JP4811046B2 - コンテンツの再生装置、オーディオ再生機およびコンテンツの再生方法 - Google Patents

コンテンツの再生装置、オーディオ再生機およびコンテンツの再生方法 Download PDF

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Description

この発明は、コンテンツの再生装置、オーディオ再生機およびコンテンツの再生方法に関する。
近年、健康意識の高まりから健康維持、健康増進、ダイエットなどの目的でウォーキングやジョギングあるいはランニングなどの歩行・走行に取り組む人が増えている。この歩行・走行により一定の効果を得るには、ある程度まとまった時間、継続して歩行・走行を実行する必要がある。
そこで、歩行（あるいは走行）を支援するオーディオ再生機が提案されている。このオーディオ再生機は、ユーザが歩行するときに携帯するように構成されるとともに、各種のテンポの楽曲が収納されている。そして、歩行時、その歩行のテンポを検出し、その検出した歩行テンポに見合ったテンポの楽曲を選曲してユーザに聴かせるようにされている。なお、歩行テンポは、単位時間あたり、例えば１分間あたりの歩数であり、楽曲のテンポは１分間あたりの拍数である。
例えば、歩行テンポが120bpmで歩行しているときには、テンポが120bpmの楽曲（これは、一般にマーチが該当する）を再生する。このようなオーディオ再生機によれば、ユーザは楽曲のテンポに合わせてリズムに乗って歩行することができ、楽しく歩行を続けることができる。
なお、この明細書においては、「歩行」と「走行」とを区別する必要がある場合のみ、それぞれを「歩行」、「走行」と呼び、区別する必要がない場合には、両者をまとめて「歩行」あるいは「歩行・走行」などと呼ぶ。
また、先行技術文献として例えば以下のものがある。
特開２００１−２９９９８０号公報 特開２００３−１７７７４９号公報 特開２００５−１５６６４１号公報
ところで、上記のような歩行支援用のオーディオ再生機においては、一般に、加速度センサによりユーザの身体の動き（加速度）を検出し、その検出出力を解析することにより歩行テンポを検出している。
図１１は、そのような加速度センサの検出出力の波形の一例を示すもので、図１１Ａは、あるユーザが歩行した場合の波形、図１１Ｂは、同じユーザが走行した場合の波形である。なお、どちらも、歩行支援用のオーディオ再生機をネックストラップによりユーザの首から下げて歩行あるいは走行した場合である。また、図１１において、横軸は時間、縦軸は加速度センサの出力電圧（単位はmV）を示す。
そして、これらの波形のうち、○印を付けたピークは、ユーザの足が地面についたときの衝撃により生じた加速度の変化であり、したがって、このピーク部分の周期は歩行テンポに対応する。また、○印のないピークは、オーディオ再生機が揺れたり、ユーザの身体に当たったりしたことにより生じた加速度の変化であり、いわばノイズである。したがって、図１１に示すような検出出力に対して図１１ＡおよびＢの波形を考慮した解析を行えば、歩行テンポを検出することができる。
ところが、実際には、図１１のような検出出力から歩行テンポを解析するとき、その検出出力における上述のノイズが考慮されないので、解析結果にエラーを生じやすくなる。また、歩行テンポを示すピーク（○印）の間隔を等分する位置の近傍にピークを生じていると、そのピークを歩行によるものと誤検出しても矛盾を生じないので、そのような検出エラーが多い。さらに、ユーザの動きの過渡時には、スペクトル解析や自己相関の演算が定常時のように正しく実行されないので、検出された歩行テンポが本来ならばありえない値となることがある。
この発明は、以上のような問題点を解決しようとするものである。
この発明においては、
ユーザが運動をしたときにその身体の動きを検出するセンサと、
このセンサの検出出力から上記ユーザの運動が歩行であるか走行であるかを弁別する弁別回路と、
上記センサの検出出力から上記ユーザの歩行あるいは走行のテンポを解析する解析回路と、
楽曲のデジタルオーディオデータを保存するストレージと、
上記デジタルオーディオデータの再生を行う再生回路と
を有し、
上記解析回路の解析したテンポに見合ったテンポの楽曲のデジタルオーディオデータを上記ストレージから取り出し、
この取り出した楽曲のデジタルオーディオデータを上記再生回路に供給して楽曲の再生を行うとともに、
上記弁別回路の弁別出力により、上記ユーザの運動が歩行のときと走行のときとで、上記解析回路における上記センサの検出出力から上記テンポを解析するときの解析アルゴリズムを変更する
ようにしたオーディオ再生機
とするものである。
この発明によれば、歩行時と走行時とで解析アルゴリズムを切り換えるようにしているので、歩行あるいは走行のテンポを解析するとき、その解析アルゴリズムとして最適なアルゴリズムを使用することができ、解析結果にエラーを生じにくくなる。
〔１〕 この発明の概要
上述のように、加速度センサの検出出力を解析したとき、その解析結果にエラーを生じるのは、図１１にも示すように、歩行時と走行時とでは、加速度センサの検出出力の波形が違うにもかかわらず、同じ解析アルゴリズムを使用して歩行テンポを求めているためと考えられる。
そこで、この発明においては、
(A) 加速度センサの検出出力を解析し、ユーザの運動が歩行であるか走行であるかを弁別する。
(B) 加速度センサの検出出力を解析して歩行あるいは走行のテンポを求める。
(C) (B)項の解析をする場合、歩行時と走行時とで解析アルゴリズムを切り換える。
(D) (C)項の解析アルゴリズムの切り換えは、(A)項の弁別出力に基づいて行う。
ようにしたものである。
〔２〕 歩行と走行との弁別
図１１によれば、歩行と走行とでは、加速度センサの検出出力のピークの周期および振幅が大きく異なる。また、波形も大きく異なる。したがって、加速度センサの検出出力のピークの周期の違い、振幅の違いおよび波形の違いから、ユーザの運動が歩行であるか走行であるかの弁別を行うことができる。
〔２−１〕 ピークの周期の違い
歩行・走行の速度は、一般に、
50〜100m/min ・・・ ウォーキングの場合
140m/min以上 ・・・ ジョギングあるいはランニングの場合
である。そして、人の平均的な歩幅は、
70cm ・・・ 男性の場合
65cm ・・・ 女性の場合
である。
したがって、男性の場合には、
歩数が143歩／分未満 ・・・ 歩行（ウォーキング）
歩数が200歩／分以上 ・・・ 走行（ジョギングあるいはランニング）
と判定することができる。また、女性の場合には、
歩数が153歩／分未満 ・・・ 歩行（ウォーキング）
歩数が215歩／分以上 ・・・ 走行（ジョギングあるいはランニング）
と判定することができる。
〔２−２〕 振幅の違い
歩行時・走行時にユーザの身体にかかる衝撃の大きさは、
体重の約1.1〜1.2倍 ・・・ 歩行時
体重の約３〜４倍 ・・・ 走行時
である。この違いは、歩行時にはユーザの少なくとも一方の足が着地しており、走行時には両足が宙に浮いている瞬間があることに起因する。したがって、加速度センサの検出出力の振幅を検出することにより歩行と走行とを識別することができる。
〔２−３〕 波形の違い
歩行時と走行時における加速度センサの検出出力の波形の違いは、自己相関演算を施すことによりノイズや揺らぎ成分を除去して得られる周期的な波形から判別することができる。
〔２−４〕 歩行と走行との弁別方法
この発明においては、〔２−１〕〜〔２−３〕の方法により歩行と走行とをそれぞれ判別するとともに、それぞれの判別結果を評価して歩行と走行とを弁別する。そして、この弁別結果により、加速度センサの検出出力を解析して歩行テンポまたは走行のテンポを求めるときのアルゴリズムを最適化する。
〔３〕 実施例
この例においては、歩行支援用のオーディオ再生機にプレイリストを用意しておき、そのプレイリストによりユーザの歩行テンポに見合ったテンポの楽曲を再生するようにした場合である。
〔３−１〕 オーディオ再生機の構成例
図１において、符号１００は、この発明による歩行支援用のオーディオ再生機の一例を示す。このオーディオ再生機１００は、この例においては、歩行の支援機器として使用できるとともに、一般的な携帯プレーヤとしても使用できる場合であり、図示はしないが、歩行時にポケットなどに入れて携帯ができる大きさおよび形状に構成されている。
そして、このオーディオ再生機１００は、マイクロコンピュータにより構成されたシステム制御回路１０を有する。このため、制御回路１０は、プログラムを実行するＣＰＵ１１と、各種のプログラムの書き込まれているＲＯＭ１２と、ワークエリア用のＲＡＭ１３と、不揮発性メモリ１４とを有し、これらメモリ１２〜１４はシステムバス１９を通じてＣＰＵ１１に接続されている。
この場合、不揮発性メモリ１４は、このオーディオ再生機１００やユーザについての各種の情報を保存しておくためのものであり、例えばフラッシュメモリにより構成されている。そして、この不揮発性メモリ１４には、例えば図２に示すような変換テーブルCNVTBLが用意される。
この変換テーブルCNVTBLは、ユーザの歩行テンポおよび楽曲のテンポをテンポ番号TNに変換するためのものである。すなわち、変換テーブルCNVTBLにおける「テンポ」は、ユーザの歩行テンポおよび楽曲のテンポを示し、このテンポは、図２の場合、０〜69bpm、70〜119bpm、120〜139bpm、・・・、210bpm以上の７つに分割されている。また、テンポ番号TNは、その分割されたテンポの範囲に付けられた通し番号であり、TN＝1〜7のどれかである。
したがって、図２の変換テーブルCNVTBLの場合、例えば、テンポが70〜119bpmの範囲にあれば、そのテンポはTN＝２に変換され、テンポが120〜139bpmの範囲にあれば、そのテンポはTN＝３に変換される。
さらに、不揮発性メモリ１４には、例えば図３に示すようなプレイリストPL(1)〜PL(7)が用意される。このプレイリストPL(1)〜PL(7)には、楽曲がそのテンポ別に登録されるものであるが、プレイリストPL(1)〜PL(7)の番号１〜７は、変換テーブルCNVTBLのテンポ番号TNに対応している。そして、プレイリストPL(TN)には、テンポ番号TNのテンポの楽曲が登録される。
すなわち、プレイリストPL(1)にはテンポが０〜69bpm（TN=1）の楽曲Ａ1〜Ａaが登録され、プレイリストPL(2)にはテンポが70〜119bpm（TN=2）の楽曲Ｂ1〜Ｂbが登録され、・・・、プレイリストPL(7)にはテンポが210bpm以上（TN=7）の楽曲Ｇ1〜Ｇgが登録されるものである。
また、このオーディオ再生機１００はストレージ２１を有する。このストレージ２１は、楽曲として再生される楽曲データ（楽曲として再生されるデジタルオーディオデータ）を蓄積ないし保存するものである。このため、ストレージ２１は、大容量のフラッシュメモリあるいは小型のハードディスク装置により構成されている。なお、ストレージ２１に保存される楽曲データは、例えばＭＰ３方式によりデータ圧縮されたデジタルオーディオデータとされている。
そして、ストレージ２１がシステムバス１９に接続されるとともに、再生回路２２が設けられ、これもシステムバス１９に接続される。この再生回路２２は、データ圧縮されている楽曲データを、もとのデジタルオーディオデータにデータ伸張するデコーダ回路と、そのデジタルオーディオデータをアナログオーディオ信号にＤ／Ａ変換するＤ／Ａコンバータ回路と、出力アンプとから構成されている。
そして、再生回路２２は、ストレージ２１から楽曲データが取り出されて供給されると、これをデータ伸張およびＤ／Ａ変換し、そのアナログオーディオ信号をヘッドホンジャック２３に出力する。このジャック２３には、ヘッドホン６０が接続される。
また、システムバス１９にはインターフェイス回路２４が接続され、楽曲データが、外部のパーソナルコンピュータ７０から入力コネクタ２５およびインターフェイス回路２４を通じて制御回路１０に取り込まれ、ストレージ２１に保存される。
さらに、ユーザがオーディオ再生機１００を携帯して歩行したとき、その歩行テンポを検出する検出手段として、この例においては、３次元の加速度センサ３１が設けられる。そして、この加速度センサ３１によりユーザの身体の動き（加速度）が検出され、その検出出力Ｓ31が弁別・解析回路３２に供給される。
この弁別・解析回路３２については、後述の〔４〕において詳細を説明するが、加速度センサ３１の検出出力Ｓ31を解析してユーザの歩行・走行のテンポを検出するとともに、その解析時、上述の〔２〕の方法により歩行と走行とを弁別し、歩行・走行を解析するときの解析アルゴリズムを最適なものに切り換えるものである。
また、各種の操作キー４１がシステムバス１９に接続されるとともに、このシステムバス１９には、表示制御回路４２を通じてディスプレイデバイス、例えばＬＣＤ４３が接続される。この場合、操作キー４１は、このオーディオ再生機１００を一般の携帯プレーヤとして動作させるか歩行の支援機器として動作させるかの選択、それぞれの動作における動作モードの選択、選曲、各種の設定などを行うためのものであり、ＬＣＤ４３は、操作キー４１の操作結果や再生中の楽曲の情報などを表示するためのものである。
〔３−２〕 動作
〔３−２−１〕 楽曲の保存
オーディオ再生機１００に保存したい楽曲の楽曲データを、あらかじめデータ圧縮してパーソナルコンピュータ７０に用意しておく。そして、パーソナルコンピュータ７０をオーディオ再生機１００に接続し、パーソナルコンピュータ７０において所定の転送プログラムを実行して楽曲データの転送を指示する。
すると、パーソナルコンピュータ７０に用意されている楽曲データが、コネクタ２５を通じてオーディオ再生機１００に供給されるとともに、オーディオ再生機１００においては、その供給された楽曲データが、ＣＰＵ１１によりインターフェイス回路２４を通じて取り込まれ、ストレージ２１に保存される。
〔３−２−２〕 プレイリストPL(1))〜PL(7)の作成
オーディオ再生機１００にプレイリストの作成を指示すると、まず、図３に示すように、プレイリストPL(1)〜PL(7)の枠組み（内容のないプレイリスト）が作成される。続いて、〔３−２−１〕によりストレージ２１に保存された楽曲のテンポが解析され、その解析されたテンポが変換テーブルCNVTBLによりテンポ番号TNに変換される。そして、その解析の行われた楽曲は、プレイリストPL(1)〜PL(7)のうち、変換結果のテンポ番号TNが示すプレイリストPL(TN)に登録される。
例えば、ある楽曲のテンポを解析したとき、そのテンポが80bpmであれば、このテンポは変換テーブルCNVTBLによりTN＝２に変換されるので、その楽曲はプレイリストPL(2)に登録される。
なお、楽曲のテンポは、楽曲データのスペクトル解析を行い、自己相関関数を求めることにより知ることができる。また、楽曲データをパーソナルコンピュータ７０に用意するときに、楽曲のテンポを示す情報を、楽曲データにメタ情報として付加しておき、これを利用することもできる。さらに、楽曲をプレイリストPL(1)〜PL(7)に登録するとき、その登録を楽曲データのファイル名により行うことができ、このとき、曲名やアーティスト名なども一緒に登録しておくことができる。
〔３−２−３〕 一般の携帯プレーヤとしての音楽の再生
この場合には、楽曲の再生が指示されると、ストレージ２１に保存されている楽曲データが読み出され、この読み出された楽曲データが再生回路２２に供給されてデータ伸張およびＤ／Ａ変換が行われる。
したがって、再生回路２２からは、その読み出された楽曲データのアナログオーディオ信号が出力され、この信号がヘッドホン６０に供給され、この結果、ユーザはその楽曲をヘッドホン６０により聴くことができる。また、このとき、再生中の楽曲の曲名がＬＣＤ４３に表示される。
このとき、あらかじめ設定されている再生モードにしたがってストレージ２１の楽曲データの読み出しが制御され、１曲だけの再生、全曲の連続再生、ランダムな順序での再生、リピート再生などが実行される。こうして、オーディオ再生機１００を一般の携帯プレーヤとして使用することができる。
また、プレイリストPL(1)〜PL(7)を指定して再生を指示したときには、その指定したプレイリストに登録されている楽曲だけが選曲されて再生される。例えば、就寝時であれば、プレイリストPL(1)を指定すると、テンポのゆっくりした楽曲が再生される。
〔３−２−４〕 歩行の支援機器としての音楽の再生
この場合には、歩行テンポに見合ったテンポの楽曲が再生される。すなわち、再生が指示されると、加速度センサ３１および弁別・解析回路３２により歩行テンポが検出され、この検出された歩行テンポが変換テーブルCNVTBLによりテンポ番号TNに変換される。続いて、プレイリストPL(1)〜PL(7)のうち、その変換されたテンポ番号TNに対応するプレイリストPL(TN)が選択されるとともに、この選択されたプレイリストPL(TN)に登録されている楽曲のうちの１つが選曲される。
そして、この選曲された楽曲の楽曲データがストレージ２１から読み出され、この読み出された楽曲データが再生回路２２に供給されてデータ伸張およびＤ／Ａ変換が行われる。したがって、〔３−２−３〕の場合と同様、その選曲された楽曲をヘッドホン６０により聴くことができる。そして、この場合、その楽曲のテンポは、このときの歩行テンポに見合ったものとなっているので、リズムに乗って歩行することができ、楽しく歩行を続けることができる。
なお、この歩行中には、現在のテンポ番号TNと、１つ前のテンポ番号TNとが比較され、両者が異なったときは、歩行テンポが変化したときなので、現在の歩行テンポTNに対応するプレイリストPL(TN)が選択されるとともに、この選択されたプレイリストPL(TN)から楽曲が選曲されて再生される。
また、後述するように、弁別・解析回路３２により歩行テンポを解析する他に、運動が歩行であるか走行であるかといった種別も判定するので、上述したプレイリストの選択あるいは楽曲の選曲を行うとき、その運動の種別の判定結果を加味してもよい。
〔４〕 弁別・解析回路３２の構成例
図４は弁別・解析回路３２の構成例を示し、この例においては、弁別・解析回路３２は、解析回路３２Ａと、弁別回路３２Ｂとから構成されている。すなわち、加速度センサ３１の検出出力Ｓ31が解析回路３２Ａに供給され、所定の解析アルゴリズムにより解析されてユーザの歩行あるいは走行のテンポが検出され、その検出出力がシステムバス１９を通じて制御回路１０に供給される。
また、このとき、加速度センサ３１の検出出力Ｓ31が弁別回路３２Ｂに供給される。この例においては、弁別回路３２Ｂは、周期検出回路３２１と、振幅検出回路３２２と、自己相関回路３２３と、判定回路３２４とから構成されている。この場合、回路３２１〜３２３は、いずれも検出出力Ｓ31を互いに異なる方法で処理してユーザの運動が歩行である可能性および走行である可能性を検出するものである。また、判定回路３２４は回路３２１〜３２３の出力Ｓ21〜Ｓ23を評価してユーザの運動が歩行であるか走行であるかを判定するものである。
このため、周期検出回路３２１においては、加速度センサ３１の検出出力Ｓ31を例えばスペクトル解析することにより、検出出力Ｓ31におけるピーク（図１１の○印）の周期が検出され、その検出された周期から〔２−１〕に基づいて歩行の可能性あるいは走行の可能性が検出され、この検出出力Ｓ21が判定回路３２４に供給される。
また、振幅検出回路３２２においては、加速度センサ３１の検出出力Ｓ31を例えば検波することにより、検出出力Ｓ31におけるピーク（図１１の○印）の大きさが検出され、その検出された振幅値から〔２−２〕に基づいて歩行の可能性あるいは走行の可能性が検出され、この検出出力Ｓ22が判定回路３２４に供給される。
さらに、自己相関回路３２３においては、加速度センサ３１の検出出力Ｓ31について自己相関を演算することにより、検出出力Ｓ31における自己相関の大きさが検出され、その検出された自己相関の大きさから〔２−３〕に基づいて歩行の可能性あるいは走行の可能性が検出され、この検出出力Ｓ23が判定回路３２４に供給される。
そして、判定回路３２４においては、回路３２１〜３２３の検出出力Ｓ21〜Ｓ23を評価することにより、ユーザの運動が歩行であるか走行であるかを判定し、その判定結果を弁別回路３２Ｂの弁別出力Ｓ24として出力する。例えば、検出出力Ｓ21〜Ｓ23のそれぞれが歩行あるいは走行の可能性を百分率で示しているのであれば、それらをウエイトを付けて加算し、その加算結果から歩行あるいは走行と判定することができる。あるいは、検出出力Ｓ21〜Ｓ23のそれぞれが歩行あるいは走行である可能性を二値で示しているのであれば、多数決により歩行あるいは走行の判定をすることができる。
そして、この弁別回路３２Ｂの出力Ｓ24が解析回路３２Ａに制御パラメータとして供給され、解析回路３２Ａが加速度センサ３１の検出出力Ｓ31を解析するときの解析アルゴリズムが出力Ｓ24にしたがって切り換えられ、その解析アルゴリズムは、歩行あるいは走行のテンポを解析するために最適なアルゴリズムとされる。また、この例においては、弁別出力Ｓ24が制御回路１０にも供給される。
歩行あるいは走行のときの解析手法として、具体的には次のような相違がある。歩行時には、図１１Ａの検出出力Ｓ31波形からわかるように、本来の歩行テンポに相当する波形ピーク（○印）の他にその近傍にも波形ピークが観測され、誤検出の原因となる。これらのピークの振幅は互いに大きく異なるものではないので、まず自己相関演算を行ってその周期を粗い精度で計測し、次のピークが位置すると考えられる時間範囲に窓をかけて波形ピークの存否を判断する。時間窓の中に複数のピークが存在する場合は、時間窓を狭めてピーク周期に近いピークを選択する。逆に時間窓の中にピークが存在しない場合は、時間窓を広げて探索する。こうして検出された周期ピークを一時記憶して次のピークの検出の基準として使用する。
走行時には、図１１Ｂの検出出力Ｓ31波形からわかるように、歩行時に比べてその振幅が大きくはっきりしているので、まず閾値レベル以上の波形のみ扱うようにする。これはレベル・コンパレータや非線形増幅器を使うことで実現でき、図１１Ｂの場合、例えばレベル1200を閾値として設定すればよい。その上で、波形ピーク間隔をピーク周期とし、さらに次の周期近傍での波形ピークを探索する。ここでも検出された周期ピークを次のピークの検出の基準として使用する。
また、人が歩行あるいは走行するときに無意識のうちに右足と左足との間で力の掛け方が異なる、一種の癖が観測されるので、上述の自己相関演算における時間長は１歩ではなく２歩分のピーク周期を含む時間長について解析することが望ましい。そして、この左右での違いが観測される場合には、この特性も加味して歩行テンポに相当する波形ピークを探索することが考えられる。
加速度センサ３１の取り付け部位やオーディオ再生機１００の装着／保持方法、あるいは靴や地面／床面などによって図１１の波形は異なるので、上記の解析手法のほかに帯域通過フィルタ処理を施したり、周波数スペクトル分析を行い、歩行あるいは走行時に応じてそのパラメータを選択するようにしてもよい。
こうして、図４に示す弁別・解析回路３２によれば、加速度センサ３１の検出出力Ｓ31を解析してユーザの運動が歩行であるか走行であるかを弁別し、その弁別出力により歩行時と走行時とで歩行あるいは走行のテンポを検出するときの解析アルゴリズムを切り換えるようにしている。したがって、歩行あるいは走行のテンポを解析するとき、その解析アルゴリズムとして最適なアルゴリズムを使用することができ、解析にエラーを生じにくくなる。
〔５〕 歩行テンポについて
ここでは、歩行テンポおよび変換テーブルCNVTBLの作成方法について説明する。
〔５−１〕
14名の被験者（成人男子８名および成人女子６名）について、日常生活における歩行の分析を行ったところ、その歩行は、図５に示すように４つのグループ「低速歩行」、「通常歩行」、「ジョギング」および「ダッシュ」に大別できることがわかった。つまり、日常生活における歩行は、これら「低速歩行」、「通常歩行」、「ジョギング」および「ダッシュ」のどれかに含まれる。
また、この４つのグループについて被験者の歩行テンポを測定したところ、図６に示す結果を得ることができた。ここで、図６の横軸は歩行テンポ（数秒間の平均の歩行テンポ）を示し、縦軸は頻度（人数）を示す。なお、図６および以降の図においては、歩行テンポを10bpmを単位として丸めている。
この測定結果によれば、日常生活における歩行テンポは、一様に分布するものではなく、いずれかのグループに含まれることがわかる。また、歩行テンポが、69bpm以下、140〜159bpm、240bpm以上の各範囲は、日常生活ではほとんど出現しないこともわかる。そして、グループごとに平均値、標準偏差および変動係数を求めることもでき、その範囲を推定することもできる。
なお、人間は輸送エネルギー消費の効率のよい状態を自動的に選択し、歩行・走行を行っていると考えられる。そして、140〜159bpmの範囲における歩行テンポは、歩行とジョギングとの中間に位置するテンポであり、一般に言うところの「競歩」の状態である。しかし、日常生活では、競歩のような状態で歩くことはほとんどない。したがって、上記の測定結果が得られたと考えられる。
そして、ユーザの歩行には上記のような特定のパターンがあるので、以下のようにしてオーディオ再生機１００にユーザの歩行を学習させ、その学習結果から図２に示す変換テーブルCNVTBLを作成することができる。
〔５−２〕 歩行テンポの学習
学習時には、ユーザはオーディオ再生機１００を携帯して歩行する。この歩行時、例えば図７に示すように、オーディオ再生機１００は、数ｍ秒〜数秒ごとに瞬時的な歩行テンポMT(t)を計測し、その計測した歩行テンポMT(t)から、数秒分ずつの平均の歩行テンポm_MT(t)を算出する。図７においては、オーディオ再生機１００が、１秒ごとに歩行テンポMT(t)を計測し、その計測結果から、５秒ごとの平均の歩行テンポm_MT(t)を算出した場合である。
この算出した歩行テンポm_MT(t)は、時刻情報とともにオーディオ再生機１００のストレージ２１に蓄積する。こうして、再生機１００はユーザの歩行テンポm_MT(t)を学習する。
そして、歩行テンポを学習したら、図１にも示すように、オーディオ再生機１００をパーソナルコンピュータ７０に接続し、オーディオ再生機１００に蓄積した歩行テンポm_MT(t)および時刻情報を、パーソナルコンピュータ７０に転送する。この場合、パーソナルコンピュータ７０に過去の歩行テンポm_MT(t)および時刻情報が保存されているときには、新しく転送した歩行テンポm_MT(t)および時刻情報を、その保存されている歩行テンポm_MT(t)および時刻情報に上書きしてもよく、あるいはマージしてもよい。
〔５−３〕 歩行テンポのグループ分け
パーソナルコンピュータ７０においては、転送されてきた歩行テンポm_MT(t)および時刻情報から歩行テンポm_MT(t)の出現回数についてのヒストグラムを作成し、そのヒストグラムから極大値MD(i)max（i＝1、2、3、・・・）を検出するとともに、その極大値MD(i)maxをそれぞれ頂点として歩行テンポをグループMD(i)に分類する。
図８は、歩行テンポm_MT(t)から作成したヒストグラムの一例を示し、横軸は歩行テンポm_MT(t)、縦軸は出現回数を示す。このヒストグラムにおいて、その極大値を横軸方向に順に極大値MD(1)max、MD(2)max、MD(3)max、MD(4)max、MD(5)maxとする。そして、これら極大値MD(n)max（n＝1〜5）をそれぞれ頂点とする歩行テンポの分布を、グループMD(n)に分類する。
そして、グループMD(n)のそれぞれにおいて、歩行テンポm_MT(t)の下限値MD(n)lowerおよび上限値MD(n)upperを求める。この場合、グループMD(n)が他のグループと重複していないときには、グループMD(n)の両端に注目し、出現回数が０となる横軸の値を下限値MD(n)lowerあるいは上限値MD(n)upperとする。
また、２つのグループMD(n-1)、MD(n)が重複しているときには、その重複しているグループMD(n-1)の極大値MD(n-1)maxと、グループMD(n)の極大値MD(n)maxとの中央値を、グループMD(n-1)の上限値MD(n-1)upperおよびグループMD(n)の下限値MD(n)lowerとする。
さらに、図８の極大値MD(5)maxおよびそのグループMD(5)のように、極大値がヒストグラムの上端あるいは下端に位置する場合には、その極大値およびグループは無視する。
以上にしたがってグループMD(n)を再編成すると、図８のヒストグラムの場合には、図９Ａにも示すように、４組の下限値MD(n)lowerおよび上限値MD(n)upper（n＝1〜4）を得ることができる。
そこで、図９Ａの右側に示すように、n＝1〜4をTN＝2、3、5、6に対応させるとともに、この変数TNが指定する下限値MD(TN)lowerおよび上限値MD(TN)upperの歩行テンポの範囲と、その変数TNとの対応関係を変換テーブルCNVTBLに登録する。このようにして作成されたものが、図２に示す変換テーブルCNVTBLのTN＝2、3、5、6の行である。
また、図８において、歩行テンポm_MT(t)が69bpm以下の場合（遅すぎる場合）、140〜159bpmの場合（競歩の場合）および210bpm以上の場合（速すぎる場合）を、図９Ｂに示すように、グループMD(5)、MD(6)、MD(7)（n＝5、6、7）とする。
そして、図９Ｂの右側に示すように、n＝5〜7をTN＝1、4、7に対応させるとともに、この変数TNが指定する下限値MD(TN)lowerおよび上限値MD(TN)upperの歩行テンポの範囲と、その変数TNとの対応関係を変換テーブルCNVTBLに登録する。このようにして作成されたものが、図２に示す変換テーブルCNVTBLのTN＝1、4、7の行である。なお、図２および図９における歩行テンポの範囲とテンポ番号TNとの関係を図示すると、図１０のようになる。
以上により変換テーブルCNVTBLを作成することができる。そして、この作成された変換テーブルCNVTBLは、パーソナルコンピュータ７０からオーディオ再生機１００に転送され、例えばメモリ１４に保存される。
〔６〕 まとめ
上述の再生機１００においては、加速度センサ３１の検出出力Ｓ31を解析してユーザの運動が歩行であるか走行であるかを弁別し、その弁別出力により歩行時と走行時とで歩行あるいは走行のテンポを検出するときの解析アルゴリズムを切り換えるようにしている。したがって、歩行あるいは走行のテンポを解析するとき、その解析アルゴリズムとして最適なアルゴリズムを使用することができ、解析にエラーを生じにくくなる。
また、例えば図３に示すような歩行テンポ別にプレイリストPL(1)〜PL(7)を形成するとともに、現在の歩行テンポm_MT(t)がプレイリストPL(1)〜PL(7)のどれに対応するかを判別し、その判別結果によりプレイリストPL(1)〜PL(7)を選択して楽曲の再生を行っている。したがって、歩行テンポがゆっくりしているときでも、速いときでも、再生される楽曲が適切なものに自動的に変更され、ユーザは、再生機１００が自分にあわせて選曲をしてくれているという心地よさを感じることができる。
さらに、プレイリストPL(1)〜PL(7)は学習により得ているので、ユーザが細かい設定や調整を行う必要がなく、しかも、ユーザの体調や個人差あるいは歩行そのものの揺らぎなどの影響を受けにくい。
〔７〕 その他
上述においては、７つのプレイリストPL(1)〜PL(7)を使用しているが、例えば、テンポが69bpm以下のプレイリスト、テンポが70〜209bpmの範囲を10bpmごとに分割した14個のプレイリスト、およびテンポが210bpm以上のプレイリストを用意し、これらのプレイリストを歩行あるいは走行のテンポにしたがって選択して選曲することもできる。あるいは、例えば、テンポが139bpm以下のプレイリストと、テンポが140bpm以上のプレイリストとに簡略化し、これらのプレイリストを歩行あるいは走行のテンポにしたがって選択して選曲することもできる。
また、パーソナルコンピュータ７０において、プレイリストPL(1)〜PL(7)を作成し、楽曲のデジタルオーディオデータとともに、オーディオ再生機１００に転送することもできる。さらに、オーディオ再生機１００に標準の変換テーブルCNVTBLをあらかじめ用意しておき、ユーザが歩行を実行するごとに、その歩行テンポによりその変換テーブルCNVTBLをユーザに見合ったものに補正あるいは調整していくこともできる。そのようにすれば、オーディオ再生機１００を使用すればするほど、ユーザの歩行のパターンにあった楽曲の選曲を行うことができるようになる。
さらに、上述においては、オーディオ再生機１００をネックストラップによりユーザの首から下げた場合であるが、例えばユーザが着ている衣服のポケットや携帯するカバンなどの中に入れて携行する場合には、それらの場合に対応した歩行および走行のテンポの解析アルゴリズムを用意しておくことができる。
また、弁別・解析回路３２は、ＤＳＰなどのハードウェアにより構成することもでき、あるいはＣＰＵ１１が実行するプログラムにより実現することもできる。さらに、再生される楽曲が変更されたとき、その変更を操作キー４１の操作により評価できるようにし、より適切な選曲ができるようにすることもできる。また、オーディオ再生機１００のユーザが自分にあった切り換え条件を作成したり、ユーザが図６のヒストグラムを見て下限値MD(n)lowerおよび上限値MD(n)upperを自分で設定・変更できるようにしてもよい。
さらに、加速度センサ３１はオーディオ再生機１００とは別体とし、例えばヘッドホン６０に取り付けてもよく、この場合には、その検出信号を有線あるいは無線で弁別・解析回路３２に供給すればよい。また、加速度センサ３１の代わりに、速度センサあるいはジャイロセンサなどとすることができる。また、楽曲データが映像のデジタルデータに一体化されていてもよい。
〔略語の一覧〕
bpm ：beats per minute
ＣＰＵ ：Central Processing Unit
Ｄ／Ａ ：Digital to Analog
ＤＳＰ ：Digital Signal Processor
ＬＣＤ ：Liquid Crystal Display
ＭＰ３ ：MPEG-1/Audio Layer 3
ＭＰＥＧ：Motion Picture Experts Group
ＲＡＭ ：Random Access Memory
ＲＯＭ ：Read Only Memory
この発明の一形態を示す系統図である。 この発明を説明するためのテーブルの図である。 この発明を説明するためのリストの図である。 この発明の一部の一形態を示す系統図である。 この発明を説明するためのグラフである。 この発明を説明するためのグラフである。 この発明を説明するための表の図である。 この発明を説明するためのグラフである。 この発明を説明するための表の図である。 この発明を説明するための線図である。 この発明を説明するための波形図である。
符号の説明
１０…制御回路、２１…ストレージ、２２…再生回路、３１…加速度センサ、３２…弁別・解析回路、４３…ＬＣＤ、６０…ヘッドホン、７０…パーソナルコンピュータ、１００…オーディオ再生機、３２０…解析回路、３２１…周期検出回路、３２２…振幅検出回路、３２３…自己相関回路、３２４…弁別回路

Claims (6)

  1. ユーザが運動をしたときにその身体の動きを検出するセンサと、
    このセンサの検出出力から上記ユーザの運動が第１の運動であるか第２の運動であるかを弁別する弁別回路と、
    コンテンツを保存するストレージと、
    上記コンテンツの再生を行う再生回路と、
    上記弁別回路の弁別出力に応じて上記ストレージからコンテンツを取り出し、この取り出したコンテンツを上記再生回路に供給する制御回路と、
    上記センサの検出出力から上記ユーザの第１の運動あるいは第２の運動のテンポを解析する解析回路と
    を有し、
    上記解析回路は、上記弁別回路の弁別出力に応じて上記テンポを解析するときの解析アルゴリズムを変更し、
    上記制御回路は、上記解析回路の解析したテンポに見合ったテンポのコンテンツを上記ストレージから取り出し、
    上記弁別回路は、
    上記センサの検出出力から上記ユーザの運動が上記第１の運動であるか上記第２の運動であるかを互いに異なる方法で検出する複数の検出回路と、
    これら複数の検出回路の検出出力を評価して上記ユーザの上記第１の運動であるか上記第２の運動であるかを判定する判定回路と
    から構成され、
    上記判定回路の判定出力を上記弁別回路の弁別出力として取り出す
    ようにしたコンテンツの再生装置。
  2. 請求項１に記載のコンテンツの再生装置において、
    上記ユーザの第１の運動が歩行であって、上記ユーザの第２の運動が走行である
    ことを特徴とするコンテンツの再生装置。
  3. ユーザが運動をしたときにその身体の動きを検出するセンサと、
    このセンサの検出出力から上記ユーザの運動が歩行であるか走行であるかを弁別する弁別回路と、
    上記センサの検出出力から上記ユーザの歩行あるいは走行のテンポを解析する解析回路と、
    楽曲のデジタルオーディオデータを保存するストレージと、
    上記デジタルオーディオデータの再生を行う再生回路と
    を有し、
    上記解析回路の解析したテンポに見合ったテンポの楽曲のデジタルオーディオデータを上記ストレージから取り出し、
    この取り出した楽曲のデジタルオーディオデータを上記再生回路に供給して楽曲の再生を行うとともに、
    上記弁別回路の弁別出力により、上記ユーザの運動が歩行のときと走行のときとで、上記解析回路における上記センサの検出出力から上記テンポを解析するときの解析アルゴリズムを変更し、
    上記弁別回路は、
    上記センサの検出出力から上記ユーザの運動が歩行であるか走行であるかを互いに異なる方法で検出する複数の検出回路と、
    これら複数の検出回路の検出出力を評価して上記ユーザの運動が歩行であるか走行であるかを判定する判定回路と
    から構成され、
    上記判定回路の判定出力を上記弁別回路の弁別出力として取り出す
    ようにしたオーディオ再生機。
  4. 請求項３に記載のオーディオ再生機において、
    上記ストレージに保存されている楽曲を所定のテンポごとに分類した複数のプレイリストを有し、
    上記解析回路の解析したテンポに見合ったテンポの楽曲のデジタルオーディオデータを上記ストレージから取り出すとき、
    上記複数のプレイリストのうち、上記解析回路が解析した歩行あるいは走行のテンポに見合ったプレイリストを選択し、
    この選択したプレイリストから楽曲を選曲する
    ようにしたオーディオ再生機。
  5. 請求項４に記載のオーディオ再生機において、
    上記ユーザの歩行あるいは走行のテンポにしたがって上記複数のプレイリストの受け持つテンポを設定する
    ようにしたオーディオ再生機。
  6. ユーザが運動をしたときにその身体の動きをセンサにより検出し、
    この検出出力から上記ユーザの運動が第１の運動であるか第２の運動であるかを弁別し、
    この弁別の結果に応じてコンテンツをストレージから取り出して上記コンテンツの再生を行い、
    上記センサの検出出力から上記ユーザの上記第１の運動あるいは上記第２の運動のテンポを解析し、
    この解析により得られたテンポに見合ったテンポのコンテンツをストレージから取り出して上記コンテンツの再生を行うとともに、
    上記弁別出力により、上記ユーザの運動が上記第１の運動のときと上記第２の運動のときとで、上記検出出力から上記テンポを解析するときの解析アルゴリズムを変更し、
    上記弁別は、
    上記センサの検出出力から上記ユーザの運動が上記第１の運動であるか上記第２の運動であるかを互いに異なる方法で検出し、
    これら複数の検出出力を評価して上記ユーザの運動が上記第１の運動であるか上記第２の運動であるかを判定することを含み、
    上記判定出力を上記弁別出力として取り出す
    ようにしたコンテンツの再生方法。
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