JP3434223B2 - 音楽情報検索装置，音楽情報蓄積装置，音楽情報検索方法，音楽情報蓄積方法およびそれらのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
音楽情報検索装置，音楽情報蓄積装置，音楽情報検索方法，音楽情報蓄積方法およびそれらのプログラムを記録した記録媒体Info
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- JP3434223B2 JP3434223B2 JP32913198A JP32913198A JP3434223B2 JP 3434223 B2 JP3434223 B2 JP 3434223B2 JP 32913198 A JP32913198 A JP 32913198A JP 32913198 A JP32913198 A JP 32913198A JP 3434223 B2 JP3434223 B2 JP 3434223B2
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- frequency
- music
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- Reverberation, Karaoke And Other Acoustics (AREA)
- Electrophonic Musical Instruments (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は，ハミングやキーボ
ード等からの音源のソースデータにより音楽情報検索を
行う装置および音楽情報検索に使用する音楽情報を蓄積
する装置に関するものである。
ード等からの音源のソースデータにより音楽情報検索を
行う装置および音楽情報検索に使用する音楽情報を蓄積
する装置に関するものである。
【０００２】
・園田智也，後藤真孝，村岡洋一：「歌声による曲検索
システム」，情報処理学会第55回全国大会，1J-6，199
7。 ・蔭山哲也，高島羊典：「ハミング歌唱を手掛かりとす
るメロディ検索」，電子情報通信学会論文誌，Vol.J77-
D-II No.8 pp.1543-1551, 1994。
システム」，情報処理学会第55回全国大会，1J-6，199
7。 ・蔭山哲也，高島羊典：「ハミング歌唱を手掛かりとす
るメロディ検索」，電子情報通信学会論文誌，Vol.J77-
D-II No.8 pp.1543-1551, 1994。
【０００３】また，例えば特開平０７−１２１５５６号
公報（音楽情報検索装置）に示されているように，音譜
を符号（文字）とし，文字列とみなして従来より知られ
る文字列検索に置き換えて検索する方法により音楽情報
検索を行うものがある。
公報（音楽情報検索装置）に示されているように，音譜
を符号（文字）とし，文字列とみなして従来より知られ
る文字列検索に置き換えて検索する方法により音楽情報
検索を行うものがある。
【０００４】図１０は，ＤＰマッチングを説明するため
の図である。ＤＰマッチングは，異なる長さのパターン
を照合させるのに動的計画法を用いる手法である。照合
させる文字列を，それぞれ Ａ＝ａ１，ａ２，…，ａｉ，…，ａｍ Ｂ＝ｂ１，ｂ２，…，ｂｊ，…，ｂｎ としたとき，ＡとＢのそれぞれの文字の対応関係を，両
者を直交座標とする２次元平面上の格子点を結ぶ経路
（折れ線）によって表す。この経路によって文字列Ａと
Ｂの双方に一致するような経路を決定する。その結果，
最大一致部分文字列長の長いものが，類似度が近いこと
になる。図１０の例では，音高列ＡとＢの照合におい
て，丸付きで示したａ，ｂ，ｃ，ｄ，ａの格子点を結ぶ
経路が選ばれることになる。
の図である。ＤＰマッチングは，異なる長さのパターン
を照合させるのに動的計画法を用いる手法である。照合
させる文字列を，それぞれ Ａ＝ａ１，ａ２，…，ａｉ，…，ａｍ Ｂ＝ｂ１，ｂ２，…，ｂｊ，…，ｂｎ としたとき，ＡとＢのそれぞれの文字の対応関係を，両
者を直交座標とする２次元平面上の格子点を結ぶ経路
（折れ線）によって表す。この経路によって文字列Ａと
Ｂの双方に一致するような経路を決定する。その結果，
最大一致部分文字列長の長いものが，類似度が近いこと
になる。図１０の例では，音高列ＡとＢの照合におい
て，丸付きで示したａ，ｂ，ｃ，ｄ，ａの格子点を結ぶ
経路が選ばれることになる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の方法で
は，入力データの音譜データとデータベースに蓄積され
た音譜データについて，データの初めから終りまでパタ
ーンマッチングを行うため，以下のような問題点があっ
た。 (1) 従来の検索では，インデックスを使用していない検
索（全数探索）のため，検索速度が遅い。 (2) 従来の検索では，音楽情報の特徴（ボーカルの高
さ，転調に対応したものなど）を使って検索を行ってい
ないため，様々な検索要求（例えば“ボーカルの高い曲
を選びたい”，“転調したような曲を選びたい”など）
に応えられない。
は，入力データの音譜データとデータベースに蓄積され
た音譜データについて，データの初めから終りまでパタ
ーンマッチングを行うため，以下のような問題点があっ
た。 (1) 従来の検索では，インデックスを使用していない検
索（全数探索）のため，検索速度が遅い。 (2) 従来の検索では，音楽情報の特徴（ボーカルの高
さ，転調に対応したものなど）を使って検索を行ってい
ないため，様々な検索要求（例えば“ボーカルの高い曲
を選びたい”，“転調したような曲を選びたい”など）
に応えられない。
【０００６】本発明は，上記問題を解決するものであ
り，音楽情報から抽出された特徴量のインデックスを使
用することにより，全数探索より検索速度を高速化し，
また，複数の特徴量により類似検索をすることにより，
様々な検索要求に応えることができるようにすることを
目的とする。
り，音楽情報から抽出された特徴量のインデックスを使
用することにより，全数探索より検索速度を高速化し，
また，複数の特徴量により類似検索をすることにより，
様々な検索要求に応えることができるようにすることを
目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は，上記課題を解
決するため，以下に説明するソースデータを音楽情報に
変換する手段と，データベースから検索する手段と，検
索結果を出力する手段とを用いることを特徴とする。
決するため，以下に説明するソースデータを音楽情報に
変換する手段と，データベースから検索する手段と，検
索結果を出力する手段とを用いることを特徴とする。
【０００８】上記音楽情報に変換する手段は，楽曲のソ
ースデータを計算機が解析できる音楽情報に変換し，そ
の全体の音楽情報をそれぞれの部分データに重なりがで
きるようにずらしながら複数の部分データに分割する。
次に，各部分データから音楽的な特徴を抽出することが
可能になるように，数値変換処理を用い，周波数成分毎
の音楽情報に変換する。そして，周波数成分毎の音楽情
報から全体の音圧成分，周波数成分の音圧のピークとな
る周波数，周波数をある一定区間に正規化した結果の周
波数成分の音圧のピークとなる周波数，または周波数を
ある一定区間に正規化した結果の周波数成分から得られ
た音圧の高い周波数の時系列的に差分をとったものの少
なくともいずれか複数の特徴量を抽出し，データベース
に蓄積する。また，蓄積された特徴量からインデックス
（多次元インデックス）を作成する。ここでは，特徴量
が多次元ベクトルとなるため，例えば多次元のベクトル
空間を検索するのに都合のよいＲ−ｔｒｅｅなどのイン
デックスを作成する。
ースデータを計算機が解析できる音楽情報に変換し，そ
の全体の音楽情報をそれぞれの部分データに重なりがで
きるようにずらしながら複数の部分データに分割する。
次に，各部分データから音楽的な特徴を抽出することが
可能になるように，数値変換処理を用い，周波数成分毎
の音楽情報に変換する。そして，周波数成分毎の音楽情
報から全体の音圧成分，周波数成分の音圧のピークとな
る周波数，周波数をある一定区間に正規化した結果の周
波数成分の音圧のピークとなる周波数，または周波数を
ある一定区間に正規化した結果の周波数成分から得られ
た音圧の高い周波数の時系列的に差分をとったものの少
なくともいずれか複数の特徴量を抽出し，データベース
に蓄積する。また，蓄積された特徴量からインデックス
（多次元インデックス）を作成する。ここでは，特徴量
が多次元ベクトルとなるため，例えば多次元のベクトル
空間を検索するのに都合のよいＲ−ｔｒｅｅなどのイン
デックスを作成する。
【０００９】従来技術とは，音楽情報を部分データに重
なりが生じるように分割することと，その音楽情報か
ら，例えば“ボーカルの高さ”というような音楽的な特
徴量を複数抽出する点が異なる。
なりが生じるように分割することと，その音楽情報か
ら，例えば“ボーカルの高さ”というような音楽的な特
徴量を複数抽出する点が異なる。
【００１０】上記データベースから検索する手段は，入
力キーと同等な音楽情報から抽出された特徴量をデータ
ベースに蓄積された特徴量と比較し検索する。このと
き，検索は距離関数を用いて距離の近いものを類似度の
高いものとする類似度計算を行う（類似検索）。また，
前述のインデックスを用いて検索する。
力キーと同等な音楽情報から抽出された特徴量をデータ
ベースに蓄積された特徴量と比較し検索する。このと
き，検索は距離関数を用いて距離の近いものを類似度の
高いものとする類似度計算を行う（類似検索）。また，
前述のインデックスを用いて検索する。
【００１１】従来技術とは，類似度による検索を行うこ
とと，特徴量のインデックスを使用する点が異なる。
とと，特徴量のインデックスを使用する点が異なる。
【００１２】上記結果表示手段は，検索された楽曲を検
索結果として，検索者にディスプレイやスピーカを用い
て視聴可能にする。
索結果として，検索者にディスプレイやスピーカを用い
て視聴可能にする。
【００１３】本発明の作用は，以下のとおりである。上
記音楽情報に変換する手段により，楽曲から音楽的な特
徴を抽出することが可能な音楽情報に変換することで，
多様な媒体によるソースデータ（ＣＤ，楽譜，ライブ
等）を統一的に検索できるようになる。また，複数の音
楽的特徴量を抽出することが可能になる。多くの音楽的
特徴量を組み合わせたことにより，様々な検索要求に応
えることが可能になる。全体の音楽情報を部分データに
分割し，インデックスを作成することにより，全体検索
を伴わずに済む。
記音楽情報に変換する手段により，楽曲から音楽的な特
徴を抽出することが可能な音楽情報に変換することで，
多様な媒体によるソースデータ（ＣＤ，楽譜，ライブ
等）を統一的に検索できるようになる。また，複数の音
楽的特徴量を抽出することが可能になる。多くの音楽的
特徴量を組み合わせたことにより，様々な検索要求に応
えることが可能になる。全体の音楽情報を部分データに
分割し，インデックスを作成することにより，全体検索
を伴わずに済む。
【００１４】上記データベースから検索する手段によ
り，音楽情報から抽出された特徴量をもとにしたインデ
ックス（多次元インデックス）を使用することにより，
高速に検索することが可能である。また，距離関数を使
用した類似検索により入力データに似た音楽も検索可能
であり，様々な問い合わせにも対応することが可能とな
る。
り，音楽情報から抽出された特徴量をもとにしたインデ
ックス（多次元インデックス）を使用することにより，
高速に検索することが可能である。また，距離関数を使
用した類似検索により入力データに似た音楽も検索可能
であり，様々な問い合わせにも対応することが可能とな
る。
【００１５】また，上記結果表示手段により，検索結果
を検索者に視覚的または聴覚的に知らせることが可能と
なる。
を検索者に視覚的または聴覚的に知らせることが可能と
なる。
【００１６】以上の各処理手段を計算機によって実現す
るためのプログラムは，計算機が読み取り可能な可搬媒
体メモリ，半導体メモリ，ハードディスクなどの適当な
記録媒体に格納することができる。
るためのプログラムは，計算機が読み取り可能な可搬媒
体メモリ，半導体メモリ，ハードディスクなどの適当な
記録媒体に格納することができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】図１は，本発明の構成例を示すブ
ロック図である。楽曲入力装置１は，ハミング，歌声等
を入力するマイクロホン，楽譜等の音楽データの入力装
置，テープやコンパクトディスク（ＣＤ）等の再生装置
または音楽用キーボード等の楽曲のソースデータを入力
する装置である。検索条件入力装置２も同様であり，楽
曲入力装置１と検索条件入力装置２は，同じ装置であっ
てもよい。
ロック図である。楽曲入力装置１は，ハミング，歌声等
を入力するマイクロホン，楽譜等の音楽データの入力装
置，テープやコンパクトディスク（ＣＤ）等の再生装置
または音楽用キーボード等の楽曲のソースデータを入力
する装置である。検索条件入力装置２も同様であり，楽
曲入力装置１と検索条件入力装置２は，同じ装置であっ
てもよい。
【００１８】音楽情報への変換部３は，ソースデータを
音楽情報に変換し，その音楽情報から複数の特徴量を抽
出し蓄積部４のデータベースに格納する手段である。こ
の音楽情報への変換部３は，部分データへの分割，特徴
量の抽出およびインデックスの作成を行う点が，従来技
術と異なる。
音楽情報に変換し，その音楽情報から複数の特徴量を抽
出し蓄積部４のデータベースに格納する手段である。こ
の音楽情報への変換部３は，部分データへの分割，特徴
量の抽出およびインデックスの作成を行う点が，従来技
術と異なる。
【００１９】蓄積部４は，検索対象となる音楽情報から
得られた特徴量の情報と，それらに対するインデックス
（多次元インデックス）を持つデータベースである。
得られた特徴量の情報と，それらに対するインデックス
（多次元インデックス）を持つデータベースである。
【００２０】音楽情報検索部５は，音楽情報への変換部
３によって検索条件となるソースデータの音楽情報から
抽出された特徴量を用いて，蓄積部４のデータベースか
ら類似したソースデータを検索する手段である。ＤＰマ
ッチングではなく，ユークリッド距離やマンハッタン距
離等の距離計算によって類似度を測る類似検索を行う点
と，インデックスを使用する点が，従来の音楽情報検索
と異なる。
３によって検索条件となるソースデータの音楽情報から
抽出された特徴量を用いて，蓄積部４のデータベースか
ら類似したソースデータを検索する手段である。ＤＰマ
ッチングではなく，ユークリッド距離やマンハッタン距
離等の距離計算によって類似度を測る類似検索を行う点
と，インデックスを使用する点が，従来の音楽情報検索
と異なる。
【００２１】表示・音源装置６は，音楽情報検索部５に
よって検索された結果を出力する装置であり，曲名また
は楽譜などを表示するディスプレイ，またはＭＩＤＩ等
の音源装置とスピーカなどである。
よって検索された結果を出力する装置であり，曲名また
は楽譜などを表示するディスプレイ，またはＭＩＤＩ等
の音源装置とスピーカなどである。
【００２２】ここで，楽曲のソースデータとは，音楽デ
ータ，ハミング，歌声，音楽用キーボード等から入力し
たもの，楽譜，これらの１つないし複数のもののことで
ある。また，計算機が解析できる音楽情報とは，音楽デ
ータをサンプリングした数値データのように，ソースデ
ータそのものを計算機が処理しやすいデータ形式で表し
ているものをいう。特に，本実施の形態では，入力した
ソースデータがアナログ信号，ＭＩＤＩデータ，楽譜な
どのイメージデータなど，どのような種類のものであっ
ても，音楽情報への変換部３によって，内部で統一的に
定められた形式の音楽情報に変換される。
ータ，ハミング，歌声，音楽用キーボード等から入力し
たもの，楽譜，これらの１つないし複数のもののことで
ある。また，計算機が解析できる音楽情報とは，音楽デ
ータをサンプリングした数値データのように，ソースデ
ータそのものを計算機が処理しやすいデータ形式で表し
ているものをいう。特に，本実施の形態では，入力した
ソースデータがアナログ信号，ＭＩＤＩデータ，楽譜な
どのイメージデータなど，どのような種類のものであっ
ても，音楽情報への変換部３によって，内部で統一的に
定められた形式の音楽情報に変換される。
【００２３】以下，上記各部の具体例について，さらに
詳しく説明する。
詳しく説明する。
【００２４】〔音楽情報への変換フェーズ〕図２は，音
楽情報への変換フェーズのフローチャートである。ま
ず，楽曲入力装置１からソースデータを入力する（ステ
ップＳ１０）。次に，楽曲入力装置１から入力されたソ
ースデータを，音楽情報への変換部３でモノラルの８ｋ
Hz付近の低レートでサンプリングし，数値化する（ステ
ップＳ１１）。次に，数値化した全体の音楽情報である
数値データを，複数の部分データに分割する（ステップ
Ｓ１２）。
楽情報への変換フェーズのフローチャートである。ま
ず，楽曲入力装置１からソースデータを入力する（ステ
ップＳ１０）。次に，楽曲入力装置１から入力されたソ
ースデータを，音楽情報への変換部３でモノラルの８ｋ
Hz付近の低レートでサンプリングし，数値化する（ステ
ップＳ１１）。次に，数値化した全体の音楽情報である
数値データを，複数の部分データに分割する（ステップ
Ｓ１２）。
【００２５】分割のしかたは，数値データを重なりがで
きるようにして数秒ずつずらしながら，数十秒の部分デ
ータに分割する。図３に，部分データへの分割の例を示
す。音楽情報の分割は，図３に示すようにスライディン
グ・ウインドウ（Sliding window）とする。
きるようにして数秒ずつずらしながら，数十秒の部分デ
ータに分割する。図３に，部分データへの分割の例を示
す。音楽情報の分割は，図３に示すようにスライディン
グ・ウインドウ（Sliding window）とする。
【００２６】次に，分割した部分データに窓付きＦＦＴ
を施す。窓はハニング窓，ハミング窓等を使用する。こ
の窓を使用することにより，ＦＦＴの周期性によるつな
ぎ目部分を不連続にならないようにする。ＦＦＴは，有
限個（例えば５１２個ずつ）の数値データを少しずつず
らしながら，データがなくなるまで取ってきて，それぞ
れに対して施し，特徴量を抽出するための新たな音楽情
報を作成する。図４（Ａ）は，部分データについての入
力データの信号，図４（Ｂ）は，図４（Ａ）の入力デー
タに対してＦＦＴを施して得られた音楽情報の例を示
す。
を施す。窓はハニング窓，ハミング窓等を使用する。こ
の窓を使用することにより，ＦＦＴの周期性によるつな
ぎ目部分を不連続にならないようにする。ＦＦＴは，有
限個（例えば５１２個ずつ）の数値データを少しずつず
らしながら，データがなくなるまで取ってきて，それぞ
れに対して施し，特徴量を抽出するための新たな音楽情
報を作成する。図４（Ａ）は，部分データについての入
力データの信号，図４（Ｂ）は，図４（Ａ）の入力デー
タに対してＦＦＴを施して得られた音楽情報の例を示
す。
【００２７】次に，対数の間隔でデータをまとめ，人間
の聞こえる範囲のみの音域（５０Hz〜２００００Hz付
近）から，特徴となる特徴量をベクトルとして抽出す
る。抽出した特徴量ベクトルは，蓄積部４に格納し，ま
た後述するようにインデックス（索引）を作成する（ス
テップＳ１３）。
の聞こえる範囲のみの音域（５０Hz〜２００００Hz付
近）から，特徴となる特徴量をベクトルとして抽出す
る。抽出した特徴量ベクトルは，蓄積部４に格納し，ま
た後述するようにインデックス（索引）を作成する（ス
テップＳ１３）。
【００２８】ここで，特徴量ベクトルの例としては，
（１）全体の音圧成分，（２）周波数成分の音圧のピー
クとなる周波数，（３）周波数をある一定区間に正規化
したその周波数成分の音圧のピークとなる周波数，
（４）上記（３）より得られた音圧の高い周波数の時系
列的に差分を取ったもの，がある。
（１）全体の音圧成分，（２）周波数成分の音圧のピー
クとなる周波数，（３）周波数をある一定区間に正規化
したその周波数成分の音圧のピークとなる周波数，
（４）上記（３）より得られた音圧の高い周波数の時系
列的に差分を取ったもの，がある。
【００２９】（１）の全体の音圧成分を特徴量ベクトル
とする場合，周波数毎にまとめたデータの数をその単位
毎にヒストグラム化し，数次元のベクトルとする。図５
に，全体の音圧成分をｎ次元の特徴量ベクトルとする例
を示す。図５において，１次元目は，０Hzから１００Hz
の範囲にある音圧の総計であり，これは図中にハッチッ
グを施した部分の面積に相当する。
とする場合，周波数毎にまとめたデータの数をその単位
毎にヒストグラム化し，数次元のベクトルとする。図５
に，全体の音圧成分をｎ次元の特徴量ベクトルとする例
を示す。図５において，１次元目は，０Hzから１００Hz
の範囲にある音圧の総計であり，これは図中にハッチッ
グを施した部分の面積に相当する。
【００３０】（２）の場合には，音楽情報で最大値のデ
ータの数を，まとめた単位毎にヒストグラム化し，数次
元のベクトルとする。図６に，ここで特徴量とする音圧
のピークの位置の例を示す。なお，図６（Ａ）はデータ
ベースに蓄積されている楽曲の音楽情報でのピーク，図
６（Ｂ）は検索キーの音楽情報から得られたピークを示
しており，これらのヒストグラムが多くの部分データで
一致することにより，類似した音楽情報と判断すること
ができる。ヒストグラムは，各部分データにおいて上述
したＦＦＴを施す単位毎に作り，例えば周波数を対数間
隔で区切った各区間に対する最大のピークの個数をカウ
ントすることによって作る。
ータの数を，まとめた単位毎にヒストグラム化し，数次
元のベクトルとする。図６に，ここで特徴量とする音圧
のピークの位置の例を示す。なお，図６（Ａ）はデータ
ベースに蓄積されている楽曲の音楽情報でのピーク，図
６（Ｂ）は検索キーの音楽情報から得られたピークを示
しており，これらのヒストグラムが多くの部分データで
一致することにより，類似した音楽情報と判断すること
ができる。ヒストグラムは，各部分データにおいて上述
したＦＦＴを施す単位毎に作り，例えば周波数を対数間
隔で区切った各区間に対する最大のピークの個数をカウ
ントすることによって作る。
【００３１】（３）の場合，音楽情報を周波数で一定区
間に折りたたんで（まとめて），その区間で最大のデー
タの数を，まとめた単位毎にヒストグラム化し，数次元
のベクトルとする。
間に折りたたんで（まとめて），その区間で最大のデー
タの数を，まとめた単位毎にヒストグラム化し，数次元
のベクトルとする。
【００３２】例えば，１００Hzから２００Hzの間に折り
たたむ場合，音楽情報ａが２００（Hz）より大きい時： ａ＝ａ÷２（２００より小さくなるまで繰り返す） 音楽情報ａが１００（Hz）より小さい時： ａ＝ａ×２（１００以上になるまで繰り返す） とする。
たたむ場合，音楽情報ａが２００（Hz）より大きい時： ａ＝ａ÷２（２００より小さくなるまで繰り返す） 音楽情報ａが１００（Hz）より小さい時： ａ＝ａ×２（１００以上になるまで繰り返す） とする。
【００３３】（４）の場合には，上記（３）の周波数で
一定区間に折りたたんだデータの次データとの差分を差
分毎にまとめてそのデータの数をヒストグラム化し，数
次元のベクトルとする。図７に，その例を示す。図７に
示すように，着目したデータの周波数が５０Hzで，次時
間（例えば２秒後）では５５Hzに遷移（移動）したなら
ば，その差（５）をｎ次元のベクトルの当てはまる区間
に１（個）として足しあわせる（カウントする）。この
区間は，差分値を対数間隔で区切った区間であり，例え
ば１００Hzから２００Hzまでの区間では，差の最大値は
１００であり，これを０から２，２から４，４から８，
…という対数間隔で区切った各区間に対して，ヒストグ
ラムを作成し，これをｎ次元の特徴量ベクトルとする。
一定区間に折りたたんだデータの次データとの差分を差
分毎にまとめてそのデータの数をヒストグラム化し，数
次元のベクトルとする。図７に，その例を示す。図７に
示すように，着目したデータの周波数が５０Hzで，次時
間（例えば２秒後）では５５Hzに遷移（移動）したなら
ば，その差（５）をｎ次元のベクトルの当てはまる区間
に１（個）として足しあわせる（カウントする）。この
区間は，差分値を対数間隔で区切った区間であり，例え
ば１００Hzから２００Hzまでの区間では，差の最大値は
１００であり，これを０から２，２から４，４から８，
…という対数間隔で区切った各区間に対して，ヒストグ
ラムを作成し，これをｎ次元の特徴量ベクトルとする。
【００３４】以上のように，それぞれの特徴量は多次元
ベクトルとなる。この多次元ベクトルによる類似度計算
は，ユークリッド距離やマンハッタン距離を使用する。
変換された特徴量は，蓄積部４のデータベースに格納さ
れる。
ベクトルとなる。この多次元ベクトルによる類似度計算
は，ユークリッド距離やマンハッタン距離を使用する。
変換された特徴量は，蓄積部４のデータベースに格納さ
れる。
【００３５】また，本音楽情報からそれぞれ抽出された
特徴量をもとに特徴量毎に別々のインデックスを作成す
る。本発明は，どのような形式のインデックスを用いて
も実施可能であるが，例えばＲ−ｔｒｅｅなどのインデ
ックスを用いれば，多次元のベクトル空間を検索するの
に好適である。この方法では，多次元空間中の特徴量の
ベクトルを相互に似ているもの同士でグループ化し，こ
れを繰り返して木構造を作り上げ，インデックスを作成
する。これは階層構造を辿ることにより，評価が必要と
思われるデータのみにアクセスを限定できるので，デー
タ数が増加しても検索応答速度を維持できる。なお，こ
のＲ−ｔｒｅｅに関する参考文献としては，以下のもの
がある。 〔参考文献〕A.Guttman, ∧R-tree : a dynamic index
structures for spatialsearching", Proceedings of t
he ACM SIGMOD International Conference on the Mana
gement of Data, pp.47-57, Boston, 1984. 〔データベースからの音楽情報の検索フェーズ〕図８
は，データベースからの音楽情報の検索フェーズのフロ
ーチャートである。まず，検索条件入力装置２から検索
条件となるキーデータ（ソースデータ）を入力する（ス
テップＳ２０）。この入力データは，音楽情報への変換
部３で音楽情報に変換され特徴量が抽出される（ステッ
プＳ２１）。次に，音楽情報検索部５では，インデック
スを利用した類似検索により，キーデータから得られた
特徴量と蓄積部４のデータベースに蓄積された特徴量と
を比較し，ソースデータを検索する（ステップＳ２
２）。検索結果は，表示・音源装置６に結果として表示
したり，音源装置を使って再生したりする。
特徴量をもとに特徴量毎に別々のインデックスを作成す
る。本発明は，どのような形式のインデックスを用いて
も実施可能であるが，例えばＲ−ｔｒｅｅなどのインデ
ックスを用いれば，多次元のベクトル空間を検索するの
に好適である。この方法では，多次元空間中の特徴量の
ベクトルを相互に似ているもの同士でグループ化し，こ
れを繰り返して木構造を作り上げ，インデックスを作成
する。これは階層構造を辿ることにより，評価が必要と
思われるデータのみにアクセスを限定できるので，デー
タ数が増加しても検索応答速度を維持できる。なお，こ
のＲ−ｔｒｅｅに関する参考文献としては，以下のもの
がある。 〔参考文献〕A.Guttman, ∧R-tree : a dynamic index
structures for spatialsearching", Proceedings of t
he ACM SIGMOD International Conference on the Mana
gement of Data, pp.47-57, Boston, 1984. 〔データベースからの音楽情報の検索フェーズ〕図８
は，データベースからの音楽情報の検索フェーズのフロ
ーチャートである。まず，検索条件入力装置２から検索
条件となるキーデータ（ソースデータ）を入力する（ス
テップＳ２０）。この入力データは，音楽情報への変換
部３で音楽情報に変換され特徴量が抽出される（ステッ
プＳ２１）。次に，音楽情報検索部５では，インデック
スを利用した類似検索により，キーデータから得られた
特徴量と蓄積部４のデータベースに蓄積された特徴量と
を比較し，ソースデータを検索する（ステップＳ２
２）。検索結果は，表示・音源装置６に結果として表示
したり，音源装置を使って再生したりする。
【００３６】音楽情報検索部５での類似検索では，検索
する入力データの特徴量とデータベースに蓄積された部
分データの特徴量との距離計算により類似検索を行う。
ここでは，音楽情報の特徴量を，個々の特徴量別のイン
デックスから得られた中間結果を特徴量毎に重みを付け
て線形結合することにより，総合類似度を計算し，それ
に基づいて類似検索を行う。検索時には，特徴量をもと
に作成したインデックスを使用して検索する。
する入力データの特徴量とデータベースに蓄積された部
分データの特徴量との距離計算により類似検索を行う。
ここでは，音楽情報の特徴量を，個々の特徴量別のイン
デックスから得られた中間結果を特徴量毎に重みを付け
て線形結合することにより，総合類似度を計算し，それ
に基づいて類似検索を行う。検索時には，特徴量をもと
に作成したインデックスを使用して検索する。
【００３７】図９は，本実施の形態における類似計算方
法の例を説明するための図である。図９（Ａ）に示すよ
うに，入力キーから得られる音楽情報から各種の特徴量
を抽出し，検索対象のソースデータから抽出されている
データベース内の特徴量と比較する。データベース内の
ソースデータの特徴量は，図９（Ｃ）に示すように多次
元空間中に分布しており，これらをクラスタリングして
木構造化したインデックスが，図９（Ｂ）に示すように
作成されている。そこで，データベースのデータ（特徴
量）を検索するときには，このインデックスを利用して
絞り込みを行い，そこにあるデータ（特徴量）の距離を
比較し，近いものから順に結果として返却する。
法の例を説明するための図である。図９（Ａ）に示すよ
うに，入力キーから得られる音楽情報から各種の特徴量
を抽出し，検索対象のソースデータから抽出されている
データベース内の特徴量と比較する。データベース内の
ソースデータの特徴量は，図９（Ｃ）に示すように多次
元空間中に分布しており，これらをクラスタリングして
木構造化したインデックスが，図９（Ｂ）に示すように
作成されている。そこで，データベースのデータ（特徴
量）を検索するときには，このインデックスを利用して
絞り込みを行い，そこにあるデータ（特徴量）の距離を
比較し，近いものから順に結果として返却する。
【００３８】以上のような複数の特徴量を利用した類似
検索では，特徴量毎に利用者の検索目的に応じた重みを
付けて類似計算を行うことにより，利用者の所望する楽
曲の検索を容易に実現することができる。例えば，“ボ
ーカルの高い曲を選びたい”というような検索要求に対
しては，特徴量ベクトルの例として説明した（２）の特
徴量の重みを重くすることにより，すなわち特徴量の値
にかける重み値を大きくすることにより対応することが
できる。また，転調したような曲の検索要求に対して
は，特徴量ベクトルの例として説明した（３）や（４）
の特徴量の重みを重くすることにより，対応することが
できる。
検索では，特徴量毎に利用者の検索目的に応じた重みを
付けて類似計算を行うことにより，利用者の所望する楽
曲の検索を容易に実現することができる。例えば，“ボ
ーカルの高い曲を選びたい”というような検索要求に対
しては，特徴量ベクトルの例として説明した（２）の特
徴量の重みを重くすることにより，すなわち特徴量の値
にかける重み値を大きくすることにより対応することが
できる。また，転調したような曲の検索要求に対して
は，特徴量ベクトルの例として説明した（３）や（４）
の特徴量の重みを重くすることにより，対応することが
できる。
【００３９】
【発明の効果】上述のように，本発明によれば，検索者
が特殊な音楽的知識や技能を身につけていなくても，ハ
ミングや音源やキーボード等からの楽曲により，データ
ベースから高速に音楽を検索することが可能になる。ま
た，類似検索により，様々な問い合わせに（例えば，転
調した曲など）対応することが可能になる。
が特殊な音楽的知識や技能を身につけていなくても，ハ
ミングや音源やキーボード等からの楽曲により，データ
ベースから高速に音楽を検索することが可能になる。ま
た，類似検索により，様々な問い合わせに（例えば，転
調した曲など）対応することが可能になる。
【図１】本発明の構成例を示すブロック図である。
【図２】音楽情報への変換フェーズのフローチャートで
ある。
ある。
【図３】音楽情報の部分データへの分割の例を示す図で
ある。
ある。
【図４】分割した部分データにＦＦＴを施した例を示す
図である。
図である。
【図５】全体の音圧成分をｎ次元の特徴量ベクトルとす
る例を説明する図である。
る例を説明する図である。
【図６】特徴量とする音圧のピークの位置の例を示す図
である。
である。
【図７】データの遷移に着目したｎ次元特徴量ベクトル
の生成を説明する図である。
の生成を説明する図である。
【図８】データベースからの音楽情報の検索フェーズの
フローチャートである。
フローチャートである。
【図９】本実施の形態における類似計算方法の例を説明
するための図である。
するための図である。
【図１０】従来のＤＰマッチングを説明するための図で
ある。
ある。
１ 楽曲入力装置
２ 検索条件入力装置
３ 音楽情報への変換部
４ 蓄積部
５ 音楽情報検索部
６ 表示・音源装置
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 谷口 展郎
東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日
本電信電話株式会社内
(72)発明者 山室 雅司
東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日
本電信電話株式会社内
(56)参考文献 特開 平６−290574（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−110945（ＪＰ，Ａ)
特開 平10−134549（ＪＰ，Ａ)
柳瀬 他，音楽検索における自動イン
デクシング方法，情報処理学会研究報告
（98−ＤＢＳ−116（２）），日本，社
団法人情報処理学会，1998年 ７月10
日，第98巻，第58号，ｐ．117−124
蔭山，高島，ハミング歌唱を手掛りと
するメロディ検索，電子情報通信学会論
文誌Ｄ−ＩＩ，日本，社団法人電子情報
通信学会，1994年 ８月25日，Ｖｏｌ.
Ｊ77−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．８，ｐ．1543−
1551
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06F 17/30
G10H 7/08
G10K 15/04
G11B 27/10
ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (9)
- 【請求項１】 楽曲を検索する検索装置において， 楽曲のソースデータを計算機が解析できる音楽情報に変
換し，その音楽情報をそれぞれの部分データに重なりが
できるようにずらしながら複数の部分データに分割し
て，各部分データから，全体の音圧成分，周波数成分の
音圧のピークとなる周波数，周波数をある一定区間に正
規化した結果の周波数成分の音圧のピークとなる周波
数，または周波数をある一定区間に正規化した結果の周
波数成分から得られた音圧の高い周波数の時系列的に差
分をとったものの少なくともいずれか複数の特徴量を抽
出する音楽情報への変換手段と， 検索対象となる楽曲のソースデータについて上記音楽情
報への変換手段により抽出された複数の特徴量をデータ
ベースとして蓄積する蓄積手段と， 検索条件として指定された入力データの音楽情報から上
記音楽情報への変換手段により抽出された複数の特徴量
と，上記蓄積手段のデータベースに蓄積された複数の特
徴量との距離計算をすることにより類似度を測り，それ
によって入力データに類似するソースデータを検索する
音楽情報検索手段と， 検索結果を出力する検索結果出力手段とを備えることを
特徴とする音楽情報検索装置。 - 【請求項２】 請求項１に記載の音楽情報検索装置にお
いて， 上記音楽情報への変換手段は，音楽情報から抽出した特
徴量をデータベースに格納する際に，それらの特徴量か
らインデックスを作成し， 上記音楽情報検索手段は，ソースデータの音楽情報から
抽出された特徴量をもとに，上記インデックスを使用し
て上記データベースから類似したソースデータを検索す
ることを特徴とする音楽情報検索装置。 - 【請求項３】 請求項２記載の音楽情報検索装置におい
て， 上記インデックスは，複数の特徴量に基づく多次元イン
デックスであることを特徴とする音楽情報検索装置。 - 【請求項４】 楽曲を検索する検索装置に用いる音楽情
報蓄積装置において， 検索対象となる楽曲のソースデータを計算機が解析でき
る音楽情報に変換し，その音楽情報をそれぞれの部分デ
ータに重なりができるようにずらしながら複数の部分デ
ータに分割して，各部分データから，全体の音圧成分，
周波数成分の音圧のピークとなる周波数，周波数をある
一定区間に正規化した結果の周波数成分の音圧のピーク
となる周波数，または周波数をある一定区間に正規化し
た結果の周波数成分から得られた音圧の高い周波数の時
系列的に差分をとったものの少なくともいずれか複数の
特徴量を抽出し，データベースに格納するとともに，そ
れらの特徴量からインデックスを作成する音楽情報への
変換手段と， 検索対象となる楽曲のソースデータについて上記音楽情
報への変換手段により抽出された複数の特徴量を，イン
デックス付きのデータベースとして蓄積する蓄積手段と
を備えることを特徴とする音楽情報蓄積装置。 - 【請求項５】 楽曲を検索する検索装置において， 検索対象となる楽曲のソースデータを変換した音楽情報
から，その音楽情報をそれぞれの部分データに重なりが
できるようにずらしながら複数の部分データに分割し，
それらの各部分データから抽出された，全体の音圧成
分，周波数成分の音圧のピークとなる周波数，周波数を
ある一定区間に正規化した結果の周波数成分の音圧のピ
ークとなる周波数，または周波数をある一定区間に正規
化した結果の周波数成分から得られた音圧の高い周波数
の時系列的に差分をとったものの少なくともいずれか複
数の特徴量を，インデックス付きのデータベースとして
蓄積する蓄積手段と， 検索条件となる楽曲のソースデータを計算機が解析でき
る音楽情報に変換し，その音楽情報をそれぞれの部分デ
ータに重なりができるようにずらしながら複数の部分デ
ータに分割して，各部分データから，全体の音圧成分，
周波数成分の音圧のピークとなる周波数，周波数をある
一定区間に正規化した結果の周波数成分の音圧のピーク
となる周波数，または周波数をある一定区間に正規化し
た結果の周波数成分から得られた音圧の高い周波数の時
系列的に差分をとったものの少なくともいずれか複数の
特徴量を抽出する音楽情報への変換手段と，検索条件として指定された入力データの音楽情報から上
記音楽情報への変換手 段により抽出された複数の特徴量
と，上記蓄積手段のデータベースに蓄積された複数の特
徴量との距離計算をすることにより類似度を測り，それ
によって入力データに 類似するソースデータを検索する
音楽情報検索手段と， 検索結果を出力する検索結果出力手段とを備えることを
特徴とする音楽情報検索装置。 - 【請求項６】 楽曲を検索する検索装置に用いる音楽情
報を蓄積する方法において， 検索対象となる楽曲のソースデータを計算機が解析でき
る音楽情報に変換し，その音楽情報をそれぞれの部分デ
ータに重なりができるようにずらしながら複数の部分デ
ータに分割して，各部分データから，全体の音圧成分，
周波数成分の音圧のピークとなる周波数，周波数をある
一定区間に正規化した結果の周波数成分の音圧のピーク
となる周波数，または周波数をある一定区間に正規化し
た結果の周波数成分から得られた音圧の高い周波数の時
系列的に差分をとったものの少なくともいずれか複数の
特徴量を抽出する過程と， 抽出した複数の特徴量をデータベースに格納するととも
に，それらの特徴量からインデックスを作成する過程と
を有することを特徴とする音楽情報蓄積方法。 - 【請求項７】 検索対象となる楽曲のソースデータを変
換した音楽情報から，その音楽情報を部分データに分割
して抽出された特徴量を，インデックス付きのデータベ
ースとして蓄積する蓄積手段を用いて楽曲を検索する検
索方法であって， 検索条件となる楽曲のソースデータを計算機が解析でき
る音楽情報に変換し，その音楽情報をそれぞれの部分デ
ータに重なりができるようにずらしながら複数の部分デ
ータに分割して，各部分データから，全体の音圧成分，
周波数成分の音圧のピークとなる周波数，周波数をある
一定区間に正規化した結果の周波数成分の音圧のピーク
となる周波数，または周波数をある一定区間に正規化し
た結果の周波数成分から得られた音圧の高い周波数の時
系列的に差分をとったものの少なくともいずれか複数の
特徴量を抽出する過程と，検索条件として指定された入力データの音楽情報から上
記音楽情報への変換手 段により抽出された複数の特徴量
と，上記インデックス付きのデータベースに蓄積された
複数の特徴量との距離計算をすることにより類似度を測
り，それによって入力データに類似する ソースデータを
検索する過程と， 検索結果を出力する過程とを有することを特徴とする音
楽情報検索方法。 - 【請求項８】 楽曲を検索する検索装置に用いる音楽情
報を蓄積するためのプログラムを記録した記録媒体であ
って， 検索対象となる楽曲のソースデータを計算機が解析でき
る音楽情報に変換し，その音楽情報をそれぞれの部分デ
ータに重なりができるようにずらしながら複数の部分デ
ータに分割して，各部分データから，全体の音圧成分，
周波数成分の音圧のピークとなる周波数，周波数をある
一定区間に正規化した結果の周波数成分の音圧のピーク
となる周波数，または周波数をある一定区間に正規化し
た結果の周波数成分から得られた音圧の高い周波数の時
系列的に差分をとったものの少なくともいずれか複数の
特徴量を抽出する処理と， 抽出した複数の特徴量をデータベースに格納するととも
に，それらの特徴量からインデックスを作成する処理と
を計算機に実行させるプログラムを記録したことを特徴
とする音楽情報蓄積プログラムを記録した記録媒体。 - 【請求項９】 検索対象となる楽曲のソースデータを変
換した音楽情報から，その音楽情報を部分データに分割
して抽出された特徴量を，インデックス付きのデータベ
ースとして蓄積する蓄積手段を用いて楽曲を検索するた
めのプログラムを記録した記録媒体であって， 検索条件となる楽曲のソースデータを計算機が解析でき
る音楽情報に変換し，その音楽情報をそれぞれの部分デ
ータに重なりができるようにずらしながら複数の部分デ
ータに分割して，各部分データから，全体の音圧成分，
周波数成分の音圧のピークとなる周波数，周波数をある
一定区間に正規化した結果の周波数成分の音圧のピーク
となる周波数，または周波数をある一定区間に正規化し
た結果の周波数成分から得られた音圧の高い周波数の時
系列的に差分をとったものの少なくともいずれか複数の
特徴量を抽出する処理と，検索条件として指定された入力データの音楽情報から上
記音楽情報への変換手段により抽出された複数の特徴量
と，上記インデックス付きのデータベースに蓄積された
複数の特徴量との距離計算をすることにより類似度を測
り，それによって入力データに類似する ソースデータを
検索する処理と， 検索結果を出力する処理とを計算機に実行させるプログ
ラムを記録したことを特徴とする音楽情報検索プログラ
ムを記録した記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32913198A JP3434223B2 (ja) | 1998-11-19 | 1998-11-19 | 音楽情報検索装置，音楽情報蓄積装置，音楽情報検索方法，音楽情報蓄積方法およびそれらのプログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32913198A JP3434223B2 (ja) | 1998-11-19 | 1998-11-19 | 音楽情報検索装置，音楽情報蓄積装置，音楽情報検索方法，音楽情報蓄積方法およびそれらのプログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000155759A JP2000155759A (ja) | 2000-06-06 |
| JP3434223B2 true JP3434223B2 (ja) | 2003-08-04 |
Family
ID=18217981
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP32913198A Expired - Lifetime JP3434223B2 (ja) | 1998-11-19 | 1998-11-19 | 音楽情報検索装置，音楽情報蓄積装置，音楽情報検索方法，音楽情報蓄積方法およびそれらのプログラムを記録した記録媒体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3434223B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002123287A (ja) * | 2000-10-13 | 2002-04-26 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 音楽特徴量生成方法及び装置と音楽情報検索装置と音楽特徴量生成用プログラムの記録媒体 |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3631650B2 (ja) * | 1999-03-26 | 2005-03-23 | 日本電信電話株式会社 | 音楽検索装置，音楽検索方法および音楽検索プログラムを記録した計算機読み取り可能な記録媒体 |
| WO2002008943A2 (en) * | 2000-07-21 | 2002-01-31 | Cddb, Inc. | Method and system for finding match in database related to waveforms |
| GB2384596A (en) | 2000-10-23 | 2003-07-30 | Ntt Comm Corp | Musical composition recognition method and system, storage medium where musical composition program is stored, commercial recognition method and system, |
| JP2002215632A (ja) * | 2001-01-18 | 2002-08-02 | Nec Corp | 携帯端末を用いた音楽検索システム、音楽検索方法、および購入方法 |
| JP4626087B2 (ja) * | 2001-05-15 | 2011-02-02 | ヤマハ株式会社 | 楽音制御システムおよび楽音制御装置 |
| GB0230097D0 (en) * | 2002-12-24 | 2003-01-29 | Koninkl Philips Electronics Nv | Method and system for augmenting an audio signal |
| US7421305B2 (en) * | 2003-10-24 | 2008-09-02 | Microsoft Corporation | Audio duplicate detector |
| KR100749045B1 (ko) * | 2006-01-26 | 2007-08-13 | 삼성전자주식회사 | 음악 내용 요약본을 이용한 유사곡 검색 방법 및 그 장치 |
| US8370356B2 (en) | 2006-05-12 | 2013-02-05 | Pioneer Corporation | Music search system, music search method, music search program and recording medium recording music search program |
| JP4981630B2 (ja) * | 2007-01-05 | 2012-07-25 | ヤフー株式会社 | 感性マッチング方法、装置及びコンピュータ・プログラム |
| JP4868045B2 (ja) * | 2009-08-24 | 2012-02-01 | ヤマハ株式会社 | 楽音制御システム |
| JP5413779B2 (ja) * | 2010-06-24 | 2014-02-12 | 株式会社日立製作所 | 音響−独自性データベース生成システム、音響データ類似判定システム、音響−独自性データベース生成方法、及び、音響データ類似判定方法 |
| JP5732994B2 (ja) * | 2011-04-19 | 2015-06-10 | ソニー株式会社 | 楽曲検索装置および方法、プログラム、並びに記録媒体 |
| JP5742472B2 (ja) * | 2011-05-26 | 2015-07-01 | ヤマハ株式会社 | データ検索装置およびプログラム |
| JP5687961B2 (ja) * | 2011-06-28 | 2015-03-25 | パイオニア株式会社 | 同期再生装置及び同期再生方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06110945A (ja) * | 1992-09-29 | 1994-04-22 | Fujitsu Ltd | 音楽データベース作成装置及びその検索装置 |
| JP3433818B2 (ja) * | 1993-03-31 | 2003-08-04 | 日本ビクター株式会社 | 楽曲検索装置 |
| JPH10134549A (ja) * | 1996-10-30 | 1998-05-22 | Nippon Columbia Co Ltd | 楽曲検索装置 |
-
1998
- 1998-11-19 JP JP32913198A patent/JP3434223B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 柳瀬 他，音楽検索における自動インデクシング方法，情報処理学会研究報告（９８−ＤＢＳ−１１６（２）），日本，社団法人情報処理学会，１９９８年 ７月１０日，第９８巻，第５８号，ｐ．１１７−１２４ |
| 蔭山，高島，ハミング歌唱を手掛りとするメロディ検索，電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ，日本，社団法人電子情報通信学会，１９９４年 ８月２５日，Ｖｏｌ．Ｊ７７−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．８，ｐ．１５４３−１５５１ |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002123287A (ja) * | 2000-10-13 | 2002-04-26 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 音楽特徴量生成方法及び装置と音楽情報検索装置と音楽特徴量生成用プログラムの記録媒体 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2000155759A (ja) | 2000-06-06 |
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