JP4611819B2 - 楽曲管理装置および情報表示方法 - Google Patents

Description

本発明は、楽曲データベースに記憶させた楽曲データを管理する楽曲管理装置および情報表示方法に関し、特に楽曲データと当該楽曲データを複数の評価項目で評価した評価結果とを楽曲データベースに記憶させる楽曲管理装置および情報表示方法に関する。

近年、ＨＤＤ等の大容量の記憶手段が開発され、大容量の記憶手段に大量の楽曲データを記憶させることができるようになっている。大容量の記憶手段に記憶されている大量の楽曲データの検索は、アーティスト名や曲名、その他のキーワード等の書誌データを用いて行うのが一般的であるが、書誌データで検索した場合には、楽曲が持っている情感を考慮することができず、印象の異なる楽曲が検索される可能性があり、聴取した際の印象が同じような楽曲を検索したい場合には、不向きである。

そこで、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する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

しかしながら、従来技術では、楽曲データと共に、当該楽曲データを評価した複数の評価項目が記憶されることになるが、複数の評価項目を同時に把握することができず、楽曲データベースに記憶された楽曲データの傾向を簡単には把握することができないという問題点があった。
特開２００２−２７８５４７号公報

本発明は斯かる問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、楽曲データベースに記憶された楽曲データを評価した複数の評価項目を視覚的に同時に把握することができ、楽曲データベースに記憶された楽曲データの傾向を簡単に把握することができる楽曲管理装置および情報表示方法を提供する点にある。

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。
本発明の楽曲管理装置は、楽曲データと当該楽曲データを複数の評価項目で評価した評価結果とを楽曲データベースに記憶させる楽曲管理装置であって、前記評価項目の内の３項目である第１評価項目、第２評価項目および第３評価項目をそれぞれ直交する３軸とした空間に、前記楽曲データベースに記憶された前記楽曲データを配置する表示制御手段と、該表示制御手段によって前記楽曲データが配置された空間を、前記第１評価項目および前記第２評価項目を縦軸および横軸にそれぞれ設定すると共に、前記第３評価項目を奥行きに設定した３次元表示領域として表現し、当該３次元表示領域に前記楽曲データを図形として表示する表示手段と、前記３次元表示領域に表示された前記図形を特定する操作手段と、該操作手段によって特定された前記図形に対応する前記楽曲データを代表曲とし、当該代表曲に類似した前記楽曲データを前記評価項目に基づいて検索する楽曲検索手段とを具備し、前記３次元表示領域では、前記図形の大きさを変化させることにより、奥行きが表現されると共に、前記３項目の前記評価項目に基づいて前記空間を分割した複数のブロックの内、前記評価結果に対応する前記ブロックに前記楽曲データが配置され、前記楽曲検索手段は、前記代表曲が配置されている前記ブロックを代表ブロックとして特定し、前記代表ブロックから所定距離の前記ブロックまでに配置されている前記楽曲データを検索し、検索した前記楽曲データの数が予め定められた検索数以上になるまで前記所定距離を順次増加させ、検索した前記楽曲データの数が予め定められた前記検索数以上である場合、前記所定距離が最も長い前記ブロックに配置されている前記楽曲データを前記代表曲の前記評価結果に近い順に予め定められた前記検索数になるまで検索して絞り込み、前記表示制御手段は、前記代表曲から予め定められた前記検索数に対応する絞り込まれた前記楽曲データまでの検索したすべての前記楽曲データを表す前記図形をハイライト表示することを特徴とする。

さらに、本発明の楽曲管理装置は、前記図形は、円形であり、グラデーション処理を施すことによって球体として表現されることを特徴とする。

さらに、本発明の楽曲管理装置は、前記３次元表示領域では、前記評価項目の内の１項目である第４評価項目を前記図形の回転によって表現させ、前記第４評価項目の値に基づいて前記図形の回転速度を変化させることを特徴とする。

さらに、本発明の楽曲管理装置は、前記３次元表示領域では、前記評価項目の内の１項目である第５評価項目を前記図形の透明度によって表現させ、前記第５評価項目の値に基づいて前記図形の透明度を変化させることを特徴とする。

さらに、本発明の楽曲管理装置は、前記表示手段は、該表示制御手段によって前記楽曲データが配置された空間を投影した平面を、前記第１評価項目を横軸に設定すると共に、前記第３評価項目を縦軸に設定した２次元表示領域として表現し、当該２次元表示領域に前記楽曲データを図形として表示させることを特徴とする。

また、本発明の情報表示方法は、楽曲データと当該楽曲データを複数の評価項目で評価した評価結果とを楽曲データベースに記憶させる楽曲管理装置において、前記楽曲データベースに記憶された前記楽曲データの情報を表示手段に表示する情報表示方法であって、前記評価項目の内の３項目である第１評価項目、第２評価項目および第３評価項目をそれぞれ直交する３軸とした空間に、前記楽曲データベースに記憶された前記楽曲データを配置し、前記表示手段において、前記楽曲データが配置された空間を、前記第１評価項目および前記第２評価項目を縦軸および横軸にそれぞれ設定すると共に、前記第３評価項目を奥行きに設定した３次元表示領域として表現し、前記３次元表示領域に前記楽曲データを図形として表示し、前記３次元表示領域に表示された前記図形を特定し、特定された前記図形に対応する前記楽曲データを代表曲とし、当該代表曲に類似した前記楽曲データを前記評価項目に基づいて検索し、前記３次元表示領域では、前記３項目の前記評価項目に基づいて前記空間を分割した複数のブロックの内、前記評価結果に対応する前記ブロックに前記楽曲データが配置され、前記代表曲が配置されている前記ブロックを代表ブロックとして特定し、前記代表ブロックから所定距離の前記ブロックまでに配置されている前記楽曲データを検索し、検索した前記楽曲データの数が予め定められた検索数以上になるまで前記所定距離を順次増加させ、検索した前記楽曲データの数が予め定められた前記検索数以上である場合、前記所定距離が最も長い前記ブロックに配置されている前記楽曲データを前記代表曲の前記評価結果に近い順に予め定められた前記検索数になるまで検索して絞り込み、前記代表曲から予め定められた前記検索数に対応する絞り込まれた前記楽曲データまでの検索したすべての前記楽曲データを表す前記図形をハイライト表示することを特徴とする。

さらに、本発明の情報表示方法は、前記図形を円形とし、グラデーション処理を施すことによって球体として表現することを特徴とする。

さらに、本発明の情報表示方法は、前記３次元表示領域では、前記評価項目の内の１項目である第４評価項目を前記図形の回転によって表現し、前記第４評価項目の値に基づいて前記図形の回転速度を変化させることを特徴とする。

さらに、本発明の情報表示方法は、前記３次元表示領域では、前記評価項目の内の１項目である第５評価項目を前記図形の透明度によって表現し、前記第５評価項目の値に基づいて前記図形の透明度を変化させることを特徴とする。

さらに、本発明の情報表示方法は、前記表示手段において、前記楽曲データが配置された空間を投影した平面を、前記第１評価項目を横軸に設定すると共に、前記第３評価項目を縦軸に設定した２次元表示領域として表現し、前記２次元表示領域に前記楽曲データを図形として表示することを特徴とする。

本発明の楽曲管理装置および情報表示方法は、評価項目の内の３項目である第１評価項目、第２評価項目および第３評価項目をそれぞれ直交する３軸とした空間に、楽曲データベースに記憶された楽曲データを配置し、楽曲データが配置された空間を、第１評価項目および第２評価項目を縦軸および横軸にそれぞれ設定すると共に、第３評価項目を奥行きに設定した３次元表示領域として表現し、３次元表示領域に楽曲データを図形として表示するように構成することにより、評価項目の内の３項目である第１評価項目、第２評価項目および第３評価項目をイメージとして捉えることができるため、楽曲データベースに記憶された楽曲データを評価した３つの評価項目を視覚的に同時に把握することができ、楽曲データベースに記憶された楽曲データの傾向を簡単に把握することができるという効果を奏する。

さらに、本発明の楽曲管理装置および情報表示方法は、３次元表示領域では、評価項目の内の１項目である第４評価項目を図形の回転によって表現し、第４評価項目の値に基づいて図形の回転速度を変化させるように構成することにより、評価項目の内の４項目である第１評価項目、第２評価項目、第３評価項目および第４評価項目をイメージとして捉えることができるため、楽曲データベースに記憶された楽曲データを評価した４つの評価項目を視覚的に同時に把握することができ、楽曲データベースに記憶された楽曲データの傾向を簡単に把握することができるという効果を奏する。

さらに、本発明の楽曲管理装置および情報表示方法は、３次元表示領域では、評価項目の内の１項目である第５評価項目を図形の透明度によって表現し、第５評価項目の値に基づいて図形の透明度を変化させるように構成することにより、第１評価項目、第２評価項目、第３評価項目、第４評価項目および第５評価項目をイメージとして捉えることができるため、楽曲データベースに記憶された楽曲データを評価した５つの評価項目を視覚的に同時に把握することができ、楽曲データベースに記憶された楽曲データの傾向を簡単に把握することができるという効果を奏する。

さらに、本発明の楽曲管理装置および情報表示方法は、３次元表示領域上で特定された図形に対応する楽曲データを代表曲とし、当該代表曲に類似した楽曲データを評価項目に基づいて検索するように構成することにより、楽曲データベースに記憶された楽曲データの傾向を把握した上で、所望の検索を行うことができるという効果を奏する。

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。

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に示す楽曲管理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。

本実施の形態は、図１を参照すると、楽曲管理装置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、楽曲管理装置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。

楽曲管理装置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、検索テーブル更新部１６と、楽曲検索部１７と、表示制御部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、スピーカ２４とからなる。

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。

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。

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と楽曲データのテンポとを抽出し、抽出した特徴データおよびテンポを印象度データ変換部１４に出力すると共に、楽曲データを評価する複数の評価項目の１つとして、抽出したテンポを楽曲データに関連づけて楽曲データベース１５に記憶させる。

印象度データ変換部１４は、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検索テーブル更新部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。

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と、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が関連づけられて記憶されると共に、楽曲データを評価する評価項目として、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、再生頻度、すなわち楽曲データの聴取回数とが記憶される。また、楽曲データベース１５には、記憶させた楽曲データの検索に用いる、検索テーブル更新部１６によって特定されたブロック座標と、検索テーブル更新部１６によって更新される検索テーブルと、楽曲検索部１７によって検索された検索結果である検索リストとが記憶される。

検索テーブル更新部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、３次元空間を分割した複数の部分空間（以下、ブロックと称す）のいずれかに楽曲データを配置させることで当該ブロックの位置を表すブロック座標を特定し、特定したブロック座標を楽曲データに対応させて楽曲データベース１５に記憶させると共に、特定したブロック座標に基づいて楽曲データベース１５に記憶されている検索テーブルを更新する。

楽曲検索部１７は、代表曲検索指示もしくは絞り込み代表曲検索指示が通知されると、通知された代表曲に印象が類似した楽曲データを検索する代表曲検索を行い、検索結果を表示制御部１８に通知する。

表示制御部１８は、ＰＣ表示部２０に表示する各種画面を制御する手段であり、楽曲データベース１５に記憶されている楽曲データの各種情報や、楽曲検索部１７によって検索された検索結果等をＰＣ表示部２０に表示させる。

ＰＣ操作部１９は、キーボードおよびマウスからなる入力手段であり、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等が行われる。

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、楽曲データベース１５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。

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各種データと、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。

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。

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と、端末表示部３５と、音声出力部３６とからなる。

送受信部３１は、楽曲管理装置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、楽曲管理装置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。

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各種データと、検索テーブルと、検索リストとが記憶される。

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。

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を選択する入力、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。

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。

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。

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、結合重み値出力部４６とからなる。

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。

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る。

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と、楽曲データのテンポとを抽出し、抽出した特徴データおよびテンポを結合重み値学習部４５に出力する。

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。

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４６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、楽曲管理装置１０の印象度データ変換部１４に移植される。

まず、楽曲管理装置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に示す楽曲管理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に示す検索テーブル更新部において楽曲データを配置するブロックを説明するための説明図であり、図９は、図１に示す楽曲データベースに記憶されている検索テーブル例を示す図である。

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Ａ１）。

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、タイトル名、アルバム名、ジャンル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）。

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と、テンポとを抽出し（ステップＡ４）、抽出した特徴データおよびテンポを印象度データ変換部１４に出力すると共に、楽曲データを評価する複数の評価項目の１つとして、抽出したテンポを楽曲データに関連づけて楽曲データベース１５に記憶させる。

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１１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。

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（ステップＢ２）、パワースペクトルを算出する。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。

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。

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。

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。

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。

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）。

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）。

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）。

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）。

ステップＣ６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）。

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０．６ｄＢ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）。

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）。

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）。

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。

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およびテンポ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検索テーブル更新部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、楽曲データに対応させて楽曲データベース１５に記憶させる（ステップＡ６）。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およびテンポ、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およびテンポの項目数は、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、印象度データの項目数は、人間の感性によって判断される「明るい、暗い」、「激しい、穏やか」、「澄んだ、濁った」の３項目に設定し、楽曲データを評価する評価項目の内の３つとした。従って、入力層（第１層）のニューロン数Ｌ_１は、７個、出力層（第Ｎ層）のニューロン数Ｌ_Ｎ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。

さらに、出力層（第Ｎ層）から出力される印象度データの各項目の値は、後述するように階層型ニューラルネットワークを学習させる教師信号として７段階評価の印象度データを用いているため、それぞれほぼ１〜７の範囲の実数となり、１以下は、１に、７以上は、７に変換するように構成した。印象度データにおいて、項目「明るい、暗い」が最小値（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り、項目「激しい、穏やか」が最小値（１）に近いほど「激しい」印象を与える楽曲データであり、最大値（７）に近いほど「穏やか」な印象を与える楽曲データであり、項目「澄んだ、濁った」が最小値（１）に近いほど「澄んだ」印象を与える楽曲データであり、最大値（７）に近いほど「濁った」印象を与える楽曲データである。

次に、検索テーブル更新部１６は、印象度データ変換部１４から入力された３項目の印象度データに基づいて、３次元空間を分割した複数のブロックのいずれかに楽曲データを配置させることで当該ブロックの位置を表すブロック座標を特定し（ステップＡ７）、特定したブロック座標を楽曲データに対応させて楽曲データベース１５に記憶させると共に（ステップＡ８）、特定したブロック座標に基づいて楽曲データベース１５に記憶されている検索テーブルを更新する（ステップＡ９）。本実施の形態では、図８に示すように、印象度データの３項目をそれぞれ直交するｘ軸、ｙ軸、ｚ軸とした空間を６＊６＊６のブロックに分割し、いずれかのブロックに楽曲データを配置させた。各ブロックは、ブロック座標（ｘ，ｙ，ｚ：ｘ＝１〜７の整数、ｙ＝１〜７整数、ｚ＝１〜７の整数）で管理され、ブロック座標によりブロック間の距離が認識できるように構成されている。例えば、図８に示すブロック座標（２，３，４）のブロックには、印象度データにおいて、項目「激しい、穏やか」が２〜３で、項目「明るい、暗い」が３〜４で、項目「澄んだ、濁った」が４〜５である楽曲データが配置される。

楽曲データベース１５に記憶されている検索テーブルは、該当するブロックを検索し、検索されたブロック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、各ブロック座標と、各ブロック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。従って、検索テーブル更新部１６は、特定したブロック座標に基づいて楽曲データを登録することで検索テーブルを更新する。

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３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。

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３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。

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、楽曲管理装置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。

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、印象度データの項目としては、人間の感性によって判断される「明るい、暗い」、「激しい、穏やか」、「澄んだ、濁った」の３項目を設定し、各項目についての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。

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Ｔ_１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Ｔ_１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。

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ｘ_ｊ(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。

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ｙ_ｊ(ｊ＝１，２，…，８) とし、出力層（第Ｎ層）の出力out_j ^Ｎと、教師信号ｙ_ｊとの誤差から、学習則δ_j ^Ｎを次式によって計算する。

次に、結合重み値学習部４５は、学習則δ_j ^Ｎを使って、中間層（第ｎ層）の誤差信号 δ_j ⁿ を次式によって計算する。

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。

次に、結合重み値学習部４５は、中間層（第ｎ層）の誤差信号 δ_j 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、η_１(0＜η_１≦1)に設定されている。

ステップＤ６では、サンプル数Ｔ_１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Ｅ_１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Ｅ_１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Ｅ_１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。

ステップＤ７で２乗誤差Ｅが基準値Ｅ_１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４６によって出力し（ステップＤ８）、結合重み値出力部４６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。

次に、楽曲管理装置１０における楽曲検索動作について図１１乃至図１５を参照して詳細に説明する。
図１１は、図１に示す楽曲管理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１２は、図１に示すＰＣ表示部に表示される楽曲管理画面例を示す図であり、図１３は、図１２に示す３次元表示領域における空間内移動モードを説明するための説明図であり、図１４は、図１に示すＰＣ表示部に表示される絞り込み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絞り込み表示ＯＮ状態の楽曲管理画面例を示す図である。

楽曲データベース１５に記憶した楽曲データの中から所望の楽曲データを検索する場合には、まず、ＰＣ操作部１９から検索開始指示を入力し（ステップＥ１）、検索開始指示が入力されると、表示制御部１８は、図１２に示すような楽曲管理画面５０をＰＣ表示部２０に表示させる（ステップＥ２）。

楽曲管理画面５０は、図１２を参照すると、楽曲データを評価した評価項目の３つである印象度データの３項目をそれぞれ直交する３軸とした空間に楽曲データを図形として配置した３次元表示領域５１と、印象度データの３項目のそれぞれの値（以下、基準空間座標と称す）を指定するスクロールバーが設けられている表示位置指定領域５２と、３次元表示領域５１の表示スケールを指定する表示スケール指定ボタンが設けられている表示スケール指定領域５３と、３次元表示領域５１における横軸と奥行きとの２次元に楽曲データを図形として配置した２次元表示領域５４と、３次元表示領域５１の表示位置を選択する表示位置選択ボタンが設けられた表示位置選択領域５５と、３次元表示領域５１および２次元表示領域５４に表示される空間をカーソル位置によって移動させる空間内移動モードに切り換える移動モード切換ボタン５６と、３次元表示領域５１および２次元表示領域５４の軸を切り換える軸切換ボタン５７と、３次元表示領域５１に表示する楽曲データを設定された絞り込み条件で絞り込むことを指示する絞り込み表示ボタン５８と、３次元表示領域５１に表示されている楽曲データのタイトル名等の書誌データが手前から順番にリスト表示されるリスト表示領域５９と、リスト表示領域５９に表示されたリストの中で選択した楽曲データの再生を指示する第１再生指示ボタン６０と、リスト表示領域５９に表示された全リストの再生を指示する第２再生指示ボタン６１とからなる。

表示制御部１８は、表示位置指定領域５２に設けられたスクロールバーによって指定された基準空間座標と、表示スケール指定領域５３に設けられた表示スケール指定ボタンによって指定された表示スケールとに基づいて３次元表示領域５１に表示する空間を特定し、当該空間に配置される楽曲データを特定し、３項目の印象度データに基づいて特定した楽曲データを図形として３次元表示領域５１にそれぞれ配置する。なお、本実施の形態では、図１２に示すように、３次元表示領域５１に配置する楽曲データを円形とし、グラデーション処理を施すことによって球体として表現するように構成し、３次元表示領域５１の奥行き（図１２では、項目「澄んだ、濁った」）は、円の直径を変化（奥に行くほど小さくなるように）させることによって対応した。また、表示制御部１８は、楽曲データを評価した評価項目の１つである再生頻度を楽曲データベース１５から読み出し、再生頻度に応じて楽曲データを表す図形の透明度を変化（再生頻度が少ないほど透明に）させて次元表示領域５１に表示するように構成されている。

さらに、表示制御部１８は、ＰＣ操作部１９のマウス操作に基づく楽曲管理画面５０上でのカーソルの移動を制御しており、カーソルが３次元表示領域５１に図形として配置された楽曲データ上に移動されると、カーソルが位置する楽曲データを評価した評価項目の１つであるテンポを楽曲データベース１５から読み出し、読み出したテンポに応じた速度（テンポが速いほど速く）で図形を回転させ、カーソルが位置する楽曲データのテンポをユーザに通知すると共に、カーソルが位置する楽曲データの書誌データ（タイトル名等）を楽曲データベース１５から読み出し、読み出した書誌データをカーソルの近傍に表示させる。また、表示制御部１８は、カーソルが位置する楽曲データの図形の色を変化させると共に、カーソルが位置する楽曲データを楽曲検索部１７に通知し、楽曲検索部１７は、通知された楽曲データを楽曲データベース１５から読み出して音声出力部２２に出力することでプレビュー再生が行われる。

２次元表示領域５４は、３次元表示領域５１の奥行きをより明確に表現するために、３次元表示領域５１に表示されている空間を３次元表示領域５１の横軸と奥行きとからなる面に投影して２次元で表現したものであり、表示制御部１８は、表示位置指定領域５２に設けられたスクロールバーによって指定された基準空間座標と、表示スケール指定領域５３に設けられた表示スケール指定ボタンによって指定された表示スケールとに基づいて３次元表示領域５１に表示する空間を特定し、２項目の印象度データに基づいて特定した楽曲データを図形として２次元表示領域５４にそれぞれ配置する。なお、３次元表示領域５１および２次元表示領域５４の各軸は、軸切換ボタン５７をクリックすることにより切り換えられるように構成されており、軸切換ボタン５７がクリックされると、表示制御部１８は、３次元表示領域５１および２次元表示領域５４の軸を切り換えて楽曲データを図形として再配置する。

３次元表示領域５１および２次元表示領域５４に表示される空間の移動は、表示位置指定領域５２に設けられたスクロールバーによって指定される基準空間座標を変更させることによって行われ、基準空間座標の変更は、表示位置指定領域５２に設けられたスクロールバーを用いて行う以外に、リスト表示領域５９に表示された楽曲データのリストを選択することによって選択された楽曲データの印象度データに基準空間座標を変更する方法や、３次元表示領域５１および２次元表示領域５４をクリックすることによってクリックされた箇所に基準空間座標を変更する方法を採用することができる。また、表示位置選択領域５５に設けられた各表示位置選択ボタンには、予めもしくはユーザ指定によって基準空間座標がそれぞれ設定されており、表示位置選択ボタンをクリックすることによっても３次元表示領域５１および２次元表示領域５４に表示される空間を移動させることができる。

さらに、移動モード切換ボタン５６をクリックすることで、３次元表示領域５１の端部にカーソルが位置されると３次元表示領域５１に表示される空間が移動、すなわち基準空間座標が変更される空間内移動モードに切り替わる。空間内移動モードでは、表示制御部１８は、図１３に示すように、３次元表示領域５１の左右端部にそれぞれ横スクロール領域を設定すると共に、３次元表示領域５１の上下端部にそれぞれ縦スクロール領域を設定し、横スクロール領域にカーソルが位置する場合には、カーソルの位置に応じて左右いずれかに３次元表示領域５１に表示する空間を移動させ、縦スクロール領域にカーソルが位置する場合には、カーソルの位置に応じて上下いずれかに３次元表示領域５１に表示する空間を移動させる。なお、図１３には、右端部の横スクロール領域にカーソルが位置し、３次元表示領域５１に表示する空間が右方向に移動されている状態が示されている。また、各スクロール領域は、３次元表示領域５１に表示する空間の移動を低速で行う領域と、当該領域の外側（端部側）に位置し、３次元表示領域５１に表示する空間の移動を高速で行う領域とに分割されている。

絞り込み表示ボタン５８にカーソルが位置すると、表示制御部１８は、図１４に示す絞り込み条件設定画面６２をプルダウン表示させる。絞り込み条件設定画面６２は、アーティスト名、タイトル名、アルバム名、ジャンル等の書誌データおよび再生頻度（聴取回数）を絞り込み条件として入力する画面であり、絞り込み条件設定画面６２から入力された絞り込み条件は、楽曲検索部１７に設定される。

絞り込み表示ボタン５８をクリックされる毎に、絞り込み表示ＯＮ／ＯＦＦが切り換えられ、絞り込み表示ＯＮでは、表示制御部１８は、３次元表示領域５１および２次元表示領域５４に表示する楽曲データを絞り込み条件によって絞り込み、絞り込み条件に合致する楽曲データのみを図形として３次元表示領域５１および２次元表示領域５４に表示する。

カーソルを３次元表示領域５１に図形として配置された楽曲データ上に位置させた状態、すなわち、カーソルによって３次元表示領域５１に配置された楽曲データを選択した状態でＰＣ操作部１９のマウスを右クリックすると、表示制御部１８は、図１５に示すような検索指示画面６３をプルダウン表示させる。検索指示画面６３は、カーソルが位置する楽曲データを代表曲とした代表曲検索および絞り込み代表曲検索を指示すると共に、カーソルが位置する楽曲データのプレイリストへの追加、カーソルが位置する楽曲データの再生、カーソルが位置する楽曲データの楽曲データベース１５からの削除を指示することができるようになっている。

検索指示画面６３において検索指示として代表曲検索もしくは絞り込み代表曲検索が指示されると（ステップＥ３）、表示制御部１８は、代表曲検索指示もしくは絞り込み代表曲検索指示を楽曲検索部１７に通知すると共に、カーソルが位置する楽曲データを代表曲として楽曲検索部１７に通知する。

楽曲検索部１７は、代表曲検索指示もしくは絞り込み代表曲検索指示が通知されると、通知された代表曲に基づいて楽曲データベース１５からブロック座標を読み出すことで、検索テーブルにおいて代表曲が配置されているブロック（以下、代表ブロックと称す）を特定する（ステップＥ４）。

次に、楽曲検索部１７は、検索指示が代表曲検索指示であるか否かを判断し（ステップＥ５）、検索指示が代表曲検索指示である場合には、変数ｎに０を設定し（ステップＥ６）、楽曲データベース１５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Ｅ４で特定した代表ブロックから距離ｎのブロックに配置されている楽曲データを検索し（ステップＥ７）、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Ｅ８）。ステップＥ７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１７は、変数ｎをインクリメントし（ステップＥ９）、ステップＥ７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Ｅ７〜ステップＥ９を繰り返す。

ステップＥ５で検索指示が代表曲検索指示でない場合、すなわち絞り込み代表曲検索指示である場合には、楽曲検索部１７は、変数ｎに０を設定し（ステップＥ１０）、楽曲データベース１５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Ｅ４で特定した代表ブロックから距離ｎのブロックに配置されている楽曲データの内、絞り込み条件に合致するものを検索し（ステップＥ１１）、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Ｅ１２）。ステップＥ１１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１７は、変数ｎをインクリメントし（ステップＥ１３）、ステップＥ１１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Ｅ１１〜ステップＥ１３を繰り返す。

ステップＥ８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と、ステップＥ１２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とには、楽曲検索部１７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み（ステップＥ１４）、絞り込んだ楽曲データを検索結果として表示制御部１８に通知し、表示制御部１８は、楽曲検索部１７によって検索および絞り込まれた楽曲データのタイトル名等の書誌データをリスト表示領域５９にリスト表示すると共に（ステップＥ１５）、リスト表示領域５９にリスト表示されている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Ｅ１６）。また、表示制御部１８は、検索結果の通知を受けると、楽曲検索部１７によって検索および絞り込まれた楽曲データが３次元表示領域５１に全て配置されるように３次元表示領域５１のスケールを変更させると共に、楽曲検索部１７によって検索および絞り込まれた楽曲データを表す図形を点滅させる等のハイライト表示を行う。

ステップＥ１４における検索された楽曲データの絞り込みは、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ｘ_ｊ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Ｘ_ｊとすると、入力ベクトルｘ_ｊに近い検索対象ベクトルＸ_ｊ、すなわちユークリッド距離‖Ｘ_ｊ−ｘ_ｊ‖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Ｅ１４における検索された楽曲データの絞り込みは、代表ブロックから最も離れたブロック、すなわち代表ブロックから検索に用いた変数ｎの最大値分離れたブロック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。

なお、本実施の形態では、検索テーブルを用いて代表曲検索を行うように構成したが、代表曲として特定した楽曲データの印象度データに基づいて代表曲検索を行うようにしても良く、この場合には、代表曲として特定した楽曲データの印象度データを入力ベクトルとすると共に、楽曲データベース１５に記憶されている各楽曲データのそれぞれの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所定数検索する。

第１再生指示ボタン６０がクリックされると、表示制御部１８は、リスト表示領域５９に表示されたリストの中で選択された楽曲データの再生を楽曲検索部１７に指示し、楽曲検索部１７は、リストの中で選択された楽曲データを順次もしくはランダムに楽曲データベース１５から読み出して音声出力部２２に出力することでリストの中で選択された楽曲データの再生を行う。また、第２再生指示ボタン６１がクリックされると、表示制御部１８は、リスト表示領域５９に表示された全リストの楽曲データの再生を楽曲検索部１７に指示し、楽曲検索部１７は、全リストの楽曲データを順次もしくはランダムに楽曲データベース１５から読み出して音声出力部２２に出力することで全リストの楽曲データの再生を行う。なお、楽曲検索部１７は、楽曲データベース１５から楽曲データを読み出して再生を行う毎に、楽曲データを評価する評価項目の一つである再生頻度（聴取回数）をインクリメントさせるものとする。

次に、楽曲管理装置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図１６を参照して詳細に説明する。
図１６は、図１に示す楽曲管理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。

楽曲管理装置１０の楽曲データベース１５には、図１６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）および検索テーブル更新部１６で作成された検索テーブルにおけるブロック座標と、検索テーブルと、検索リスト（楽曲検索部１７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ブロック座標と、検索テーブルと、検索リストとが転送される。

楽曲管理装置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、楽曲管理装置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、楽曲管理装置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。

次に、携帯端末装置３０における楽曲検索動作について図１７および図１８を参照して詳細に説明する。
図１７は、図２に示す携帯端末装置の端末表示部における表示例を示す図であり、図１８は、図１に示す携帯端末装置における代表曲検索動作を説明するためのフローチャートである。

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、図１７に示すような、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。

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。

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。

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ｘ_ｊ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ｍ_ｉ（ｔ）∈Ｒ^ｎとし、ユークリッド距離‖ｘ_ｊ−ｍ_ｉ‖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。

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。

端末表示部３５に検索結果画面３５４が表示されている状態では、十字キー３４１の上下は、表示されているタイトルを選択するタイトル選択キー、十字キー３４１の左は、音声出力モード（通常再生、リピート再生、ランダム再生等）を切り換えるモード切り換えキー、十字キー３４１の右は、音声出力の開始を指示する再生指示キーとしてそれぞれ機能する。従って、検索結果画面３５４において、十字キー３４１の右が押下されると、楽曲検索部３３は、タイトル選択キーによるタイトルの選択と、モード切り換えキーによるモードの選択とに応じて端末楽曲データベース３２から楽曲データを読み出し、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、端末表示部３５に検索結果画面３５４が表示されている状態と、音声出力部３６によって楽曲データが音声出力されている状態とでは、決定キー３４２は、代表曲検索を指示する代表曲検索指示キーとして機能する。

検索結果画面３５４で決定キー３４２が押下されると、楽曲検索部３３は、十字キー３４１の上下によって選択されているタイトルを代表曲として決定すると共に、楽曲データが音声出力されている状態で決定キー３４２が押下されると、楽曲検索部３３は、音声出力されている楽曲データを代表曲として決定する（ステップＦ１）。

次に、楽曲検索部３３は、決定した代表曲に基づいて端末楽曲データベース３２からブロック座標を読み出すことで、検索テーブルにおいて代表曲が配置されているブロック（以下、代表ブロックと称す）を特定する（ステップＦ２）。

次に、楽曲検索部３３は、変数ｎに０を設定し（ステップＦ３）、端末楽曲データベース３２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Ｆ２で特定した代表ブロックから距離ｎのブロックに配置されている楽曲データを検索し（ステップＦ４）、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Ｆ５）。

ステップＦ５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３３は、変数ｎをインクリメントし（ステップＦ６）、ステップＦ４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Ｆ４〜ステップＦ６を繰り返す。

ステップＦ５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３３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Ｆ７）、絞り込んだ楽曲データのタイトル名等の書誌データを検索結果画面３５４として端末表示部３５にリスト表示する（ステップＦ８）。

ステップＦ７における検索された楽曲データの絞り込みは、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ｘ_ｊ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Ｘ_ｊとすると、入力ベクトルｘ_ｊに近い検索対象ベクトルＸ_ｊ、すなわちユークリッド距離‖Ｘ_ｊ−ｘ_ｊ‖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Ｆ７における検索された楽曲データの絞り込みは、代表ブロックから最も離れたブロック、すなわち代表ブロックから検索に用いた変数ｎの最大値分離れたブロック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。

なお、本実施の形態では、検索テーブルを用いて代表曲検索を行うように構成したが、代表曲として特定した楽曲データの印象度データに基づいて代表曲検索を行うようにしても良く、この場合には、代表曲として特定した楽曲データの印象度データを入力ベクトルとすると共に、端末楽曲データベース３２に記憶されている各楽曲データのそれぞれの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所定数検索する。

以上説明したように、本実施の形態によれば、楽曲データベース１５に楽曲データと共に記憶された評価項目の内の３項目である第１評価項目、第２評価項目および第３評価項目（印象度データ）をそれぞれ直交する３軸とした空間に、楽曲データベース１５に記憶された楽曲データを配置し、ＰＣ表示部２０において、楽曲データが配置された空間を、第１評価項目および第２評価項目を縦軸および横軸にそれぞれ設定すると共に、第３評価項目を奥行きに設定した３次元表示領域５１として表現し、３次元表示領域５１に楽曲データを図形として表示するように構成することにより、評価項目の内の３項目である第１評価項目、第２評価項目および第３評価項目（印象度データ）をイメージとして捉えることができるため、楽曲データベース１５に記憶された楽曲データを評価した３つの評価項目（印象度データ）を視覚的に同時に把握することができ、楽曲データベース１５に記憶された楽曲データの傾向を簡単に把握することができるという効果を奏する。

さらに、本発明の楽曲管理装置および情報表示方法は、３次元表示領域５１では、評価項目の内の１項目である第４評価項目（テンポ）を図形の回転によって表現し、第４評価項目（テンポ）の値に基づいて図形の回転速度を変化させるように構成することにより、評価項目の内の４項目である第１評価項目、第２評価項目、第３評価項目および第４評価項目（印象度データ＋テンポ）をイメージとして捉えることができるため、楽曲データベースに記憶された楽曲データを評価した４つの評価項目（印象度データ＋テンポ）を視覚的に同時に把握することができ、楽曲データベース１５に記憶された楽曲データの傾向を簡単に把握することができるという効果を奏する。

さらに、本発明の楽曲管理装置および情報表示方法は、３次元表示領域５１では、評価項目の内の１項目である第５評価項目（再生頻度）を図形の透明度によって表現し、第５評価項目（再生頻度）の値に基づいて図形の透明度を変化させるように構成することにより、第１評価項目、第２評価項目、第３評価項目、第４評価項目および第５評価項目（印象度データ＋テンポ＋再生頻度）をイメージとして捉えることができるため、楽曲データベース１５に記憶された楽曲データを評価した５つの評価項目（印象度データ＋テンポ＋再生頻度）を視覚的に同時に把握することができ、楽曲データベース１５に記憶された楽曲データの傾向を簡単に把握することができるという効果を奏する。

さらに、本発明の楽曲管理装置および情報表示方法は、３次元表示領域５１上で特定された図形に対応する楽曲データを代表曲とし、当該代表曲に類似した楽曲データを評価項目に基づいて検索するように構成することにより、楽曲データベース１５に記憶された楽曲データの傾向を把握して上で、所望の検索を行うことができるという効果を奏する。

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。

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る。 図１に示す携帯端末装置の構成を示す前面図である。 図１に示す楽曲管理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。 図１に示す楽曲管理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る。 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る。 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る。 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る。 図１に示す検索テーブル更新部において楽曲データを配置するブロックを説明するための説明図である。 図１に示す楽曲データベースに記憶されている検索テーブル例を示す図である。 図３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。 図１に示す楽曲管理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る。 図１に示すＰＣ表示部に表示される楽曲管理画面例を示す図である。 図１２に示す３次元表示領域における空間内移動モードを説明するための説明図である。 図１に示すＰＣ表示部に表示される絞り込み条件設定画面例を示す図である。 図１に示すＰＣ表示部に表示される絞り込み表示ＯＮ状態の楽曲管理画面例を示す図である。 図１に示す楽曲管理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。 図２に示す携帯端末装置の端末表示部における表示例を示す図である。 図１に示す携帯端末装置における代表曲検索動作を説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１０ 楽曲管理装置
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 検索テーブル更新部
１７ 楽曲検索部
１８ 表示制御部
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 結合重み値出力部
５０ 楽曲管理画面
５１ ３次元表示領域
５２ 表示位置指定領域
５３ 表示スケール指定領域
５４ ２次元表示領域
５５ 表示位置選択領域
５６ 移動モード切換ボタン
５７ 軸切換ボタン
５８ 絞り込み表示ボタン
５９ リスト表示領域
６０ 第１再生指示ボタン
６１ 第２再生指示ボタン
６２ 絞り込み条件設定画面
６３ 検索指示画面
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

Claims (10)

1. 楽曲データと当該楽曲データを複数の評価項目で評価した評価結果とを楽曲データベースに記憶させる楽曲管理装置であって、
   前記評価項目の内の３項目である第１評価項目、第２評価項目および第３評価項目をそれぞれ直交する３軸とした空間に、前記楽曲データベースに記憶された前記楽曲データを配置する表示制御手段と、
   該表示制御手段によって前記楽曲データが配置された空間を、前記第１評価項目および前記第２評価項目を縦軸および横軸にそれぞれ設定すると共に、前記第３評価項目を奥行きに設定した３次元表示領域として表現し、当該３次元表示領域に前記楽曲データを図形として表示する表示手段と、
   前記３次元表示領域に表示された前記図形を特定する操作手段と、
   該操作手段によって特定された前記図形に対応する前記楽曲データを代表曲とし、当該代表曲に類似した前記楽曲データを前記評価項目に基づいて検索する楽曲検索手段とを具備し、
   前記３次元表示領域では、前記図形の大きさを変化させることにより、奥行きが表現されると共に、前記３項目の前記評価項目に基づいて前記空間を分割した複数のブロックの内、前記評価結果に対応する前記ブロックに前記楽曲データが配置され、
   前記楽曲検索手段は、前記代表曲が配置されている前記ブロックを代表ブロックとして特定し、前記代表ブロックから所定距離の前記ブロックまでに配置されている前記楽曲データを検索し、検索した前記楽曲データの数が予め定められた検索数以上になるまで前記所定距離を順次増加させ、検索した前記楽曲データの数が予め定められた前記検索数以上である場合、前記所定距離が最も長い前記ブロックに配置されている前記楽曲データを前記代表曲の前記評価結果に近い順に予め定められた前記検索数になるまで検索して絞り込み、
   前記表示制御手段は、前記代表曲から予め定められた前記検索数に対応する絞り込まれた前記楽曲データまでの検索したすべての前記楽曲データを表す前記図形をハイライト表示する
   ことを特徴とする楽曲管理装置。
   
2. 前記図形は、円形であり、グラデーション処理を施すことによって球体として表現されることを特徴とする請求項１記載の楽曲管理装置。
3. 前記３次元表示領域では、前記評価項目の内の１項目である第４評価項目を前記図形の回転によって表現させ、
   前記第４評価項目の値に基づいて前記図形の回転速度を変化させることを特徴とする請求項１又は２記載の楽曲管理装置。
4. 前記３次元表示領域では、前記評価項目の内の１項目である第５評価項目を前記図形の透明度によって表現させ、
   前記第５評価項目の値に基づいて前記図形の透明度を変化させることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の楽曲管理装置。
5. 前記表示手段は、該表示制御手段によって前記楽曲データが配置された空間を投影した平面を、前記第１評価項目を横軸に設定すると共に、前記第３評価項目を縦軸に設定した２次元表示領域として表現し、当該２次元表示領域に前記楽曲データを図形として表示させることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の楽曲管理装置。
6. 楽曲データと当該楽曲データを複数の評価項目で評価した評価結果とを楽曲データベースに記憶させる楽曲管理装置において、前記楽曲データベースに記憶された前記楽曲データの情報を表示手段に表示する情報表示方法であって、
   前記評価項目の内の３項目である第１評価項目、第２評価項目および第３評価項目をそれぞれ直交する３軸とした空間に、前記楽曲データベースに記憶された前記楽曲データを配置し、
   前記表示手段において、前記楽曲データが配置された空間を、前記第１評価項目および前記第２評価項目を縦軸および横軸にそれぞれ設定すると共に、前記第３評価項目を奥行きに設定した３次元表示領域として表現し、前記３次元表示領域に前記楽曲データを図形として表示し、
   前記３次元表示領域に表示された前記図形を特定し、
   特定された前記図形に対応する前記楽曲データを代表曲とし、当該代表曲に類似した前記楽曲データを前記評価項目に基づいて検索し、
   前記３次元表示領域では、前記３項目の前記評価項目に基づいて前記空間を分割した複数のブロックの内、前記評価結果に対応する前記ブロックに前記楽曲データが配置され、
   前記代表曲が配置されている前記ブロックを代表ブロックとして特定し、前記代表ブロックから所定距離の前記ブロックまでに配置されている前記楽曲データを検索し、検索した前記楽曲データの数が予め定められた検索数以上になるまで前記所定距離を順次増加させ、検索した前記楽曲データの数が予め定められた前記検索数以上である場合、前記所定距離が最も長い前記ブロックに配置されている前記楽曲データを前記代表曲の前記評価結果に近い順に予め定められた前記検索数になるまで検索して絞り込み、
   前記代表曲から予め定められた前記検索数に対応する絞り込まれた前記楽曲データまでの検索したすべての前記楽曲データを表す前記図形をハイライト表示する
   ことを特徴とする情報表示方法。
   
7. 前記図形を円形とし、グラデーション処理を施すことによって球体として表現することを特徴とする請求項６記載の情報表示方法。
8. 前記３次元表示領域では、前記評価項目の内の１項目である第４評価項目を前記図形の回転によって表現し、
   前記第４評価項目の値に基づいて前記図形の回転速度を変化させることを特徴とする請求項６又は７記載の情報表示方法。
9. 前記３次元表示領域では、前記評価項目の内の１項目である第５評価項目を前記図形の透明度によって表現し、
   前記第５評価項目の値に基づいて前記図形の透明度を変化させることを特徴とする請求項６乃至８のいずれかに記載の情報表示方法。
10. 前記表示手段において、前記楽曲データが配置された空間を投影した平面を、前記第１評価項目を横軸に設定すると共に、前記第３評価項目を縦軸に設定した２次元表示領域として表現し、
    前記２次元表示領域に前記楽曲データを図形として表示することを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載の情報表示方法。

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