JP6535497B2 - 楽曲推薦システム、プログラム及び楽曲推薦方法 - Google Patents

Description

本発明は、楽曲推薦システム及びプログラムの技術分野に属する。

近年、伴奏のみからなるカラオケ用楽曲データ（以下、「楽曲データ」という。）を再生し、当該再生された楽曲データに併せて歌唱者が歌うカラオケは、娯楽や趣味として認知されている。また、カラオケの楽曲データを再生する際に、背景画像として種々の画像を再生し、モニタやその他表示装置に歌詞とともに表示させることが広く行われている。

また、最近では、ユーザにおける過去の履歴や歌唱者の性別や年齢などの属性に基づいてカラオケに興ずる楽曲を推薦するものも登場してきている。特に、このようなカラオケシステムにおいては、ユーザが特定の楽曲を予約した際に、当該ユーザの過去にカラオケに利用した楽曲の歌唱履歴に基づいて、推奨される楽曲の一覧を提供するものが知られている（例えば、特許文献１）。

特開２００４−１８４６９０号公報

一方、カラオケを興ずる際に楽曲の選曲を行う場合には、歌唱者の感情によって左右され、当該感情によって歌唱したい楽曲も異なる場合も多い。

しかしながら、特許文献１のカラオケシステムにあっては、ユーザの好みの楽曲を推薦することができるものの、歌唱履歴に基づいて推薦する楽曲を決定しているだけであり、歌唱ユーザのカラオケに興じている際の感情を考慮した楽曲の推薦を行っていない。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、カラオケ用などの楽曲の選曲を行う際に、ユーザのそのときの感情に沿って楽曲の推薦を行うことが可能な楽曲推薦システムなどを提供することにある。

上記課題を解決するため、本発明は、楽曲をユーザに推薦する楽曲推薦システムであって、（Ａ）１以上のユーザから構成されるユーザ群毎に、かつ、予め定められた時間単位毎に、選曲されたｎ曲以上（ｎは１以上の自然数）の楽曲の選曲履歴を示す選曲履歴データと、（Ｂ）各楽曲を示す各楽曲データと、当該各楽曲における感情を数値化したｋ種（ｋは１以上）の感情パラメータが規定された感情パラメータデータと、が対応付され記憶される記憶手段を管理する管理手段と、所定のタイミングで、前記記憶される選曲履歴データの選曲履歴に含まれるｎ曲以上の各楽曲の前記感情パラメータデータを特定し、当該選曲履歴における選曲順に従って、ｋ種（又は個）の各感情パラメータによって規定されるパラメータ座標上の、当該特定した感情パラメータの数値の推移を感情推移ベクトルとして算出するベクトル算出処理を実行する算出手段と、前記楽曲の推薦を希望する前記ユーザ群を示す推薦希望ユーザ群の要求に応じて、現タイミングを含む前記時間単位内の当該推薦希望ユーザ群の前記選曲履歴データを特定選曲履歴データとして特定する第１特定手段と、前記特定された特定選曲履歴データに基づいて前記ベクトル算出処理を実行させて前記感情推移ベクトルを基準感情推移ベクトルとして取得する取得手段と、前記特定選曲履歴データとは異なり、かつ、前記記憶手段に記憶された他の選曲履歴データに基づいて前記ベクトル算出処理によって得られた複数の他の感情推移ベクトルと、前記取得された基準感情推移ベクトルと、を比較し、予め定めた類似条件を有する他の感情推移ベクトルを抽出する抽出手段と、前記抽出された他の感情推移ベクトルを得るために用いた他の選曲履歴データを類似選曲履歴データとして特定する第２特定手段と、前記特定された類似選曲履歴データに含まれる楽曲に対応付けられた楽曲情報を推薦情報として前記推薦希望ユーザ群に提供する提供手段と、を備える構成を有している。

この構成により、本発明は、推薦希望ユーザの現タイミングから過去に１曲以上選曲された選曲履歴に基づいて、推薦希望ユーザも含めて過去の選曲履歴から当該推薦希望ユーザと同様な感情の推移を有するユーザの選曲履歴を特定することができる。

すなわち、本発明は、推薦希望ユーザの現タイミングまでの選曲履歴に基づいて、当該現タイミングまでの感情の推移を含めて、当該推薦希望ユーザの感情を感情パラメータで特定しつつ、当該感情パラメータと類似する感情パラメータを有する選曲履歴を特定することができる。

したがって、本発明は、例えば、特定した選曲履歴の中から、推薦希望ユーザの選曲履歴における最新の選曲済みの楽曲に対応する楽曲を特定しつつ、当該特定した楽曲の次の楽曲の情報、又は、当該次の楽曲の感情的な類似範囲に属する楽曲の情報など、現タイミングの推薦希望ユーザにおける感情に沿った楽曲情報を推薦希望ユーザに推薦することができる。

本発明は、現タイミングの推薦希望ユーザにおいて感情に合った好ましい楽曲情報を推薦希望ユーザに推薦することができる。

本発明に係るカラオケシステムにおける一実施形態の構成を示すシステム構成図である。 一実施形態のカラオケシステムの構成を示すブロック図である。 一実施形態の管理サーバ装置の構成を示すブロック図である。 一実施形態のデータベースに記録された情報であって、ログイン中の各ユーザの選曲履歴データの一例である。 一実施形態のデータベースに記録された情報であって、各楽曲に対応づけて記憶されるｋ次元（ｋは１以上の自然数）の感情パラメータの一例である。 一実施形態のデータベースに記録された情報であって、選曲履歴データの一例である。 一実施形態の楽曲推薦処理部において実行される楽曲推薦処理の原理を説明するための図（その１）である。 一実施形態の楽曲推薦処理部において実行される楽曲推薦処理の原理を説明するための図（その２）である。 一実施形態の管理サーバ装置において実行される楽曲推薦処理の動作を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。以下に説明する実施形態は、店舗に設置されたカラオケシステムを介してユーザにカラオケサービスを提供するカラオケ用通信システムに対して、本発明の楽曲推薦システム及びプログラムを適用した場合の実施形態である。

なお、カラオケサービスとは、例えば、各ユーザの過去に歌唱した楽曲と、お気に入りの楽曲と、属性とを登録、及び、各種のお知らせの提供、歌唱を推薦する推薦楽曲の一覧を提供するとともに、他のユーザともコミュニケーションを図ることができるサービスである。

［１］カラオケ用通信システム
まず、図１を用いて本実施形態のカラオケ用通信システム１の概要構成について説明する。なお、図１は、本実施形態に係るカラオケ用通信システム１の構成を示すシステム構成図である。また、図が煩雑になることを防止するために、図１においては、一部のカラオケシステム１０のみを示している。すなわち、実際のカラオケ用通信システム１においては、図１に表示するよりも多数のカラオケシステム１０が存在している。

本実施形態に係るカラオケ用通信システム１は、家庭や店舗に設置されるカラオケシステム１０と、ネットワーク２０と、ネットワーク２０を介して新譜などの楽曲データをカラオケシステム１０に提供する各種のデータを管理及びその提供を行うカラオケ用の管理サーバ装置３０と、を有している。

特に、本実施形態のカラオケ用通信システム１は、
（１）楽曲データ（すなわち、カラオケに用いるカラオケデータであって楽曲音源データと歌詞データとを含む。）の再生に合わせて歌唱するユーザ（以下、「歌唱ユーザ」という。）の現タイミング（本実施形態において選曲タイミング）の感情を、当該現タイミングを含む過去の選曲履歴（以下、「現選曲履歴」という。）に基づいて当該感情の推移を含めた感情パラメータを用いて解析し、
（２）解析した感情パラメータと、歌唱ユーザも含む各ユーザの今までの登録された選曲履歴（以下、「比較対象選曲履歴」という。）に基づいて算出された感情パラメータ（以下、「対象感情パラメータ」という。）を用いて、過去において歌唱ユーザの現在の感情と同一又は類似の感情によって選曲された選曲履歴を特定し、
（３）特定した選曲履歴（以下、「特定選曲履歴」という。）の中から現タイミングの歌唱ユーザにおける感情に沿った楽曲を推薦楽曲（以下、「現感情対応楽曲」ともいう。）として特定し、
（４）特定した楽曲の情報（以下、「楽曲情報」という。）を推薦楽曲の楽曲情報（以下、「推薦楽曲情報」という。）として歌唱ユーザに推薦する、
構成を有している。

また、本実施形態においては、選曲の対象となる各楽曲は、例えば、楽しい、悲しい、力強い、ユーモラスな等の複数種（ｋ種：ｋは１以上の自然数）の感情パラメータが予め付与されており、各楽曲の当該感情パラメータから構成されるベクトル（以下、「特徴ベクトル」という。）を用いて比較対象選曲履歴の中から現選曲履歴と同一又は類似の特定選曲履歴を特定することができるようになっている。

そして、本実施形態においては、特定選曲履歴の中から、現選曲履歴における最新の選曲済みの楽曲（以下、「最新選曲済み楽曲」という。）に対応する楽曲（以下、「基準楽曲」という。）を特定しつつ当該基準楽曲の次の楽曲、又は、当該次の楽曲の感情的な類似範囲に属する楽曲など、現タイミングの歌唱ユーザにおける感情に沿った楽曲情報を推薦することができるようになっている。

具体的には、カラオケシステム１０は、カラオケ店舗にある装置の他に、家庭用ゲーム機、パーソナルコンピュータ、携帯型電話機、スマートフォン、タブレット型情報端末装置などの装置である。

また、カラオケシステム１０は、
（１）ユーザの選曲に基づいて、特定の楽曲データを取得する取得機能、
（２）取得した楽曲データを再生して楽音を出力させるとともに、楽音の出力に伴って当該楽曲の歌詞を表示する楽曲データ再生機能、
（３）ユーザが選曲した楽曲の履歴（すなわち、選曲履歴）を管理サーバ装置３０に登録する登録機能、及び、
（４）上述のように歌唱ユーザに対して楽曲を推薦する推薦機能
を有している。

特に、カラオケシステム１０は、上記の登録機能としては、カラオケサービスを利用しているユーザに対して提供される機能であり、管理サーバ装置３０によって提供されているサービスにログインしている際に、ユーザ毎に、選曲した日時に対応付けて選曲履歴に登録することが可能な構成を有している。

また、カラオケシステム１０は、上記の推薦機能として、管理サーバ装置３０と連動し、既に登録されている全ユーザのユーザ毎の日時に対応付けられた選曲履歴と、現在のカラオケに興じている歌唱ユーザの現時点までの特定の期間に選曲された楽曲の選曲履歴（例えば、カラオケを連続して使用している期間や当該期間中の最近５曲などの選曲履歴）とに基づいて、推薦楽曲を特定する構成を有している。

ネットワーク２０は、例えば、携帯電話網を含む公衆電話網と、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）ネットワークが相互接続されて構成される。ただし、当該ネットワーク２０の構成は、これに限られない。

管理サーバ装置３０は、
（１）楽曲音源データと、歌詞データ及びそれを表示制御する表示制御データから構成されるテロップデータと、を含む新譜などの楽曲データと、
（２）楽曲データ毎に、すなわち、選曲番号その他の楽曲に関する楽曲情報と、
（３）歌唱ユーザ毎に歌唱ユーザＩＤに対応付けられて、カラオケに関するサービスを受けるために登録されたカラオケに関する情報、歌唱ユーザの属性を示す属性情報、歌唱ユーザの嗜好情報、歌唱ユーザの過去の歌唱履歴にある楽曲ごとの採点結果を含む歌唱ユーザ情報を規定する歌唱者データと、
（４）比較対象履歴データとして、ユーザ毎に日時に対応付けられた履歴データと、
が記録されるデータベース（以下、「ＤＢ」という。）３００を有している。

また、管理サーバ装置３０は、カラオケシステム１０からの要求又は予め設定された条件に従って新譜などの楽曲データを当該カラオケシステム１０に提供するとともに、所定のタイミングで、比較対象履歴データの登録又はカラオケシステム１０への提供するための各種の処理を実行する構成を有している。

このような構成を有することによって、本実施形態に係るカラオケ用通信システム１は、現タイミングの歌唱ユーザにおける感情に沿った楽曲情報を当該歌唱ユーザに推薦することができるようになっている。

［２］カラオケシステム
次に、図２を用いて本実施形態のカラオケシステム１０について説明する。なお、図２は、本実施形態のカラオケシステム１０の構成を示すブロック図である。

本実施形態のカラオケシステム１０は、図２に示すように、ネットワーク２０に通信接続され、管理サーバ装置３０から新譜などの楽曲データを取得する通信制御部１１０と、楽曲データを再生するカラオケ再生部１２０と、マイクＭから入力された音声信号に対して所定の処理を行う音声入力処理部１３０と、再生された楽曲データに対応してカラオケ用の楽音をスピーカＳＰに拡声させる拡声処理部１３１と、を有している。

また、カラオケシステム１０は、楽曲データの再生中に背景画像及び歌詞を表示するための表示部１４０と、表示部１４０を制御する表示制御部１５０と、各種の情報に対応するデータ、管理サーバ装置３０から取得した新譜を含む楽曲データ及びそれに対応した選曲番号が記録される記録部１６０と、操作部１７０と、制御部１８０と、ＲＯＭ／ＲＡＭ１８１と、タイマー１８２と、を有している。
なお、カラオケシステム１０の各部は、バスＢによって相互に接続されており、データの授受を実行している。

通信制御部１１０は、制御部１８０の制御の下、ネットワークを介してＤＢ３００に接続して通信回線を構築し、新譜などの楽曲データの授受のための通信を行う。

また、操作部１７０によって入力された楽曲データを指定する選曲番号のデータ（以下、「選曲番号データ」という。）から記録部１６０に該当する楽曲がない場合に、通信制御部１１０は、管理サーバ装置３０から、選曲番号データの選曲番号に対応付けられて記録されている楽曲データを取得し、カラオケ再生部１２０に出力するようになっている。

また、通信制御部１１０は、楽曲の選曲時に、ユーザの指示又は制御部１８０の指示に基づいて、管理サーバ装置３０から推薦楽曲情報を示す推薦データを取得し、表示制御部１５０と連動して当該推薦データに基づいて推薦楽曲情報を表示部１４０に表示する。

カラオケ再生部１２０は、制御部１８０の制御の下、操作部１７０を介して入力された選曲番号を示す選曲番号データに基づいて、記録部１６０から取得又は通信制御部１１０を介してＤＢ３００から楽曲データを取得する。そして、カラオケ再生部１２０は、取得した楽曲データに基づいてＭＩＤＩ音源を制御する再生処理を実行する。

また、カラオケ再生部１２０は、楽曲データの再生開始時に、楽曲データに基づいて記録部１６０に記録された背景画像データを選択して出力開始を指示する。

すなわち、カラオケ再生部１２０は、再生処理によって生成された楽音データを拡声処理部１３１に出力するとともに、歌詞データに基づいて歌詞を表示部１４０に所定のタイミングにて出力する。

音声入力処理部１３０は、マイクＭから入力された信号を増幅その他の処理を実行しつつ、デジタル信号に変換し、拡声処理部１３１に出力する。

表示部１４０は、例えば、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）素子又は液晶表示素子によって構成され、表示制御部１５０の制御にしたがって所定の映像信号を表示する。

具体的には、表示部１４０は、背景画像を表示しつつ、音データの出力、すなわち、再生される楽曲に併せて歌詞を表示する。また、表示部１４０は、受信した推薦データに基づく推薦楽曲情報を表示する。なお、推奨楽曲情報は、表示部１４０に表示するのではなく、リモコン装置に備えられた表示部に表示してもよい。

表示制御部１５０は、制御部１８０の制御の下、表示部１４０に所定の画像を描画させるために必要な描画データを生成し、生成した描画データを当該表示部１４０に出力する。

なお、表示制御部１５０は、楽曲データを再生する際に、当該カラオケデータが有する曲調情報（具体的には、ジャンル情報）に基づいて取得した画像データやユーザによって提供された画像データに基づいて表示部１４０に背景画像を表示させることが可能な構成を有している。また、表示制御部１５０は、推薦楽曲情報をリモコン装置の表示部又は表示部１４０に表示させる。

記録部１６０には、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）により構成される。特に、記録部１６０には、その記録領域内に曲調毎に対応付けられた背景画像のデータ（以下、「背景画像データ」という。）と、楽曲データと、が記録される。

操作部１７０は、カラオケシステム１０本体に設けられ、又は、図示はしないが店舗に設置されるリモコン装置によって構成される。そして、操作部１７０は、各種の確認ボタン、各操作指令を入力する操作ボタンその他のキーにより構成され、各操作を行う際に用いられる。

制御部１８０は、主に中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成されるとともに、キー入力ポート、表示制御ポート等の各種入出力ポートを含み、カラオケシステム１０の全般的な機能を総括的に制御する。

特に、制御部１８０は、ユーザがカラオケサービスにログインしている際に、選曲された楽曲に基づいて、選曲順に日時を示す日時情報を付加しつつ、選曲履歴を示す選曲履歴データを生成し、所定のタイミングで管理サーバ装置３０に選曲履歴データとして提供する。

なお、制御部１８０は、選曲履歴データの生成については、楽曲データの再生が開始されたタイミングで選曲履歴に追加する処理を実行してもよいし、所定の期間において再生されたこと、又は、楽曲再生中にマイクＭに音声が入力されたことを検出し、これらの検出に基づいて当該再生中の楽曲を選曲履歴に追加する処理を実行してもよい。

一方、制御部１８０は、ユーザの希望に基づいて操作部１７０に入力された操作指示、又は、制御部１８０の指示に基づいて、推薦楽曲情報のデータである推薦データを取得し、リモコン装置の表示部または表示部１４０に当該推薦楽曲情報を表示させるための制御を実行することによってユーザに次曲又はそれ以降にカラオケを行うための楽曲を推薦する。

ＲＯＭ／ＲＡＭ１８１には、カラオケシステム１０の駆動に必要な各種のプログラムが記録されている。また、ＲＯＭ／ＲＡＭ１８１は、カラオケ再生部１２０が各種の処理を実行する際のワークエリアとして用いられる。

タイマー１８２は、制御部１８０の制御の下、日付けも含めて現在時刻を示す日時情報を出力する。特に、タイマー１８２は、楽曲が選曲される毎に、制御部１８０に日時情報を提供する。

［３］管理サーバ装置
次に、図３〜図６を用いて本実施形態の管理サーバ装置３０について説明する。

なお、図３は、本実施形態の管理サーバ装置３０の構成を示すブロック図であり、図４は、本実施形態のＤＢの一部に記録された情報であって、ログイン中の各ユーザの選曲履歴データの一例である。

また、図５は、本実施形態のＤＢの一部に構成されたデータベースに記録された情報であって、各楽曲に対応づけて記憶されるｋ次元（ｋは１以上の自然数）の感情パラメータの一例であり、図６は、本実施形態のＤＢの一部に記録された情報であって、選曲履歴データの一例である。

本実施形態の管理サーバ装置３０は、図３に示すように、ネットワーク２０に通信接続される通信制御部３１０と、各種のメモリとして機能するＲＯＭ／ＲＡＭ３２０と、ＤＢ３００と、システム全体を制御するシステム管理制御部３５０と、カラオケ中に楽曲の推薦を行う楽曲推薦処理及び各種の処理を実行するデータ処理部３６０と、を有し、上記の各部は、バスＢによって相互に接続されている。

通信制御部３１０は、所定のネットワークインターフェースであり、ネットワーク
２０を介してカラオケシステム１０及びとデータの授受を行う。

ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０には、管理サーバ装置３０の駆動に必要な各種のプログラムが記録されている。また、ＲＯＭ／ＲＡＭ３２０は、システム管理制御部３５０やデータ処理部３６０が各種の処理を実行する際のワークエリアとして用いられる。

ＤＢ３００は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）により構成され、その記録領域内に各カラオケ用の楽曲データが記録されるカラオケデータＤＢ３０１と、ユーザ毎の楽曲情報が記録されるユーザ情報ＤＢ３０２と、各楽曲に対応づけて記憶されるｎ次元の感情パラメータが感情パラメータデータとして記憶される感情パラメータＤＢ３０３と、ユーザ毎の選曲履歴データが選曲履歴データとして記憶される選曲履歴ＤＢ３０４と、を少なくとも有する。

カラオケデータＤＢ３０１には、カラオケを実行する際にカラオケシステム１０に提供される各カラオケ用の楽曲データが記録されている。具体的には、カラオケデータＤＢ３０１には、カラオケの楽曲における識別情報（すなわち、楽曲ＩＤ）に対応付けて、
（１）楽曲音源データと、
（２）歌詞データ及び表示制御データを含むテロップデータと、
（３）曲名その他の楽曲関連情報及び楽曲テキストデータを含む楽曲情報と、
が記録される。

ユーザ情報ＤＢ３０２には、カラオケサービスを享受するユーザ毎の各ユーザに関する情報を記憶するためのデータベースである。例えば、ユーザ情報ＤＢ３０２には、ユーザを識別するためのユーザＩＤ毎に、ユーザの属性に関する情報（以下、「属性情報」という。）、カラオケサービスにログイン中にカラオケによって選曲した選曲履歴を示す選曲履歴データ（以下、「ユーザ別選曲履歴データ」といい、上述の現選曲履歴データに該当する。）、及び、ユーザのお気に入りの楽曲の情報など、各ユーザのカラオケに関する各種の情報が記録される。

特に、ユーザ情報ＤＢ３０２には、ユーザ別選曲履歴データとして、ログイン中のユーザ（又は当該ユーザを含む複数のユーザから構成されるユーザ群）に対して、当該ユーザによって選曲される毎に、選曲順に現在カラオケにおいて選曲した楽曲の選曲番号、楽曲名及び選曲時間、が記録されている。

例えば、ユーザ別選曲履歴データには、図４に示すように、ユーザＧのユーザ別楽曲履歴データとして、１番目から「ｘ」、「ｚ」、「ｍ」・・・・「ｇ」の選曲順位とともに、選曲時刻、選曲番号及び楽曲名が含まれるとともに、現タイミングを含むカラオケの開始時刻として「２０１３年８月１２日１５：４０」が含まれる。

なお、当該ユーザ別選曲履歴データには、カラオケサービスにログインしているユーザ（以下、「ログインユーザ」という。）とともにカラオケに興じている他のユーザが存在する場合には、例えば、ログインユーザを少なくとも一人含む複数の友人又は知人と１台のカラオケシステムを用いて連続的に選曲をしている場合には、ログインユーザ以外のユーザ名及び人数などのグループを特定するための情報が含まれていてもよい。

感情パラメータＤＢ３０３には、楽曲を聴取者によって聴取された際に当該聴取者によって想起されるｋ種（ｋは１以上の自然数）の感情を数値化したｋ次元のパラメータが楽曲毎に記憶されたデータベースである。例えば、感情パラメータＤＢ３０３には、図５に示すように、８種の感情パラメータにおいて、
（１）予め付与された０〜１．０までの数値（正規化された値）、又は、
（２）（１）の正規化前の数値
が楽曲毎に選曲番号に対応付けられて記憶される。

また、図５には、２つの楽曲の正規化された８種の感情パラメータが記憶されていることを示す。また、８種の感情パラメータとしては、「楽しい」、「ユーモラスな」、「抒情的な」、「夢見るような」、「悲しい」、「神聖な」、「力強い」及び「劇的な」の感情が含まれる。

なお、各楽曲の感情パラメータは、正規化の有無に関係なく、各感情パラメータによって規定されるパラメータ座標上において、原点Ｏを中心とした座標位置を示すことを意味する。また、本実施形態において楽曲毎に予め付与された感情パラメータの算出手法については、後述する。

また、感情パラメータを正規化した値によって設定する場合には、その強度を示すパラメータを別に有していてもよい。すなわち、後述するように、単語数をカウントして各感情を数値化する場合など、上限値が予め設定できない場合には、各感情パラメータは、全体のカウント数に対する強度値が設定され、その値を有してｋ種の感情と１つの強度パラメータから構成される（ｋ＋１）次元のパラメータによって構成されていてもよい。

選曲履歴ＤＢ３０４には、カラオケサービスを享受する全てのユーザ（当該ユーザに対応付けて記憶されているユーザ群も含む）若しくはユーザ群、又は、記憶することを許諾した全てのユーザ（又はユーザ群）において、予め定められた時間単位毎に、カラオケシステム１０においてログインして楽曲を選曲した選曲履歴データが記憶されるデータベースである。

例えば、選曲履歴ＤＢ３０４には、ユーザ別選曲履歴データと同様に、図６に示すように、ユーザ（又は、ユーザ群）毎に、かつ、予め定められた時間単位毎に、ユーザ別選曲履歴データと同様に、選曲順に現在カラオケにおいて選曲した楽曲の選曲番号、楽曲名及び選曲時間と、が記録されている。

ただし、選曲履歴データには、ユーザ別選曲履歴データとは異なり、カラオケの開始時刻とともに、その終了時刻の時刻情報（日時の情報も含む）が含まれる。すなわち、選曲履歴データには、図６（Ａ）に示すように、選曲履歴ＤＢ３０４に記憶される選曲履歴データには、予め定められた時間単位として、カラオケの開始時刻とともに、その終了時刻の時刻情報（日時の情報も含む）が含まれる。

すなわち、本実施形態においては、１台のカラオケシステムを用いて少なくとも一人のユーザがログインしている状態であって、連続的に選曲をしている場合の当該ログイン中の期間が、予め定められた時間単位を示す。このため、当該時間単位は、選曲履歴毎に異なり、かつ、楽曲数も異なるようになっている。

一方、例えば、図６（Ａ）には、ログインユーザＡ、Ｂ及びＣが歌唱する順番を変えつつ、１番目から「ａ」、「ｃ」、「ｄ」、（ｂ）・・・・「ｋ」の選曲順位とともに、選曲時刻、選曲番号及び楽曲名が含まれるとともに、予め定められた時間単位として、カラオケの開始時刻「２０１３年３月１５日１５：２６−１６：２３」が規定されている選曲履歴データが示される。

また、例えば、図６（Ｂ）には、図４のユーザＧのユーザ別楽曲履歴データに、終了時刻が規定された選曲履歴データが示される。

システム管理制御部３５０は、主に中央演算処理装置（ＣＰＵ）によって構成され、プログラムを実行することによって、管理サーバ装置３０の各部を統合制御する。

データ処理部３６０は、システム管理制御部３５０による制御の下、カラオケシステム１０と連動し、所定のアプリケーションを実行することによって、カラオケデータ及びユーザ情報を提供する楽曲データ配信部３６１と、ユーザ情報の管理及び感情パラメータの設定を行うデータ管理部３６２と、楽曲の推薦を行う楽曲推薦処理部３６３とを実現する。

なお、本実施形態のデータ管理部３６２は、本発明の管理手段を構成し、楽曲推薦処理部３６３は、本発明の算出手段、第１特定手段、取得手段、抽出手段、第２特定手段及び提供手段を構成する。

楽曲データ配信部３６１は、カラオケシステム１０から送信された楽曲データの送信要求に基づいて、カラオケデータＤＢ３０１に記録されている楽曲データの中から該当する楽曲データを送信する。

データ管理部３６２は、
（１）カラオケシステム１０からのユーザＩＤを含む登録要求に基づく、各ユーザの属性に関する情報及び選曲履歴などを各ユーザ情報のユーザ情報ＤＢへの登録、
（２）ユーザ情報をカラオケシステム１０への提供、
（３）各楽曲の感情パラメータの設定
などの各処理を実行する。

なお、データ管理部３６２は、カラオケが行われている際に歌唱者が撮像された画像データの管理登録や既に登録されている画像データの管理も行う。

楽曲推薦処理部３６３は、各ユーザの選曲履歴データに基づいて、カラオケ中のユーザから楽曲の推薦を希望する旨の指示（以下、「楽曲推薦リクエスト」ともいう。）を受信すると、当該ユーザの現タイミングにおいて登録中のユーザ別選曲履歴データ、各楽曲の感情パラメータ及び選曲履歴ＤＢ３０４に記憶されている各選曲履歴データに基づいて、推薦する楽曲を決定する楽曲推薦処理を実行しつつ、当該楽曲推薦処理によって特定された楽曲に関する情報（具体的には、選曲番号、曲名及びアーティス名など）を、推薦楽曲情報として、該当するユーザが使用しているカラオケシステム１０に提供する。なお、本実施形態における楽曲推薦処理の詳細については後述する。

［４］楽曲推薦処理
［４．１］本実施形態の楽曲推薦処理の原理
次に、図７及び図８を用いて本実施形態の楽曲推薦処理部３６３において実行される楽曲推薦処理の原理について説明する。なお、図７及び図８は、本実施形態の楽曲推薦処理部３６３において実行される楽曲推薦処理の原理を説明するための図である。

本実施形態の楽曲推薦処理部３６３は、歌唱ユーザ又はユーザ群（以下、「推薦希望ユーザ（群）」という。）によって送信された楽曲推薦リクエストを受信すると、
（１）送信した推薦希望ユーザ（群）の現タイミング（本実施形態において楽曲推薦リクエストを送信したタイミング）を含む、カラオケ中に既に選曲した楽曲の選曲履歴の選曲順に従ったｋ次元の感情パラメータの推移を示す特徴ベクトル（すなわち、基準感情推移ベクトル）を生成する基準感情推移ベクトル生成処理、
（２）既に（１）と同様に生成された特徴ベクトルであって、選曲履歴ＤＢ３０４に記憶された各選曲履歴（すなわち、比較対象選曲履歴）の選曲順にしたがったｋ次元の感情パラメータの推移を示す特徴ベクトル（すなわち、他の感情推移ベクトル）をそれぞれ取得する対象感情推移ベクトル取得処理、
（３）生成した基準感情推移ベクトルと、他の感情推移ベクトルのそれぞれと、を比較してその類似度を算出する類似度算出処理、
（４）当該類似度が最も高い（最高値は完全一致）などの予め定められた類似条件を有する他の感情推移ベクトルを特定するとともに、当該特定した感情推移ベクトルに対応する選曲履歴データを、特定選曲履歴データ（以下、「類似選曲履歴データ」ともいう。）として特定する類似選曲履歴特定処理、
（５）特定した類似選曲履歴データの選曲履歴の中から、現選曲履歴における最新選曲済み楽曲に対応する基準楽曲を特定しつつ、当該基準楽曲の次の楽曲、又は、当該次の楽曲の感情的な類似範囲に属する楽曲を推薦楽曲として特定する推薦楽曲特定処理、及び、
（６）特定した推薦楽曲の曲に関する情報（具体的には、選曲番号、曲名及びアーティス名など）を推薦楽曲情報として該当するユーザが使用しているカラオケシステム１０に提供する推薦楽曲情報提供処理、
を実行する。

（基準感情推移ベクトル生成処理）
楽曲推薦処理部３６３は、ユーザ情報ＤＢ３０２に記憶されている推薦希望ユーザ（群）において、今回の一連のカラオケを開始してから現時点までの選曲履歴データ（すなわち、最終ログインしてから当該楽曲推薦リクエストを送信したタイミングまでの）選曲履歴に含まれる各楽曲のｋ次元の感情パラメータを取得する。

そして、楽曲推薦処理部３６３は、ｋ次元の各感情パラメータによって規定されるパラメータ座標上において、選曲順に従った各楽曲のｋ次元の感情パラメータの推移を示す基準感情推移ベクトルを生成する。

具体的には、楽曲推薦処理部３６３は、選曲順に従って感情パラメータを次元毎に積算し、当該積算した値をベクトル化する。

例えば、Ｋが２の場合、２次元のパラメータ座標上において、１曲目から５曲目までの感情パラメータ（Ａ１，Ｂ１）〜（Ａ５，Ｂ５）を有している場合には、楽曲推薦処理部３６３は、感情パラメータの推移として、図７に示すように、
（１）（ｘ１，ｙ１）＝（Ａ１，Ｂ１）
（２）（ｘ２，Ｙ２）＝（Ａ１＋Ａ２，Ｂ１＋Ｂ２）
（３）（ｘ３，ｙ３）＝（Ａ１＋Ａ２＋Ａ３，Ｂ１＋Ｂ２＋Ｂ３）
（４）（ｘ４，ｙ４）＝（Ａ１＋Ａ２＋Ａ３＋Ａ４，Ｂ１＋Ｂ２＋Ｂ３＋Ｂ４）
（５）（ｘ５，ｙ５）
＝（Ａ１＋Ａ２＋Ａ３＋Ａ４＋５，Ｂ１＋Ｂ２＋Ｂ３＋Ｂ４＋Ｂ５）
を算出し、基準感情ベクトルを生成する。

（対象感情推移ベクトル取得処理）
楽曲推薦処理部３６３は、既に選曲履歴ＤＢに記憶されているユーザ（群）毎に、かつ、予め定められた時間単位毎（例えば、１回のログインからログアウトまでの期間毎）に、基準感情推移ベクトル生成処理と同様に生成された感情推移ベクトルを取得する。

例えば、楽曲推薦処理部３６３は、図７と同様な感情推移ベクトルを、既に選曲履歴ＤＢに記憶されているユーザ（群）毎に、かつ、予め定められた時間単位毎に、取得する。

特に、感情推移ベクトルの選曲履歴数が異なるため、楽曲推薦処理部３６３は、基準感情推移ベクトルと同一の選曲数毎に当該感情推移ベクトルを取得してもよい。すなわち、楽曲推薦処理部３６３は、後述するような各パラメータ推移毎に比較ユークリッド距離に基づく類似度算出処理の場合など、基準感情推移ベクトルの選曲数に基づいて、当該選曲数より多い基準感情推移ベクトルの場合には、選曲順に従って選曲数毎に切り出したベクトルを取得してもよい。

なお、類似度算出処理を、ＤＰマッチング（動的計画法）などの異なる選曲数に基づいて基準感情推移ベクトルと対象感情推移ベクトルとの類似度算出処理を実行可能な場合には、ユーザ（群）毎に、かつ、予め定められた時間単位毎の既に記憶された感情推移ベクトルをそのまま取得すればよい。

また、楽曲推薦処理部３６３は、選曲履歴ＤＢ３０４にｋ次元の感情パラメータのみが記憶されている場合には、対象感情推移ベクトル取得処理として、基準感情推移ベクトル生成処理と同様な処理を実行し、ユーザ（群）毎に、かつ、予め定められた時間単位毎（例えば、１回のログインからログアウトまでの期間毎）に、各感情推移ベクトルを生成する。

すなわち、Ｋが２の場合、２次元のパラメータ座標上において、１曲目から５曲目までの感情パラメータ（Ａ１１，Ｂ１１）〜（Ａ１５，Ｂ１５）を有している場合には、楽曲推薦処理部３６３は、感情パラメータの推移として、
（１）（ｘ１，ｙ１）＝（Ａ１１，Ｂ１１）
（２）（ｘ２，Ｙ２）＝（Ａ１１＋Ａ１２，Ｂ１１＋Ｂ１２）
（３）（ｘ３，ｙ３）＝（Ａ１１＋Ａ１２＋Ａ１３，Ｂ１１＋Ｂ１２＋Ｂ１３）
（４）（ｘ４，ｙ４）
＝（Ａ１１＋Ａ１２＋Ａ１３＋Ａ１４，Ｂ１１＋Ｂ１２＋Ｂ１３＋Ｂ１４）
（５）（ｘ５，ｙ５）＝（ＡＡ，ＢＢ）
ＡＡ＝Ａ１１＋Ａ１２＋Ａ１３＋Ａ１４＋１５
ＢＢ＝Ｂ１１＋Ｂ１２＋Ｂ１３＋Ｂ１４＋Ｂ１５
を算出し、対象感情ベクトルを生成することによって取得する。

このように対象感情ベクトルを生成することによって、例えば、５曲目のベクトルが１曲から４曲までのベクトルの推移（特徴）を盛込むことができるので、曲順ごとにユークリッド距離の比較又はＤＰマッチングすることにより感情の蓄積（任意のタイミングからの感情の推移）を表すことができるようになっている。

（類似度算出処理）
楽曲推薦処理部３６３は、各曲に対応する感情パラメータによって形成されるベクトルを時系列に並べることによって、１曲毎に（すなわち、各曲の感情パラメータ毎に）ベクトルの頂点に基づくユークリッド距離を比較し、その差を、基準感情推移ベクトルと各対象感情推移ベクトルとの類似度として算出する。

そして、楽曲推薦処理部３６３は、当該類似度が最小となる組み合わせにおける対象感情推移ベクトル、すなわち、基準感情推移ベクトルとの差が最小となる各対象感情推移ベクトルを特定感情推移ベクトルとして特定する。

例えば、楽曲推薦処理部３６３は、上述の２次元で５曲の同士（基準感情推移ベクトルと対象感情推移ベクトル）を比較する場合には、それぞれのベクトルにおいて、１曲から５曲までの各曲の感情パラメータのベクトル（例えば、図７に示す各楽曲の座標間（（ｘｉ，ｙｉ）と（ｘ（ｉ＋１），ｙ（ｉ＋１）））に形成される単位ベクトル）を、曲順に従ってそれぞれ並べるとともに、基準感情推移ベクトルと対象感情推移ベクトルとにおける、各ベクトルのそれぞれ頂点（ｘｉ，ｙｉ）に基づくユークリッド距離を比較して、その差を、基準感情推移ベクトルと各対象感情推移ベクトルとの類似度として算出する。

なお、本実施形態においては、楽曲推薦処理部３６３は、以下の（式１）各ベクトルのなす角に基づいて類似度を算出してもよいし、ＤＰマッチング（動的計画法）を用いてもよい。

なお、（式１）において、＜Ａｉ，Ｂｉ＞は、基準感情推移ベクトルＡ及び対象感情推移ベクトルＢの内積を示し、｜｜Ａｉ｜｜及び｜｜Ｂｉ｜｜は、それぞれのベクトルの大きさを示す。「Ａｉ」は（Ｘｉ、Ｙｉ）、「Ｂｉ」は（Ｘｉ、Ｙｉ）を代入することによって計算される。また、「ｉ」は、基準感情推移ベクトル及び対象感情推移ベクトルの選曲番号を示す。

また、本実施形態の楽曲推薦処理部３６３は、対象となる楽曲に対して
（１）選曲履歴ＤＢ３０４に記憶されている全楽曲において、
（２）推薦希望ユーザ（群）と類似ユーザと判定されたユーザ（群）において、又は、
（３）推薦希望ユーザ（群）と同一のユーザ（群）において、
など、必要に応じて対象となる選曲履歴データの範囲を制限して、それぞれの制限範囲において上記の類似度を算出してもよい。

すなわち、楽曲推薦処理部３６３は、基準感情推移ベクトル及び対象感情推移ベクトルとの類似度を算出する際に、当該対象感情推移ベクトルの検索範囲を限定してもよい。

特に、推薦希望ユーザ（群）と類似ユーザとしては、推薦希望ユーザ（群）の歌唱傾向に合致するユーザを類似ユーザとして特定する。

具体的には、楽曲推薦処理部３６３は、歌唱傾向が類似する類似ユーザの抽出においては、各ユーザ（例えばユーザ情報に登録している全てのユーザ）に対応付けて、過去に歌唱した歌唱履歴におけるアーティスト名（歌手名）を配置させてクラスタリングされた２次元又は３次元の空間（空間座標）を利用し、該当する推薦希望ユーザ（群）を含む各ユーザの歌唱履歴における楽曲を成分とする特徴ベクトル（以下、「ユーザ特徴ベクトル」という。）を生成する。

そして、楽曲推薦処理部３６３は、生成した各ユーザのユーザ特徴ベクトルの距離が所定の条件を具備するユーザ同士を類似ユーザとして特定する。

また、当該類似ユーザを選曲履歴に基づいての抽出の技術の詳細については、特開２０１２−６３４５９号公報に記載されている技術を用いて楽曲推薦処理部３６３は、類似ユーザを特定する。

（類似選曲履歴特定処理）
楽曲推薦処理部３６３は、所定の類似度条件としては、ユークリッド距離又はＤＰマッチングに基づいて類似度を算出した場合には、最小値を有する対象感情推移ベクトル、又は、ベクトルのなす角に基づいて類似度を算出した場合には、最高値を有する対象感情推移ベクトル（すなわち、類似対象感情推移ベクトル）に対応付けて記憶されている選曲範囲データを類似選曲範囲データとして特定する。

（推薦楽曲特定処理）
楽曲推薦処理部３６３は、類似選曲履歴データが特定されると、当該類似選曲履歴データにおける選曲履歴の中から、現選曲履歴における最新選曲済み楽曲に対応する基準楽曲を特定する。

すなわち、楽曲推薦処理部３６３は、基準感情推移ベクトルにおける終点に対応する対象感情推移ベクトルのパラメータ座標上の位置を定める楽曲を基準楽曲として特定する。

また、楽曲推薦処理部３６３は、類似選曲履歴データにおける選曲履歴の中から、当該基準楽曲の次の楽曲（すなわち、選曲順において基準楽曲の次に選曲された楽曲）を特定するとともに、当該特定した楽曲（すなわち、特定楽曲）の感情パラメータを取得し、基準感情推移ベクトルの終点に当該特定楽曲の感情パラメータの値を加算してパラメータ座標上の位置座標を算出する。

そして、楽曲推薦処理部３６３は、当該算出したパラメータ座標上の位置座標に基づいて推薦楽曲を特定する。

例えば、パラメータ座標が２次元の場合には、楽曲推薦処理部３６３は、図８（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、基準感情推移ベクトルにおける終点（Ｐ）に対応する類似対象感情推移ベクトルのパラメータ座標上の位置（ｐ）を定める感情パラメータを有する楽曲を基準楽曲として特定する。

そして、楽曲推薦処理部３６３は、類似対象感情推移ベクトルのパラメータ座標上の位置（ｐ）の選曲履歴上の次の楽曲の感情パラメータ（すなわち、ベクトルｐｑ）を特定し、当該特定したベクトルα（ｐｑ）を基準感情推移ベクトルにおける終点（Ｐ）に加えてパラメータ座標上の位置座標Ｒを算出する。

また、楽曲推薦処理部３６３は、感情パラメータＤＢ３０３の各楽曲の正規化された感情パラメータを参照して、すなわち、当該パラメータ座標には原点Ｏを中心に各楽曲の感情パラメータ（例えば、図８（Ａ）の楽曲Ａ）の座標が位置づけられているので、楽曲推薦処理部３６３は、それらのパラメータ座標上の位置を参照して、例えば、位置座標Ｒに座標上最も近い感情パラメータを有する楽曲を推薦楽曲として特定し、また、当該位置座標Ｒを中心に所定の範囲（図８（Ａ）の範囲Ｓ）に座標位置が存在する感情パラメータを有する楽曲を推薦楽曲として特定する。

なお、楽曲推薦処理部３６３は、推薦楽曲として複数の楽曲が特定された場合には、推薦希望ユーザ（群）のユーザ情報、又は、推薦希望ユーザ（群）の特性を用いて当該特定された複数の楽曲から該当する楽曲を抽出してもよい。

例えば、楽曲推薦処理部３６３は、推薦希望ユーザ（群）の年齢や性別などにおいて予め定められた歌唱ランキング又は過去の選曲履歴に含まれる楽曲を抽出してもよい。この場合において、推薦希望ユーザ（群）が複数の場合には、楽曲推薦処理部３６３は、例えば最初に選曲したユーザなど主たるユーザの属性を用いる。

また、楽曲推薦処理部３６３は、推薦楽曲に特定された楽曲と同一の年代に流行した曲又は同じアーティスとの楽曲など推薦楽曲と相関性の高い楽曲も推薦楽曲に含めてもよい。

（推薦楽曲情報提供処理）
楽曲推薦処理部３６３は、特定した推薦楽曲の推薦楽曲情報として、例えば、選曲番号、曲名及びアーティス名を、該当するユーザが使用しているカラオケシステム１０に提供する。

［４．２］感情パラメータの設定
次に、本実施形態における感情パラメータの設定について説明する。
本実施形態においては、上述のように、推薦楽曲を特定するために、各楽曲に感情パラメータを設定する必要がある。

具体的には、データ管理部３６２は、
（１）各楽曲に含まれる歌詞に対して形態素解析を実行し、
（２）予め設定された辞書（以下、「感情辞書」という。）を用いて、各名詞や形容詞などの品詞に応じて単語をｋ個の感情の種別毎に分類し、
（３）分類した感情毎の単語数をカウントし、
（４）カウントした感情毎の数値に基づいて当該楽曲の感情パラメータを設定する
ようになっている。

特に、データ管理部３６２は、各楽曲の歌詞に対して形態素解析を実行して形態素の終止形を抽出する。そして、データ管理部３６２は、感情辞書を用いるとともに、感情辞書の形態素の終止形と類語（シソーラス）を用いてその関係語及び表記の揺れの出現回数をカウントしてｋ次元の感情パラメータを設定する。

例えば、本実施形態のデータ管理部３６２は、８この感情パラメータに分類する感情として、（Ａ）〜（Ｈ）までの単語又は単語群に分類する。特に、データ管理部３６２は、
（Ａ）「神聖な」の単語に対して、「聖」、「神」、「浄土」、「聖地」、「天使」及び「鬼」などの単語、
（Ｂ）「暗い」及び「悲しい」の単語群に対して、「闇」、「夜道」及び「別れ」などの単語、
（Ｃ）「夢見るような」、「感傷的な」及び「優しい」の単語群に対して、「夢」、「望み」、「母」などの単語、
（Ｄ）「抒情的な」、「澄み切った」及び「静かな」の単語群に対して、「落ち着く」、「のどか」、「静かな」及び「高原」などの単語、
（Ｅ）「ユーモラスな」及び「優雅な」の単語群に対して、「ロマンチック」、「ユーモア」及び「綺麗」などの単語、
（Ｆ）「幸福な」及び「楽しい」の単語群に対して「喜び」、「バンザイ」、「朗らか」、「弾む」、「明るい」及び「浮かれる」などの単語、
（Ｇ）「劇的な」及び「刺激的な」の単語群に対して、「ドラマチック」、「興奮」及び「刺激的」などの単語、及び
（Ｈ）「力強い」の単語に対して、「雄大な」、「重々しい」、「勇気」及び「攻める」などの単語
が対応付けられた感情辞書のデータを用いて分類する。

また、データ管理部３６２は、例えば、
「桃太郎さん 桃太郎さん お腰につけた 黍団子 一つわたしに 下さいな。
やりましょう やりましょう これから鬼の 征伐に ついて行くなら やりましょう
行きましょう 行きましょう あなたについて 何処までも 家来になって 行きましょう
そりゃ進め そりゃ進め 一度に攻めて 攻めやぶり つぶしてしまえ 鬼が島
おもしろい おもしろい のこらず鬼を 攻めふせて 分捕物を えんやらや
ばんばんざい ばんばんざい お伴の犬や 猿 雉は 勇んで車を えんやらや」
の歌詞について形態素解析を実行すると、
（１）「神聖な」の感情パラメータとして、「鬼」の単語を検出してカウント数を「２」とし、
（２）「暗い」の感情パラメータとして、該当する単語がないので、そのカウント数を「０」とし、
（３）「夢見るような」の感情パラメータとして、該当する単語がないので、そのカウント数を「０」とし、
（４）「抒情的な」の感情パラメータとして、該当する単語がないので、そのカウント数を「０」とし、
（５）「ユーモラス」の感情パラメータとして、該当する単語がないので、そのカウント数を「０」とし、
（６）「幸福な」の感情パラメータとして、該当する単語がないので、そのカウント数を「０」とし、
（７）「楽しい」の感情パラメータとして、「ばんざい」の単語を検出してカウント数を「２」とし、
（８）「劇的な」の感情パラメータとして、該当する単語がないので、そのカウント数を「０」とし、
（９）「力強い」の感情パラメータとして、「征伐」、「攻めて」及び「勇んで」の単語を検出してカウント数を「５」とし、
各感情パラメータを設定する。

［５］楽曲推薦処理
次に、図９を用いて本実施形態の管理サーバ装置３０において実行される楽曲推薦処理の動作について説明する。なお、図９は、本実施形態の管理サーバ装置３０において実行される楽曲推薦処理の動作を示すフローチャートである。

本動作において、カラオケデータＤＢ３０１、ユーザ情報ＤＢ３０２及び感情パラメータＤＢ３０３には、上述した各データが既に記憶されているものとし、選曲履歴ＤＢ３０４には、選曲履歴毎に既に算出された対象感情推移ベクトルが記憶されているものとする。

また、本動作においては、基準感情推移ベクトル及び対象感情推移ベクトルとも感情パラメータが正規化されているものとする。

また、本動作においては、推薦希望ユーザ（群）は一人のユーザから構成されて既に数曲の選曲が実行されているものとする。

まず、楽曲推薦処理部３６３は、通信制御部３１０を介して楽曲推薦リクエストを受信すると（ステップＳ１０１）、推薦希望ユーザ（群）の既に選曲した選曲履歴データをユーザ情報ＤＢ３０２から取得する（ステップＳ１０２）。

次いで、楽曲推薦処理部３６３は、取得した選曲履歴データの各楽曲における感情パラメータを感情パラメータＤＢ３０３から取得し、当該選曲履歴データの選曲順に従ったｋ次元の基準感情推移ベクトルを生成する（ステップＳ１０３）。

次いで、楽曲推薦処理部３６３は、推薦希望ユーザ（群）と同一のユーザにおける過去の対象感情推移ベクトルを取得し、生成した基準感情推移ベクトルに対して取得した対象感情推移ベクトルのうち、予め定めた類似条件を満たす類似感情推移ベクトルの有無を判定する（ステップＳ１０４）。

具体的には、楽曲推薦処理部３６３は、基準感情推移ベクトルと、各対象感情推移ベクトルとのユークリッド距離を算出し、所定の距離以下となる類似感情推移ベクトルの有無を判定する。

このとき、楽曲推薦処理部３６３は、同一ユーザにおける所定の類似条件を満たす類似感情推移ベクトルがあると判定した場合には、推薦希望ユーザ（群）と同一のユーザの類似感情推移ベクトル（以下、「第１種感情推移ベクトル」ともいう。）を有する選曲履歴データを類似選曲履歴データとして特定する。そして、楽曲推薦処理部３６３は、当該類似選曲履歴データに基づいて、基準楽曲を特定し、推薦楽曲を特定して（ステップＳ１０５）ステップＳ１１０の処理に移行する。また、楽曲推薦処理部３６３は、同一ユーザの対象感情推移ベクトルがないと判定した場合には、ステップＳ１０６の処理に移行する。

次いで、楽曲推薦処理部３６３は、同一ユーザにおける類似感情推移ベクトルがないと判定した場合には、推薦希望ユーザ（群）と類似する類似ユーザを特定し、類似するユーザにおける過去の対象感情推移ベクトルを取得し、生成した基準感情推移ベクトルと取得した対象感情推移ベクトルに基づいて、予め定めた類似条件を満たす類似感情推移ベクトルの有無を判定する（ステップＳ１０６）。

このとき、楽曲推薦処理部３６３は、類似ユーザにおける予め定めた類似条件を満たす類似感情推移ベクトルがあると判定した場合には、推薦希望ユーザ（群）と類似する類似ユーザの類似感情推移ベクトルをを有する選曲履歴データを類似選曲履歴データとして特定する。そして、楽曲推薦処理部３６３は、当該類似選曲履歴データに基づいて、基準楽曲を特定し、推薦楽曲を特定して（ステップＳ１０７）ステップＳ１１０の処理に移行する。また、楽曲推薦処理部３６３は、類似ユーザにおける予め定めた類似条件を満たす対象感情推移ベクトルがないと判定した場合には、ステップＳ１０８の処理に移行する。

次いで、楽曲推薦処理部３６３は、ステップＳ１０６の処理において類似ユーザにおける予め定めた類似条件を満たす類似感情推移ベクトルがないと判定した場合には、全てのユーザにおける過去の対象感情推移ベクトルを取得し、生成した基準感情推移ベクトルに対して、取得した対象感情推移ベクトルのうち、類似度の最も高い類似感情推移ベクトルを推奨楽曲として特定するための感情推移ベクトルに設定する。（ステップＳ１０８）

次いで、楽曲推薦処理部３６３は、特定した類似感情推移ベクトルを有する選曲履歴データを類似選曲履歴データとして特定するとともに、当該類似選曲履歴データに基づいて、基準楽曲を特定し、推薦楽曲を特定する（ステップＳ１０９）。

最後に、楽曲推薦処理部３６３は、推薦楽曲に関する楽曲情報を推薦楽曲情報として該当するカラオケシステム１０に送信して（ステップＳ１１０）本動作を終了させる。

このような構成を有することによって、本実施形態のカラオケ用通信システム１は、現タイミングの推薦希望ユーザにおける感情に沿った楽曲情報を推薦希望ユーザに推薦することができる。

［６］変形例
［６．１］変形例１
上記実施形態における管理サーバ装置３０は、１台のサーバ装置によって構成されていてもよいし、複数のサーバ装置によってシステムとして構成されていてもよい。また、管理サーバ装置３０に設けられたＤＢ３００は、ネットワークを介して管理サーバ装置３０から独立したデータベースとして構成されていてもよいし、各ＤＢ３０１〜３０３が複数のデータベースによって構成されていてもよい。

［６．２］変形例２
上記実施形態においては、ｋ次元のパラメータ座標上の座標位置に基づく感情パラメータを用いて各楽曲の感情を定義しているが、数値化せずに、それぞれの感情をタグ（以下、「感情タグ」）付けし、当該感情タグに基づいて、基準感情推移ベクトル及び他の感情推移ベクトル（すなわち、対象感情推移ベクトル）を生成して、その類似度を比較してもよい。

具体的には、楽曲Ａに感情タグとして付された「楽しい」のタグが記憶され、また、楽曲Ｂに感情タグとして付された「神聖な」及び「悲しい」のタグが記憶され、、これらの感情タグによって基準感情推移ベクトル及び他の感情推移ベクトルが生成されてもよい。

［６．３］変形例３
上記実施形態においては、カラオケに興じているユーザに対して楽曲を推薦しているが、単に音楽として聴取するための楽曲を推薦するための処理としても提供することが可能である。すなわち、カラオケに限らず、音楽などの楽曲を配信するシステムに適用することが可能である。
［６．４］変形例４
上記実施形態においては、歌詞に対して形態素解析を実行して形態素の終止形を抽出し、感情辞書を用いて、感情辞書の形態素の終止形と類語を用いてその関係語及び表記のゆれの出現回数をカウントしてｋ次元の感情パラメータを設定することを説明したが、人間が聴いて楽曲毎にパラメータを設定しても良い。
［６．５］変形例５
上記実施形態においては、感情パラメータの推移として、図７に示すように、
（１）（ｘ１，ｙ１）＝（Ａ１，Ｂ１）
（２）（ｘ２，Ｙ２）＝（Ａ１＋Ａ２，Ｂ１＋Ｂ２）
（３）（ｘ３，ｙ３）＝（Ａ１＋Ａ２＋Ａ３，Ｂ１＋Ｂ２＋Ｂ３）
（４）（ｘ４，ｙ４）＝（Ａ１＋Ａ２＋Ａ３＋Ａ４，Ｂ１＋Ｂ２＋Ｂ３＋Ｂ４）
（５）（ｘ５，ｙ５）
＝（Ａ１＋Ａ２＋Ａ３＋Ａ４＋５，Ｂ１＋Ｂ２＋Ｂ３＋Ｂ４＋Ｂ５）
を算出し、１曲ごとにユークリッド距離の比較及びＤＰマッチングを行う説明をしたが、５曲目だけをユークリッド距離の比較及びＤＰマッチングを行っても良い。
また、
（１）（ｘ１，ｙ１）＝（Ａ１，Ｂ１） １曲目
（２）（ｘ２，Ｙ２）＝（Ａ２，Ｂ２） ２曲目
（３）（ｘ３，ｙ３）＝（Ａ３，Ｂ３） ３曲目
（４）（ｘ４，ｙ４）＝（Ａ４，Ｂ４） ４曲目
（５）（ｘ５，ｙ５）＝（Ａ５，Ｂ５） ５曲目
と
１曲ごとに座標と時系列とを設定し、基準感情ベクトルと、対象感情ベクトルとを比較しても良い。

１ … カラオケシステム
１０ … 通信端末装置
２０ … ネットワーク
３０ … 管理サーバ装置
１１０ … 通信制御部
１２０ … カラオケ再生部
１３０ … 音声入力処理部
１３１ … 拡声処理部
１４０ … 表示部
１５０ … 表示制御部
１６０ … 記録部
１７０ … 操作部
１８０ … 管理制御部
１８１ … ＲＯＭ／ＲＡＭ
１８２ … タイマー
２１０ … 採点実行部
３００ … ＤＢ（データベース）
３０１ … カラオケデータＤＢ
３０２ … ユーザ情報ＤＢ
３０３ … 感情パラメータＤＢ
３０４ … 選曲履歴ＤＢ
３１０ … 通信制御部
３２０ … ＲＯＭ／ＲＡＭ
３５０ … システム管理部
３６０ … データ処理部
３６１ … 楽曲データ配信部
３６２ … データ管理部
３６３ … 楽曲推薦処理部

Claims (8)

1. 楽曲をユーザに推薦する楽曲推薦システムであって、
   （Ａ）１以上のユーザから構成されるユーザ群毎に、かつ、予め定められた時間単位毎に、選曲されたｎ曲以上（ｎは１以上の自然数）の楽曲の選曲履歴を示す選曲履歴データが記憶され、かつ、（Ｂ）各楽曲を示す各楽曲データと、当該各楽曲における感情を数値化したｋ種（ｋは１以上）の感情パラメータが規定された感情パラメータデータと、が対応付けられて記憶される記憶手段を管理する管理手段と、
   所定のタイミングで、前記記憶される選曲履歴データの選曲履歴に含まれるｎ曲以上の各楽曲の前記感情パラメータデータを特定し、当該選曲履歴における選曲順に従って、ｋ種（又は個）の各感情パラメータによって規定されるパラメータ座標上の、当該特定した感情パラメータの数値の推移を感情推移ベクトルとして算出するベクトル算出処理を実行する算出手段と、
   前記楽曲の推薦を希望する前記ユーザ群を示す推薦希望ユーザ群の要求に応じて、現タイミングを含む前記時間単位内の当該推薦希望ユーザ群の前記選曲履歴データを特定選曲履歴データとして特定する第１特定手段と、
   前記特定された特定選曲履歴データに基づいて前記ベクトル算出処理を実行させて前記感情推移ベクトルを基準感情推移ベクトルとして取得する取得手段と、
   前記特定選曲履歴データとは異なり、かつ、前記記憶手段に記憶された他の選曲履歴データに基づいて前記ベクトル算出処理によって得られた複数の他の感情推移ベクトルと、前記取得された基準感情推移ベクトルと、を比較し、予め定めた類似条件を有する他の感情推移ベクトルを抽出する抽出手段と、
   前記抽出された他の感情推移ベクトルを得るために用いた他の選曲履歴データを類似選曲履歴データとして特定する第２特定手段と、
   前記特定された類似選曲履歴データに含まれる楽曲に対応付けられた楽曲情報を推薦情報として前記推薦希望ユーザ群に提供する提供手段と、
   を備えることを特徴とする楽曲推薦システム。
2. 請求項１に記載の楽曲推薦システムにおいて、
   前記提供手段が、
   前記特定された類似選曲履歴データの選曲履歴の中から、前記特定選曲履歴データの現タイミングおける選曲に対応する楽曲を基準楽曲として特定しつつ、当該特定した基準楽曲の次に選曲された楽曲を、現在の推薦希望ユーザ群における感情に合致する現感情対応楽曲として特定し、当該特定した現感情対応楽曲又は当該現感情対応楽曲に対応付けられた楽曲情報を前記推薦情報として前記推薦希望ユーザ群に提供する、楽曲推薦システム。
3. 請求項２に記載の楽曲推薦システムにおいて、
   前記記憶手段に記憶される各楽曲の前記感情パラメータデータには、前記パラメータ座標上の原点を基準に前記感情パラメータによって定まる座標位置を示す座標情報が含まれ、
   前記現感情対応楽曲に対応付けられた楽曲としては、前記パラメータ座標上にて当該現感情対応楽曲の座標位置と所定の範囲内に座標位置を有する楽曲である、楽曲推薦システム。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の楽曲推薦システムにおいて、
   前記抽出手段が、
   前記複数の他の感情推移ベクトルとして、前記推薦希望ユーザ群における過去の選曲履歴データに基づいて前記ベクトル算出処理によって得られた第１種感情推移ベクトルを比較対象の感情推移ベクトルとして用いる、楽曲推薦システム。
5. 請求項４に記載の楽曲推薦システムにおいて、
   前記ユーザ群毎の前記選曲履歴に基づいて、楽曲の属性及び同一属性の選曲の頻度を少なくともいずれか一方を含む履歴要素を抽出し、当該抽出した履歴要素に基づいて、前記推薦希望ユーザ群と同一の歌唱傾向を有するユーザ群を類似ユーザ群として検出する検出手段を更に備え、
   前記抽出手段が、
   前記類似条件に合致する前記第１種感情推移ベクトルが存在しない場合には、前記検出された類似ユーザ群における選曲履歴データに基づいて前記ベクトル算出処理によって得られた感情推移ベクトルを、前記比較対象の感情推移ベクトルとして用いる、楽曲推薦システム。
6. 請求項１〜５のいずれか１項に記載の楽曲推薦システムにおいて、
   前記提供手段が、
   前記類似選曲履歴データに対応付けられた楽曲が複数存在する場合に、前記推薦希望ユーザ群の属性に基づいて、当該複数の楽曲の中から所定の条件を具備する楽曲を選択し、当該選択した楽曲に関する情報を推薦情報として前記推薦希望ユーザ群に提供する、楽曲推薦システム。
7. 楽曲をユーザに推薦するコンピュータを、
   （Ａ）１以上のユーザから構成されるユーザ群毎に、かつ、予め定められた時間単位毎に、選曲されたｎ曲以上（ｎは１以上の自然数）の楽曲の選曲履歴を示す選曲履歴データが記憶され、かつ、（Ｂ）各楽曲を示す各楽曲データと、当該各楽曲における感情を数値化したｋ種（ｋは１以上）の感情パラメータが規定された感情パラメータデータと、が対応付けられて記憶される記憶手段を管理する管理手段、
   所定のタイミングで、前記記憶される選曲履歴データの選曲履歴に含まれるｎ曲以上の各楽曲の前記感情パラメータデータを特定し、当該選曲履歴における選曲順に従って、ｋ種（又は個）の各感情パラメータによって規定されるパラメータ座標上の、当該特定した感情パラメータの数値の推移を感情推移ベクトルとして算出するベクトル算出処理を実行する算出手段、
   前記楽曲の推薦を希望する前記ユーザ群を示す推薦希望ユーザ群の要求に応じて、現タ
   イミングを含む前記時間単位内の当該推薦希望ユーザ群の前記選曲履歴データを特定選曲履歴データとして特定する第１特定手段、
   前記特定された特定選曲履歴データに基づいて前記ベクトル算出処理を実行させて前記感情推移ベクトルを基準感情推移ベクトルとして取得する取得手段、
   前記特定選曲履歴データとは異なり、かつ、前記記憶手段に記憶された他の選曲履歴データに基づいて前記ベクトル算出処理によって得られた複数の他の感情推移ベクトルと、前記取得された基準感情推移ベクトルと、を比較し、予め定めた類似条件を有する他の感情推移ベクトルを抽出する抽出手段、
   前記抽出された他の感情推移ベクトルを得るために用いた他の選曲履歴データを類似選曲履歴データとして特定する第２特定手段、及び、
   前記特定された類似選曲履歴データに含まれる楽曲に対応付けられた楽曲情報を推薦情報として前記推薦希望ユーザ群に提供する提供手段、
   として機能させることを特徴とするプログラム。
8. 楽曲をユーザに推薦する楽曲推薦方法であって、
   （Ａ）１以上のユーザから構成されるユーザ群毎に、かつ、予め定められた時間単位毎に、選曲されたｎ曲以上（ｎは１以上の自然数）の楽曲の選曲履歴を示す選曲履歴データが記憶され、かつ、（Ｂ）各楽曲を示す各楽曲データと、当該各楽曲における感情を数値化したｋ種（ｋは１以上）の感情パラメータが規定された感情パラメータデータと、が対応付けられて記憶される記憶手段を管理し、
   所定のタイミングで、前記記憶される選曲履歴データの選曲履歴に含まれるｎ曲以上の各楽曲の前記感情パラメータデータを特定し、当該選曲履歴における選曲順に従って、ｋ種（又は個）の各感情パラメータによって規定されるパラメータ座標上の、当該特定した感情パラメータの数値の推移を感情推移ベクトルとして算出するベクトル算出処理を実行し、
   前記楽曲の推薦を希望する前記ユーザ群を示す推薦希望ユーザ群の要求に応じて、現タイミングを含む前記時間単位内の当該推薦希望ユーザ群の前記選曲履歴データを特定選曲履歴データとして特定し、
   前記特定された特定選曲履歴データに基づいて前記ベクトル算出処理を実行させて前記感情推移ベクトルを基準感情推移ベクトルとして取得し、
   前記特定選曲履歴データとは異なり、かつ、前記記憶手段に記憶された他の選曲履歴データに基づいて前記ベクトル算出処理によって得られた複数の他の感情推移ベクトルと、前記取得された基準感情推移ベクトルと、を比較し、予め定めた類似条件を有する他の感情推移ベクトルを抽出し、
   前記抽出された他の感情推移ベクトルを得るために用いた他の選曲履歴データを類似選曲履歴データとして特定し、
   前記特定された類似選曲履歴データに含まれる楽曲に対応付けられた楽曲情報を推薦情報として前記推薦希望ユーザ群に提供する、
   ことを特徴とする楽曲推薦方法。

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