JPWO2008126262A1 - コンテンツ説明装置及び方法 - Google Patents

Abstract

指定コンテンツと、複数のコンテンツのうちのその指定コンテンツを除く残りのコンテンツとの類似度をコンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算し、その残りのコンテンツ各々についてのユーザ認識度をユーザ管理データベース手段に格納されたユーザ情報又はコンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算し、残りのコンテンツ各々の類似度とユーザ認識度と指定コンテンツに対して残りのコンテンツ各々についての説明適確度を演算し、その説明適確度に応じて指定コンテンツについてコンテンツ説明情報を提示する。

Description

本発明は、楽曲等のコンテンツを説明するコンテンツ説明装置及び方法に関する。

ＰＣや携帯型音楽プレーヤにおいては、ＨＤＤ等の記録媒体に数千曲もの楽曲データを保存し、それを選択的に再生して楽しむことができる。また、インターネットを介して未知の楽曲データを容易に入手できる環境が整備されてきている。

ユーザには、既知及び未知のものを含めて数千曲もの大量の楽曲を保存できるメリットを活用して、状況に応じて様々な楽曲を素早く選び出したいという要求がある。従来、ユーザの好みや楽曲の雰囲気などの指定条件に沿って楽曲を検索する装置、或いは自らの聴取履歴及び他人の聴取履歴を利用してユーザの好みに合致し、かつ聴き慣れない楽曲を出力する装置が提案されている。

例えば、特許文献１には、所定のアルゴリズムでユーザの嗜好度（過去楽曲再生回数やユーザからの入力）と楽曲の特徴量を対応させておき、ユーザの要求があった際に、ユーザの嗜好度に合致する複数の互いに類似する楽曲情報を出力する楽曲検索装置が示されている。

特許文献２には、ユーザが有する楽曲再生リストと、ユーザ以外の他者が有する楽曲再生リストを照らし合わせ、両者に共通の楽曲がある場合に、他者の楽曲再生リストに含まれる他の楽曲情報をユーザに提示する協調フィルタリングが示されている。

また、特許文献３には、予め楽曲の特徴に応じた楽曲の印象を決定しておき、ユーザから特定の印象が指定された際に、合致する楽曲情報を出力する装置が示されている。

これらの従来装置においては、ユーザは出力された楽曲に応じて出力結果の良し悪し、すなわちユーザの要求に合致しているか否かを確認することができる。しかしながら、その出力楽曲が未知の楽曲であった場合には、ユーザはその出力楽曲の内容を把握するために最低一度は聴取する必要がある。
特開２００５−０１８２０５号公報 特開２００６−２７７８８０号公報 特開２００５−３０１１６０号公報

従来の装置においては、出力された楽曲をすべて聴取するには長時間を要する上に、未知の楽曲を出力した場合でかつ楽曲そのものをユーザが所有しない場合には、ユーザがそれらの楽曲内容を把握する手段が得られないという問題があった。例えば、特許文献１の装置においては、嗜好度合いに合致した楽曲情報が出力されるが、ユーザによる楽曲指定を受ける手段が備えられておらず、また類似度もシステムが出力する楽曲情報間のものでしかない。特許文献２の装置においては、ユーザの再生リストに基づいてそのユーザの嗜好に近い他人の楽曲情報を提供するが、その提供された楽曲情報が未知であった場合にはその楽曲内容をユーザが直ちに把握することができない。また、特許文献３の装置においては、ユーザによる楽曲指定を受ける手段が備えられておらず、またユーザの嗜好度合いや認識度合いが考慮されていない。

このような問題は、楽曲に限らず、映画、書籍等の他のコンテンツについても同様に存在する。

本発明が解決しようとする課題には、上記の欠点が一例として挙げられ、ユーザが指定したコンテンツに類似する他のコンテンツをユーザに認識し易いように提示することができるコンテンツ説明装置及び方法並びにコンテンツ説明方法を実行するプログラムを提供することが本発明の目的である。

請求項１に係る発明のコンテンツ説明装置は、コンテンツについての説明を行うコンテンツ説明装置であって、複数のコンテンツのうちから説明されるべきコンテンツを指定するコンテンツ指定手段と、前記複数のコンテンツ各々についてのコンテンツ情報を格納したコンテンツ情報データベース手段と、前記複数のコンテンツ各々についてのユーザ情報を格納したユーザ管理データベース手段と、前記コンテンツ指定手段によって指定されたコンテンツと、前記複数のコンテンツのうちのその指定コンテンツを除く残りのコンテンツとの類似度を前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算する類似度演算手段と、前記残りのコンテンツ各々についてのユーザ認識度を前記ユーザ管理データベース手段に格納されたユーザ情報又は前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算するユーザ認識度演算手段と、前記類似度演算手段の演算結果と前記ユーザ認識度演算手段の演算結果とに応じて前記指定コンテンツに対して前記残りのコンテンツ各々が有する説明に値する度合いを説明適確度として演算する説明適確度演算手段と、前記説明適確度演算手段の演算結果の説明適確度に応じて前記指定コンテンツについてのコンテンツ説明情報を提示する説明提示手段と、を備えたことを特徴としている。

請求項１２に係る発明のコンテンツ説明方法は、コンテンツについての説明を行うコンテンツ説明方法であって、複数のコンテンツのうちから説明されるべきコンテンツを指定するコンテンツ指定ステップと、前記コンテンツ指定ステップにて指定されたコンテンツと、前記複数のコンテンツのうちのその指定コンテンツを除く残りのコンテンツとの類似度をコンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算する類似度演算ステップと、前記残りのコンテンツ各々についてのユーザ認識度をユーザ管理データベース手段に格納されたユーザ情報又は前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算するユーザ認識度演算ステップと、前記類似度演算ステップの演算結果と前記ユーザ認識度演算ステップの演算結果とに応じて前記指定コンテンツに対して前記残りのコンテンツ各々が有する説明に値する度合いを説明適確度として演算する説明適確度演算ステップと、前記説明適確度演算ステップの演算結果の説明適確度に応じて前記指定コンテンツについてのコンテンツ説明情報を提示する説明提示ステップと、を備えたことを特徴としている。

請求項１３に係る発明のプログラムは、コンテンツについての説明を行うコンテンツ説明方法を実行するプログラムを備えたコンピュータ読取可能な媒体に取り込まれたコンピュータプログラムであって、複数のコンテンツのうちから説明されるべきコンテンツを指定するコンテンツ指定ステップと、前記コンテンツ指定ステップにて指定されたコンテンツと、前記複数のコンテンツのうちのその指定コンテンツを除く残りのコンテンツとの類似度をコンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算する類似度演算ステップと、前記残りのコンテンツ各々についてのユーザ認識度をユーザ管理データベース手段に格納されたユーザ情報又は前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算するユーザ認識度演算ステップと、前記類似度演算ステップの演算結果と前記ユーザ認識度演算ステップの演算結果とに応じて前記指定コンテンツに対して前記残りのコンテンツ各々が有する説明に値する度合いを説明適確度として演算する説明適確度演算ステップと、前記説明適確度演算ステップの演算結果の説明適確度に応じて前記指定コンテンツについてのコンテンツ説明情報を提示する説明提示ステップと、を備えたことを特徴としている。

本発明による楽曲説明装置の構成を示すブロック図である。 楽曲情報データベース部に格納されている楽曲情報の例を示す図である。 ユーザ管理データベース部に格納されているユーザ情報の例を示す図である。 楽曲情報XF(i,j)及びA(j)の例を示す図である。 類似度演算動作を示すフローチャートである。 ユーザ情報ＸＵ(i,j）の例を示す図である。 公的情報ＸＰ(i,j)の例を示す図である。 ユーザ認識度演算動作を示すフローチャートである。 説明適確度演算動作を示すフローチャートである。 楽曲説明方法決定動作を示すフローチャートである。 代表曲表示の場合の表示例を示す図である。 アーティスト割合表示の場合の表示例を示す図である。 更新動作を示すフローチャートである。 本発明の他の実施例として楽曲説明装置の構成を示すブロック図である。 図１４の装置における個人的認識度演算動作を示すフローチャートである。 図１４の装置における公的認識度演算動作を示すフローチャートである。 図１４の装置における説明適確度演算動作を示すフローチャートである。 図１７の動作中の説明適確度の計算方法を示すフローチャートである。

符号の説明

１ 楽曲指定部
２ 楽曲説明方法指定部
３ 楽曲情報データベース部
４ ユーザ管理データベース部
５ 楽曲索引同期部
６ 楽曲類似度演算部
７ ユーザ認識度演算部
８ 説明適確度演算部
９ 楽曲説明方法決定部
１０ 楽曲情報提示部

請求項１、１２及び１３に係る発明においては、ユーザが指定したコンテンツと、複数のコンテンツのうちのその指定コンテンツを除く残りのコンテンツとの類似度がコンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算され、その残りのコンテンツ各々についてのユーザ認識度がユーザ管理データベース手段に格納されたユーザ情報又はコンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算される。演算結果の残りのコンテンツ各々の類似度とユーザ認識度とに応じて、指定コンテンツに対する残りのコンテンツ各々についての説明適確度が演算され、その各説明適確度は残りのコンテンツ各々が有する説明に値する度合いを示しているので、説明適確度に応じて指定コンテンツについて他のコンテンツをコンテンツ説明情報として提示することができる。よって、指定コンテンツが未知のものであっても、ユーザは指定コンテンツそのものを実際に聴取や視聴等をして確認することなく、それに類似する他のコンテンツのコンテンツ説明情報により指定コンテンツを容易にかつ短時間で認識することができる。

以下、本発明の実施例を図面を参照しつつ詳細に説明する。

図１は、本発明の実施例として楽曲説明装置を示している。この楽曲説明装置は、楽曲指定部１、楽曲説明方法指定部２、楽曲情報データベース部３、ユーザ管理データベース部４、楽曲索引同期部５、楽曲類似度演算部６、ユーザ認識度演算部７、説明適確度演算部８、楽曲説明方法決定部９、及び楽曲情報提示部１０を備えている。

楽曲指定部１は、コンテンツ指定手段であり、ユーザが説明を要する楽曲を指定する。楽曲説明方法指定部２は、楽曲指定部１によって指定された楽曲に対する最終的な楽曲説明方法をユーザの選択に応じて指定する。楽曲説明方法指定部２は楽曲説明方法決定部９、及び楽曲情報提示部１０と共に説明提示手段を構成している。

楽曲情報データベース部３は、コンテンツ情報データベース手段であり、既存の楽曲各々についての少なくとも書誌情報、音楽特徴量、画像特徴量、及び公的情報を含む各種の楽曲情報を格納している。図２は楽曲情報データベース部３に格納されている１の楽曲（楽曲ＩＤ：１０００）についての書誌情報、音楽特徴量、画像特徴量、及び公的情報各々の例を示している。

ユーザ管理データベース部４は、ユーザ管理データベース手段であり、楽曲情報データベース部３に存在する楽曲に対する、ユーザ毎の再生履歴や所有/非所有情報を格納したデータベースである。楽曲に対するユーザ自体に関わる情報であればユーザ管理データベース部４の範囲として扱われる。図３はユーザ管理データベース部４に格納されている１の楽曲（楽曲ＩＤ：１０００）についてのユーザ情報の例を示している。

楽曲索引同期部５は、楽曲情報データベース部３とユーザ管理データベース部４とにおいて、楽曲索引（楽曲ＩＤ）について対応関係をとる。すなわち、楽曲情報データベース部３に新たな楽曲情報が楽曲ＩＤと共に追加された場合に、ユーザ管理データベース部４にも同一の楽曲ＩＤが加えられ、その楽曲ＩＤ用のデータ格納領域が確保される。

楽曲類似度演算部６は、コンテンツ類似度演算手段であり、楽曲指定部１にて指定された楽曲に対し、その指定楽曲と他の楽曲との楽曲類似度を演算する。その演算には楽曲情報データベース部３に格納されている各楽曲の楽曲情報のうちの、公的情報以外の全てが用いられる。

ユーザ認識度演算部７は、ユーザ認識度演算手段であり、楽曲情報データベース部３に格納されている全ての楽曲に対するユーザにとっての認識し易さ、つまりユーザの認識度を演算する。その演算には楽曲データベース部３に格納されている各楽曲の楽曲情報のうち公的情報と、ユーザ管理データベース部４に格納されている各楽曲のユーザ情報とが用いられる。

説明適確度演算部８は、説明適確度演算手段であり、楽曲類似度演算部６の演算結果及びユーザ認識度演算部７の演算結果を用いて、楽曲情報データベース部３に格納されている全ての楽曲のうちの、楽曲指定部１にて指定された楽曲に対する説明適確度を演算する。すなわち、ユーザが指定した楽曲に対して楽曲情報（音楽特徴、書誌情報、ジャケット写真などの画像特徴等）が類似し、かつユーザにとって認識し易い楽曲の順位付けを行う。

楽曲説明方法決定部９は、説明適確度演算部８で得た説明適確度の高い楽曲群に対し、楽曲説明方法指定部２からの指定に基づいて最も説明適確度の高い楽曲情報、或いは当該楽曲群に属するアーチスト割合を出力するか否かを決定する。

楽曲情報提示部１０は、楽曲説明方法決定部９から出力される楽曲情報を図示しない表示器の画面に提示する。

次に、かかる構成の楽曲説明装置の動作について説明する。

先ず、ユーザの操作に応じて楽曲が指定され、楽曲指定部１からは指定楽曲を示すデータが楽曲類似度演算部６に供給される。楽曲類似度演算部６は指定楽曲と、楽曲情報データベース部３に格納されている複数の楽曲との類似度演算を行う。

楽曲情報データベース部３には、既存の全ての楽曲についての楽曲情報が記録されており、その集合をＸとする。ここで、各楽曲をＸ(i),ｉ=0...Nで表し、 Ｘ(i)はＸに属する楽曲である。Nは楽曲総数である。楽曲Ｘ(i)の楽曲情報をＸＦ(i,j), j=0...M-1で表し、Mは楽曲情報属性の総数と定義する。ユーザによって指定された楽曲をＡ、ＡはＸに属し、楽曲Ａの楽曲情報をＡＦ(j), j=0...M-1と定義する。楽曲情報XF(i,j)及びA(j)の例として、図４に示すように、 属性j=0〜j=9各々についてアイテム、特徴量又は情報、評価対象、及び類似演算対象が定められる。

類似度演算動作においては、図５に示すように、先ず、指定楽曲Ａについての楽曲情報ＡＦ(j)が楽曲情報データベース部３から取得される（ステップＳ１）。また、楽曲Ａ以外の楽曲Ｘ(i),ｉ=0...Nについての楽曲情報ＸＦ(i,j)が楽曲情報データベース部３から取得される（ステップＳ２）。そして、楽曲情報ＡＦ(j)と楽曲情報ＸＦ(i,j)とを用いて楽曲Ａと楽曲Ｘ(i)との類似度ＲＦ(i,j)が演算される（ステップＳ３）。

ここで、楽曲Ａとそれ以外の楽曲Ｘ(i),Ｘ(i)≠Ａとの楽曲類似度をＲＦ(i,j), i=0...N-1,j=0...Mと定義する。j=0の場合にはＡＦ(j)及びＸＦ（i,j)の楽曲属性すべて(j=0...M-1)の類似度を計算した結果がＲＦ(i,0)として格納される。j=1...Mの場合には個別の楽曲属性（ＡＦ(j)及びＸＦ(i,j)のj=0...M-1に対応）)に対する類似度を計算した結果がＲＦ(i,j+1)として格納される。楽曲類似度の演算方法としては、多次元ベクトルの距離指標であればユークリッド距離、余弦距離、マハラノビス距離等を用いても良い。ユークリッド距離を採用した場合の計算式は次式(1a),(1b)の通りである。

類似度の演算では、楽曲属性のうち、図４のｊ=3〜9のように数値で表現されるものはその差分を計算し、図４のｊ=0〜2のように単語群の場合にはＡ(j)およびＸＦ(i,j)で共通に含む単語の出現頻度を計算すると良い。

類似度演算後、ユーザ認識度演算部７においてユーザ認識度演算動作が実行される。ユーザ認識度演算動作は楽曲情報データベース部３に格納されている各楽曲ついて行われる。

先ず、楽曲Ｘ(i),i=0...N-1に対するユーザ情報をＸＵ(i,j）,i=0...N-1, j=0...K-1とする。 Kはユーザ管理データベース部４に格納されているユーザ情報属性の総数である。また、楽曲Ｘ(i),i=0...N-1に対する公的情報をＸＰ(i,j), i=0...N-1, j=0...L-1とする。Lは楽曲情報データベース部３に格納されている公的情報属性の総数である。ユーザ情報ＸＵ(i,j）の例として、図２の楽曲情報データベース部３の楽曲情報に基づいて、図６に示すように、属性j=0〜j=2各々についてアイテム、評価対象が定められる。また、公的情報ＸＰ(i,j)の例として、図３のユーザ管理データベース部４のユーザ情報に基づいて、図７に示すように、属性j=0〜j=3各々についてアイテム、評価対象が定められる。

更に、２種類のユーザ認識度として個人的認識度と公的認識度とを各々、ＸＵＲＧ（i）, i=0...N-1, ＸＰＲＧ(i), i=0...N-1と定義する。個人的認識度はユーザ毎に個別の情報であって、聴取履歴などで表される個人の楽曲に対する馴染み度合いを示すものである。一方、公的認識度は、ＣＭやドラマ、街頭で放送されるなどの公的及び外部要因によるものであり、個人の聴取傾向によらない。いわゆる、良く耳にする、といった経験から楽曲に馴染む度合いを表すものであり、個人的認識度の低い場合に利用する。

ユーザ認識度演算動作においては、図８に示すように、先ず、楽曲Ａ以外の楽曲（Ｘ（i）,i=0...N-1,Ｘi≠Ａ）に対するユーザ情報ＸＵ（i, j）, i=0...N-1, j=0...K-1, Ｘi≠Ａがユーザ管理データベース部４から取得される（ステップＳ４）。次に楽曲Ａ以外の楽曲（Ｘ（i）,i=0...N-1,Ｘi≠Ａ）の個人的認識度ＸＵＲＧ（i）,i=0...N-1,Ｘi≠Ａが演算される（ステップＳ５）。個人的認識度の演算には次式(2)が用いられる。ここでＷＵ(i), i=0...K-1は各属性の重み付けを表す調整可能なパラメータである。

更に、楽曲Ａ以外の楽曲Ｘ（i）, i=0...N-1,Ｘi≠Ａに対する公的情報ＸＰ（i, j）, i=0...N-1, j=0...L-1, Ｘi≠Ａが楽曲情報データベース部３から取得され（ステップＳ６）、次に楽曲Ａ以外の楽曲（Ｘ（i）, i=0...N-1,Ｘi≠Ａ）の公的認識度ＸＰＲＧ（i）, i=0...N-1,Ｘi≠Ａが演算される（ステップＳ７）。公的認識度の演算には次式(3)が用いられる。ここで、ＷＰ(i), i=0...L-1は各属性の重み付けを表す調整可能なパラメータである。

ただし、式(2)及び(3)は一般的な場合であり、特に楽曲情報データベース部３が上記の図２の楽曲情報、ユーザ管理データベース部４が図３のユーザ情報、ＸＵ(i,j)及びＸＰ(i,j)が図４の情報に基づく場合であって、各属性の数値の大小と認識度合いとの意味合いが異なる場合には、個人的認識度ＸＵＲＧ（i）及び公的認識度ＸＰＲＧ（i）を、属性の数や性質に従って次式(4)及び(5)によって演算することができる。

ユーザ認識度演算後、説明適確度演算部８において説明適確度演算動作が実行される。ここで、ユーザによって指定された楽曲Ａに対して、楽曲情報データベース部３に登録されている各楽曲がどれほど説明（把握させる）に値するかの度合いを、説明適確度と呼ぶこととする。説明適確度をＤＰ(i, j),i=0...N-1, j=0...Mと定義する。

説明適確度演算動作においては、図９に示すように、先ず、ステップＳ３で演算された楽曲類似度ＲＦ(i,j)と、ステップ５で演算された個人的認識度ＸＵＲＧ（i）とを用いて、説明適確度ＤＰ(i,j)が演算される（ステップＳ８）。ステップＳ８における説明適確度ＤＰ(i,j)の演算には式(6)が用いられる。ただし、楽曲Ａが楽曲Ｘ(i)に該当するインデックスiについては、出力値を−１として以降の演算対象から外すことが行われる。

次に、ステップＳ８で演算された説明適確度ＤＰ(i,j)のうち、値が閾値ＤＰThresh（第１閾値）未満であるか否かが判定される（ステップＳ９）。ステップＳ９において、説明適確度ＤＰ(i,j)がＤＰThresh未満であると判定された場合には、該当するインデックスi,jが変数Si,Sjに代入された後（ステップＳ９ａ）、ステップＳ３で演算された楽曲類似度ＲＦ(Si,Sj)と、ステップＳ６で演算された公的認識度ＸＵＲＧ（Si）とを用いて、説明適確度ＤＰ(i,j)が再演算される（ステップＳ１０）。ステップＳ１０における説明適確度ＤＰ(i,j)の演算には式(7)が用いられる。

ステップＳ９において、説明適確度ＤＰ(i,j)がＤＰThresh以上であると判定された場合には処理は後述のステップＳ１１に進む。ステップＳ１０の説明適確度ＤＰ(i,j)の再演算後もステップＳ１１に進む。

閾値ＤＰThreshは、個人的認識度ＸＵＲＧ(i)による説明適確度の妥当性を判断する調整可能なパラメータである。説明適確度ＤＰ(i,j)がＤＰThresh未満である場合には、個人的認識度が低いという判断に基づいて、ステップＳ１０で公的認識度による説明適確度の演算が行われる。これは、ユーザによって指定された楽曲Ａを説明するには、本来はユーザ各個人に依存する馴染み度合いの高い楽曲情報が望ましいことから個人的認識度を優先するが、それが低い場合には、公的或いは外的要因によって良く耳にするといった度合いで補足することによって、説明適確度の高い楽曲を選択するためである。

ステップＳ１１では、新たに楽曲索引（楽曲インデックス)をＯＤＰＩ(i, j), i=0...N-1 , j=0...M、並び替え済みの説明適確度をＯＤＰＳ(i, j), i=0...N-1 , j=0...Mと定義して、説明適確度ＤＰ(i, j)の高い順に（数値の大きい順に）ソート（並び替え）が行われ、ソート後の値が説明適確度ＯＤＰＳ(i, j)として格納される。これは、ステップＳ１２以降における説明適確度の高い楽曲情報を処理するための前準備となる。

説明適確度演算後、楽曲説明方法決定部９において楽曲説明方法決定動作が実行される。楽曲説明方法決定動作においては、図１０に示すように、先ず、ユーザによる楽曲説明方法指定が、代表曲表示とアーチスト割合表示とのいずれであるかが判定される（ステップＳ１２）。

次に、ユーザの指定が代表曲表示の場合には、楽曲特徴量の類似指針として特徴量全体を利用した場合（j=0、全体的に類似度が高い）と、個別の特徴量（j=1...M、曲調、リズムなどの個別情報に類似度が高い）とに対して、説明適確度の最も高い楽曲索引（楽曲インデックス)ＯＤＰＩ(0, j)に該当する楽曲情報が楽曲情報データベース部３から取得され、これが楽曲説明情報として楽曲提示部１０を介して提示される（ステップＳ１３）。代表曲表示指定での楽曲説明情報は例えば、図１１に示すように表示される。代表曲表示指定の場合には、ユーザが指定した楽曲（図１１の楽曲プレイリストのうちのカーソル位置の楽曲）に対し、「全体的にピッタリ」、「曲調が似ているのは」、「リズムが近いのは」、「アーチスト的には」及び「ジャケ写イメージでは」の各々で楽曲が示される。

一方、ユーザの指定がアーチスト割合表示の場合には、ステップＳ１１で並び替え済みの説明適確度ＯＤＰＳ(i, j)が閾値ＯＤＰＳThreshを越える曲数Ｐ（ｊ）,j=0...Mが決定される（ステップＳ１４）。閾値ＯＤＰＳThreshは、楽曲説明出力の性能を決定するための、調整可能なパラメータである。

その後、楽曲特徴量の類似指針として特徴量全体を利用した場合（j=0、全体的に類似度が高い）と、個別の特徴量（j=1...M、曲調、リズムなどの個別情報に類似度が高い）とに対して、楽曲索引（楽曲インデックス） ＯＤＰＩ(i, j)に該当する各楽曲のアーチスト名が楽曲情報データベース部３から取得され、これが楽曲説明情報としてその割合の多い順に、楽曲提示部１０を介して提示される（ステップＳ１５）。アーチスト割合表示指定での楽曲説明情報は例えば、図１２に示すように表示される。アーチスト割合表示指定の場合には、ユーザが指定した楽曲（図１２の楽曲プレイリストのうちのカーソル位置の楽曲）に対し、「全体的にピッタリ」、「曲調が似ているのは」、「リズムが近いのは」、「アーチスト的には」及び「ジャケ写イメージでは」の各々でアーチスト名が示される。

また、かかる楽曲説明装置においては、楽曲情報データベース部３とユーザ管理データベース部４とに新たな楽曲を登録するために更新動作が行われる。この更新動作は、上記の動作とは独立して実行される。ユーザによる楽曲指定及び楽曲説明情報の提示動作中以外であれば、動作タイミングは問わない。例えば、システムのスタンバイ状態の夜中に動作させても良い。

更新動作においては、図１３に示すように、定期的にインターネット上の楽曲情報提供サービス（サーバ）の更新状況が確認される（ステップＳ１６）。次に、そのサービスから新たな楽曲及び楽曲情報が取得可能か否かが判断される（ステップＳ１７）。ステップＳ１７において情報取得が可能な場合には、その新たな楽曲及び楽曲情報の識別子（楽曲情報データベース部３の楽曲ＩＤ）をＩＤNewとして、楽曲情報が楽曲情報データベース部３に新たな楽曲情報として登録される（ステップＳ１８）。そして、ユーザ管理データベース部４にもその楽曲ＩＤ＝ＩＤNewに対応するユーザ情報のエリアが確保される（ステップＳ１９）。なお、その際、ユーザ管理データベース部４の再生回数等の各属性値は０にされる。

一方、ステップＳ１７において情報取得が不可能な場合には、ステップＳ１６に戻って上記の処理が繰り返される。

このように、かかる本発明の楽曲説明装置においては、ユーザが指定した楽曲Ａに対し、その楽曲情報（音楽的特徴、書誌情報、ジャケット写真などの画像的特徴等）が類似し、かつユーザにとって認識し易い他の楽曲情報が、複数の類似指針（全体、曲調、リズム等）に従って提示される。よって、ユーザは知らない楽曲、或いは聴きなれない楽曲を、普段聴き込んでいる、或いは良く耳にする楽曲から内容を類推することができる。

この結果、従来の装置のように、提示された楽曲が未知の楽曲であってもそれを聴取する必要がなく、また、ユーザがその提示楽曲を再生可能な楽曲データとして所有しない場合においてもそれを把握することができるため、ユーザが未知の楽曲を把握する負荷を大きく軽減することができる。また、指定した楽曲Ａがユーザにとって既知の場合においても、それを説明するに値する他の楽曲を提示するため、ユーザがその指定楽曲の理解を深めるための手助けとなる。

また、ユーザの指定が代表曲表示の場合には楽曲内容をそれ自体で把握することもでき、アーチスト割合表示指定の場合には、アーチストという人間にとって想像し易い属性で把握することができる。

図１４は、本発明の他の実施例を示している。図１４の楽曲説明装置は、上記の図１のユーザ認識度演算部７に代えて個人的認識度演算部１１と公的認識度演算部１２とを備えている。図１４の楽曲説明装置は、更に、個人的認識度データベース部１３、公的認識度データベース部１４、ユーザ情報同期部１５、及び公的情報同期部１６を備えている。

個人的認識度演算部１１はユーザ個人の認識度を演算し、演算した個人的認識度を個人的認識度データベース部１３に格納する。公的認識度演算部１２は公的認識度を演算し、演算した公的認識度を公的認識度データベース部１４に格納する。

説明適確度演算部８は、楽曲類似度演算部６の演算結果と、個人的認識度データベース部１３及び公的認識度データベース部１４各々に記憶された個人的認識度及び公的認識度の演算結果とを用いて、楽曲情報データベース部３に格納されている全ての楽曲のうちの、楽曲指定部１にて指定された楽曲に対する説明適確度を演算する。

ユーザ情報同期部１５は、ユーザ管理データベース部４と個人的認識度データベース部１３とにおいて、楽曲索引（楽曲ＩＤ）について対応関係をとる。公的情報同期部１６は、楽曲情報データベース部３と公的認識度データベース部１４とにおいて、楽曲索引（楽曲ＩＤ）について対応関係をとる。

その他の楽曲指定部１、楽曲説明方法指定部２、楽曲情報データベース部３、ユーザ管理データベース部４、楽曲索引同期部５、楽曲類似度演算部６、楽曲説明方法決定部９、及び楽曲情報提示部１０は図１の楽曲説明装置の場合と同様である。

図１４の楽曲説明装置において、個人的認識度演算部１１は、図１５に示すように個人的認識度演算動作（ステップＳ２０及びＳ２１）を実行する。このステップＳ２０及びＳ２１の演算動作自体は図８のステップＳ４及びＳ５と同一である。ステップＳ２１では演算結果の個人的認識度ＸＵＲＧ（i）,i=0...N-1,Ｘi≠Ａが個人的認識度データベース部１３に格納される。

公的認識度演算部１２は、図１６に示すように公的認識度演算動作（ステップＳ２２及びＳ２３）を実行する。このステップＳ２２及びＳ２３の演算動作自体は図８のステップＳ６及びＳ７と同一である。ステップＳ２３では演算結果の公的認識度ＸＰＲＧ（i）, i=0...N-1,Ｘi≠Ａが公的認識度データベース部１４に格納される。

これらのデータベース部１３及び１４は、ユーザ管理データベース部４のユーザ情報、楽曲情報データベース部３の公的情報が変更されると同期して再計算されるようにしても良いし、説明適確度を計算するたびに更新を行うようにしても良い。

図１４の楽曲説明装置において、説明適確度演算部８によって実行される説明適確度演算動作は、図１７に示すように、先ず、個人的認識度データベース部１３に格納された個人的認識度の高い楽曲の中から説明適確度の高い（所定値より大なる説明適確度の）楽曲の数が説明可能楽曲数ＥＸＳＵＭ(j)として取得される(ステップＳ２４)。取得された説明可能楽曲数ＥＸＳＵＭ(j)が閾値ＥＸＳＵＭThresh（第２閾値）以上であるか否かが判定される（ステップＳ２５）。ＥＸＳＵＭ(j)≧ＥＸＳＵＭThreshで説明のために十分な数の楽曲が得られれば、これらの楽曲を用いてユーザに説明するために、説明適確度ＤＰ(i, j)の高い順に（数値の大きい順に）ソート（並び替え）が行われ、ソート後の値が説明適確度ＯＤＰＳ(i, j)として格納される。(ステップＳ２７)。ＥＸＳＵＭ(j)＜ＥＸＳＵＭThreshで十分な数の楽曲が得られなかった場合には、公的認識度データベース部１４に格納された公的認識度の高い楽曲の中から説明適確度の高い楽曲の数が説明可能楽曲数ＥＸＳＵＭ(j)として取得され(ステップＳ２６)、その後、ステップＳ２７が処理される。

こうすることにより、個人的認識度の高い楽曲を多く持つユーザは、公的認識度の高い楽曲を含む個人的認識度の低い楽曲と指定された楽曲との楽曲類似度演算処理を省略することができ、効率良く説明適確度演算を行なうことができる。

なお、ステップＳ２４の個人的認識度を利用した説明適確度の計算方法については、図１８に示すように、先ず、説明可能楽曲数ＥＸＳＵＭ(j)の初期化後（ステップＳ２８）、指定楽曲Ａ以外の楽曲Ｘ(i)の個人的認識度が個人的認識度データベース部１３からＸＵＲＧ(i)として取得される（ステップＳ２９）。次に、その値ＸＵＲＧ(i)を閾値ＸＵＲＧThresh未満であるか否かが判定される(ステップＳ３０)。ＸＵＲＧ(i)＜ＸＵＲＧThreshであるならば、iがインクリメントされた後（ステップＳ３６）、上記のステップＳ２９が再度処理される。

ステップＳ３０においてＸＵＲＧ(i)がＸＵＲＧThresh以上と判定された場合には、ユーザから指定された楽曲Ａとの楽曲類似度ＲＦ(i, j)が計算され（ステップＳ３１）、そして、ステップＳ３２の説明適確度ＤＰ(i,j)の演算処理が行われる。ステップＳ３１の楽曲類似度演算動作の詳細は図５に示した通りである。また、ステップＳ３２は図９の説明適確度演算動作におけるステップＳ８に相当する。ステップＳ３２において算出された説明適確度ＤＰ(i,j)は閾値ＤＰThresh以上であるか否かが判定される（ステップＳ３３）。ＤＰ(i,j)＜ＤＰThreshであるならば、iがインクリメントされた後（ステップＳ３６）、上記のステップＳ２９が再度処理される。ＤＰ(i,j)≧ＤＰThreshであるならば、説明可能楽曲数ＥＸＳＵＭ(j)がインクリメントされる(ステップＳ３４)。iがNより小であるならば（ステップＳ３５）、iがインクリメントされた後（ステップＳ３６）、上記のステップＳ２９が再度処理される。i≧Nならば、上記のステップＳ２５が処理される。

この個人的認識度を利用した説明適確度の計算方法と同様に、ステップＳ２６の公的認識度を利用した説明適確度の計算を行うことができる。

なお、上記した各実施例においてはコンテンツとして楽曲を対象としたものであったが、同様の仕組みで視聴に負荷のかかる映画、書籍等の他のコンテンツにも適用することができる。この場合には、図２における各種情報を該当する映画、書籍等のコンテンツの属性に置き換えれば良く、その他の動作は上記の実施例の楽曲説明の場合と同様にすることにより対応可能である。

また、上記した各実施例に示した楽曲等のコンテンツ説明方法を実行するためのプログラムをディスク等の記録媒体に記録し、その記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータが読み取ることによりコンテンツ説明方法が実行されるようにしても良い。

Claims (13)

1. コンテンツについての説明を行うコンテンツ説明装置であって、
   複数のコンテンツのうちから説明されるべきコンテンツを指定するコンテンツ指定手段と、
   前記複数のコンテンツ各々についてのコンテンツ情報を格納したコンテンツ情報データベース手段と、
   前記複数のコンテンツ各々についてのユーザ情報を格納したユーザ管理データベース手段と、
   前記コンテンツ指定手段によって指定されたコンテンツと、前記複数のコンテンツのうちのその指定コンテンツを除く残りのコンテンツとの類似度を前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算する類似度演算手段と、
   前記残りのコンテンツ各々についてのユーザ認識度を前記ユーザ管理データベース手段に格納されたユーザ情報又は前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算するユーザ認識度演算手段と、
   前記類似度演算手段の演算結果と前記ユーザ認識度演算手段の演算結果とに応じて前記指定コンテンツに対して前記残りのコンテンツ各々が有する説明に値する度合いを説明適確度として演算する説明適確度演算手段と、
   前記説明適確度演算手段の演算結果の説明適確度に応じて前記指定コンテンツについてのコンテンツ説明情報を提示する説明提示手段と、を備えたことを特徴とするコンテンツ説明装置。
2. 前記類似度演算手段は、前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報の複数の属性各々について前記指定コンテンツと、前記残りのコンテンツ各々との類似度を演算すること特徴とする請求項１記載のコンテンツ説明装置。
3. 前記ユーザ認識度演算手段は、前記ユーザ認識度として、前記ユーザ管理データベース手段に格納されたユーザ情報の複数の属性各々について前記残りのコンテンツ各々の個人的認識度と、前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報のうちの公的情報の複数の属性各々について前記残りのコンテンツ各々の公的認識度と、を演算すること特徴とする請求項１記載のコンテンツ説明装置。
4. 前記説明適確度演算手段は、前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報の複数の属性各々について前記類似度演算手段の演算結果と前記ユーザ認識度演算手段の演算結果とを乗算して前記説明適確度を算出すること特徴とする請求項１記載のコンテンツ説明装置。
5. 前記ユーザ認識度演算手段は、前記ユーザ認識度として、前記ユーザ管理データベース手段に格納されたユーザ情報の複数の属性各々について前記残りのコンテンツ各々の個人的類似度と、前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報のうちの公的情報の複数の属性各々について前記残りのコンテンツ各々の公的認識度と、を演算し、
   前記説明適確度演算手段は、前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報の複数の属性各々について前記類似度演算手段の演算結果の類似度と前記ユーザ認識度演算手段によって演算された前記個人的認識度とを乗算し、
   その乗算結果が第１閾値以上であるときその乗算結果を前記説明適確度とし、
   その乗算結果が前記第１閾値より小であるとき、前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報の複数の属性各々について前記類似度演算手段の演算結果の類似度と前記ユーザ認識度演算手段によって演算された前記公的認識度とを乗算して前記説明適確度を算出することを特徴とする請求項１記載のコンテンツ説明装置。
6. 前記説明適確度演算手段は、算出した前記複数の属性各々の前記説明適確度を数値の大なるコンテンツ順に並び替えて出力すること特徴とする請求項４又は５記載のコンテンツ説明装置。
7. 前記説明適確度演算手段は、前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報の複数の属性各々について、前記ユーザ認識度演算手段によって演算された前記個人的認識度のうちの所定値より大なる説明適確度の楽曲の数を説明可能楽曲数として算出する第１説明可能楽曲数算出手段と、
   前記説明可能楽曲数が第２閾値より小であるとき前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報の複数の属性各々について、前記ユーザ認識度演算手段によって演算された前記公的認識度のうちの所定値より大なる説明適確度の楽曲の数を前記説明可能楽曲数として算出する第２説明可能楽曲数算出手段と、
   前記第１説明可能楽曲数算出手段又は前記第２説明可能楽曲数算出手段によって算出された前記説明可能楽曲数について算出した前記複数の属性各々の前記説明適確度を数値の大なるコンテンツ順に並び替えて出力することを特徴とする請求項４又は５記載のコンテンツ説明装置。
8. 前記説明提示手段は、代表コンテンツ表示とアーチスト割合表示とのいずれか一方の表示方法を指定するコンテンツ説明方法指定手段と、
   前記コンテンツ説明方法指定手段によって指定された表示方法にて前記説明適確度演算手段の演算結果の説明適確度が高いコンテンツについての前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて、前記指定コンテンツについての前記コンテンツ説明情報を決定するコンテンツ説明方法決定手段と、
   前記コンテンツ説明方法決定手段によって決定された前記コンテンツ説明情報を表示するコンテンツ情報提示手段と、を備えたことを特徴とする請求項１記載のコンテンツ説明装置。
9. 前記コンテンツ説明方法決定手段は、前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報の複数の属性全てに亘って前記説明適確度演算手段の演算結果の説明適確度が高いコンテンツと、前記複数の属性各々について前記説明適確度演算手段の演算結果の説明適確度が高いコンテンツと、の各々について前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて前記指定コンテンツについての前記コンテンツ説明情報を決定することを特徴とする請求項８記載のコンテンツ説明装置。
10. 前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報の複数の属性は、書誌情報、音楽的特徴量、画像特徴量及び公的情報に関することを特徴とする請求項４、５、７、９のいずれか１記載のコンテンツ説明装置。
11. 新規のコンテンツ及びそのコンテンツ情報が取得可能な場合には、前記コンテンツ情報データベース手段に新規の識別子に対応してその新規のコンテンツ情報が記録され、前記ユーザ管理データベース手段には、前記コンテンツ情報データベース手段の識別子と同一の識別子でユーザ情報の記録エリアが確保されることを特徴とする請求項１記載のコンテンツ説明装置。
12. コンテンツについての説明を行うコンテンツ説明方法であって、
    複数のコンテンツのうちから説明されるべきコンテンツを指定するコンテンツ指定ステップと、
    前記コンテンツ指定ステップにて指定されたコンテンツと、前記複数のコンテンツのうちのその指定コンテンツを除く残りのコンテンツとの類似度をコンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算する類似度演算ステップと、
    前記残りのコンテンツ各々についてのユーザ認識度をユーザ管理データベース手段に格納されたユーザ情報又は前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算するユーザ認識度演算ステップと、
    前記類似度演算ステップの演算結果と前記ユーザ認識度演算ステップの演算結果とに応じて前記指定コンテンツに対して前記残りのコンテンツ各々が有する説明に値する度合いを説明適確度として演算する説明適確度演算ステップと、
    前記説明適確度演算ステップの演算結果の説明適確度に応じて前記指定コンテンツについてのコンテンツ説明情報を提示する説明提示ステップと、を備えたことを特徴とするコンテンツ説明方法。
13. コンテンツについての説明を行うコンテンツ説明方法を実行するプログラムを備えたコンピュータ読取可能な媒体に取り込まれたコンピュータプログラムであって、
    複数のコンテンツのうちから説明されるべきコンテンツを指定するコンテンツ指定ステップと、
    前記コンテンツ指定ステップにて指定されたコンテンツと、前記複数のコンテンツのうちのその指定コンテンツを除く残りのコンテンツとの類似度をコンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算する類似度演算ステップと、
    前記残りのコンテンツ各々についてのユーザ認識度をユーザ管理データベース手段に格納されたユーザ情報又は前記コンテンツ情報データベース手段に格納されたコンテンツ情報に基づいて演算するユーザ認識度演算ステップと、
    前記類似度演算ステップの演算結果と前記ユーザ認識度演算ステップの演算結果とに応じて前記指定コンテンツに対して前記残りのコンテンツ各々が有する説明に値する度合いを説明適確度として演算する説明適確度演算ステップと、
    前記説明適確度演算ステップの演算結果の説明適確度に応じて前記指定コンテンツについてのコンテンツ説明情報を提示する説明提示ステップと、を備えたことを特徴とするプログラム。