JP5109909B2 - 難易度推定システムおよびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ユーザが楽曲を歌唱する場合の難易度を推定する難易度推定システムに関する。

従来から楽曲についての難易度を判定することが行われており、近年では、楽曲のもつ特性に応じた難易度の判定方法なども提案されている（例えば、特許文献１，２参照）。
特開２００５−１０７３３３号公報 特開２００７−２３３３０７号公報

従来の技術では、ユーザとは無関係に全て同じ基準で難易度の判定が行われており、その基準のうえで難易度を判断するうえでは有用であるが、その難易度は、ユーザの歌唱力が考慮されたものではないため、歌唱ユーザの歌唱力を基準としてどの程度の難易度なのかといったことを判定することはできない。

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、ユーザの歌唱力を考慮した難易度の判定を行うことができるようにするための技術を提供することである。

上記課題を解決するためには、難易度推定システムを以下に示す第１の構成（請求項１）のようにすることが考えられる。
この構成においては、ユーザが楽曲を歌唱してなる音声を時系列に沿って所定区間毎に分割した単位区間それぞれについて、該単位区間の音声に関する歌唱パラメータを、該単位区間において発声すべき正しい音声に基づく理想パラメータと対比することにより、単位区間毎の前記理想パラメータに対する前記歌唱パラメータの正確性（区間正確性）を特定する区間正確性特定手段と、該区間正確性特定手段により特定された区間正確性それぞれについて、前記理想パラメータの種類毎に統計をとることにより、該当ユーザが前記理想パラメータで規定される音声を発声した際の正確性（パラメータ正確性）を、前記理想パラメータの種類毎に特定するパラメータ正確性特定手段と、該パラメータ正確性特定手段により特定された前記理想パラメータの種類それぞれについてのパラメータ正確性を、該パラメータ正確性を特定する契機となった楽曲を歌唱したユーザに対応づけて記憶部に記憶させるユーザ記憶手段と、ユーザからの要求を受けた際に、その要求元ユーザに対応づけて前記記憶部に記憶されているパラメータ正確性のうち、所定の対象楽曲における各単位区間の理想パラメータと一致するまたは所定のしきい値以上近似する理想パラメータそれぞれについてのパラメータ正確性それぞれを読み出すパラメータ読出手段と、該パラメータ読出手段により読み出されたパラメータ正確性それぞれについて、前記対象楽曲における全ての単位区間で統計をとることにより、前記要求元ユーザが前記対象楽曲を歌唱する場合の難易度を推定する難易度推定手段と、を備えている。

このように構成された難易度推定システムでは、まず、ユーザによる楽曲の歌唱に係る音声について区間毎に歌唱パラメータの正確性（区間正確性）を特定し、これらについて理想パラメータの種類毎に統計をとることにより、そのユーザにおけるパラメータ正確性を理想パラメータの種類毎に特定している。

そして、ユーザからの要求を受けた際には、そのユーザに対応づけて記憶されたパラメータ正確性のうち、対象楽曲における各単位区間の理想パラメータと一致または近似する理想パラメータについてのパラメータ正確性それぞれにつき、全ての単位区間で統計をとることにより、要求元ユーザが対象楽曲を歌唱する場合の難易度を推定している。

パラメータ正確性は、ユーザが歌唱した楽曲に基づいて特定されたものであり、楽曲の区間それぞれにおいて規定される理想パラメータの種類毎に、その理想パラメータの音声が正確に発声できるかを示すもの，つまり歌唱ユーザの理想パラメータそれぞれにおける歌唱力をパラメータ化したものといえる。

そのため、パラメータ正確性が低いほど、それに対応する理想パラメータに関する歌唱力が低く、ユーザにとっての難易度が高いといえるため、要求元ユーザのパラメータ正確性それぞれについて全ての単位区間で統計をとることによって、そのユーザの歌唱力を基準として対象楽曲全体を歌唱する場合の難易度を推定することができる。

この構成において推定された難易度は、要求元ユーザに通知することが望ましく、このためには、上記構成を以下に示す第２の構成のように、前記難易度推定手段により推定された難易度を前記要求元ユーザに通知する難易度通知手段，を備えている、とよい。

この構成であれば、歌唱力を基準に推定した楽曲の難易度が通知されるため、これによりユーザは、自身の歌唱力を基準にしてどの程度の難易度であるのかといったことを知ることができる。

また、上記各構成において、要求元ユーザに対応するパラメータ正確性を読み出す際に参照される「対象楽曲」は、あらかじめ定められたものであってもよいし、随時決定されるものであってもよい。

この後者のように「対象楽曲」を随時決定する場合の例としては、例えば、ユーザが要求に際して指定してきた楽曲を「対象楽曲」として決定することが考えられる。
このためには、上記各構成を以下に示す第３の構成（請求項３）のようにするとよい。

この構成において、前記パラメータ読出手段は、ユーザからの楽曲の指定を伴った要求を受けた際に、その指定に係る楽曲を前記対象楽曲としてパラメータ正確性それぞれの読み出しを行う。

この構成であれば、ユーザが要求に際して指定してきた楽曲を「対象楽曲」として決定したうえで、この対象楽曲を参照してパラメータ正確性を読み出していくことができる。
なお、この構成において、ユーザによる楽曲の指定は、例えば、複数の楽曲の中からユーザに希望する楽曲を選択するための操作を行わせ、その操作により選択された楽曲を「対象楽曲」とすることとすればよい。また、ユーザに「対象楽曲」とすべき楽曲の識別情報を入力させるための操作を行わせ、その操作により入力された識別情報で識別される楽曲を「対象楽曲」とすればよい。

また、上記各構成において、要求元ユーザに対応するパラメータ正確性を読み出す際に参照される「対象楽曲」は、１の楽曲であればよいが、複数の楽曲であってもよい。
ここで１の楽曲を「対象楽曲」とする場合には、その楽曲におけるキー（音の高さや長さで規定されるパラメータ）が初期値である場合の単一の対象楽曲（つまり原曲キーの楽曲）に基づいてのみ難易度の推定を実施することとすればよいが、そのキーを異ならせた複数の対象楽曲それぞれについての難易度を推定することとしてもよい。

このための構成としては、上記各構成を以下に示す第４の構成（請求項４）のようにするとよい。
この構成においては、ユーザからの楽曲の指定を伴った要求を受けた際、該指定に係る楽曲のキーを異ならせた複数の楽曲それぞれを対象楽曲として、該対象楽曲毎に、前記パラメータ読出手段によるパラメータ正確性の読み出し，および，前記難易度推定手段による難易度の推定を繰り返し実行させる繰り返し手段と、前記対象楽曲のうち、前記難易度推定手段により推定された難易度が所定のしきい値未満となった対象楽曲それぞれについて、該対象楽曲におけるキーが、前記指定に係る楽曲を歌唱するのに適したキーである旨を提案する歌唱キー提案手段と、を備えている。

この構成であれば、楽曲のキーを異ならせた複数の対象楽曲について難易度が推定された後、そうして推定された難易度がしきい値未満となった対象楽曲におけるキーを、ユーザが指定した楽曲を歌唱するのに適したキーとして提案することができる。

つまり、この構成であれば、対象楽曲を歌唱する際のキーとして、ユーザの歌唱力を基準に難易度が低く歌唱しやすくなるキーを提案することができる。
また、上記第４の構成とは反対に、以下に示す第４−１の構成のようにしてもよい。

この構成においては、ユーザからの楽曲の指定を伴った要求を受けた際、該指定に係る楽曲のキーを異ならせた複数の楽曲それぞれを対象楽曲として、該対象楽曲毎に、前記パラメータ読出手段によるパラメータ正確性の読み出し，および，前記難易度推定手段による難易度の推定を繰り返し実行させる繰り返し手段と、前記対象楽曲のうち、前記難易度推定手段により推定された難易度が所定のしきい値以上となった対象楽曲それぞれについて、該対象楽曲におけるキーが、前記指定に係る楽曲の練習をするのに適したキーである旨を提案する歌唱キー提案手段と、を備えている。

この構成であれば、楽曲のキーを異ならせた複数の対象楽曲について難易度が推定された後、そうして推定された難易度がしきい値以上となった対象楽曲におけるキーを、ユーザが指定した楽曲を練習するのに適したキーとして提案することができる。

つまり、この構成であれば、対象楽曲を歌唱する際のキーとして、ユーザの歌唱力を基準に難易度が高く練習に適しているキーを提案することができる。
また、上記各構成において、要求元ユーザに対応するパラメータ正確性を読み出す際に参照される「対象楽曲」を、複数の楽曲とする場合には、上記各構成を以下に示す第５の構成（請求項５），第６の構成（請求項６）のようにするとよい。

第５の構成においては、ユーザからの要求を受けた際、複数の楽曲それぞれを対象楽曲として、該対象楽曲毎に、前記パラメータ読出手段によるパラメータ正確性の読み出し，および，前記難易度推定手段による難易度の推定を繰り返し実行させる繰り返し手段と、前記対象楽曲のうち、前記難易度推定手段により推定された難易度が所定のしきい値未満の対象楽曲それぞれが、前記要求元ユーザが容易に歌唱可能な推奨楽曲である旨を提案する推奨楽曲提案手段と、を備えている。

この構成であれば、複数の対象楽曲について難易度が推定された後、そうして推定された難易度がしきい値未満となった楽曲それぞれを、ユーザが容易に歌唱可能な推奨楽曲として提案することができる。つまり、この構成であれば、複数の対象楽曲の中から、ユーザの歌唱力を基準に難易度が低く歌唱しやすい楽曲を提案することができる。

第６の構成においては、ユーザからの要求を受けた際、複数の楽曲それぞれを対象楽曲として、該対象楽曲毎に、前記パラメータ読出手段によるパラメータ正確性の読み出し，および，前記難易度推定手段による難易度の推定を繰り返し実行させる繰り返し手段と、前記対象楽曲のうち、前記難易度推定手段により推定された難易度が所定のしきい値以上の対象楽曲それぞれが、前記要求元ユーザが歌唱を練習するのに適した課題曲である旨を提案する課題曲提案手段と、を備えている。

この構成であれば、複数の対象楽曲について難易度が推定された後、そうして推定された難易度がしきい値以上となった楽曲それぞれを、対象楽曲の歌唱を練習すべき課題曲としてユーザに提案することができる。

つまり、この構成であれば、複数の対象楽曲の中から、ユーザの歌唱力を基準に難易度が高く練習に適している楽曲を提案することができる。
ところで、上記各構成において歌唱パラメータ，理想パラメータにおける「単位区間」とは、音声を時系列に沿って分割したものであり、例えば、楽曲における１以上の小節からなる区間や、音声を音の推移で表した場合における各音の区間などのことである。

この後者のように、音声を音の推移で表した場合における各音の単位区間について区間正確性を特定するためには、上記構成を以下に示すようにした第７の構成（請求項７）とすることが考えられる。

この構成において、前記正確性特定手段は、ユーザが楽曲を歌唱してなる音声を音の推移で表した場合における各音の単位区間それぞれについて、該単位区間における音の高さおよび長さで規定される歌唱パラメータを、同じ単位区間における理想パラメータと対比することにより、単位区間毎の前記区間正確性を特定する。

この構成であれば、各音の単位区間それぞれにおける音の高さおよび長さで規定される歌唱パラメータを、同じ単位区間における理想パラメータと対比することにより、単位区間毎の前記区間正確性を特定することができる。

この構成においては、楽曲を歌唱するに際し、その楽曲について設定されたキー（音の高さまたは長さで規定されるパラメータ）を任意に変更された場合、その変更を考慮したうえで区間正確性を特定できるようにすることが望ましい。

そのための構成としては、例えば、上記第７の構成を以下に示す第８の構成（請求項８）のようにするとよい。
この構成において、前記正確性特定手段は、ユーザが音の高さまたは長さを規定する楽曲のキーを変更して歌唱を行った場合、その楽曲を歌唱してなる音声を時系列に沿って所定の単位区間毎に分割した区間それぞれについて、該単位区間の音声に関する歌唱パラメータを、該単位区間における理想パラメータではなく、その変更後の音の高さまたは長さとした場合における前記理想パラメータと対比することにより、単位区間毎の前記区間正確性を特定する。

この構成であれば、ユーザが楽曲の歌唱に際してその楽曲について設定されたキーを変更していたとしても、各単位区間の歌唱パラメータを、その変更後のキーに対応する理想パラメータと対比することにより、適切な区間正確性を特定することができる。

また、この構成は、さらに、以下に示す第９の構成（請求項９）のようにするとよい。
この構成は、 ユーザが楽曲を歌唱してなる音声，楽曲，および，該歌唱時に設定されたキーを示す歌唱データを、そのユーザの識別情報と共に取得するデータ取得手段と、
該データ取得手段により取得された歌唱データで示される楽曲およびキーに基づいて、該楽曲の歌唱時に設定されたキーが該楽曲における初期値から変更されたこと，および，その初期値に対する変更量を検出する変更検出手段と、を備えている。

そして、前記区間正確性特定手段は、前記データ取得手段により取得された歌唱データで示される音声の単位区間それぞれについて、該歌唱データで示される楽曲における同一単位区間の理想パラメータを前記変更検出手段に変更された変更量だけ変更したパラメータと対比することにより、単位区間毎の前記区間正確性を特定する。

この構成であれば、ユーザが楽曲の歌唱に際してその楽曲について設定されたキーを変更したこと，および，その変更量を検出し、各単位区間の歌唱パラメータを、その変更後のキーに対応して変更した理想パラメータと対比することにより、適切な区間正確性を特定することができる。

また、上記各構成は、以下に示す第１０の構成（請求項１０）のようにするとよい。
この構成においては、ユーザが楽曲を歌唱してなる音声および楽曲を示す歌唱データを、そのユーザの識別情報と共に取得するデータ取得手段，を備えている。

そして、前記区間正確性特定手段は、前記データ取得手段により取得された歌唱データで示される音声の単位区間それぞれについて、該歌唱データで示される楽曲における同一単位区間の理想パラメータと対比することにより、単位区間毎の前記区間正確性を特定して、前記ユーザ記憶手段は、前記データ取得手段により取得された歌唱データと共に取得された識別情報に基づいて、該識別情報で識別されるユーザに対応づけて前記パラメータ正確性特定手段により特定されたパラメータ正確性を記憶部に記憶させる。

この構成であれば、歌唱データと共に取得された識別情報で識別されるユーザに対応づけて、パラメータ正確性を記憶部に記憶させることができる。
また、上記各構成における「区間正確性」は、区間毎の理想パラメータに対する歌唱パラメータの正確性，換言すれば理想パラメータに対する歌唱パラメータの類似度であるため、これから特定される「パラメータ正確性」についても、その区間正確性で規定される類似度の統計をとることで特定できる。

具体的な統計の手法としては、例えば、区間正確性それぞれを理想パラメータの種類毎に平均化することが考えられ、このための構成としては、例えば、上記各構成を以下に示す第９の構成（請求項１１）のようにするとよい。

この構成において、前記パラメータ正確性特定手段は、前記区間正確性特定手段により特定された区間正確性それぞれを、前記理想パラメータの種類毎に平均化することにより、該当ユーザにおける前記パラメータ正確性を、前記理想パラメータの種類毎に特定する。

この構成であれば、区間正確性それぞれについて理想パラメータの種類毎に平均化することにより、理想パラメータの種類毎のパラメータ正確性を特定することができる。
なお、上記各構成における難易度推定システムは、１つの装置として構成してもよいし、それぞれ通信可能に接続された複数の装置が協調して動作するように構成してもよい。

また、上記課題を解決するためには、上記第１〜第１０のいずれかにおける全ての手段として機能させるための各種処理手順をコンピュータシステムに実行させるためのプログラム（請求項１２）としてもよい。

このプログラムを実行するコンピュータシステムであれば、上記第１〜第１０のいずれかに係る歌唱採点システムの一部を構成することができる。
なお、上述したプログラムは、コンピュータシステムによる処理に適した命令の順番付けられた列からなるものであって、各種記録媒体や通信回線を介して難易度推定システムや、これを利用するユーザ等に提供されるものである。

以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
（１）全体構成
カラオケシステム１は、周知のコンピュータシステムからなるサーバ２と、１以上のカラオケ装置３それぞれとが、ネットワーク１００を介して通信可能に接続されてなるものである。

サーバ２は、サーバ全体を制御する制御部２１，各種情報を記憶する記憶部２３，ネットワーク１００を介した通信を制御する通信部２５，キーボードやディスプレイなどからなるユーザインタフェース（Ｕ／Ｉ）部２７，記録メディアを介して情報を入出力するメディアドライブ２９などを備えており、本発明の難易度推定システムとしての機能が実装されている。

カラオケ装置３は、装置全体を制御する制御部３１，演奏楽曲の伴奏内容および歌詞を示す楽曲データや映像データなどを記憶する記憶部３３，ネットワーク１００を介した通信を制御する通信部３５，各種映像の表示を行う表示部４１，複数のキー・スイッチなどからなる操作部４３，マイク４５からの音声の入力とスピーカ４７からの音声の出力とを制御する音声入出力部４９などを備えている。
（２）サーバ２による処理
以下に、サーバ２の制御部２１が内蔵メモリまたは記憶部２３に記憶されたプログラムに従って実行する各種処理について説明する。
（２−１）履歴蓄積処理
はじめに、いずれかのカラオケ装置３から歌唱データを受信する（ｓ１０６）ことにより開始される履歴蓄積処理の処理手順を図２に基づいて説明する。

この歌唱データは、カラオケ装置３のユーザがカラオケ装置３に対するログイン操作を行ったうえで、そのユーザが楽曲を歌唱することで送信されてくるデータであり、その歌唱に係る音声の時系列に沿った音高の推移パターンを示すものである。また、この歌唱データは、その歌唱に係る楽曲およびユーザそれぞれの識別情報（楽曲番号，ユーザＩＤ）と、その歌唱時に設定されたキーを示すキー情報が付加された状態で送信されてくるものである。

この履歴蓄積処理が起動されると、まず、その起動に際して受信した歌唱データに付加された楽曲（以降「歌唱楽曲」という）の識別情報（楽曲番号）に基づき、その楽曲において発声すべき正しい音声を示す理想データが、記憶部２３における理想データ用の記憶領域にあらかじめ記憶されている複数種類の理想データの中から読み出される（ｓ１１０）。

次に、上記ｓ１１０にて読み出された理想データが、本履歴蓄積処理の起動に際して受信した歌唱データに付加されていたキー情報に基づいて変更される（ｓ１２０）。
ここでは、歌唱データに付加されていたキー情報が、歌唱楽曲においてあらかじめ定められたキー（原曲キー）と異なる設定であった旨を示すものである場合にのみ、上記ｓ１１０にて読み出された理想データで示される音声が変更される。

この変更は、理想データで示される音声の各単位区間において発生すべき音声に関する理想パラメータが、キー情報で示されるキーの原曲キーとの違いに応じたパラメータとなるように修正することで実現される。具体的にいえば、単位区間それぞれにおける理想パラメータが、そのキー設定で歌唱楽曲が再生された場合における理想パラメータに変更される。

次に、本履歴蓄積処理の起動に際して受信した歌唱データで示される音声と、上記ｓ１１０にて読み出されて上記ｓ１２０にて変更された理想データで示される音声と、の対比により、音声を時系列に沿って所定区間毎に分割した単位区間毎の区間正確性が特定される（ｓ１３０）。

ここでは、歌唱データで示される音声における各音（本実施形態では音符）の区間毎に分割した単位区間それぞれについて、その単位区間の音声に関する歌唱パラメータが、理想データで示される音声の同じ単位区間において発生すべき音声に関する理想パラメータと対比され、これにより、単位区間毎の理想パラメータに対する歌唱パラメータの正確性（以降「区間正確性」という）が特定される。

具体的には、理想パラメータに対する歌唱パラメータの音高としての近似度合いや、音高が変化するタイミングの時間的な近似度合いが、その単位区間における区間正確性として特定され、本実施形態では、その近似度合いが所定のしきい値以上である場合を区間正確性「Ｙｅｓ」，しきい値未満である場合を区間正確性「Ｎｏ」として特定するように構成されている（図３参照）。なお、この近似度合に応じた区間正確性として、「０」〜「１」の間の値を特定することとしてもよい。

次に、本履歴蓄積処理の起動に際して受信した歌唱データに付加されたユーザＩＤに対応するユーザの歌唱履歴データが、記憶部２３における歌唱履歴データ用の記憶領域から読み出される（ｓ１４０）。この歌唱履歴データとは、あらかじめユーザ登録されたユーザが理想パラメータで規定される音声を発声した場合の単位区間毎の正確性（以降「パラメータ正確性」という）を理想パラメータの種類毎に集計した結果を示すデータであり、該当ユーザそれぞれのユーザＩＤに対応づけられた状態で記憶部２３に記憶されている（図４参照）。

なお、このｓ１４０の時点で該当するユーザＩＤに対応するユーザの歌唱履歴データが記憶部２３に記憶されていない場合、このｓ１４０では、データの実体がない（つまり集計前の）歌唱履歴データが、該当するユーザＩＤに対応するものとして生成されたうえで、これが読み出される。

そして、上記ｓ１３０にて特定された単位区間毎の区間正確性に基づいて、上記ｓ１４０にて読み出された歌唱履歴データが更新される（ｓ１５０）。
ここで、上記ｓ１４０にて読み出された歌唱履歴データで示される単位区間毎の区間正確性は、図４に示すように、音高（音の高さ）と音価（音の長さ）とで規定される理想パラメータ毎に、その理想パラメータに対応する単位区間の区間正確性が「Ｙｅｓ」と特定された特定回数と、区間正確性の特定が行われた総回数と、の比を示すものとなっている。

そのため、このｓ１５０では、上記ｓ１３０にて特定された単位区間毎の区間正確性のそれぞれについて、その区間正確性が「Ｙｅｓ」であれば、その単位区間に対応する理想パラメータの特定回数および総回数の両方（分子，分母）に「１」が加算され、また、区間正確性が「Ｎｏ」であれば、同理想パラメータの総回数（分母）のみに「１」が加算される。こうして、該当ユーザの区間正確性それぞれについて理想パラメータの種類毎に統計がとられ、そのユーザにおける理想パラメータの種類毎にパラメータ正確性が集計された状態となる。

なお、区間正確性それぞれを「０」〜「１」の間の値として特定されるようにした場合、このｓ１５０では、理想パラメータの種類毎に区間正確性を平均化することにより、パラメータ正確性を集計することとすればよい。
（２−２）難易度推定処理
続いて、いずれかのカラオケ装置３から、ユーザＩＤおよび楽曲番号の両方，または，ユーザＩＤを伴った要求（通知要求）を受信することにより開始される難易度推定処理の処理手順を図５に基づいて説明する。

この通知要求は、カラオケ装置３のユーザがカラオケ装置３に対するログイン操作を行った後、歌唱すべき楽曲を指定する操作，または，歌唱すべき楽曲の提案を要求するための操作を行った場合に、そのカラオケ装置３から送信されてくるものである。

この難易度推定処理が起動されると、まず、以降の処理で難易度を推定する対象となる楽曲（以降「対象楽曲」という）が決定される（ｓ２１０）。
ここでは、本難易度推定処理の起動に先立って受信した通知要求が楽曲番号を伴うものであれば、その楽曲番号で識別される楽曲であり、それについて原曲キーに設定された楽曲，および，それぞれ原曲キーと異なるキーに設定された１以上の楽曲，が対象楽曲として特定される。また、その起動に先立って受信した通知要求が楽曲番号を伴うものでなければ、あらかじめ定められた（例えば、該当ユーザの歌唱履歴がある曲，特定ジャンルの曲，特定歌手の曲，一定期間内の新曲など）複数の楽曲それぞれが対象楽曲として特定される。

次に、対象楽曲の中から、この時点で未処理の対象楽曲いずれかが以降の処理で難易度を推定すべき楽曲として選択され（ｓ２２０）、その対象楽曲における理想データが記憶部２３から読み出される（ｓ２３０）。

次に、本難易度推定処理の起動に先立って受信した通知要求に伴うユーザＩＤのユーザ（以降「要求元ユーザ」という）に対応づけて記憶部２３に記憶されている歌唱履歴データが読み出される（ｓ２４０）。

次に、上記ｓ２４０にて読み出された歌唱履歴データにおけるパラメータ正確性のうち、上記ｓ２３０にて読み出された理想データにおける各単位区間の理想パラメータと一致する理想パラメータそれぞれについてのパラメータ正確性それぞれが抽出される（ｓ２５０）。ここでは、対象楽曲における単位区間と同じ数だけパラメータ正確性が抽出されることとなる。

なお、ここで、歌唱履歴データにおけるパラメータ正確性の中に、該当する理想パラメータについてのパラメータ正確性が存在していない場合には、その単位区間の理想パラメータと所定のしきい値以上近似する理想パラメータ（例えば、±１０〜５０％以内の差を有するのみの理想パラメータ，複数存在する場合には最も差の小さい理想パラメータ）についてのパラメータ正確性を抽出することとすればよい。

次に、上記ｓ２５０にて抽出されたパラメータ正確性それぞれについて、対象楽曲における全ての単位区間で統計をとることにより、その対象楽曲を要求元ユーザが歌唱する場合の難易度が推定される（ｓ２６０）。

本実施形態においては、理想データにおける各単位区間ｉ（＝１〜Ｌ）についてのパラメータ正確性をＰ（ｉ）とした場合に、下記の式１により算出される値Ｄが、該当ユーザが対象楽曲を歌唱する場合の難易度として推定される。なお、下記の式１は、難易度を例示する式の例示であり、他の式や手法により難易度を推定することを妨げるものではない。

次に、この時点で全ての対象楽曲について難易度の推定が終了しているか，つまりこの時点で未処理の対象楽曲が残っているか否かがチェックされ（ｓ２７０）、未処理の対象楽曲が残っていれば（ｓ２７０：ＹＥＳ）、プロセスがｓ２２０へと戻る。

こうして、全ての対象楽曲について上記ｓ２２０〜ｓ２７０が行われた後、上記ｓ２７０で未処理の対象楽曲が残っていないと判定され（ｓ２７０：ＮＯ）、対象楽曲の中から、要求元ユーザが歌唱可能な推奨楽曲として提案すべき楽曲が決定される（ｓ２８０）。ここでは、対象楽曲のうち、上記ｓ２６０にて推定された難易度が所定値（例えば、０．５）未満となっている対象楽曲を低いものから順に１以上抽出され、これらが提案すべき楽曲として決定される。

なお、このｓ２８０では、難易度が低い順に抽出した１以上の対象楽曲ではなく、難易度が所定値以上となっている対象楽曲を高い順に１以上抽出し、これらを要求元ユーザに練習用の課題楽曲として決定することとしてもよい。

そして、上記ｓ２８０にて決定された楽曲それぞれ，および，その楽曲について推定された難易度を通知するための楽曲通知が、通知要求を送信してきたカラオケ装置３へと返信された後（ｓ２９０）、本難易度推定処理が終了する。

この楽曲通知を受信したカラオケ装置３では、その楽曲通知で示される楽曲および難易度が表示部４１に表示され、これに基づいて、要求元ユーザは、再度、実際に歌唱すべき楽曲を指定することとなる。
（３）作用，効果
このように構成された難易度推定システムたるサーバ２では、まず、ユーザによる楽曲の歌唱に係る音声について区間毎に歌唱パラメータの正確性（区間正確性）を特定し（図２のｓ１３０）、これらについて理想パラメータの種類毎に統計をとることにより、そのユーザにおけるパラメータ正確性を理想パラメータの種類毎に特定している（同図ｓ１５０）。具体的には、各音の単位区間それぞれにおける音の高さおよび長さで規定される歌唱パラメータを、同じ単位区間における理想パラメータと対比することにより、単位区間毎の区間正確性を特定することができる（図２のｓ１３０）。

そして、ユーザからの要求を受けた際には、そのユーザに対応づけて記憶されたパラメータ正確性のうち、対象楽曲における各単位区間の理想パラメータと一致または近似する理想パラメータについてのパラメータ正確性それぞれにつき、全ての単位区間で統計をとることにより、要求元ユーザが対象楽曲を歌唱する場合の難易度を推定している（図５のｓ２６０）。

パラメータ正確性は、ユーザが歌唱した楽曲に基づいて特定されたものであり、楽曲の単位区間それぞれにおいて規定される理想パラメータの種類毎に、その理想パラメータの音声が正確に発声できるかを示すもの，つまり歌唱ユーザの理想パラメータそれぞれにおける歌唱力をパラメータ化したものといえる。

そのため、パラメータ正確性が低いほど、それに対応する理想パラメータに関する歌唱力が低く、ユーザにとっての難易度が高いといえるため、要求元ユーザのパラメータ正確性それぞれについて全ての単位区間で統計をとることによって、そのユーザの歌唱力を基準として対象楽曲全体を歌唱する場合の難易度を推定することができる。

また、上記構成では、歌唱力を基準に推定した楽曲の難易度を通知することができるため（図５のｓ２９０）、これによりカラオケ装置３のユーザは、その楽曲が、自身の歌唱力を基準にしてどの程度の難易度であるのかといったことを知ることができる。

また、上記実施形態においては、カラオケ装置３のユーザが指定してきた楽曲を「対象楽曲」として決定したうえで（図５のｓ２１０）、この対象楽曲を参照して歌唱履歴データを読み出していくことができる（同図ｓ２４０）。

また、上記実施形態において、楽曲のキーを異ならせた複数の対象楽曲について難易度を推定する場合には（図５のｓ２２０〜ｓ２７０）、そうして推定された難易度がしきい値未満となった対象楽曲におけるキーを、ユーザが指定した楽曲を歌唱するのに適したキーとして提案することができる（同図ｓ２９０）。つまり、この構成であれば、対象楽曲を歌唱する際のキーとして、ユーザの歌唱力を基準に難易度が低く歌唱しやすくなるキーを提案することができる。

また、ここで、推定された難易度がしきい値以上となった対象楽曲におけるキーを、ユーザが指定した楽曲を練習するのに適したキーとして提案するようにした場合には、対象楽曲を歌唱する際のキーとして、ユーザの歌唱力を基準に難易度が高く練習に適しているキーを提案することができる。

また、上記実施形態において、複数の対象楽曲について難易度を推定する場合には（図５のｓ２２０〜ｓ２７０）、そうして推定された難易度がしきい値未満となった楽曲それぞれを、ユーザが容易に歌唱可能な推奨楽曲として提案することができる（同図ｓ２９０）。つまり、この構成であれば、複数の対象楽曲の中から、ユーザの歌唱力を基準に難易度が低く歌唱しやすい楽曲を提案することができる。

また、ここで、推定された難易度がしきい値以上となった対象楽曲を、歌唱を練習すべき課題曲としてユーザに提案するようにした場合には、複数の対象楽曲の中から、ユーザの歌唱力を基準に難易度が高く練習に適している楽曲を提案することができる。

また、上記実施形態では、カラオケ装置３側で楽曲を歌唱するに際し、その楽曲について設定されたキー（音の高さまたは長さで規定されるパラメータ）が任意に変更されていた場合であっても、該当する理想データを読み出した後（図２のｓ１１０）、そのキー設定を示すキー情報に基づいて理想データを変更しているため（同図ｓ１２０）、そのキーの変更を考慮したうえで区間正確性を特定することができる。
（４）変形例
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態をとり得ることはいうまでもない。

例えば、上記実施形態においては、要求元ユーザに対応する歌唱履歴データを読み出す際に参照される「対象楽曲」として複数の楽曲が決定されるように構成されているが（図５のｓ２１０）、この対象楽曲としては１の楽曲（例えば、原曲キーの楽曲，所定規則で決められた楽曲など）のみが決定されるように構成してもよい。

また、上記実施形態では、難易度推定システムがサーバ２のみで構成されている場合を例示したが、このサーバ２による処理の一部，例えば履歴蓄積処理の一部または全部や難易度推定処理の一部または全部を、カラオケ装置３など他の装置と協調して実施することにより、全体として難易度推定システムとして機能するよういできることはいうまでもない。

また、上記実施形態においては、対象楽曲を決定する契機となる要求ユーザからの要求がカラオケ装置３を介して実現されるように構成されたものを例示した。しかし、要求ユーザからの要求は、サーバ２そのものにより実現されるように構成してもよい。具体的には、例えば、複数の楽曲の中からユーザに希望する楽曲を選択するための操作を行わせ、その操作により選択された楽曲を「対象楽曲」とすることとすればよい。また、ユーザに「対象楽曲」とすべき楽曲の楽曲番号を入力させるための操作を行わせ、その操作により入力された識別情報で識別される楽曲を「対象楽曲」とすればよい。
（５）本発明との対応関係
以上説明した実施形態において、図２のｓ１０６が本発明におけるデータ取得手段であり、ｓ１３０が本発明における区間正確性特定手段であり、同図ｓ１５０が本発明におけるパラメータ正確性特定手段，ユーザ記憶手段であり、同図ｓ１２０が本発明における変更検出手段であり、図５のｓ２４０，ｓ２５０が本発明におけるパラメータ読出手段であり、同図ｓ２６０が本発明における難易度推定手段であり、同図ｓ２９０が本発明における難易度通知手段，歌唱キー提案手段，推奨楽曲提案手段，課題曲提案手段であり、同図ｓ２７０が本発明における繰り返し手段である。

カラオケシステムの全体構成を示すブロック図 履歴蓄積処理を示すフローチャート 単位区間毎の区間正確性を特定する様子を概念的に示した図 歌唱履歴データのデータ構造を示す図 難易度推定処理を示すフローチャート

符号の説明

１…カラオケシステム、２…サーバ、２１…制御部、２３…記憶部、２５…通信部、２７…ユーザインタフェース部、２９…メディアドライブ、３…カラオケ装置、３１…制御部、３３…記憶部、３５…通信部、４１…表示部、４３…操作部、４５…マイク、４７…スピーカ、４９…音声入出力部、１００…ネットワーク。

Claims (12)

1. ユーザが楽曲を歌唱してなる音声を時系列に沿って所定区間毎に分割した単位区間それぞれについて、該単位区間の音声に関する歌唱パラメータを、該単位区間において発声すべき正しい音声に基づく理想パラメータと対比することにより、単位区間毎の前記理想パラメータに対する前記歌唱パラメータの正確性（区間正確性）を特定する区間正確性特定手段と、
   該区間正確性特定手段により特定された区間正確性それぞれについて、前記理想パラメータの種類毎に統計をとることにより、該当ユーザが前記理想パラメータで規定される音声を発声した際の正確性（パラメータ正確性）を、前記理想パラメータの種類毎に特定するパラメータ正確性特定手段と、
   該パラメータ正確性特定手段により特定された前記理想パラメータの種類それぞれについてのパラメータ正確性を、該パラメータ正確性を特定する契機となった楽曲を歌唱したユーザに対応づけて記憶部に記憶させるユーザ記憶手段と、
   ユーザからの要求を受けた際に、その要求元ユーザに対応づけて前記記憶部に記憶されているパラメータ正確性のうち、所定の対象楽曲における各単位区間の理想パラメータと一致するまたは所定のしきい値以上近似する理想パラメータそれぞれについてのパラメータ正確性それぞれを読み出すパラメータ読出手段と、
   該パラメータ読出手段により読み出されたパラメータ正確性それぞれについて、前記対象楽曲における全ての単位区間で統計をとることにより、前記要求元ユーザが前記対象楽曲を歌唱する場合の難易度を推定する難易度推定手段と、を備えている
   ことを特徴とする難易度推定システム。
2. 前記難易度推定手段により推定された難易度を前記要求元ユーザに通知する難易度通知手段，を備えている
   ことを特徴とする請求項１に記載の難易度推定システム。
3. 前記パラメータ読出手段は、ユーザからの楽曲の指定を伴った要求を受けた際に、その指定に係る楽曲を前記対象楽曲としてパラメータ正確性それぞれの読み出しを行う
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の難易度推定システム。
4. ユーザからの楽曲の指定を伴った要求を受けた際、該指定に係る楽曲のキーを異ならせた複数の楽曲それぞれを対象楽曲として、該対象楽曲毎に、前記パラメータ読出手段によるパラメータ正確性の読み出し，および，前記難易度推定手段による難易度の推定を繰り返し実行させる繰り返し手段と、
   前記対象楽曲のうち、前記難易度推定手段により推定された難易度が所定のしきい値未満となった対象楽曲それぞれについて、該対象楽曲におけるキーが、前記指定に係る楽曲を歌唱するのに適したキーである旨を提案する歌唱キー提案手段と、を備えている
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の難易度推定システム。
5. ユーザからの要求を受けた際、複数の楽曲それぞれを対象楽曲として、該対象楽曲毎に、前記パラメータ読出手段によるパラメータ正確性の読み出し，および，前記難易度推定手段による難易度の推定を繰り返し実行させる繰り返し手段と、
   前記対象楽曲のうち、前記難易度推定手段により推定された難易度が所定のしきい値未満の対象楽曲それぞれが、前記要求元ユーザが容易に歌唱可能な推奨楽曲である旨を提案する推奨楽曲提案手段と、を備えている
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の難易度推定システム。
6. ユーザからの要求を受けた際、複数の楽曲それぞれを対象楽曲として、該対象楽曲毎に、前記パラメータ読出手段によるパラメータ正確性の読み出し，および，前記難易度推定手段による難易度の推定を繰り返し実行させる繰り返し手段と、
   前記対象楽曲のうち、前記難易度推定手段により推定された難易度が所定のしきい値以上の対象楽曲それぞれが、前記要求元ユーザが歌唱を練習するのに適した課題曲である旨を提案する課題曲提案手段と、を備えている
   ことを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の難易度推定システム。
7. 前記正確性特定手段は、ユーザが楽曲を歌唱してなる音声を音の推移で表した場合における各音の単位区間それぞれについて、該単位区間における音の高さおよび長さで規定される歌唱パラメータを、同じ単位区間における理想パラメータと対比することにより、単位区間毎の前記区間正確性を特定する
   ことを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の難易度推定システム。
8. 前記正確性特定手段は、ユーザが音の高さまたは長さを規定する楽曲のキーを変更して歌唱を行った場合、その楽曲を歌唱してなる音声を時系列に沿って所定の単位区間毎に分割した区間それぞれについて、該単位区間の音声に関する歌唱パラメータを、該単位区間における理想パラメータではなく、その変更後の音の高さまたは長さとした場合における前記理想パラメータと対比することにより、単位区間毎の前記区間正確性を特定する
   ことを特徴とする請求項７に記載の難易度推定システム。
9. ユーザが楽曲を歌唱してなる音声，楽曲，および，該歌唱時に設定されたキーを示す歌唱データを、そのユーザの識別情報と共に取得するデータ取得手段と、
   該データ取得手段により取得された歌唱データで示される楽曲およびキーに基づいて、該楽曲の歌唱時に設定されたキーが該楽曲における初期値から変更されたこと，および，その初期値に対する変更量を検出する変更検出手段と、を備えており、
   前記区間正確性特定手段は、前記データ取得手段により取得された歌唱データで示される音声の単位区間それぞれについて、該歌唱データで示される楽曲における同一単位区間の理想パラメータを前記変更検出手段に変更された変更量だけ変更したパラメータと対比することにより、単位区間毎の前記区間正確性を特定する
   ことを特徴とする請求項８に記載の難易度推定システム。
10. ユーザが楽曲を歌唱してなる音声および楽曲を示す歌唱データを、そのユーザの識別情報と共に取得するデータ取得手段，を備えており、
    前記区間正確性特定手段は、前記データ取得手段により取得された歌唱データで示される音声の単位区間それぞれについて、該歌唱データで示される楽曲における同一単位区間の理想パラメータと対比することにより、単位区間毎の前記区間正確性を特定して、
    前記ユーザ記憶手段は、前記データ取得手段により取得された歌唱データと共に取得された識別情報に基づいて、該識別情報で識別されるユーザに対応づけて前記パラメータ正確性特定手段により特定されたパラメータ正確性を記憶部に記憶させる
    ことを特徴とする請求項１から９のいずれかに記載の難易度推定システム。
11. 前記パラメータ正確性特定手段は、前記区間正確性特定手段により特定された区間正確性それぞれを、前記理想パラメータの種類毎に平均化することにより、該当ユーザにおける前記パラメータ正確性を、前記理想パラメータの種類毎に特定する
    ことを特徴とする請求項１から１０のいずれかに記載の難易度推定システム。
12. 請求項１から１０のいずれかに記載の全ての手段として機能させるための各種処理手順をコンピュータシステムに実行させるためのプログラム。