(57)【要約】  【課題】楽曲分割を良好に、しかも高速に行うことができる楽曲自動分割方法を提供すること。  【解決手段】分割対象楽曲Ｓを処理対象として楽曲細分化処理を行う（Ｓ１）。  次に、分割対象楽曲Ｓの全ての細分化区間から音響的特徴量を抽出し、各細分化区間をベクトル化する特徴抽出処理を行う（Ｓ２）。次に、全ての細分化区間同士の類似度を算出し、さらに、各細分化区間の平均類似度を算出する類似度算出処理を行う（Ｓ３）。次に、平均類似度を基に楽曲分割点を決定する楽曲分割点決定処理を行う（Ｓ４）。最後に、Ｓ４で決定された楽曲分割点をユーザに出力する結果出力処理を行う（Ｓ５）。  【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分割対象楽曲を自動的に分割する楽曲自動分割方法において、
分割対象楽曲を細分化する楽曲細分化ステップと、
前記楽曲細分化ステップで細分化された各区間の楽曲からそれぞれ特徴量を抽出する特徴抽出ステップと、
前記特徴抽出ステップで抽出された特徴量を元に全ての細分化区間同士の類似度を算出し、該類似度から各細分化区間の平均類似度を算出する平均類似度算出ステップと、
前記平均類似度算出ステップで算出された平均類似度を元に楽曲分割点を決定する楽曲分割点決定ステップとを含むことを特徴とする楽曲自動分割方法。
【請求項２】
前記特徴抽出ステップで抽出された特徴量がベクトル化されており、前記平均類似度算出ステップは、全ての細分化区間同士のベクトル類似度を算出し、該ベクトル類似度から各細分化区間の平均類似度を算出することを特徴とする請求項１に記載の楽曲自動分割方法。
【請求項３】
前記楽曲分割点決定ステップは、前記平均類似度算出ステップで算出された平均類似度が低くなる箇所を楽曲分割点として決定することを特徴とする請求項１または２に記載の楽曲自動分割方法。
【請求項４】
所定期間において平均類似度が低くなる場合、該期間内では１つの楽曲分割点を決定することを特徴とする請求項３に記載の楽曲自動分割方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、楽曲自動分割方法に関し、特に、楽曲の音楽的（音響的）特徴量に基づき楽曲を自動的に分割する楽曲自動分割方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、楽曲を自動的に分割する手法としては、非特許文献１，２に記載されている手法が存在する。非特許文献１に記載されている手法では、一般的なポップスなどの楽曲から「サビ」の部分を自動的に抽出する手法の一環として、楽曲の音響的特徴を１２次元のマクロベクトルとして表現し、該マクロベクトル間の類似度を算出して楽曲内の繰り返し区間を表す「類似線分」を検出することにより楽曲の分割を行う。また、非特許文献２に記載されている手法では、楽曲内の音響的変化を表すnovelty scoreに基づき楽曲内での変化点を検出する。
【非特許文献１】後藤：“リアルタイム音楽情景記述システム：サビ区間検出手法”，情報処理学会音楽情報学研究会研究報告，2002-MUS-47-6，No.100，pp.27-34，Oct.2002.
【非特許文献２】J.Foote :“Automatic Audio Segmentation Using A Measure of Audio Novelty”, Proc. of IEEE ICME, Vol.1, pp.452-455, 2000.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
非特許文献１に記載されている手法では、高精度な楽曲分割が可能であるが、特徴抽出や類似度算出などの処理に膨大な時間を必要とするという課題がある。また、楽曲によっては主メロディなどの特徴抽出が難しいという課題もある。
【０００４】
これに対して、非特許文献２に記載されている手法では、類似度算出に利用する特徴量によってはかなり高速な処理が可能であるが、novelty score自体、分割対象楽曲内に相当の変化が発生していることが前提となっている。一般的なポップスの楽曲では歌っているアーティストが基本的に不変であり、また、楽曲内のリズムなどの根本的な特徴はそれ程大きく変化しない。そのため、楽曲内で算出されたnovelty score自体では顕著な変化点が少なく、楽曲分割が困難になる場合があるという課題がある。
【０００５】
本発明の目的は、上記課題を解決し、楽曲分割を良好に、しかも高速に行うことができる楽曲自動分割方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明は、分割対象楽曲を自動的に分割する楽曲自動分割方法において、分割対象楽曲を細分化する楽曲細分化ステップと、前記楽曲細分化ステップで細分化された各区間の楽曲からそれぞれ特徴量を抽出する特徴抽出ステップと、前記特徴抽出ステップで抽出された特徴量を元に全ての細分化区間同士の類似度を算出し、該類似度から各細分化区間の平均類似度を算出する平均類似度算出ステップと、前記平均類似度算出ステップで算出された平均類似度を元に楽曲分割点を決定する楽曲分割点決定ステップとを含むことを特徴としている。
【０００７】
ここで、前記特徴抽出ステップで抽出された特徴量がベクトル化されており、前記平均類似度算出ステップでは、全ての細分化区間同士のベクトル類似度を算出し、該ベクトル類似度から各細分化区間の平均類似度を算出するようにすることができる。
【０００８】
また、前記楽曲分割点決定ステップでは、前記平均類似度算出ステップで算出された平均類似度が低くなる箇所を楽曲分割点として決定するようにすることができ、所定期間において平均類似度が低くなる場合には、該期間内では１つの楽曲分割点を決定するようにすることもできる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は、分割対象楽曲を細分化した全ての細分化区間同士の類似度を算出し、ある細分化区間とそれ以外の細分化区間との間の全ての類似度の平均を元に楽曲分割点を決定するので、novelty score自体では分割が困難な楽曲についても良好に分割できる。また、楽曲分割の処理時間を大幅に短縮することができる。例えば、一般的なポップスなどの楽曲からでも、イントロ、Ａメロ、Ｂメロ、間奏、サビなどの区間を抽出するための楽曲分割点を短時間に検出することができる。
【００１０】
また、所定期間において平均類似度が低くなる場合、該期間内では１つの楽曲分割点を決定するようにすることにより、不要な多くの分割点が１箇所に集中することを防ぐことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明を説明する。図１は、本発明に係る楽曲自動分割方法に従う処理を示すフローチャートである。本発明に係る楽曲自動分割方法は、ソフトウエアにもハードウエアにも適用できる。
【００１２】
まず、分割対象楽曲Ｓを処理対象として楽曲細分化処理を行う（Ｓ１）。分割対象楽曲Ｓの長さをlength(S)秒、細分化単位をｔ秒とすると、分割対象楽曲Ｓに対し前部でlength(S)／ｔ件の細分化区間が生成されることになる。細分化単位ｔは、例えば１秒である。ここで、length(S)／ｔ＝ｍとすると、分割対象楽曲Ｓの各細分化区間は｛ｓ１，ｓ２，・・・，ｓｍ−１，ｓｍ｝と記述することができる。
【００１３】
次に、分割対象楽曲Ｓの全ての細分化区間から音響的特徴量を抽出し、各細分化区間をベクトル化する特徴抽出処理を行う（Ｓ２）。ここで、細分化区間ｓｎ（ｎ＝1,2,・・・,m）のベクトルを〈ｓｎ〉と表すこととする。この処理で抽出特徴量としては、例えばメル周波数ケペストラム係数（MFCC）を利用することができる。
【００１４】
次に、全ての細分化区間同士の類似度を算出し、該類似度から各細分化区間の平均類似度を算出する平均類似度算出処理を行う（Ｓ３）。細分化区間ｓｋ，ｓｐ間の類似度をSim(ｓｋ,ｓｐ)（ただし、ｋ≠ｐ）とすると、Sim(ｓｋ,ｓｐ)は、上記ベクトル〈ｓｎ〉を元に、例えば下記式(1)で表されるコサイン類似度を算出することにより得ることができる。
【００１５】
【数１】
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【００１６】
上記処理により全ての細分化区間同士の類似度を算出した後、下記式(2)により各細分化区間ｓｎの平均類似度AvgSim(ｓｎ)を算出する。平均類似度AvgSim(ｓｎ)は、ある細分化区間とそれ以外の細分化区間との間の全ての類似度の平均である。
【００１７】
【数２】
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【００１８】
次に、上記Ｓ３で算出された平均類似度AvgSim(ｓｎ)を基に楽曲分割点を決定する楽曲分割点決定処理を行う（Ｓ４）。平均類似度AvgSim(ｓｎ)は、楽曲内においてリズムなどの調子が変化する区切りとなる時点で低くなるので、楽曲分割点決定処理では、平均類似度AvgSim(ｓｎ)が低くなる箇所に分割対象楽曲Ｓの分割点を決定すればよい。最後に、Ｓ４で決定された楽曲分割点をユーザに出力する結果出力処理を行う（Ｓ５）。
【００１９】
図２は、ある楽曲内での平均類似度AvgSim(ｓｎ)の推移、ならびに同楽曲に対する楽音分割点設定の様子を示した説明図である。同図に示すように、楽曲の調子が変化している箇所では平均類似度AvgSim(ｓｎ)が低くなるので、これらの箇所を楽曲分割点として決定することができる。以上のようにして決定された楽曲分割点をユーザに出力すれば、ユーザは、この楽曲分割点を参照して自分が希望する区間のみの楽曲を分割して取得することができる。
【００２０】
図３は、ある楽曲の楽曲分割点の設定の様子をさらに具体的に示した説明図である。前記の通り、楽曲内の分割点は平均類似度が低い点を基準として設定される。したがって、同図では、まず、平均類似度が最も低い箇所Ｓｋが第１の分割点として設定される。しかし、単純に平均類似度が低い点を分割点として設定した場合、すでに分割点として設定されている第１の分割点Ｓｋの近傍箇所Ｓｋ−１、Ｓｋ＋１なども平均類似度が低いので分割点とみなされてしまい、多くの分割点が１箇所に集中することになる。楽曲分割では第１の分割点Ｓｋ近傍に他の分割点を設定することは不要であるので、一度分割点として指定された箇所の前後の所定期間ｎを分割設定区間から除外する。この処理を施すことにより、図３では、次の分割点としてＳｍが設定され、分割点が１箇所に集中することを防ぐことができる。
【００２１】
また、単純に平均類似度が低い点を求めた結果、１箇所に分割点が集中するようであった場合には、それらを１つにまとめて平均類似度が低い区間内所定位置に分割点を設定するようにすることもできる。
【００２２】
本発明を音楽配信システムにおけるサーバ側に適用すれば、予め各楽曲に対して人手で一々楽曲分割点を設定する手間を必要とせずに、そのデータベースに蓄積する楽曲に自動的に分割点を設定することができ、必要に応じて各区間の楽曲内容の指標を付与しておけば、ユーザからの要求に対しそれに合った特定区間の楽曲を選択して提供することができる。また、本発明を携帯電話などの携帯端末に適用すれば、ユーザは、着うたなどのサービスを利用して自分が希望する特定区間の楽曲を抽出して取り出し、着信音として利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明に係る楽曲自動分割方法に従う処理を示すフローチャートである。
【図２】ある楽曲内での平均類似度の推移、ならびに同楽曲に対する楽音分割点設定の様子を示す説明図である。
【図３】ある楽曲の楽曲分割点の設定の様子を具体的に示した説明図である。
【符号の説明】
【００２４】
Ｓ１・・・楽曲細分化処理、Ｓ２・・・特徴抽出処理、Ｓ３・・・類似度算出処理、Ｓ４・・・楽曲分割点決定処理、Ｓ５・・・結果出力処理
【図１】
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【図２】
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【図３】
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