(57)【要約】【課題】どのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索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。【解決手段】楽曲検索装置１０は、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部１０１と、生成した特徴ベクトルに基づいて複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部１０２と、複数のクラスタのそれぞれから楽曲を１曲ずつ抽出する楽曲抽出部１０３と、楽曲抽出部１０３により抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける楽曲選択受付部１０４と、選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を複数の楽曲の中から検索する楽曲検索部１０５と、を備える。【選択図】図２
2010086273.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する楽曲検索装置であって、
前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記特徴ベクトル生成手段により生成された特徴ベクトルに基づいて、前記複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出する楽曲抽出手段と、
前記楽曲抽出手段により抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける楽曲選択受付手段と、
前記楽曲選択受付手段により選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、前記選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を前記複数の楽曲の中から検索する楽曲検索手段と、
を備えることを特徴とする楽曲検索装置。
【請求項２】
前記楽曲抽出手段により抽出された楽曲を再生する楽曲再生手段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。
【請求項３】
前記楽曲検索手段により検索された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける楽曲購入受付手段を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の楽曲検索装置。
【請求項４】
前記楽曲選択受付手段により選択を受け付けた楽曲と、前記楽曲購入受付手段により購入を受け付けた楽曲と、の少なくともいずれかに対して所定量のポイントを付与するポイント付与手段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。
【請求項５】
前記楽曲抽出手段による楽曲の抽出と、前記楽曲選択受付手段による楽曲の選択の受け付けと、前記楽曲検索手段による楽曲の検索と、を繰り返す繰り返し手段を備え、
前記楽曲抽出手段は、
前記楽曲検索手段により楽曲が検索される前では、前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、
前記楽曲検索手段により楽曲が検索された後では、検索された楽曲を抽出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の楽曲検索装置。
【請求項６】
複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する楽曲検索方法であって、
前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成する第１のステップと、
前記第１のステップにおいて生成された特徴ベクトルに基づいて、前記複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする第２のステップと、
前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出する第３のステップと、
前記第３のステップにおいて抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける第４のステップと、
前記第４のステップにおいて選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、前記選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を前記複数の楽曲の中から検索する第５のステップと、
を備えることを特徴とする楽曲検索方法。
【請求項７】
前記第３のステップにおいて抽出された楽曲を再生する第６のステップを備えることを特徴とする請求項６に記載の楽曲検索方法。
【請求項８】
前記第５のステップにおいて検索された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける第７のステップを備えることを特徴とする請求項６または７に記載の楽曲検索方法。
【請求項９】
前記第４のステップにおいて選択を受け付けた楽曲と、前記第７のステップにおいて購入を受け付けた楽曲と、の少なくともいずれかに対して所定量のポイントを付与する第８のステップを備えることを特徴とする請求項８に記載の楽曲検索方法。
【請求項１０】
前記第３のステップ、第４のステップ、および前記第５のステップを繰り返す第９のステップを備え、
前記第３のステップにおいて、
前記第５のステップが実行される前では、前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、
前記第５のステップが実行された後では、検索された楽曲を抽出することを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載の楽曲検索方法。
【請求項１１】
複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する楽曲検索方法を、コンピュータに実行させるための楽曲検索プログラムであって、
前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成する第１のステップと、
前記第１のステップにおいて生成された特徴ベクトルに基づいて、前記複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする第２のステップと、
前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出する第３のステップと、
前記第３のステップにおいて抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける第４のステップと、
前記第４のステップにおいて選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、前記選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を前記複数の楽曲の中から検索する第５のステップと、
をコンピュータに実行させるための楽曲検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、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。
【背景技術】
【０００２】
従来、ユーザの嗜好に適合した楽曲を複数の楽曲の中から検索するための楽曲検索技術が提案されている。例えば、特許文献１には、楽曲の印象を示す感性ベクトルと、楽曲の音楽的特徴を示す特徴ベクトルと、を用いた楽曲検索技術が提案されている。特許文献２には、楽曲に対するユーザの印象を数量化した印象量を用いた楽曲検索技術が提案されている。特許文献３には、任意の楽曲に対するユーザの嗜好の度合いを示す嗜好情報と、楽曲の特徴量と、楽曲の再生回数と、を用いた楽曲検索技術が提案されている。
【０００３】
特許文献４には、楽曲の特徴を数量化して１以上の因子で表現した楽曲パラメータを用いた楽曲検索技術が提案されている。特許文献５には、楽曲の周波数スペクトルの特徴量を用いた楽曲検索技術が提案されている。特許文献６には、楽曲に対するユーザの主観的な要件を数値化したものを用いた楽曲検索技術が提案されている。特許文献７には、ユーザの音楽的嗜好を表すユーザプロファイルを用いた楽曲検索技術が提案されている。
【特許文献１】特開２００３−９９４６２号公報
【特許文献２】特開２００５−１０７７１号公報
【特許文献３】特開２００５−１８２０５号公報
【特許文献４】特開２００５−３２４０９号公報
【特許文献５】特開２００５−７７８６５号公報
【特許文献６】特開２００７−１１４７９８号公報
【特許文献７】特開２００７−２３３８１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述のような従来の楽曲検索技術では、検索させたい楽曲の名前や印象等が、検索を開始する際にユーザにより予め決定されていなくてはならない。このため、検索させたい楽曲の名前や印象等がユーザにより予め決定されていない場合、すなわちどのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できることが求められていた。
【０００５】
そこで、本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、どのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索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】
【０００６】
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の事項を提案している。
【０００７】
（１）本発明は、複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する楽曲検索装置（例えば、図２の楽曲検索装置１０に相当）であって、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段（例えば、図２の特徴ベクトル生成部１０１に相当）と、前記特徴ベクトル生成手段により生成された特徴ベクトルに基づいて、前記複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手段（例えば、図２のクラスタリング部１０２に相当）と、前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出する楽曲抽出手段（例えば、図２の楽曲抽出部１０３に相当）と、前記楽曲抽出手段により抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける楽曲選択受付手段（例えば、図２の楽曲選択受付部１０４に相当）と、前記楽曲選択受付手段により選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、前記選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を前記複数の楽曲の中から検索する楽曲検索手段（例えば、図２の楽曲検索部１０５に相当）と、を備えることを特徴とする楽曲検索装置を提案している。
【０００８】
この発明によれば、楽曲検索装置は、特徴ベクトル生成手段により、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成し、クラスタリング手段により、特徴ベクトル生成手段により生成された特徴ベクトルに基づいて、複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする。そして、楽曲抽出手段により、複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、楽曲選択受付手段により、楽曲抽出手段により抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける。さらに、楽曲検索部により、楽曲選択受付手段により選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を複数の楽曲の中から検索する。
【０００９】
すなわち、複数の楽曲を、特徴ベクトルに基づいて複数のクラスタに分類し、各クラスタから所定数ずつ楽曲を抽出し、これら抽出した楽曲の中からユーザに楽曲を選択させる。そして、ユーザにより選択された楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を検索する。
【００１０】
このため、ユーザは、抽出された楽曲の中から楽曲を選択すれば、どのような楽曲を検索したいのかを予め決定できているか否かにかかわらず、選択した楽曲との類似度が高い楽曲を検索させることができる。したがって、どのような楽曲を検索したいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、楽曲を検索できる。
【００１１】
さらに、ユーザは、クラスタの互い異なる楽曲の中から楽曲を選択するので、既定ジャンルに依存しない多様な楽曲の中から、検索させたい楽曲を決定することができる。このため、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。また、検索においてはタイトルやアーティスト名、ジャンル名等を必要とせず、ユーザの知らないタイトルやアーティストの曲、想定していないジャンルの中からも検索できる。
【００１２】
以上より、どのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。
【００１３】
（２）本発明は、（１）の楽曲検索装置について、前記楽曲抽出手段により抽出された楽曲を再生する楽曲再生手段（例えば、図２の楽曲再生部１０６に相当）を備えることを特徴とする楽曲検索装置を提案している。
【００１４】
この発明によれば、楽曲検索装置は、楽曲再生手段により、楽曲抽出手段により抽出された楽曲を再生する。このため、ユーザは、試聴した上で楽曲の選択を行うことができるので、ユーザの嗜好にさらに適合した楽曲を検索できる。
【００１５】
（３）本発明は、（１）または（２）の楽曲検索装置について、前記楽曲検索手段により検索された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける楽曲購入受付手段（例えば、図２の楽曲購入受付部１０７に相当）を備えることを特徴とする楽曲検索装置を提案している。
【００１６】
この発明によれば、楽曲検索装置は、楽曲購入受付手段により、楽曲検索手段により検索された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける。このため、ユーザは、自身の嗜好に適合した楽曲が検索された場合に、その楽曲を購入できる。
【００１７】
（４）本発明は、（３）の楽曲検索装置について、前記楽曲選択受付手段により選択を受け付けた楽曲と、前記楽曲購入受付手段により購入を受け付けた楽曲と、の少なくともいずれかに対して所定量のポイントを付与するポイント付与手段（例えば、図２のポイント付与部１０８に相当）を備えることを特徴とする楽曲検索装置を提案している。
【００１８】
この発明によれば、楽曲検索装置は、ポイント付与手段により、楽曲選択受付手段により選択を受け付けた楽曲と、楽曲購入受付手段により購入を受け付けた楽曲と、の少なくともいずれかに対して所定量のポイントを付与する。
【００１９】
このため、楽曲の提供者に対してポイントに応じた利益を与えることで、楽曲の提供意欲を向上させることができる。これによれば、より多くの楽曲の中から、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できるようにすることができる。
【００２０】
また、楽曲抽出手段により各クラスタから楽曲を抽出する際に、クラスタごとにポイントの高いものから順番に所定数ずつ抽出することで、ユーザは、それまでに選択または購入した頻度の高い楽曲に基づいて検索させることができる。これによれば、ユーザに選択または購入された頻度の高い楽曲、すなわちユーザの関心度の高い楽曲に基づいて、効率的に楽曲を検索できる。
【００２１】
ここで、ユーザの楽曲の選択や購入におけるポイントの高い楽曲、上述のようにユーザの関心度の高い楽曲、例えば、著名な楽曲や著名なアーティストの楽曲に集中することが予想される。また、古い楽曲で現在は人気がないものの過去に人気があった楽曲にも、楽曲選択受付手段により受け付けるユーザの楽曲の選択が集中することが予想される。そこで、上述のように、楽曲抽出手段により各クラスタから楽曲を抽出する際に、クラスタごとにポイントの高いものから順番に所定数ずつ抽出することで、効率的な検索が可能となる。また、古い楽曲や購入済みの楽曲についても検索するための手段としてのニーズが生まれる。
【００２２】
（５）本発明は、（１）乃至（４）のいずれかの楽曲検索装置について、前記楽曲抽出手段による楽曲の抽出と、前記楽曲選択受付手段による楽曲の選択の受け付けと、前記楽曲検索手段による楽曲の検索と、を繰り返す繰り返し手段（例えば、図２の繰り返し部１０９に相当）を備え、前記楽曲抽出手段は、前記楽曲検索手段により楽曲が検索される前では、前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、前記楽曲検索手段により楽曲が検索された後では、検索された楽曲を抽出することを特徴とする楽曲検索装置を提案している。
【００２３】
この発明によれば、楽曲検索装置は、繰り返し手段により、楽曲抽出手段による楽曲の抽出と、楽曲選択受付手段による楽曲の選択の受け付けと、楽曲検索手段による楽曲の検索と、を繰り返す。また、楽曲抽出手段により、楽曲検索手段により楽曲が検索される前では、複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、楽曲検索手段により楽曲が検索された後では、検索された楽曲を類似度の高いものから抽出する。
【００２４】
このため、楽曲の抽出と、楽曲の選択を受け付けと、楽曲の検索と、を繰り返すことで、ユーザの選択した楽曲に応じた楽曲の検索を複数回行うことができるので、その結果、ユーザの嗜好に適合した楽曲を芋づる式に検索できる。また、検索結果がユーザの嗜好から離れてきたと思われる場合には再度楽曲一覧を作成し直すことで、始めから検索を再開することができる。
【００２５】
（６）本発明は、複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する楽曲検索方法であって、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成する第１のステップ（例えば、図３のステップＳ１に相当）と、前記第１のステップにおいて生成された特徴ベクトルに基づいて、前記複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする第２のステップ（例えば、図３のステップＳ２に相当）と、前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出する第３のステップ（例えば、図４のステップＳ１１に相当）と、前記第３のステップにおいて抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける第４のステップ（例えば、図５のステップＳ１９に相当）と、前記第４のステップにおいて選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、前記選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を前記複数の楽曲の中から検索する第５のステップ（例えば、図５のステップＳ２１に相当）と、を備えることを特徴とする楽曲検索方法を提案している。
【００２６】
この発明によれば、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成し、これら生成した特徴ベクトルに基づいて、複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする。そして、複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、抽出した楽曲の中からユーザによる楽曲の選択を受け付ける。さらに、選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を複数の楽曲の中から検索する。
【００２７】
すなわち、複数の楽曲を、特徴ベクトルに基づいて複数のクラスタに分類し、各クラスタから所定数ずつ楽曲を抽出し、これら抽出した楽曲の中からユーザに楽曲を選択させる。そして、ユーザにより選択された楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を検索する。
【００２８】
このため、ユーザは、抽出された楽曲の中から楽曲を選択すれば、どのような楽曲を検索したいのかを予め決定できているか否かにかかわらず、選択した楽曲との類似度が高い楽曲を検索させることができる。したがって、どのような楽曲を検索したいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、楽曲を検索できる。
【００２９】
さらに、ユーザは、クラスタの互い異なる楽曲の中から楽曲を選択するので、既定ジャンルに依存しない多様な楽曲の中から、検索させたい楽曲を決定することができる。このため、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。また、検索においてはタイトルやアーティスト名、ジャンル名等を必要とせず、ユーザの知らないタイトルやアーティストの曲、想定していないジャンルの中からも検索できる。
【００３０】
以上より、どのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。
【００３１】
（７）本発明は、（６）の楽曲検索方法について、前記第３のステップにおいて抽出された楽曲を再生する第６のステップ（例えば、図４のステップＳ１４に相当）を備えることを特徴とする楽曲検索方法を提案している。
【００３２】
この発明によれば、抽出した楽曲を再生する。このため、ユーザは、試聴した上で楽曲の選択を行うことができるので、ユーザの嗜好にさらに適合した楽曲を検索できる。
【００３３】
（８）本発明は、（６）または（７）の楽曲検索方法について、前記第５のステップにおいて検索された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける第７のステップ（例えば、図４のステップＳ１５に相当）を備えることを特徴とする楽曲検索方法を提案している。
【００３４】
この発明によれば、検索した楽曲の中から、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける。このため、ユーザは、自身の嗜好に適合した楽曲が検索された場合に、その楽曲を購入できる。
【００３５】
（９）本発明は、（８）の楽曲検索方法について、前記第４のステップにおいて選択を受け付けた楽曲と、前記第７のステップにおいて購入を受け付けた楽曲と、の少なくともいずれかに対して所定量のポイントを付与する第８のステップ（例えば、図４のステップＳ１７および図５のステップＳ２０に相当）を備えることを特徴とする楽曲検索方法を提案している。
【００３６】
この発明によれば、選択を受け付けた楽曲と、購入を受け付けた楽曲と、の少なくともいずれかに対して所定量のポイントを付与する。
【００３７】
このため、楽曲の提供者に対してポイントに応じた利益を与えることで、楽曲の提供意欲を向上させることができる。これによれば、より多くの楽曲の中から、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できるようにすることができる。
【００３８】
また、各クラスタから楽曲を抽出する際に、クラスタごとにポイントの高いものから順番に所定数ずつ抽出することで、ユーザは、それまでに選択または購入した頻度の高い楽曲に基づいて検索させることができる。これによれば、ユーザに選択または購入された頻度の高い楽曲、すなわちユーザの関心度の高い楽曲に基づいて、効率的に楽曲を検索できる。
【００３９】
ここで、ユーザの楽曲の選択や購入におけるポイントの高い楽曲、上述のようにユーザの関心度の高い楽曲、例えば、著名な楽曲や著名なアーティストの楽曲に集中することが予想される。また、古い楽曲で現在は人気がないものの過去に人気があった楽曲にも、楽曲選択受付手段により受け付けるユーザの楽曲の選択が集中することが予想される。そこで、上述のように、楽曲抽出手段により各クラスタから楽曲を抽出する際に、クラスタごとにポイントの高いものから順番に所定数ずつ抽出することで、効率的な検索が可能となる。また、古い楽曲や購入済みの楽曲についても検索するための手段としてのニーズが生まれる。
【００４０】
（１０）本発明は、（６）乃至（９）のいずれかの楽曲検索方法について、前記第３のステップ、第４のステップ、および前記第５のステップを繰り返す第９のステップ（例えば、図５のステップＳ２１またはＳ２２から図４のステップＳ１１に処理を移すこと、または図５のステップＳ２２から図４のステップＳ１３に処理を移すことに相当）を備え、前記第３のステップにおいて、前記第５のステップが実行される前では、前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、前記第５のステップが実行された後では、検索された楽曲を抽出することを特徴とする楽曲検索方法を提案している。
【００４１】
この発明によれば、楽曲の抽出と、楽曲の選択の受け付けと、楽曲の検索と、を繰り返す。また、楽曲を検索する前では、複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、楽曲を検索した後では、検索した楽曲を類似度の高いものから抽出する。
【００４２】
このため、楽曲の抽出と、楽曲の選択を受け付けと、楽曲の検索と、を繰り返すことで、ユーザの選択した楽曲に応じた楽曲の検索を複数回行うことができるので、その結果、ユーザの嗜好に適合した楽曲を芋づる式に検索できる。また、検索結果がユーザの嗜好から離れてきたと思われる場合には再度楽曲一覧を作成し直すことで、始めから検索を再開することができる。
【００４３】
（１１）本発明は、複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する楽曲検索方法を、コンピュータに実行させるための楽曲検索プログラムであって、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成する第１のステップ（例えば、図３のステップＳ１に相当）と、前記第１のステップにおいて生成された特徴ベクトルに基づいて、前記複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする第２のステップ（例えば、図３のステップＳ２に相当）と、前記複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出する第３のステップ（例えば、図４のステップＳ１１に相当）と、前記第３のステップにおいて抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける第４のステップ（例えば、図５のステップＳ１９に相当）と、前記第４のステップにおいて選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、前記複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、前記選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を前記複数の楽曲の中から検索する第５のステップ（例えば、図５のステップＳ２１に相当）と、をコンピュータに実行させるための楽曲検索プログラムを提案している。
【００４４】
この発明によれば、楽曲検索プログラムをコンピュータに実行させることで、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルを生成し、これら生成した特徴ベクトルに基づいて、複数の楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする。そして、複数のクラスタのそれぞれから楽曲を所定数ずつ抽出し、抽出した楽曲の中からユーザによる楽曲の選択を受け付ける。さらに、選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を複数の楽曲の中から検索する。
【００４５】
すなわち、複数の楽曲を、特徴ベクトルに基づいて複数のクラスタに分類し、各クラスタから所定数ずつ楽曲を抽出し、これら抽出した楽曲の中からユーザに楽曲を選択させる。そして、ユーザにより選択された楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を検索する。
【００４６】
このため、ユーザは、抽出された楽曲の中から楽曲を選択すれば、どのような楽曲を検索したいのかを予め決定できているか否かにかかわらず、選択した楽曲との類似度が高い楽曲を検索させることができる。したがって、どのような楽曲を検索したいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、楽曲を検索できる。
【００４７】
さらに、ユーザは、クラスタの互い異なる楽曲の中から楽曲を選択するので、既定ジャンルに依存しない多様な楽曲の中から、検索させたい楽曲を決定することができる。このため、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。また、検索においてはタイトルやアーティスト名、ジャンル名等を必要とせず、ユーザの知らないタイトルやアーティストの曲、想定していないジャンルの中からも検索できる。
【００４８】
以上より、どのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。
【発明の効果】
【００４９】
この発明によれば、ユーザは、抽出された楽曲の中から楽曲を選択すれば、どのような楽曲を検索したいのかを予め決定できているか否かにかかわらず、選択した楽曲との類似度が高い楽曲を検索させることができる。したがって、どのような楽曲を検索したいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、楽曲を検索できる。
【００５０】
さらに、ユーザは、クラスタの互い異なる楽曲の中から楽曲を選択するので、既定ジャンルに依存しない多様な楽曲の中から、検索させたい楽曲を決定することができる。このため、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。また、検索においてはタイトルやアーティスト名、ジャンル名等を必要とせず、ユーザの知らないタイトルやアーティストの曲、想定していないジャンルの中からも検索できる。
【００５１】
以上より、どのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５２】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて、詳細に説明する。
なお、本実施形態における構成要素は適宜、既存の構成要素等との置き換えが可能であり、また、他の既存の構成要素との組合せを含む様々なバリエーションが可能である。したがって、本実施形態の記載をもって、特許請求の範囲に記載された発明の内容を限定するものではない。
【００５３】
＜楽曲検索システムの構成＞
図１は、本発明の一実施形態に係る楽曲検索システム１の構成を示す図である。楽曲検索システム１は、複数の楽曲を記憶する楽曲記憶装置２０と、楽曲記憶装置２０に記憶されている複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する楽曲検索装置１０と、ユーザが操作可能に設けられた端末７０と、を備える。楽曲記憶装置２０は、楽曲検索装置１０と通信可能に接続され、楽曲検索装置１０は、インターネット５０を介して端末７０と通信可能に接続される。
【００５４】
なお、楽曲検索装置１０と通信可能に接続されるユーザが操作可能な端末は、図１では端末７０の１台のみを示したが、この端末７０の他にも複数台接続可能である。また、以降では、楽曲検索装置１０により、端末７０を所持するユーザの嗜好に適合した楽曲を検索する場合について説明する。
【００５５】
＜楽曲検索装置の構成＞
図２は、楽曲検索装置１０の構成を示すブロック図である。楽曲検索装置１０は、楽曲記憶装置２０に記憶されている各楽曲の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成部１０１と、楽曲記憶装置２０に記憶されている各楽曲を複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部１０２と、楽曲記憶装置２０に記憶されている複数の楽曲の中から楽曲を抽出する楽曲抽出部１０３と、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける楽曲選択受付部１０４と、楽曲を検索する楽曲検索部１０５と、楽曲抽出部１０３により抽出された楽曲を再生する楽曲再生部１０６と、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける楽曲購入受付部１０７と、楽曲選択受付部１０４により選択を受け付けた楽曲に対してポイントを付与するポイント付与部１０８と、楽曲抽出部１０３による楽曲の抽出と、楽曲選択受付部１０４による楽曲の選択の受け付けと、楽曲検索部１０５による楽曲の検索と、を繰り返す繰り返し部１０９と、を備える。
【００５６】
特徴ベクトル生成部１０１は、楽曲記憶装置２０に記憶されている各楽曲から特徴抽出を行って、これら各楽曲の特徴ベクトルを生成する。なお、本実施形態では、各楽曲の特徴ベクトルを生成する手法として、特開２００６−２４３８８７号公報に開示されているツリーベクトル量子化手法（ＴｒｅｅＱ）を採用する。
【００５７】
クラスタリング部１０２は、特徴ベクトル生成部１０１により生成された各楽曲の特徴ベクトルに基づいて、楽曲記憶装置２０に記憶されている各楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする。なお、本実施形態では、クラスタリングの手法として、ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングを採用する。また、楽曲記憶装置２０に記憶されている楽曲数が多くなるに従って、これら全ての楽曲をクラスタリングするための処理時間が長くなるので、処理時間を短縮するために、楽曲の一部をサンプリングしてクラスタリングすることが望ましい。
【００５８】
楽曲抽出部１０３は、楽曲記憶装置２０に記憶されている複数の楽曲の中から２０曲を抽出する。具体的には、後述の再検索ボタンＢ４が操作された場合と、楽曲検索部１０５により楽曲が検索される前、すなわち楽曲の抽出が１回目の場合とには、クラスタリング部１０２によるクラスタリングの結果に基づいて、各クラスタから楽曲を１曲ずつ抽出する。一方、楽曲検索部１０５により楽曲が検索された後、すなわち楽曲の抽出が２回目以降の場合には、楽曲検索部１０５により検索された楽曲を抽出する。
【００５９】
楽曲選択受付部１０４は、楽曲抽出部１０３により抽出された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の選択を受け付ける。具体的には、まず、楽曲抽出部１０３により抽出された２０曲の楽曲について、それぞれの名前や作者といった情報を端末７０に送信し、これら情報を端末７０の表示画面に表示させる。これにより、楽曲抽出部１０３により抽出された２０曲の楽曲の中から１曲を選択するように、端末７０を所持するユーザに促す。次に、楽曲抽出部１０３により抽出された楽曲の中からユーザにより楽曲が１曲選択されると、どの楽曲が選択されたのかを示す情報を端末７０から受信する。
【００６０】
楽曲検索部１０５は、楽曲選択受付部１０４により受け付けた楽曲と類似度の高い楽曲を２０曲検索する。具体的には、楽曲選択受付部１０４により選択を受け付けた楽曲である選択楽曲の特徴ベクトルと、楽曲記憶装置２０に記憶されている複数の楽曲のそれぞれの特徴ベクトルと、の類似度を算出し、選択楽曲の特徴ベクトルとの類似度が所定値以上である楽曲を楽曲記憶装置２０に記憶されている複数の楽曲の中から検索する。
【００６１】
なお、本実施形態では、類似度を算出する手法として、コサイン類似度を採用する。例えば、選択楽曲の特徴ベクトルｄｋ１と、楽曲記憶装置２０に記憶されている複数の楽曲のうちの１曲の特徴ベクトルｄｋ２と、の類似度Ｓｉｍ（ｄｋ１，ｄｋ２）は、式（１）のように表すことができる。
【００６２】
【数１】
2010086273.tif 000003
【００６３】
楽曲再生部１０６は、楽曲抽出部１０３により抽出された２０曲のうち、ユーザが試聴したいと所望する楽曲の一部を再生する。具体的には、まず、楽曲選択受付部１０４により、楽曲抽出部１０３により抽出された２０曲の楽曲に関する情報を端末７０の表示画面に表示させている状態で、これら楽曲のいずれか１曲を試聴するための操作がユーザにより端末７０を用いて行われると、その楽曲を楽曲記憶装置２０から読み出す。次に、読み出した楽曲の一部を端末７０に送信し、端末７０のスピーカから出音させる。
【００６４】
楽曲購入受付部１０７は、楽曲検索部１０５により検索された楽曲の中から、ユーザによる楽曲の購入を受け付ける。具体的には、楽曲選択受付部１０４により、楽曲抽出部１０３により抽出された２０曲に関する情報を端末７０の表示画面に表示させている状態で、これら楽曲のいずれか１曲を購入するための操作がユーザにより端末７０を用いて行われると、課金処理を開始する。そして、課金処理が完了して、ユーザによる料金の支払いが終了すると、ユーザが購入したいと所望する楽曲を楽曲抽出部１０３から読み出し、端末７０に送信する。
【００６５】
ポイント付与部１０８は、楽曲選択受付部１０４により選択を受け付けた楽曲と、楽曲購入受付部１０７により購入を受け付けた楽曲と、に対してポイントをそれぞれ１ポイント付与する。例えば、楽曲検索システム１の管理者は、所定期間ごとに各楽曲に付与されたポイントを算出し、算出したポイントに応じた金額を楽曲の提供者に与える。
【００６６】
繰り返し部１０９は、楽曲購入受付部１０７により楽曲の購入を受け付けるか、楽曲検索装置１０による楽曲の検索を終了する操作をユーザが行うまで、楽曲抽出部１０３による楽曲の抽出と、楽曲選択受付部１０４による楽曲の選択の受け付けと、楽曲検索部１０５による楽曲の検索と、を繰り返す。
【００６７】
＜楽曲検索装置における楽曲検索処理＞
楽曲記憶装置２０に記憶されている複数の楽曲の中からユーザの嗜好に適合した楽曲を楽曲検索装置１０により検索する手順について、図３、図４、および図５のフローチャートを参照しながら説明する。
【００６８】
まず、図３のフローチャートを参照して、楽曲検索装置１０が行うメイン処理について説明する。
【００６９】
まず、ステップＳ１において、特徴ベクトル生成部１０１により、楽曲記憶装置２０に記憶されている各楽曲の特徴ベクトルを生成する。
【００７０】
次に、ステップＳ２において、クラスタリング部１０２により、ステップＳ１において生成した各楽曲の特徴ベクトルに基づいて、楽曲記憶装置２０に記憶されている各楽曲を複数のクラスタにクラスタリングする。
【００７１】
次に、ステップＳ３において、楽曲の検索を開始する操作をユーザが行ったか否かを判別する。楽曲の検索を開始する操作をユーザが行ったと判別した場合には、ステップＳ４に移り、楽曲の検索を開始する操作をユーザが行っていないと判別した場合には、ステップＳ３を繰り返す。
【００７２】
ここで、端末７０は、楽曲の検索を開始する操作がユーザにより行われると、検索開始信号を楽曲検索装置１０に送信する。楽曲検索装置１０は、この検索開始信号を端末７０から受信したか否かにより、楽曲の検索を開始する操作をユーザが行ったか否かを判別する。
【００７３】
次に、ステップＳ４において、図４および図５のフローチャートに示す楽曲検索処理を行い、ステップＳ３に移る。
【００７４】
次に、図４および図５のフローチャートを参照して、楽曲検索装置１０が行う楽曲検索処理について説明する。
【００７５】
まず、ステップＳ１１において、楽曲抽出部１０３により、楽曲記憶装置２０に記憶されている複数の楽曲の中から２０曲を抽出する。具体的には、図３のステップＳ３の次にステップＳ１１を行う場合と、図５のステップＳ２２の次にステップＳ１１を行う場合とには、図２のステップＳ２の結果に基づいて、各クラスタから楽曲を１曲ずつ合計２０曲を抽出する。一方、図５のステップＳ２１の次にステップＳ１１を行う場合には、ステップＳ２１において検索された２０曲を抽出する。
【００７６】
次に、ステップＳ１２において、楽曲選択受付部１０４により、ステップＳ１１において抽出した２０曲の情報を端末７０に送信し、図６および図７に示すように、これら情報を端末７０の表示画面に表示させる。楽曲の情報としては、楽曲記憶装置２０に記憶されている複数の楽曲をそれぞれ判別するため設定された、楽曲ごとに固有の数値である「Ｍｕｓｉｃ  ＩＤ」と、楽曲の名前を示す「Ｔｉｔｌｅ」と、楽曲の作者を示す「Ａｒｔｉｓｔ」と、を楽曲ごとに表示させる。また、これら楽曲の情報の他に、楽曲を試聴する場合にユーザが操作する試聴ボタンＢ１と、楽曲を購入する場合にユーザが操作する購入ボタンＢ２と、楽曲を検索させる場合にユーザが操作する検索ボタンＢ３と、を楽曲ごとに表示させるとともに、楽曲の検索を最初からやり直させる場合にユーザが操作する再検索ボタンＢ４を１つ表示させる。なお、図６および図７については、後に詳述する。
【００７７】
次に、ステップＳ１３において、楽曲再生部１０６により、試聴ボタンＢ１をユーザが操作したか否かを判別する。試聴ボタンＢ１をユーザが操作したと判別した場合には、ステップＳ１４に移り、試聴ボタンＢ１をユーザが操作していないと判別した場合には、ステップＳ１５に移る。
【００７８】
ここで、端末７０は、試聴ボタンＢ１がユーザにより操作されると、どの楽曲に対応する試聴ボタンＢ１が操作されたのかを示す情報を含む試聴要求信号を楽曲検索装置１０に送信する。楽曲検索装置１０は、この試聴要求信号を端末７０から受信したか否かにより、試聴ボタンＢ１をユーザが操作したか否かを判別する。
【００７９】
次に、ステップＳ１４において、楽曲再生部１０６により、ステップＳ１１において抽出した２０曲のうち、操作された試聴ボタンＢ１に対応するものの一部を再生する。具体的には、試聴要求信号に基づいて、操作された試聴ボタンＢ１に対応する楽曲を楽曲記憶装置２０から読み出し、読み出した楽曲の一部を端末７０に送信し、端末７０のスピーカから出音させる。
【００８０】
次に、ステップＳ１５において、楽曲購入受付部１０７により、購入ボタンＢ２をユーザが操作したか否かを判別する。購入ボタンＢ２をユーザが操作したと判別した場合には、ステップＳ１６に移り、購入ボタンＢ２をユーザが操作していないと判別した場合には、図５のステップＳ１８に移る。
【００８１】
ここで、端末７０は、購入ボタンＢ２がユーザにより操作されると、どの楽曲に対応する購入ボタンＢ２が操作されたのかを示す情報を含む購入要求信号を楽曲検索装置１０に送信する。楽曲検索装置１０は、この購入要求信号を端末７０から受信したか否かにより、購入ボタンＢ２をユーザが操作したか否かを判別する。
【００８２】
次に、ステップＳ１６において、楽曲購入受付部１０７により、ステップＳ１１において抽出した２０曲のうち、操作された購入ボタンＢ２に対応するものをユーザに販売する。具体的には、購入要求信号に基づいて、操作された購入ボタンＢ２に対応する楽曲に対する課金処理を開始する。そして、課金処理が完了して、ユーザによる料金の支払いが終了すると、操作された購入ボタンＢ２に対応する楽曲を楽曲記憶装置２０から読み出し、端末７０に送信する。端末７０への楽曲の送信が完了すると、ステップＳ１７に移る。
【００８３】
次に、ステップＳ１７において、ポイント付与部１０８により、操作された購入ボタンＢ２に対応する楽曲に対してポイントを１ポイント付与する。そして、楽曲検索処理を終了し、図３のステップＳ３に移る。
【００８４】
次に、図５のステップＳ１８において、楽曲の検索を終了する操作をユーザが行ったか否かを判別する。楽曲の検索を終了する操作をユーザが行ったと判別した場合には、楽曲検索処理を終了し、図３のステップＳ３に移る。楽曲の検索を終了する操作をユーザが行っていないと判別した場合には、ステップＳ１９に移る。
【００８５】
ここで、端末７０は、楽曲の検索を終了する操作がユーザにより行われると、検索終了信号を楽曲検索装置１０に送信する。楽曲検索装置１０は、この検索終了信号を端末７０から受信したか否かにより、楽曲の検索を終了する操作をユーザが行ったか否かを判別する。
【００８６】
次に、ステップＳ１９において、楽曲選択受付部１０４により、検索ボタンＢ３をユーザが操作したか否かを判別する。検索ボタンＢ３をユーザが操作したと判別した場合には、ステップＳ２０に移り、検索ボタンＢ３をユーザが操作していないと判別した場合には、ステップＳ２２に移る。
【００８７】
ここで、端末７０は、検索ボタンＢ３がユーザにより操作されると、どの楽曲に対応する検索ボタンＢ３が操作されたのかを示す情報を含む検索要求信号を楽曲検索装置１０に送信する。楽曲検索装置１０は、この検索要求信号を端末７０から受信したか否かにより、検索ボタンＢ３をユーザが操作したか否かを判別する。
【００８８】
次に、ステップＳ２０において、ポイント付与部１０８により、操作された検索ボタンＢ３に対応する楽曲に対してポイントを１ポイント付与する。
【００８９】
次に、ステップＳ２１において、楽曲検索部１０５により、操作された検索ボタンＢ３に対応する楽曲と類似度の高い楽曲を、楽曲記憶装置２０に記憶されている複数の楽曲の中から２０曲検索し、ステップＳ１１に移る。
【００９０】
次に、ステップＳ２２において、再検索ボタンＢ４をユーザが操作したか否かを判別する。再検索ボタンＢ４をユーザが操作したと判別した場合には、ステップＳ１１に移り、再検索ボタンＢ４をユーザが操作していないと判別した場合には、ステップＳ１３に移る。
【００９１】
ここで、端末７０は、再検索ボタンＢ４がユーザにより操作されると、このことを示す情報を含む再検索要求信号を楽曲検索装置１０に送信する。楽曲検索装置１０は、この再検索要求信号を端末７０から受信したか否かにより、再検索ボタンＢ４をユーザが操作したか否かを判別する。
【００９２】
＜楽曲検索装置における楽曲の情報の表示例＞
楽曲検索装置１０による楽曲の情報の表示例について、図６および図７を参照しながら説明する。
【００９３】
図６は、上述のステップＳ３の次にステップＳ１１を行った場合における、端末７０の表示画面での表示例を示す。この表示例では、各クラスタから１曲ずつ抽出した合計２０曲についての情報が表示されている。
【００９４】
図７は、上述のステップＳ２１の次にステップＳ１１を行った場合における、端末７０の表示画面での表示例であり、図６の表示例が表示されている状態で「Ｍｕｓｉｃ  ＩＤ」が「１０５９３」である楽曲に対応する検索ボタンＢ３がユーザにより操作された場合の表示例である。この表示例では、「Ｍｕｓｉｃ  ＩＤ」が「１０５９３」である楽曲と、この「Ｍｕｓｉｃ  ＩＤ」が「１０５９３」である楽曲との類似度の高い１９曲の楽曲と、の合計２０曲の楽曲についての情報が表示されている。
【００９５】
以上の楽曲検索装置１０によれば、楽曲記憶装置２０に記憶されている複数の楽曲を、特徴ベクトルに基づいて複数のクラスタに分類し、各クラスタから楽曲を１曲ずつ合計２０曲抽出し、これら２０曲の中からユーザに楽曲を選択させる。そして、ユーザにより選択された楽曲の特徴ベクトルとの類似度が高い楽曲を２０曲検索する。
【００９６】
このため、ユーザは、抽出された２０曲の中から楽曲を選択すれば、どのような楽曲を検索したいのかを予め決定できているか否かにかかわらず、選択した楽曲との類似度が高い楽曲を検索させることができる。したがって、どのような楽曲を検索したいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、楽曲を検索できる。
【００９７】
さらに、ユーザは、クラスタの互い異なる楽曲の中から楽曲を選択するので、既定ジャンルに依存しない多様な楽曲の中から、検索させたい楽曲を決定することができる。このため、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。また、検索においては楽曲名や作者名、ジャンル名等を必要とせず、ユーザの知らない楽曲や作者の曲、想定していないジャンルの中からも検索できる。
【００９８】
以上より、どのような楽曲を検索させたいのかがユーザにより予め決定されていない場合であっても、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できる。
【００９９】
また、以上の楽曲検索装置１０によれば、試聴ボタンＢ１がユーザに操作されると、操作された試聴ボタンＢ１に対応する楽曲の一部を端末７０のスピーカから出音させる。このため、ユーザは、試聴した上で楽曲の選択を行うことができるので、ユーザの嗜好にさらに適合した楽曲を検索できる。
【０１００】
また、以上の楽曲検索装置１０によれば、購入ボタンＢ２がユーザに操作されると、操作された購入ボタンＢ２に対応する楽曲をユーザに販売する。このため、ユーザは、自身の嗜好に適合した楽曲が検索された場合に、その楽曲を購入できる。
【０１０１】
また、以上の楽曲検索装置１０によれば、購入ボタンＢ２または検索ボタンＢ３がユーザに操作されるたびに、操作された購入ボタンＢ２または検索ボタンＢ３に対応する楽曲に対してポイントを１ポイント付与する。
【０１０２】
そこで、例えば、楽曲検索システム１の管理者は、所定期間ごとに各楽曲に付与されたポイントを算出し、算出したポイントに応じた金額を楽曲の提供者に与える。これによれば、楽曲の提供意欲を向上させることができるので、より多くの楽曲の中から、ユーザの嗜好に適合した楽曲を検索できるようにすることができる。
【０１０３】
また、例えば、楽曲抽出部１０３により楽曲を２０曲抽出する際に、クラスタごとにポイントの高いものから順番に１曲ずつ抽出したり、楽曲検索部１０５により楽曲を検索する際に、類似度の等しい楽曲についてはポイントの高いものから順に検索したりする。これによれば、ユーザは、それまでに操作した頻度の高い購入ボタンＢ２または検索ボタンＢ３に対応した楽曲、すなわちそれまでに購入または選択した頻度の高い楽曲の中に基づいて検索させることができる。これによれば、ユーザに購入または選択された頻度の高い楽曲、すなわちユーザの関心度の高い楽曲に基づいて、効率的に楽曲を検索できる。
【０１０４】
ここで、ユーザによる購入ボタンＢ２や検索ボタンＢ３の操作は、上述のようにユーザの関心度の高い楽曲、例えば、著名な楽曲や著名なアーティストの楽曲に集中することが予想される。また、古い楽曲で現在は人気がないものの過去に人気があった楽曲にも、ユーザによる検索ボタンＢ３の操作が集中することが予想される。そこで、上述のように、楽曲抽出部１０３により楽曲を２０曲抽出する際に、クラスタごとにポイントの高いものから順番に１曲ずつ抽出したり、楽曲検索部１０５により楽曲を検索する際に、類似度の等しい楽曲についてはポイントの高いものから順に検索したりすることで、効率的な検索が可能となる。また、古い楽曲や購入済みの楽曲についても検索するための手段としてのニーズが生まれる。
【０１０５】
さらに、楽曲検索装置１０に、ユーザが操作可能な端末が複数通信可能に接続されている場合には、各端末によるポイントを合算する。そして、上述のように、楽曲抽出部１０３により楽曲を２０曲抽出する際に、クラスタごとにポイントの高いものから順番に１曲ずつ抽出したり、楽曲検索部１０５により楽曲を検索する際に、類似度の等しい楽曲についてはポイントの高いものから順に検索したりする。これによれば、全てのユーザの中で人気のある楽曲、すなわち、いわゆる流行している楽曲について、類似度が高い楽曲検索できる。
【０１０６】
また、以上の楽曲検索装置１０によれば、購入ボタンＢ２がユーザに操作されるか、楽曲の検索を終了する操作がユーザにより行われるまで、楽曲の抽出と、検索ボタンＢ３の操作の受け付けと、楽曲の検索と、を繰り返す。
【０１０７】
このため、楽曲の抽出と、検索ボタンＢ３の操作の受け付けと、楽曲の検索と、を繰り返すことで、ユーザが操作した検索ボタンＢ３に対応する楽曲に応じた楽曲の検索を複数回行うことができるので、その結果、ユーザの嗜好に適合した楽曲を芋づる式に検索できる。
【０１０８】
また、以上の楽曲検索装置１０によれば、再検索ボタンＢ４がユーザに操作されると、各クラスタから楽曲を１曲ずつ合計２０曲抽出し直し、これら２０曲の中からユーザに楽曲を選択させる。これによれば、ユーザは、検索された楽曲が自身の嗜好とずれた場合や、検索された楽曲とは異なるイメージやジャンルの楽曲を検索したい場合に、再検索ボタンＢ４を操作することで、簡易な操作で楽曲検索装置１０による楽曲の検索をやり直させることができる。
【０１０９】
なお、本発明の楽曲検索装置１０の処理をコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶し、これら記録媒体に記録されたプログラムを楽曲検索装置１０に読み込ませ、実行することによって、本発明を実現できる。
【０１１０】
また、上述のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納した楽曲検索装置１０から、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
【０１１１】
また、上述のプログラムは、上述の機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述の機能を楽曲検索装置１０にすでに記録されているプログラムとの組合せで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【０１１２】
以上、この発明の実施形態につき、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【０１１３】
例えば、上述の実施形態では、楽曲の特徴ベクトルを生成する手法として、特開２００６−２４３８８７号公報に開示されているツリーベクトル量子化手法（ＴｒｅｅＱ）を採用し、クラスタリングの手法として、ｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングを採用し、類似度を算出する手法として、コサイン類似度を採用したが、これらに限らない。
【０１１４】
また、上述の実施形態では、楽曲を検索する際に楽曲の特徴ベクトルを用いたが、これに限らない。
【０１１５】
また、上述の実施形態では、楽曲抽出部１０３により抽出された２０曲の楽曲の中からユーザが選択できる楽曲数は、１曲としたが、これに限らず、複数曲としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１１６】
【図１】本発明の一実施形態に係る楽曲検索システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る楽曲検索装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る楽曲検索装置のメイン処理を説明するための図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る楽曲検索装置の楽曲検索処理を説明するための図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る楽曲検索装置の楽曲検索処理を説明するための図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る端末の表示画面での表示例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る端末の表示画面での表示例を示す図である。
【符号の説明】
【０１１７】
１・・・楽曲検索システム
１０・・・楽曲検索装置
２０・・・楽曲記憶装置
７０・・・端末
１０１・・・特徴ベクトル生成部
１０２・・・クラスタリング部
１０３・・・楽曲抽出部
１０４・・・楽曲選択受付部
１０５・・・楽曲検索部
１０６・・・楽曲再生部
１０７・・・楽曲購入受付部
１０８・・・ポイント付与部
１０９・・・繰り返し部
【図１】
2010086273.tif 000004
【図２】
2010086273.tif 000005
【図３】
2010086273.tif 000006
【図４】
2010086273.tif 000007
【図５】
2010086273.tif 000008
【図６】
2010086273.tif 000009
【図７】
2010086273.tif 000010