WO2006137271A1

WO2006137271A1 - 楽曲検索装置、楽曲検索方法および楽曲検索プログラム

Info

Publication number: WO2006137271A1
Application number: PCT/JP2006/311519
Authority: WO
Inventors: Katsunori Arakawa; Satoshi Odagawa; Fumio Matsushita; Yasuteru Kodama; Takehiko Shioda
Original assignee: Pioneer Corporation
Priority date: 2005-06-24
Filing date: 2006-06-08
Publication date: 2006-12-28
Also published as: EP1898320A1; JP4560544B2; EP1898320A4; JPWO2006137271A1

Abstract

　楽曲検索装置（１００）は、楽曲の特徴をあらわす要素である特徴量のうち、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する特徴量選択部（１１０）と、特徴量選択部（１１０）によって抽出された特徴量に基づいて、ユーザの嗜好に沿った楽曲を検索する検索部（１２０）と、を含み、特徴量選択部（１１０）は、検索対象となる検索対象楽曲の集合と、楽曲を検索する基準となる検索基準楽曲の集合とを取得する楽曲取得部（１１１）と、各集合において特徴量の分散値を算出する算出部（１１２）と、算出部（１１２）によって算出された検索対象楽曲の集合における特徴量の分散値と、検索基準楽曲の集合における特徴量の分散値とを比較し、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する選択部（１１３）とを備える。

Description

明細書

楽曲検索装置、楽曲検索方法および楽曲検索プログラム

技術分野

[0001] この発明は、ユーザの嗜好に合わせた楽曲を自動的に検索する楽曲検索装置、楽曲検索方法および楽曲検索プログラムに関する。ただし、この発明の利用は、前述の楽曲検索装置、楽曲検索方法および楽曲検索プログラムにかぎるものではない。背景技術

[0002] 近年、記録メディアの大容量ィ匕や、通信システムの高速ィ匕に伴、、膨大な楽曲データを格納した楽曲再生装置や、ネットワーク力楽曲データを受信して再生を行う楽曲再生装置が開発されている。このような楽曲再生装置の登場により、ユーザの嗜好に沿った楽曲を効率よく検索する技術が求められている。

[0003] 従来、楽曲検索を行う技術としては、あらかじめユーザが評価した楽曲ごとの「好き

」あるいは「嫌い」などの評価をもとに、「好き」な楽曲や「嫌い」な楽曲のそれぞれのテンポ、和音変化量などの特徴量を抽出して、他の楽曲の特徴量との距離計算を行うことでユーザの嗜好に沿った楽曲を提供する情報検索装置が開示されている (例えば、下記特許文献 1参照。）。

[0004] 特許文献 1 :特開 2003— 157285号公報

発明の開示

発明が解決しょうとする課題

[0005] し力しながら、特許文献 1に記載の情報検索装置の場合、「好き」な楽曲および「嫌い」な楽曲のそれぞれの特徴量における各要素すべてに関して距離計算を行っており、計算処理量が膨大になってしまうという問題があった。力！]えて、同じ「好き」に分類された楽曲でも、特徴量の項目如何によつては、分散が大きくなり、ユーザの嗜好を反映させるための要素とはなり得ない特徴量も存在していた。そして、いわばノイズともいえる、このような特徴量が分散した要素も楽曲の特徴量として用いられてしまうため、楽曲検索に悪影響を与えてしまう可能性があった。

[0006] この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、ユーザの嗜好を高精度に反映した楽曲を、効率的に検索することができる楽曲検索装置、楽曲検索方法および楽曲検索プログラムを提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

[0007] 上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項 1の発明にかかる楽曲検索装置は、楽曲の特徴をあらわす要素である特徴量のうち、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する特徴量選択手段と、前記特徴量選択手段によって選択された前記特徴量に基づいて、ユーザの嗜好に沿った楽曲を検索する検索手段と、を備えることを特徴とする。

[0008] また、請求項 11の発明にかかる楽曲検索方法は、楽曲の特徴をあらわす要素である特徴量のうち、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する特徴量選択工程と、前記特徴量選択工程によって抽出された前記特徴量に基づいて、ユーザの嗜好に沿った楽曲を検索する検索工程と、を含み、前記特徴量選択工程は、検索対象となる検索対象楽曲の集合と、楽曲を検索する基準となる検索基準楽曲の集合とを取得する楽曲取得工程と、前記各集合において前記特徴量の分散値を算出する算出ェ程と、前記算出工程によって算出された前記検索対象楽曲の集合における前記特徴量の分散値と、前記検索基準楽曲の集合における前記特徴量の分散値とを比較し、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する選択工程と、を含むことを特徴とする。

[0009] また、請求項 12の発明に力かる楽曲検索プログラムは、請求項 11に記載の楽曲検索方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

図面の簡単な説明

[0010] [図 1]図 1は、発明の実施の形態に力かる楽曲検索装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。

[図 2]図 2は、実施の形態にかかる楽曲検索装置の楽曲検索処理手順の一例を示すフローチャートである。

[図 3]図 3は、実施例に力かる楽曲再生装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

[図 4]図 4は、実施例に力かる楽曲再生装置において楽曲検索を実現するための機能的構成の一例を示すブロック図である。

[図1—

〇 5]図 5は、特徴量抽出部によって抽出する特徴量の一例を説明する図表である。

〇

[図 6]図 6は、楽曲データベース部に格納される楽曲データの構成の一例を示す図表である。

[図 7]図 7は、嗜好度入力画面の一例を示す図である。

[図 8]図 8は、楽曲検索入力画面の一例を示す図である。

[図 9]図 9は、検索処理部における楽曲検索処理手順の一例を示すフローチャートである。

[図 10]図 10は、距離計算を用いた楽曲検索処理手順の一例を示すフローチャートである。

符号の説明

楽曲検索装置

110 特徴量選択部

111 楽曲取得部

112 算出部

113 選択部

120 検索部

121 特徴量比較部

122 判断部

130 検索楽曲提供部

300 楽曲再生装置

301 DSP

302 CPU

303 ROM

304 RAM

305 HDD

306 HD

307 メディアドライブ 308 記録メディア

309 映像 Z音楽 IZF

310 ディスプレイ

311 スピーカ

312 入力 IZF

313 入力キー

314 リモコン

315 通信 IZF

320 バス

330 ネットワーク

発明を実施するための最良の形態

[0012] 以下に添付図面を参照して、この発明にかかる楽曲検索装置、楽曲検索方法および楽曲検索プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。

[0013] (実施の形態）

(楽曲検索装置の機能的構成）

まず、この発明の実施の形態に力かる楽曲検索装置の内容について説明する。図 1は、この発明の実施の形態に力かる楽曲検索装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。楽曲検索装置 100は、特徴量選択部 110と、検索部 120と、検索楽曲提供部 130とを備えて構成される。また、特徴量選択部 110は、楽曲取得部 111と、算出部 112と、選択部 113とを備え、検索部 120は、特徴量比較部 121と、判断部 122とを備えて構成される。

[0014] 特徴量選択部 110は、楽曲の構成的な特徴をあらわす要素としての特徴量のうち、検索基準楽曲をもとにユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する。検索部 120は、特徴量選択部 110によって選択されたユーザの嗜好に適した特徴量に基づ、て、検索対象となる検索対象楽曲からユーザの嗜好に沿った楽曲を検索する。検索楽曲提供部 130は、検索部 120によって検索された検索結果を用いて、この検索結果に含まれる楽曲（以下、「検索楽曲」とする）をユーザが指定した条件に沿った順に提供する。 [0015] ここで、これら特徴量選択部 110および検索部 120における処理について詳しく説明する。まず、特徴量選択部 110の楽曲取得部 111は、不図示の検索対象楽曲選択部と検索基準楽曲選択部とを備えている。検索対象楽曲選択部は、検索可能なすべての楽曲の中からユーザの指定した条件に関する情報 (以下、「条件情報」とする）に基づいて、検索対象となる検索対象楽曲を選択する。この検索基準楽曲選択部は、検索対象楽曲を選択する際に、例えば検索可能なすべての楽曲のアーティスト名、タイトル名、ジャンルおよび調性 (キー）のうち、少なくともいずれか一つの属性情報を条件情報として用いる。

[0016] 一方、検索基準楽曲選択部は、検索可能なすべての楽曲のうちの複数の楽曲にあらかじめ付与されている評価値に基づいて、検索対象楽曲選択部によって選択された検索対象楽曲の中から検索基準となる検索基準楽曲の選択を行う。この検索基準楽曲選択部における検索基準楽曲の選択方式としては、基準となる楽曲をユーザが個別に指定する方式であってもよいし、あら力じめいくつかの楽曲に対して、例えばユーザが段階評価を与え、与えられた段階評価を評価値のパラメータとして選択を行う方式であってもよい。

[0017] このように、上記楽曲取得部 111では、検索対象楽曲選択部と検索基準楽曲選択部とにおいて選択された楽曲を取得することで、検索対象楽曲の集合と、検索基準楽曲の集合とをそれぞれ取得することができる。

[0018] 算出部 112は、楽曲取得部 111によって取得された検索対象楽曲の集合と検索基準楽曲の集合との、それぞれの集合における特徴量を求め、求めた特徴量の分散値を算出する。この特徴量とは、楽曲の構成的特徴をあらわす要素を数値的にあらわしたものであり、あら力じめ楽曲のデータに含まれている。そして、例えば和音変化量、平均 BPM (Beat Per Minute)、最大ビートレべノレ、平均信号レべノレや最大信号レベル等、数種類あり、どの特徴量を用いるかはユーザによって設定が可能である。

[0019] また、分散値は、各楽曲から検出した特徴量ごとのばらつきをあらわす値である。つまり、ある特徴量の分散値が小さければ、類似している楽曲が多ぐその特徴量、例えば和音変化量は、楽曲の集合 (検索対象楽曲または検索基準楽曲）全体を通しての特徴といえる。したがって、逆に分散値が大きければ特徴量にばらつきがあるということであるから、楽曲の集合の特徴をあらわして、るとは、えな!/、。

[0020] 選択部 113は、算出部 112によって算出された検索対象楽曲の集合と検索基準楽曲の集合との、それぞれの特徴量の分散値の比較を行い、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する。具体的には、検索基準楽曲の集合における特徴量の分散値のうち、検索対象楽曲の集合における特徴量の分散値よりも小さい特徴量のみを、ユーザの嗜好に適した特徴量として選択する。

[0021] 続いて、検索部 120における処理について詳しく説明する。まず、検索部 120の特徴量比較部 121は、上述した特徴量選択部 110の選択部 113において、ユーザの嗜好に適した特徴量として選択された特徴量にのみ着目して、すべての検索対象楽曲のそれぞれの特徴量の値と、検索基準楽曲の集合の特徴量の平均値とをそれぞれ比較する。この特徴量比較部 121における比較方式の具体例の一つとして、例えばユーグリッド距離計算により、比較する特徴量の値と特徴量の値の平均値との距離を求める方式を用いることができる。この場合、より距離が短ければ比較した値同士が近いことを意味する。

[0022] 判断部 122は、特徴量比較部 121によって比較した両者の値が近いほどユーザの嗜好に沿った楽曲であると判断し、判断した結果を検索結果として検索楽曲提供部 130へ出力する。また、このとき、距離が一定以内の楽曲のみを出力させる、あるいは出力順を距離が遠い順にするなど、特徴量比較部 121によって比較した結果を、どのようにして判断にむすびつけるかはユーザが設定してもよ!/、。

[0023] 検索楽曲提供部 130は、検索部 120によって検索された検索結果を用いて、この検索結果に含まれる楽曲（以下、「検索楽曲」とする）をユーザが指定した条件に沿つた順に提供する。したがって、検索楽曲提供部 130においては、ユーザの嗜好に近い順、遠い順など、種々の条件を設けて所望する順に検索楽曲を提供させることができる。

[0024] (楽曲検索装置の楽曲検索処理手順）

つぎに、この実施の形態に力かる楽曲検索装置の楽曲検索処理手順について説明する。図 2は、この実施の形態に力かる楽曲検索装置の楽曲検索処理手順の一例を示すフローチャートである。図 2のフローチャートにおいて、まず、特徴量選択部 11 0の楽曲取得部 111によって、検索対象楽曲の集合と、検索基準楽曲の集合とを取得する (ステップ S201)。続いて、算出部 112によって、各集合においての特徴量を求め、求めた特徴量の分散値を算出する (ステップ S202)。その後、選択部 113によつて、ステップ S202の算出結果を用いて、それぞれの特徴量のうち、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する (ステップ S203)。

[0025] つぎに、特徴量比較部 121によって、ステップ S203において選択部 113により選択された特徴量に着目して、すべての検索対象楽曲のそれぞれの特徴量の値に対し、検索基準楽曲の集合の特徴量の平均値をそれぞれ比較する (ステップ S204)。そして、ステップ S204における比較から、判断部 122によって、比較した両者の値が近いほどユーザの嗜好に沿った楽曲であると判断し、ユーザの嗜好に沿った楽曲を検索する (ステップ S205)。最後に、検索楽曲提供部 130によって、ステップ S205において検索された検索結果を用い、ユーザの指定した条件に応じて検索された楽曲を提供し (ステップ S206)、本フローチャートによる一連の楽曲検索処理を終了する

[0026] 以上説明したように、この発明の実施の形態に力かる楽曲検索装置、楽曲検索方法および楽曲検索プログラムによれば、ユーザの嗜好を反映した特徴量のみを検索基準として用いることで、ユーザの嗜好を高精度に反映した楽曲を、正確かつ効率的に検索することができる。

[0027] つぎに、この発明の実施の形態に力かる実施例について詳細に説明する。ここでは、この発明の実施の形態に力かる楽曲検索装置を、楽曲再生装置に適用した場合を例示して説明する。

実施例

[0028] (楽曲再生装置のハードウア構成）

図 3は、この発明の実施例に力かる楽曲再生装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図 3において、楽曲再生装置 300は、 DSP (Digital Signal P rocessor) 301と、 CPU302と、 ROM303と、 RAM304と、 HDD (ハードディスクドライブ） 305と、 HD (ノヽードディスク） 306と、メディアドライブ 307と、記録メディア 308 と、映像 Z音楽 IZF (インターフェース） 309と、ディスプレイ 310と、スピーカ 311と、入力 IZF312と、入力キー 313と、リモコン 314と、通信 IZF315とを備えて構成されている。また、各構成部 301〜315は、バス 320によってそれぞれ接続されている。また、通信 IZF315はネットワーク 330に接続されている。

[0029] DSP301は、この実施例では楽曲の特徴量の抽出処理に特ィ匕したデバイスであり、 CPU302よりも高速な抽出処理が行える。 CPU302は、 DSP301の処理以外の処理を行うことで楽曲再生装置 300全体の制御を行う。 ROM303は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。 RAM304は、 DSP301および CPU302のワークエリアとして使用される。

[0030] HDD305は、 DSP301および CPU302の制御にしたがって、 HD306に対するデータのリード Zライトを制御する。 HD306は、 HDD305の制御で書き込まれたデータを記憶する。メディアドライブ 307は、 DSP301および CPU302の制御にしたがつて、記録メディア 308に対するデータのリード Zライトを制御する。記録メディア 308は、メディアドライブ 307の制御で記録されたデータを読み出す着脱可能な記録媒体であり、例えば CD、 DVD等である。また、記録メディア 308として書き込み可能な記録媒体は、例えば CD— ROM (CD— R、 CD-RW) , MO,メモリーカード等であつてもよい。

[0031] 映像/音楽 I/F309は、映像表示用のディスプレイ 310およびスピーカ 311と接続される。ディスプレイ 310は、楽曲データがミュージックビデオである場合は、画像データを表示させる。また、ディスプレイ 310をタツチパネルにして入力情報を入力 I/F 312へ出力させてもよい。スピーカ 311は、楽曲データの音楽を出力する。またスピ一力 311の代わりに、例えば個人で楽曲を楽しむために、ヘッドホンを映像 Z音楽 I ZF309に接続してもよい。

[0032] 入力 IZF312は、文字、数値、各種指示などの入力をする入力キー 313や、入力キー 313の入力機能の一部または全部を備えたリモコン 314と接続されて、る。入力 IZF312は、入力キー 313またはリモコン 314から送信されたデータを DSP301または CPU302からの制御に応じたハードウェアへ入力する。通信 IZF315は、ネットヮーク 330に接続され、ネットワーク 330から楽曲データを取得する。 [0033] なお、 HD306や記録メディア 308には主として楽曲データが記録されており、楽曲データには、ユーザによってあら力じめ嗜好度を付与されたものがある。嗜好度とは、楽曲への好む好まざるを段階評価した数値である。この実施例では、いくつかの楽曲データに対し、例えば 1〜5 (数値が高いほどユーザの評価が高い）の嗜好度を付与してヽることとする。

[0034] この楽曲再生装置 300は、楽曲検索機能を有している。この楽曲検索機能によつて HD306や記録メディア 308に記録された楽曲データ力もユーザの嗜好に沿った楽曲データを検索して、ディスプレイ 310やスピーカ 311によって再生させることができる。また、通信 IZF315を用いてネットワーク 330から楽曲データを取得する際も、楽曲検索機能によってユーザの嗜好に沿った楽曲データのみを取得することができる。

[0035] (楽曲再生装置の楽曲検索における機能的構成）

つぎに、図 3に示した楽曲再生装置 300において楽曲検索を実現するための機能について詳しく説明する。

[0036] 図 4は、この発明の実施例にかかる楽曲再生装置において楽曲検索を実現するための機能的構成の一例を示すブロック図である。楽曲再生装置 300の楽曲検索機能部 400は、楽曲登録部 401と、入出力部 402とに接続され、 DSP処理部 403と、楽曲データベース部 404と、再生制御部 405と、嗜好度管理部 407と、検索処理部 4 08と力ら構成される。さら〖こ、 DSP処理部 403は、特徴量抽出部 406を含んだ構成である。

[0037] 楽曲登録部 401は、指定した楽曲の取り込みと登録を行う。具体的には、図 3に示した HD306や、記録メディア 308に記録されている楽曲データのうち、楽曲検索機能部 400による検索対象楽曲として指定された楽曲データと、通信 IZF315を介してネットワーク 330から取得した楽曲データとを、 CPU302の制御により HD306に構成された楽曲データベース部 404に取り込んで登録する。

[0038] また、登録の際には、楽曲データにアーティスト名、タイトル名、ジャンル名などの基本的なデータ (属性データ）が含まれて、るか否かを確認し、不足して!/、るデータがある場合は、記録されている属性データのみを登録してもよいが、ネットワーク 330に接続することにより不足している属性データを取得したり、ディスプレイ 310に属性データが不足している旨の表示を行って、入力キー 313やリモコン 314力もユーザによつて入力させたりしてもよい。

[0039] 入出力部 402は、ユーザ力も入力されたデータを入力 IZF312を介して楽曲検索機能部 400へ出力し、楽曲検索機能部 400から出力された楽曲データをディスプレィ 310やスピーカ 311へ出力する。

[0040] DSP処理部 403に備えられた特徴量抽出部 406は、楽曲登録部 401によって登録された楽曲データの楽音信号から特徴量を抽出する。 DSP処理部 403は、 DSP3 01によって、特徴量抽出部 406の処理のみを行うため、本来であれば処理に時間の力かる特徴量の抽出も高速に行うことができる。なお、この実施例では、 DSP処理部 403の処理は、 DSP301によって行っている力例えば、他の機能部と同様に CPU 302によって処理を行うような構成でもよい。ここで、抽出する特徴量について説明する。

[0041] 図 5は、特徴量抽出部によって抽出する特徴量の一例を説明する図表である。図表 500に示したように、特徴量抽出部 406においては、特徴量として、和音の変化の複雑さをあらわす和音変化量（HVL ; Harmony Variation Level)と、 1分間あたりのテンポをあらわす平均 BPM (BPM ;Beat Per Minute)と、低域信号の最大信号レベルをあらわす最大ビートレベル（MBL ; Maximum Beat Level)と、信号レベルの平均値をあらわす平均信号レベル（ASL; Average Signal Level)と、信号レベルの最大値をあらわす最大信号レベル（MSL ; Maximum Signal Level) とを用いる。

[0042] また、上述の特徴量以外にも、重要な特徴量として、楽曲中の最も優位な調性 (キ一)をあらわした調性が挙げられる。調性も他の音楽特徴量と同様に特徴量抽出部 4 06によって抽出することができる。し力しながら、この調性は他の特徴量とは性質が異なり、連続値ではないため、他の特徴量とは分けて楽曲の属性データの一つとして扱う。

[0043] 楽曲データベース部 404は、楽曲登録部 401によって取り込まれた楽曲データ（属性データを含む）と、特徴量抽出部 406によって抽出された音楽的な特徴量と調性とを、楽曲ごとに IDを付与して格納する。また、楽曲データベース部 404には、後述する嗜好度管理部 407から楽曲データに対応した嗜好度のデータが入力され、楽曲データの一つとして楽曲データベース部 404に格納される。ここで、楽曲データベース部 404に格納される楽曲データの構成について説明する。

[0044] 図 6は、楽曲データベース部に格納される楽曲データの構成の一例を示す図表である。図表 600に示したように、楽曲 IDごとに一つの楽曲が設定され、アーティスト、タイトル、ファイル名等の楽曲登録部 401によって取り込まれた属性データと、特徴量抽出部 406によって抽出された特徴量と、嗜好度管理部 407から入力された嗜好度とが格納されている。

[0045] 図 4に戻り、説明を続けると、嗜好度管理部 407は、入出力部 402からユーザに楽曲ごとの嗜好度を入力させ、入力された楽曲データに対応した嗜好度を楽曲データベース部 404へ格納させる。嗜好度とは、楽曲に対するユーザの好みの度合いを段階評価した数値である。具体例としては、 5 (好き)、 4 (まあまあ好き）、 3 (普通）、 2 (あまり好きじやない）、 1 (嫌い）などがある。

[0046] 図 7は、嗜好度入力画面の一例を示す図である。画面 700に示したように、楽曲データが再生されると、楽曲のタイトル名 701、アーティスト名 702が表示される。再生される楽曲データは、操作ボタン 703によって制御され、嗜好度選択部 704によって嗜好度が選択されるようになっている。図 7に示した例のように再生中の楽曲以外にも、既知の楽曲に対しては、タイトル名のみを表示させた画面で嗜好度の選択を行ってちょい。

[0047] 図 4に戻り、説明を続けると、検索処理部 408は、入出力部 402を介して入力されたユーザ力の検索要求に応じて楽曲検索を行う。図 8は、楽曲検索入力画面の一例を示す図である。楽曲検索の例として、画面 800に示したように、ユーザは検索の条件として、検索の基準となる楽曲 801と、検索対象となる楽曲 802とを指定する。

[0048] 検索の基準となる楽曲 801は、図 7に示した画面 700によって入力した嗜好度を使つて表現される。例えば、「嗜好度 > =4」や「嗜好度 = 5」「嗜好度 < = 2」などである。したがって、嗜好度が低い楽曲のみを基準となる楽曲 801に指定すれば、あえてュ一ザの好まない楽曲のみ検索させることもできる。 [0049] なお、検索対象となる楽曲 802には、例として下記のような指定を行う。

'全曲：楽曲データベースに登録された全曲を対象とする。

'アーティスト =XXX:アーティスト名が XXXに該当する楽曲を対象とする。

•ジャンル =XXX:ジャンルが XXXに該当する楽曲を対象とする。

• Xく BPMく Y：特徴量のうち BPMの値が Xから Yの間に該当する楽曲を対象とする

'調性 =メジャー:メジャーコードに該当する楽曲を対象とする。

[0050] 検索の基準となる楽曲 801と、検索対象となる楽曲 802との指定が終了すると、検索ボタン 803を指定して楽曲検索を開始する。なお、楽曲検索の詳細な手順に関しては後ほど詳しく説明する。検索処理部 408の検索結果は、楽曲データベース部 40 4に出力される。楽曲データベース部 404は、検索処理部 408によって検索された楽曲の楽曲データを再生制御部 405へ出力する。再生制御部 405は、入力された楽曲データの再生を行い、再生した音楽データを入出力部 402へ出力する。このとき、楽曲データに画像データが含まれている場合は、同時に画像データも入出力部 402 へ出力する。

[0051] (楽曲再生装置の楽曲検索処理手順）

つぎに、この実施例の楽曲再生装置の楽曲検索機能部 400 (図 4参照）における楽曲検索処理の手順について説明する。図 9は、この実施例の楽曲再生装置の楽曲検索機能部での検索処理部における楽曲検索処理手順の一例を示すフローチヤ一トである。図 9のフローチャートにおいて、まず、検索対象楽曲の集合と検索基準楽曲の集合とを取得する (ステップ S901)。つぎに、各特徴量の重み係数を決定する（ステップ S902)。

[0052] 重み係数とは、各特徴量がユーザの嗜好を反映している力否かの評価として付与する係数である。つまり、ある特徴量がユーザの嗜好を反映している場合は、重み係数を「1」とし、反映していない場合は、重み係数を「0」とする。重み係数を「0」とした特徴量は値が「0」になることから以下の検索処理には反映されない。したがって、ュ一ザの嗜好を反映した特徴量のみを用いて検索処理を行うことで、ユーザの嗜好を高精度に反映させた楽曲を検索することができる。さらに、重み係数を用いることは、ユーザの嗜好に関係のない特徴量による検索処理を省くことがきるため、処理速度の向上にもつながる。

[0053] 最後に、ステップ S902において決定した重み係数を反映させた特徴量により、楽曲検索を行、 (ステップ S903)、本フローチャートによる一連の楽曲検索処理を終了する。つぎに、特徴量を用いた楽曲検索の具体的な処理手順の一例として、検索基準楽曲の特徴量と検索対象楽曲の特徴量との距離計算を用いた楽曲検索の説明を行う。

[0054] 図 10は、距離計算を用いた楽曲検索処理手順の一例を示すフローチャートである。図 10のフローチャートにおいて、まず、特徴量 j = lと、特徴量の数 =Mとを設定する (ステップ S1001)。特徴量 jとは、楽曲検索に用いる特徴量の種類に対応した番号である。例えば 1 =HVL, 2 = BPM, 3 = MBLなど（図 5参照）というように、楽曲検索に用いる特徴量として設定された際に、あらかじめ付与されているか、選択した際に自動的に付与される。この特徴量の数をあらわすのが Mである。

[0055] つぎに、検索基準楽曲の集合の特徴量 jの平均 At[j]、分散 Vt[j]を算出し (ステツプ S1002)、続けて、検索対象楽曲の集合の特徴量 jの分散 Va[j]を算出する (ステップ S 1003)。

[0056] そして、ステップ S1002および S1003における処理で算出した分散 Vt[j]、分散 V a[j]を用い、つぎに、分散 Vt[j]が分散 Va[j]よりも小さいか否かを判断する (ステツプ S 1004)。

[0057] 分散 Vt[j]が分散 Va[j]よりも小さい場合 (ステップ S1004 :Yes)は、特徴量 [j]の重み係数 W [j ]を 1とする (ステップ S 1005)。分散 Vt [j ]が分散 Va [j ]と等し、か大き V、場合は (ステップ S 1004： No)、特徴量 [j]の重み係数 W[j]を 0とする (ステップ S 1 006)。

[0058] 続いて、特徴量 jが特徴量の数 Mよりも小さいか否かを判断する (ステップ S1007) 。特徴量 jが特徴量の数 Mよりも小さい場合は (ステップ S1007 :Yes)は、特徴量 jを特徴量 j + 1にシフトさせ (ステップ S 1008)、ステップ S 1002の処理に移行する。つぎの特徴量 jも同様にステップ S 1002〜ステップ S 1007の処理を行い、重み係数を決定する。 [0059] ステップ S1007の判断において、特徴量 jが特徴量の数 Mと等しい（大きいことは処理の性質上あり得ない）場合 (ステップ S 1007 : No)は、すべての特徴量の重み係数の決定が終了したことになる。

[0060] つぎに、重み係数が決定した特徴量を用いて、検索対象楽曲に含まれる全曲（N 曲）との距離 D[i]を算出する（ステップ S 1009)。なお、ステップ S1009の処理は、下記の（1)式を用い、 N曲分の距離計算を行う（l≤i≤N)。また、（1)式において、 P[i ] [j]は、検索対象楽曲の集合に含まれる i番目の楽曲の特徴量 jの値をあらわす。

[0061] [数 1]

[0062] ステップ S1009のすベての距離計算が終了すると、つぎに距離 D[i]を短い順に並ベて、つまり距離によって昇順にソートして検索結果として出力し (ステップ S 1010)、本フローチャートによる一連の楽曲検索処理を終了する。なお、上記ステップ S1010 においては、距離によって昇順にソートを行っている力これは一例であって、その他の順にソートを行うようにしてもょ、。

[0063] 上述の距離計算による楽曲検索の他にも、図 10のフローチャートにおけるステップ S 1004の判断を下記の（2)式のようにしてもよ!/、。

[数 2]

[0064] ここで、 αはユーザによって設定が可能であり、（2)式において、 α = 1と設定すればステップ S1004と同じ判断となる。 αの値を 1よりも小さくすると、ユーザの嗜好が強く表れている特徴量のみを距離計算に使用することができる。

[0065] また、図 10のフローチャートにおけるステップ S1004の判断において、 Yesである場合、重み係数を検索基準楽曲の集合の特徴量 jの分散 Vt[j]の逆数としてもよい。

[0066] 以上説明したように、本発明にかかる楽曲検索装置、楽曲検索方法および楽曲検索プログラムによれば、ユーザの嗜好を反映した特徴量のみを検索基準として用いることで、ユーザの嗜好を高精度に反映した楽曲を、正確かつ効率的に検索することができる。すなわち、楽曲検索時に、すべての特徴量を用いるのではなぐすべての検索対象楽曲に対して分散の小さい、つまり、集中度が高い特徴量のみを使用して検索を行うことができる。したがって、従来技術のように分布に偏りのない特徴量を使つたことによる楽曲検索結果への悪影響を排除できる。また、嗜好度による評価を一部の楽曲に対して行うだけで、未評価の楽曲からも検索が可能となる。

[0067] また、本発明にかかる楽曲検索装置 100において、再度楽曲検索を行う際は、すでに図 9で説明した処理が終了していることから、大幅な検索対象楽曲および検索基準楽曲の選択の変更がないかぎり前回の楽曲検索の処理結果を利用することができるため、ほぼ処理待ち時間なしに楽曲検索を行うことができる。

[0068] なお、本実施例では、楽曲登録部 401において、検索対象楽曲の指定を行うことで、ユーザの嗜好に沿わない楽曲は、はじめ力も楽曲検索処理から省くことができる。したがって、検索対象楽曲の曲数が限定され、楽曲検索処理をより高速化させることができる。また、特徴量に着目した場合にはユーザの嗜好に沿っている力ジャンルや、アーティストなどの属性情報がユーザの嗜好にそぐわな、楽曲である場合などに、これらの楽曲が楽曲検査装置 100によってユーザに提供されるような事態を防ぐことができる。なお、検索対象楽曲の指定は、細かく条件を設定するほどユーザの嗜好に細力べ沿った楽曲検索を行うことができ、検索対象楽曲の数も少なくなることから、結果として、楽曲検索処理の効率も向上する。

[0069] 力!]えて、本実施例に挙げた楽曲再生装置 300を家族など、複数ユーザで利用する際は、ユーザ切替処理部を新たに備え、楽曲データベース部 404をユーザ数ごとに設けてもよい。このような構成を用いることで、ユーザごとに検索対象楽曲の条件や、検索基準楽曲が切り替わり、一人のユーザが利用している場合と同様に精度の高い楽曲検索を高速に行うことができる。

[0070] また、楽曲再生装置 300は、図 3に示した構成に加え、デジタル放送波を受信する受信部を設けた構成でもよい。このような構成の場合、楽曲生成装置 300は、デジタル放送波の受信により映像 Z音楽 IZF309を介して、ディスプレイ 310や、スピーカ 311によってコンテンツを再生する。ユーザは、再生中のコンテンツ内の楽曲に対して嗜好度を付与するなどして、段階評価を行う。コンテンツの内容は、音楽番組のみにかぎられず、映画、ドラマまたは情報番組であってもよぐ BGMとして用いられた楽曲であってもよい。このようなコンテンツ内の楽曲の楽曲データからも特徴量を抽出することができる。したがって、ユーザが取得していない楽曲に関しても、検索基準楽曲として楽曲検索に活用することができる。

なお、本実施の形態で説明した楽曲検索方法は、あら力じめ用意されたプログラムをパーソナル.コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、 C D— ROM、 MO、 DVD等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体力読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。

Claims

請求の範囲

[1] 楽曲の特徴をあらわす要素である特徴量のうち、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する特徴量選択手段と、

前記特徴量選択手段によって選択された前記特徴量に基づ!/ヽて、ユーザの嗜好に沿った楽曲を検索する検索手段と、

を備えることを特徴とする楽曲検索装置。

[2] 前記検索手段によって検索された検索結果を用いて、当該検索結果に含まれる楽曲（以下、「検索楽曲」という）をユーザが指定した条件に沿った順に提供する検索楽曲提供手段を備えたことを特徴とする請求項 1に記載の楽曲検索装置。

[3] 前記特徴量選択手段は、

検索対象となる検索対象楽曲の集合と、楽曲を検索する基準となる検索基準楽曲の集合とを取得する楽曲取得手段と、

前記各集合において前記特徴量の分散値を算出する算出手段と、

前記算出手段によって算出された前記検索対象楽曲の集合における前記特徴量の分散値と、前記検索基準楽曲の集合における前記特徴量の分散値とを比較し、ュ一ザの嗜好に適した特徴量のみを選択する選択手段と、

を備えることを特徴とする請求項 1に記載の楽曲検索装置。

[4] 前記検索手段は、

すべての検索対象楽曲の特徴量と、前記検索基準楽曲の集合の特徴量の平均値とにおいて、前記選択手段によって選択された前記特徴量に関しての比較を行う特徴量比較手段と、

前記特徴量比較手段によって比較した両者の値が近いほどユーザの嗜好に沿つた楽曲であると判断し、検索結果として出力する判断手段と、

を備えることを特徴とする請求項 3に記載の楽曲検索装置。

[5] 前記楽曲取得手段は、

検索可能なすべての楽曲の中からユーザが指定した条件に関する情報 (以下、「条件情報」という）に基づいて、検索対象となる検索対象楽曲を選択する検索対象楽曲選択手段と、前記検索可能なすべての楽曲うちの複数の楽曲にあらかじめ付与されている評価値に基づいて、前記検索対象楽曲選択手段によって選択された前記検索対象楽曲の中から検索基準楽曲を選択する検索基準楽曲選択手段と、

[6] 前記選択手段は、前記検索基準楽曲の集合における前記特徴量の分散値が、前記検索対象楽曲の集合における前記特徴量の分散値よりも小さい特徴量を、ユーザの嗜好に適した特徴量として選択することを特徴とする請求項 3に記載の楽曲検索装置。

[7] 前記選択手段は、前記検索基準楽曲の集合における前記特徴量の分散値を前記検索対象楽曲の集合における前記特徴量の分散値で除算して得られた値が、あら力じめ定められた値よりも小さくなるときの前記特徴量を、ユーザの嗜好をあらわす特徴量として選択することを特徴とする請求項 3に記載の楽曲検索装置。

[8] 前記特徴量は、前記楽曲の構成的特徴をあらわすパラメータとして、和音変化量、平均 BPM (Beat Per Minute)、最大ビートレべノレ、平均信号レべノレおよび最大信号レベルのうち、少なくともいずれか一つによって構成されていることを特徴とする請求項 1に記載の楽曲検索装置。

[9] 検索対象楽曲選択手段は、前記検索対象楽曲を選択する際に、前記検索可能なすべての楽曲のアーティスト名、タイトル名、ジャンルおよび調性のうち、少なくともいずれか一つの属性情報を前記条件情報として用いることを特徴とする請求項 5に記載の楽曲検索装置。

[10] 特徴量比較手段は、ユーグリッド距離計算によって求めた距離が短いほど、前記特徴量の値と前記特徴量の値の平均値とが近いとすることを特徴とする請求項 4〜9のいずれか一つに記載の楽曲検索装置。

[11] 楽曲の特徴をあらわす要素である特徴量のうち、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する特徴量選択工程と、

前記特徴量選択工程によって抽出された前記特徴量に基づいて、ユーザの嗜好に沿った楽曲を検索する検索工程と、

を含み、検索対象となる検索対象楽曲の集合と、楽曲を検索する基準となる検索基準楽曲の集合とを取得する楽曲取得工程と、

前記各集合において前記特徴量の分散値を算出する算出工程と、

前記算出工程によって算出された前記検索対象楽曲の集合における前記特徴量の分散値と、前記検索基準楽曲の集合における前記特徴量の分散値とを比較し、ュ一ザの嗜好に適した特徴量のみを選択する選択工程と、

を含むことを特徴とする楽曲検索方法。

請求項 11に記載の楽曲検索方法をコンピュータに実行させることを特徴とする楽曲検索プログラム。