部３００、及びレコメンド部４００として機能する。

（レコメンド部）
レコメンド部４００は、推定部３００により推定された複数の仮想評価に基づいて、利用者に対してカラオケ歌唱する楽曲を推奨する。

楽曲を推奨する方法は様々な手法を用いることができる。たとえば、レコメンド部４００は、表示装置３０またはリモコン装置５０の表示画面に楽曲名を表示させることにより、カラオケ歌唱を推奨することができる。

具体例として、利用者Ｕがカラオケ装置Ｋを利用する際に、リモコン装置５０を介して「楽曲のレコメンド」を選択したとする。カラオケ装置Ｋの指定部２００は、当該選択に基づいて、カラオケ装置Ｋが設置されている店舗において歌唱回数の多い順に所定数の楽曲を指定する。所定数は、たとえば１０曲、２０曲のように予め設定されている値である。

なお、楽曲の指定は、一の店舗における歌唱回数ではなく、全国的な歌唱回数を用いて行ってもよい。全国的な歌唱回数の情報は、たとえば、カラオケ装置Ｋと通信可能に接続されているサーバ装置（図示なし）が記憶しているものを用いることができる。

推定部３００は、指定された楽曲毎に、たとえば第２実施形態と同様の処理を行うことにより、楽曲毎の仮想評価を推定する。

レコメンド部４００は、推定された複数の仮想評価を参照し、利用者に対してカラオケ歌唱する楽曲を推奨する。たとえば、レコメンド部４００は、仮想評価が高い順に５曲を選択し、カラオケ歌唱する楽曲として推奨することができる。或いは、レコメンド部４００は、仮想評価が予め設定された条件（たとえば、仮想評価が「８０」以上）を満たす楽曲を選択し、カラオケ歌唱する楽曲として推奨することができる。

＝＝カラオケ装置Ｋの動作について＝＝
次に、図１４を参照して本実施形態におけるカラオケ装置Ｋの動作の具体例について述べる。図１４は、カラオケ装置Ｋにおける指定部２００及び推定部３００の動作例を示すフローチャートである。なお、評価処理部１００の処理は上記実施形態と同様である。また、記憶手段１０ａは、利用者Ｕについて複数の評価情報を記憶しているとする。

［指定部及び推定部の動作］
利用者Ｕは、リモコン装置５０を介し、「楽曲のレコメンド」を選択する。指定部２００は、当該選択に基づいて、カラオケ装置Ｋが設置されている店舗において歌唱回数の多い順に所定数の楽曲を指定する（所定数の楽曲を指定。ステップ４０）。

そして、指定部２００は、指定された一の楽曲について、所定長のノートパターンとして当該一の楽曲のリファレンスデータに含まれる全てのノートパターンを指定する（一の楽曲の全てのノートパターンを指定。ステップ４１）。

推定部３００は、記憶手段１０ａから一の楽曲のリファレンスデータを読み出し、ステップ４１で指定された全てのノートパターンを抽出する（指定された全てのノートパターンを抽出。ステップ４２）。

推定部３００は、ステップ４２で抽出された全てのノートパターンの仮想評価の統計値を求め、一の楽曲を利用者Ｕがカラオケ歌唱したと仮定した場合の評価として推定する（一の楽曲の仮想評価を推定。ステップ４３）。なお、仮想評価の推定は、たとえば第２実施形態のステップ３２からステップ３７と同様に行うことが可能である。

推定部３００は、ステップ４０で指定された所定数の楽曲毎の仮想評価を求めるまで（ステップ４４でＹの場合まで）、ステップ４１からステップ４３の処理を繰り返し行う。

レコメンド部４００は、推定部３００により推定された複数の仮想評価に基づいて、利用者Ｕに対してカラオケ歌唱する楽曲を推奨する（カラオケ歌唱する楽曲を推奨。ステップ４５）。

以上から明らかなように、本実施形態に係るカラオケ装置Ｋは、推定部３００により推定された複数の仮想評価に基づいて、利用者に対してカラオケ歌唱する楽曲を推奨するレコメンド部４００を有する。このように仮想評価を用いることにより、利用者にとって歌唱しやすい楽曲や高い評価を得られる可能性のある楽曲を推奨することができる。

＜第４実施形態＞
次に、図１５を参照して、第４実施形態に係るカラオケ装置について説明する。本実施形態では、仮想評価に基づいて、利用者に対してカラオケ歌唱する楽曲及びキー設定を推奨する例について述べる。上記実施形態と同様の部分については詳細な説明を省略する。

（推定部）
本実施形態に係る推定部３００は、複数の仮想評価として、利用者がある楽曲を異なるキー設定でカラオケ歌唱したと仮定した場合の評価を推定する。キーは、たとえば、７種類（－３、－２、－１、０、＋１、＋２、＋３）設定可能である。

具体例として、利用者Ｕがカラオケ装置Ｋを利用する際に、リモコン装置５０を介して「楽曲のレコメンド」を選択したとする。カラオケ装置Ｋの指定部２００は、当該選択に基づいて、カラオケ装置Ｋが設置されている店舗において歌唱回数の多い順に楽曲Ｚ１～楽曲Ｚ２０の２０曲を指定する。なお、楽曲Ｚ１は、ノートパターンＺ１ＮＰ０１～Ｚ１ＮＰ４８を含むとする。また、キーＫ１～Ｋ７の７種類が設定可能であるとする。

推定部３００は、指定された楽曲毎、且つキー設定毎に、たとえば第２実施形態と同様の処理を行うことで、楽曲毎且つキー毎の仮想評価を推定する。

たとえば、推定部３００は、記憶手段１０ａから楽曲Ｚ１のリファレンスデータを読み出し、設定可能な一のキーＫ１に基づいてシフトさせたノートパターンＺ１ＮＰ０１Ｓ～Ｚ１ＮＰ４８Ｓを抽出する。そして、推定部３００は、記憶手段１０ａに記憶されている利用者Ｕの評価情報に含まれるノートパターン画像の中から、オフセット値が、一のノートパターンＺ１ＮＰ０１Ｓの最初のノートにおける音高と一致または近似するノートパターン画像を特定する。

次に、推定部３００は、一のノートパターンＺ１ＮＰ０１Ｓから基準画像Ｚ１ＲＩ０１Ｓを生成する。推定部３００は、基準画像Ｚ１ＲＩ０１Ｓを、特定したノートパターン画像と比較し、一のノートパターンＺ１ＮＰ０１Ｓの仮想評価を求める。推定部３００は、他のノートパターンＺ１ＮＰ０２Ｓ～Ｚ１ＮＰ４８Ｓについても同様の処理を行う。

推定部３００は、ノートパターンＺ１ＮＰ０１Ｓ～Ｚ１ＮＰ４８Ｓの仮想評価の統計値を求め、楽曲Ｚ１を利用者Ｕが一のキーＫ１でカラオケ歌唱したと仮定した場合の評価として推定する。同様に、推定部３００は、楽曲Ｚ１について、キーＫ２～Ｋ７それぞれにおける仮想評価を推定する。また、推定部３００は、楽曲Ｚ２～楽曲Ｚ２０についても、キーＫ１～Ｋ７それぞれにおける仮想評価を推定する。すなわち、この例において、推定部３００は、１４０通りの仮想評価を推定する。

（レコメンド部）
本実施形態に係るレコメンド部４００は、複数の仮想評価に基づいて、利用者に対してカラオケ歌唱する楽曲及びキー設定を推奨する。

楽曲及びキー設定を推奨する方法は様々な手法を用いることができる。たとえば、レコメンド部４００は、表示装置３０またはリモコン装置５０の表示画面に楽曲名及びキー設定を表示させることにより、カラオケ歌唱及び好ましいキー設定を推奨することができる。

レコメンド部４００は、推定された複数の仮想評価を参照し、利用者に対してカラオケ歌唱する楽曲及びキー設定を推奨する。たとえば、レコメンド部４００は、上述の１４０通りの仮想評価の中から、仮想評価が高い順に１０曲を選択する。レコメンド部４００は、当該１０曲を、設定されているキーと併せて利用者に対して推奨する。なお、この場合、キーが異なる同じ楽曲が推奨される可能性もありうる。

＝＝カラオケ装置Ｋの動作について＝＝
次に、図１５を参照して本実施形態におけるカラオケ装置Ｋの動作の具体例について述べる。図１５は、カラオケ装置Ｋにおける指定部２００及び推定部３００の動作例を示すフローチャートである。なお、評価処理部１００の処理は上記実施形態と同様である。また、記憶手段１０ａは、利用者Ｕについて複数の評価情報を記憶しているとする。

［指定部及び推定部の動作］
利用者Ｕは、リモコン装置５０を介し、「楽曲のレコメンド」を選択する。指定部２００は、当該選択に基づいて、カラオケ装置Ｋが設置されている店舗において歌唱回数の多い順に所定数の楽曲を指定する（所定数の楽曲を指定。ステップ５０）。

そして、指定部２００は、指定された一の楽曲について、所定長のノートパターンとして当該一の楽曲のリファレンスデータに含まれる全てのノートパターンを指定する（一の楽曲の全てのノートパターンを指定。ステップ５１）。

推定部３００は、記憶手段１０ａから一の楽曲のリファレンスデータを読み出し、設定可能な一のキーに応じてシフトさせた全てのノートパターンを抽出する（一のキーに応じてシフトさせた全てのノートパターンを抽出。ステップ５２）。

推定部３００は、ステップ５２で抽出された全てのノートパターンの仮想評価の統計値を求め、一の楽曲を利用者Ｕが一のキーでカラオケ歌唱したと仮定した場合の評価として推定する（一の楽曲を一のキーでカラオケ歌唱した仮想評価を推定。ステップ５３）。なお、仮想評価の推定は、たとえば第２実施形態のステップ３２からステップ３７と同様に行うことが可能である。

推定部３００は、一の楽曲について設定可能な全てのキーに応じた仮想評価を推定するまで（ステップ５４でＹの場合まで）、且つステップ５０で指定された所定数の楽曲毎の仮想評価を求めるまで（ステップ５５でＹの場合まで）、ステップ５１からステップ５３の処理を繰り返し行う。

レコメンド部４００は、推定部３００により推定された複数の仮想評価に基づいて、利用者Ｕに対してカラオケ歌唱する楽曲及びキー設定を推奨する（カラオケ歌唱する楽曲及びキー設定を推奨。ステップ５６）。

以上から明らかなように、本実施形態に係るカラオケ装置Ｋにおける推定部３００は、複数の仮想評価として、利用者がある楽曲を異なるキー設定でカラオケ歌唱したと仮定した場合の評価を推定し、レコメンド部４００は、複数の仮想評価に基づいて、利用者に対してカラオケ歌唱する楽曲及びキー設定を推奨する。このように仮想評価を用いることにより、利用者にとって歌唱しやすい楽曲及びキー設定や、高い評価を得られる可能性のある楽曲及びキー設定を推奨することができる。

＜その他＞
上記実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定するものではない。上記の構成は、適宜組み合わせて実施することが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上記実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１００ 評価処理部
２００ 指定部
３００ 推定部
４００ レコメンド部
Ｋ カラオケ装置

Claims (6)

1. 利用者が行ったカラオケ歌唱における音高の正確性を、当該カラオケ歌唱を行った楽曲のリファレンスデータから抽出した所定長のノートパターン毎に評価した結果を示すノートパターン評価情報を、当該評価をしたノートパターンに関するノートパターン情報と紐付けて、評価情報として利用者毎に記憶手段に記憶させる評価処理部と、
   ある楽曲のリファレンスデータから抽出可能な所定長のノートパターンを少なくとも一つ指定する指定部と、
   前記記憶手段に記憶されている利用者の評価情報に基づいて、前記指定されたノートパターンを当該利用者がカラオケ歌唱したと仮定した場合の仮想評価を推定する推定部と、
   を有するカラオケ装置。
2. 前記ノートパターン情報は、抽出した前記所定長のノートパターンに含まれる最初のノートにおける音高であるオフセット値に基づいて生成された、当該所定長のノートパターンに対応するノートパターン画像、及び前記オフセット値を含み、
   前記推定部は、前記記憶手段に記憶されている前記利用者の評価情報の中から、オフセット値が、前記指定されたノートパターンに含まれる最初のノートにおける音高と一致または近似するノートパターン画像を特定し、前記指定されたノートパターンから生成した基準画像を、特定したノートパターン画像と比較し、当該基準画像に一致または近似するノートパターン画像に紐付けられたノートパターン評価情報に基づいて、前記仮想評価を推定することを特徴とする請求項１記載のカラオケ装置。
3. 前記評価情報は、楽曲の音楽ジャンル情報及び／またはテンポ情報を含み、
   前記推定部は、前記ある楽曲の音楽ジャンル情報及び／またはテンポ情報と、前記記憶手段に記憶されている前記利用者の評価情報に含まれる音楽ジャンル情報及び／またはテンポ情報に基づいて、前記仮想評価を推定することを特徴とする請求項１または２に記載のカラオケ装置。
4. 前記指定部は、前記ある楽曲のリファレンスデータから抽出可能な所定長のノートパターンを全て指定し、
   前記推定部は、前記仮想評価として、前記指定されたノートパターンを含む前記ある楽曲を利用者がカラオケ歌唱したと仮定した場合の評価を推定することを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載のカラオケ装置。
5. 前記推定部により推定された複数の前記仮想評価に基づいて、前記利用者に対してカラオケ歌唱する楽曲を推奨するレコメンド部を有することを特徴とする請求項４記載のカラオケ装置。
6. 前記推定部は、複数の前記仮想評価として、利用者が前記ある楽曲を異なるキー設定でカラオケ歌唱したと仮定した場合の評価を推定し、
   前記レコメンド部は、前記複数の仮想評価に基づいて、前記利用者に対してカラオケ歌唱する楽曲及びキー設定を推奨することを特徴とする請求項５記載のカラオケ装置。

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