(57)【要約】【課題】  本発明は、楽曲登録装置と接続可能に構成された携帯端末とからなる楽曲管理システムに関し、各楽曲ごとに対応付けられた印象度とユーザの嗜好度を基に楽曲のまとまりを選出する楽曲管理システムおよび楽曲管理方法に関する。【解決手段】  前記携帯端末は、楽曲の再生動作に伴い生成される使用者の嗜好状態を反映するユーザ嗜好データを生成し、前記楽曲登録装置との接続時、前記生成されたユーザ嗜好データを前記楽曲登録装置に転送し、前記楽曲登録装置は、各楽曲データから人間の感性によって判断される印象度データを抽出し、各楽曲データから抽出された前記印象度データおよび前記携帯端末から送信されたユーザ嗜好データとに基づき、前記楽曲登録装置に記録される楽曲から前記携帯端末へ転送する楽曲を選出する。【選択図】        図１
2006301890.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された楽曲データを記憶する楽曲登録装置と、前記楽曲登録装置に接続可能に構成され、接続時、前記楽曲登録装置において選出された楽曲データを転送し記憶する携帯端末とからなる楽曲管理システムであって、
前記携帯端末は、楽曲の再生動作に伴い生成される使用者の嗜好状態を反映するユーザ嗜好データを生成する嗜好データ生成手段と、前記楽曲登録装置との接続時、前記生成されたユーザ嗜好データを前記楽曲登録装置に転送する嗜好データ転送手段とを有し、
前記楽曲登録装置は、前記入力された各楽曲データから人間の感性によって判断される印象度データを抽出する手段と、各楽曲データから抽出された前記印象度データおよび前記携帯端末から送信されたユーザ嗜好データとに基づき、前記楽曲登録装置に記録される楽曲から前記携帯端末へ転送する楽曲を選出する楽曲選出手段とを有してなることを特徴とする楽曲管理システム。
【請求項２】
前記ユーザ嗜好データ生成手段は、前記携帯端末における楽曲の再生動作回数をカウントする手段を含んでなることを特徴とする、請求項１に記載の楽曲管理システム。
【請求項３】
前記ユーザ嗜好データ生成手段は、前記携帯端末における楽曲の再生動作回数をカウントするとともに、各再生がなされた日付あるいは日時に基づく時間的要素を記憶する手段を含んでなることを特徴とする、請求項１に記載の楽曲管理システム。
【請求項４】
前記楽曲選出手段は、前記ユーザ嗜好データをスレッショルドとして設定する手段を含んでなることを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の楽曲管理システム。
【請求項５】
前記楽曲選出手段は、前記携帯端末で生成した嗜好データを基に前記印象度の近似度に応じた補間処理をする手段を含んでなることを特徴とする、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の楽曲管理システム。
【請求項６】
入力された楽曲データを楽曲データベースに記憶させる楽曲登録装置と、当該楽曲登録装置に接続可能に構成され、前記楽曲データベースに記憶された前記楽曲データが転送される端末楽曲データベースを有する携帯端末とからなる楽曲管理システムであって、
前記楽曲登録装置は、入力された前記楽曲データから物理的な特徴データを抽出する特徴データ抽出手段と、該特徴データ抽出手段によって抽出された前記特徴データを人間の感性によって判断される印象度データに変換する印象度データ変換手段と、該印象度データ変換手段に変換された前記印象度データに基づいて、入力された前記楽曲データを座標が付与された複数の部分空間に分割された楽曲マップにマッピングすると共に、前記部分空間の座標と前記部分空間に配置されている前記楽曲データとからなる検索テーブルを作成する楽曲マッピング手段と、前記楽曲データベースに記憶された前記楽曲データと共に前記楽曲マッピング手段によって作成された前記検索テーブルを前記携帯端末に転送する楽曲データ送信手段とを具備し、
前記携帯端末は、前記楽曲登録装置の前記楽曲データ送信手段から転送された前記楽曲データおよび前記検索テーブルを前記端末楽曲データベースに記憶させる楽曲データ受信手段と、代表曲を特定した代表曲検索の指示入力を受け付ける端末操作手段と、該端末操作手段によって特定された前記代表曲に基づいて前記検索テーブルを検索して所定数の前記楽曲データを特定する楽曲検索手段と、該楽曲検索手段によって検索された前記楽曲データを音声出力する音声出力手段と音声出力動作の使用者の反映がされたユーザ嗜好データをカウントする、嗜好データカウント手段と、嗜好データを前記楽曲登録装置に転送する嗜好データ送信手段とを具備し、
さらにまた、前記楽曲登録装置は、前記携帯端末からの嗜好データを受信し前記楽曲データベースに記憶させる嗜好データ受信手段と、各楽曲ごとに対応付けられた印象度データおよび前記嗜好データを基に、あるまとまりを選出する楽曲選出手段とを具備することを特徴とする楽曲管理システム。
【請求項７】
入力された楽曲データを記憶する前記楽曲登録装置と接続可能に構成される携帯端末とからなる楽曲管理システムにおいて、
前記携帯端末は、楽曲の再生動作に伴い生成される使用者の嗜好状態を反映するユーザ嗜好データを生成し、前記楽曲登録装置との接続時、前記生成されたユーザ嗜好データを前記楽曲登録装置に転送し、
前記楽曲登録装置は、前記入力された各楽曲データから抽出された人間の感性によって判断される印象度データおよび前記携帯端末から送信されたユーザ嗜好データとに基づき、前記楽曲登録装置に記録される楽曲から前記携帯端末へ転送する楽曲を選出することを特徴とする楽曲管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された楽曲データを楽曲データベースに記憶させる楽曲登録装置と、当該楽曲登録装置に接続可能に構成され、楽曲データベースに記憶された楽曲データが転送される端末楽曲データベースを有する携帯端末とからなる楽曲管理システムおよび楽曲管理方法に関し、特に各楽曲ごとに対応付けられた印象度とユーザの嗜好度を基に楽曲のまとまりを選出する楽曲管理システムおよび楽曲管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＨＤＤ等の大容量の記憶手段が開発され、大容量の記憶手段に大量の楽曲データを記憶させることができるようになっている。大容量の記憶手段に記憶されている大量の楽曲データの検索は、アーティスト名や曲名、その他のキーワード等の書誌データを用いて行うのが一般的であるが、書誌データで検索した場合には、楽曲が持っている情感を考慮することができず、印象の異なる楽曲が検索される可能性があり、聴取した際の印象が同じような楽曲を検索したい場合には、不向きである。
【０００３】
そこで、楽曲に対する主観的な印象に基づいて利用者の希望する楽曲を検索可能にするために、検索を希望する楽曲に対するユーザの主観的な要件を入力して数値化して出力し、その出力から、検索対象の楽曲の印象を数量化した予測印象値を算出し、算出した予測印象値をキーとして、複数の楽曲の音響信号およびその楽曲の印象を数量化した印象値を記憶した楽曲データベースを検索することにより、利用者の楽曲に対する主観的なイメージに基づいて、希望する楽曲を検索する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
しかしながら、従来技術では、楽曲の物理的な特徴を変換した印象値を、ユーザの主観的な要件の入力が数値化された予測印象値に基づいて検索を行っているため、ユーザによって検索条件として入力される主観的な要件の入力項目が集約されてしまい、主観的な要件に基づく精度の高い楽曲データの検索を実現することができないという問題点があった。
【０００５】
また一方、条件にあった楽曲を選択する際、ユーザの記憶を頼りに思い浮かべるやり方では、ユーザの負担が増えてしまうという問題点があった。
【特許文献１】特開２００２−２７８５４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は斯かる問題点を鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、人間の感性によって判断される印象度データに基づき、さらにユーザの嗜好を反映した、精度が高くユーザの操作負担の少ない楽曲管理システムおよび楽曲管理方法を提供する点にある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は上記課題を解決すべく、以下に掲げる構成とした。
本発明の請求項１に係る発明の要旨は、入力された楽曲データを記憶する楽曲登録装置と、前記楽曲登録装置に接続可能に構成され、接続時、前記楽曲登録装置において選出された楽曲データを転送し記憶する携帯端末とからなる楽曲管理システムであって、前記携帯端末は、楽曲の再生動作に伴い生成される使用者の嗜好状態を反映するユーザ嗜好データを生成する嗜好データ生成手段と、前記楽曲登録装置との接続時、前記生成されたユーザ嗜好データを前記楽曲登録装置に転送する嗜好データ転送手段とを有し、前記楽曲登録装置は、前記入力された各楽曲データから人間の感性によって判断される印象度データを抽出する手段と、各楽曲データから抽出された前記印象度データおよび前記携帯端末から送信されたユーザ嗜好データとに基づき、前記楽曲登録装置に記録される楽曲から前記携帯端末へ転送する楽曲を選出する楽曲選出手段とを有してなることを特徴とする楽曲管理システムにある。
【０００８】
また、本発明の請求項２に係る発明の要旨は、前記ユーザ嗜好データ生成手段は、前記携帯端末における楽曲の再生動作回数をカウントする手段を含んでなることを特徴とする、請求項１に記載の楽曲管理システムにある。
【０００９】
また、本発明の請求項３に係る発明の要旨は、前記ユーザ嗜好データ生成手段は、前記携帯端末における楽曲の再生動作回数をカウントするとともに、各再生がなされた日付あるいは日時に基づく時間的要素を記憶する手段を含んでなることを特徴とする、請求項１に記載の楽曲管理システムにある。
【００１０】
また、本発明の請求項４に係る発明の要旨は、前記楽曲選出手段は、前記ユーザ嗜好データをスレッショルドとして設定する手段を含んでなることを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の楽曲管理システムにある。
【００１１】
また、本発明の請求項５に係る発明の要旨は、前記楽曲選出手段は、前記携帯端末で生成した嗜好データを基に前記印象度の近似度に応じた補間処理をする手段を含んでなることを特徴とする、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の楽曲管理システムにある。
【００１２】
また、本発明の請求項６に係る発明の要旨は、入力された楽曲データを楽曲データベースに記憶させる楽曲登録装置と、当該楽曲登録装置に接続可能に構成され、前記楽曲データベースに記憶された前記楽曲データが転送される端末楽曲データベースを有する携帯端末とからなる楽曲管理システムであって、前記楽曲登録装置は、入力された前記楽曲データから物理的な特徴データを抽出する特徴データ抽出手段と、該特徴データ抽出手段によって抽出された前記特徴データを人間の感性によって判断される印象度データに変換する印象度データ変換手段と、該印象度データ変換手段に変換された前記印象度データに基づいて、入力された前記楽曲データを座標が付与された複数の部分空間に分割された楽曲マップにマッピングすると共に、前記部分空間の座標と前記部分空間に配置されている前記楽曲データとからなる検索テーブルを作成する楽曲マッピング手段と、前記楽曲データベースに記憶された前記楽曲データと共に前記楽曲マッピング手段によって作成された前記検索テーブルを前記携帯端末に転送する楽曲データ送信手段とを具備し、前記携帯端末は、前記楽曲登録装置の前記楽曲データ送信手段から転送された前記楽曲データおよび前記検索テーブルを前記端末楽曲データベースに記憶させる楽曲データ受信手段と、代表曲を特定した代表曲検索の指示入力を受け付ける端末操作手段と、該端末操作手段によって特定された前記代表曲に基づいて前記検索テーブルを検索して所定数の前記楽曲データを特定する楽曲検索手段と、該楽曲検索手段によって検索された前記楽曲データを音声出力する音声出力手段と音声出力動作の使用者の反映がされたユーザ嗜好データをカウントする、嗜好データカウント手段と、嗜好データを前記楽曲登録装置に転送する嗜好データ送信手段とを具備し、さらにまた、前記楽曲登録装置は、前記携帯端末からの嗜好データを受信し前記楽曲データベースに記憶させる嗜好データ受信手段と、各楽曲ごとに対応付けられた印象度データおよび前記嗜好データを基に、あるまとまりを選出する楽曲選出手段とを具備することを特徴とする楽曲管理システムにある。
【００１３】
また、本発明の請求項７に係る発明の要旨は、入力された楽曲データを記憶する前記楽曲登録装置と接続可能に構成される携帯端末とからなる楽曲管理システムにおいて、前記携帯端末は、楽曲の再生動作に伴い生成される使用者の嗜好状態を反映するユーザ嗜好データを生成し、前記楽曲登録装置との接続時、前記生成されたユーザ嗜好データを前記楽曲登録装置に転送し、前記楽曲登録装置は、前記入力された各楽曲データから抽出された人間の感性によって判断される印象度データおよび前記携帯端末から送信されたユーザ嗜好データとに基づき、前記楽曲登録装置に記録される楽曲から前記携帯端末へ転送する楽曲を選出することを特徴とする楽曲管理方法にある。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の楽曲管理システムおよび楽曲管理方法は、楽曲登録装置においては、印象度データを用いて、マッピングした楽曲マップに基づく検索を行なうシステムにおいて、携帯端末から楽曲登録装置に検索のための情報として嗜好データが転送されることにより、使用者の嗜好に沿った精度のよい選曲を行なえるとともに、代表曲をあらたに指示入力あるいは選択することなく、代表曲を選択する手間を省くことも可能であり、効率のよい選曲が達成できる。また、転送される嗜好データに経時的特徴を含ませるときは、楽曲登録装置において、「印象度」だけでは対応できない、「飽きる」といったユーザの時間的心理変化に対応し、固有の使用者ごとに、満足度を高めることができ、嗜好データに時間的要素を持ち込むことで多彩な、期待通りの選曲を行なうことができる。
【００１５】
また、単に選曲された履歴のある楽曲のみに限らず、選曲された履歴のある楽曲のマップ上近傍の履歴の無い楽曲も相当の嗜好データを付与し処理することで、ユーザの嗜好を反映した精度の高い選曲を行なえる。
【００１６】
また、携帯端末においては、高度な処理を楽曲登録装置で行なうため、楽曲データ転送のついでに処理が加えられた嗜好データの転送を行なうだけで、精度の良い検索用嗜好データを得ることができ携帯端末でより精度良く検索できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
図１は、本発明に係る楽曲管理システムの実施の形態の構成を示すブロック図であり、図２は、図１に示す携帯端末の構成を示す前面図である。
本実施の形態は、図１を参照すると、楽曲登録装置１０と、携帯端末３０とがＵＳＢ等のデータ伝送路２３で接続されており、携帯端末３０は、楽曲登録装置１０から切り離して携帯することができる構成となっている。
楽曲登録装置１０は、パーソナルコンピュータ等のプログラム制御で動作する情報処理装置であり、図１を参照すると、楽曲データ入力部１１と、圧縮処理部１２と、特徴データ抽出部１３と、印象度データ変換部１４と、楽曲データベース１５と、楽曲マッピング部１６と、楽曲マップ記憶部１７と、楽曲検索部１８と、ＰＣ操作部１９と、ＰＣ表示部２０と、送受信部２１と、音声出力部２２とからなる。
【００１８】
楽曲データ入力部１１は、ＣＤ、ＤＶＤ等の楽曲データが記憶されている記憶媒体を読み取る機能を有し、ＣＤ、ＤＶＤ等の記憶媒体から楽曲データを入力し、圧縮処理部１２および特徴データ抽出部１３に出力する。ＣＤ、ＤＶＤ等の記憶媒体以外にインターネット等のネットワークを経由した楽曲データ（配信データ）を入力するように構成しても良い。なお、圧縮された楽曲データが入力される場合には、圧縮された楽曲データを伸長して特徴データ抽出部１３に出力する。
圧縮処理部１２は、楽曲登録時には、楽曲データ入力部１１から入力された楽曲データをＭＰ３やＡＴＲＡＣ（Adaptive Transform Acoustic
Coding ）等の圧縮形式で圧縮し、圧縮した楽曲データを、アーティスト名、曲名等の書誌データと共に楽曲データベース１５に記憶させる。
【００１９】
特徴データ抽出部１３は、楽曲データ入力部１１から入力された楽曲データから、ゆらぎ情報からなる特徴データを抽出し、抽出した特徴データを印象度データ変換部１４に出力する。
印象度データ変換部１４は、予め学習が施された階層型ニューラルネットワークを用いて、特徴データ抽出部１３から入力された特徴データを、人間の感性によって判断される印象度データに変換し、変換した印象度データを楽曲マッピング部１６に出力すると共に、特徴データ抽出部１３から入力された特徴データと変換した印象度データとを楽曲データに関連づけて楽曲データベース１５に登録する。
【００２０】
楽曲データベース１５は、ＨＤＤ等の大容量の記憶手段であり、圧縮処理部１２によって圧縮された楽曲データ、書誌データと、特徴データ抽出部１３によって抽出された特徴データと、印象度データ変換部１４によって変換された印象度データとが関連づけられて記憶される。
楽曲マッピング部１６は、印象度データ変換部１４から入力された印象度データに基づいて、任意空間である楽曲マップに楽曲データをマッピングし、楽曲データをマッピングした楽曲マップを楽曲マップ記憶部１７に記憶させると共に、楽曲マップにマッピングされた楽曲データを検索するための検索テーブルを作成し、作成した検索テーブルを楽曲データベース１５に記憶させる。
【００２１】
楽曲マップ記憶部１７は、ＨＤＤ等の大容量の記憶手段であり、楽曲マッピング部１６によって楽曲データがマッピングされた楽曲マップが記憶される。
楽曲検索部１８は、ＰＣ操作部１９から書誌データに基づいて楽曲データベース１５を検索し、当該検索結果をＰＣ表示部２０に表示すると共に、ＰＣ操作部１９によって選択された代表曲に基づいて楽曲マップ記憶部１７を検索し、当該代表曲検索結果をＰＣ表示部２０に表示すると共に検索リストとして楽曲データベース１５に記憶させる。
ＰＣ操作部１９は、キーボードやマウス等の入力手段であり、楽曲データベース１５および楽曲マップ記憶部１７に記憶されている楽曲データを検索する検索条件の入力、携帯端末３０に出力する楽曲データを選択する入力が行われる
【００２２】
ＰＣ表示部２０は、例えば液晶ディスプレイ等の表示手段であり、楽曲マップ記憶部１７に記憶されている楽曲データのマッピング状況の表示、楽曲データベース１５および楽曲マップ記憶部１７に記憶されている楽曲データを検索する検索条件の表示、検索された楽曲データ（検索結果）の表示等が行われる。
送受信部２１は、携帯端末３０の送受信部３１との間をＵＳＢ等のデータ伝送路２３で接続可能に構成されており、楽曲データベース１５に記憶されている楽曲データと、当該楽曲データに対応する印象度データおよび楽曲マップにおけるニューロンの座標と、検索テーブルと、検索リストとを携帯端末３０の送受信部３１に出力する。
音声出力部２２は、楽曲データベース１５に記憶されている楽曲データを伸長して再生するオーディオプレーヤである。
【００２３】
携帯端末３０は、ＨＤＤ等の大容量の記憶手段を有するポータブルオーディオ等の音声再生装置であり、図１を参照すると、送受信部３１と、端末楽曲データベース３２と、楽曲検索部３３と、端末操作部３４、端末表示部３５と、音声出力部３６と、回数カウンタ部３７とからなる。
【００２４】
送受信部３１は、楽曲登録装置１０の送受信部２１との間をＵＳＢ等のデータ伝送路２３で接続可能に構成されており、楽曲登録装置１０の送受信部２１から入力された楽曲データを端末楽曲データベース３２に記憶させる。
端末楽曲データベース３２は、ＨＤＤ等の大容量の記憶手段であり、楽曲データベース１５に記憶されている楽曲データと、当該楽曲データに対応する印象度データおよび楽曲マップにおけるニューロンの座標と、検索テーブルと、検索リストとが記憶される。
楽曲検索部３３は、端末操作部３４から書誌データに基づいて端末楽曲データベース３２を検索し、当該検索結果を端末表示部３５に表示すると共に、端末操作部３４によって特定された代表曲に基づいて検索テーブルを検索し、当該検索結果を端末表示部３５に表示する。
【００２５】
端末操作部３４は、楽曲データの再生に係る入力が行われる入力手段であり、図２を参照すると、再生する楽曲データの選択する入力、検索方法を選択する入力、ボリュームコントロールの入力等を行う十字キー３４１と、選択された楽曲データの出力を指示する入力、選択された検索方法の実行を指示する入力等を行う決定キー３４２からなる。
端末表示部３５は、例えば液晶ディスプレイ等の表示手段であり、端末楽曲データベース３２に記憶されている楽曲データを検索する検索条件の表示、検索された楽曲データ（検索結果）の表示等が行われる。
音声出力部３６は、端末楽曲データベース３２に圧縮されて記憶されている楽曲データを伸長して再生するオーディオプレーヤである。
【００２６】
回数カウンタ部３７は、ユーザが携帯端末３０に示した嗜好の履歴を計数する手段であり、携帯端末３０の端末動作を制御するマイクロコンピュータ用にあらかじめ登録されたプログラムで実行される。
まず、本実施の形態で用いられる印象データを、図３乃至図７を参照して、楽曲登録装置１０における楽曲登録動作とともに詳細に説明する。
【００２７】
図３は、図１に示す楽曲登録装置１０における楽曲登録動作を説明するためのフローチャートであり、図４は、図１に示す特徴データ抽出部における特徴データ抽出動作を説明するためのフローチャートであり、図５は、図１に示す印象度データ変換部で用いられる階層型ニューラルネットワーク例を示す説明図であり、図６は、図１に示す楽曲マッピング部が楽曲データをマッピングする楽曲マップ例を示す説明図であり、図７は、図１に示す楽曲データベースに記憶される検索テーブル例を示す図である。
【００２８】
楽曲データ入力部１１にＣＤ、ＤＶＤ等の楽曲データが記憶されている記憶媒体をセットし、楽曲データ入力部１１から楽曲データを入力する（ステップＡ１）。
圧縮処理部１２は、楽曲データ入力部１１から入力された楽曲データを圧縮し（ステップＡ２）、圧縮した楽曲データを、アーティスト名、曲名等の書誌データと共に楽曲データベース１５に記憶させる（ステップＡ３）。
特徴データ抽出部１３は、楽曲データ入力部１１から入力された楽曲データから、ゆらぎ情報からなる特徴データを抽出する（ステップＡ４）。
【００２９】
特徴データ抽出部１３における特徴データの抽出動作は、図３乃至図４を参照すると、楽曲データ入力部１１にＣＤプレーヤ等の楽曲再生装置やインターネット等のネットワークから楽曲データが入力されると（ステップＢ１）、楽曲データ入力部１１は、高速化を目的とし、楽曲データ入力部１１に入力された楽曲データを４４．１ｋＨｚから２２．０５ｋＨｚにダウンサンプリングし、ダウンサンプリングした楽曲データを特徴データ抽出部１３に出力する。
【００３０】
次に、特徴データ抽出部１３は、楽曲データの予め定められたデータ解析開始点（楽曲の先頭から３０ｓ）から一定のフレーム長に対してのＦＦＴ処理を行い、パワースペクトルを算出する（ステップＢ２）。なお、本実施の形態においては、特徴データの１つである楽曲のテンポとしてテンポの周期を抽出し、テンポの周期が０．３〜１ｓの範囲にあることを想定し、サンプリング周期が２２．０５ｋＨｚである楽曲データに対して１０２４ポイントのＦＦＴ処理を行うように構成した。すなわち、ＦＦＴ処理を行うフレーム長を、１０２４／２２．０５ｋＨｚ≒４６ｍｓとし、想定した楽曲におけるテンポの周期の最小値よりも短い値としている。
【００３１】
次に、特徴データ抽出部１３は、Ｌｏｗ（０〜２００Ｈｚ）、Ｍｉｄｄｌｅ（２００〜６００Ｈｚ）、Ｈｉｇｈ（６００〜１１０５０Ｈｚ）の周波数帯域を予め設定しておき、Ｌｏｗ、Ｍｉｄｄｌｅ、Ｈｉｇｈの３帯域のパワースペクトルを積分し、平均パワーを算出し（ステップＢ３）、ステップＢ２〜ステップＢ３の処理動作を行ったフレーム個数が予め定められた設定値（２０４８）に達したか否かを判断し（ステップＢ４）、ステップＢ２〜ステップＢ３の処理動作を行ったフレーム個数が予め定められた設定値に達していない場合には、データ解析開始点をシフトしながら（ステップＢ５）、ステップＢ２〜ステップＢ３の処理動作を繰り返す。これにより、ステップＢ２〜ステップＢ３の処理動作は、予め定められたフレーム個数の設定値分行われることになり、Ｌｏｗ、Ｍｉｄｄｌｅ、Ｈｉｇｈ３帯域の平均パワーの時系列データをそれぞれ求めることができる。なお、本実施の形態では、解析時間長を６０ｓとし、データ解析開始点を６０ｓ＊２２．０５ｋＨｚ／２０４８≒６４６ポイントずつシフトしながらＦＦＴ処理を行い、２０４８ポイント、６０ｓの平均パワーの時系列データを作成するように構成した。
【００３２】
次に、特徴データ抽出部１３は、ステップＢ２〜ステップＢ５の処理動作によって算出したＬｏｗ、Ｍｉｄｄｌｅ、Ｈｉｇｈの平均パワーの時系列データに対しそれぞれＦＦＴを行い、ゆらぎ情報を算出する（ステップＢ６）。なお、本実施の形態では、平均パワー記憶部４４に記憶された平均パワーの時系列データに対して２０４８ポイントのＦＦＴ処理を行うように構成した。
【００３３】
次に、特徴データ抽出部１３は、Ｌｏｗ、Ｍｉｄｄｌｅ、ＨｉｇｈにおけるＦＦＴ分析結果から、横軸を対数周波数、縦軸を対数パワースペクトルとしたグラフにおける近似直線を最小２乗法等によって算出し（ステップＢ７）、近似直線の傾きと、近似直線のＹ切片とを求め（ステップＢ８）、Ｌｏｗ、Ｍｉｄｄｌｅ、Ｈｉｇｈのそれぞれにおける近似直線の傾きおよびＹ切片を特徴データとして抽出する。
また、特徴データ抽出部１３は、ＬｏｗにおけるＦＦＴ分析結果において、ステップＢ６で算出されたゆらぎ情報とステップ近似直線算出部４５によって算出された近似直線との差分を差分情報として算出し（ステップＢ９）、予め定められたロジックに基づいて算出した差分情報を解析することで、テンポの周期を決定し（ステップＢ１０）、決定したテンポを特徴データとして抽出し、Ｌｏｗ、Ｍｉｄｄｌｅ、Ｈｉｇｈのそれぞれにおける近似直線の傾きおよびＹ切片と共に印象度データ変換部１４に出力する。
【００３４】
次に、図３を参照すると、印象度データ変換部１４は、図５に示すような入力層（第１層）、中間層（第ｎ層）、出力層（第Ｎ層）からなる階層型ニューラルネットワークを用い、入力層（第１層）に特徴データ抽出部１３で抽出された特徴データを入力することによって、出力層（第Ｎ層）から印象度データを出力、すなわち特徴データを印象度データに変換し（ステップＡ５）、出力層（第Ｎ層）から出力された印象度データを、楽曲マッピング部１６に出力すると共に、特徴データ抽出部１３から入力された特徴データと、出力層（第Ｎ層）から出力された印象度データとを、楽曲データと共に楽曲データベース１５に記憶させる。なお、中間層（第ｎ層）の各ニューロンの結合重み値ｗは、評価者によって予め学習が施されている。また、本実施の形態の場合には、入力層（第１層）に入力される特徴データ、すなわち特徴データ抽出部１３によって抽出される特徴データの項目は、前述のようにＬｏｗ、Ｍｉｄｄｌｅ、Ｈｉｇｈのそれぞれにおける近似直線の傾きおよびＹ切片と、テンポとの７項目であり、印象度データの評価項目としては、人間の感性によって判断される「明るい、暗い」、「澄んだ、にごった」、「激しい、穏やか」の３項目を設定し、各評価項目を７段階評価で表すように設定した。従って、入力層（第１層）のニューロン数Ｌ１は、７個、出力層（第Ｎ層）のニューロン数ＬＮは、３個となっており、中間層（第ｎ層：ｎ＝２，…，Ｎ−１）のニューロン数Ｌｎは、適宜設定されている。
【００３５】
楽曲マッピング部１６は、楽曲データ入力部１１から入力された楽曲データを楽曲マップ記憶部１７に記憶されている楽曲マップの該当箇所にマッピングする（ステップＡ６）。楽曲マッピング部１６におけるマッピング動作に用いられる任意空間である楽曲マップは、複数の部分空間に分割されており、楽曲データは、複数の部分空間のいずれかに配置される。楽曲マップとしては、例えばニューロンが２次元に規則的に配置（図６に示す例では、９＊９の正方形）されている自己組織化マップ（ＳＯＭ）を用いることができ、この場合には、ニューロンが複数の部分空間に対応する。
【００３６】
本実施の形態では、楽曲マップとしてニューロンが１００＊１００の正方形に配列された２次元ＳＯＭを使用し、楽曲マップの各ニューロンには、（１，１）〜（１００，１００）の座標が付与され、座標によりニューロン間の距離が認識できるように構成されており、楽曲マッピング部１６は、楽曲マップにマッピングされた楽曲データを検索するための検索テーブルを作成し、作成した検索テーブルを楽曲データベース１５に記憶させると共に、楽曲データが配置されたニューロンの座標を楽曲データと共に楽曲データベース１５に記憶させる。検索テーブルは、該当するニューロンを検索し、検索されたニューロンに配置されている楽曲データを特定するためのものであり、図７に示すように、楽曲マップにおける各ニューロンの座標と、各ニューロンに配置されている楽曲データ（楽曲データを特定する番号等）とからなる。なお、本実施の形態では、楽曲マップとしてニューロンが正方形に配列された２次元ＳＯＭを用いたが、ニューロンの配列は、長方形であっても、蜂の巣であっても良く、さらに３次元ＳＯＭを用いるようにしても良い。
【００３７】
さらに、本実施の形態では、嗜好テーブルとして、上記印象マップの各座標に、該当する楽曲の再生回数を加えたデータセットを備え、ユーザの聞いた回数に応じて標高が高くなる山の立体のイメージに似たモデルを考える。
図８（ａ）は、連続的嗜好テーブルを模式的に示した例である。ｘ-ｙ平面に印象マップの座標を対応させ、ユーザの嗜好回数をｚ軸方向にとった。このモデルを山になぞらえると、ｚ軸方向のある標高を定め等高線を考え、基準より高い部分に対応する楽曲はユーザに嗜好されており、高いほど嗜好度が強いと見なすことができる。連続的嗜好テーブルを用いると、ｚ軸方向の基準値をパラメータとして変化させ、等高線より上の楽曲グループと、等高線より下の楽曲グループにそれぞれ、まとまりのあるグループを選出することができる。連続的嗜好テーブルは、携帯端末３０にて得た離散的嗜好テーブル（図８（ｂ）参照）を基に楽曲登録装置１０において補間処理にて作成される。以下にさらに詳しく説明する。
【００３８】
なお、図８（ａ）および図（ｂ）は、図７に示す検索テーブルの座標をｘ-ｙ平面に、嗜好回数をｚ軸方向にとり、立体的に表現したものである。特に、図８（ａ）は補間処理後の検索テーブルに対応し、図８（ｂ）は補間処理前の検索テーブルに対応する。
図９は、図１に示す楽曲登録装置１０と携帯端末３０を接続時の動作を説明するためのフローチャートの例である。
楽曲登録装置１０は、ユーザの自動選曲実行指示を受けた後、携帯端末３０との接続確認を行なう（ステップＧ１）。携帯端末３０は楽曲登録装置１０との接続が確認できると（ステップＧ２）、ユーザが携帯端末３０に示した嗜好の履歴データである離散的嗜好テーブルのデータと端末楽曲データベース３２の空き容量値を送受信部３１から楽曲登録装置１０の送受信部２１に出力する（ステップＧ３）。
【００３９】
楽曲登録装置１０は、入力した離散的嗜好テーブルのデータを楽曲データベース１５内に記憶する（ステップＧ４）。さらに嗜好テーブルのデータは、印象マップ上の各座標に関し、ユーザの嗜好履歴が無い部分について楽曲マップのニューロン間のユークリッド距離を考慮し嗜好データの補間を行なう（ステップＧ５）。
楽曲登録装置１０では、補間処理された連続的嗜好テーブルを基に、検索テーブルを嗜好評価値順に並べ替えを行ない（ステップＧ６）、続いて携帯端末３０に送信すべき楽曲を選択するための嗜好評価値スレッショルドを先に受信した端末楽曲データベース３２の空き容量値を勘案し決定する（ステップＧ７）。スレッショルドが決定すると、送受信部２１より携帯端末３０に向け、選曲された楽曲データ及び連続的嗜好テーブルが出力される（ステップＧ８）。このように連続嗜好テーブルを基に、検索テーブルを嗜好評価値順に並べ替えを行ない、選曲の基準として嗜好評価値スレッショルドをパラメータとして制御することで、あるまとまった楽曲を選曲する手段とすることができる。
【００４０】
携帯端末３０は、端末楽曲データベース３２内のデータを送受信部３１で入力した楽曲データ及び連続的嗜好テーブルに更新する（ステップＧ９）。
次に、印象マップ上の座標に対する離散的嗜好テーブルの保存形式について説明する。
図８（ｂ）は、図１に示す携帯端末３０における印象マップ上の座標に対する離散的嗜好テーブルの保存形式の例を示している。
印象マップ上の座標ごとに、対応する楽曲の再生回数の累計値が保存される。図８（ｂ）の例では、データ取得時には、対応する楽曲の再生回数の累計値を日付ごとに区分けした。これは後に、時間的推移を考慮した嗜好テーブルを再作成可能とするためである。
【００４１】
さらに、転送される嗜好データの経時的特徴を分析することにより、楽曲登録装置１０および携帯端末３０においては、「印象度」だけでは対応できない、「聴き飽きた」とか「ひさしぶり」といったユーザの時間的心理変化に対応し、固有の使用者ごとに、満足度を高めることができる。嗜好データに時間的要素を持ち込むことで多彩な、期待通りの選曲を行なうことができるという効果を奏する。
携帯端末３０における嗜好ポイントカウント動作について説明する。図１０は携帯端末３０における嗜好ポイントカウント動作を説明するためのフローチャートの例である。
【００４２】
携帯端末３０は、ユーザの曲再生指示をチェックし（ステップＨ１）、指示があったとき、ＴＯＣ情報から曲の印象ＭＡＰ座標（ｘ，ｙ）を取得し（ステップＨ２）、曲の再生を開始する（ステップＨ３）。曲再生中、ユーザの曲中断指示があるかをチェックし、中断指示があれば曲再生を終了するが、あらかじめ定めた一定の時間に曲中断指示が無ければ（ステップＨ４）、端末楽曲データベース３２内の嗜好ポイントデータを読み取り（ステップＨ５）、再生中の楽曲に対応する印象マップ上の座標（ｘ，ｙ）に対する嗜好ポイント値を加算更新する（ポイントＨ６）。指定された楽曲の再生を終えると、連続して次の楽曲を再生するかチェックする（ステップＨ７）。プレイリスト等で次の楽曲が予定されている場合は、次の楽曲に対しステップＨ２以降を同様に行なう。次の楽曲の予定が無い場合、曲再生動作を終了する。
【００４３】
なお、上記例では楽曲の再生時間でユーザが該楽曲を嗜好した回数を加算する例を示したが、これは一例であって本例に限定するものではなく、例えば楽曲の再生途中に携帯端末３０の十字キー３４１に割り当てられたスキップ動作が指示された際は、ユーザが該楽曲を嗜好しなかったとして、嗜好ポイント値を減算するようにするなど、嗜好ポイントのカウントにはさまざまの方法が考えられる。
次に、携帯端末３０における嗜好ポイント算出処理の詳細について説明する。図８（ｂ）を参照すると、本実施例では、各座標の楽曲を選択した回数を、日付ごとに記録しており、各座標ごとに日付けで分散している回数の積算を行ない、累計値を得て嗜好回数用データエリアに記録する。このように処理しておくと、携帯端末３０から楽曲登録装置１０へ転送すべき嗜好データ量を少なくすることができる。
【００４４】
なお、転送する嗜好データ量に制限の無い場合、日付ごとに記録している全嗜好データを転送するようにしても良い。図１１は、楽曲登録装置１０における離散的嗜好テーブルの補間処理の詳細フローチャートの例である。一例として、アルゴリズムが簡略になる、次の条件に従うものを示した。
（１）印象マップは、x=(0〜N-1), y=(0〜N-1)の解像度を持つ。
（２）印象マップの仮想端の嗜好ポイントはゼロ。すなわち、z(0,y)=0、z(x,0)=0。
（３）ある座標(x,y)に対して、その座標と周辺の計９座標におけるz(x,y)の平均を z'(x,y)として求める。
【００４５】
楽曲マップ上の楽曲間に距離の考え方が適用できるシステムであるため、単に選曲された履歴のある楽曲のみに限らず、選曲された履歴のある楽曲のマップ上近傍の履歴の無い楽曲にも相当の嗜好データを付与し処理することで、使用者の嗜好に沿った精度のよい選曲を行なえる。
ここでは座標ごとに同一の重みとしたが、その座標と周辺の計２５座標におけるz(x,y)の平均を求めるようにするとか、座標ごとに異なる重み付けをするなど、他にも種々の補間方法が考えられる。サンプル数を増やすとか次数を上げる等で、より補間効果を高めることができるが、いずれを用いても、マップ上の距離が近接している楽曲は印象度が近似しているとの代表曲検索の考えを反映しており同様の効果がある。
【００４６】
また、補間処理は、サンプル数を増やすとか次数を上げる等で、より補間効果を高めることができるが、このような嗜好データの高度な処理を本実施の形態では楽曲登録装置１０で行ない、楽曲データ転送のついでに嗜好データの処理結果のみ転送を合わせて受けるだけでよく、携帯端末側では特段電池寿命を損なうことなく、動作できるという効果を奏する。
なお、楽曲登録装置１０にとっては、携帯端末３０と異なり一般に電力面での制約は少ないと考えられるため、特に支障はない。
【００４７】
図１２は、図１に示す楽曲登録装置１０と携帯端末３０における楽曲データ、検索テーブルおよび検索リストのデータ構成例を説明するための説明図である。
楽曲登録装置１０の楽曲データベース１５には、図１２に示すように、楽曲データと、当該楽曲データに対応する特徴データ（特徴データ抽出部１３で抽出）、印象度データ（印象度データ変換部１４で変換）および楽曲マップにおけるニューロンの座標（楽曲マッピング部１６でマッピング）と、検索テーブル（楽曲マッピング部１６で作成）と、検索リスト（楽曲検索部１８で検索）とが記憶されており、携帯端末３０の端末楽曲データベース３２には、楽曲データと、当該楽曲データに対応する印象度データおよび楽曲マップにおけるニューロンの座標と、検索テーブルと、検索リストとが転送される。前記、嗜好データは楽曲登録装置１０および携帯端末３０ともに検索テーブル中に座標に対応させて記憶されており、本実施の形態では、楽曲選曲または楽曲検索の際、前述した連続的嗜好テーブルが使用される。
【００４８】
楽曲登録装置１０における楽曲検索動作は次のとおりである。図１３は、図１に示す楽曲登録装置１０における楽曲検索動作を説明するためのフローチャートであり、図１４は、図１に示すＰＣ表示部に表示される検索条件入力画面例を示す図であり、図１５は、図１に示すＰＣ表示部に表示される条件検索結果表示画面例を示す図であり、図１６は、図１に示すＰＣ表示部に表示される代表曲検索結果表示画面例を示す図であり、図１７は、図１に示すＰＣ表示部に表示される楽曲リスト表示画面例を示す図であり、図１８は、図１に示すＰＣ表示部に表示される楽曲マップ表示画面例を示す図である。
【００４９】
楽曲検索部１８は、ＰＣ表示部２０に、検索条件を入力する検索条件入力画面５１を表示し、ＰＣ操作部１９からのユーザ入力を受け付ける。検索条件入力画面５１は、図１４に示すように、検索条件として書誌データを入力する書誌データ入力領域５１１と、検索の実行を指示する検索実行ボタン５１２と、全楽曲リスト表示ボタン５１３と、楽曲マップ表示ボタン５１４と、自動選曲実行表示ボタン５１５とからなる。本実施例では、４種類の選曲方法から所望の方法が選択できる。ユーザは、検索条件として書誌データをＰＣ操作部１９から入力し（ステップＦ１）、検索実行ボタン５１２をクリックすることで、書誌データに基づく検索を楽曲検索部１８に指示する。
【００５０】
さらに、楽曲検索部１８は、ＰＣ操作部１９から入力された書誌データに基づいて楽曲データベース１５を検索し（ステップＦ２）、条件検索結果を表示する条件検索結果表示画面５２をＰＣ表示部２０に表示させる（ステップＦ３）。条件検索結果表示画面５２は、図１５を参照すると、条件検索結果の中から代表曲を選択する代表曲選択領域５２１と、選択された代表曲に基づく検索を指示する代表曲検索実行ボタン５２２と、条件検索結果を検索リストとして登録する登録ボタン５２３とからなる。
ユーザは、代表曲選択領域５２１に表示されている検索結果の中から代表曲を選択し（ステップＦ４）、代表曲検索実行ボタン５２２をクリックすることで、代表曲に基づく検索を楽曲検索部１８に指示する。なお、この時点で登録ボタン５２３がクリックされた場合には、楽曲検索部１８は、検索結果表示領域５２に表示されている条件検索結果を検索リストとして楽曲データベース１５に記憶させる。
【００５１】
楽曲検索部１８は、選択された代表曲に基づいて楽曲データベース１５を検索することで、楽曲マップにおいて代表曲が配置されているニューロン（以下、代表ニューロンと称す）の座標を特定する（ステップＦ５）。
さらに、楽曲検索部１８は、変数ｎに０を設定し（ステップＦ６）、楽曲マップ記憶部１７に記憶されている図７に示す検索テーブルを参照することで、ステップＦ５で特定した代表ニューロンから距離ｎのニューロンに配置されている楽曲データを検索し（ステップＦ７）、検索された楽曲数が予め定められた検索数以上であるか否かを判断する（ステップＦ８）。
【００５２】
もし、ステップＦ８で検索された楽曲数が予め定められた検索数未満である場合には、楽曲検索部１８は、変数ｎをインクリメントし（ステップＦ９）、ステップＦ７に戻り、検索された楽曲数が予め定められた検索数以上になるまでステップＦ７およびステップＦ８を繰り返す。
これに対し、ステップＦ８で検索された楽曲数が予め定められた検索数以上である場合には、楽曲検索部１８は、検索された楽曲データを予め定められた検索数まで絞り込んだ後（ステップＦ１０）、絞り込んだ楽曲データを代表曲検索結果として表示する代表曲検索結果表示画面５３をＰＣ表示部２０に表示する（ステップＦ１１）。代表曲検索結果表示画面５３は、図１６を参照すると、出力する楽曲データを選択する出力楽曲選択領域５３１と、選択された楽曲データの出力を指示する出力ボタン５３２とからなる。
【００５３】
また、ステップＦ１０における検索された楽曲データの絞り込みは、代表ニューロンの特徴ベクトルもしくは代表曲の印象度データ変換部１４によって変換された印象度データを入力ベクトルｘｊとし、検索された楽曲データの印象度データを検索対象ベクトルＸｊとすると、入力ベクトルｘｊに近い検索対象ベクトルＸｊ、すなわちユークリッド距離‖Ｘｊ−ｘｊ‖が小さいものを順に予め定められた検索数まで検索することで行われる。
さらに、楽曲検索部１８は、登録ボタン５３２がクリックされると、検索結果表示領域５３に表示されている条件検索結果を検索リストとして楽曲データベース１５に記憶させる（ステップＦ１２）。
【００５４】
また、検索条件入力画面５１において、楽曲リスト表示ボタン５１３がクリックされると、楽曲検索部１８は、記憶されている全楽曲データの楽曲リストを表示する楽曲リスト表示画面５４をＰＣ表示部２０に表示させる。楽曲リスト表示画面５４は、図１７を参照すると、全楽曲データの楽曲リストの中から代表曲を選択する代表曲選択領域５４１と、選択された代表曲に基づく検索を指示する代表曲検索実行ボタン５４２とからなる。
ユーザが代表曲選択領域５４１に表示されている楽曲リストの中から代表曲を選択し（ステップＦ４）、代表曲検索実行ボタン５４２をクリックすることで、選択された代表曲に基づく検索が楽曲検索部１８に指示され、以下、ステップＦ５〜ステップＦ１２の楽曲検索動作が行われる。
【００５５】
なお、本実施の形態では、楽曲登録装置１０において、ユーザの嗜好データを備えているため、楽曲リストの中から代表曲を選択する際（ステップＦ４）、嗜好度の高い楽曲を優先しリスト表示するようにすると、ユーザの選択したい楽曲が早期に表示される頻度が向上し、代表曲選択を効率よく行なうようにすることができる。
また、検索条件入力画面５１において、楽曲マップ表示ボタン５１４がクリックされると、楽曲検索部１８は、楽曲マップのニューロンをポイントとして表示する楽曲マップ表示画面５５をＰＣ表示部２０に表示させる。楽曲マップ表示画面５５は、図１８を参照すると、検索の中心とするニューロンを選択するニューロン選択領域５５１と、選択されたニューロンに基づく検索を指示するマップ検索実行ボタン５５２とからなる。
【００５６】
ユーザがニューロン選択領域５５１に表示されているニューロンの中から検索の中心とするニューロンを選択し、マップ検索実行ボタン５５２をクリックすることで、ステップＦ５で特定される代表ニューロンの替わりに、ニューロン選択領域５５１で選択されたニューロンに基づく検索が楽曲検索部１８に指示され、以下、ステップＦ６〜ステップＦ１２の楽曲検索動作が行われる。
なお、ニューロン選択領域５５１においては、楽曲データが配置されているニューロンのみが表示され、楽曲がマッピンクされているニューロンにカーソルを移動させると、カーソルが位置するニューロンに配置されている楽曲データの楽曲名のポップアップ表示５５３が行われるように構成されている。
【００５７】
また、検索条件入力画面５１において、自動選曲実行ボタン５１５がクリックされると、楽曲検索部１８は、携帯端末３０の端末楽曲データベース３２の空き容量に応じ、ユーザの嗜好度の強い楽曲を優先し容量が越えない範囲で最適な選曲を自動で行なう。
ここで本実施の形態における自動選曲の動作につき、以下にさらに詳細に説明する。図８（ａ）を参照すると、嗜好データのモデルとして、ｘ-ｙ平面に印象マップの座標を対応させ、ユーザの嗜好回数をｚ軸方向にとった。このモデルを山になぞらえると、ｚ軸方向のある標高を定め等高線を考え、基準より高い部分に対応する楽曲はユーザに嗜好されており、高いほど嗜好度が強いと見なすことができる。楽曲マップ上の楽曲間に距離の考え方が適用できるシステムであるため、単に選曲された履歴のある楽曲のみに限らず、選曲された履歴のある楽曲のマップ上近傍の履歴の無い楽曲にも相当の嗜好データを付与し処理することで、使用者の嗜好に沿った精度のよい選曲を行なえる。連続的嗜好テーブルを用いると、ｚ軸方向の基準値をパラメータとして変化させ、等高線より上の楽曲グループと、等高線より下の楽曲グループにそれぞれ、まとまりのあるグループを選出することができる。
【００５８】
単に、代表曲による検索だけでは、印象マップ上局所的に選曲ができるに過ぎず、一度におよそ１０曲選曲できる程度である。したがって数百曲から数千曲の楽曲を保存できる携帯端末３０に大量の楽曲を選曲し転送する場合、ユーザは代表曲を多数指示せねばならない。また、単に、楽曲に対する嗜好回数の大小で選曲するだけでは、潜在的に嗜好されている楽曲を見捨ててしまうことになり好ましくない。これに対し、本実施の形態によれば、ユーザが携帯端末３０に示した嗜好の履歴データを用いて代表曲を入手できるため、ユーザの記憶を頼りに代表曲を選択入力するという手間が省け、選択時のユーザの負担を軽減できるという効果を奏する。
【００５９】
特に、自動選曲実行ボタン５１５がクリックされたときの自動選曲動作については、上述したように、ｚ軸方向の基準値を決めると、等高線より上の楽曲グループと、等高線より下の楽曲グループにそれぞれ、まとまりのあるグループを選別できることから、例えば前記等高線より上の楽曲のデータ容量の総数を算出できる。そこで、予め判っている携帯端末３０データ空き容量を越えない範囲で前記データ容量の総数が最大になるよう、ｚ軸方向の基準値をパラメータとして変化させ、転送にふさわしい楽曲を選出する方法をもちいることができ、処理時にはユーザの負担がほとんどなく自動的に、しかもユーザの嗜好を反映した効率の良い選曲が行なえる。
【００６０】
また、楽曲登録装置１０や携帯端末３０において、記憶容量の制約等から、楽曲データの消去が必要となる場面がある。いわば消極的選曲をする場合、代表曲検索のようにユーザの記憶を頼りにリストアップできる性格のものでもない。例えて言えば、明るい光のスポットライトを当てることはできても、暗い光のスポットライトを当てることができないことに似ている。本実施の形態では、嗜好データを基に、印象マップ上の距離の関係から演算処理を行ない、嗜好評価値を数値化及び序列化し、定めた基準値との大小比較により、あるまとまりを選出するようにしたため、嗜好評価値が基準値以下のまとまりを消去するとすることで、ユーザの記憶に過度に頼らず迅速にかつ合理的に決定できるようにした。
【００６１】
なお、携帯端末３０では、送られた連続的嗜好テーブルのデータを参照し、端末楽曲データベース３２内のデータを一部削除する必要が生じた場合、連続的嗜好テーブルの嗜好評価値が低い楽曲から順に削除候補決定、又は返送すると良い。従来の単なる嗜好履歴データをそのまま使用する方法では、前記した潜在的に嗜好されている楽曲を区別できず、消去してしまうことになっていた。この操作は楽曲登録装置１０との接続を切った後行ってもよい。
図１９は、携帯端末３０における楽曲検索動作を説明するための端末表示部における表示例である。
【００６２】
楽曲検索部３３は、図示しない電源キーによって携帯端末３０の電源が投入されると、再生する楽曲データを検索する方法として「書誌データによる検索」、「印象度データによる検索」、「検索リストによる検索」のいずれかを選択するための検索方法選択画面３５１を端末表示部３５に表示し、ユーザは、検索方法選択画面３５１に表示されている検索方法を十字キーの上下で選択し、決定キー３４２を押下することで選択した検索方法に基づく楽曲データの検索を楽曲検索部３３に指示する。
【００６３】
検索方法選択画面３５１で「書誌データによる検索」が選択された場合には、楽曲検索部３３は、「アーティスト」、「アルバム」、「タイトル」の内のいずれかを選択するための一覧表示選択画面３５２を端末表示部３５に表示し、ユーザは、一覧表示選択画面３５２に表示されている「アーティスト」、「アルバム」、「タイトル」のいずれかを十字キーの上下で選択し、決定キー３４２を押下することで選択した一覧の表示を楽曲検索部３３に指示する。
【００６４】
一覧表示選択画面３５２で「アーティスト」もしくは「アルバム」が選択された場合には、楽曲検索部３３は、端末楽曲データベース３２に記憶されている全楽曲データに対応する書誌データからアーティスト名もしくはアルバム名を読み出し、アーティスト名もしくはアルバム名の一覧を表示するアーティスト・アルバム一覧画面３５３を端末表示部３５に表示する。ユーザは、アーティスト・アルバム一覧画面３５３に表示されているアーティスト名もしくはアルバム名のいずれかを十字キーの上下で選択し、決定キー３４２を押下することでアーティスト名もしくはアルバム名に基づく検索を楽曲検索部３３に指示し、楽曲検索部３３は、選択されたアーティスト名もしくはアルバム名に基づいて端末楽曲データベース３２を検索し、該当する楽曲データのタイトル一覧を検索結果画面３５４として端末表示部３５に表示する。なお、一覧表示選択画面３５２で「タイトル」が選択された場合には、楽曲検索部３３は、端末楽曲データベース３２に記憶されている全楽曲データに対応するタイトルを読み出し、読み出したタイトル一覧を検索結果画面３５４として端末表示部３５に表示する。
【００６５】
検索方法選択画面３５１で「印象度データによる検索」が選択された場合には、楽曲検索部３３は、検索条件として印象度データを入力する印象度データ入力画面３５５を端末表示部３５に表示し、ユーザは、十字キーの上下左右で印象度データの各項目の値を選択し、決定キー３４２を押下することで印象度データに基づく検索を楽曲検索部３３に指示する。楽曲検索部３３は、印象度データに基づく検索が指示されると、検索条件として入力された印象度データに基づいて端末楽曲データベース３２に記憶されている楽曲データを検索し、検索した楽曲データのタイトル一覧を検索結果画面３５４として端末表示部３５に表示する。検索条件として入力された印象度データに基づく楽曲データの検索は、検索条件として入力された印象度データを入力ベクトルｘｊとすると共に、端末楽曲データベース３２に記憶されている全楽曲データに対応するそれぞれの印象度データを検索対象ベクトルｍｉ（ｔ）∈Ｒｎとし、ユークリッド距離‖ｘｊ−ｍｉ‖が小さい方から所定数を検索する。なお、Ｒは、印象度データの各評価項目の評価段階数を示し、ｎは、印象度データの項目数を示す。
【００６６】
なお、携帯端末３０においては、楽曲マップ上の楽曲間距離に応じ処理を加えた検索用嗜好データを得ることができることから、検索結果画面３５４のリスト表示に加えて、例えば、図８（ａ）に示したような立体表現のマップを表示し、リストアップされた楽曲の前記立体表現マップ上での位置をユーザにわかりやすく表示を行ない、より精度良く検索することもできる。
【００６７】
検索方法選択画面３５１で「検索リストによる検索」が選択された場合には、楽曲検索部３３は、端末楽曲データベース３２に記憶されている検索リストの一覧を検索リスト一覧画面３５６として端末表示部３５に表示し、ユーザは、検索リスト一覧画面３５６に表示されている検索リストのいずれかを十字キーの上下で選択し、決定キー３４２を押下することで選択した検索リストの表示を楽曲検索部３３に指示し、楽曲検索部３３は、選択された検索リストのタイトル一覧を検索結果画面３５４として端末表示部３５に表示する。
【００６８】
検索結果画面３５４が表示されている状態で、十字キー３４１の右が押下されると、楽曲検索部３３は、検索結果画面３５４が表示されたタイトル一覧に対応する楽曲データを端末楽曲データベース３２から順次読み出し、読み出した楽曲データを音声出力部２２に出力して音声出力させる。また、検索結果画面３５４が表示されている状態で、十字キー３４１の上下でいずれかのタイトルを選択した上で十字キー３４１の左が押下されると、楽曲検索部３３は、選択されたタイトルに対応する楽曲データのみを端末楽曲データベース３２から読み出し、読み出した楽曲データを音声出力部２２に出力して音声出力させる。
【００６９】
さらに、検索結果画面３５４が表示されている状態で、十字キー３４１の上下でいずれかのタイトルを選択した上で、決定キー３４２が押下されると、楽曲検索部３３は、選択されたタイトルを代表曲とする代表曲検索を行い、代表曲検索結果を検索結果画面３５４として端末表示部３５に表示する。なお、楽曲検索部３３で行われる代表曲検索は、端末楽曲データベース３２に記憶されたニューロンの座標と検索テーブルとに基づいて行われ、上述した楽曲登録装置１０の楽曲検索部１８で行われる代表曲検索と同様の手順で行われる。
【００７０】
また、携帯端末３０に転送されている楽曲についていえば、例えば、特定の楽曲がある期間集中的に再生され、印象マップ上の近傍の楽曲に見向きもされない状態であっても、本実施の形態によれば、印象マップ上の近傍の楽曲も漏れることなく携帯端末３０に転送され続け、あるとき特定の楽曲が聞き飽きられる状況になった時、近傍の楽曲の中からユーザの嗜好に合った代替曲を速やかに選ぶことができる。すなわち、単なる嗜好履歴データと比べより潜在的に嗜好されている楽曲を漏らさず、精度高く検索できる。
なお、指定された楽曲が再生されれば前述のとおり、端末楽曲データベース３２内の、再生中の楽曲に対応する印象マップ上の座標（ｘ，ｙ）に対する嗜好ポイント値は加算更新され、楽曲登録装置１０と携帯端末３０の接続時、離散的嗜好テーブルとして転送される。
【００７１】
以上説明したように、本実施の形態によれば、楽曲登録装置１０においては、ユーザが携帯端末３０に示した嗜好の履歴データの転送を受け、嗜好データを用いて代表曲検索に基づく精度の高い選曲ができる。さらに、ユーザが携帯端末３０に示した嗜好の履歴データを用いて代表曲を入手できるため、ユーザの記憶を頼りに代表曲を選択入力するという手間が省け、選択時のユーザの負担を軽減できるという効果を奏する。また、楽曲マップ上の楽曲間に距離の考え方が適用できるシステムであるため、単に選曲された履歴のある楽曲のみに限らず、選曲された履歴のある楽曲のマップ上近傍の履歴の無い楽曲にも相当の嗜好データを付与し処理することで、使用者の嗜好に沿った精度のよい選曲を行なえる。
【００７２】
また、携帯端末３０においては、楽曲マップ上の楽曲間距離に応じ処理を加えた検索用嗜好データを得ることができることから、例えば、特定の楽曲がある期間集中的に再生され、印象マップ上の近傍の楽曲に見向きもされない状態であっても、本実施の態様によれば、印象マップ上の近傍の楽曲も漏れることなく携帯端末３０に転送され続け、あるとき特定の楽曲が聞き飽きられる状況になった時、近傍の楽曲の中からユーザの嗜好に合った代替曲を速やかに選ぶことができる。すなわち、単なる嗜好履歴データと比べより潜在的に嗜好されている楽曲を漏らさず、精度高く選曲できる。
【００７３】
さらに、転送される嗜好データの経時的特徴を分析することにより、楽曲登録装置１０および携帯端末３０においては、「印象度」だけでは対応できない、「聴き飽きた」とか「ひさしぶり」といったユーザの時間的心理変化に対応し、固有の使用者ごとに、満足度を高めることができる。嗜好データに時間的要素を持ち込むことで多彩な、期待通りの選曲を行なうことができるという効果を奏する。
また、補間処理は、サンプル数を増やすとか次数を上げる等で、より補間効果を高めることができるが、このような嗜好データの高度な処理を本実施の形態では楽曲登録装置１０で行ない、楽曲データ転送のついでに嗜好データの処理結果のみ転送を合わせて受けるだけでよく、携帯端末３０側では特段電池寿命を損なうことなく、動作できるという効果を奏する。
【００７４】
また、楽曲登録装置１０や携帯端末３０において、記憶容量の制約等から、楽曲データの消去が必要となる場面では、嗜好データを基に、印象マップ上の距離の関係から演算処理を行ない、嗜好評価値を数値化及び序列化し、定めた基準値との大小比較により、あるまとまりを選出するようにしたため、嗜好評価値が基準値以下のまとまりを消去するとすることで、ユーザの記憶に過度に頼らず迅速にかつ合理的に決定できる。
【００７５】
なお、本発明が上記各実施の形態に限定されず、本発明の技術思想の範囲内において、各実施の形態は適宜変更され得ることは明らかである。また、上記構成部材の数、位置、形状等は上記実施の形態に限定されず、本発明を実施する上で好適な数、位置、形状等にすることができる。なお、各図において、同一構成要素には同一符号を付している。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明に係る楽曲管理システムの実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す携帯端末の構成を示す前面図である。
【図３】図１に示す楽曲登録装置における楽曲登録動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】図１に示す特徴データ抽出部における特徴データ抽出動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】図１に示す印象度データ変換部で用いられる階層型ニューラルネットワーク例を示す説明図である。
【図６】図１に示す楽曲マッピング部が楽曲データをマッピングする楽曲マップ例を示す説明図である。
【図７】図１に示す楽曲データベースに記憶される検索テーブル例を示す図である。
【図８】図１に示す携帯端末における印象マップ上の座標に対する嗜好テーブルの保存形式の例である。
【図９】図１に示す楽曲登録装置と携帯端末を接続時の動作を説明するためのフローチャートの例である。
【図１０】図１に示す携帯端末における嗜好ポイントカウント動作を説明するためのフローチャートの例である。
【図１１】図９に示す楽曲登録装置における嗜好テーブルの補間処理の詳細フローチャートの例である。
【図１２】図１に示す楽曲登録装置と携帯端末における楽曲データ、検索テーブルおよび検索リストのデータ構成例を説明するための説明図である。
【図１３】図１に示す楽曲登録装置における楽曲検索動作を説明するためのフローチャートである。
【図１４】図１に示すＰＣ表示部に表示される検索条件入力画面例を示す図である。
【図１５】図１に示すＰＣ表示部に表示される条件検索結果表示画面例を示す図である。
【図１６】図１に示すＰＣ表示部に表示される代表曲検索結果表示画面例を示す図である。
【図１７】図１に示すＰＣ表示部に表示される楽曲リスト表示画面例を示す図である。
【図１８】図１に示すＰＣ表示部に表示される楽曲マップ表示画面例を示す図である。
【図１９】図２に示す携帯端末の端末表示部における表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００７７】
１０  楽曲登録装置
１１  楽曲データ入力部
１２  圧縮処理部
１３  特徴データ抽出部
１４  印象度データ変換部
１５  楽曲データベース
１６  楽曲マッピング部
１７  楽曲マップ記憶部
１８  楽曲検索部
１９  ＰＣ操作部
２０  ＰＣ表示部
２１  送受信部
２２  音声出力部
２３  データ伝送路
３０  携帯端末
３１  送受信部
３２  端末楽曲データベース
３３  楽曲検索部
３４  端末操作部
３５  端末表示部
３６  音声出力部
３７  回数カウンタ部
【図１】
2006301890.tif 000003
【図２】
2006301890.tif 000004
【図３】
2006301890.tif 000005
【図４】
2006301890.tif 000006
【図５】
2006301890.tif 000007
【図６】
2006301890.tif 000008
【図７】
2006301890.tif 000009
【図８】
2006301890.tif 000010
【図９】
2006301890.tif 000011
【図１０】
2006301890.tif 000012
【図１１】
2006301890.tif 000013
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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