JP4279274B2 - Mobile terminal device and music information display method - Google Patents
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Description
本発明は、端末楽曲データベースに記憶された複数の楽曲データの再生を行う携帯端末装置および楽曲情報表示方法に関し、特に再生を行う楽曲データの情報を表示する端末表示部を備えた携帯端末装置および楽曲情報表示方法に関する。 The present invention relates to a mobile terminal device and a music information display method for reproducing a plurality of music data stored in a terminal music database, and in particular, a mobile terminal device including a terminal display unit for displaying information of music data to be reproduced and The present invention relates to a music information display method.
近年、HDD等の小型で大容量の記憶手段が開発され、大量の楽曲データを記憶させておくことができるポータブルオーディオ等の携帯型の音声再生装置(以下、携帯端末装置と称す)が提案されている。携帯可能な携帯端末装置は、小型化されているため、操作のための入力スペースや表示スペースに制限があり、記憶手段に記憶された大量の楽曲データの管理は、携帯端末装置と接続可能に構成されたパーソナルコンピュータによって行われている。 In recent years, small and large-capacity storage means such as HDDs have been developed, and portable audio playback devices (hereinafter referred to as portable terminal devices) such as portable audio capable of storing a large amount of music data have been proposed. ing. Since portable portable terminal devices are miniaturized, input space and display space for operation are limited, and management of a large amount of music data stored in the storage means can be connected to the portable terminal device. It is performed by a configured personal computer.
パーソナルコンピュータによって行う管理としては、例えば、楽曲に対する主観的な印象に基づいて利用者の希望する楽曲を検索可能にするために、検索を希望する楽曲に対するユーザの主観的な要件を入力して数値化して出力し、その出力から、検索対象の楽曲の印象を数量化した予測印象値を算出し、算出した予測印象値をキーとして、複数の楽曲の音響信号およびその楽曲の印象を数量化した印象値を記憶した楽曲データベースを検索することにより、利用者の楽曲に対する主観的なイメージに基づいて、希望する楽曲を検索し、検索した楽曲データを携帯端末装置に転送するようにしている(例えば、特許文献1参照)。 As management performed by the personal computer, for example, in order to make it possible to search for a song desired by the user based on a subjective impression of the song, the user's subjective requirements for the song desired to be searched are input and numerical values are entered. The predicted impression value obtained by quantifying the impression of the music to be searched is calculated from the output, and the sound signal of the plurality of music and the impression of the music are quantified using the calculated predicted impression value as a key. By searching a music database storing impression values, a desired music is searched based on a subjective image of the user's music, and the searched music data is transferred to the mobile terminal device (for example, , See Patent Document 1).
しかしながら、従来技術では、携帯端末装置において楽曲データを再生するに際し、検索した楽曲データの中に聴取したくない印象の楽曲データが含まれている場合にも、楽曲データを再生して聴取した後にしか再生を取り消すことができず、所望しない楽曲データの再生が行われてしまうという問題点があった。
本発明は斯かる問題点を鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、再生する複数の楽曲データの中に聴取したくない印象の楽曲データが含まれている場合には、楽曲データを再生することなく再生予定を取り消すことができ、所望しない楽曲データの再生を防止することができる携帯端末装置および楽曲情報表示方法を提供する点にある。 The present invention has been made in view of such problems, and the object of the present invention is to provide a music composition in the case where music data that does not want to be listened to is included in a plurality of music data to be reproduced. The object is to provide a portable terminal device and a music information display method capable of canceling a reproduction schedule without reproducing data and preventing reproduction of undesired music data.
本発明は上記課題を解決すべく、以下に掲げる構成とした。
本発明のオーディオ信号再生装置は、楽曲データを記録しておき、記録している前記楽曲データの再生を行う携帯端末装置であって、前記楽曲データと共に、前記楽曲データの書誌データおよび前記楽曲データの印象を表す複数の評価項目からなる印象度データを記録する端末楽曲データベースと、該端末楽曲データベースに記録されている前記楽曲データを読み出して音声出力する音声出力手段と、該音声出力手段によって音声出力されている再生中の前記楽曲データの書誌データと次に再生する次回再生予定の前記楽曲データの書誌データとを前記端末楽曲データベースから読み出す楽曲検索手段と、該楽曲検索手段によって読み出された再生中の前記楽曲データの書誌データを再生曲情報として表示すると共に、前記楽曲検索手段によって読み出された次回再生予定の前記楽曲データの書誌データを次曲情報として表示する端末表示手段と、次回再生予定の前記楽曲データの再生予定を取り消すスキップ指示を受け付けるスキップ予約入力手段とを具備し、前記楽曲検索手段は、前記スキップ予約入力手段から前記スキップ指示が入力されると、次回再生予定の前記楽曲データの再生予定を取り消し、新たな前記楽曲データを次回再生予定の前記楽曲データとして選択すると共に、前記印象度データの中で最も特徴的な前記評価項目を抽出し、選択した前記楽曲データの書誌データと抽出した前記印象度データの評価項目とを前記端末楽曲データベースから読み出して前記次曲情報として前記端末表示手段に表示させることを特徴とする。
In order to solve the above problems, the present invention has the following configurations.
The audio signal reproduction device of the present invention is a portable terminal device that records music data and reproduces the recorded music data, together with the music data, the bibliographic data of the music data and the music data A terminal music database that records impression degree data including a plurality of evaluation items representing the impression of the user, audio output means for reading out the music data recorded in the terminal music database and outputting the audio, and audio output by the audio output means The music search means for reading out the bibliographic data of the music data being played and the bibliographic data of the music data to be played next to be played next from the terminal music database, and read by the music search means The bibliographic data of the music data being reproduced is displayed as reproduced music information, and the music search means Terminal display means for displaying the bibliographic data of the music data to be reproduced next time read out as next music information, and skip reservation input means for receiving a skip instruction for canceling the reproduction schedule of the music data to be reproduced next time When the skip instruction is input from the skip reservation input unit, the music search unit cancels the reproduction schedule of the music data scheduled to be reproduced next time, and uses the new music data as the music data scheduled to be reproduced next time. And selecting the most characteristic evaluation items in the impression degree data, reading out the bibliographic data of the selected music data and the evaluation items of the extracted impression degree data from the terminal music database, and The next song information is displayed on the terminal display means.
また、本発明の楽曲情報表示方法は、楽曲データを記録しておき、記録している前記楽曲データの再生を行う携帯端末装置おいて、再生中の前記楽曲データの情報を表示する楽曲情報表示方法であって、端末楽曲データベースに前記楽曲データと共に、前記楽曲データの書誌データおよび前記楽曲データの印象を表す複数の評価項目からなる印象度データを記録しておき、該端末楽曲データベースに記録されている前記楽曲データを読み出して音声出力し、該音声出力している再生中の前記楽曲データの書誌データと次に再生する次回再生予定の前記楽曲データの書誌データとを前記端末楽曲データベースから読み出し、端末表示手段に前記読み出した再生中の前記楽曲データの書誌データを再生曲情報として表示すると共に、前記読み出した次回再生予定の前記楽曲データの書誌データを次曲情報として表示し、次回再生予定の前記楽曲データの再生予定を取り消すスキップ指示を受け付けると、次回再生予定の前記楽曲データの再生予定を取り消し、新たな前記楽曲データを次回再生予定の前記楽曲データとして選択すると共に、前記印象度データの中で最も特徴的な前記評価項目を抽出し、選択した前記楽曲データの書誌データと抽出した前記印象度データの評価項目とを前記端末楽曲データベースから読み出して前記次曲情報として前記端末表示手段に表示することを特徴とする。 Also, the music information display method of the present invention is a music information display for displaying information on the music data being played back in a portable terminal device that records the music data and plays back the recorded music data. A method of recording impression data including a plurality of evaluation items representing bibliographic data of the music data and an impression of the music data together with the music data in the terminal music database, and recorded in the terminal music database. The music data is read out and output as voice, and the bibliographic data of the music data being played and the bibliographic data of the music data scheduled to be played next are read out from the terminal music database. The bibliographic data of the read music data being played is displayed as playback music information on the terminal display means and the read The bibliographic data of the music data scheduled to be played next time is displayed as the next music information, and upon receiving a skip instruction to cancel the music data scheduled to be played next time, the reproduction schedule of the music data scheduled to be played next time is canceled, and a new The music data is selected as the music data to be reproduced next time , and the most characteristic evaluation item is extracted from the impression data, and the bibliographic data of the selected music data and the extracted impression data The evaluation items are read out from the terminal music database and displayed as the next music information on the terminal display means.
本発明の携帯端末装置および選曲方法は、楽曲データと共に、楽曲データの書誌データを端末楽曲データベースに記録しておき、再生中の楽曲データの書誌データおよび次に再生する次回再生予定の楽曲データの書誌データを端末楽曲データベースから読み出してそれぞれ再生曲情報および次曲情報として端末表示手段に表示させ、スキップ指示が入力されると、次回再生予定の楽曲データの再生予定を取り消し、新たな楽曲データを次回再生予定の楽曲データとして選択すると共に、選択した楽曲データの書誌データを次曲情報として端末表示手段に表示させるように構成することにより、次に再生する次回再生予定の楽曲データの情報を把握することができ、次回再生予定の楽曲データの再生予定を事前に取り消すことができるため、楽曲データを再生することなく再生予定を取り消すことができ、所望しない楽曲データの再生を防止することができるという効果を奏する。 According to the portable terminal device and the music selection method of the present invention, the bibliographic data of the music data is recorded in the terminal music database together with the music data, and the bibliographic data of the music data being reproduced and the music data to be reproduced next time are reproduced. Bibliographic data is read from the terminal music database and displayed on the terminal display means as playback music information and next music information, respectively. When a skip instruction is input, the playback schedule of the music data scheduled to be played next time is canceled and new music data is By selecting the music data to be played next time and displaying the bibliographic data of the selected music data on the terminal display means as the next music information, the information of the music data to be played next time is grasped. You can cancel the scheduled playback of the song data scheduled for the next playback in advance. Data can cancel the reproduction schedule without play, an effect that it is possible to prevent the reproduction of unwanted music data.
さらに、本発明の携帯端末装置および選曲方法は、端末楽曲データベースに楽曲データの印象を表す印象度データを記録しておき、次回再生予定の楽曲データの書誌データと印象度データとを端末楽曲データベースから読み出して次曲情報として端末表示手段に表示させるように構成することにより、次に再生する次回再生予定の楽曲データの情報をより明確に把握することができるという効果を奏する。 Furthermore, in the portable terminal device and the music selection method of the present invention, impression degree data representing the impression of song data is recorded in the terminal song database, and the bibliographic data and impression degree data of the song data to be reproduced next time are stored in the terminal song database. By reading out from the above and displaying it on the terminal display means as the next song information, there is an effect that it is possible to more clearly grasp the information of the song data scheduled to be played next time.
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明に係る楽曲検索システムの実施の形態の構成を示すブロック図であり、図2は、図1に示す携帯端末装置の構成を示す前面図であり、図3は、図1に示す楽曲登録装置に用いられるニューラルネットワークを事前に学習させるニューラルネットワーク学習装置の構成を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of a music search system according to the present invention, FIG. 2 is a front view showing a configuration of the mobile terminal device shown in FIG. 1, and FIG. It is a block diagram which shows the structure of the neural network learning apparatus which learns in advance the neural network used for the music registration apparatus shown in FIG.
本実施の形態は、図1を参照すると、楽曲登録装置10と、携帯端末装置30とがUSB等のデータ伝送路23で接続されており、携帯端末装置30は、楽曲登録装置10から切り離して携帯することができる構成となっている。
In the present embodiment, referring to FIG. 1, the
楽曲登録装置10は、パーソナルコンピュータ等のプログラム制御で動作する情報処理装置であり、図1を参照すると、楽曲データ入力部11と、圧縮処理部12と、特徴データ抽出部13と、印象度データ変換部14と、楽曲データベース15と、楽曲マッピング部16と、楽曲マップ記憶部17と、楽曲検索部18と、PC操作部19と、PC表示部20と、送受信部21と、音声出力部22とからなる。
The
楽曲データ入力部11は、CD、DVD等の楽曲データが記憶されている記憶媒体を読み取る機能を有し、CD、DVD等の記憶媒体から楽曲データを入力し、圧縮処理部12および特徴データ抽出部13に出力する。CD、DVD等の記憶媒体以外にインターネット等のネットワークを経由した楽曲データ(配信データ)を入力するように構成しても良い。なお、圧縮された楽曲データが入力される場合には、圧縮された楽曲データを伸長して特徴データ抽出部13に出力する。
The music
圧縮処理部12は、楽曲登録時には、楽曲データ入力部11から入力された楽曲データをMP3やATRAC(Adaptive Transform Acoustic Coding )等の圧縮形式で圧縮し、圧縮した楽曲データを、アーティスト名、曲名等の書誌データと共に楽曲データベース15に記憶させる。
The
特徴データ抽出部13は、楽曲データ入力部11から入力された楽曲データから、ゆらぎ情報からなる特徴データを抽出し、抽出した特徴データを印象度データ変換部14に出力する。
The feature
印象度データ変換部14は、図3に示すニューラルネットワーク学習装置40によって予め学習が施された階層型ニューラルネットワークを用いて、特徴データ抽出部13から入力された特徴データを、人間の感性によって判断される印象度データに変換し、変換した印象度データを楽曲マッピング部16に出力すると共に、特徴データ抽出部13から入力された特徴データと変換した印象度データとを楽曲データに関連づけて楽曲データベース15に登録する。
The impression degree
楽曲データベース15は、HDD等の大容量の記憶手段であり、圧縮処理部12によって圧縮された楽曲データ、書誌データと、特徴データ抽出部13によって抽出された特徴データと、印象度データ変換部14によって変換された印象度データとが関連づけられて記憶される。
The
楽曲マッピング部16は、印象度データ変換部14から入力された印象度データに基づいて、任意空間である楽曲マップに楽曲データをマッピングし、楽曲データをマッピングした楽曲マップを楽曲マップ記憶部17に記憶させると共に、楽曲マップにマッピングされた楽曲データを検索するための検索テーブルを作成し、作成した検索テーブルを楽曲データベース15に記憶させる。なお、楽曲マップとしては、図3に示すニューラルネットワーク学習装置40によって予め学習が施された自己組織化マップが用いられる。
The
楽曲マップ記憶部17は、HDD等の大容量の記憶手段であり、楽曲マッピング部16によって楽曲データがマッピングされた楽曲マップが記憶される。
The music
楽曲検索部18は、PC操作部19から書誌データに基づいて楽曲データベース15を検索し、当該検索結果をPC表示部20に表示すると共に、PC操作部19によって選択された代表曲に基づいて楽曲マップ記憶部17を検索し、当該代表曲検索結果をPC表示部20に表示すると共に検索リストとして楽曲データベース15に記憶させる。
The
PC操作部19は、キーボードやマウス等の入力手段であり、楽曲データベース15および楽曲マップ記憶部17に記憶されている楽曲データを検索する検索条件の入力、携帯端末装置30に出力する楽曲データを選択する入力が行われる。
The
PC表示部20は、例えば液晶ディスプレイ等の表示手段であり、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の表示、楽曲データベース15および楽曲マップ記憶部17に記憶されている楽曲データを検索する検索条件の表示、検索された楽曲データ(検索結果)の表示等が行われる。
The
送受信部21は、携帯端末装置30の送受信部31との間をUSB等のデータ伝送路23で接続可能に構成されており、楽曲データベース15に記憶されている楽曲データと、当該楽曲データに対応する印象度データおよび楽曲マップにおけるニューロンの座標と、検索テーブルと、検索リストとを携帯端末装置30の送受信部31に出力する。
The transmission /
音声出力部22は、楽曲データベース15に記憶されている楽曲データを伸長して再生するオーディオプレーヤであり、接続されたスピーカ24から伸長した楽曲データを音声出力させる。
The
携帯端末装置30は、HDD等の大容量の記憶手段を有するポータブルオーディオ等の音声再生装置であり、図1を参照すると、送受信部31と、端末楽曲データベース32と、楽曲検索部33と、端末操作部34、端末表示部35と、音声出力部36とからなる。
The
送受信部31は、楽曲登録装置10の送受信部21との間をUSB等のデータ伝送路23で接続可能に構成されており、楽曲登録装置10の送受信部21から入力された楽曲データを端末楽曲データベース32に記憶させる。
The transmission /
端末楽曲データベース32は、HDD等の大容量の記憶手段であり、楽曲データベース15に記憶されている楽曲データと、当該楽曲データに対応する印象度データおよび楽曲マップにおけるニューロンの座標と、検索テーブルと、検索リストとが記憶される。
The
楽曲検索部33は、端末操作部34から書誌データに基づいて端末楽曲データベース32を検索し、当該検索結果を端末表示部35に表示すると共に、端末操作部34によって特定された代表曲に基づいて検索テーブルを検索し、当該検索結果を端末表示部35に表示する。
The
端末操作部34は、楽曲データの再生に係る入力が行われる入力手段であり、図2を参照すると、再生する楽曲データの選択する入力、検索方法を選択する入力、ボリュームコントロールの入力等を行う十字キー341と、選択された楽曲データの出力を指示する入力、選択された検索方法の実行を指示する入力等を行う決定キー342からなる。
The
端末表示部35は、例えば液晶ディスプレイ等の表示手段であり、端末楽曲データベース32に記憶されている楽曲データを検索する検索条件の表示、検索された楽曲データ(検索結果)の表示等が行われる。
The
音声出力部36は、端末楽曲データベース32に圧縮されて記憶されている楽曲データを伸長して再生するオーディオプレーヤであり、接続されたヘッドフォン25から伸長した楽曲データを音声出力させる。
The
ニューラルネットワーク学習装置40は、印象度データ変換部14で用いられる階層型ニューラルネットワークと、楽曲マッピング部16で用いられる楽曲マップとの学習を行う装置であり、図3を参照すると、楽曲データ入力部41と、音声出力部42と、特徴データ抽出部43と、印象度データ入力部44と、結合重み値学習部45と、楽曲マップ学習部46と、結合重み値出力部47と、特徴ベクトル出力部48とからなる。
The neural
楽曲データ入力部41は、CD、DVD等の楽曲データが記憶されている記憶媒体を読み取る機能を有し、CD、DVD等の記憶媒体から楽曲データを入力し、音声出力部42および特徴データ抽出部43に出力する。CD、DVD等の記憶媒体以外にインターネット等のネットワークを経由した楽曲データ(配信データ)を入力するように構成しても良い。なお、圧縮された楽曲データが入力される場合には、圧縮された楽曲データを伸長して音声出力部42および特徴データ抽出部43に出力する。
The music
音声出力部42は、楽曲データ入力部41から入力された楽曲データを伸長して再生するオーディオプレーヤであり、接続されたスピーカ24から伸長した楽曲データを音声出力させる。
The
特徴データ抽出部43は、楽曲データ入力部41から入力された楽曲データから、ゆらぎ情報からなる特徴データを抽出し、抽出した特徴データを結合重み値学習部45に出力する。
The feature
印象度データ入力部44は、音声出力部42からの音声出力に基づく、評価者による印象度データの入力を受け付け、受け付けた印象度データを、階層型ニューラルネットワークの学習に用いる教師信号として結合重み値学習部45に出力すると共に自己組織化マップへの入力ベクトルとして楽曲マップ学習部46に出力する。
The impression degree
結合重み値学習部45は、特徴データ抽出部43から入力された特徴データと、印象度データ入力部44から入力された印象度データとに基づいて階層型ニューラルネットワークに学習を施し、各ニューロンの結合重み値を更新し、結合重み値出力部47を介して更新した結合重み値を出力する。学習が施された階層型ニューラルネットワーク(更新された結合重み値)は、楽曲登録装置10の印象度データ変換部14に移植される。
The connection weight
楽曲マップ学習部46は、印象度データ入力部44から入力された印象度データを自己組織化マップへの入力ベクトルとして自己組織化マップに学習を施し、各ニューロンの特徴ベクトルを更新し、特徴ベクトル出力部48を介して更新した特徴ベクトルを出力する。学習が施された自己組織化マップ(更新された特徴ベクトル)は、楽曲マップとして楽曲登録装置10の楽曲マップ記憶部17に記憶される。
The music
まず、楽曲登録装置10における楽曲登録動作について図4乃至図9を参照して詳細に説明する。
図4は、図1に示す楽曲登録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5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6は、図1に示す特徴データ抽出部におけるテンポ決定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に示す印象度データ変換部で用いられる階層型ニューラルネットワーク例を示す説明図であり、図8は、図1に示す楽曲マッピング部が楽曲データをマッピングする楽曲マップ例を示す説明図であり、図9は、図1に示す楽曲データベースに記憶される検索テーブル例を示す図である。
First, the music registration operation in the
4 is a flowchart for explaining the music registration operation in the music registration apparatus shown in FIG. 1, and FIG. 5 is a flowchart for explaining the feature data extraction operation in the feature data extraction unit shown in FIG. FIG. 6 is a flowchart for explaining the tempo determination operation in the feature data extraction unit shown in FIG. 1, and FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of a hierarchical neural network used in the impression degree data conversion unit shown in FIG. 8 is an explanatory diagram illustrating an example of a music map in which the music mapping unit illustrated in FIG. 1 maps music data, and FIG. 9 illustrates an example of a search table stored in the music database illustrated in FIG. It is.
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A1)。
A storage medium storing music data such as CD and DVD is set in the music
圧縮処理部12は、楽曲データ入力部11から入力された楽曲データを圧縮し(ステップA2)、圧縮した楽曲データを、アーティスト名、曲名等の書誌データと共に楽曲データベース15に記憶させる(ステップA3)。
The
特徴データ抽出部13は、楽曲データ入力部11から入力された楽曲データから、ゆらぎ情報からなる特徴データを抽出する(ステップA4)。
The feature
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4乃至図6を参照すると、楽曲データ入力部11にCDプレーヤ等の楽曲再生装置やインターネット等のネットワークから楽曲データが入力されると(ステップB1)、楽曲データ入力部11は、高速化を目的とし、楽曲データ入力部2に入力された楽曲データを44.1kHzから22.05kHzにダウンサンプリングし、ダウンサンプリングした楽曲データを特徴データ抽出部13に出力する。
With reference to FIGS. 4 to 6, the feature data extraction operation in the feature
次に、特徴データ抽出部13は、楽曲データの予め定められたデータ解析開始点(楽曲の先頭から30s)から一定のフレーム長に対してのFFT処理を行い、パワースペクトルを算出する(ステップB2)。なお、本実施の形態においては、特徴データの1つである楽曲のテンポとしてテンポの周期を抽出し、テンポの周期が0.3〜1sの範囲にあることを想定し、サンプリング周期が22.05kHzである楽曲データに対して1024ポイントのFFT処理を行うように構成した。すなわち、FFT処理を行うフレーム長を、1024/22.05kHz≒46msとし、想定した楽曲におけるテンポの周期の最小値よりも短い値としている。
Next, the feature
次に、特徴データ抽出部13は、Low(0〜200Hz)、Middle(200〜600Hz)、High(600〜11050Hz)の周波数帯域を予め設定しておき、Low、Middle、Highの3帯域のパワースペクトルを積分し、平均パワーを算出し(ステップB3)、ステップB2〜ステップB3の処理動作を行ったフレーム個数が予め定められた設定値(2048)に達したか否かを判断し(ステップB4)、ステップB2〜ステップB3の処理動作を行ったフレーム個数が予め定められた設定値に達していない場合には、データ解析開始点をシフトしながら(ステップB5)、ステップB2〜ステップB3の処理動作を繰り返す。これにより、ステップB2〜ステップB3の処理動作は、予め定められたフレーム個数の設定値分行われることになり、Low、Middle、High3帯域の平均パワーの時系列データをそれぞれ求めることができる。なお、本実施の形態では、解析時間長を60sとし、データ解析開始点を60s*22.05kHz/2048≒646ポイントずつシフトしながらFFT処理を行い、2048ポイント、60sの平均パワーの時系列データを作成するように構成した。
Next, the feature
次に、特徴データ抽出部13は、ステップB2〜ステップB5の処理動作によって算出したLow、Middle、Highの平均パワーの時系列データに対しそれぞれFFTを行い、ゆらぎ情報を算出する(ステップB6)。なお、本実施の形態では、平均パワーの時系列データに対して2048ポイントのFFT処理を行うように構成した。
Next, the feature
次に、特徴データ抽出部13は、Low、Middle、HighにおけるFFT分析結果から、横軸を対数周波数、縦軸を対数パワースペクトルとしたグラフにおける近似直線を最小2乗法等によって算出し(ステップB7)、近似直線の傾きと、近似直線のY切片とを求め(ステップB8)、Low、Middle、Highのそれぞれにおける近似直線の傾きおよびY切片を特徴データとして抽出する。
Next, the feature
また、特徴データ抽出部13は、LowにおけるFFT分析結果において、ステップB6で算出されたゆらぎ情報と、ステップB7で算出された算出された近似直線との差分を差分情報として算出し(ステップB9)、予め定められたロジックに基づいて算出した差分情報を解析することで、テンポの周期を決定し(ステップB10)、決定したテンポを特徴データとして抽出し、Low、Middle、Highのそれぞれにおける近似直線の傾きおよびY切片と共に印象度データ変換部14に出力する。
Further, the feature
なお、特徴データ抽出部13におけるテンポ決定動作は、図6を参照すると、ステップB9で算出された差分情報を解析することで、まず、周期0.3〜2sにおいて近似直線と1.25dB以上離れている成分があるか否か、すなわち周波数1/0.3〜1/2Hzの範囲内に近似直線と1.25dB以上離れている周波数成分があるか否かを判断し(ステップC1)、近似直線と1.25dB以上離れている周波数成分がある場合には、近似直線と1.25dB以上離れている周波数成分の内、最も周期が長い周波数成分の周期を候補Aとする(ステップC2)。
Note that the tempo determination operation in the feature
次に、特徴データ抽出部13は、候補Aが1s以上か否かを判断し(ステップC3)、候補Aが1s以上である場合には、候補A/2をテンポの周期として決定すると共に(ステップC4)、候補Aが1s以上でない場合には、候補Aをテンポの周期として決定する(ステップC5)。
Next, the feature
ステップC1で近似直線と1.25dB以上離れている周波数成分がない場合には、特徴データ抽出部13は、周期0.3〜2sにおいて近似直線と0.7dB以上離れている成分があるか否か、すなわち周波数1/0.3〜1/2Hzの範囲内に近似直線と0.7dB以上離れている周波数成分があるか否かを判断し(ステップC6)、近似直線と0.7dB以上離れている周波数成分がある場合には、近似直線と0.7dB以上離れている周波数成分の内、最も周期が長い周波数成分の周期を候補Aとする(ステップC7)。
If there is no frequency component separated from the approximate line by 1.25 dB or more in step C1, the feature
次に、特徴データ抽出部13は、候補Aが1s以上か否かを判断し(ステップC8)、候補Aが1s以上である場合には、候補A/2をテンポの周期として決定すると共に(ステップC9)、候補Aが1s以上でない場合には、候補Aが0.6s以上か否かを判断する(ステップC10)。候補Aが0.6s以上である場合には、候補A以外に近似直線と0.7dB以上離れている周波数成分が2つ以上あるか否かを判断し(ステップC11)、候補A以外に近似直線と0.7dB以上離れている周波数成分が2つ以上ある場合には、候補A/2をテンポの周期として決定する(ステップC9)。ステップC10で候補Aが0.6s以上でない場合と、ステップC11で候補A以外に近似直線と0.7dB以上離れている周波数成分が2つ以上ない場合には、候補Aをテンポの周期として決定する(ステップC12)。
Next, the feature
ステップC11で近似直線と0.7dB以上離れている周波数成分がない場合には、特徴データ抽出部13は、周期0.3〜2sにおいて近似直線と0.6dB以上離れている成分があるか否か、すなわち周波数1/0.3〜1/2Hzの範囲内に近似直線と0.6dB以上離れている周波数成分があるか否かを判断し(ステップC13)、近似直線と0.6dB以上離れている周波数成分がある場合には、近似直線と0.6dB以上離れている周波数成分の内、最も周期が長い周波数成分の周期を候補Aとする(ステップC7)。
If there is no frequency component separated by 0.7 dB or more from the approximate line in step C11, the feature
次に、特徴データ抽出部13は、候補Aが1s以上か否かを判断し(ステップC8)、候補Aが1s以上である場合には、候補A/2をテンポの周期として決定すると共に(ステップC9)、候補Aが1s以上でない場合には、候補Aが0.6s以上か否かを判断する(ステップC10)。候補Aが0.6s以上である場合には、候補A以外に近似直線と0.6dB以上離れている周波数成分が2つ以上あるか否かを判断し(ステップC11)、候補A以外に近似直線と0.6dB以上離れている周波数成分が2つ以上ある場合には、候補A/2をテンポの周期として決定し(ステップC9)、ステップC10で候補Aが0.6s以上でない場合と、ステップC11で候補A以外に近似直線と0.6B以上離れている周波数成分が2つ以上ない場合には、候補Aをテンポの周期として決定する(ステップC12)。
Next, the feature
ステップC13で近似直線と0.6dB以上離れている周波数成分がない場合には、特徴データ抽出部13は、周期3〜4sにおいて近似直線と0.6dB以上離れている成分があるか否か、すなわち周波数1/3〜1/4Hzの範囲内に近似直線と0.6dB以上離れている周波数成分があるか否かを判断し(ステップC14)、近似直線と0.6dB以上離れている周波数成分がある場合には、近似直線と0.6dB以上離れている周波数成分の内、最も周期が長い周波数成分の周期を候補Aとし(ステップC15)、候補A/4をテンポの周期として決定する(ステップC16)。
If there is no frequency component separated by 0.6 dB or more from the approximate line in step C13, the feature
ステップC14で近似直線と0.6dB以上離れている周波数成分がない場合には、特徴データ抽出部13は、周期0.1〜0.3sにおいて近似直線と0.7dB以上離れている成分があるか否か、すなわち周波数1/0.1〜1/0.3Hzの範囲内に近似直線と0.7dB以上離れている周波数成分があるか否かを判断し(ステップC17)、近似直線と0.7dB以上離れている周波数成分がない場合には、1sをテンポの周期として決定すると共に(ステップC18)、近似直線と0.7dB以上離れている周波数成分がある場合には、0.3sをテンポの周期として決定する(ステップC19)。
If there is no frequency component separated by 0.6 dB or more from the approximate line in step C14, the feature
なお、本実施の形態では、楽曲のテンポとしてテンポの周期を抽出するように構成したが、一般にテンポを表す単位として用いられているBPM(beat per minutes)に換算するようにしても良く、さらにテンポの周期を一定の加工方法で加工するようにしても良い。 In the present embodiment, the tempo period is extracted as the tempo of the music, but it may be converted into BPM (beat per minutes) generally used as a unit representing the tempo. You may make it process a tempo period with a fixed processing method.
次に、図4を参照すると、印象度データ変換部14は、図7に示すような入力層(第1層)、中間層(第n層)、出力層(第N層)からなる階層型ニューラルネットワークを用い、入力層(第1層)に特徴データ抽出部13で抽出された特徴データを入力することによって、出力層(第N層)から印象度データを出力、すなわち特徴データを印象度データに変換し(ステップA5)、出力層(第N層)から出力された印象度データを、楽曲マッピング部16に出力すると共に、特徴データ抽出部13から入力された特徴データと、出力層(第N層)から出力された印象度データとを、楽曲データと共に楽曲データベース15に記憶させる。なお、中間層(第n層)の各ニューロンの結合重み値wは、評価者によって予め学習が施されている。また、本実施の形態の場合には、入力層(第1層)に入力される特徴データ、すなわち特徴データ抽出部13によって抽出される特徴データの項目は、前述のようにLow、Middle、Highのそれぞれにおける近似直線の傾きおよびY切片と、テンポとの7項目であり、印象度データの評価項目としては、人間の感性によって判断される「明るい、暗い」、「澄んだ、にごった」、「激しい、穏やか」の3項目を設定し、各評価項目を7段階評価で表すように設定した。従って、入力層(第1層)のニューロン数L1は、7個、出力層(第N層)のニューロン数LNは、3個となっており、中間層(第n層:n=2,…,N−1)のニューロン数Lnは、適宜設定されている。
Next, referring to FIG. 4, the impression degree
楽曲マッピング部16は、楽曲データ入力部11から入力された楽曲データを楽曲マップ記憶部17に記憶されている楽曲マップの該当箇所にマッピングする(ステップA6)。楽曲マッピング部16におけるマッピング動作に用いられる任意空間である楽曲マップは、複数の部分空間に分割されており、楽曲データは、複数の部分空間のいずれかに配置される。楽曲マップとしては、例えばニューロンが2次元に規則的に配置(図8に示す例では、9*9の正方形)されている自己組織化マップ(SOM)を用いることができ、この場合には、ニューロンが複数の部分空間に対応する。
The
本実施の形態では、楽曲マップとしてニューロンが100*100の正方形に配列された2次元SOMを使用し、楽曲マップの各ニューロンには、(1,1)〜(100,100)の座標が付与され、座標によりニューロン間の距離が認識できるように構成されており、楽曲マッピング部16は、楽曲マップにマッピングされた楽曲データを検索するための検索テーブルを作成し、作成した検索テーブルを楽曲データベース15に記憶させると共に、楽曲データが配置されたニューロンの座標を楽曲データと共に楽曲データベース15に記憶させる。検索テーブルは、該当するニューロンを検索し、検索されたニューロンに配置されている楽曲データを特定するためのものであり、図9に示すように、楽曲マップにおける各ニューロンの座標と、各ニューロンに配置されている楽曲データ(楽曲データを特定する番号等)とからなる。なお、本実施の形態では、楽曲マップとしてニューロンが正方形に配列された2次元SOMを用いたが、ニューロンの配列は、長方形であっても、蜂の巣であっても良く、さらに3次元SOMを用いるようにしても良い。
In this embodiment, a two-dimensional SOM in which neurons are arranged in a square of 100 * 100 is used as a music map, and coordinates (1, 1) to (100, 100) are assigned to each neuron of the music map. The
また、楽曲マッピング部16におけるマッピング動作に用いられる楽曲マップは、予め学習が施されており、各ニューロンには、予め学習されたn次元の特徴ベクトルmi(t)∈Rnが付与されており、楽曲マッピング部16は、印象度データ変換部14によって変換された印象度データと、特徴データ抽出部13によって抽出されたテンポとを入力ベクトルxjとし、入力ベクトルxjに最も近いニューロン、すなわちユークリッド距離‖xj−mi‖を最小にするニューロンに、入力された楽曲データを配置し、楽曲データがマッピングされた楽曲マップを楽曲マップ記憶部17に記憶させる。なお、Rは、印象度データの各評価項目の評価段階数を示し、nは、印象度データの項目数を示す。
In addition, the music map used for the mapping operation in the
次に、印象度データ変換部14における変換動作(ステップA5)に用いられる階層型ニューラルネットワークの学習動作について図10を参照して詳細に説明する。
図10は、図2に示すニューラルネットワーク学習装置におけ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る。
Next, the learning operation of the hierarchical neural network used for the conversion operation (step A5) in the impression degree
FIG. 10 is a flowchart for explaining the learning operation of the hierarchical neural network in the neural network learning apparatus shown in FIG.
評価者による階層型ニューラルネットワーク(結合重み値w)の学習は、例えば、図2に示すニューラルネットワーク学習装置40を用いて行われ、まず、階層型ニューラルネットワーク(結合重み値w)を事前学習させるための事前学習データ(楽曲データの特徴データ+印象度データ)の入力が行われる。
Learning of the hierarchical neural network (connection weight value w) by the evaluator is performed using, for example, the neural
楽曲データ入力部41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41から楽曲データを入力し(ステップD1)、特徴データ抽出部43は、楽曲データ入力部41から入力された楽曲データから特徴データを抽出する(ステップD2)。なお、特徴データ抽出部43によって抽出する特徴データは、楽曲登録装置10の特徴データ抽出部13で抽出する特徴データと同一である。
A music medium such as a CD or DVD is set in the music
また、音声出力部42は、楽曲データ入力部41から入力された楽曲データを音声出力し(ステップD3)、評価者は、音声出力部42からの音声出力を聞くことによって、楽曲の印象度を感性によって評価し、評価結果を印象度データとして印象度データ入力部44から入力し(ステップD4)、結合重み値学習部45は、印象度データ入力部44から入力された印象度データを教師信号として受け付ける。なお、本実施の形態では、印象度の評価項目としては、人間の感性によって判断される「明るい、暗い」、「澄んだ、にごった」、「激しい、穏やか」の3項目を設定し、各評価項目についての7段階評価を印象度データとして印象度データ入力部44で受け付けるように構成した。
The
次に、特徴データと入力された印象度データとからなる学習データが予め定められたサンプル数T1に達したか否かを判断し(ステップD5)、学習データがサンプル数T1に達するまでステップD1〜ステップD4の動作が繰り返される。 Next, it is determined whether a learning data consisting of characteristic data and the inputted impression data reaches the number of samples T 1 for a predetermined (step D5), until the learning data reaches the number of samples T 1 Steps D1 to D4 are repeated.
結合重み値学習部45における階層型ニューラルネットワークの学習、すなわち各ニューロンの結合重み値wの更新は、誤差逆伝播学習法を用いて行う。
まず、初期値として、中間層(第n層)の全てのニューロンの結合重み値wを乱数によって−0.1〜0.1程度の範囲の小さな値に設定しておき、結合重み値学習部45は、特徴データ抽出部43によって抽出された特徴データを入力信号xj(j=1,2,…,8) として入力層(第1層)に入力し、入力層(第1層)から出力層(第N層)に向けて、各ニューロンの出力を計算する。
The learning of the hierarchical neural network in the connection weight
First, as an initial value, the connection weight value w of all the neurons of the intermediate layer (nth layer) is set to a small value in the range of about −0.1 to 0.1 by a random number, and the connection weight
次に、結合重み値学習部45は、印象度データ入力部44から入力された印象度データを教師信号yj(j=1,2,…,8) とし、出力層(第N層)の出力outj Nと、教師信号yjとの誤差から、学習則δj Nを次式によって計算する。
Next, the combined weight
次に、結合重み値学習部45は、学習則δj Nを使って、中間層(第n層)の誤差信号 δj n を次式によって計算する。
Next, the joint weight
なお、数式2において、wは、第 n 層 j 番目と第 n -1 層k番目のニューロンの間の結合重み値を表している。
In
次に、結合重み値学習部45は、中間層(第n層)の誤差信号 δj n を用いて各ニューロンの結合重み値wの変化量Δwを次式によって計算し、各ニューロンの結合重み値wを更新する(ステップD6)。なお、次式において、ηは、学習率を表し、評価者による学習では、η1(0<η1≦1)に設定されている。
Next, the connection weight
ステップD6では、サンプル数T1の事前学習データのそれぞれについて学習が行われ、次に、次式に示す2乗誤差Eが予め定められた事前学習用の基準値E1よりも小さいか否かが判断され(ステップD7)、2乗誤差Eが基準値E1よりも小さくなるまでステップD6の動作が繰り返される。なお、2乗誤差Eが基準値E1よりも小さくなると想定される学習反復回数Sを予め設定しておき、ステップD6の動作を学習反復回数S回繰り返すようにしても良い。 At step D6, each of the pre-training data sample number T 1 learning is performed, then, or smaller or not than the reference value E 1 for pre-learning is square error E shown in the following equation predetermined There is judged (step D7), the operation of step D6 to the square error E is smaller than the reference value E 1 is repeated. Incidentally, the learning iterations S squared error E is assumed to be smaller than the reference value E 1 is set in advance, may be the operation of step D6 to repeat the learning iterations S times.
ステップD7で2乗誤差Eが基準値E1よりも小さいと判断された場合には、結合重み値学習部45は、事前学習させた各ニューロンの結合重み値wを結合重み値出力部47によって出力し(ステップD8)、結合重み値出力部47から出力された各ニューロンの結合重み値wは、印象度データ変換部14に記憶される。
In the case of the square error E is determined to be smaller than the reference value E 1 Step D7, connection
次に、楽曲マッピング部16におけるマッピング動作(ステップA6)に用いられる楽曲マップの学習動作について図11を参照して詳細に説明する。
図11は、図2に示すニューラルネットワーク学習装置におけ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ある。
Next, the music map learning operation used in the mapping operation (step A6) in the
FIG. 11 is a flowchart for explaining a music map learning operation in the neural network learning apparatus shown in FIG.
楽曲データ入力部41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41から楽曲データを入力し(ステップE1)、特徴データ抽出部43は、楽曲データ入力部41から入力された楽曲データから特徴データとしてテンポを抽出し(ステップE2)、抽出したテンポを楽曲マップ学習部46に出力する。なお、特徴データ抽出部43によって抽出するテンポは、楽曲登録装置10の特徴データ抽出部13で抽出するテンポと同一である。
A music medium such as a CD or DVD is set in the music
次に、音声出力部42は、楽曲データ入力部41から入力された楽曲データを音声出力し(ステップE3)、評価者は、音声出力部42からの音声出力を聞くことによって、楽曲の印象度を感性によって評価し、評価結果を印象度データとして印象度データ入力部44から入力する(ステップE4)。
Next, the
楽曲マップ学習部46は、特徴データ抽出部43から入力されたテンポと、印象度データ入力部44から入力された印象度データとを自己組織化マップへの入力ベクトルとして受け付ける。なお、本実施の形態では、印象度の評価項目としては、人間の感性によって判断される「明るい、暗い」、「澄んだ、にごった」、「激しい、穏やか」の3項目を設定し、各評価項目についての7段階評価を印象度データとして印象度データ入力部44で受け付けるように構成した。
The music
楽曲マップ学習部46は、特徴データ抽出部43から入力されたテンポと、印象度データ入力部44から入力された印象度データとを入力ベクトルxj(t)∈Rnとし、各ニューロンの特徴ベクトルmi(t)∈Rnを学習させる。なお、tは、学習回数を表し、学習回数を定める設定値Tを予め設定しておき、学習回数t=0,1,…,Tについて学習を行わせる。なお、Rは、各評価項目の評価段階を示し、nは、印象度データの項目数を示す。
The music
まず、初期値として、全てのニューロンの特徴ベクトルmc(0)をそれぞれ0〜1の範囲でランダムに設定しておき、楽曲マップ学習部46は、xj(t)に最も近いニューロンc、すなわち‖xj(t)−mc(t)‖を最小にする勝者ニューロンcを求め、勝者ニューロンcの特徴ベクトルmc(t)と、勝者ニューロンcの近傍にある近傍ニューロンiの集合Ncのそれぞれの特徴ベクトルmi(t)(i∈Nc)とを、次式に従ってそれぞれ更新する(ステップE5)。なお、近傍ニューロンiを決定するための近傍半径は、予め設定されているものとする。
First, as an initial value, feature vectors m c (0) of all neurons are set at random in the range of 0 to 1, and the music
なお、数式5において、hci(t)は、学習率を表し、次式によって求められる。 In Equation 5, h ci (t) represents a learning rate and is obtained by the following equation.
なお、αinitは学習率の初期値であり、R2(t)は、単調減少する一次関数もしくは指数関数が用いられる。 Α init is an initial value of the learning rate, and R 2 (t) is a monotonically decreasing linear function or exponential function.
次に、楽曲マップ学習部46は、学習回数tが設定値Tに達したか否かを判断し(ステップE6)、学習回数tが設定値Tに達するまでステップE1〜ステップE5の処理動作を繰り返し、学習回数tが設定値Tに達すると、再び最初のサンプルから同じ処理動作を行う。この反復回数が予め定められたS回になった時点で、特徴ベクトル出力部48を介して学習させた特徴ベクトルmi(T)∈Rnを出力する(ステップE7)。出力された各ニューロンiの特徴ベクトルmi(T)は、楽曲登録装置10の楽曲マップ記憶部17に楽曲マップとして記憶される。
Next, the music
次に、楽曲登録装置10における楽曲検索動作について図12乃至図17を参照して詳細に説明する。
図12は、図1に示す楽曲登録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13は、図1に示すPC表示部に表示される検索条件入力画面例を示す図であり、図14は、図1に示すPC表示部に表示される条件検索結果表示画面例を示す図であり、図15は、図1に示すPC表示部に表示される代表曲検索結果表示画面例を示す図であり、図16は、図1に示すPC表示部に表示される楽曲リスト表示画面例を示す図であり、図17は、図1に示すPC表示部に表示される楽曲マップ表示画面例を示す図である。
Next, a music search operation in the
12 is a flowchart for explaining a music search operation in the music registration device shown in FIG. 1, and FIG. 13 is a diagram showing an example of a search condition input screen displayed on the PC display unit shown in FIG. 14 is a diagram showing an example of a condition search result display screen displayed on the PC display unit shown in FIG. 1, and FIG. 15 is an example of a representative song search result display screen displayed on the PC display unit shown in FIG. 16 is a diagram showing an example of a music list display screen displayed on the PC display unit shown in FIG. 1, and FIG. 17 is a music map display screen displayed on the PC display unit shown in FIG. It is a figure which shows an example.
楽曲検索部18は、PC表示部20に、検索条件を入力する検索条件入力画面51を表示し、PC操作部19からのユーザ入力を受け付ける。検索条件入力画面51は、図13に示すように、検索条件として書誌データを入力する書誌データ入力領域511と、検索の実行を指示する条件検索実行ボタン512と、全曲リスト表示ボタン513と、楽曲マップ表示ボタン514とからなり、ユーザは、検索条件として書誌データをPC操作部19から入力し(ステップF1)、条件検索実行ボタン512をクリックすることで、書誌データに基づく検索を楽曲検索部18に指示する。
The
楽曲検索部18は、PC操作部19から入力された書誌データに基づいて楽曲データベース15を検索し(ステップF2)、条件検索結果を表示する条件検索結果表示画面52をPC表示部20に表示させる(ステップF3)。条件検索結果表示画面52は、図14を参照すると、条件検索結果の中から代表曲を選択する代表曲選択領域521と、選択された代表曲に基づく検索を指示する代表曲検索実行ボタン522と、条件検索結果を検索リストとして登録する登録ボタン523とからなる。
The
次に、ユーザは、代表曲選択領域521に表示されている検索結果の中から代表曲を選択し(ステップF4)、代表曲検索実行ボタン522をクリックすることで、代表曲に基づく検索を楽曲検索部18に指示する。なお、この時点で登録ボタン523がクリックされた場合には、楽曲検索部18は、代表曲選択領域521に表示されている条件検索結果を検索リストとして楽曲データベース15に記憶させる。
Next, the user selects a representative song from the search results displayed in the representative song selection area 521 (step F4), and clicks the representative song
楽曲検索部18は、選択された代表曲に基づいて楽曲データベース15を検索することで、楽曲マップにおいて代表曲が配置されているニューロン(以下、代表ニューロンと称す)の座標を特定する(ステップF5)。
The
次に、楽曲検索部18は、変数nに0を設定し(ステップF6)、楽曲マップ記憶部17に記憶されている図9に示す検索テーブルを参照することで、ステップF5で特定した代表ニューロンから距離nのニューロンに配置されている楽曲データを検索し(ステップF7)、検索された楽曲数が予め定められた検索数以上であるか否かを判断する(ステップF8)。
Next, the
ステップF8で検索された楽曲数が予め定められた検索数未満である場合には、楽曲検索部18は、変数nをインクリメントし(ステップF9)、ステップF7に戻り、検索された楽曲数が予め定められた検索数以上になるまでステップF7およびステップF8を繰り返す。
If the number of songs searched in step F8 is less than the predetermined search number, the
ステップF8で検索された楽曲数が予め定められた検索数以上である場合には、楽曲検索部18は、検索された楽曲データを予め定められた検索数まで絞り込んだ後(ステップF10)、絞り込んだ楽曲データを代表曲検索結果として代表曲検索結果表示画面53をPC表示部20に表示する(ステップF11)。代表曲検索結果表示画面53は、図15を参照すると、出力する楽曲データを選択する出力楽曲選択領域531と、選択された楽曲データの出力を指示する出力ボタン532とからなる。
If the number of songs searched in step F8 is equal to or greater than the predetermined number of searches, the
ステップF10における検索された楽曲データの絞り込みは、代表ニューロンの特徴ベクトルもしくは代表曲の印象度データ変換部14によって変換された印象度データを入力ベクトルxjとし、検索された楽曲データの印象度データを検索対象ベクトルXjとすると、入力ベクトルxjに近い検索対象ベクトルXj、すなわちユークリッド距離‖Xj−xj‖が小さいものを順に予め定められた検索数まで検索することで行われる。なお、ステップF10における検索された楽曲データの絞り込みは、代表ニューロンから最も離れたニューロン、すなわち代表ニューロンから検索に用いた変数nの最大値分離れたニューロンに配置されている楽曲データに対してのみ行うようにすると、距離計算を行う対象件数を少なくすることができるため、検索時間(計算時間)を短縮することができる。また、ステップF10における検索された楽曲データの絞り込みを行うことなく、検索された楽曲データの全てを代表曲検索結果として代表曲検索結果表示画面53に表示するようにしても良く、この場合には、距離計算を行うことなく検索を行うことができるため、検索時間(計算時間)をさらに短縮することができる。
In step F10, the searched music data is narrowed down by using the representative neuron feature vector or the impression data converted by the representative music
次に、楽曲検索部18は、出力ボタン532がクリックされると、出力楽曲選択領域531に表示されている代表曲検索結果を検索リストとして楽曲データベース15に記憶させる(ステップF12)。
Next, when the
また、検索条件入力画面51において、全曲リスト表示ボタン513がクリックされると、楽曲検索部18は、記憶されている全楽曲データの楽曲リストを表示する楽曲リスト表示画面54をPC表示部20に表示させる。楽曲リスト表示画面54は、図16を参照すると、全楽曲データの楽曲リストの中から代表曲を選択する代表曲選択領域541と、選択された代表曲に基づく検索を指示する代表曲検索実行ボタン542とからなる。
When the all song
ユーザが代表曲選択領域541に表示されている楽曲リストの中から代表曲を選択し(ステップF4)、代表曲検索実行ボタン542をクリックすることで、選択された代表曲に基づく検索が楽曲検索部18に指示され、以下、ステップF5〜ステップF12の楽曲検索動作が行われる。
When the user selects a representative song from the song list displayed in the representative song selection area 541 (step F4) and clicks the representative song
さらに、検索条件入力画面51において、楽曲マップ表示ボタン514がクリックされると、楽曲検索部18は、楽曲マップのニューロンをポイントとして表示する楽曲マップ表示画面55をPC表示部20に表示させる。楽曲マップ表示画面55は、図17を参照すると、検索の中心とするニューロンを選択するニューロン選択領域551と、選択されたニューロンに基づく検索を指示するマップ検索実行ボタン552とからなる。
Further, when the music
ユーザがニューロン選択領域551に表示されているニューロンの中から検索の中心とするニューロンを選択し、マップ検索実行ボタン552をクリックすることで、ステップF5で特定される代表ニューロンの替わりに、ニューロン選択領域551で選択されたニューロンに基づく検索が楽曲検索部18に指示され、以下、ステップF6〜ステップF12の楽曲検索動作が行われる。
When the user selects a neuron as a search center from the neurons displayed in the
なお、ニューロン選択領域551においては、楽曲データが配置されているニューロンのみが表示され、楽曲がマッピングされているニューロンにカーソルを移動させると、カーソルが位置するニューロンに配置されている楽曲データの楽曲名のポップアップ表示553が行われるように構成されている。
In the
次に、楽曲登録装置10から携帯端末装置30への楽曲データの転送動作について詳細に説明する。
図18は、図1に示す楽曲登録装置から携帯端末装置への楽曲データの転送動作を説明するための説明図である。
Next, the music data transfer operation from the
FIG. 18 is an explanatory diagram for explaining an operation of transferring music data from the music registration device shown in FIG. 1 to the mobile terminal device.
楽曲登録装置10の楽曲データベース15には、図18に示すように、楽曲データと、当該楽曲データに対応する特徴データ(特徴データ抽出部13で抽出)、書誌データ、印象度データ(印象度データ変換部14で変換)および楽曲マップにおけるニューロンの座標(楽曲マッピング部16でマッピング)と、検索テーブル(楽曲マッピング部16で作成)と、検索リスト(楽曲検索部18で検索)とが記憶されており、携帯端末装置30の端末楽曲データベース32には、楽曲データと、当該楽曲データに対応する書誌データ、印象度データおよび楽曲マップにおけるニューロンの座標と、検索テーブルと、検索リストとが転送される。
In the
楽曲登録装置10の送受信部21と、携帯端末装置30の送受信部31とは、データ伝送路23によって携帯端末装置30が接続されると、楽曲登録装置10の楽曲データベース15の記憶内容と、携帯端末装置30の端末楽曲データベース32の記憶内容とを比較し、楽曲登録装置10の楽曲データベース15の記憶内容を携帯端末装置30の端末楽曲データベース32に反映させる。
When the portable
次に、携帯端末装置30における楽曲検索動作について図19を参照して詳細に説明する。
図19は、図2に示す携帯端末装置の端末表示部の楽曲検索時における表示例を示す図である。
Next, the music search operation in the mobile
FIG. 19 is a diagram illustrating a display example at the time of music search of the terminal display unit of the mobile terminal device illustrated in FIG. 2.
楽曲検索部33は、図示しない電源キーによって携帯端末装置30の電源が投入されると、再生する楽曲データを検索する方法として「書誌データによる検索」、「印象度データによる検索」、「検索リストによる検索」のいずれかを選択するための検索方法選択画面351を端末表示部35に表示し、ユーザは、検索方法選択画面351に表示されている検索方法を十字キー341の上下で選択し、決定キー342を押下することで選択した検索方法に基づく楽曲データの検索を楽曲検索部33に指示する。
When the mobile
検索方法選択画面351で「書誌データによる検索」が選択された場合には、楽曲検索部33は、「アーティスト」、「アルバム」、「タイトル」の内のいずれかを選択するための一覧表示選択画面352を端末表示部35に表示し、ユーザは、一覧表示選択画面352に表示されている「アーティスト」、「アルバム」、「タイトル」のいずれかを十字キー341の上下で選択し、決定キー342を押下することで選択した一覧の表示を楽曲検索部33に指示する。
When “search by bibliographic data” is selected on the search
一覧表示選択画面352で「アーティスト」もしくは「アルバム」が選択された場合には、楽曲検索部33は、端末楽曲データベース32に記憶されている全楽曲データに対応する書誌データからアーティスト名もしくはアルバム名を読み出し、アーティスト名もしくはアルバム名の一覧を表示するアーティスト・アルバム一覧画面353を端末表示部35に表示する。ユーザは、アーティスト・アルバム一覧画面353に表示されているアーティスト名もしくはアルバム名のいずれかを十字キー341の上下で選択し、決定キー342を押下することでアーティスト名もしくはアルバム名に基づく検索を楽曲検索部33に指示し、楽曲検索部33は、選択されたアーティスト名もしくはアルバム名に基づいて端末楽曲データベース32を検索し、該当する楽曲データのタイトル一覧を検索結果画面354として端末表示部35に表示する。なお、一覧表示選択画面352で「タイトル」が選択された場合には、楽曲検索部33は、端末楽曲データベース32に記憶されている全楽曲データに対応するタイトルを読み出し、読み出したタイトル一覧を検索結果画面354として端末表示部35に表示する。
When “artist” or “album” is selected on the list
検索方法選択画面351で「印象度データによる検索」が選択された場合には、楽曲検索部33は、検索条件として印象度データを入力する印象度データ入力画面355を端末表示部35に表示し、ユーザは、十字キー341の上下左右で印象度データの各項目の値を選択し、決定キー342を押下することで印象度データに基づく検索を楽曲検索部33に指示する。楽曲検索部33は、印象度データに基づく検索が指示されると、検索条件として入力された印象度データに基づいて端末楽曲データベース32に記憶されている楽曲データを検索し、検索した楽曲データのタイトル一覧を検索結果画面354として端末表示部35に表示する。検索条件として入力された印象度データに基づく楽曲データの検索は、検索条件として入力された印象度データを入力ベクトルxjとすると共に、端末楽曲データベース32に記憶されている全楽曲データに対応するそれぞれの印象度データを検索対象ベクトルmi(t)∈Rnとし、ユークリッド距離‖xj−mi‖が小さい方から所定数を検索する。なお、Rは、印象度データの各評価項目の評価段階数を示し、nは、印象度データの項目数を示す。
When “Search by impression degree data” is selected on the search
検索方法選択画面351で「検索リストによる検索」が選択された場合には、楽曲検索部33は、端末楽曲データベース32に記憶されている検索リストの一覧を検索リスト一覧画面356として端末表示部35に表示し、ユーザは、検索リスト一覧画面356に表示されている検索リストのいずれかを十字キー341の上下で選択し、決定キー342を押下することで選択した検索リストの表示を楽曲検索部33に指示し、楽曲検索部33は、選択された検索リストのタイトル一覧を検索結果画面354として端末表示部35に表示する。
If “search by search list” is selected on the search
検索結果画面354が表示されている状態で、十字キー341の右が押下されると、楽曲検索部33は、検索結果画面354に表示されたタイトル一覧に対応する楽曲データを端末楽曲データベース32から順次(ランダム再生が指示されている場合にはランダムに)読み出し、読み出した楽曲データを音声出力部22に出力して音声出力させる。また、検索結果画面354が表示されている状態で、十字キー341の上下でいずれかのタイトルを選択した上で十字キー341の左が押下されると、楽曲検索部33は、選択されたタイトルに対応する楽曲データのみを端末楽曲データベース32から読み出し、読み出した楽曲データを音声出力部22に出力して音声出力させる。
When the right side of the
さらに、検索結果画面354が表示されている状態で、十字キー341の上下でいずれかのタイトルを選択した上で、決定キー342が押下されると、楽曲検索部33は、選択されたタイトルを代表曲とする代表曲検索を行い、代表曲検索結果を検索結果画面354として端末表示部35に表示する。なお、楽曲検索部33で行われる代表曲検索は、端末楽曲データベース32に記憶されたニューロンの座標と検索テーブルとに基づいて行われ、上述した楽曲登録装置10の楽曲検索部18で行われる代表曲検索と同様の手順で行われる。
Further, when the
次に、携帯端末装置30における楽曲再生時の表示動作について図20を参照して詳細に説明する。
図20は、図2に示す携帯端末装置の端末表示部の楽曲再生時における表示例を示す図である。
Next, a display operation during music reproduction in the mobile
FIG. 20 is a diagram illustrating a display example at the time of music reproduction on the terminal display unit of the mobile terminal device illustrated in FIG. 2.
楽曲再生時には、楽曲検索部33は、再生中の楽曲データ、すなわち音声出力部22によって音声出力されている楽曲データの書誌データを端末楽曲データベース32から読み出し、図20に示すように、端末表示部35に再生曲情報357として表示する。再生曲情報357としてアーティスト名、曲名、アルバム名等が表示され、ユーザが再生中の楽曲情報を簡単に把握できるようになっている。
At the time of music playback, the
また、1曲のみを指定した再生以外、すなわち、検索結果画面354に表示されたタイトル一覧を順次もしくはランダムに再生する場合や、端末楽曲データベース32に記録された全楽曲データを順次もしくはランダムに再生する場合等の次回に再生を行う楽曲データ、すなわち再生している楽曲データの再生終了後に再生を行う楽曲データ(以下、次回楽曲データと称す)を楽曲検索部33が認識できる状態では、楽曲検索部33は、次回楽曲データの書誌データを端末楽曲データベース32から読み出し、図20に示すように、読み出した書誌データを次曲情報358として端末表示部35に表示させる。次曲情報358としては、アーティスト名、曲名、アルバム名等の書誌データと共に、次回楽曲データにおける印象度データの中で最も特徴的な評価項目が含まれる。
In addition to playback that specifies only one song, that is, when the title list displayed on the
各楽曲データには、印象度データとして「明るい、暗い」、「澄んだ、にごった」、「激しい、穏やか」の3つの評価項目についてそれぞれ1〜7の評価がなされており、最小値(1)もしくは最大値(7)に近いほど特徴的な評価項目である。例えば、評価項目「明るい、暗い」の場合、最小値(1)に近いほど「明るい」印象を与える楽曲データであり、最大値(7)に近いほど「暗い」印象を与える楽曲データである。従って、楽曲検索部33は、再生中の楽曲データにおける印象度データを端末楽曲データベース32から読み出し、印象度データの評価項目である「明るい、暗い」、「澄んだ、にごった」、「激しい、穏やか」の3項目についていずれの項目が最小値(1)もしくは最大値(7)に最も近いかを判断することで最も特徴的な評価項目を抽出し、端末表示部35に表示させる。
Each piece of music data is evaluated as 1 to 7 for each of the three evaluation items of “bright, dark”, “clear, dark”, and “violent, gentle” as impression data, and the minimum value (1 ) Or the closer to the maximum value (7), the more characteristic evaluation items. For example, in the case of the evaluation item “bright, dark”, music data that gives a “bright” impression as it approaches the minimum value (1), and music data that gives a “dark” impression as it approaches the maximum value (7). Therefore, the
楽曲検索部33は、最小値(1)に近いことによって評価項目「明るい、暗い」を最も特徴的な評価項目として抽出した場合には、「明るい」を、最大値(7)に近いことによって評価項目「明るい、暗い」を最も特徴的な評価項目として抽出した場合には、「暗い」をそれぞれ次曲情報358として端末表示部35に表示させる。また、楽曲検索部33は、最小値(1)に近いことによって評価項目「澄んだ、にごった」を最も特徴的な評価項目として抽出した場合には、「澄んだ」を、最大値(7)に近いことによって評価項目「澄んだ、にごった」を最も特徴的な評価項目として抽出した場合には、「にごった」をそれぞれ次曲情報358として端末表示部35に表示させる。さらに、楽曲検索部33は、最小値(1)に近いことによって評価項目「激しい、穏やか」を最も特徴的な評価項目として抽出した場合には、「激しい」を、最大値(7)に近いことによって評価項目「激しい、穏やか」を最も特徴的な評価項目として抽出した場合には、「穏やか」をそれぞれ次曲情報358として端末表示部35に表示させる。
When the
次曲情報358が端末表示部35に表示されている状態では、十字キー341の左が次回楽曲データの再生予定を取り消すスキップ指示を受け付けるスキップ予約キーとして機能し、十字キー341の左が押下されると、楽曲検索部33は、次回楽曲データの再生予定を取り消し、新たな楽曲データを次回楽曲データとして選択(順次再生する場合には、次々曲、ランダム再生の場合には、ランダムに選択)し、当該楽曲データの書誌データおよび印象度データを端末楽曲データベース32から読み出し、読み出した書誌データおよび印象度データの最も特徴的な評価項目を次曲情報358として端末表示部35に表示させる。
In a state where the
以上説明したように、本実施の形態によれば、楽曲データと共に、楽曲データの書誌データを端末楽曲データベース32に記録しておき、楽曲検索部33によって再生中の楽曲データの書誌データおよび次に再生する次回再生予定の楽曲データの書誌データを端末楽曲データベース32から読み出し、読み出した再生中の楽曲データの書誌データおよび次に再生する次回再生予定の楽曲データの書誌データそれぞれ再生曲情報357および次曲情報358として端末表示部35に表示させ、スキップ予約キーとして機能する十字キー341の左が押下されてスキップ指示が入力されると、楽曲検索部33は、次回再生予定の楽曲データの再生予定を取り消し、新たな楽曲データを次回再生予定の楽曲データとして選択すると共に、選択した楽曲データの書誌データを次曲情報358として端末表示部35に表示させるように構成することにより、次に再生する次回再生予定の楽曲データの情報を把握することができ、次回再生予定の楽曲データの再生予定を事前に取り消すことができるため、楽曲データを再生することなく再生予定を取り消すことができ、所望しない楽曲データの再生を防止することができ、さらに余分なアクセスを減らすことができるため、消費電力を減少させることができるという効果を奏する。
As described above, according to the present embodiment, the bibliographic data of the music data is recorded in the
さらに、本実施の形態によれば、端末楽曲データベース32に楽曲データの印象を表す印象度データを記録しておき、楽曲検索部33は、次回再生予定の楽曲データの書誌データと印象度データとを端末楽曲データベースから読み出して次曲情報358として端末表示部35に表示させるように構成することにより、次に再生する次回再生予定の楽曲データの情報をより明確に把握することができるという効果を奏する。
Furthermore, according to the present embodiment, impression degree data representing the impression of song data is recorded in the
なお、本発明が上記各実施の形態に限定されず、本発明の技術思想の範囲内において、各実施の形態は適宜変更され得ることは明らかである。また、上記構成部材の数、位置、形状等は上記実施の形態に限定されず、本発明を実施する上で好適な数、位置、形状等にすることができる。なお、各図において、同一構成要素には同一符号を付している。 It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiments, and it is obvious that each embodiment can be appropriately changed within the scope of the technical idea of the present invention. In addition, the number, position, shape, and the like of the constituent members are not limited to the above-described embodiment, and can be set to a suitable number, position, shape, and the like in practicing the present invention. In each figure, the same numerals are given to the same component.
10 楽曲登録装置
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 送受信部
22 音声出力部
23 データ伝送路
24 スピーカ
25 ヘッドフォン
30 携帯端末装置
31 送受信部
32 端末楽曲データベース
33 楽曲検索部
34 端末操作部
35 端末表示部
36 音声出力部
40 ニューラルネットワーク学習装置
41 楽曲データ入力部
42 音声出力部
43 特徴データ抽出部
44 印象度データ入力部
45 結合重み値学習部
46 楽曲マップ学習部
47 結合重み値出力部
48 特徴ベクトル出力部
51 検索条件入力画面
52 条件検索結果表示画面
53 代表曲検索結果表示画面
54 楽曲リスト表示画面
55 楽曲マップ表示画面
341 十字キー
342 決定キー
351 検索方法選択画面
352 一覧表示選択画面
353 アーティスト・アルバム一覧画面
354 検索結果画面
355 印象度データ入力画面
356 検索リスト一覧画面
357 再生曲情報
358 次曲情報
511 書誌データ入力領域
512 条件検索実行ボタン
513 全曲リスト表示ボタン
514 楽曲マップ表示ボタン
521 代表曲選択領域
522 代表曲検索実行ボタン
523 登録ボタン
531 出力楽曲選択領域
532 出力ボタン
541 代表曲選択領域
542 代表曲検索実行ボタン
551 ニューロン選択領域
552 マップ検索実行ボタン
553 ポップアップ表示
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Music registration apparatus 11 Music data input part 12 Compression processing part 13 Feature data extraction part 14 Impression degree data conversion part 15 Music database 16 Music mapping part 17 Music map memory | storage part 18 Music search part 19 PC operation part 20 PC display part 21 Transmission / reception Unit 22 voice output unit 23 data transmission path 24 speaker 25 headphones 30 portable terminal device 31 transmission / reception unit 32 terminal music database 33 music search unit 34 terminal operation unit 35 terminal display unit 36 voice output unit 40 neural network learning device 41 music data input unit 41 DESCRIPTION OF SYMBOLS 42 Audio | voice output part 43 Feature data extraction part 44 Impression degree data input part 45 Joint weight value learning part 46 Music map learning part 47 Joint weight value output part 48 Feature vector output part 51 Search condition input screen 52 Condition search result display screen 53 Representative Music inspection Result display screen 54 Music list display screen 55 Music map display screen 341 Four-way key 342 Enter key 351 Search method selection screen 352 List display selection screen 353 Artist / album list screen 354 Search result screen 355 Impression degree data input screen 356 Search list list screen 357 Playback song information 358 Next song information 511 Bibliographic data input area 512 Condition search execution button 513 All song list display button 514 Song map display button 521 Representative song selection area 522 Representative song search execution button 523 Registration button 531 Output song selection area 532 Output button 541 Representative song selection area 542 Representative song search execution button 551 Neuron selection area 552 Map search execution button 553 Pop-up display
Claims (2)
前記楽曲データと共に、前記楽曲データの書誌データおよび前記楽曲データの印象を表す複数の評価項目からなる印象度データを記録する端末楽曲データベースと、
該端末楽曲データベースに記録されている前記楽曲データを読み出して音声出力する音声出力手段と、
該音声出力手段によって音声出力されている再生中の前記楽曲データの書誌データと次に再生する次回再生予定の前記楽曲データの書誌データとを前記端末楽曲データベースから読み出す楽曲検索手段と、
該楽曲検索手段によって読み出された再生中の前記楽曲データの書誌データを再生曲情報として表示すると共に、前記楽曲検索手段によって読み出された次回再生予定の前記楽曲データの書誌データを次曲情報として表示する端末表示手段と、
次回再生予定の前記楽曲データの再生予定を取り消すスキップ指示を受け付けるスキップ予約入力手段とを具備し、
前記楽曲検索手段は、前記スキップ予約入力手段から前記スキップ指示が入力されると、次回再生予定の前記楽曲データの再生予定を取り消し、新たな前記楽曲データを次回再生予定の前記楽曲データとして選択すると共に、前記印象度データの中で最も特徴的な前記評価項目を抽出し、選択した前記楽曲データの書誌データと抽出した前記印象度データの評価項目とを前記端末楽曲データベースから読み出して前記次曲情報として前記端末表示手段に表示させることを特徴とする携帯端末装置。 A portable terminal device that records music data and reproduces the recorded music data,
Along with the music data, a terminal music database that records bibliographic data of the music data and impression degree data composed of a plurality of evaluation items representing impressions of the music data ;
Audio output means for reading out and outputting the music data recorded in the terminal music database;
Music search means for reading out the bibliographic data of the music data being played and being played back by the voice output means and the bibliographic data of the music data scheduled to be played next time from the terminal music database;
The bibliographic data of the music data being reproduced read by the music search means is displayed as reproduction music information, and the bibliographic data of the music data to be reproduced next time read by the music search means is displayed as next music information. Terminal display means for displaying as:
A skip reservation input means for accepting a skip instruction to cancel the reproduction schedule of the music data scheduled to be reproduced next time,
When the skip instruction is input from the skip reservation input means, the music search means cancels the reproduction schedule of the music data scheduled to be reproduced next time and selects new music data as the music data scheduled to be reproduced next time. In addition , the most characteristic evaluation items in the impression data are extracted, and the bibliographic data of the selected music data and the evaluation items of the extracted impression data are read from the terminal music database and the next music A portable terminal device, which is displayed on the terminal display means as information.
端末楽曲データベースに前記楽曲データと共に、前記楽曲データの書誌データおよび前記楽曲データの印象を表す複数の評価項目からなる印象度データを記録しておき、 Along with the music data in the terminal music database, bibliographic data of the music data and impression degree data including a plurality of evaluation items representing impressions of the music data are recorded,
該端末楽曲データベースに記録されている前記楽曲データを読み出して音声出力し、Read and output the music data recorded in the terminal music database,
該音声出力している再生中の前記楽曲データの書誌データと次に再生する次回再生予定の前記楽曲データの書誌データとを前記端末楽曲データベースから読み出し、Read out the bibliographic data of the music data being played and the bibliographic data of the music data scheduled to be played next time from the terminal music database.
端末表示手段に前記読み出した再生中の前記楽曲データの書誌データを再生曲情報として表示すると共に、前記読み出した次回再生予定の前記楽曲データの書誌データを次曲情報として表示し、The terminal display means displays the read bibliographic data of the music data being played as playback music information, and displays the read bibliographic data of the music data to be played next time as next music information,
次回再生予定の前記楽曲データの再生予定を取り消すスキップ指示を受け付けると、次回再生予定の前記楽曲データの再生予定を取り消し、新たな前記楽曲データを次回再生予定の前記楽曲データとして選択すると共に、前記印象度データの中で最も特徴的な前記評価項目を抽出し、選択した前記楽曲データの書誌データと抽出した前記印象度データの評価項目とを前記端末楽曲データベースから読み出して前記次曲情報として前記端末表示手段に表示することを特徴とする楽曲情報表示方法。Upon receiving a skip instruction to cancel the reproduction schedule of the music data scheduled to be played next time, cancel the reproduction schedule of the music data scheduled to be played next time, select new music data as the music data scheduled to be played next time, and The most characteristic evaluation items are extracted from impression degree data, and the bibliographic data of the selected music data and the extracted evaluation items of the impression degree data are read from the terminal music database and the next music information is the next music information. A music information display method for displaying on a terminal display means.
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