(57)【要約】  例えば曲のようなコンテンツアイテムのプレイリストであって、シードコンテンツアイテムの特徴に類似する特徴を持つコンテンツアイテムが選択されるプレイリストが自動生成される。候補コンテンツアイテムのうちの、前記シードコンテンツアイテムに類似する特定の候補コンテンツアイテムを識別するために、前記シードコンテンツアイテムの少なくとも１つの特徴が、各候補コンテンツアイテムの少なくとも１つの特徴と比較される。次いで、識別された前記候補コンテンツアイテムは、前記プレイリストに加えられる。多数の特徴は、（例えば、複数の候補コンテンツアイテムの異なる部分から抽出され、）複数の候補コンテンツアイテムの異なる部分を表わす、且つ／又は前記シードコンテンツアイテムの多数の特徴は、（例えば、前記シードコンテンツアイテムの異なる部分から抽出され、）前記シードコンテンツアイテムの異なる部分を表わす。前記シードコンテンツアイテム及び／又は前記候補コンテンツアイテムの前記多数の特徴は、前記シードコンテンツアイテム又は前記候補コンテンツアイテムの少なくとも１つの特徴と比較される。
2009510509.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シードコンテンツアイテムの特徴に類似する特徴を持つ候補コンテンツアイテムのプレイリストを自動生成する方法であり、
前記候補コンテンツアイテムのうちの、前記シードコンテンツアイテムに類似する特定の候補コンテンツアイテムを識別するために、前記シードコンテンツアイテムの少なくとも１つの特徴と、前記候補コンテンツアイテムの少なくとも１つの特徴を比較するステップと、
識別された前記候補コンテンツアイテムを前記プレイリストに加えるステップとを有する方法であって、
前記シードコンテンツアイテムの前記少なくとも１つの特徴及び／又は前記候補コンテンツアイテムの前記少なくとも１つの特徴が、多数の特徴を含み、前記多数の特徴が、前記シードコンテンツアイテム及び／又は前記候補コンテンツアイテムの異なる部分を表すものである方法。
【請求項２】
複数の前記候補コンテンツアイテムの各々及び／又は前記シードコンテンツアイテムを複数のフレームにセグメント化するステップと、前記コンテンツアイテムの前記多数の特徴を供給するよう、各フレームから少なくとも１つの特徴を抽出するステップとを更に有する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記フレームが所定の長さのものである請求項２に記載の方法。
【請求項４】
各フレームが等しい長さのものである請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記セグメント化が、前記候補コンテンツアイテム及び／又は前記シードコンテンツアイテムのコンテンツに基づいている請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記複数のフレームの境界が、前記候補コンテンツアイテム及び／又は前記シードコンテンツアイテムの前記特徴における瞬間的な変化によって決定される請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記シードコンテンツアイテムの少なくとも１つの特徴と、前記候補コンテンツアイテムの少なくとも１つの特徴を比較する前記ステップが、
前記特徴間の距離を決定するステップと、前記プレイリストに加えられるべき最短距離を持つ候補コンテンツアイテムを少なくとも１つ選択するステップとを更に有する請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
シードコンテンツアイテムの特徴に類似する特徴を持つ候補コンテンツアイテムのプレイリストを自動生成する装置であり、
前記候補コンテンツアイテムのうちの、前記シードコンテンツアイテムに類似する特定の候補コンテンツアイテムを識別するために、前記シードコンテンツアイテムの少なくとも１つの特徴と、前記候補コンテンツアイテムの各々の少なくとも１つの特徴を比較する比較器と、
識別された前記候補コンテンツアイテムを前記プレイリストに加えるコンパイラとを有する生成装置であって、
前記シードコンテンツアイテムの前記少なくとも１つの特徴及び／又は前記候補コンテンツアイテムの前記少なくとも１つの特徴が、多数の特徴を含み、前記多数の特徴が、前記シードコンテンツアイテム及び／又は前記候補コンテンツアイテムの異なる部分を表すものである装置。
【請求項９】
請求項１乃至７のいずれか一項に記載の方法を実行するための複数のプログラムコード部分を有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、コンテンツアイテム、例えば曲のプレイリストを自動生成する方法及び装置に関する。詳細には、本発明は、シードコンテンツアイテム(seed content item)に類似するコンテンツアイテムのプレイリストの自動生成に関する。
【背景技術】
【０００２】
民生用マルチメディア機器は、処理能力が向上しており、ユーザに、より高度なコンテンツの閲覧、ナビゲーション及び検索機能を供給することが出来る。記憶容量及び接続帯域幅の増大により、消費者は、コンテンツアイテムの膨大なデータベースにアクセスできるようになることが、期待されている。それ故、ユーザをアシストするのに効果的な閲覧、ナビゲーション及び検索システムを提供したいという要求が高まっている。
【０００３】
コンテンツアイテムの検索、及びプレイリストの自動生成のための既知のシステムは数多くある。これらのシステムのうちの幾つかは、コンテンツアイテムを、或るシード（又は基準）コンテンツアイテムと前記コンテンツアイテムの類似性に基づいて、大規模なデータベースから選択することで動作する。このようなシステムにおいては、データベース内に記憶される全てのコンテンツアイテムが、予め分析され、それらの代表的な特徴(representative feature)が、メタデータ・データベースに記憶される。ユーザが、（それと関連する分類を持つ）シードコンテンツアイテムを供給し、次いで、システムが、各々の代表的な特徴間の類似度（又は各々のコンテンツアイテムの分類間の類似度）を比較することによって、類似コンテンツアイテムを検索する。しかしながら、これらの既知のシステムは、ユーザによってシードコンテンツアイテムに類似しているとみなされるであろうコンテンツアイテムを全ては検索しない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、生成されるプレイリストの知覚品質(perceived quality)を向上させる方法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】
【０００５】
本発明の或る態様によれば、これは、シードコンテンツアイテムの特徴に類似する特徴を持つ候補コンテンツアイテムのプレイリストを自動生成する方法であり、前記候補コンテンツアイテムのうちの、前記シードコンテンツアイテムに類似する特定の候補コンテンツアイテムを識別するために、前記シードコンテンツアイテムの少なくとも１つの特徴と、前記候補コンテンツアイテムの少なくとも１つの特徴を比較するステップと、識別された前記候補コンテンツアイテムを前記プレイリストに加えるステップとを有する方法であって、前記シードコンテンツアイテムの前記少なくとも１つの特徴及び／又は前記候補コンテンツアイテムの前記少なくとも１つの特徴が、多数の特徴を含み、前記多数の特徴が、前記シードコンテンツアイテム及び／又は前記候補コンテンツアイテムの異なる部分を表すものである方法によって、達成される。前記シードコンテンツアイテム及び／又は前記候補コンテンツアイテムの前記多数の特徴は、前記シードコンテンツアイテム又は前記候補コンテンツアイテムの少なくとも１つの特徴と比較される。
【０００６】
本発明の別の態様によれば、これは、シードコンテンツアイテムの特徴に類似する特徴を持つ候補コンテンツアイテムのプレイリストを自動生成する装置であり、前記候補コンテンツアイテムのうちの、前記シードコンテンツアイテムに類似する特定の候補コンテンツアイテムを識別するために、前記シードコンテンツアイテムの少なくとも１つの特徴と、前記候補コンテンツアイテムの各々の少なくとも１つの特徴を比較する比較器と、識別された前記候補コンテンツアイテムを前記プレイリストに加えるコンパイラとを有する生成装置であって、前記シードコンテンツアイテムの前記少なくとも１つの特徴及び／又は前記候補コンテンツアイテムの前記少なくとも１つの特徴が、多数の特徴を含み、前記多数の特徴が、前記シードコンテンツアイテム及び／又は前記候補コンテンツアイテムの異なる部分を表すものである装置によっても、達成される。
【０００７】
例えば、オーディオコンテンツアイテムの複合部分は、クラシック、スピーチ及びポップといった３つの特徴的な部分を持ち得る。既知の分類器を用いると、これは、あくまでも、クラシック、スピーチ又はポップのうちの１つとして分類されるであろう。結果として、生成されるプレイリストは、この１つの分類の候補曲しか含まないであろう、且つ／又は候補曲であって、前記候補曲の１つの分類が前記シード曲の分類に類似している候補曲しか含まないであろう（例えば、ポップの部分を持つ候補曲は、前記候補曲が、クラシックの部分も持ち、２つの曲を比較するのに、このクラシックの部分しか用いられない場合には、ポップの分類のシード曲に対してはリストアップされないかもしれない）。これを解決するため、本発明の実施例によれば、上記の例の場合には、各部分からの特徴（特徴の３つのセット）、即ち、前記クラッシックの部分から抽出される１つのセット、前記スピーチの部分からの１つのセット、及び前記ポップの部分からの１つのセットの記録がとられ、前記コンテンツは、データベースにおいて、前記特徴の３つのセットと関連づけられる。これは、前記分類器が、このような曲を、クラシック、スピーチ及びポップと分類するであろうことを意味する。従って、前記コンテンツアイテムのコンテンツが非常に多種多様である場合には、それは、より多くの特徴ベクトルによって表わされ、これは、特徴を単一の特徴ベクトルで表わそうとするであろう既存のシステムとは対照的に、前記コンテンツの特徴をより正確に表わすであろう。これは、類似コンテンツアイテムの改善されたプレイリストをもたらす。
【０００８】
前記特徴は、例えば、分類若しくはテンポを表わす値といった単一の特徴であってもよく、又は特徴ベクトルであってもよい。前記方法は、コンテンツアイテムから、又は前記コンテンツアイテムと関連するデータベースエントリ若しくはメタデータタグから前記特徴を抽出し得る。
【０００９】
好ましい実施例においては、複数の前記候補コンテンツアイテムの各々及び前記シードコンテンツアイテムが、複数のフレームにセグメント化され、前記コンテンツアイテムの多数の前記特徴ベクトルを供給するために、各フレームから少なくとも１つの特徴ベクトルが抽出される。
【００１０】
前記セグメント化は、前処理ステップを供給し、前記特徴ベクトルは、既存の分類器を用いて抽出され得る。それ故、分類器の改修は必要とされない。 
【００１１】
本発明のより完璧な理解のため、例として、添付図面に関連してなされている以下の説明に対する参照がなされる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
実施例を説明する目的のために、コンテンツアイテムのうちのオーディオコンテンツにおける特徴ベクトルの抽出だけを説明する。しかしながら、この方法は、コンテンツアイテムの残りのコンテンツにおける特徴の抽出にも適用可能であり得ることは分かるであろう。コンテンツアイテムは、アナログ又はデジタルのマルチメディアコンテンツ、音楽トラック、曲などのファイルを含み得る。
【００１３】
ここで、図１を参照して、第１実施例による方法を説明する。入力オーディオｘは、まず、任意に選ばれる長さのフレームｘｍにセグメント化される（ステップ１０１）。フレームの長さは、同じ所定の長さのものであってもよく、又はランダムに変えられてもよい。各オーディオセグメント（又はフレーム）ｘｍについて、特徴ベクトルが、既知の技術を用いて抽出され（ステップ１０３）、特徴データベースに記憶される（ステップ１０５）。  
【００１４】
M≧1を候補コンテンツアイテム（曲）におけるセグメント数とし、K≧1をシードコンテンツアイテム（曲）におけるセグメント数とする。更に、Fs,kを、シード曲のk番目のセグメントに対応する特徴ベクトルとし、Fj,mを、候補曲のm番目のセグメントに対応する特徴ベクトルとする。その場合、プレイリスト生成中、（sによって示される）セグメント化されたシード曲と、（jによって示される）セグメント化された候補曲との間の距離D(Fs,Fj)は、
【数１】
2009510509.tif 000003
によって与えられる。 
【００１５】
所定の距離基準を満たす多数の候補曲が選択され得る。これらは、例えば、距離の昇順でリストにされ得る。その場合、ユーザは、上位（例えば３０番目まで）の一致するものを選択して、プレイリストを作成することが出来る。他の例においては、D(Fs,Fj)の最大しきい値が、予め決定されることができ、前記しきい値未満の距離を持つコンテンツアイテム（曲）だけがプレイリストのために選択される。
【００１６】
第２実施例においては、特徴ベクトルにおける瞬間的な変化を比較することによって、セグメント化が達成される。この実施例の簡単な概略図が図２に示されている。これは、ステップ２０３において特徴の統計値における瞬間的な変化が或るしきい値Tを上回るまで、ステップ２０１において抽出された特徴ベクトルを、ステップ２０５において継続的に平均することによって達成される。これが起こるたびに、分割境界が設定され、平均化バッファががリセットされ（ステップ２０７）、セグメントの特徴ベクトルが、特徴データベースに書き込まれる（ステップ２０９）。曲の終わりに達するまで、このプロシージャは繰り返される。このアプローチの利点は、前記アプローチが、曲毎の特徴数と、特徴の代表性(representativeness)との間のより良好なトレードオフを供給することにある。瞬間的な変化は、幾つかの方法で計算され得る。瞬間的な変化の幾つかの例は、局所的な平均値における変化、ドリフト監視(drifting monitoring)などであるである。
【００１７】
この場合も、第１実施例に関して記載されているように、プレイリストを生成するために、所定の距離基準を満たす多数の候補曲が選択され得る。
【００１８】
第３実施例においては、特徴ベクトルが抽出され、ベクトルの分布を分析することによって、代表的な特徴ベクトルが、決定される。このような分布の簡単な例が図３に示されている。 
【００１９】
この場合には、特徴F1、F2及びF3が代表的な特徴として選ばれる。この方法においては、曲のセグメント化は必要とされない。この実施例による方法は、単に、統計値を見て、極大値を代表的な特徴として選ぶ。幾つかの極大値がある場合には、多数の代表的な特徴が抽出される。１つの最大値しかない場合には、曲は、代表的な特徴を１つしか持たないであろう。 
【００２０】
この場合も、第１実施例に関して記載されているように、プレイリストを生成するために、所定の距離基準を満たす多数の候補曲が選択され得る。結果として、このプロシージャにおいては、代表的な特徴からランダムに選ぶことによって、プレイリストのランダム化が得られ得る。このように、より正確な（ノイズフリーの）ランダムにされたプレイリストが実現可能である。 
【００２１】
本発明の好ましい実施例が、添付図面に図示され、上記の詳細な説明に記載されているが、本発明は、開示されている実施例に限定されず、請求項に記載されているような本発明の範囲から外れずに多くの修正をすることが可能であることは理解されるであろう。 
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の第１実施例による方法のステップを図示する。
【図２】本発明の第２実施例による方法のステップを図示する。
【図３】本発明の第３実施例に基づいて抽出される特徴ベクトルの分布をグラフで図示する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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2009510509.tif 000008
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