JP4165650B2 - 楽曲検索システムおよび楽曲検索方法 - Google Patents
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Description
本発明の楽曲検索システムは、楽曲データベースに記憶された複数の楽曲データの中から所望の楽曲データを検索する楽曲検索システムであって、人間の感性によって判断される印象度データを入力する印象度データ入力手段と、該印象度データ入力手段から入力された前記印象度データを教師信号として用いて、前記楽曲データが有する物理的な特徴データを前記印象度データに変換する階層型ニューラルネットワークを学習させる階層型ニューラルネットワーク学習手段と、前記楽曲データを入力する楽曲データ入力手段と、該楽曲データ入力手段によって入力された前記楽曲データの一定フレーム長に対して高速フーリエ変換を行いパワースペクトルを算出することで前記特徴データを抽出する特徴データ抽出手段と、前記階層型ニューラルネットワーク学習手段によって学習が施された前記階層型ニューラルネットワークを用いて、前記特徴データ抽出手段によって抽出された前記特徴データを前記印象度データに変換する印象度データ変換手段と、該印象度データ変換手段によって変換された前記印象度データを前記楽曲データ入力手段によって入力された前記楽曲データと共に前記楽曲データベースに記憶させる記憶制御手段と、キーワードに対応する楽曲を設定するキーワード設定手段と、楽曲がマッピングで表示される楽曲マッピング表示手段と、前記楽曲マッピング表示手段で表示された楽曲であるニューロンをポイントすると前記キーワードが表示されるキーワード表示手段と、前記印象度データ入力手段から検索条件として入力された前記印象度データと前記キーワードに基づいて前記楽曲データベースを検索する楽曲検索手段と、該楽曲検索手段によって検索された前記楽曲データを出力する楽曲データ出力手段と、初期設定用楽曲データを記憶するサンプルデータ記憶手段と、該サンプルデータ記憶手段に記憶されている前記初期設定用楽曲データを音声出力する音声出力手段と、を具備し、前記サンプルデータ記憶手段には、前記初期設定用楽曲データに対応する前記特徴データが予め記憶されており、前記特徴データ抽出手段は、前記サンプルデータ記憶手段に記憶されている前記初期設定用楽曲データから前記特徴データを抽出し、前記階層型ニューラルネットワーク学習手段は、前記特徴データと前記音声出力手段から音声出力された前記初期設定用楽曲データに対応して前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データを用いて前記階層型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする。
さらに、本発明の楽曲検索プログラムは、上記楽曲検索方法をコンピュータで実行可能とすることを特徴とする。
図3は、図1に示す階層型ニューラルネットワーク学習部において初期設定時に行われる階層型ニューラルネットワークの学習動作を説明するためのフローチャートであり、図4は、図1に示す階層型ニューラルネットワーク学習部における階層型ニューラルネットワークの学習アルゴリズムを説明するための説明図であり、図5は、図1に示すPC表示部に教示される初期設定画面例を示す図であり、図6は、図1に示す楽曲マップ学習部において初期設定時に行われる楽曲マップの学習動作を説明するためのフローチャートであり、図7は、図1に示す楽曲マップ学習部における楽曲マップの学習アルゴリズムを説明するための説明図であり、図8は、図1に示す楽曲検索装置における楽曲登録動作を説明するためのフローチャートであり、図9は、図1に示す特徴データ抽出部における特徴データ抽出動作を説明するためのフローチャートであり、図10は、図1に示す楽曲検索装置における楽曲検索動作を説明するためのフローチャートであり、図11は、図1に示すPC表示部に表示される表示画面例を示す図であり、図12は、図11に示す検索条件入力領域の表示例を示す図であり、図13および図14は、図11に示す検索結果表示領域の表示例を示す図であり、図15は、図11に示す表示画面に表示される全楽曲リスト表示領域例を示す図であり、図16は、図11に示す表示画面に表示されるキーワード検索領域例を示す図である。
楽曲データ入力部11にCD、DVD等の楽曲データが記憶されている記憶媒体をセットし、楽曲データ入力部11から楽曲データを入力する(ステップC1)。
特徴データ抽出部13における特徴データの抽出動作は、図9を参照すると、楽曲データの入力を受け付け(ステップD1)、楽曲データの予め定められたデータ解析開始点から一定のフレーム長に対しFFT(高速フーリエ変換)を行い(ステップD2)、パワースペクトルを算出する。なお、ステップD2の前に高速化を目的としてダウンサンプリングを行うようにしても良い。
楽曲検索部18は、PC表示部20に、図11に示すような検索画面50を表示し、PC操作部19からのユーザ入力を受け付ける。検索画面50は、楽曲マップ記憶部17に記憶されている楽曲データのマッピング状況が表示される楽曲マップ表示領域51と、検索条件を入力する検索条件入力領域52と、検索結果が表示される検索結果表示領域53とからなる。図11の楽曲マップ表示領域51に示されている点は、楽曲データがマッピングされている楽曲マップのニューロンを示している。
図17は、本発明に係る楽曲検索システムの他の実施の形態の構成を示すブロック図である。
11 楽曲データ入力部
12 圧縮処理部
13 特徴データ抽出部
14 印象度データ変換部
15 楽曲データベース
16 楽曲マッピング部
17 楽曲マップ記憶部
18 楽曲検索部
19 PC操作部
20 PC表示部
21 検索結果出力部
22 初期設定部
23 サンプルデータ記憶部
24 音声出力部
25 階層型ニューラルネットワーク学習部
26 楽曲マップ学習部
30 端末装置
31 検索結果入力部
32 検索結果記憶部
33 端末操作部
34 端末表示部
35 音声出力部
36 楽曲データベース
37 楽曲マップ記憶部
38 楽曲検索部
39 データベース入力部
40 初期設定画面
41 印象度データ入力領域
42 初期設定開始ボタン
43 入力確定ボタン
50 検索画面
51 楽曲マップ表示領域
52 検索条件入力領域
53 検索結果表示領域
54 全楽曲リスト表示領域
55 キーワード検索領域
511 キーワード表示
521 印象度データ入力領域
522 書誌データ入力領域
523 検索実行ボタン
531 代表曲検索実行ボタン
532 出力ボタン
541 代表曲選択実行ボタン
551 キーワード選択領域
552 設定楽曲表示領域
553 おまかせ検索ボタン
554 設定楽曲変更ボタン
Claims (6)
- 楽曲データベースに記憶された複数の楽曲データの中から所望の楽曲データを検索する楽曲検索システムであって、
人間の感性によって判断される印象度データを入力する印象度データ入力手段と、
該印象度データ入力手段から入力された前記印象度データを教師信号として用いて、前記楽曲データが有する物理的な特徴データを前記印象度データに変換する階層型ニューラルネットワークを学習させる階層型ニューラルネットワーク学習手段と、
前記楽曲データを入力する楽曲データ入力手段と、
該楽曲データ入力手段によって入力された前記楽曲データの一定フレーム長に対して高速フーリエ変換を行いパワースペクトルを算出することで前記特徴データを抽出する特徴データ抽出手段と、
前記階層型ニューラルネットワーク学習手段によって学習が施された前記階層型ニューラルネットワークを用いて、前記特徴データ抽出手段によって抽出された前記特徴データを前記印象度データに変換する印象度データ変換手段と、
該印象度データ変換手段によって変換された前記印象度データを前記楽曲データ入力手段によって入力された前記楽曲データと共に前記楽曲データベースに記憶させる記憶制御手段と、
キーワードに対応する楽曲を設定するキーワード設定手段と、
楽曲がマッピングで表示される楽曲マッピング表示手段と、
前記楽曲マッピング表示手段で表示された楽曲であるニューロンをポイントすると前記キーワードが表示されるキーワード表示手段と、
前記印象度データ入力手段から検索条件として入力された前記印象度データと前記キーワードに基づいて前記楽曲データベースを検索する楽曲検索手段と、
該楽曲検索手段によって検索された前記楽曲データを出力する楽曲データ出力手段と、
初期設定用楽曲データを記憶するサンプルデータ記憶手段と、
該サンプルデータ記憶手段に記憶されている前記初期設定用楽曲データを音声出力する音声出力手段と、を具備し、
前記サンプルデータ記憶手段には、前記初期設定用楽曲データに対応する前記特徴データが予め記憶されており、
前記特徴データ抽出手段は、前記サンプルデータ記憶手段に記憶されている前記初期設
定用楽曲データから前記特徴データを抽出し、
前記階層型ニューラルネットワーク学習手段は、前記特徴データと前記音声出力手段から音声出力された前記初期設定用楽曲データに対応して前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データを用いて前記階層型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする楽曲検索システム。 - 前記特徴データ抽出手段は、前記特徴データとしてゆらぎ情報からなる複数の項目を抽
出することを特徴とする請求項1に記載の楽曲検索システム。 - 前記楽曲検索手段は、前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データを入力ベクトルとすると共に、前記楽曲データベースに記憶されている前記印象度データを検索対象ベクトルとし、両者のユークリッド距離が小さい順に検索することを特徴とする請求項1乃至2のいずれかに記載の楽曲検索システム。
- コンピュータが実行する楽曲データベースに記憶された複数の楽曲データの中から所望の楽曲データを検索する楽曲検索方法であって、
前記コンピュータは、人間の感性によって判断される印象度データを教師信号として受け付ける階層型ニューラルネットワーク学習部の階層型ニューラルネットワーク学習工程と、
該入力した前記印象度データを教師信号として用いて、前記楽曲データが有する物理的な特徴データを前記印象度データに変換する階層型ニューラルネットワークを学習させる楽曲マップ学習部の楽曲マップ学習工程と、
前記楽曲データを入力する楽曲データ入力部の楽曲データ入力工程と、
該入力した前記楽曲データの一定フレーム長に対して高速フーリエ変換を行いパワースペクトルを算出することで特徴データを抽出する特徴データ抽出部の特徴データ抽出工程と、
前記楽曲マップ学習工程で学習させた前記階層型ニューラルネットワークを用いて、前記特徴データ抽出工程で抽出した前記特徴データを前記印象度データに変換する印象度データ変換部の印象度データ変換工程と、
前記印象度データ変換工程で変換した前記印象度データを前記楽曲データと共に前記楽曲データベースに記憶させる前記コンピュータの記憶制御工程と、
キーワードに対応する楽曲を設定するPC操作部のキーワード設定工程と、
楽曲がマッピングで表示されるPC表示部の楽曲マッピング表示工程と、
前記楽曲マッピング表示工程で表示された楽曲であるニューロンをポイントすると前記キーワードが表示されるPC表示部のキーワード表示工程と、
検索条件として印象度データの入力を受け付けるPC操作部の印象度データ入力工程と、
該受け付けた印象度データと前記キーワードに基づいて前記楽曲データベースを検索する楽曲検索部の楽曲検索工程と、
前記楽曲検索工程によって検索された楽曲データを出力する検索結果出力部の楽曲データ出力工程と、
初期設定用楽曲データを記憶するサンプルデータ記憶部のサンプルデータ記憶工程と、
前記サンプルデータ記憶工程で記憶されている前記初期設定用楽曲データを音声出力する音声出力工程と、を実行し、
前記サンプルデータ記憶工程には、前記初期設定用楽曲データに対応する前記特徴データが予め記憶されており、
前記特徴データ抽出工程は、前記サンプルデータ記憶工程に記憶されている前記初期設
定用楽曲データから前記特徴データを抽出し、
前記階層型ニューラルネットワーク学習手段は、前記特徴データと前記音声出力工程から音声出力された前記初期設定用楽曲データに対応して前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データを用いて前記階層型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする楽曲検索方法。 - 前記特徴データ抽出工程は、前記特徴データとしてゆらぎ情報からなる複数の項目を抽出することを特徴とする請求項4に記載の楽曲検索方法。
- 請求項4乃5のいずれかに記載の楽曲検索方法をコンピュータで実行可能な楽曲検索プログラム。
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