(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介してサーバと通信し、再生可能な複数の楽曲から条件に適した楽曲を選択する楽曲選択装置であって、
コンテンツの更新があった際にサーバ上で前記更新されたコンテンツを形態素解析して得られる第１のテキスト情報と、自装置内に蓄積された楽曲データから得られる第２のテキスト情報とを比較した結果に基づいて、前記更新されたコンテンツに対して関連度の高い楽曲を選択する楽曲選択部と、
所定のカテゴリごとの単語の一致数をもとに前記第１のテキスト情報と前記第２のテキスト情報との適合度を算出し重み付けしたものを加算して前記関連度として算出する関連度算出部と、を備えることを特徴とする楽曲選択装置。
【請求項２】
前記楽曲選択部は、時期情報、位置情報、および履歴情報等の前記更新されたコンテンツとは独立した情報を参照して楽曲を選択することを特徴とする請求項１記載の楽曲選択装置。
【請求項３】
前記更新されたコンテンツのテキスト情報を管理するコンテンツ情報管理部と、
前記管理されたテキスト情報を形態素解析して、前記第１のテキスト情報を生成するコンテンツ情報解析部とを更に備えることを特徴とする請求項１または請求項２記載の楽曲選択装置。
【請求項４】
蓄積された楽曲データについて、楽曲を解析することで抽出された特徴量を用いて前記第２のテキスト情報を生成する楽曲解析部を更に備えることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の楽曲選択装置。
【請求項５】
前記更新されたコンテンツを出力するコンテンツ出力部と、
前記コンテンツの出力と同時に、前記選択された楽曲を再生する楽曲再生部とを更に備えることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の楽曲選択装置。
【請求項６】
ネットワークを介してサーバと通信する楽曲選択装置内の各部により各ステップを行なうことで、再生可能な複数の楽曲から条件に適した楽曲を選択する楽曲選択方法であって、
楽曲選択部により、コンテンツの更新があった際にサーバ上で前記更新されたコンテンツを形態素解析して得られる第１のテキスト情報と、自装置内に蓄積された楽曲データから得られる第２のテキスト情報とを比較した結果に基づいて、前記更新されたコンテンツに対して関連度の高い楽曲を選択するステップと、
関連度算出部により、所定のカテゴリごとの単語の一致数をもとに前記第１のテキスト情報と前記第２のテキスト情報との適合度を算出し重み付けしたものを加算して前記関連度として算出するステップと、を含むことを特徴とする楽曲選択方法。
【請求項７】
ネットワークを介してサーバと通信する楽曲選択装置内のコンピュータに実行させることで、再生可能な複数の楽曲から条件に適した楽曲を選択する楽曲選択プログラムであって、
コンテンツの更新があった際にサーバ上で前記更新されたコンテンツを形態素解析して得られる第１のテキスト情報と、自装置内に蓄積された楽曲データから得られる第２のテキスト情報とを比較した結果に基づいて、前記更新されたコンテンツに対して関連度の高い楽曲を選択する処理と、
所定のカテゴリごとの単語の一致数をもとに前記第１のテキスト情報と前記第２のテキスト情報との適合度を算出し重み付けしたものを加算して前記関連度として算出する処理と、を含むことを特徴とする楽曲選択プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
再生可能な複数の楽曲から条件に適した楽曲を選択する楽曲選択装置、楽曲選択方法および楽曲選択プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ブログや短文メッセージの交換サービスが浸透している。ブログは、個人や数人のグループで運営され、テキストや写真等のコンテンツが日々更新される日記的なサイトのサービスをいう。また、ツイッター（登録商標）は、個々のユーザが１４０字以内のツイートと呼ばれる短文を投稿し、投稿に対してフォローしたり返信したりすることで双方向に通信可能にするサービスであり、一般的にブログより更新頻度が高い。
【０００３】
一方、音楽関連分野では、ＷＥＢサイトを用いて楽曲の選曲を行う装置が開発されている。たとえば、特許文献１記載のシステムでは、通信ネットワークを介してＰＣ用および電子楽器用ＷＥＢサイトとそれぞれ通信可能な楽曲データベースに多数の楽曲データが蓄積されている。そのため簡単なユーザインターフェースしか持たない電子音楽装置であっても、ユーザ独自の選曲リストに基づいた楽曲データ提供サービスを提供できる。
【０００４】
また、特許文献２は、楽曲や映像のコンテンツを容易に共同制作することができるコラボレーションシステムを開示している。そのシステムにおいて、Ｗｅｂサーバは、端末装置から入力された複数の音データと、各音データの再生開始時刻を記憶させ、再生開始時刻に再生が開始されるように配信している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２４１９１８号公報
【特許文献２】特開２００４−４５６２４号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】舟澤ほか、“歌詞の印象に基づく楽曲検索のための楽曲自動分類に関する検討”, 第71 回情処全大, 5R-2, 2009
【非特許文献２】Tuomas Eerola, Olivier Lartillot, Petri Toiviainen, "Prediction of multidimensional emotional ratings in music from audio using multivariate regression models," ISMIR 2009
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１記載のシステムでは、システム全体でデータベースを共有する必要があり、ユーザは能動的にＰＣサイトにアクセスする必要がある。また、ＷＥＢ上にデータベースを構築する必要がある。さらに、あるユーザの現在の状況を知らせるためには、ユーザがシステムに基づいて、明示的に楽曲を指定しなくてはならない。
【０００８】
また、特許文献２記載のシステムは、共同制作向けに構成されており、一般ユーザ向けではない。このシステムで、知人や友人同士で同じコンテンツを共有しても、コミュニケーションの活性化につながりにくい。したがって、たとえこれらの技術を用いてもコンテンツの更新に伴う楽曲の再生は容易ではない。
【０００９】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、ネットワーク上のブログや書き込み等のコンテンツの更新と連動して自動的に更新内容に適した音楽を再生することができる楽曲選択装置、楽曲選択方法および楽曲選択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】
【００１０】
（１）上記の目的を達成するため、本発明の楽曲選択装置は、再生可能な複数の楽曲から条件に適した楽曲を選択する楽曲選択装置であって、ネットワーク上で更新されたコンテンツから得られる第１のテキスト情報と、蓄積された楽曲データから得られる第２のテキスト情報とを比較した結果に基づいて、前記更新されたコンテンツに対して関連度の高い楽曲を選択する楽曲選択部を備えることを特徴としている。
【００１１】
これにより、たとえばネットワーク上のブログや書き込み等のコンテンツの更新と連動して自動的に更新内容に適した音楽を再生することができる。また、ネットワーク上のコンテンツを更新する側が、個人または複数のユーザに聞かせる音楽を制御することもできる。
【００１２】
（２）また、本発明の楽曲選択装置は、前記第１のテキスト情報と前記第２のテキスト情報との適合度に基づいて前記関連度として算出する関連度算出部を更に備えることを特徴としている。これにより、更新されたコンテンツと楽曲との関連度を算出値で評価することができ、客観的で適切な評価が可能になる。
【００１３】
（３）また、本発明の楽曲選択装置は、前記関連度算出部が、所定のカテゴリごとに前記適合度を算出し重み付けしたものを加算して前記関連度を算出することを特徴としている。これにより、カテゴリごとの寄与の軽重を変えて関連度を算出することができ、適切な評価が可能になる。たとえば、タイトルや感情情報を重視し、類義語の影響を低く抑えて関連度を算出できる。
【００１４】
（４）また、本発明の楽曲選択装置は、前記楽曲選択部が、時期情報、位置情報、および履歴情報等の前記更新されたコンテンツとは独立した情報を参照して楽曲を選択することを特徴としている。これにより、たとえば更新されたコンテンツに合う楽曲の中から時期や端末の位置などに適した選曲が可能になる。その結果、柔軟な選曲が可能になる。
【００１５】
（５）また、本発明の楽曲選択装置は、前記更新されたコンテンツのテキスト情報を管理するコンテンツ情報管理部と、前記取得されたテキスト情報を形態素解析して、前記第１のテキスト情報を生成するコンテンツ情報解析部とを更に備えることを特徴としている。これにより、更新されたコンテンツの情報を第２のテキスト情報と比較可能な第１のテキスト情報に加工することができる。
【００１６】
（６）また、本発明の楽曲選択装置は、蓄積された楽曲データについて、楽曲を解析することで抽出された特徴量を用いて前記第２のテキスト情報を生成する楽曲解析部を更に備えることを特徴としている。これにより、楽曲データからその特徴を表す第２のテキスト情報を生成し、更新されたコンテンツとの関連度の高い選曲を行うことができる。
【００１７】
（７）また、本発明の楽曲選択装置は、前記楽曲選択部が、前記選択された楽曲を特定する楽曲特定情報を楽曲再生端末に送信することを特徴としている。これにより、楽曲再生端末は受信した楽曲特定情報に基づいて楽曲を再生することができる。このとき、楽曲再生端末の負担を軽減することができる。
【００１８】
（８）また、本発明の楽曲選択装置は、前記更新されたコンテンツを出力するコンテンツ出力部と、前記コンテンツの出力と同時に、前記選択された楽曲を再生する楽曲再生部とを更に備えることを特徴としている。これにより、更新されたコンテンツの出力とともにこれに調和した楽曲を再生することができる。ユーザは、適した楽曲のＢＧＭで更新されたコンテンツを見ることができる。
【００１９】
（９）また、本発明の楽曲選択方法は、再生可能な複数の楽曲から条件に適した楽曲を選択する楽曲選択方法であって、ネットワーク上で更新されたコンテンツから得られる第１のテキスト情報と、蓄積された楽曲データから得られる第２のテキスト情報とを比較した結果に基づいて、前記更新されたコンテンツに対して関連度の高い楽曲を選択するステップを含むことを特徴としている。これにより、たとえばネットワーク上のブログや書き込み等のコンテンツの更新と連動して自動的に更新内容に適した音楽を再生することができる。
【００２０】
（１０）また、本発明の楽曲選択プログラムは、コンピュータに実行させることで、再生可能な複数の楽曲から条件に適した楽曲を選択する楽曲選択プログラムであって、ネットワーク上で更新されたコンテンツから得られる第１のテキスト情報と、蓄積された楽曲データから得られる第２のテキスト情報とを比較した結果に基づいて、前記更新されたコンテンツに対して関連度の高い楽曲を選択する処理を含むことを特徴としている。これにより、たとえばネットワーク上のブログや書き込み等のコンテンツの更新と連動して自動的に更新内容に適した音楽を再生することができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、ネットワーク上のブログや書き込み等のコンテンツの更新と連動して自動的に更新内容に適した音楽を再生することができる。また、ネットワーク上のコンテンツを更新する側が、個人または複数のユーザに聞かせる音楽を制御することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】第１の実施形態に係る楽曲選択システムの構成を示す模式図である。
【図２】第１の実施形態に係る楽曲選択システムの機能的構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係る楽曲選択システムの動作を示すフローチャートである。
【図４】楽曲の歌詞特徴として各要素の印象情報を示す図である。
【図５】カテゴリに対して含まれるテキスト情報の一例を示すテーブルである。
【図６】関連度計算の概略を示す模式図である。
【図７】第２の実施形態に係る楽曲選択システムの構成を示す模式図である。
【図８】第２の実施形態に係る楽曲選択システムの機能的構成を示すブロック図である。
【図９】第３の実施形態に係る楽曲選択システムの機能的構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本発明では、ＷＥＢ上のブログ記事や書き込み等のコンテンツ更新と連動して、ＰＣや携帯端末で更新内容に適した楽曲をユーザ毎の楽曲コレクションの中から選択する。また、これを利用して、対象ユーザに聞かせる曲のコンセプトをＷＥＢコンテンツの更新で指定することも可能になる。
【００２４】
以下に、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては同一の参照番号を付し、重複する説明は省略する。
【００２５】
［第１の実施形態］
（楽曲選択システム１００の構成）
図１は、楽曲選択システム１００の構成を示す模式図である。図１に示すように、楽曲選択システム１００は、コンテンツサーバ１２０および楽曲再生端末１３０（楽曲選択装置）を備えている。楽曲選択システム１００では、コンテンツ提供端末１１０により投稿されたコンテンツがコンテンツサーバ１２０で管理される。
【００２６】
楽曲再生端末１３０は、再生可能な複数の楽曲から条件に適した楽曲を選択する。そして、コンテンツサーバ１２０で管理されているコンテンツを楽曲再生端末１３０が取得したときに、取得したコンテンツに適した楽曲を選択する。なお、コンテンツ提供端末１１０は、コンテンツの提供が可能な端末であれば特に限定されない。以下に機能構成を詳述する。
【００２７】
図２は、楽曲選択システム１００の機能的構成を示すブロック図である。図２に示すように、コンテンツサーバ１２０は、コンテンツ情報管理部１２１およびコンテンツ情報解析部１２２を備えており、コンテンツ提供端末１１０から提供されたコンテンツを管理する。コンテンツには、たとえばブログ記事やメールデータが挙げられる。コンテンツは、テキストデータのみに限定されないが、少なくともテキストデータを含んでいる。
【００２８】
コンテンツ情報管理部１２１は、コンテンツ提供端末１１０から送信されたコンテンツを受信し、管理する。更新されたコンテンツがテキスト情報である場合にはテキスト情報を管理する。楽曲再生端末１３０がコンテンツサーバ１２０にアクセスし、コンテンツの取得を要求したときには、要求されたコンテンツを楽曲再生端末１３０に送信する。
【００２９】
なお、コンテンツ情報管理部１２１は、外部サイトに対して投稿された記事、コメント、ＷＥＢ情報を能動的に取得してもよい。このような機能は、外部ＡＰＩを利用することで実現できる。なお、外部サイトに対する問合わせ間隔は任意に設定できる。なお、コンテンツを取得する外部サイトは複数設定してもよい。
【００３０】
コンテンツ情報解析部１２２は、コンテンツ情報管理部１２１により管理されるコンテンツごとに、そのコンテンツのテキスト情報を形態素解析して、文書特徴量を抽出し、第１のテキスト情報を生成する。これにより、更新されたコンテンツの情報を第２のテキスト情報と比較可能な第１のテキスト情報に加工することができる。コンテンツ情報解析部１２２は、たとえば形態素解析結果を、名詞、形容詞、副詞等の項目に合わせて分類できる。
【００３１】
コンテンツ情報解析部１２２は、テキスト情報の特徴を表現する特徴量を抽出する。たとえば、テキスト情報の形態素解析結果を利用したり、入力されたメタ情報から代表的な名詞を判定したり、形態素のカテゴリおよび頻度に基づいてフィルタリング処理を適用することもできる。
【００３２】
なお、特徴量を抽出する際には、必要に応じて類義語に基いて形態素を拡張してもよい。類義語拡張はたとえば、一般の類義語拡張辞典などを利用することができる。たとえば、以下の式で表現することができる。なお、ｗｋは文書特徴量成分、Ｋは文書特徴量成分の最大数である。
Ｗ＝｛ｗ１，ｗ２，…，ｗｋ，…，ｗＫ｝
【００３３】
一方、楽曲再生端末１３０は、楽曲記憶部１３１、楽曲解析部１３２、関連度算出部１３４、楽曲選択部１３５、コンテンツ出力部１３６および楽曲再生部１３７を備えている。楽曲再生端末１３０は、保持する楽曲データを再生できる端末である。
【００３４】
楽曲記憶部１３１は、ユーザが再生可能な楽曲データを記憶している。たとえば、ユーザが購入することで再生許諾を受けた楽曲が挙げられる。楽曲再生端末１３０は、記憶されている楽曲から一の楽曲を選択して再生できる。楽曲記憶部１３１は、楽曲データとそれらと関連する歌詞データ、タイトル情報、アーティスト情報、印象・感情情報等のメタ情報も格納している。
【００３５】
また、楽曲記憶部１３１は、楽曲に対応付けて第２のテキスト情報を管理し、関連度の算出の際には管理する第２のテキスト情報を提供する。たとえば、楽曲再生処理用の音響的特徴量やビート位置情報および印象情報・感情情報を事前に抽出し、関連付けをしておくことが可能である。また、ネットワークに接続して外部から情報を取得することも可能である。
【００３６】
楽曲記憶部１３１は、楽曲に対応付けて第２のテキスト情報を管理し、関連度の算出の際には管理する第２のテキスト情報を提供する。なお、第２のテキスト情報には、上記のような音響情報から得られる情報だけでなく、タイトルや歌詞等から得られる情報も含まれる。第２のテキスト情報についての管理の詳細は後述する。
【００３７】
楽曲解析部１３２は、蓄積された楽曲データについて、楽曲データを解析することで抽出された特徴量を用いて第２のテキスト情報を生成する。楽曲解析部１３２は、音楽データベースに格納された音楽ファイルから、歌詞に対する印象情報および音響的特徴に基づく感情情報を事前に付与する。
【００３８】
たとえば、楽曲のリズムや曲調等の音響情報から得られる特徴ベクトルによりその曲の特徴がテキスト情報として得られる。これにより、「楽しい」や「悲しい」等の感情情報やその他の情報が得られる。その結果、楽曲データからその特徴を表す第２のテキスト情報を生成し、更新されたコンテンツに対して関連度の高い選曲が可能となる。なお、印象情報や感情情報の抽出方法については後述する。
【００３９】
また、楽曲解析部１３２は、楽曲の特徴量となる情報を生成する。たとえば、タイトル、アーティスト、歌詞印象情報、感情情報、歌詞に対する形態素解析結果、情報群に対する類義語拡張情報に基づいて特徴テーブルを作成すること等ができる。なお、歌詞に対する形態素解析結果に対して、名詞のみのフィルタリングや形容詞のみのフィルタリング、ＴＦ＊ＩＤＦ法に基づく単語の選別等に基づいて情報を集約することも可能である。
【００４０】
関連度算出部１３４は、第１のテキスト情報と第２のテキスト情報との適合度に基づいて関連度として算出する。このとき、第１のテキスト情報はコンテンツサーバ１２０から取得し、第２のテキスト情報は楽曲記憶部１３１から取得する。これにより、更新されたコンテンツと楽曲との関連度を算出値で評価することができ、客観的で適切な評価が可能になる。
【００４１】
具体的には、楽曲特徴量と文書特徴量の関連度に基づいて、コンテンツ情報に対する楽曲関連度のランキングを作成する。たとえば、解析したコンテンツ内容にタイトル・アーティストジャンルなどが直接入力されている場合には、それらの情報に該当する楽曲との関連度が高くなるように設定することが可能である。関連度算出の具体例については後述する。
【００４２】
楽曲選択部１３５は、更新されたコンテンツから得られる第１のテキスト情報と楽曲データから得られる第２のテキスト情報とを比較した結果に基づいて、更新されたコンテンツに対して関連度の高い楽曲を選択する。その際には、入力されるテキスト情報に対する楽曲関連度ランキングに基づいて、楽曲を特定するクエリを選定する。たとえば関連度計算式の数値が最大となる楽曲をクエリとして選定することができる。
【００４３】
これにより、ネットワーク上のコンテンツの更新と連動して更新内容に適した音楽を再生することができる。また、ネットワーク上のコンテンツを更新する側が、個人または複数の他のユーザに聞かせる音楽を制御することもできる。
【００４４】
なお、楽曲選択部１３５は、時期情報、位置情報および履歴情報等の更新されたコンテンツとは独立した情報を参照して楽曲を選択してもよい。これにより、たとえば更新されたコンテンツに合う楽曲の中から時期や端末の位置等に適した選曲が可能になり、柔軟な選曲が可能になる。
【００４５】
コンテンツ出力部１３６は、更新されたコンテンツを出力する。たとえば、ユーザが登録しているＳＮＳサービスで他ユーザがそのＩＤでコンテンツ提供端末１１０からテキストデータを投稿したときには、更新されたコンテンツとして新しく投稿されたテキストデータを表示する。
【００４６】
楽曲再生部１３７は、更新されたコンテンツの出力と同時に、更新されたコンテンツと関連が高いものとして選択された楽曲を再生する。具体的には、入力されたクエリに基づいて、楽曲再生を行う。これにより、更新されたコンテンツの出力に調和した楽曲を再生することができる。たとえば、記事に応じたＢＧＭを聴きながら更新されたコンテンツを見ることができる。
【００４７】
このようにして楽曲再生部１３７は、選定されたクエリをデスクトップＰＣ等で直接再生することや、類似楽曲のＤＪミックス再生をすること等が可能である。また、ＤＪミックス処理をＰＣやＳＴＢ、スマートフォン等の携帯端末等で再生することも可能である。
【００４８】
（楽曲選択システム１００の動作）
以上のように構成された楽曲選択システム１００の動作を説明する。図３は、楽曲選択システムの動作を示すフローチャートである。楽曲データはすでに解析され、第２のテキスト情報を楽曲再生端末１３０が保有しているものとする。図３に示すように、まずコンテンツ提供端末１１０のコンテンツの送信があったときには、これに応じてコンテンツサーバ１２０が更新処理を行う（ステップＳ１）。
【００４９】
次に、コンテンツサーバ１２０は、コンテンツの更新があったか否かを確認する（ステップＳ２）。コンテンツの更新が無いと確認された場合には、ステップＳ１に戻る。コンテンツの更新があったと確認された場合には、コンテンツのテキストデータを形態素解析し（ステップＳ３）、文書特徴量として第１のテキスト情報を生成する（ステップＳ４）。
【００５０】
そして、楽曲再生端末１３０は、更新されたコンテンツに基づいて生成された第１のテキスト情報と、楽曲データから得られた第２のテキスト情報とを比較し、関連度を算出する（ステップＳ５）。算出された関連度に基づいて再生可能な楽曲の中から関連度の高い楽曲のクエリを選定する（ステップＳ６）。
【００５１】
楽曲再生端末１３０は、選定された楽曲のクエリをもとに楽曲データを読み込み、読み込まれた楽曲データを再生する（ステップＳ７）。たとえば終了ボタンの押下により一連の楽曲の選択および再生の処理を終了する状態にあるか否かを判定し（ステップＳ８）、終了しない場合には、ステップＳ１に戻る。終了する状態にある場合には、そのまま処理を終了する。
【００５２】
（歌詞に基づく印象情報）
歌詞特徴は、楽曲の重要な特徴の１つである。上記の楽曲解析部１３２は、歌詞特徴を基にして楽曲の歌っている状況や心理状態を表す印象カテゴリへの楽曲分類を行う。その結果、楽曲で歌われている状況や歌い手の心理状態などを抽出できる。
【００５３】
図４は、楽曲の歌詞特徴として各評価項目の印象情報を示す図である。たとえば、歌詞特徴の印象に基づく楽曲分類を行うための分類器などにより、図４のように評価項目についてそれぞれ印象情報を付与することが可能である。
【００５４】
楽曲の歌詞特徴は、ＴＦ＊ＩＤＦ法により多次元のベクトルで表現できる。学習データの歌詞印象情報を基にして、上記の各評価項目に対応した印象カテゴリの学習データを判定し、ＳＶＭ（Support Vector Machine）により分類を行う。ＳＶＭは多次元ベクトルで表現されたオブジェクトを分類する手法であり、テキスト分類の分野でも広く用いられている。楽曲解析部１３２では、評価項目ごとにＳＶＭが構築されている。このようにして歌詞特徴を用いて楽曲を分類し、分類情報をメタ情報として付与する。
【００５５】
（音響的特徴に基づく感情情報）
感情情報は、音楽のムードを表す特徴空間としてRussellモデルを用いることで付与できる。Russellモデルは、人間の感情を、活性−不活性（Arousal）、快−不快（Valence）を二軸とした二次元平面で定義し、楽曲をモデル上に直接写像する。そして、写像により得られた座標値（Arousal and Valence値、以下ＡＶ値）を音楽の雰囲気を表現するパラメータとして用いる。このＡＶ値によって、Happy、Sadなどの感情情報を付与することが可能である。
【００５６】
たとえば、RussellモデルにおけるＡＶ値の計算では、楽曲の雰囲気と関連する特徴量全２９次元（フレームごとに抽出しその平均と標準偏差を使用）を抽出し、平均０、分散１に正規化し、その後、主成分分析を行う。各主成分の因子負荷量を分析すると第一主成分はArousalに負の相関、第二主成分はValenceに正の相関を示すため、Arousalとして第一主成分得点に−１を乗じたものを、Valenceとして第二主成分得点を、それぞれ用いることが可能である。
【００５７】
（第２のテキスト情報の管理）
次に、第２のテキスト情報の生成および管理について説明する。楽曲解析部１３２により特徴量が生成される。図５は、カテゴリに対して含まれるテキスト情報の一例を示すテーブルである。図５に示すように、第２のテキスト情報は、カテゴリごとに区分されて管理されていることが好ましい。たとえば、カテゴリＣｔ１は、タイトルを内容とするカテゴリであり、「花見」というテキスト情報が含まれる。また、カテゴリＣｔ２は、アーティスト名を内容とするカテゴリであり、「オヤブクロ」というテキスト情報が含まれる。
【００５８】
また、図５に示す例では、楽曲の音響情報から得られたカテゴリＣｔ３の感情情報として「楽しい」、「激しい」等が管理されている。そして、カテゴリＣｔ４の楽曲の歌詞を形態素解析した結果としては「花」、「名前」、「二人」等が管理されている。カテゴリＣｔ５の類義語としては形態素解析結果の「花」、「名前」の類義語として「桜」、「名称」等が管理されている。
【００５９】
（関連度計算）
次に、関連度計算の具体例を説明する。図６は、関連度計算の概略を示す模式図である。図６に示すように、関連度算出部１３４は、所定のカテゴリごとに適合度を算出し重み付けしたものを加算して関連度を算出することが好ましい。図６に示す例では、楽曲特徴量をカテゴリＣｔ＝｛１，２，３,…｝に区分している。また、コンテンツに対する形態素解析の結果をＷ＝｛ｗ１,…,ｗｋ,…，ｗＫ｝として関連度を計算している。これにより、カテゴリごとの寄与の軽重を変えて関連度を算出することができ、適切な評価が可能になる。たとえば、タイトルや感情情報を重視し、類義語の影響を低く抑えて関連度を算出できる。具体的には以下の数式を用いることができる。
【数１】
0005864841.tif 000002
【００６０】
なお、Ｃｔｊは第２のテキスト情報の各カテゴリ、αｊは各カテゴリに対する重み係数、ｃｏｕｎｔ（ｘ，ｙ）は、単語ｘと単語ｙとで一致した個数、ｗｊは第１のテキスト情報の各単語、Ｋは全単語数、Ｎｊは各カテゴリに含まれる要素の数を表している。ｃｏｕｎｔ関数は、カテゴリ内の単語とＷの一致個数を計算する関数として用いられている。
【００６１】
［第２の実施形態］
（楽曲選択システム２００の構成）
上記の実施形態では、楽曲再生端末側で楽曲を選択しているが、サーバ側で楽曲を選択してもよい。図７は、楽曲選択システム２００の構成を示す模式図である。楽曲選択システム２００は、コンテンツサーバ１２０、楽曲選択サーバ２３０、楽曲再生端末２４０を備えている。コンテンツサーバ１２０は、コンテンツ提供端末１１０により投稿されたコンテンツを管理する。
【００６２】
楽曲選択サーバ２３０は、楽曲再生端末２４０で再生可能な複数の楽曲から条件に適した楽曲を選択する。すなわち、楽曲選択サーバ２３０は取得したコンテンツサーバ１２０で管理されているコンテンツに適した楽曲を選択し、楽曲再生端末２４０は選択された楽曲を再生する。
【００６３】
図８は、楽曲選択システム２００の機能的構成を示すブロック図である。図８に示すように、楽曲選択サーバ２３０は、楽曲データベース２３１、個人情報管理部２３２、楽曲解析部１３２、関連度算出部１３４および楽曲選択部１３５を備えている。楽曲データベース２３１は、楽曲データを蓄積するデータベースであり、楽曲解析部１３２に楽曲データを提供する。楽曲データベース２３１には、楽曲データとそれらと関連する歌詞データ、タイトル情報、アーティスト情報、印象・感情情報等のメタ情報が格納されている。
【００６４】
また、楽曲データベース２３１は、楽曲に対応付けて第２のテキスト情報を管理し、関連度の算出の際には管理する第２のテキスト情報を提供する。個人情報管理部２３２は、楽曲再生端末２４０それぞれのユーザが有する楽曲リストを保持しており、この楽曲リストで特定される楽曲データが楽曲解析部１３２において解析の対象となる。楽曲データベース２３１は、楽曲に対応付けて第２のテキスト情報を管理する。関連度の算出の際には管理する第２のテキスト情報を提供する。なお、第２のテキスト情報には、上記のような音響情報から得られる情報だけでなく、タイトルや歌詞等から得られる情報も含まれる。
【００６５】
楽曲解析部１３２は、楽曲データベース２３１に蓄積された楽曲データを解析することで抽出された特徴量を用いて第２のテキスト情報を生成する。関連度算出部１３４は、第１のテキスト情報と第２のテキスト情報との適合度に基づいて関連度として算出する。
【００６６】
楽曲選択部１３５は、第１のテキスト情報と第２のテキスト情報とを比較した結果に基づいて、更新されたコンテンツに対して関連度の高い楽曲を選択する。そして、選択された楽曲を特定する楽曲特定情報を楽曲再生端末２４０に送信する。これにより、楽曲再生端末２４０は受信した楽曲特定情報に基づいて、コンテンツに適した楽曲を再生することができる。このようにサーバ側で楽曲選択処理を行うため、楽曲再生端末２４０の負担を軽減することができる。
【００６７】
楽曲再生端末２４０は、楽曲記憶部１３１、コンテンツ出力部１３６および楽曲再生部１３７を備えている。楽曲記憶部１３１は、ユーザが再生可能な楽曲データを記憶している。コンテンツ出力部１３６は、更新されたコンテンツを出力する。楽曲再生部１３７は、更新されたコンテンツの出力と同時に、更新されたコンテンツと関連が高いものとして選択された楽曲を再生する。
【００６８】
［第３の実施形態］
（楽曲選択システム３００の構成）
楽曲解析をサーバ側で行い、楽曲選択を楽曲再生端末側で行ってもよい。図９は、楽曲選択システム３００の機能的構成を示すブロック図である。楽曲選択システム３００では、楽曲選択サーバ３３０による楽曲解析結果をもとに楽曲再生端末３４０（楽曲選択装置）が楽曲選択する。
【００６９】
図９で示すように、楽曲選択サーバ３３０は、楽曲データベース２３１、個人情報管理部２３２、楽曲解析部１３２、関連度算出部１３４および楽曲選択部１３５を備えている。楽曲データベース２３１は、楽曲データを蓄積するデータベースであり、楽曲解析部１３２に楽曲データを提供する。
【００７０】
個人情報管理部２３２は、楽曲再生端末３４０それぞれのユーザが有する楽曲リストを保持している。楽曲解析部１３２は、楽曲データベース２３１に蓄積された楽曲データを解析することで抽出された特徴量を用いて第２のテキスト情報を生成する。楽曲データベース２３１は、楽曲に対応付けて第２のテキスト情報を管理し、関連度の算出の際には管理する第２のテキスト情報を提供する。関連度算出部１３４は、第１のテキスト情報と第２のテキスト情報との適合度に基づいて関連度として算出する。
【００７１】
楽曲選択部１３５は、第１のテキスト情報と第２のテキスト情報とを比較した結果に基づいて、更新されたコンテンツに対して関連度の高い楽曲を選択する。そして、楽曲選択部１３５は、選択された楽曲を特定する楽曲特定情報を楽曲再生端末３４０に送信する。これにより、楽曲再生端末３４０は受信した楽曲特定情報に基づいて楽曲を再生することができる。楽曲選択をサーバ側に委ねているため、楽曲再生端末３４０の負担を軽減することができる。
【００７２】
楽曲再生端末３４０は、楽曲記憶部１３１、コンテンツ出力部１３６および楽曲再生部１３７を備えている。楽曲記憶部１３１は、ユーザが再生可能な楽曲データを記憶している。コンテンツ出力部１３６は、更新されたコンテンツを出力する。楽曲再生部１３７は、更新されたコンテンツの出力とともに、更新されたコンテンツと関連が高い楽曲を選択し、再生する。
【００７３】
なお、以上の実施形態では、いずれもコンテンツの解析をサーバ側で行っているが、楽曲再生端末側で行ってもよい。また、楽曲の再生は端末で行う必要があるが、その他の機能はサーバ側、端末側のいずれが備えていてもよい。
【符号の説明】
【００７４】
１００  楽曲選択システム
１１０  コンテンツ提供端末
１２０  コンテンツサーバ
１２１  コンテンツ情報管理部
１２２  コンテンツ情報解析部
１３０  楽曲再生端末（楽曲選択装置）
１３１  楽曲記憶部
１３２  楽曲解析部
１３４  関連度算出部
１３５  楽曲選択部
１３６  コンテンツ出力部
１３７  楽曲再生部
２００  楽曲選択システム
２３０  楽曲選択サーバ（楽曲選択装置）
２３１  楽曲データベース
２３２  個人情報管理部
２４０  楽曲再生端末
３００  楽曲選択システム
３３０  楽曲選択サーバ
３４０  楽曲再生端末（楽曲選択装置）
【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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