(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子書籍ファイルを格納する電子書籍格納部と、
複数の楽曲ファイルおよびそれぞれの前記楽曲ファイルの属性値を所定のカテゴリ毎に記録した楽曲属性テーブルを格納した楽曲格納部と、
前記電子書籍ファイルを再生する電子書籍再生部と、
前記楽曲ファイルを再生する音声再生部と、
楽曲ファイルの再生中に再生している電子書籍ファイルについて、ユーザの読み進み具合を示す読書進捗指標値を算出し、算出した読書進捗指標値を用いて再生中の楽曲ファイルに対する評価ポイントを算出する楽曲評価部と、
各楽曲ファイルの評価ポイントとそれぞれの楽曲ファイルの属性値とから、カテゴリ毎の属性値についての評価を行ない、属性値の評価に基づいて楽曲ファイルを推薦する楽曲推薦部と、
を備えたことを特徴とするコンテンツ再生装置。
【請求項２】
撮像されたユーザの顔画像から検出された視線情報に基づいて、ユーザの読対象文字を特定し、特定した読対象文字と時間情報とを対応付けた時間毎文字情報を生成する読対象文字特定部をさらに備え、
前記楽曲評価部は、時間毎文字情報に基づいて、前記読書進捗指標値を算出することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ再生装置。
【請求項３】
前記楽曲評価部は、読み進んだ文字数が多いほど、大きな値となるように前記読書進捗指標値を算出することを特徴とする請求項１または２に記載のコンテンツ再生装置。
【請求項４】
前記楽曲評価部は、読み戻りの文字数および／または回数が少ないほど、大きな値となるように前記読書進捗指標値を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のコンテンツ再生装置。
【請求項５】
前記楽曲推薦部は、
楽曲ファイルの評価ポイントを、前記楽曲ファイルの属性値に対して付与し、属性値毎に付与された評価ポイントを平均化した平均評価ポイントを用いて、カテゴリ毎の属性値について評価を行ない、評価の高い属性値を含む楽曲ファイルを推薦することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載のコンテンツ再生装置。
【請求項６】
前記楽曲推薦部は、
楽曲ファイルの評価ポイントを、前記楽曲ファイルの属性値に対して付与し、属性値毎に付与された評価ポイントを平均化した値を、それぞれの属性値の属性評価値とし、楽曲ファイル毎に属性評価値を合計して、属性評価値合計値の大きい楽曲ファイルを推薦することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載のコンテンツ再生装置。
【請求項７】
所定のカテゴリ毎に属性値が与えられた楽曲ファイルの再生中に再生している電子書籍ファイルについて、ユーザの読み進み具合を示す読書進捗指標値を算出し、算出した読書進捗指標値を用いて再生中の楽曲ファイルに対する評価ポイントを算出する楽曲評価ステップと、
各楽曲ファイルの評価ポイントとそれぞれの楽曲ファイルの属性値とから、カテゴリ毎の属性値についての評価を行ない、属性値の評価に基づいて楽曲ファイルを推薦する楽曲推薦ステップと、を含むことを特徴とする楽曲推薦方法。
【請求項８】
所定のカテゴリ毎に属性値が与えられた楽曲ファイルの再生中に再生している電子書籍ファイルについて、ユーザの読み進み具合を示す読書進捗指標値を算出し、算出した読書進捗指標値を用いて再生中の楽曲ファイルに対する評価ポイントを算出する楽曲評価ステップと、
各楽曲ファイルの評価ポイントとそれぞれの楽曲ファイルの属性値とから、カテゴリ毎の属性値についての評価を行ない、属性値の評価に基づいて楽曲ファイルを推薦する楽曲推薦ステップと、を情報処理装置のコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子書籍と楽曲を再生可能なコンテンツ再生装置、楽曲推薦方法およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザに対して、ユーザの嗜好に即したアイテムを推薦するアイテム推薦装置が数多く提案されており、ユーザが膨大な数のアイテムの中から所望のアイテムを見つけ出すのに有益な装置となっている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、ユーザの楽曲に対する嗜好と映画や書籍などの異種コンテンツの嗜好とを対応付けることより、ユーザの楽曲視聴履歴に基づいて映画や書籍などの異種コンテンツを推薦するアイテム推薦装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１４１７４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、近年、電子書籍に代表されるように、ディスプレイに文字情報等を表示し、読書を行なえるコンテンツ再生装置が実用化されている。コンテンツ再生装置では、電子書籍を再生しながら楽曲を再生するなど、複数のコンテンツを同時に再生することができるものが多い。このようなコンテンツ再生装置においても、異種コンテンツを推薦する従来の技術を適用することにより、ユーザの電子書籍の読書履歴に基づいて、ユーザの嗜好にあった楽曲を推薦することが考えられる。
【０００６】
しかしながら、電子書籍を再生しながら楽曲を再生する場合、嗜好にあった楽曲が再生されると、楽曲に聴き入ってしまい、かえって読書の妨げになってしまうおそれがある。このため従来の技術をそのまま適用することは好ましくない。
【０００７】
そこで、本発明は、電子書籍の読書の妨げにならない楽曲を推薦することができるコンテンツ再生装置、楽曲推薦方法およびコンピュータ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】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明の第１の態様であるコンテンツ再生装置は、電子書籍ファイルを格納する電子書籍格納部と、複数の楽曲ファイルおよびそれぞれの前記楽曲ファイルの属性値を所定のカテゴリ毎に記録した楽曲属性テーブルを格納した楽曲格納部と、前記電子書籍ファイルを再生する電子書籍再生部と、前記楽曲ファイルを再生する音声再生部と、楽曲ファイルの再生中に再生している電子書籍ファイルについて、ユーザの読み進み具合を示す読書進捗指標値を算出し、算出した読書進捗指標値を用いて再生中の楽曲ファイルに対する評価ポイントを算出する楽曲評価部と、各楽曲ファイルの評価ポイントとそれぞれの楽曲ファイルの属性値とから、カテゴリ毎の属性値についての評価を行ない、属性値の評価に基づいて楽曲ファイルを推薦する楽曲推薦部と、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
ここで、撮像されたユーザの顔画像から検出された視線情報に基づいて、ユーザの読対象文字を特定し、特定した読対象文字と時間情報とを対応付けた時間毎文字情報を生成する読対象文字特定部をさらに備え、前記楽曲評価部は、時間毎文字情報に基づいて、前記読書進捗指標値を算出するようにしてもよい。
【００１０】
このとき、前記楽曲評価部は、読み進んだ文字数が多いほど、大きな値となるように前記読書進捗指標値を算出することができる。また、読み戻りの文字数および／または回数が少ないほど、大きな値となるように前記読書進捗指標値を算出するようにしてもよい。
【００１１】
また、前記楽曲推薦部は、楽曲ファイルの評価ポイントを、前記楽曲ファイルの属性値に対して付与し、属性値毎に付与された評価ポイントを平均化した平均評価ポイントを用いて、カテゴリ毎の属性値について評価を行ない、評価の高い属性値を含む楽曲ファイルを推薦することができる。
【００１２】
あるいは、前記楽曲推薦部は、楽曲ファイルの評価ポイントを、前記楽曲ファイルの属性値に対して付与し、属性値毎に付与された評価ポイントを平均化した値を、それぞれの属性値の属性評価値とし、楽曲ファイル毎に属性評価値を合計して、属性評価値合計値の大きい楽曲ファイルを推薦するようにしてもよい。
【００１３】
上記課題を解決するため、本発明の第２の態様である楽曲推薦方法は、所定のカテゴリ毎に属性値が与えられた楽曲ファイルの再生中に再生している電子書籍ファイルについて、ユーザの読み進み具合を示す読書進捗指標値を算出し、算出した読書進捗指標値を用いて再生中の楽曲ファイルに対する評価ポイントを算出する楽曲評価ステップと、各楽曲ファイルの評価ポイントとそれぞれの楽曲ファイルの属性値とから、カテゴリ毎の属性値についての評価を行ない、属性値の評価に基づいて楽曲ファイルを推薦する楽曲推薦ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１４】
上記課題を解決するため、本発明の第３の態様であるコンピュータプログラムは、所定のカテゴリ毎に属性値が与えられた楽曲ファイルの再生中に再生している電子書籍ファイルについて、ユーザの読み進み具合を示す読書進捗指標値を算出し、算出した読書進捗指標値を用いて再生中の楽曲ファイルに対する評価ポイントを算出する楽曲評価ステップと、各楽曲ファイルの評価ポイントとそれぞれの楽曲ファイルの属性値とから、カテゴリ毎の属性値についての評価を行ない、属性値の評価に基づいて楽曲ファイルを推薦する楽曲推薦ステップと、を情報処理装置のコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、電子書籍の読書の妨げにならない楽曲を推薦することができるコンテンツ再生装置、楽曲推薦方法およびコンピュータプログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施形態に係るコンテンツ再生装置の構成を示すブロック図である。
【図２】楽曲属性テーブルの構成例を示す図である。
【図３】電子書籍属性テーブルの構成例を示す図である。
【図４】コンテンツ再生装置の表面を模式的に示す図である。
【図５】時間毎文字情報の構成例を示す図である。
【図６】本実施形態に係るコンテンツ再生装置の楽曲評価動作について説明するフローチャートである。
【図７】楽曲評価部が行なう楽曲評価処理の詳細な手順について説明するフローチャートである。
【図８】書籍ジャンル係数の設定例を示す図である。
【図９】評価ポイントの算出例を示す図である。
【図１０】評価ポイントが記録された楽曲属性テーブルの例を示す図である。
【図１１】楽曲推薦部が行なう楽曲推薦処理について説明するフローチャートである。
【図１２】各楽曲の属性カテゴリの属性値に付与された評価ポイントを示す図である。
【図１３】属性カテゴリ毎に、属性値の平均値を表示した図である。
【図１４】推薦楽曲の表示例を示す図である。
【図１５】楽曲推薦部が行なう楽曲推薦処理の別例について説明するフローチャートである。
【図１６】各楽曲の属性値に対して付与された属性評価値と合計値の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は、本実施形態に係るコンテンツ再生装置の構成を示すブロック図である。本実施形態に係るコンテンツ再生装置は、少なくとも楽曲ファイルおよび電子書籍ファイルを同時再生可能な機器であり、ＣＰＵがメモリに格納されたプログラムを実行することにより種々の動作を行なう情報端末装置を用いることができる。具体的には、電子書籍端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、パーソナルコンピュータ、携帯電話、携帯音楽プレイヤ等とすることができる。
【００１８】
本図に示すようにコンテンツ再生装置１００は、楽曲格納部１０、電子書籍格納部２０、楽曲再生部３０、音声出力部３２、電子書籍再生部４０、表示部４２、操作受付部５０、カメラ部６０、視線情報取得部６２、時計部６４、読対象文字特定部６６、楽曲評価部７０、評価用パラメータ格納部７２、楽曲推薦部８０を備えている。
【００１９】
楽曲格納部１０は、ハードディスクドライブやフラッシュメモリ等を用いて構成され、ＭＰ３等の音声フォーマットで記録された楽曲ファイル１１を格納する。また、楽曲格納部１０は、楽曲ファイル１１の関連情報として楽曲属性テーブル１２も格納する。
【００２０】
図２は、楽曲属性テーブル１２の構成例を示す図である。本図に示すように、楽曲属性テーブル１２は、「タイトル」「アーティスト」「アルバム」「テンポ」「楽曲ジャンル」「雰囲気」「再生回数」「評価ポイント」を楽曲ファイル１１毎に記憶する。
【００２１】
以下では、「タイトル」「アーティスト」「アルバム」「テンポ」「楽曲ジャンル」「雰囲気」を属性カテゴリと称するものとする。属性カテゴリは、例えば、楽曲情報として楽曲ファイル１１に付随している情報を用いたり、自動的あるいはユーザの操作等により収集・記録すること等により楽曲属性テーブル１２に記録することができる。あるいは、公知の楽曲分析技術等を用いて楽曲ファイルの内容を判断して記録するようにしてもよい。
【００２２】
本実施形態では、属性カテゴリのうち「テンポ」「楽曲ジャンル」「雰囲気」で楽曲の特性を判断する。このため、これらの属性カテゴリを示す属性値は、用語を統一する等によって予め一般化しておくことが望ましい。本図の例では、「テンポ」は、１分間の拍数で属性値を示し、「楽曲ジャンル」は、「Ｐｏｐ」「Ｒｏｃｋ」「Ｊａｚｚ」等の用語で属性値を示し、「雰囲気」は、「さわやか」「パワフル」「クール」「ハード」等の表現で属性値を示すようにしている。もちろんこれらは例示であり、他の属性カテゴリや属性値を用いるようにしてもよい。
【００２３】
「再生回数」は、初期値を０とし、対応する楽曲ファイルがコンテンツ再生装置１００で再生される度に増分する。「評価ポイント」は、楽曲評価部７０によって算出された評価ポイントが記録される。
【００２４】
図１の説明に戻って、電子書籍格納部２０は、ハードディスクドライブやフラッシュメモリ等を用いて構成され、所定のフォーマットで記録された電子書籍ファイル２１を格納する。また、電子書籍格納部２０は、電子書籍ファイル２１の関連情報として、電子書籍属性テーブル２２も格納する。
【００２５】
図３は、電子書籍属性テーブル２２の構成例を示す図である。本図に示すように電子書籍属性テーブル２２は、「書籍名」「総ページ数」「著者」「書籍ジャンル」を電子書籍ファイル毎に記憶する。これらは、例えば、電子書籍情報として電子書籍ファイル２１に付随している情報を用いたり、自動的あるいはユーザの操作等により収集・記録すること等により電子書籍属性テーブル２２に記録することができる。
【００２６】
本実施形態では、「書籍ジャンル」で電子書籍の特性を判断する。このため、「書籍ジャンル」を示す属性値は、用語を統一する等によって予め一般化しておくことが望ましい。本図の例では、「エッセイ」「哲学」「歴史」「心理学」等の用語で属性値を示すようにしている。もちろん、これらは例示であり、電子書籍の特性を判断できる他の用語により属性値を示してもよい。
【００２７】
図１の説明に戻って、楽曲再生部３０は、操作受付部５０からの楽曲再生指示に従って、楽曲格納部１０に格納された楽曲ファイル１１の再生を行なう。再生された音声は、スピーカー、出力端子等により構成される音声出力部３２によって外部に出力される。楽曲再生部３０は、楽曲ファイル１１の再生を行なうと、楽曲属性テーブル１２のその楽曲ファイル１１に対応する「再生回数」を１増分する。また、楽曲再生部３０は、再生する楽曲ファイルを自動的に選択することもでき、この場合、「再生回数」が少ない楽曲ファイル１１を優先的に選択する。
【００２８】
電子書籍再生部は、操作受付部５０からの電子書籍再生指示に従って、電子書籍格納部２０に格納された電子書籍ファイル２１の再生を行なう。再生された文字情報等は、液晶ディスプレイ装置や有機ＥＬディスプレイ装置等により構成される表示部４２によって表示される。
【００２９】
操作受付部５０は、タクトボタンなどのハードボタンデバイス、静電容量センサーデバイス、感圧式センサーデバイス等の入力デバイスを用いて構成することができ、ユーザから各種入力操作を受け付ける。
【００３０】
カメラ部６０は、レンズユニットと撮像素子を備えており、撮像画像を取得する。図４に示すように、カメラ部６０は、表示部４２を見ているユーザの顔を撮像できる位置に配置されている。ここで、図４は、コンテンツ再生装置１００の表面を模式的に示す図である。本図に示すように、コンテンツ再生装置１００の表面には、表示部４２、操作部５０、カメラ部６０が配置されている。
【００３１】
視線情報取得部６２は、カメラ部６０が撮像したユーザの顔画像から目領域を特定し、眼球運動を測定する。そして、測定された眼球運動の値からユーザの視線方向を算出する。この視線方向と表示部４２の位置関係とからユーザの視線先となっている表示部４２の位置を推定して視線情報とする。視線情報は、例えば、表示部４２の表示面に設定された座標位置で表わすことができる。なお、視線情報取得部６２は、例えば、目領域の中から虹彩を検出することにより眼球運動を測定することができる。
【００３２】
読対象文字特定部６６は、視線情報取得部６２が算出した視線情報と、電子書籍再生部４０が出力した表示情報に基づいて、ユーザが読んでいる文字（位置）である読対象文字を特定する。ここで、文字の特定は、表示ページにおける何番目の文字であるかが推定されれば足りる。電子書籍再生部４０が出力する表示情報には、表示ページに含まれるテキスト、フォントサイズ、段組、縦書／横書等の情報が含まれており、読対象文字特定部６６は、テキストの各文字が表示される座標と、視線情報で示される座標とから、ユーザが読んでいる文字を特定することができる。
【００３３】
例えば、図４に示すように、視線情報の値が座標位置（Ｅｘ、Ｅｙ）であると推定された場合、その座標位置周辺にあたる領域Ａに表示される文字を、段組み、フォントサイズ等の表示情報に基づいて特定する。これにより、特定された文字が表示ページにおいて何番目の文字であるかを推定することができる。なお、文字の順番は、その電子書籍における通し番号であってもよい。
【００３４】
読対象文字特定部６６は、所定時間間隔毎に、読対象文字を特定し、時計部６４が出力する時刻情報と関連付けた時間毎文字情報を生成する。図５は、時間毎文字情報の構成例を示している。本図の例では、０．０１秒毎に、表示ページと、読対象文字の表示ページにおける順番を記録しているが、時間間隔や記録対象は、これに限られない。
【００３５】
楽曲評価部７０は、コンテンツ再生装置１００が、電子書籍と楽曲とを同時に再生しているときに、時間毎文字情報に基づいて読書進捗指標値を算出する。ここで、読書進捗指標値は、読書の進み具合を指標化したものである。特書進捗指標値の算出に際しては、評価用パラメータ格納部７２に格納されている評価用パラメータを使用する。そして、算出された読書進捗指標値に基づいて、再生している楽曲についての評価ポイントを算出し、楽曲属性テーブル１２の「評価ポイント」に記録する。評価ポイントは、読書進捗指標値に基づいて算出されるため、評価ポイントが高い楽曲は、読書がはかどる性質の楽曲として捉えることができる。
【００３６】
楽曲推薦部８０は、楽曲属性テーブル１２に記録されている「評価ポイント」に基づいて、電子書籍の再生時に適した楽曲を推薦する。電子書籍の再生時に適した楽曲は、読書がはかどると想定される楽曲である。本実施形態では、評価ポイントと、属性カテゴリ「テンポ」「楽曲ジャンル」「雰囲気」の属性値との関連性を分析することにより、推薦する楽曲を抽出する。なお、これらの属性カテゴリはあくまで例であり、他の属性カテゴリを用いるようにしてもよい。
【００３７】
次に、本実施形態に係るコンテンツ再生装置１００の楽曲評価動作について図６のフローチャートを参照して説明する。
【００３８】
楽曲評価動作は、電子書籍再生部４０が、操作受付部５０を介して、ユーザから電子書籍再生指示を受け付けることで開始される（Ｓ１０１）。電子書籍再生指示の操作に際しては、再生対象となる電子書籍ファイル２１が指定される。また、文字の大きさ等の表示に関する指示を含めるようにしてもよい。
【００３９】
楽曲再生部３０は、電子書籍再生指示に併せて、楽曲再生の指示もあったかどうかを判断する（Ｓ１０２）。楽曲再生指示がない場合は、楽曲再生部３０は、楽曲格納部１０に格納されている楽曲ファイル１１から再生対象とする楽曲ファイル１１を自動的に選択する（Ｓ１０３）。この際に、「再生回数」が少ない楽曲ファイル１１を優先的に選択する。これは、なるべく多くの楽曲を評価対象とするためである。ただし、ユーザが楽曲再生を望まない場合は、楽曲ファイル１１を選択せずに、電子書籍の再生のみを行なうようにしてもよい。なお、電子書籍の再生のみを行なう場合は、楽曲評価動作を終了する。
【００４０】
そして、電子書籍再生部４０が、ユーザによって指定された電子書籍の再生を行ない、楽曲再生部３０が、ユーザによって指定された楽曲あるいは楽曲再生部３０が選択した楽曲を再生する（Ｓ１０４）。
【００４１】
電子書籍の再生中に、視線情報取得部６２がカメラ部６０からの画像に基づいて、視線情報を生成する（Ｓ１０５）。この視線情報に基づいて、読対象文字特定部６６が、ユーザが読んでいる文字のそのページにおける順番を推定する（Ｓ１０６）。そして、推定した文字の順番と、時刻とを対応付けて、図５に示したような時間毎文字情報を作成する（Ｓ１０７）。なお、文字の順番でなく、視線情報が示す座標を記録するようにしてもよい。この場合、後の楽曲評価処理において、座標を文字の順番に変換する。また、視線情報から、ユーザが読書をしていないと判断される場合は、その時間は対象外とすることが望ましい。
【００４２】
読対象文字特定部６６による時間毎文字情報の作成は、楽曲の再生が終了するか、電子書籍の再生が終了するまで、所定時間間隔毎に繰り返し行なう（Ｓ１０８：Ｎｏ）。楽曲の再生あるいは電子書籍の再生が終了すると、楽曲評価部７０が、再生された楽曲についての評価を行なう（Ｓ１０９）。楽曲の再生終了は、楽曲が最後まで再生されたことや、ユーザによって再生が停止されたことを検出することで判定できる。また、電子書籍の再生終了は、電子書籍が最後まで読まれたこと、ユーザによって再生が停止されたこと、ユーザの視線が表示部４２から所定時間以上離れたと等を検出することで判定ができる。なお、電子書籍の再生は終了したが、楽曲の再生は終了していない場合には、楽曲再生部３０は、電子書籍の再生終了時点での画曲の再生経過時間を一時的に保持しておく。
【００４３】
楽曲の再生は終了したが、電子書籍の再生が継続している場合には（Ｓ１１０：Ｙｅｓ）、別の楽曲の再生を行なって、上記の処理を電子書籍の再生が終了するまで繰り返す（Ｓ１１０：Ｎｏ）。
【００４４】
次に、楽曲評価部７０が行なう楽曲評価処理（Ｓ１０９）の詳細な手順について、図７のフローチャートを参照して説明する。
【００４５】
楽曲評価処理（Ｓ１０９）では、まず、楽曲再生中に読み進んだ総文字数をカウントする（Ｓ１０９１）。読み進んだ総文字数は、時間毎文字情報を参照して算出することができる。すなわち、楽曲再生開始時刻の読対象文字から、楽曲再生終了時刻における読対象文字までに含まれる文字数を算出すればよい。読み進んだ総文字数が多ければ、電子書籍が読みやすかったことを示しているため、楽曲の評価にプラスに働く。
【００４６】
次に、楽曲再生中に読み戻りがあったかどうかを判断する（Ｓ１０９２）。読み戻りの有無も時間毎文字情報を参照することで判断することができる。例えば、図５に示した時間毎文字情報の例では、時刻１２時１５分２８秒０７において、８３文字目から６２文字目への読み戻りが生じている。読み戻りは、電子書籍が読みにくかったことを示しているため、楽曲の評価にはマイナスに働く。読み戻りがあった場合（Ｓ１０９２：Ｙｅｓ）には、時間毎文字情報を参照して、さらに、読み戻り回数を取得し（Ｓ１０９３）、また、読み戻りによる再読文字数を取得する（Ｓ１０９４）。
【００４７】
そして、予め定めた計算式に従って、読書の進み具合を示す読書進捗指標値Ｖ1を算出する（Ｓ１０９５）。本実施形態では、［数１］に従って、読書進捗指標値Ｖ1を算出するものとする。
【数１】
0005541529.tif 000002
【００４８】
ここで、Ｔは、総文字数であり、ｎは、読み戻り回数であり、ｘは再読文字数である。また、ｋ1は、読み戻り回数係数であり、ｋ2は、再読文字数係数である。すなわち、読書進捗指標値Ｖ1は、読み進んだ総文字数Ｔから、読み戻り回数ｎと、再読文字数ｘに対応する値を引いた値である。つまり、読み進んだ文字が多いほど、読み戻りが少ないほど大きな値となる。読み戻り回数係数ｋ1と再読文字数係数ｋ2とは、予め設定しておき評価用パラメータ格納部７２に格納しておく。なお、読書進捗指標値Ｖ1は、読み進んだ文字数、再読文字数、および読み戻り回数の内のいずれか１つに基づいて算出すれば足りるが、本実施形態のように算出することで、より精度を高めることができる。
【００４９】
なお、読書進捗指標値Ｖ1は、文字単位でなく、簡易的に段落単位、ページ単位で算出するようにしてもよい。例えば、ページ単位で算出する場合には、１ページに費やした時間と、前ページへの読み戻りを取得することで読書進捗指標値Ｖ1を算出することができる。この場合、視線情報に基づく読対象文字の特定は不要になる。
【００５０】
読書進捗指標値Ｖ1を算出すると、楽曲の評価である評価ポイントＶ2を算出する（Ｓ１０９６）。本実施形態では、［数２］に従って、評価ポイントＶ2を算出するものとする。
【数２】
0005541529.tif 000003
【００５１】
ここで、Ｐｔは、その楽曲が再生されていた時間であり、Ｂptは、再生時間を一般化するための基準再生時間である。基準再生時間Ｂptは、楽曲の再生時間の長短により生じる総文字数の差異を考慮して設けたものであり、予め所定の値を設定しておく。また、ｋ3は、書籍ジャンル係数で、再生中の電子書籍の書籍ジャンルに応じた読みにくさを考慮するための係数である。書籍ジャンル係数ｋ3は、例えば、図８に示すような値とすることができ、評価用パラメータ格納部７２に格納しておく。本図に示すように、書籍ジャンル係数ｋ3は、一般に難解とされる書籍ジャンルほど、大きな値となるように設定されている。再生中の電子書籍の書籍ジャンルは、電子書籍属性テーブル２２を参照して得ることができる。このため、図８における「書籍ジャンル」の各要素名と、電子書籍属性テーブル２２の「書籍ジャンル」の属性値の用語とを対応させておく。
【００５２】
［数２］から導かれるように、評価ポイントＶ2は、読書進捗指標値Ｖ1を、書籍ジャンル係数ｋ3で、書籍ジャンルによる難解さを考慮し、楽曲再生時間Ｐｔ、すなわち、読み進むのに費やした時間で割ることにより単位時間当りの値を求め、基準再生時間Ｂptで一般化したものである。ただし、基準再生時間Ｂptを省くようにしてもよい。
【００５３】
図９は、楽曲Ａに対する評価ポイントＶ2の算出例を示している。本例では、楽曲Ａの再生中に、総文字数Ｔ＝３７６０文字読み進んでいる。この間にユーザは、４回読み戻りをして、再読文字数は３１５文字となっている。また、読み戻り回数係数ｋ1として２０が設定されており、再読文字数係数ｋ2として０．５が設定されている。このため、［数１］に従って、読書進捗指標値Ｖ1＝３５２４を得ることができる。ただし、読み戻り回数係数ｋ1の値と再読文字数係数ｋ2の値とは例示であり、他の値であってもよい。また、読み戻り回数と再読文字数のいずれか一方を用いて読書進捗指標値Ｖ1を算出するようにしてもよい。
【００５４】
楽曲Ａの再生時間Ｐｔが２４０秒であり、楽曲Ａの再生中に読んでいた電子書籍の「書籍ジャンル」が「ビジネス」であったとすると、書籍ジャンル係数ｋ3は、１．１０となり、評価ポイントＶ2は、［数２］に従って、４３４２と算出される。なお、基準再生時間Ｂptは、２７０秒と設定されているものとする。
【００５５】
以上の手順により評価ポイントＶ2を算出すると、楽曲属性テーブル１２の「評価ポイント」に記録する（Ｓ１０９７）。図１０は、それぞれの楽曲に評価ポイントが記録された楽曲属性テーブル１２の例を示している。
【００５６】
次に、楽曲推薦部８０が行なう楽曲推薦処理について、図１１のフローチャートを参照して説明する。楽曲推薦処理は、評価ポイントを用いて行なうため、上記の楽曲評価により、評価ポイントが記録された楽曲数がある程度以上になった場合に行なうことが望ましい。楽曲推薦処理は、例えば、操作受付部５０を介して、ユーザから楽曲推薦指示を受け付けた場合に行なうことができる。また、ユーザが電子書籍再生操作を行なったときや、定期的あるいは不定期的に行なうようにしてもよい。
【００５７】
楽曲推薦処理では、評価ポイントが記録された楽曲属性テーブル１２を参照する（Ｓ２０１）。そして、評価ポイントが記録された各楽曲について、評価ポイントの値を、楽曲属性テーブル１２の所定の属性カテゴリの属性値に対して付与する（Ｓ２０２）。ここで、所定の属性カテゴリは、「テンポ」「楽曲ジャンル」「雰囲気」とする。
【００５８】
例えば、図１０の例では、「楽曲Ａ」の「評価ポイント」として４３４２が記録されている。このポイント４３４２を、属性カテゴリ「テンポ」の属性値「１２０」、属性カテゴリ「楽曲ジャンル」の属性値「Ｐｏｐ」、属性カテゴリ「雰囲気」の属性値「さわやか」にそれぞれ付与する。
【００５９】
この結果、各楽曲の属性カテゴリの属性値について、図１２に示すような評価ポイントが付与されることになる。例えば、「楽曲Ａ」においては、属性カテゴリ「テンポ」の属性値「１２０」に４３４２ポイント付与され、「楽曲Ｄ」においては、同じ属性カテゴリ「テンポ」の属性値「１２０」に１８０９ポイント付与されている。これは、「楽曲Ａ」自体の評価ポイントが４３４２であり、「楽曲Ｄ」自体の評価ポイントが１８０９だからである。
【００６０】
このように、同一の属性値について複数の評価ポイントが付与される場合があるため、各属性値について、評価ポイントを平均化する（Ｓ２０３）。図１３は、属性カテゴリ毎に、属性値の平均評価ポイントを表示したものである。なお、テンポのように属性値が数値である場合には、所定の範囲でまとめて評価ポイントの平均値を算出することが望ましい。
【００６１】
そして、楽曲推薦部８０は、属性カテゴリ毎に、平均評価ポイントが最も高い順に属性値を抽出し、属性カテゴリ毎の上位属性値を決定する（Ｓ２０４）。例えば、図１３を例にすると、属性カテゴリ「テンポ」では、属性値「１０６−１２０」が平均評価ポイント５０２２で最も高く、属性カテゴリ「楽曲ジャンル」では、属性値「Ｊａｚｚ」が平均評価ポイント３７５０で最も高く、属性カテゴリ「雰囲気」では、属性値「クール」が平均評価ポイント４４２２で最も高くなっている。このため、属性値「１０６−１２０」「Ｊａｚｚ」「クール」をそれぞれの属性カテゴリの上位属性に決定する。
【００６２】
ただし、例えば、上位３つまでを上位属性とするなど、所定の数を設定しておき、上位属性を決定してもよい。さらに、図１２に示した楽曲別の各属性値に対する評価ポイントを用いて分散分析やｔ検定などを行ない、評価ポイントの平均値の差を属性値間で比較し、有意差が認められた属性値のみを上位属性として扱うなどの処理をしてもよい。
【００６３】
次に、それぞれの属性カテゴリの上位属性の平均評価ポイントの大きい順に、属性カテゴリの優先度を設定する（Ｓ２０５）。図１３に示した例では、属性カテゴリ「テンポ」の上位属性である「１０６−１２０」が平均評価ポイント５０２２で最も大きいため、属性カテゴリ「テンポ」を第１優先カテゴリとする。以下、平均評価ポイントの大きさに従って、属性カテゴリ「雰囲気」を第２優先カテゴリとし、属性カテゴリ「楽曲ジャンル」を第３優先カテゴリとする。
【００６４】
なお、この属性カテゴリの順位付けとして、各属性カテゴリの上位属性の数を１とした場合を例に説明したが、各属性カテゴリの上位属性の数を複数とした場合は、上位属性の属性値の評価ポイントの合計値や平均値など用いて順位付けを行なうこともできる。
【００６５】
次に、楽曲推薦部８０は、楽曲属性テーブル１２を参照して、楽曲格納部１０に格納されている楽曲ファイル１１のうち、第１優先カテゴリとなった属性カテゴリで、上位属性となっている属性値が記録されている楽曲を抽出する（Ｓ２０６）。例えば、第１優先カテゴリが「テンポ」で、上位属性が「１０６−１２０」の場合、属性カテゴリ「テンポ」の属性値が「１０６−１２０」である楽曲を抽出する。
【００６６】
抽出された楽曲の数が、推薦曲数として適切な範囲であれば（Ｓ２０７：Ｙｅｓ）、抽出された楽曲を推薦楽曲として表示部４２に表示させる（Ｓ２０９）。図１４は、表示部４２に表示された推薦楽曲の例を示している。ユーザは、電子書籍を読む際に、推薦された楽曲を再生することで、読書をはかどらすことが期待される。なお、推薦曲数として適切な範囲は、予め設定しておいてもよいし、ユーザから指示を受け付けるようにしてもよい。なお、楽曲推薦部８０が行なう楽曲の推薦動作は、推薦楽曲のリストを表示部４２に表示させることに限らず、例えば、推薦楽曲リストの楽曲名を音声で出力させたり、推薦楽曲リストに基づくプレイリストを作成したりしてもよい。また、この推薦動作を行なうタイミングも任意である。
【００６７】
一方、抽出された楽曲の数が、推薦曲数として適切な範囲でなければ（Ｓ２０７：Ｎｏ）、優先カテゴリの上位属性の条件を変更して、再度楽曲の抽出を行なう（Ｓ２０８）。具体的には、抽出された楽曲の数が、適切な範囲よりも大きい場合には、次の優先カテゴリの上位属性をＡＮＤ条件で用いることにより、推薦楽曲の絞り込みを行なう。例えば、第２優先カテゴリが「雰囲気」で、上位属性が「クール」の場合、属性カテゴリ「テンポ」の属性値が「１０６−１２０」かつ属性カテゴリ「雰囲気」の属性値が「クール」である楽曲を抽出する。
【００６８】
逆に、抽出された楽曲の数が、適切な範囲よりも小さい場合には、次の優先カテゴリの上位属性をＯＲ条件で用いることにより、推薦楽曲の再抽出を行なう。例えば、第２優先カテゴリが「雰囲気」で、上位属性が「クール」の場合、属性カテゴリ「テンポ」の属性値が「１０６−１２０」または属性カテゴリ「雰囲気」の属性値が「クール」である楽曲を抽出する。
【００６９】
再抽出の結果、抽出された楽曲の数が、推薦曲数として適切な範囲であれば（Ｓ２０７：Ｙｅｓ）、抽出された楽曲を推薦楽曲として表示部４２に表示させる（Ｓ２０９）。推薦曲数として適切な範囲でなければ（Ｓ２０７：Ｎｏ）、優先カテゴリの上位属性の条件を変更した楽曲の再抽出を繰り返す（Ｓ２０８）。なお、本例では、上位属性の条件変更の際に優先カテゴリを変更するようにしたが、優先カテゴリ内の属性値を変更するようにしてもよい。
【００７０】
以上説明したように、本実施形態のコンテンツ再生装置１００は、再生楽曲と読書進捗状況とを関連付けて楽曲の評価を行ない、さらに、楽曲の属性と評価とを関連付けて推薦楽曲を決定するため、電子書籍の読書の妨げとならない楽曲を推薦することが可能となる。
【００７１】
次に、楽曲推薦部８０が行なう楽曲推薦処理の別例について、図１５のフローチャートを参照して説明する。楽曲推薦処理の別例では、各属性値について、評価ポイントを平均化するまでの処理は、上記の楽曲推薦処理と同様である。
【００７２】
すなわち、評価ポイントが記録された楽曲属性テーブル１２を参照し（Ｓ３０１）、評価ポイントが記録された各楽曲について、評価ポイントの値を、楽曲属性テーブル１２の所定の属性カテゴリの属性値に対して付与する（Ｓ３０２）。そして、各属性値について、評価ポイントを平均化する（Ｓ３０３）。この結果、図１３に示したような属性カテゴリ毎の属性値の平均評価ポイントが得られる。
【００７３】
次に、図１０に示した各楽曲の属性カテゴリの属性値に対して、図１３で算出された平均評価ポイントを属性評価値として付与する（Ｓ３０４）。そして、付与された属性評価値を合計する（Ｓ３０５）。図１６は、各楽曲の属性値に対して付与された属性評価値と合計値の例を示している。
【００７４】
属性値に対して付与された属性評価値の合計を各楽曲の推薦評価値とし、上位から推薦楽曲数分抽出することで、推薦楽曲を決定する（Ｓ３０６）。推薦楽曲数は、予め設定しておいてもよいし、ユーザから指示を受け付けるようにしてもよい。そして、抽出された楽曲を推薦楽曲として表示部４２に表示させる（Ｓ３０７）。
【００７５】
本別例においても、楽曲の属性と評価とを関連付けて推薦楽曲を決定するため、電子書籍の読書の妨げとならない楽曲を推薦することが可能となる。
【符号の説明】
【００７６】
１０…楽曲格納部、１１…楽曲ファイル、１２…楽曲属性テーブル、２０…電子書籍格納部、２１…電子書籍ファイル、２２…電子書籍属性テーブル、３０…楽曲再生部、３２…音声出力部、４０…電子書籍再生部、４２…表示部、５０…操作受付部、５０…操作部、６０…カメラ部、６２…視線情報取得部、６４…時計部、６６…読対象文字特定部、７０…楽曲評価部、７２…評価用パラメータ格納部、８０…楽曲推薦部、１００…コンテンツ再生装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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