(57)【要約】【課題】  楽曲等の対象物を検索する際に検索者に個人適応しながら好適な検索結果を得ることができる対象物検索方法及び装置を提供すること。【解決手段】  楽曲毎に印象尺度値集合を付与し、それを用いて最適な対象物を検索する検索装置１において、固有の評価傾向を有する付与者が印象尺度値集合を付与することで生じる評価傾向の分散を所定の数のユーザモデル２２に分類するユーザモデル定義部１１と、検索を行うユーザに応じて各ユーザモデルに個人適応値を設定する個人適応値設定部１２と、ユーザが検索を行う際には、個人適応値が最大のユーザモデル又は所定の閾値以上のユーザモデルから、ユーザの入力した印象尺度値集合と最近似の印象尺度値集合を付与された対象物を抽出する対象物抽出部１３と、出力部１４とを備える。【選択図】 図１
2006079344.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物に対する印象の種類を表す印象尺度を複数用いて、データベース中の対象物毎に各印象尺度値からなる印象尺度値集合を付与し、該印象尺度値集合を用いて最適な対象物を検索する方法において、
ユーザモデル定義手段が、固有の評価傾向を有する付与者が印象尺度値集合を付与することで生じる評価傾向の分散を所定の数のユーザモデルに分類し、各ユーザモデルにおける対象物毎の印象尺度値集合を代表値で付与するユーザモデル定義ステップ、
個人適応値設定手段が、検索を行うユーザに応じて各ユーザモデルに個人適応値を設定する個人適応値設定ステップ、
対象物抽出手段が、ユーザが検索を行う際には、個人適応値が最大のユーザモデル又は所定の閾値以上のユーザモデルから、ユーザの入力した印象尺度値集合と最近似の印象尺度値集合を付与された対象物を抽出する対象物抽出ステップ、
出力手段が、該対象物を検索結果として出力する出力ステップ
の各ステップを含むことを特徴とする個人適応型対象物検索方法。
【請求項２】
前記個人適応型対象物検索方法において、
前記出力ステップの後に、ユーザが検索結果に対して入力印象との適合度を入力手段から入力すると、
前記個人適応値設定手段が、該適合度に応じて各ユーザモデルの個人適応値を更新する個人適応値更新ステップ
を含むことを特徴とする請求項１に記載の個人適応型対象物検索方法。
【請求項３】
前記ユーザモデル定義ステップにおいて、
ユーザモデル定義手段が、印象尺度値集合の付与者による評価傾向の分散を、クラスタ分析を用いて所定の数のユーザモデルに分類する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の個人適応型対象物検索方法。
【請求項４】
前記クラスタ分析が、ユークリッド平方距離によるウォード法を用い、印象尺度値集合の付与者による印象尺度値集合間のユークリッド平方距離により分類する
請求項３に記載の個人適応型対象物検索方法。
【請求項５】
前記対象物が楽曲である
請求項１ないし５に記載の個人適応型対象物検索方法。
【請求項６】
前記個人適応型対象物検索方法において、
印象尺度が８種ないし１２種であり、該尺度毎に５段階ないし９段階で評価する構成であって、
ユーザモデル数を１０個以上とする
請求項５に記載の個人適応型対象物検索方法。
【請求項７】
対象物に対する印象の種類を表す印象尺度を複数用いて、データベース中の対象物毎に各印象尺度値からなる印象尺度値集合を付与し、該印象尺度値集合を用いて最適な対象物を検索する検索装置であって、
固有の評価傾向を有する付与者が印象尺度値集合を付与することで生じる評価傾向の分散を所定の数のユーザモデルに分類し、各ユーザモデルにおける対象物毎の印象尺度値集合を代表値で付与するユーザモデル定義手段と、
検索を行うユーザに応じて各ユーザモデルに個人適応値を設定する個人適応値設定手段と、
ユーザが検索を行う際には、個人適応値が最大のユーザモデル又は所定の閾値以上のユーザモデルから、ユーザの入力した印象尺度値集合と最近似の印象尺度値集合を付与された対象物を抽出する対象物抽出手段と、
該対象物を検索結果として出力する出力手段と
を備えたことを特徴とする個人適応型対象物検索装置。
【請求項８】
前記個人適応型対象物検索装置において、
ユーザが検索結果に対して入力印象との適合度を入力手段から入力すると、
個人適応値設定手段が、該適合度に応じて各ユーザモデルの個人適応値を更新する
ことを特徴とする請求項７に記載の個人適応型対象物検索装置。
【請求項９】
前記個人適応型対象物検索装置において、
ユーザモデル定義手段が、印象尺度値集合の付与者による評価傾向の分散を、クラスタ分析を用いて所定の数のユーザモデルに分類する
ことを特徴とする請求項７又は８に記載の個人適応型対象物検索装置。
【請求項１０】
前記クラスタ分析が、ユークリッド平方距離によるウォード法を用い、印象尺度値集合の付与者による印象尺度値集合間のユークリッド平方距離により分類する
請求項９に記載の個人適応型対象物検索装置。
【請求項１１】
前記対象物が楽曲である
請求項７ないし１１に記載の個人適応型対象物検索装置。
【請求項１２】
前記個人適応型対象物検索装置において、
印象尺度が８種ないし１２種であり、該尺度毎に５段階ないし９段階で評価する構成であって、
ユーザモデル数を１０個以上とする
請求項１１に記載の個人適応型対象物検索装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、芸術作品等の対象物を印象に基づいて検索する方法及び装置に関し、特に検索者個人に適応した検索結果を出力するための技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
大量にあるマルチメディアデータの中からユーザが持つ何らかの判断基準、例えばユーザの嗜好や感性、気分などに合致するデータを見つけるための手段として、印象に基づく検索方式が研究されている。
本方式は、特定のデータを探し出すという目的には向かないが、ユーザ自身予想しなかったような意外なデータや全く知らない新奇なデータを提示しうる発見的な検索手段と言える。
【０００３】
このような検索方式は、楽曲や絵画などの印象で表現しやすい対象物の検索に適しており、非特許文献１ないし９に開示されるような研究が知られている。
本方式においては、（1）データから受ける印象がユーザによって異なる、（2）データの印象を表現する印象語についての認識がユーザによって異なる、といった２種類の個人差が指摘されている。（非特許文献４を参照）
【０００４】
そこで、検索者に対する個人適応機能が必要と考えられており、印象語とデータの対応関係をユーザモデルと定義した上で、（i）学習用データをユーザに評価してもらい、個人用のユーザモデルを事前に作成する方法（非特許文献１及び２を参照）や、（ii）あらかじめ用意された基準ユーザモデルとユーザの印象語についての認識との差が最小となるよう基準ユーザモデルを修正する方法（非特許文献３ないし５を参照）などが提案されている。
【０００５】
【非特許文献１】栗田多喜夫，加藤俊一，福田郁美，坂倉あゆみ：印象語による絵画データベースの検索，情報処理学会論文誌，vol.33，no.11，pp.1373-1383，1992.
【非特許文献２】辻康博，星守，大森匡：曲の局所パターン特徴量を用いた類似曲検索・感性語による検索，信学技報，vol.SP96-124，pp.17-24，1997.
【非特許文献３】河辺和宏，江澤義典，平嶋宗，豊田順一：官能の差異を考慮したユーザモデル・チューニング法，情処研報，vol. ヒューマンインタフェース45-1，pp.1-8，1992.
【非特許文献４】清木康，金子昌史，北川高嗣：意味の数学モデルによる画像データベース探索方式とその学習機構，信学論（D-II），vol.J79-D-II，no.4，pp.509-519，1996.
【非特許文献５】木本晴夫，感性語による画像検索とその精度評価，情報処理学会論文誌，vol.40，no.3，pp.886-898，1999.
【非特許文献６】佐藤聡，小川潤，堀野義博，北上始：感情に基づく音楽作品検索システムの実現に向けての検討，信学技報，vol.SP2000-137，pp.51-56，2001.
【非特許文献７】池添  剛，梶川嘉延，野村康雄，“音楽感性空間を用いた感性語による音楽データベース検索システム，” 情報処理学会論文誌，vol.42，no.12，pp.3201-3212，2001.
【非特許文献８】熊本忠彦，太田公子：印象に基づく楽曲検索システム：Ｎグラム統計量の利用，情報技術レターズ，vol.1，no.LD-6，pp.63-64，2002.
【非特許文献９】熊本忠彦，太田公子：印象に基づく楽曲検索：自然言語インタフェースの実現，情処学自然言語処理研報，vol.2003-NL-153，no.13，pp.97-104，2003.
【０００６】
上記のうち、（2）の個人差に対しては様々な手法が提案されてきたが、（1）の個人差を対象に、ユーザの印象の受け方を複数のユーザモデルで記述し、検索結果に対するユーザの評価によりユーザモデルの取捨選択を行う、というアプローチはこれまで行われていなかった。
【０００７】
また、印象に基づく楽曲検索システムは非特許文献７ないし９等に記載されており、検索したい曲の印象を入力することにより、楽曲の情報を出力することが可能である。本件出願人によって、例えば特許文献１が開示されている。
楽曲の印象値を自動的に付与する方法が特許文献２に、楽曲データから音情報を好適に抽出する方法が特許文献３にそれぞれ開示されている。
さらに、楽曲の印象を表すための印象尺度の設計方法が特許文献４に開示されている。
【０００８】
【特許文献１】特開２００３−１０８５６３
【特許文献２】特開２００４−１１８０１０
【特許文献３】特開２００４−１１８０１１
【特許文献４】特開２００４−０４６５６４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、上記従来技術の有する問題点に鑑みて創出されたものであり、楽曲等の対象物を検索する際に検索者に個人適応しながら好適な検索結果を得ることができる対象物検索方法及び装置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】
本発明は、上記の課題を解決するために、次のような対象物検索方法を提供する。
請求項１に記載の個人適応型対象物検索方法は、対象物に対する印象の種類を表す印象尺度を複数用いて、データベース中の対象物毎に各印象尺度値からなる印象尺度値集合を付与し、該印象尺度値集合を用いて最適な対象物を検索する方法である。
該方法において、
（１）  ユーザモデル定義手段が、固有の評価傾向を有する付与者が印象尺度値集合を付与することで生じる評価傾向の分散を所定の数のユーザモデルに分類し、各ユーザモデルにおける対象物毎の印象尺度値集合を代表値で付与するユーザモデル定義ステップ、
（２）  個人適応値設定手段が、検索を行うユーザに応じて各ユーザモデルに個人適応値を設定する個人適応値設定ステップ、
（３）  対象物抽出手段が、ユーザが検索を行う際には、個人適応値が最大のユーザモデル又は所定の閾値以上のユーザモデルから、ユーザの入力した印象尺度値集合と最近似の印象尺度値集合を付与された対象物を抽出する対象物抽出ステップ、
（４）  出力手段が、該対象物を検索結果として出力する出力ステップ
の各ステップを含むことを特徴とする。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、上記個人適応型対象物検索方法において、出力ステップの後に、ユーザが検索結果に対して入力印象との適合度を入力手段から入力すると、個人適応値設定手段が、該適合度に応じて各ユーザモデルの個人適応値を更新する個人適応値更新ステップを含むことを特徴とする。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、上記のユーザモデル定義ステップにおいて、ユーザモデル定義手段が、印象尺度値集合の付与者による評価傾向の分散を、クラスタ分析を用いて所定の数のユーザモデルに分類することを特徴とする。
【００１３】
さらに、請求項４に記載の発明によれば、上記請求項３におけるクラスタ分析が、ユークリッド平方距離によるウォード法を用い、印象尺度値集合の付与者による印象尺度値集合間のユークリッド平方距離により分類する方法を提供することができる。
【００１４】
請求項５に記載の発明は、前記対象物が楽曲である場合の個人適応型対象物検索方法を提供する構成である。
そして、楽曲の検索方法として用いた場合、請求項６に記載されるように、印象尺度が８種ないし１２種であり、該尺度毎に５段階ないし９段階で評価する構成であって、ユーザモデル数を１０個以上とする構成を提案する。
【００１５】
本発明は、以上の個人適応型対象物検索方法の他、装置として提供することもできる。
すなわち、請求項７に記載の発明は、対象物に対する印象の種類を表す印象尺度を複数用いて、データベース中の対象物毎に各印象尺度値からなる印象尺度値集合を付与し、該印象尺度値集合を用いて最適な対象物を検索する検索装置を提供するものである。
該装置には、固有の評価傾向を有する付与者が印象尺度値集合を付与することで生じる評価傾向の分散を所定の数のユーザモデルに分類し、各ユーザモデルにおける対象物毎の印象尺度値集合を代表値で付与するユーザモデル定義手段と、検索を行うユーザに応じて各ユーザモデルに個人適応値を設定する個人適応値設定手段と、ユーザが検索を行う際には、個人適応値が最大のユーザモデル又は所定の閾値以上のユーザモデルから、ユーザの入力した印象尺度値集合と最近似の印象尺度値集合を付与された対象物を抽出する対象物抽出手段と、該対象物を検索結果として出力する出力手段とを少なくとも備える。
【００１６】
請求項８に記載の発明は、このような個人適応型対象物検索装置において、ユーザが検索結果に対して入力印象との適合度を入力手段から入力すると、個人適応値設定手段が、該適合度に応じて各ユーザモデルの個人適応値を更新することを特徴とする。
【００１７】
請求項９に記載の発明は、ユーザモデル定義手段が、印象尺度値集合の付与者による評価傾向の分散を、クラスタ分析を用いて所定の数のユーザモデルに分類する構成を提案するものである。
ここで、請求項１０に記載のように、クラスタ分析が、ユークリッド平方距離によるウォード法を用い、印象尺度値集合の付与者による印象尺度値集合間のユークリッド平方距離により分類する方法であってもよい。
【００１８】
請求項１１に記載の発明は、上記の対象物が楽曲である構成を提案するものであり、楽曲の検索装置として機能させることができる。
請求項１２に記載の発明では、特に楽曲の検索時に、印象尺度が８種ないし１２種であり、該尺度毎に５段階ないし９段階で評価する構成であって、ユーザモデル数を１０個以上とする構成を提案する。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の以上の構成によれば、検索者に応じた対象物検索時の個人適応が可能となり、検索者が期待する高精度な検索結果を得ることができる。本発明による検索方法及び装置では、個人差を対象に、ユーザの印象の受け方を複数のユーザモデルで記述し、検索結果に対するユーザの評価によりユーザモデルの取捨選択を行うことが簡便な方法によって可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態を、図面に示す実施例を基に説明する。なお、実施形態は下記に限定されるものではない。
図１は本発明の個人適合型対象物検索装置（１）（以下、単に検索装置と呼ぶ。）の構成図を示す。なお、以下において対象物として楽曲データを用いるが、本発明は必ずしも楽曲に限らず絵画や写真、映画、小説、詩などの芸術作品、又は画像データ、動画像データ、音声データのようなマルチメディアデータ、その他人間が感情を抱く対象であれば如何なる対象物に対しても用いることができる。その場合、後述する印象尺度の数や種類、印象尺度値の段階数などは対象に応じて適宜設定することが好ましい。
【００２１】
検索装置（１）は、公知のパーソナルコンピュータなどによって実現されるものであり、ＣＰＵ（２）にハードディスク（３）やキーボード（４）、モニタ（５）などが付設され、図示しないメモリ等と共に相互に連携動作する。
ＣＰＵ（２）では、ユーザがキーボード（４）等から入力作業を行った場合に、そのデータを受理する入力受理部（１０）、ユーザモデル定義処理を実行するユーザモデル定義部（１１）、ユーザモデルに対して個人適応値を設定する個人適応値設定部（１２）、本発明における検索処理を司る楽曲抽出部（１３）、抽出結果をモニタ（５）等から出力する出力部（１４）の各処理部を含んでいる。
【００２２】
ハードディスク（３０）には、楽曲データベース（２０）を有し、例えば８０曲のMIDIデータを収録する。楽曲データベース（２０）に含まれる楽曲データは出力部（１４）によって音楽再生することが可能であり、図示しないスピーカ等から出力することもできる。
【００２３】
各楽曲データベース（２０）中の楽曲データには、データ毎に印象尺度値データ（２１）が割り付けられている。すなわち、本発明では、図５に示す１０種類の印象尺度を用い、印象尺度に対して７段階で評価するようにしている。
このような評価は次のような手法によって行った。
まず印象尺度値を付与する付与者として男性３９名、女性６１名の計１００名に、各楽曲（計８０曲）を１回もしくは２回聴取し、図５の印象尺度（楽曲印象を形容する印象語の対からなる評価尺度）のそれぞれに対し、７段階評価を行う。
【００２４】
ここで用いた印象尺度は、尺度１が「静かな」とそれの反対の「激しい」の対であり、同様に尺度２が、落ち着いた−忙しい、尺度３が爽やかな−重苦しい、尺度４が明るい−暗い、尺度５が荘厳な−軽々しい、尺度６がゆったりとした−窮屈な、尺度７が綺麗な−綺麗でない、尺度８が楽しい−悲しい、尺度９が気持ちが落ち着く−気持ちが高揚する、尺度１０が心が癒される−心が傷つく、のそれぞれ対である。
このような印象尺度は楽曲の印象を端的に表す尺度として、本件出願人が上記特許文献４で開示した設計方法によって設計されたものであり、以上の１０個の印象尺度により７段階評価を行うことが望ましいと考えられる。
【００２５】
印象尺度値付与者の評価に際して、印象尺度１の場合、「とても静かな（７点）、静かな（６点）、少し静かな（５点）、どちらとも言えない（４点）、少し激しい（３点）、激しい（２点）、とても激しい（１点）」もしくは「どちらでもない（nil）」のように評価を行う。
以上の評価により、合計で80,000個（８０曲１００名１０印象尺度）の評価データを得る。
【００２６】
従来の楽曲検索システムでは、この評価データから楽曲毎に平均値をとってそれを当該楽曲の印象尺度値集合としていた。なお、各楽曲について１０個の印象尺度値が付与されるため、これを印象尺度値集合と呼ぶが、処理上は１０個のベクトルデータとして取り扱っている。以下では、印象尺度値集合を単に印象尺度値データ（２１）と記述するが、ベクトル値である。
【００２７】
従来の問題点として、楽曲に１種類の印象尺度値データ（２１）を定義すると、楽曲から受ける印象は個人によって多様であるため、必ずしも検索者の嗜好に適した検索結果が得られないことが挙げられる。
これを実証するため、楽曲から受ける印象の多様性を調べるために、上記の評価で得た評価データの各楽曲・各印象尺度における標準偏差を求めた。その結果を図６に示す。
【００２８】
標準偏差の分布は、平均値1.06、中央値1.04 であり、半数以上が１より大きい値となっている。被験者が評価できる点数が１点から７点であったことを考えると、小さい値ではない。ある楽曲・ある印象尺度における評価データの分布を平均値が４点、標準偏差が１の正規分布と仮定すると、理論的には１００名中約６８名の被験者が３点から５点の評価を行い、約９５が２点から６点の評価を行った計算になる。
すなわち、同じ楽曲を聴いても受ける印象は人それぞれであり、まったく逆の印象を受ける人も少なくないことを示している。
【００２９】
本発明では、この点に鑑みて、上記のような評価のばらつきを印象の受け取り方が似た付与者の集落に分類し、検索者がいずれの分類に属するかを調べることによって、検索結果に対する違和感を解消するようにした。
印象の類似性を調べるために、代表的な階層的クラスタ分析手法の一つである「ユークリッド平方距離によるウォード法」を用いて、上記で得た評価データに対しクラスタ分析を行うことを提案する。
【００３０】
本発明は、楽曲データベース（２０）に含まれる複数の楽曲に対して、付与者による印象尺度値データ（２１）が付与されているが、これをクラスタ分析により所定の数のユーザモデル（２２）に分類する。本実施例ではユーザモデル（２２）を２０個とする。
クラスタ分析はユーザモデル定義部（１１）による最初の処理であり、図２はこの処理の様子を示している。楽曲ｍに対する印象尺度度値の集合（２１）をハードディスク（３）から読み出し、その集合（２１）をクラスタ分析することにより付与者を各ユーザモデルに分類処理（３０）する。分類された結果はモデル１（３１）〜モデル２０（３２）である。
【００３１】
ここで、クラスタ分析について、簡単に説述する。本分析手法は、非特許文献１０に概要及びプログラミング技法が開示されている。
【非特許文献１０】http://opinion.nucba.ac.jp/~nakayama/Cluster/semi1.html
【００３２】
まず、ｎ個の対象があり、対象と対象との間の類似の度合を表わす数値には、距離のように値の小さい方が類似性が高いことを表わす場合と、相関係数のように値の大きい方が類似性が高いことを表わす場合がある。
このとき、前者を非類似度、後者を類似度と呼ぶ。これらの集まりを（非）類似度行列という。（非）類似度行列は相関行列の様に対称的になる。
【００３３】
階層的クラスタ分類の処理の流れは次の通りである。
（ステップ１）１つずつの対象を構成単位とするｎ個のクラスタから出発する。
（ステップ２）そして、クラスタ間の非類似度行列を見て、もっとも類似性の高い２つのクラスタを融合し、１つのクラスタを作る。
（ステップ３）さらに、これによって新しくつくられたクラスタと、他のクラスタとの非類似度を計算して、非類似度行列を更新し、ステップ２に戻る。
（ステップ４）最終的にクラスタが１つになっていれば終了し，そうでなければ２〜３を繰り返す。
クラスタ分類は、対象間の非類似度から大分類、中分類、小分類と樹形をなすように分類するため、ステップ４で１つのクラスタになるまで繰り返すが、本発明では、所定のクラスタ数に達した時点で処理を中断すればよい。
【００３４】
個体間の非類似度（距離）の計算方法は、主に４種類の方法が知られている。本発明で用いるユークリッド平方距離の他、標準化ユークリッド平方距離、マハラノビス平方距離、ミンコフスキー距離である。ただし、重心法、メジアン法、ウォード法はユークリッド平方距離で行なうことを前提としており、ウォード法が一般的である。
【００３５】
ウォード法では、あるクラスタｐとクラスタｑを融合してクラスタｔを作るときに、ｐとｑの時のクラスタ内平方和の合計の増分が最小となるｐとｑをｔに融合する。クラスタpに含まれるi番目の対象を考え、その変量xiに関する観測値をxji(p)と表わせば、クラスタp内の偏差平方和の合計は数１となる。さらに、増分は数２で表される。
【００３６】
【数１】
2006079344.tif 000003
【数２】
2006079344.tif 000004
【００３７】
そして、さらにクラスタと他のクラスタｒとの融合を繰り返し、非類似度を更新していく。
このような方法がユークリッド平方距離によるウォード法であり、本発明では、印象尺度値付与者SAの評価データEAと被験者SBの評価データEBのユークリッド平方距離D(EA,EB)2を数３の通り定義する。
【００３８】
【数３】
2006079344.tif 000005
ただし、付与者SAが楽曲ｍに対して行った評価の印象尺度ｉにおける値をｘm,i(EA)とする。なお、ｘm,i(EA)=nilのときは、ｘm,i(EA)=4として処理した。
【００３９】
ここで、クラスタ分析の過程を示すために、クラスタ分析のそれぞれの時点において、クラスタCkを形成する被験者Sjの評価データEjとそのクラスタの重心Gkとの距離d(Ej,Gk)、ならびに任意の２つのクラスタの重心間の距離d(GA,GB)を求めた。
図７に距離d(Ej,Gk)の付与者１００名に対する平均値と最大値、及び距離d(GA,GB)の最小値を示す。但し、距離d(Ej,Gk)は、クラスタCkの重心Gkの楽曲ｍ、印象尺度ｉにおける値をｘm,i(Gk)と記述することにより、数４のように定義した。
【００４０】
【数４】
2006079344.tif 000006
距離d(GA,GB)も同様に、数５のように定義した。
【００４１】
【数５】
2006079344.tif 000007
【００４２】
図７から、重心からの距離の最大値ならびにクラスタ間の距離の最小値が最初の１０クラスタ生成時に急激に減少し、２０クラスタ以降はほぼ一律に減少しているのがわかる。これは、他の付与者に比べ特異な評価を行った付与者（群）が早い段階で新たなクラスタを形成したためと考えられる。
このように、本発明で用いるクラスタ数は、１０クラスタ以上であることが望ましく、特に２０クラスタ以上であれば好適に分類できることがわかる。好適なクラスタ数は、評価尺度の種類の数や、評価値の段階数によって異なるが、１０クラスタ以上、特に２０クラスタ以上が好適となる条件は評価尺度が１０程度、すなわち８種類〜１２種類で、評価値が７段階程度、すなわち５段階〜９段階程度の範囲にある場合に、本発明の設計と一致するため好適であると考えられる。
【００４３】
ユーザモデル定義部（１１）の処理をさらに説述する。以上の処理で検索に好適なユーザモデルに分類することができるが、各ユーザモデルには複数の付与者による印象尺度値が分類されただけで、各ユーザモデルを代表する代表値を設定することが必要である。
出願人は、非特許文献８に開示されるように、標準MIDIファイル形式の楽曲から抽出される音の高さ・強さ・長さ・音色に関する特徴量とその楽曲の印象を記述する１０次元のベクトル（印象ベクトル）との対応関係を定式化するための手法を提案した。この手法により、付与者による評価データを用いて印象ベクトル生成式を設計した。
【００４４】
すなわち、楽曲（８０曲）から抽出される特徴量を説明変数、各楽曲に対し被験者１００名が行った評価の印象尺度ｉにおける平均値を目的変数とする重回帰分析（変数増加法）を印象尺度ごとに行い、その対応関係を重回帰式という形で定式化した。
これを本発明にも適用し、上記クラスタ分析の結果求められたクラスタ（ユーザモデル）のそれぞれに対し、同様の重回帰分析を行い、各クラスタごとに印象ベクトル生成式（＝１０個の重回帰式）を設計した。本実施例では、この印象ベクトル生成式、ならびに印象ベクトル生成式によって楽曲から生成される印象ベクトルの集合をユーザモデルと定義し、図７に示された結果と印象ベクトル生成式の設計にかかるコストのトレードオフから、２０個のユーザモデルを構築することにした。なお、比較実験用として１０個のユーザモデルも構築している。
【００４５】
重回帰分析における自由度修正済み決定係数は、２０個のユーザモデル（＝２００個の重回帰式）を構築した場合で、表１のとおりであり、すべての場合において、０．５より大きく、良好な結果が得られているのがわかる。
【００４６】
【表１】
2006079344.tif 000008
【００４７】
以上のように、各ユーザモデルにおいて、楽曲毎の印象尺度値集合を設定する。この結果は、ハードディスク（３）の印象尺度値データ（２１）に記録され、楽曲データベース（２０）及びユーザモデル（２２）と相互に関連づけられている。
【００４８】
続いて、ユーザによる楽曲の検索処理について説述を進める。図３は、個人適応値設定部（１２）における処理の流れ図である。本発明のクラスタ分析によるユーザモデルの構築と並ぶ特徴は、適合フィードバックによってユーザモデルを取捨選択する技術である。このとき、個人適応値と呼ぶ値を用いて、ある検索者Ａ（４０）のユーザモデルに対する適合性（個人適応値）を設定する。
【００４９】
このときの手順は次の通りである。
まず、手順１（４１）において、個人適応値設定部（１２）は各楽曲に対して個人適応値を設定する。このとき、最初には各ユーザモデルに対して初期値nilを設定する。あるいは、各ユーザモデル間の相違が最も顕著となる楽曲とその評価をユーザに提示して、各ユーザモデルへの共感度を個人適応値としてユーザに手動で設定させてもよい。
【００５０】
そして、手順２（４２）では、後述するように検索者Ａ（４０）によって検索条件が与えられ、楽曲抽出部（１３）が前記印象尺度値データ（２１）から各ユーザモデルにおける最尤楽曲を抽出する。
さらに手順３（４３）では出力部（１４）の処理により検索結果が出力されて、例えばモニタによって曲名を表示したり、スピーカから楽曲を再生して検索者Ａ（４０）に視聴させる。
【００５１】
検索者Ａ（４０）はその結果から、楽曲と入力印象との適合度をキーボード（４）等から入力すると、個人適応値を更新（４５）する。
評価は、適合（５点）から不適（１点）までの５段階で行い、入力を行わなかった場合には、手順２（４２）における入力条件の入力待ち状態となる。
【００５２】
このとき、出力された楽曲ｍminを第１候補曲としたすべてのユーザモデルにおいて、数６及び数７により個人適応値ｐnと評価済み曲数ｋnを更新する。但し、評価点数が５点から３点のときは、その点をそのままscoreとするが、２点もしくは１点のときはペナルティを加味し、それぞれ１点、−１点をscoreとする。
【００５３】
（数６）
ｐn=nil（初期値）のとき、
ｐn=score
（数７）
それ以外のとき、
ｐn=(ｐn×ｋn+score）／(ｋn+1）
ｋn =ｋn+1
【００５４】
このようなscoreの計算方法により、各ユーザモデルに対する個人適応値は随時更新されてより妥当な値に近づいていく。
検索者Ａ（４０）の入力した評価点数が５点でないとき、モニタ（５）に「再検索」のボタンを表示し、再度検索処理を行わせることができる。
すなわち、再検索ボタンが押下された場合には、上記で楽曲ｍminを第１候補曲としたすべてのユーザモデルを除外したうえで、手順２（４２）における抽出処理に戻る。
ここで、検索対象のユーザモデルがなくなった場合には、例えば「検索に失敗しました」と表示して、検索条件の入力待機に戻る。
【００５５】
楽曲抽出部（１３）における処理を図４に示して詳述する。
検索者Ａ（４０）が検索条件を入力する（５０）と、それに対して各ユーザモデルｍn (n=1,2,・・・,20)の第１位候補曲ｍnを求める（５１）。
個人適応値ｐnがnil（初期値であり、未評価であることを示す）もしくは閾値ｐhigh以上であるユーザモデルの集合Ｕhighが空であるか否か検出（５２）する。ここで例えばｐhighは４．０とする。空でなければ（５３）、その集合の中で距離が最小となる楽曲ｍminを抽出（５４）し、出力部（１４）から出力する。
【００５６】
Ｕhighが空の場合（５５）は、ｐnが先ほどより低い閾値ｐmed以上であるユーザモデルの集合Ｕmedが空であるか否か検出（５６）する。ここで例えばｐmedは３．０とする。
集合が空でなければ（５７）、その集合の中で距離が最小となる楽曲ｍminを抽出（５８）し、出力部（１４）から出力する。
【００５７】
Ｕmedも空である場合（５９）には、全てのユーザモデルの中で距離が最小となる楽曲ｍminを抽出（６０）し、出力部（１４）から出力する。
本発明による楽曲検索装置は、以上のように検索者に合わせて個人適応する機能を有している。図３のように実際の楽曲の評価により自動的に個人適応値を更新する構成が特に好適であるが、本発明はユーザモデルを構築する処理だけを行い、個人適応値の設定は手動によってもよい。
その他、出力部（１４）による出力方法や、ハードディスク（３）のデータベースの構造は、検索対象とする対象物に応じて適宜設計することができる。
（評価実験）
【００５８】
最後に、本発明による効果を検証する評価実験を行う。
非特許文献９に開示される既存の印象に基づく楽曲検索システムをベースに３種類のシステムを構築し、以下のような性能評価実験を行った。
検索者としての被験者は男性１５名、女性１５名の計３０名である。被験者をまず各１０名からなる３つのグループに分け、それぞれに異なるシステムを与えた。
【００５９】
すなわち、システムＡ（10 個のユーザモデルを用いて個人適応が行われる）、システムＢ（20 個のユーザモデルを用いて個人適応が行われる）、システムＣ（個人適応は行われないが、「再検索」ボタンが押されたら、第  Ｎ位候補曲を第Ｎ−１位候補曲に繰り上げて提示する）の３種類を用意した。
一方、検索対象となる楽曲には、上記の印象評価で用いた８０曲に、さらに８０曲を追加し（計１６０曲）、各ユーザモデルごとに対応する印象ベクトル生成式を用いて印象ベクトルを生成した。
【００６０】
図８にユーザモデルM1において生成された印象ベクトルの例を示す。また、個人適応値に対する閾値として、上記同様ｐhigh＝４．０、ｐmed＝３．０を設定した。
各被験者は、まず、本システムが受理できる印象語164 語と程度語119 語のリストを見ながら、システムへの入力文１０文を作成し、以下の手順で検索を行った。
【００６１】
(1) 第Ｎ文（N=1,2,・・・,10）を入力し、検索する。
(2) 検索結果がある場合は、その第1 位候補曲を聴取し、入力印象との適合度（「適合している（5 点）」、「少し適合している（4 点）」、「どちらとも言えない（3 点）」、「あまり適合していない（2 点）」、「適合していない（1 点）」）を評価する。ない場合は、手順（1）に進み、次の文を入力する。
(3) ５点と評価した場合は、手順（1）に進み、次の文を入力する。５点以外の場合は、「再検索」ボタンを押し、手順（2）に進む。但し、「再検索」ボタンを押せるのは１つの文に対し、５回までとした。
【００６２】
以上の実験を終えた後、約３０分の休憩後、各被験者は、同じ１０文を用いて再度検索（上記手順（1）及び（2）のみ）を行い、それぞれの第１位候補曲に対し適合度評価を行った。この実験の結果を表２、表３に示す。
【００６３】
【表２】
2006079344.tif 000009
【表３】
2006079344.tif 000010
【００６４】
表２は各文に対する最初の適合度評価の結果を示し、表３は同じ１０文を再度入力した際の適合度評価の結果を示している。但し、入力ミスや意味解析失敗による誤った検索結果に対する評価は除外した。また、同じ検索結果に対して異なる評価を与えた場合は、最初の評価を優先し、２回目の評価を最初の評価で置き換えた。
表２と表３を比べてみると、システムＢの初回検索時の検索精度と２回目の検索精度には統計的に有意な差があるが（有意水準１％）、他の２つのシステムにはない（有意水準５％）ことがわかる。よって、本発明うち、特にユーザモデル数を２０としたシステムＢは有効であると言える。
【００６５】
ここで、同じ検索結果（第１位候補曲）に対する評価の変化を表４にまとめる。表４は、２回の評価が完全に一致するか、あるいは評価の差が−１又は＋１の範囲に概ね収まり、本発明が十分に有効に作用することを示している。
ただし、楽曲から受ける印象の状況依存性、すなわち検索文脈や心的状態の変化により、同じ楽曲に対しても異なる印象を受ける場合がありうることは示唆しており、本発明の今後改善すべき課題である。
参考のために、被験者が作成した文の例を図１０に示し、用いられた印象語、程度語の異なり数を図１０に示す。
【００６６】
【表４】
2006079344.tif 000011
同じ楽曲を聴取しても受ける印象は人によって異なる。そこで、本発明では、被験者１００名に楽曲８０曲の印象を評価させ、評価の仕方（印象の受け方）が似た人どうしをクラスタ分析手法を用いてグルーピングするとともに、それぞれのグループに適したユーザモデル（楽曲の印象を数値化するための式、ならびに数値化した結果）を構築し、未知のユーザ（検索者）がどのグループに属するか、すなわちどのユーザモデルが適しているかを決定するための個人適応手法を提案するものである。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明に係る個人適応型対象物検索装置の構成図である。
【図２】クラスタ分析によるユーザモデルへの分類方法を説明する処理図である。
【図３】本発明に係る個人適応型対象物検索方法の処理図である。
【図４】本発明に係る検索処理の詳細処理図である。
【図５】本発明の実施例で用いた印象尺度の対一覧である。
【図６】各楽曲・各印象尺度における標準偏差の分布を示すグラフである。
【図７】各クラスタにおける重心からの距離の平均値と最大値、およびクラスタ間の距離の最小値を示すグラフである。
【図８】生成された印象ベクトルの例を示す一覧である。
【図９】本発明の実証実験で被験者が作成した文の一部である。
【図１０】同、被験者が作成した文に用いられた印象語・程度語の説明図である。
【符号の説明】
【００６８】
１    個人適応型楽曲検索装置
２    ＣＰＵ
３    ハードディスク
４    キーボード
５    モニタ
１０    入力受理部
１１    ユーザモデル定義部
１２    個人適応値設定部
１３    楽曲抽出部
１４    出力部
２０    楽曲データベース
２１    印象尺度値データ
２２    ユーザモデル
【図１】
2006079344.tif 000012
【図２】
2006079344.tif 000013
【図３】
2006079344.tif 000014
【図４】
2006079344.tif 000015
【図５】
2006079344.tif 000016
【図６】
2006079344.tif 000017
【図７】
2006079344.tif 000018
【図８】
2006079344.tif 000019
【図９】
2006079344.tif 000020
【図１０】
2006079344.tif 000021