(57)【要約】  【課題】  人間関係の融和に寄与するような効果を生むことができる視聴コンテンツを提供する。  【解決手段】  対象空間１内のサーモカメラ２により得られた温度分布パターン３０と、マイク３により得られた音声信号に基づく音声解析データ３１とを取得する。これら温度分布パターン３０と音声解析データ３１とに基づき、視聴者位置推定部６で視聴者の位置・人数を取得する。温度分布パターン３０と音声解析データ３１と位置・人数情報３２とに基づき、視聴者推定部７で視聴者の年齢・性別情報３３を取得する。関係推定部８は、音声解析データ３１に基づき、ＤＢ１２を参照し、年齢・性別情報３３を加味して関係情報３４を取得する。コンテンツ選択部９は、年齢・性別情報３３と関係情報３４とに基づき、属性インデックス１０を用いてＤＢ１１に格納された視聴コンテンツを絞り込み、視聴者に対して最適な視聴コンテンツを選択し、空間１内に提供する。【選択図】  図８
2006099195.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
区切られた空間内に視聴コンテンツを提供する視聴コンテンツ提供システムであって、
区切られた空間内の視聴者の情報と該視聴者それぞれの間の関係を示す情報とを取得する視聴者情報取得手段と、
１又は複数の視聴コンテンツを格納した視聴コンテンツデータベースと、
上記視聴コンテンツデータベースに格納された上記視聴コンテンツと対応づけられた、上記視聴コンテンツの属性を記述した属性インデックスと、
上記視聴者の情報及び該視聴者それぞれの関係を示す情報と、上記属性インデックスとを照合し、照合結果に基づき上記視聴コンテンツデータベース内から提供する視聴コンテンツを選択する選択手段と
を有することを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項２】
請求項１に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記視聴者情報取得手段は、
上記区切られた空間内の音声情報を取得する音声情報取得手段と、
上記音声情報取得手段で取得された音声情報に基づき、上記区切られた空間内の視聴者の構成人数を示す視聴者数情報及び視聴者それぞれの位置を示す視聴者位置情報を取得する第１の視聴者情報取得手段と
を有することを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項３】
請求項２に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記視聴者情報取得手段は、
上記第１の視聴者情報取得手段で取得された、上記視聴者数情報及び上記視聴者位置情報と、上記音声情報取得手段で取得された音声情報とを用いて、上記区切られた空間内の視聴者それぞれの発言を解析し、解析して得られる発言情報に基づく推定により、上記視聴者それぞれの年齢を示す年齢情報及び上記視聴者それぞれの性別を示す性別情報を取得する第２の視聴者情報取得手段をさらに有することを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項４】
請求項２に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記視聴者情報取得手段は、
上記第１の視聴者情報取得手段で取得された、上記視聴者数情報及び上記視聴者位置情報と、上記音声情報取得手段で取得された音声情報とを用いて、上記区切られた空間内の視聴者それぞれの発言を解析し、解析して得られる発言情報に基づく推定により、上記視聴者それぞれの間の関係を示す関係情報を取得する視聴者関係推定手段をさらに有することを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項５】
請求項１に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記視聴者情報取得手段は、
上記区切られた空間内の温度分布情報を取得する温度分布情報取得手段と、
上記温度分布情報取得手段で取得された温度分布情報に基づき、上記区切られた空間内の視聴者の構成人数を示す視聴者数情報及び上記視聴者それぞれの位置を示す視聴者位置情報を取得する第１の視聴者情報取得手段と
を有することを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項６】
請求項５に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記視聴者情報取得手段は、
上記第１の視聴者情報取得手段で取得された、上記視聴者数情報及び上記視聴者位置情報と、上記温度分布情報取得手段で取得された温度分布情報とに基づく推定により、上記視聴者それぞれの年齢を示す年齢情報及び上記視聴者それぞれの性別を示す性別情報を取得する第２の視聴者情報取得手段をさらに有することを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項７】
請求項１に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記視聴者情報取得手段は、
上記区切られた空間内の音声情報を取得する音声情報取得手段と、
上記区切られた空間内の温度分布情報を取得する温度分布情報取得手段と、
上記音声情報取得手段で得られた音声情報と、上記温度分布情報取得手段で得られた温度分布情報とから上記区切られた空間内の視聴者の構成人数を示す視聴者数情報及び上記視聴者それぞれの位置を示す視聴者位置情報を取得する第１の視聴者情報取得手段と
を有することを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項８】
請求項７に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記視聴者情報取得手段は、
上記第１の視聴者情報取得手段で取得された、上記視聴者数情報及び上記視聴者位置情報と、上記音声情報取得手段で取得された音声情報とを用いて、上記区切られた空間内の視聴者それぞれの発言を解析し、解析して得られる発言情報と、上記温度分布情報取得手段で得られた温度分布情報とに基づく推定により、上記視聴者それぞれの年齢を示す年齢情報及び上記視聴者それぞれの性別を示す性別情報を取得する第２の視聴者情報取得手段と、
上記第１の視聴者情報取得手段で取得された、上記視聴者数情報及び上記視聴者位置情報と、上記音声情報取得手段で取得された音声情報とを用いて、上記区切られた空間内の視聴者それぞれの発言を解析し、解析して得られる発言情報に基づく推定により、上記視聴者それぞれの間の関係を示す関係情報を取得する視聴者関係推定手段と
をさらに有することを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項９】
請求項１に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記視聴者情報取得手段は、
少なくとも上記視聴者の情報を入力可能な入力手段と、
上記入力手段により入力された上記視聴者の情報に基づき、上記視聴者それぞれの間の関係を示す関係情報を推定する視聴者関係推定手段と
を有することを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記入力手段は、
外部から送信された上記視聴者の情報を受信して、上記視聴者の情報を入力するようにしたことを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記入力手段は、
ＩＣタグから送信された上記視聴者の情報を上記受信するようにしたことを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項１２】
請求項１０に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記入力手段は、
携帯端末から送信された上記視聴者の情報を上記受信するようにしたことを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項１３】
請求項１に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記属性インデックスは、
視聴コンテンツ自体の属性からなる第１属性と、
該視聴コンテンツの視聴者に対する適合度からなる第２属性と
を有することを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項１４】
請求項１３に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記第１属性は、視聴コンテンツに対する心理的評価を含むことを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項１５】
請求項１３に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記第２属性は、視聴コンテンツの視聴者の年齢に対する適合度を含むことを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項１６】
請求項１３に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記第２属性は、視聴コンテンツの視聴者の性別に対する適合度を含むことを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項１７】
請求項１３に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記第２属性は、視聴コンテンツの区切られた空間の種類に対する適合度を含むことを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項１８】
請求項１３に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記第２属性は、視聴コンテンツの時間帯に対する適合度を含むことを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項１９】
請求項１３に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記第２属性は、視聴コンテンツの視聴者それぞれの間の関係に対する適合度を含むことを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項２０】
請求項１３に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記第２属性は、視聴コンテンツの視聴者間の年齢差に対する適合度を含むことを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項２１】
請求項１に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記視聴コンテンツデータベースは、通信手段を介して通信可能な外部にあって、上記視聴コンテンツは、上記通信手段を介して提供されることを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項２２】
請求項１に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記属性インデックスは、通信手段を介して通信可能な外部にあって、上記属性インデックスは、上記通信手段を介して提供されることを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項２３】
請求項１に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記属性インデックスは、着脱可能な記録媒体によって提供されることを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項２４】
請求項１に記載の視聴コンテンツ提供システムにおいて、
上記視聴コンテンツデータベース、上記属性インデックス及び上記選択手段は、通信手段を介して通信可能な外部にあって、上記視聴者情報取得手段で取得された上記視聴者の年齢及び性別を示す情報と上記視聴者それぞれの間の関係を示す情報とを、上記通信手段を介して上記選択手段に送信し、上記視聴者の年齢及び性別を示す情報と上記視聴者それぞれの間の関係を示す情報とに基づき、上記選択手段で選択された上記視聴コンテンツが上記通信手段を介して提供されることを特徴とする視聴コンテンツ提供システム。
【請求項２５】
区切られた空間内に視聴コンテンツを提供する視聴コンテンツ提供方法であって、
区切られた空間内の視聴者の情報と該視聴者それぞれの間の関係を示す情報とを取得する視聴者情報取得ステップと、
上記視聴者の情報及び該視聴者それぞれの間の関係を示す情報と、視聴コンテンツデータベースに格納された上記視聴コンテンツと対応づけられる、視聴コンテンツの属性を記述した属性インデックスとを照合し、照合結果に基づき、１又は複数の視聴コンテンツを格納した視聴コンテンツデータベース内から提供する視聴コンテンツを選択する選択ステップと
を有することを特徴とする視聴コンテンツ提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、視聴者に対して適切な視聴コンテンツを自動的に選択して提供することができる視聴コンテンツ提供システム及び視聴コンテンツ提供方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
美しい風景や音楽は、人の心を和ませたり元気付けたりする効果のあることが古くから知られている。従来から、この性質を利用して、職場や店舗内にＢＧＭ(Back Ground Music)提供装置などを備え、作業効率や購買意欲の向上を図ることが行われている。また、ホテルやレストランなどでは、ホテルやレストランのコンセプト・イメージにあった雰囲気を醸し出すために、ＡＶ(Audio/Visual)機器を用いて映像・音楽を提供するサービスが行なわれている。
【０００３】
従来では、ＡＶ機器から流れてくる音楽などの視聴コンテンツの選択は、聞きたい音楽ジャンルまたは曲を利用者自身が選択しなければならなかった。この選択作業は、利用できる音楽コンテンツが多くなるほど煩わしくなる。これを解決する方法として、楽曲の様々な属性を定義し、定義された属性と利用者の嗜好や視聴履歴とを照合して、好ましい視聴コンテンツを提供する技術が特許文献１に記載されている。
【特許文献１】特開２００３−２５９３１８号公報
【０００４】
さらに、同一空間内に複数の人がいるような会議などにおいて、人数を判断し、会議の状態を会話音量で類推してＢＧＭ音量を制御する技術が特許文献２に記載されている。
【特許文献２】特開平４−２６８６０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載されている視聴コンテンツの選択方法は、１人の視聴者のみに着目したものである。したがって、同一空間内に複数の人がいる場合、ある人に対して好ましいとして選択した視聴コンテンツであっても、同席している他の人にとっては気分を害する可能性のある視聴コンテンツを提供してしまうことがあるという問題点があった。例えば、ある人の嗜好や視聴履歴に基づきテンポが速く、ビートの激しい音楽を選択して提供したときに、同一空間内にいる他の人のうち選択された音楽が嫌いな人にとっては、選択された音楽は、騒音にしか聞こえないと考えられる。また、恋人同士のドライブと家族のドライブとでは、人間関係が異なるため、視聴コンテンツの選択基準が異なると考えられる。
【０００６】
また、特許文献２に記載されている技術は、会議室内にいる人数を類推することはできるが、同席者の人間関係を類推することはできない。
【０００７】
従って、この発明の目的は、同一空間内における人と人との関係に着目して、視聴コンテンツがその人間関係の融和に寄与するような効果を生むことができる視聴コンテンツ提供システムおよび視聴コンテンツの提供方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明は、上述した課題を解決するために、区切られた空間内の視聴者の情報と視聴者それぞれの間の関係を示す情報とを取得する視聴者情報取得手段と、１又は複数の視聴コンテンツを格納した視聴コンテンツデータベースと、視聴コンテンツデータベースに格納された視聴コンテンツと対応づけられた、視聴コンテンツの属性を記述した属性インデックスと、視聴者の情報及び視聴者それぞれの関係を示す情報と、属性インデックスとを照合し、照合結果に基づき視聴コンテンツデータベース内から提供する視聴コンテンツを選択する選択手段とを有することを特徴とする視聴コンテンツ提供システムである。
【０００９】
また、この発明は、区切られた空間内の視聴者の情報と視聴者それぞれの間の関係を示す情報とを取得する視聴者情報取得ステップと、視聴者の情報及び視聴者それぞれの間の関係を示す情報と、視聴コンテンツデータベースに格納された視聴コンテンツと対応づけられた、視聴コンテンツの属性を記述した属性インデックスとを照合し、照合結果に基づき、１又は複数の視聴コンテンツを格納した視聴コンテンツデータベース内から提供する視聴コンテンツを選択する選択ステップとを有することを特徴とする視聴コンテンツ提供方法である。
【００１０】
上述したように、この発明は、区切られた空間内の視聴者の情報と視聴者それぞれの間の関係を示す情報とを取得し、取得された視聴者の情報及び視聴者それぞれの間の関係を示す情報と、視聴コンテンツデータベースに格納された視聴コンテンツと対応づけられた、視聴コンテンツの属性を記述した属性インデックスとを照合し、照合結果に基づき、１又は複数の視聴コンテンツを格納した視聴コンテンツデータベース内から提供する視聴コンテンツを選択するようにしているため、区切られた空間内の視聴者に適合した視聴コンテンツを提供することができ、その場にいる全員が快適な時間を過ごすようにできる。
【発明の効果】
【００１１】
この発明は、温度分布情報と音声情報とに基づいて視聴者の年齢、性別及び視聴者間の関係を推定し、さらに場所や時間帯等に対する適合度を考慮することにより視聴コンテンツを選択するため、相手や場所に適合した視聴コンテンツを提供することができる効果がある。
【００１２】
また、この発明では、視聴者の年齢、性別及び視聴者間の関係の推定結果に基づき、その場に適合した視聴コンテンツを選択するため、その場にいる全員が快適な時間を過ごすことができるという効果がある。
【００１３】
さらに、この発明では、視聴者の年齢、性別及び視聴者間の関係の推定に加え、感情の変化を推定するようにしている。そのため、感情の変化に応じて、その時の感情に適合する視聴コンテンツを選択し直すことができ、視聴者の気分が変わっても、不快感を感じることがないという効果がある。
【００１４】
また、多数の視聴コンテンツの中から視聴コンテンツが自動的に選択されるため、曲名等を一々思い出さなくても、その場に適した視聴コンテンツを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、この発明の実施の第１の形態について説明する。まず、この発明の実施の第１の形態による視聴コンテンツ適用システムの概念について説明する。この発明による視聴コンテンツ提供システムは、ある空間内の視聴者の年齢および性別や、視聴者間の関係等を推定し、推定されたこれらの情報に基づき、多数の視聴コンテンツの中から最適な視聴コンテンツを提供するようにした。
【００１６】
空間内にいる視聴者の年齢および性別や、視聴者間の関係を推定する方法について、概略的に説明する。視聴者の年齢および性別は、視聴者の体温や声質などに基づき推定できる。また、視聴者間の関係は、視聴者によりなされた発言の内容や、年齢および性別などに基づき推定できる。
【００１７】
例えば、空間内の視聴者の位置および人数を取得し、取得されたこれらの情報に基づき特定される視聴者それぞれについて、体温や音声を取得することで、年齢および性別を推定する。また、空間内の音声情報を取得し、視聴者の位置および人数に基づき発言を行った者を特定する。そして、発言内容から、視聴者間の関係を推定する。
【００１８】
一方、提供される視聴コンテンツは、視聴コンテンツ自体の属性と、その視聴コンテンツにおける、視聴者の年齢、性別や、視聴者間の関係に対する適合度を示す属性とを対応付ける。そして、空間内にいる視聴者それぞれについて推定された年齢、性別や、視聴者間の関係と、視聴コンテンツに対応付けられた属性とを照合し、空間内に提供する視聴コンテンツを選択する。
【００１９】
まず、視聴者の位置及び人数を推定する方法について説明する。空間内の視聴者の位置及び人数は、空間内の温度分布情報及び音声情報に基づき推定することができる。例えば、空間内の温度分布の測定結果と、人体の体温及びその分布領域を示す温度分布パターンとを比較し、合致又は類似した温度分布パターンがあるか否かを解析する事により、視聴者が何人、どの位置にいるのかを推定することができる。
【００２０】
音声情報に関しては、周波数解析及び時系列による解析で、視聴者の位置及び人数の推定が可能である。なお、音声情報には発言しない視聴者の情報は現れないため、温度分布情報による推定結果と、音声情報による推定結果とを併用することにより、空間内の視聴者の位置及び人数を、より高い精度で推定することができる。
【００２１】
次に、視聴者の年齢や性別、視聴者間の関係を推定する方法について説明する。空間内の視聴者の年齢や性別、関係も、温度分布情報及び音声情報に基づき推定することができる。例えば、人体の温度分布パターンは、年齢や性別によって異なることが知られている。例えば、成人男性、成人女性及び幼児の体温を比較した場合、一般的に、成人男性の体温が最も低く、幼児の体温が最も高く、成人女性の体温が成人男性と幼児の中間の体温であるとされている。したがって、空間内の温度分布を測定して、上述のようにして視聴者の人数や位置を求め、視聴者がいるとされた位置の温度を調べることで、視聴者の年齢や性別を推定することができる。
【００２２】
音声情報に関しては、音声信号のスペクトルと発言とを解析することで、視聴者の年齢や性別、関係を推定することができる。
【００２３】
視聴者の年齢や性別を推定するための第１の解析は、音声信号のスペクトル解析である。一般的に、音声のスペクトル分布は、年齢差や性別によって異なる事が知られている。音声信号の統計的性質に基づくと、男女の発声には、それぞれ特徴があることが知られている。図１に示すように、１００Ｈｚ程度の低い周波数帯に関して、男性の音圧レベルは、女性の音圧レベルに比べて高いことがわかる。また、図２及び図３に示すように、男女の基本周波数及び発声頻度が高い周波数は、それぞれ１２５Ｈｚ及び２５０Ｈｚ付近であり、男性に比べて女性は、基本周波数が２倍程度であることがわかる。さらに、音声の音響的特性を決める物理的要因には、音源の特性、音道の共鳴特性及び口唇ないし鼻孔からの音波の放射特性がある。音声のスペクトルには、声道の共鳴に対応したいくつかの山、すなわちフォルマントがあり、例えば図４に示すように、母音のフォルマントや子音のフォルマント等のおおよその領域がわかる。
【００２４】
このような音声の特性に基づき、例えば、ある空間内において人物Ａ及び人物Ｂの２人がおり、２人の音声スペクトル分布において、人物Ａおよび人物Ｂの低域の特性に違いがあるとすると、低域の音圧レベルがより高い方が男性である、と推定することができる。
【００２５】
第２の解析は、発言の解析である。例えば、音声信号をテキストデータに変換し、そのテキストデータから発言内容を解析する。より具体的な例としては、取得した音声信号をＡ／Ｄ変換によりディジタルデータに変換し、このディジタルデータを例えば所定の発生パターンに基づくディジタルデータと比較するなどしてテキストデータに変換する。このテキストデータを、あらかじめ登録されているキーワードと照合して、視聴者の発言を解析する。視聴者の発言に、個人や性別、視聴者間の関係のキーワードとなる言葉が含まれていれば、そのキーワードから性別や関係を推定することができる。また、発言の解析方法はこの例に限られない。例えば、音声信号パターンと、あらかじめ登録されているキーワードの音声パターンとを直接照合して、発言を解析することも可能である。
【００２６】
音声信号から発言を解析するソフトウェアとして、例えばＩＢＭ社(International Business Machines Corp.)製の日本語音声認識ソフト「ViaVoice（ビアボイス）」が製品化されている。
【００２７】
発言のキーワード解析について、具体的な例を挙げて説明する。例えば、ある空間内において人物Ａ、人物Ｂの２人がおり、
人物Ａ「お父さん、おなか空いたね。」
人物Ｂ「○○ちゃん、もうすぐレストランだからそこで何か食べよう。」
という会話が検出された場合、人物Ａの「お父さん」、人物Ｂの「○○ちゃん」という発言から、人物Ａ及び人物Ｂの関係が親子であると推定することができる。さらに、この第２の解析結果に、上述した第１の解析により得られた年齢、性別などの解析結果を加味すると、より精度の高い推定が可能である。
【００２８】
この第２の解析においては、全ての発言が正確に検出される必要はなく、特定のキーワードが検出されればよい。キーワードには、個人や人間関係が推定できる言葉及びコンテンツ評価をすることができる言葉が含まれるものを用いる。図５にキーワードの分類及び例を示す。この例では、キーワードを、個人特定キーワード、関係特定キーワード、コンテンツ評価キーワードの３種類に分類している。
【００２９】
個人特定キーワードは、「僕」、「オレ」、「私」、「アタシ」、「ワシ」、「お父さん」、「お母さん」、「パパ」、「ママ」および「○○ちゃん」等の、個人の年齢や性別を推定することができるキーワードである。例えば、「僕」、「オレ」、「私」、「アタシ」および「ワシ」等は、発言者本人の年齢や性別を推定することができるキーワードとなり、「お父さん」、「お母さん」、「パパ」、「ママ」および「○○ちゃん」等は、会話の相手の年齢や性別を推定することができるキーワードとなる。
【００３０】
関係特定キーワードは、「××さん」、「△△ちゃん」、「はじめまして」、「お元気でしたか」、「好きだよ」および「愛してる」等の、相手との関係を推定することができるキーワードである。例えば、「××さん」や「△△ちゃん」等は、相手に対する呼びかけの言葉であり、「はじめまして」や「お元気でしたか」等は、挨拶の言葉である。また、「好きだよ」や「愛してる」は、相手に対する感情を表す言葉である。これらのキーワードに基づき、発言者本人と相手との関係を推定することができる。
【００３１】
コンテンツ評価キーワードは「懐かしいね」、「いい曲だね」、「耳が痛くなるよ」および「煩わしいね」等の、提供された視聴コンテンツに対する評価を判断するためのキーワードである。例えば、「懐かしいね」や「いい曲だね」等は、提供中の視聴コンテンツの評価が良いと推定できるキーワードとなり、「耳が痛くなるよ」や「煩わしいね」等は、視聴コンテンツの評価が悪いと推定できるキーワードとなる。
【００３２】
また、１つのキーワードが複数の分類に属することがあってもよい。例えば、「好きだ」というキーワードは、関係特定キーワードおよびコンテンツ評価キーワードの両方に属することができる。
【００３３】
次に、視聴コンテンツの属性について説明する。視聴コンテンツ自体を表す属性や、視聴コンテンツの視聴者に対する適合度を表す属性を、視聴コンテンツに関連付ける。これらの属性を用いて、上述した推定結果に基づいて視聴コンテンツを選択することができる。この発明では、属性を、視聴コンテンツ自体の情報を表す第１属性と、視聴者への適合度を表す第２属性とに分類している。
【００３４】
第１属性は、視聴コンテンツ自体の情報である。視聴コンテンツ毎に、例えば視聴者に対して心理的に影響を与えるような項目を関連付ける。心理的に影響を与えるような項目とは、例えば視聴コンテンツが音楽であれば、所要時間、ジャンル、テンポ、リズム及び心理的評価等の項目が考えられる。図６は、視聴コンテンツが音楽である場合の第１属性の一例を示す。所要時間は、音楽の長さを表す。ジャンルは、例えば、クラシック、ジャズ、童謡、シャンソン、ブルース等の、音楽のジャンルを表す。テンポは、例えば、速い、とても速い、遅い、ゆっくり、中間等の、音楽の速度を表す。リズムは、例えば、ワルツ、マーチ等の、音楽のリズムを表す。心理的評価は、例えば、リラックスする、元気になる、高揚感を生む等の、視聴者がその音楽を視聴した際に感じるであろうと思われる気分を表す。なお、第１属性の項目は、この例に限られない。例えば、視聴コンテンツにアーティスト名、作詞者、作曲者等の情報を関連付けてもよい。
【００３５】
第２属性は、視聴コンテンツの視聴者への適合度である。この視聴者への適合度を示す第２属性として、この発明では、例えば、年齢及び性別による適合度の評価を示す第１特性と、場所及び時間による適合度の評価を示す第２特性と、年齢差及び関係による適合度の評価からなる第３特性とを設け、それぞれの特性に対する評価を段階的に表すようにしている。図７Ａ〜図７Ｃに視聴者への適合度を表す第２属性の一例を示す。図７中の段階Ａ〜段階Ｄは、適合度に対する段階評価を示している。この例では、段階Ａが最も適しており、適合すると考えられる順に段階Ｂ、段階Ｃ、段階Ｄと表す。
【００３６】
図７Ａに示す第１特性は、年齢及び性別に着目した視聴者への適合度である。例えば、視聴者の年齢や性別によって視聴するコンテンツの好みが異なることが考えられる。この例では、年齢に関して、視聴コンテンツの好みが共通すると考えられる年齢ごとに分類する。例えば、幼児（６歳以下）、７歳〜１０歳、１１歳〜５９歳及び６０歳以上に分類している。また、性別に関する分類も行っている。これらの項目について、視聴コンテンツの段階的な評価が設けられる。例えば、図７Ａにおいて、この視聴コンテンツは、７歳〜１０歳の女性及び１１歳〜５９歳の男性に対して段階Ａが設定され、適合度が最も高いとされ、幼児の男性に対して段階Ｄが設定され、適合度が最も低いとされていることを意味する。
【００３７】
なお、年齢の分類は、一例であって、この例に限られない。例えば、温度分布パターンによって判断できる年齢に分類すると好ましい。また、幼児は、性別による視聴コンテンツの好みに違いがないとして、性別による分類を省略することもできる。さらに、性別によって、年齢の分類を変更することもできる。
【００３８】
図７Ｂに示す第２特性は、時間帯及び場所に着目した視聴者への適合度である。例えば、朝と夜とでは、適している視聴コンテンツが異なることが考えられる。また、視聴する場所についても、例えば、寝室とリビングとでは、使用目的が異なるため、適している視聴コンテンツが異なることが考えられる。この例では、時間に関して、午前、午後及び夜に分類し、場所に関しては、使用目的に応じ、レストラン、リビング及び会議室に分類している。これらの項目について、視聴コンテンツの段階的な評価が設けられる。例えば、図７Ｂにおいて、この視聴コンテンツは、午前の会議室及び午後の会議室に対して段階Ａが設定され、適合度が最も高いとされ、夜のレストランに対して段階Ｄが設定され、適合度が最も低いとされていることを意味する。なお、第２特性の分類は、この例に限られない。例えば、時間帯による分類を、１３時〜１５時、１５時〜１７時等のように、細分化してもよい。また、場所についても、この例に限られない。
【００３９】
図７Ｃに示す第３特性は、複数の視聴者がいる場合の視聴者間の関係に着目した視聴者への適合度である。例えば、視聴者間の親密度が高い場合と低い場合とでは、適合する視聴コンテンツが異なると考えられる。例えば、視聴者間の関係が親子の場合は、親密度が高く、会議等の関連性の低い大勢の者が集まるような場合は、親密度が低いと考えられるが、この場合、適合する視聴コンテンツが異なると考えられる。また、視聴者間の親密度が高い場合でも、親子や恋人、夫妻では、それぞれ適合する視聴コンテンツが異なると考えられる。さらに、男性及び女性が混在する場合には、男女間の年齢差によっても適合する視聴コンテンツが異なると考えられる。この例では、視聴者間の関係を、親子、夫妻、恋人、知人及び会議に分類している。また、男女間の年齢差を、男性が女性に比べて年上の場合と、同年の場合及び男性が女性に比べて年下の場合とに分類している。
【００４０】
視聴者間の関係及び男女間の年齢差の項目について、視聴コンテンツの段階的な評価が設けられる。例えば、図７Ｃにおいて、この例に示す視聴コンテンツの場合、男性が年上の親子、同年の夫妻もしくは恋人、男性が年下の恋人対して段階Ａが設定され、適合度が最も高いとされ、男性が年上の知人もしくは会議に対して段階Ｄが設定され、適合度が最も低いとされていることを意味する。また、この例では、男女間の年齢差が無い場合の親子関係は、定義されていない。
【００４１】
なお、第３特性の分類は、この例に限られない。例えば、親和、協調、平穏、対立等の発生効果ごとに細分化してもよい。
【００４２】
次に、第１属性及び第２属性に基づいた視聴コンテンツの選択方法について説明する。視聴コンテンツの選択は、例えば、第２属性の第１〜第３の特性に対して設けられた適合度に基づきフィルタリングすることにより、複数の視聴コンテンツの中から視聴コンテンツを絞り込むことで行う。
【００４３】
この例では、視聴者の関係を重視するため、第２属性によるフィルタリングを、第３特性、第２特性、第１特性の順に行う。また、この例では、評価の段階に対して閾値を設けて視聴コンテンツを選択する。例えば、第１特性の評価に対して段階Ａ以上である視聴コンテンツを選択するようにし、第２特性の評価に対して段階Ｃ以上であるコンテンツを選択するようにし、また、第３特性の評価に対して段階Ｂ以上である視聴コンテンツを選択するように、それぞれ閾値を設定する。
【００４４】
先ず、第３特性が段階Ｂ以上に該当する視聴コンテンツを選択する。次に第３特性に基づくフィルタリングにより選択された視聴コンテンツから、第２特性が段階Ｃ以上であるものを選択する。最後に、第２特性及び第３特性に基づくフィルタリングにより選択された視聴コンテンツから、第１特性が段階Ａ以上であるものを選択する。このようにして第１特性〜第３特性の評価に基づくフィルタリングを行い、最終的に残った視聴コンテンツが選択される。このようにフィルタリングすることにより、空間内に適合する視聴コンテンツが選択できる。
【００４５】
なお、フィルタリングの順序については、この例に限られず、重視する特性によって適宜変更可能である。例えば、視聴者の年齢や性別を重視する場合には、最初に第１特性による視聴コンテンツのフィルタリングを行うようにする。
【００４６】
また、複数の視聴者を対象とする場合は、視聴者のうち、多数を占める層を選択基準としてもよい。例えば、人数の最も多い年齢層を基準として、視聴コンテンツを選択することができる。視聴者が１人しかいない場合には、第３特性を利用せずにフィルタリングを行い、視聴コンテンツを選択するとよい。
【００４７】
なお、コンテンツの選択方法は、この例に限られない。例えば、第１特性〜第３特性の段階評価によるフィルタリングではなく、視聴コンテンツの特性に重みを付けて評価関数を作り、最大効果の値をとる視聴コンテンツを選択してもよい。
【００４８】
次に、図８を用いて、この発明の実施の第１の形態による視聴コンテンツ提供システムについて説明する。温度分布情報と音声情報とにより対象空間１にいる視聴対象者の位置及び人数を推定するため、空間内に温度分布計測手段及び音声情報取得手段を設置する。
【００４９】
対象空間１に、温度分布計測手段としてサーモカメラ２を設置する。サーモカメラ２の出力は、温度分布解析部４に供給される。サーモカメラ２は、赤外領域の光を撮像して映像信号として出力するもので、サーモカメラ２から出力された映像信号を温度分布解析部４で解析することで、空間内の温度分布を計測することができる。サーモカメラ２は、空間全体の温度分布を計測することができる場所に一又は複数設置する。また、正確な計測のためには、設置される数が多い方がよい。
【００５０】
温度分布解析部４では、サーモカメラ２から供給された映像信号に基づき空間内の温度分布を解析し、温度分布パターン情報３０を取得する。例えば、赤外光が強い部分は、温度が高く、赤外光が弱い部分は、温度が低いと考えられる。解析により取得した温度分布パターン情報３０が視聴者位置推定部６及び視聴者推定部７へそれぞれ供給される。
【００５１】
マイクロフォン３（以下、マイク３）は、対象空間１内の音声を取得し、音声信号に変換する。マイク３は、ステレオ音響を取得できるよう、少なくとも２つ設置する。マイク３から出力された音声信号が音声解析部５へ供給される。音声解析部５は、供給された音声信号に基づき、例えば、音源の定位を求め、定位が求められた音源に着目して、音声スペクトルや発言等の解析を行い、音声解析データ３１を取得する。解析により取得した音声解析データ３１が視聴者位置推定部６、視聴者推定部７及び関係推定部８へそれぞれ供給される。
【００５２】
視聴者位置推定部６は、温度分布解析部４から供給された温度分布パターン情報３０と、音声解析部５から供給された音声解析データ３１とに基づいて、視聴者の位置及び人数を推定する。例えば、温度分布パターン情報３０に示される温度分布パターンと、音声の定位情報とに基づき、対象空間１内にいる視聴者の位置を推定することができる。また、音声スペクトル分布を用いることで、対象空間１内にいる視聴者の人数を推定できる。なお、位置及び人数の推定方法は、この例に限られない。視聴者位置推定部６で得られた位置・人数情報３２は、視聴者推定部７へ供給される。
【００５３】
キーワードデータベース１２は、例えば、図５に一例を示したような個人特定キーワード、関係特定キーワード及びコンテンツ評価用キーワード等が格納されている。キーワードデータベース１２に格納されたキーワードと、視聴者の発言とを比較することで、視聴者毎の年齢・性別及び視聴者間の関係の推定や、提供中の視聴コンテンツの評価を行う。
【００５４】
視聴者推定部７は、温度分布解析部４から供給された温度分布パターン情報３０と、音声解析部５から供給された音声解析データ３１と、視聴者位置推定部６から供給された位置・人数情報３２とに基づき、対象空間１内にいる視聴者の年齢及び性別を、視聴者毎に推定する。上述したように、温度分布パターン情報３０により年齢・性別を推定できる。また、音声スペクトル分布により性別を推定できる。さらに、音声解析データ３１に基づく視聴者の発言と、キーワードデータベース１２に格納されている個人特定キーワードとを比較することにより、視聴者毎の年齢及び性別を推定できる。視聴者推定部７で得られた年齢・性別情報３３は、関係推定部８及びコンテンツ選択部９にそれぞれ供給される。
【００５５】
関係推定部８は、音声解析部５から供給された音声解析データ３１と、視聴者推定部７から供給された年齢・性別情報３３とに基づいて、視聴者間の関係を推定する。一例として、音声解析データ３１に基づく視聴者の発言と、キーワードデータベース１２に格納されている関係特定キーワードとを比較することにより、視聴者間の関係を推定することができる。関係推定部８で得られた関係情報３４は、コンテンツ選択部９に供給される。
【００５６】
ここで、視聴者の位置・人数、年齢・性別及び関係の推定方法の一例を、図９を用いて説明する。ある空間内に、図９Ａに示すように人物Ａ、人物Ｂ及び人物Ｃがおり、会話を交わしていると仮定する。発言内容は、発言した順に「パパ、お腹空いた（人物Ａ）」、「次のコンビニに入るから待っててね（人物Ｂ）」及び「あなた、急がないで安全運転でね（人物Ｃ）」とする。また、図９Ａに示す発言の下線部は、発言に含まれるキーワードを表しているとする。
【００５７】
サーモカメラ２により撮影された映像信号に基づく温度分布パターン情報３０により、対象空間１内の人物の位置及び人数を特定できる。また、人物の温度分布パターンを解析することにより、人物毎の年齢及び性別を推定できる。この例では、温度分布パターンにより、図９Ｂに一例が示されるように、空間内に人物Ａ、人物Ｂおよび人物Ｃの３人がおり、それぞれの位置は、人物Ａが座標（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）、人物Ｂが座標（Ｘ２，Ｙ２，Ｚ２）、人物Ｃが座標（Ｘ３，Ｙ３，Ｚ３）であることが解析される。また、年齢及び性別は、個々の温度分布パターンに基づき、人物Ａの温度が最も高く、人物Ｃの温度が最も低く、人物Ｂの温度が人物Ａと人物Ｃとの中間の温度であると解析される。これにより、人物Ａが幼児、人物Ｂが成人男性、人物Ｃが成人女性であると推定している。
【００５８】
マイク３から出力された音声信号に基づく音声解析データ３１により、対象空間１内の音源の定位が特定できる。また、定位が特定された音源に着目して、その音源の音声スペクトル分布や音量等を解析することにより、その音源となる人物の年齢・性別を推定することができる。さらに、人物の発言を解析することにより、人物間の関係が推定できる。この例では、音声解析データ３１より、図９Ｃに一例が示されるように、空間内に人物Ａ、人物Ｂおよび人物Ｃの３人がおり、それぞれの位置は、人物Ａが座標（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）、人物Ｂが座標（Ｘ２，Ｙ２，Ｚ２）、人物Ｃが座標（Ｘ３，Ｙ３，Ｚ３）であることが解析される。また、年齢及び性別に関しては、個々の音声スペクトル分布に基づき、人物Ａが幼児若しくは女性、人物Ｂが成人男性、人物Ｃが成人女性であると推定している。さらに、人物Ａの発言内容から「パパ」というキーワードが検出され、このキーワードに基づき人物Ａが父といることが推定できる。同様に、人物Ｃの発言内容から「あなた」というキーワードが検出され、このキーワードに基づき、対象空間１内に夫妻がおり、人物Ｃがこの夫妻のうちの妻であることが推定できる。
【００５９】
温度分布パターン情報３０に基づく推定結果と、音声解析データ３１に基づく推定結果とを照合することにより、図９Ｄに示されるように、人物Ａ、人物Ｂ及び人物Ｃの位置は、人物Ａが座標（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）、人物Ｂが座標（Ｘ２，Ｙ２，Ｚ２）、人物Ｃが座標（Ｘ３，Ｙ３，Ｚ３）と特定され、人物毎の年齢・性別及び関係は、人物Ａが幼児、人物Ｂが人物Ａの父、人物Ｂと人物Ｃとが夫妻であって、人物Ｃが人物Ｂの妻であると推定することができる。なお、この推定結果から、人物Ｂは、人物Ａの母であると推定することもできる。
【００６０】
また、図９に示す例の場合、例えば、人物Ｃの発言から検出された「急がないで」というキーワードに基づき、人物Ｃが人物Ｂの気分を落ち着かせたいと考えていると推定することができる。このような場合、この推定から、気分を落ち着かせるような視聴コンテンツを提供するとより好ましい。
【００６１】
説明は図８に戻り、視聴コンテンツデータベース１１は、例えばハードディスクなどの記録媒体からなり、属性インデックス１０及び視聴コンテンツの組が、多数格納されている。属性インデックス１０は、少なくとも上述した第１属性及び第２属性を有する。属性インデックス１０は、例えば、所定の識別情報により視聴コンテンツと１対１に関連付けられて、視聴コンテンツデータベース１１に格納される。
【００６２】
コンテンツ選択部９では、視聴者推定部７から供給された年齢・性別情報３３と、関係推定部８から供給された関係情報３４に基づき、視聴コンテンツデータベース１１に格納された視聴コンテンツの中から、対象空間１に適合した視聴コンテンツを、上述したような属性インデックス１０に基づくフィルタリングにより選択し、選択された視聴コンテンツのリストを作成する。この視聴コンテンツリストに基づき、視聴コンテンツデータベース１１から視聴コンテンツが選択される。視聴コンテンツは、視聴コンテンツリストの中からランダムに選択してもよいし、所定の順に選択してもよい。
【００６３】
選択された視聴コンテンツは、音質・音量制御部１３へ供給され、音質・音量を制御されて出力装置１４に供給される。出力装置１４は、例えば、視聴コンテンツが音楽である場合はスピーカであって、音質・音量制御部１３から送られた視聴コンテンツを音声として出力する。
【００６４】
なお、視聴コンテンツ提供開始後も、視聴者に対する温度分布情報と音声情報の取得を継続的に行い、視聴コンテンツに対する評価及び視聴者の変化を推定すると好ましい。例えば、視聴コンテンツ提供中に視聴者が発言し、その発言内容から視聴コンテンツに対するコンテンツ評価キーワードが検出された場合、その評価キーワードに基づいて視聴コンテンツを選択することができる。すなわち、発言からコンテンツ評価キーワードが検出されると、その評価キーワードに応じて続インデックス１０における第１属性に基づくフィルタリングを行い、提供する視聴コンテンツを選択し直す。
【００６５】
検出されたコンテンツ評価キーワードが評価が良いことを示すものであった場合、提供されている視聴コンテンツがその場に適していると判断され、現在提供中の視聴コンテンツと類似した視聴コンテンツを、例えば属性インデックス１０の第１属性に基づき選択して、提供する。一方、検出されたコンテンツ評価キーワードが評価が悪いことを示すものであった場合、提供されている視聴コンテンツがその場に適していないと判断され、第１属性を用いて視聴コンテンツを選択し、その場に適合した別の視聴コンテンツを提供する。
【００６６】
また、視聴コンテンツ提供中に視聴者の状態に変化があった場合には、変化後の視聴者の関係に着目して、再度視聴者の推定が行われ、視聴コンテンツが再度選択される。例えば、車内等において、同乗している幼児の発言が無くなったり、体温が低下したことが検出され、その幼児が寝たと推定された場合には、起きている視聴者のみを対象として視聴コンテンツを選択する。
【００６７】
なお、上述では、視聴コンテンツの提供方法は、視聴コンテンツリストを作成し、リストに基づいて視聴コンテンツを提供するよう説明したが、これは、この例に限られない。例えば、第２属性に基づく視聴コンテンツのフィルタリングにより、最初に１つだけ視聴コンテンツを選択し、提供する。その後、継続的に取得される温度分布情報及び音声情報に基づき、次の視聴コンテンツを１つ選択し、提供する。これを繰り返すことで常に最適な視聴コンテンツを提供することができる。
【００６８】
また、対象空間１内の温度分布情報や音声情報をうまく取得できず、対象空間１内の視聴者の年齢、性別及び視聴者間の関係を正しく判断できない場合があることが考えられる。この場合には、取得できた情報のみに基づいて視聴コンテンツを選択してもよい。その後、未取得の情報が取得され次第、再度視聴コンテンツの選択を行うようにする。このようにして、既知の情報に基づいて視聴コンテンツを選択することにより、空白の時間を生じることなく視聴コンテンツを提供することができる。
【００６９】
次に、図１０のフローチャートを用いて、この実施の第１の形態による視聴コンテンツの提供方法について説明する。なお、ここでは、温度分布情報及び音声情報の取得が継続的に行われるものとし、図１０のフローチャートの処理は、巡回的に繰り返されるものとする。例えば、数分に１回等の所定時間毎に、図１０のフローチャートの処理を繰り返す。
【００７０】
先ず、ステップＳ１０において、サーモカメラ２及びマイク３による対象空間１の測定が行われ、測定結果に基づき、温度分布解析部４及び音声解析部５で、温度分布パターン情報３０及び音声解析データ３１がそれぞれ取得される。次に、ステップＳ１１では、ステップＳ１０で取得した温度分布パターン情報３０及び音声解析データ３１に基づき、視聴者位置推定部６で視聴者の位置及び人数が推定される。ステップＳ１２では、ステップＳ１０で取得した温度分布パターン情報３０、音声解析データ３１と、ステップＳ１１で取得した視聴者の位置・人数情報３２とに基づき、視聴者推定部７で視聴者の年齢及び性別が推定される。ステップＳ１３では、ステップＳ１０で取得した音声解析データ３１と、ステップＳ１２で取得した視聴者の年齢・性別情報３３とに基づき、関係推定部８で視聴者間の関係が推定される。
【００７１】
次のステップＳ１４で、今回のステップＳ１０〜ステップＳ１３までの処理によって得られた情報と、所定時間前、例えば前回のステップＳ１０〜ステップＳ１３の処理によって得られた情報とを比較し、対象空間１内の視聴者の状態に変化があったか否かが判断される。例えば、対象空間１内の視聴者について、人数、年齢層、関係の変化があったか否かが判断できる。さらに、時刻の情報を取得することで、時刻の変化も判断することができる。視聴者の関係に変化があったと判断された場合は、処理はステップＳ１５に移行する。なお、所定時間前の情報がない場合、すなわちフローチャートの処理の１回目は、変化があったものと見なし、処理はステップＳ１５に移行する。
【００７２】
ステップＳ１５では、今回のステップＳ１０〜ステップＳ１３で得られた視聴者の年齢、性別及び関係の推定結果に基づき、コンテンツ選択部９で、属性インデックス１０によるフィルタリングを行い、次のステップＳ１６で、フィルタリングの結果に基づき、視聴コンテンツデータベース１１を参照して視聴コンテンツリストを作成する。
【００７３】
次に、ステップＳ１７では、ステップＳ１６で作成された視聴コンテンツリストの中から視聴コンテンツをランダム又は所定の順に選択し、選択された視聴コンテンツを視聴コンテンツデータベース１１から出力し、音質・音量制御部１３を介して対象空間１内に提供する。視聴コンテンツ提供後、処理はステップＳ１０へ戻される。
【００７４】
一方、ステップＳ１４において、視聴者間の関係に変化がないと判断された場合は、処理はステップＳ１７に移行し、前回のループ処理において作成された視聴コンテンツリストに基づき視聴コンテンツが選択される。
【００７５】
次に、この発明の実施の第１の形態の変形例について説明する。この実施の第１の形態の変形例は、図８中の点線で示されるように、上述した実施の第１の形態の視聴コンテンツ提供システムに対して感情推定部１５を設け、視聴コンテンツ提供後の視聴者の感情の変化を推定し、推定された情報に基づき、提供中の視聴コンテンツが最適であるか否かを判断することができるようにした。なお、以下では、上述した実施の第１の形態と共通する部分については、説明を省略する。
【００７６】
視聴者の感情の変化は、視聴コンテンツ提供中の温度分布パターン情報３０及び音声解析データ３１に基づき、推定することができる。例えば、空腹度や覚醒度等に伴う感情の推移により、体温の分布が変化することや、心理的に不快あるいはストレスがある場合には、体温が下がることが知られている。特開２００２−２６７２４１号公報によれば、頭部の温度が高く、かつ耳の温度が高い場合は、興奮しているか、又はいらいらしていると考えられる旨が記載されている。したがって、視聴コンテンツ提供開始前の視聴者の温度分布パターンと、視聴コンテンツ提供開始後の視聴者の温度分布パターンとを比較し、温度分布の変化を解析することにより、感情の変化を推定することができる。
【００７７】
音声に関しては、例えば、感情の変化がある場合には、音声スペクトル分布に微小な変動があることが知られている。したがって、視聴コンテンツ提供開始前の視聴者の音声スペクトル分布と、視聴コンテンツ提供開始後の音声スペクトル分布とを比較し、音声信号のスペクトル分布の変化を解析することにより、視聴者の感情の変化を推定することができる。例えば、音声スペクトル分布を解析した結果、高い周波数のスペクトル成分が増加したことが検出された場合、声がうわずり、視聴者が興奮していることが推定できる。また、低い周波数のスペクトル成分が増加したことが検出された場合、声のトーンが下がり、視聴者の気持ちが落ち着いていることが推定できる。また、発言の際の音量の変化を検出し、感情の変化を推定することもできる。
【００７８】
なお、感情の変化を推定する方法は、この例に限られない。例えば、視聴者の発言に基づいてこの視聴者の感情の変化を推定することもできる。例えば、キーワードデータベース１２に、「楽しい」、「緊張する」、「疲れた」、「がっくり」等の雰囲気キーワードを格納し、視聴者の発言に含まれる雰囲気キーワードを検出することにより、感情の変化を推定することができる。
【００７９】
温度分布解析部４から出力された温度分布パターン情報３０と、音声解析部５から出力された音声解析データ３１とが感情推定部１５に対してそれぞれ供給される。感情推定部１５は、これらの温度分布パターン情報３０と音声解析データ３１とに基づいて視聴者の感情の変化を推定する。
【００８０】
感情推定部１５における視聴者の感情の変化の推定は、例えば次のようにして行う。例えば、感情推定部１５は、所定時間分の温度分布パターン情報３０及び音声解析データ３１をそれぞれ蓄積し、蓄積された温度分布パターン情報３０と、温度分布解析部４から供給される温度分布パターン情報３０とを比較すると共に、蓄積された音声解析データ３１と、音声解析部５から供給される音声解析データ３１とを比較する。そして、それぞれの比較結果に基づき、感情が変化したか否か、また、感情が変化したとされた場合は、どのように変化したかを推定する。感情推定部１５で推定された推定結果は、感情情報３５としてコンテンツ選択部９に供給される。
【００８１】
コンテンツ選択部９は、供給された感情情報３５に基づき、提供する視聴コンテンツを、属性インデックス１０の第１属性における心理的評価の項目をさらに用いて選択する。すなわち、視聴コンテンツは、第２属性に加え、第１属性の心理的評価によるフィルタリングを行うことにより選択される。例えば、感情情報３５に基づき、その視聴者が前回の感情変化検出時よりも興奮していると判断された場合、属性インデックス１０の第１属性の心理的評価の項目がリラックスするとなっている視聴コンテンツを選択し、提供する。これに限らず、例えばテンポの項目を用いて、興奮している状態を和らげるようにテンポの遅い視聴コンテンツを選択することも考えられる。
【００８２】
次に、発明の実施の第２の形態について、図１１を用いて説明する。この発明の実施の第２の形態は、視聴者の情報を所定の入力手段を用いて入力し、入力した情報に基づき、その場に適合した視聴コンテンツを選択するようにしている。この例では、視聴者情報の入力手段として、ＩＣタグ（Integrated Circuit Tag）２０を用いる。ＩＣタグ２０は、不揮発性のメモリを有し、電波を用いて情報を送受信して、送受信された情報を不揮発性メモリに対して読み書きすることができる無線ＩＣチップである。なお、図１１において、上述した図８と共通する部分には、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【００８３】
また、以下では、「ＩＣタグと通信を行いＩＣタグが有する不揮発性メモリに情報を書き込む」ことを、「ＩＣタグに情報を書き込む」のように記述し、「ＩＣタグと通信を行いＩＣタグが有する不揮発性メモリから情報を読み出す」ことを、「ＩＣタグから情報を読み出す」のように記述する。
【００８４】
この発明の第２の実施の形態では、予め個人情報が記憶されたＩＣタグ２０を用いることにより、ＩＣタグ２０に記憶されている個人情報に基づいて視聴者の年齢及び性別を特定し、さらに、視聴者間の関係を推定することができる。この例では、ＩＣタグ２０が携帯電話端末２１に設けられているものとする。
【００８５】
ＩＣタグ２０には、図１２に一例を示すように、視聴者の名前、生年月日、性別等の個人情報が予め記憶されている。個人情報は、この例に限られず、他の種類の個人情報を記憶させてもよい。例えば、視聴者の視聴コンテンツの好みに関する情報をＩＣタグ２０に記憶させてもよい。
【００８６】
図１１に示すように、ＩＣタグ２０と通信するためのＩＣタグリーダ２２が対象空間１に設置される。ＩＣタグリーダ２２は、ＩＣタグ２０を所定の距離以内に接近させることでＩＣタグ２０と自動的に通信を開始し、ＩＣタグ２０から情報を読み出したり、ＩＣタグ２０に情報を書き込んだりすることができる。視聴者は、例えば対象空間１に設置されたＩＣタグリーダ２２にＩＣタグ２０を接近させ、ＩＣタグ２０に記憶された個人情報をＩＣタグリーダ２２に読み込ませる。ＩＣタグリーダ２２に読み込まれた個人情報は、視聴者推定部７’及び関係推定部８’へそれぞれ供給される。
【００８７】
視聴者推定部７’は、供給された個人情報に基づき、視聴者の年齢及び性別を特定する。特定された年齢・性別情報３３は、コンテンツ選択部９へ供給される。関係推定部８’は、供給された個人情報に基づき、視聴者間の関係を推定する。視聴者間の関係は、例えば、視聴者の名字が同じで、かつ年齢が離れている場合は親子である、というように推定できる。また、視聴者の人数構成を、視聴者間の関係の推定にさらに用いることもできる。例えば、対象空間１内に、年齢が近い男性と女性とが一人ずついる場合には、夫妻または恋人であると推定できる。また、対象空間１内に年齢が近い男性と女性とが多人数いる場合には、知人同士であるとすいてできる。また例えば、対象空間１内に年齢が離れている男性と女性とが多人数いる場合には、家族であると推定できる。関係推定部８’で推定されて得られた関係情報３４は、コンテンツ選択部９へ供給される。
【００８８】
コンテンツ選択部９では、視聴者の年齢、性別及び視聴者間の関係の情報に基づき、上述したようにして属性インデックス１０によるフィルタリングを行い、視聴コンテンツデータベース１１を参照して視聴コンテンツを選択し、その場に最適な視聴コンテンツを提供する。
【００８９】
なお、上述では、個人情報を入力する手段としてＩＣタグ２０を用いたが、これは、この例に限定されない。例えば、携帯電話端末２１を個人情報の入力手段としてもよい。視聴コンテンツ提供システムに対して、携帯電話端末２１と通信を行う通信手段を設け、携帯電話端末２１に予め格納されている個人情報を通信により得て、視聴者推定部７’及び関係推定部８’へ供給する。また、上述では、ＩＣタグ２０が設けられた携帯電話端末２１を用いたが、ＩＣタグ２０を封入したＩＣカード等を用いてもよい。
【００９０】
なお、上述した実施の第１の形態、第１の形態の変形例及び実施の第２の形態では、この視聴コンテンツ提供システムが提供する視聴コンテンツが音楽である場合について説明したが、これはこの例に限られない。例えば、この発明は、視聴コンテンツが映像である場合についても適用が可能である。
【００９１】
視聴コンテンツが映像の場合、属性インデックス１０の第１属性の項目としては、例えば、所要時間、映像種類、ジャンル、心理的評価等が考えられる。所要時間は映像の長さを表す。映像種類は、映像を、例えば映画、ドラマ、楽曲のプロモーションビデオのような短い映像をまとめた音楽クリップ集、コンピュータグラフィクス、イメージ映像等の種類毎に分類したものを表す。ジャンルは、例えば、映像種類を内容によりさらに分類したもので、映像種類が映画であれば、ホラーやコメディ、アクション等に分類される。心理的評価は、例えば、リラックスする、元気になる、高揚感を生む等の、その映像を視聴した際に感じられると思われる気分を表す。なお、第１属性の項目は、この例に限られない。例えば、出演者等の項目を設けてもよい。また、視聴コンテンツが映像の場合、出力装置１４としてモニタ等が用いられる。
【００９２】
なお、上述では、視聴コンテンツと属性インデックス１０とが同一の視聴コンテンツデータベース１１に格納されていると説明したが、これは、この例に限られない。例えば、属性インデックス１０は、視聴コンテンツデータベース１１が格納される記録媒体とは異なる記録媒体、例えばＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc-Read Only Memory)やＤＶＤ−ＲＯＭ(Digital Versatile Disc-Read Only Memory)等の記録媒体に記録されて提供されることが考えられる。このとき、視聴コンテンツデータベース１１に格納されている視聴コンテンツと、ＣＤ−ＲやＤＶＤ−ＲＯＭに格納されている属性インデックス１０とを、所定の識別情報に基づき関連付ける。そして、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭに記録されて提供された属性インデックス１０に基づいて視聴コンテンツの選択を行い、選択された視聴コンテンツを視聴者に提供する。また、属性インデックス１０が関連付けられていない視聴コンテンツに対して、例えば、視聴者が直接的に属性インデックス１０の内容を作成してもよい。
【００９３】
また、上述では、視聴コンテンツデータベース１１を視聴者側が有するものとして説明したが、これは、この例に限られない。例えば、ネットワークを介した外部にコンテンツ選択部９及び視聴コンテンツデータベース１１を設けてもよい。この場合、視聴コンテンツ提供システムは、年齢・性別情報３３及び関係情報３４を、ネットワークを介して外部のコンテンツ選択部９に送信する。外部のコンテンツ選択部９は、受信したこれらの情報に基づき、属性インデックス１０を用いてフィルタリングを行い、視聴コンテンツデータベース１１の中から適合する視聴コンテンツを選択する。選択された視聴コンテンツは、ネットワークを介して視聴者に提供される。
【００９４】
さらに、外部の視聴コンテンツデータベース１１に格納されている属性インデックス１０を、ネットワークを介してダウンロードして用いてもよい。コンテンツ選択部９は、ダウンロードした属性インデックス１０に基づき適合する視聴コンテンツリストを作成し、視聴コンテンツリストを、ネットワークを介して外部の視聴コンテンツデータベース１１へ送信する。外部の視聴コンテンツデータベース１１は、受信したリストに基づき視聴コンテンツを選択して、ネットワークを介して視聴者に提供する。また、視聴コンテンツは、視聴者側が有し、属性インデックス１０を、ネットワークを介してダウンロードしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】スペクトル解析による男女の発声の特徴を示す略線図である。
【図２】スペクトル解析による男女の発声の特徴を示す略線図である。
【図３】スペクトル解析による男女の発声の特徴を示す略線図である。
【図４】発声の特徴を示す略線図である。
【図５】発言に含まれるキーワードの一例を示す略線図である。
【図６】視聴コンテンツが音楽である場合の第１属性の一例を示す略線図である。
【図７】視聴者への適合度を表す第２属性の一例を示す略線図である。
【図８】この発明の実施の第１の形態による視聴コンテンツ提供システムの機能ブロック図である。
【図９】視聴者の位置・人数、年齢・性別及び関係を推定する方法の一例を示す略線図である。
【図１０】この発明の実施の第１の形態による視聴コンテンツの提供方法を説明するフローチャートである。
【図１１】この発明の実施の第２の形態による視聴コンテンツ提供システムの機能ブロック図である。
【図１２】ＩＣタグ内の情報の一例を示す略線図である。
【符号の説明】
【００９６】
１  対象空間
２  サーモカメラ
３  マイクロフォン
４  温度分布解析部
５  音声解析部
６  視聴者位置推定部
７  視聴者推定部
８  関係推定部
９  コンテンツ選択部
１０  属性インデックス
１１  視聴コンテンツデータベース
１２  キーワードデータベース
１３  音質・音量制御部
１４  出力装置
１５  感情推定部
【図１】
2006099195.tif 000003
【図２】
2006099195.tif 000004
【図３】
2006099195.tif 000005
【図４】
2006099195.tif 000006
【図５】
2006099195.tif 000007
【図６】
2006099195.tif 000008
【図７】
2006099195.tif 000009
【図８】
2006099195.tif 000010
【図９】
2006099195.tif 000011
【図１０】
2006099195.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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