(57)【要約】【課題】ユーザに違和感を与えることの無いように楽曲全体から特徴量を算出することを、複雑な処理や再帰的な処理を用いない軽量な処理で達成可能として処理容量の低い車載式や携帯式などのオーディオ装置にも適用可能な楽曲分析方法を提供すること。【解決手段】楽曲の信号データから得た統計値を、その楽曲の特徴量とし、この特徴量により楽曲の音響的印象を表すようにした楽曲分析方法であって、前記統計値として、楽曲の振幅データの標準偏差で表された抑揚度Ｙと、前記楽曲の複数の周波数帯域に分割した振幅データの偏重度に相当する周波数比Ｗと、を用いる楽曲分析方法とした。【選択図】図６
2008250113.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
楽曲の信号データから得た統計値を、その楽曲の特徴量とし、
この特徴量により楽曲の音響的印象を表すようにした楽曲分析方法であって、
前記統計値が、楽曲の振幅データの標準偏差で表された抑揚度であることを特徴とする楽曲分析方法。
【請求項２】
楽曲の信号データから得た統計値を、その楽曲の特徴量とし、
この特徴量により楽曲の音響的印象を表すようにした楽曲分析方法であって、
前記統計値が、前記楽曲の複数の周波数帯域に分割した振幅データの偏重度に相当する周波数比であることを特徴とする楽曲分析方法。
【請求項３】
楽曲の信号データから得た統計値を、その楽曲の特徴量とし、
この特徴量により楽曲の音響的印象を表すようにした楽曲分析方法であって、
前記統計値が、請求項１に記載の抑揚度と請求項２に記載の周波数比であることを特徴とする楽曲分析方法。
【請求項４】
前記抑揚度は、楽曲の１曲全体に亘って求めた前記標準偏差であることを特徴とする請求項１または請求項３に記載の楽曲分析方法。
【請求項５】
前記抑揚度は、曲全体に亘り、あらかじめ設定され間隔ごとに、あらかじめ設定された時間だけサンプリングした振幅データを積算して設定区間のエネルギ成分を求め、さらに、求めたエネルギ成分の標準偏差から求めた値であることを特徴とする請求項４に記載の楽曲分析方法。
【請求項６】
前記周波数比が、楽曲の１曲全体に亘って求めた前記周波数比であることを特徴とする請求項２または請求項３に記載の楽曲分析方法。
【請求項７】
前記周波数比は、楽曲の振幅データを、Ｗａｖｅｌｅｔ変換処理により複数の周波数帯域に分けて得られたパラメータの絶対値を積分し、人の声の周波数帯を挟む上下の周波数帯の積分値の比として求めた値である
ことを特徴とする請求項６に記載の楽曲分析方法。
【請求項８】
外部記憶媒体に記録された楽曲データを再生する楽曲再生装置と、
前記外部記憶媒体に記憶された前記楽曲データを保存する内部楽曲保存装置と、
前記楽曲データから得た統計値を、その楽曲の特徴量とし、この特徴量により楽曲の音響的印象を表すようにした楽曲分析装置と、
この楽曲分析装置で得られた特徴量を保存する情報保存装置と、
前記楽曲再生装置、前記内部楽曲保存装置、前記楽曲分析装置、前記情報保存装置の作動を制御する制御装置と、
を備え、
前記楽曲分析装置が、請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の方法で特徴量を得ることを特徴とするオーディオ装置。
【請求項９】
前記制御装置は、前記楽曲再生装置が楽曲の再生作動を実行する際に、再生する楽曲データを前記内部楽曲保存装置に保存するとともに、前記楽曲分析装置による分析作動を実行させることを特徴とする請求項８に記載のオーディオ装置。
【請求項１０】
ディスプレイ装置の画面上に、抑揚度に対応した軸と、周波数比に対応した軸と、を有した表示を行い、
前記制御装置は、前記内部楽曲保存装置に保存された各楽曲を、この画面に対応させ、この画面上で指示された位置に応じて、前記内部楽曲保存装置に保存された楽曲の選択を行う検索処理を実行することを特徴とする請求項８または請求項９に記載のオーディオ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、楽曲の分析技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年のオーディオ装置は、ハードディスクドライブやフラッシュメモリといった大容量の記憶媒体を有しており、ＣＤなどの音源の楽曲データを、圧縮手段（例えば、ＭＰ３、ＷＭＡ、ＡＡＣ、ＡＴＲＡＣ３などの手法）を用いてデータ圧縮し記憶媒体に保存することで、膨大な曲数の楽曲データが記憶できるようになっている。
【０００３】
そこで、このような大量の楽曲を再生する際の、楽曲の選択が問題となる。
従来、多数の楽曲の選択手法として、ツリー状に表現して選択する手法がよく知られている。これは、記憶媒体の種類、フォルダ、ファイルというように、徐々に絞り込んで選択する手法である。
しかしながら、大容量の記憶媒体に楽曲を保存した場合、これをツリーで表示しようとすると、同一の階層に多数のメニュー項目が存在することになる。例えば、１つの記憶媒体に５００フォルダ３０００曲を保存した場合、フォルダを示すメニュー項目として５００項目が存在することになり、なかなか目的の楽曲（ファイル）に到達することができない。
【０００４】
そこで、この不具合を回避するために、同一の階層に存在するフォルダ・ファイルを削減しメニューを階層化することで、検索の利便性を上げる方法が知られている。それぞれのフォルダ、もしくは、ファイル単位が所持している属性情報を用いて、フォルダ構成を階層化することで、階層の一つあたりのメニュー数を減らすことが可能である。例えば、１つのフォルダを、楽曲の含まれているアルバムごとに構成することとして、そのアルバムが保持している情報として、アーティスト名、ジャンル情報等の複数の属性情報を用いて、例えばメニューの階層構成として、最初にジャンル情報による階層（例えば、ロック、ポップス、クラシック・・）、次の階層として、アーティスト名、次の階層として、アルバム名と、階層にすることで、１つのメニュー階層に存在するメニュー数を減らすことが可能である。
【０００５】
これらの際に用いる属性情報に関しては、公開されたデータベースにアクセスすることにより取得する方法や、ユーザが明示的に定義する方法（評価やマークなど）や、分析する機能を持たせることで、逐次、属性情報を付加させる方法などが知られている。
【０００６】
さらに、分析を行う方法として、下記の特許文献１〜特許文献４に記載されたものが知られている。
特許文献１に記載のものでは、楽曲があらかじめ音楽を構成するパラメータを保持しているようなデータ形式、例えば標準ＭＩＤＩファイル（Musical Instrument Digital Interface）などで提供されている場合には、このデータから直接取得することができる音の高さ、強さ、長さ音色等のパラメータを用いて印象ベクトルを生成している。
【０００７】
また、特許文献２に記載のものでは、楽曲内における和音構成を求め、その和音進行から楽曲検索のための属性情報を取得している。
【０００８】
また、特許文献３に記載されているものでは、信号情報から特徴量であるビートを算出するのであるが、その確度を挙げるために、高速フーリエ変換による周波数分解を行い帯域ごとの振幅変動を算出し、それと楽典的な予備知識を用いてビート状況を把握するようにしている。
【０００９】
特許文献４に記載のものでは、音響信号から、スペクトル変化度、平均発音数、発音非周期性、拍周期性、拍周期比率、拍強度、拍強度比率などのパラメータを定義し、それらを組み合わせて、楽曲の絞込みを行うようにしている。
【特許文献１】人工知能学会論文誌  ２１巻３号K（２００６）
【特許文献２】特開２００４−１８５４３２号公報
【特許文献３】Journal for New Music Research 2001 Vol.30,No.2,pp159 Goto
【特許文献４】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】
【００１０】
ここで、まず、データベースなどにアクセスして、楽曲のアルバムなどがもっている属性情報を用いて楽曲を分類する方法では、下記のような問題がある。
すなわち、この方法では、ユーザが、あらかじめその分類に関する知識を持っていると同時に、選択したい楽曲がどの分類に属しているかを知っている必要がある。
例えば、再生したい楽曲の属性情報が「ポップス」である場合、その再生したい楽曲が「ポップス」という属性を持っているということを知らなければ、その属性情報を用いて検索ができない。また、データベースのジャンル情報は、ジャンル情報を付ける人の主観的な判断材料も入るために、その判断基準がユーザと一致していない場合も存在する可能性があり、ユーザが、所定の曲をジャンルから検索しても、その曲に辿り着けない可能性がある。
さらに、１つのアルバム内に、複数のジャンルの楽曲が含まれている場合には、その中の楽曲ごとに、ジャンル情報を添付することが難しい。
【００１１】
このように、データベースを用いた楽曲の属性情報による分類の場合、楽曲を入手した時点で、それらを検索する手段であるデータベースが確保されているということが前提となる。そのため、常にそれらの最新のデータベースが入手できる環境下であればよいが、例えば、車載オーディオ装置のように、情報媒体から離れ独立して存在する装置では、楽曲の録音時に、必要なデータを入手できない可能性もある。
【００１２】
それに対して、上述の特許文献１、特許文献２、特許文献３、特許文献４に記載された技術のように、楽曲データから特徴量を算出して、特徴量に基づいて分類するものでは、楽曲の入手と同時に、分類可能であり、また、その特徴量に基づいて楽曲を検索することが可能である。
【００１３】
しかしながら、これらの従来技術にあっても、それぞれ、下記のような解決すべき課題を残している。
特許文献１に記載の技術のように、ＭＩＤＩ情報に基づいて分類するものでは、その楽曲のＭＩＤＩ情報を入手する必要があり、音楽データが、ＣＤなどのＰＣＭ（パルス符号変調 Pulse-Code Modulationの略）データや、音楽配信による圧縮データである場合、この技術を適用することが難しい。
【００１４】
特許文献２に記載の技術のように、和音構成とその和音進行を用いる方法では、和音を導出するために、オクターブ内の音を分解する程度の複雑な周波数分析が必要である。しかも、音素ポイントを見出すために、高速処理も必要となっている。加えて、和音構成の判断を行うために、多くの音が同時に存在するような楽曲においては、再帰的な処理が増える可能性がある。このように、演算処理が膨大となる可能性があり、特に、処理容量に制限を受ける車載や携帯式のオーディオ装置などに適用するのが難しい。
【００１５】
特許文献３に記載のように、楽曲のＰＣＭデータを用いて、ビートやテンポ（拍）などを算出する方法では、ある程度の振幅の脈動を見ることまでは可能であるが、楽曲としてのビート／テンポ（拍）といったデータを確定しようとした場合には、非常に複雑な演算が要求され、この場合も、処理容量に制限を受ける車載や携帯式のオーディオ装置などに適用するのが難しい。
【００１６】
説明を加えると、上述のような処理では、楽曲を構成する多数の振幅の変動から、目的とする信号情報を導き出してそれをビートやテンポポイントであると判断するには、音楽的な強度変動を含むリズムパターンなどとの比較検証が必要となり、そのためには、周波数帯域に分けた変動検出や時間変化分析が必要となる。
そして、これらの処理を十分に行わないと、拍と１／２拍などの差が検出されず、求めた結果が、２倍、１／２といった大幅な違いが生じる可能性がある。
【００１７】
また、特許文献４に記載の技術のように、音響信号から、スペクトル変化度、平均発音数、発音非周期性、拍周期性、拍周期比率、拍強度、拍強度比率のような様々なパラメータを求めるものは、非常に複雑な演算が要求され、他の技術と同様に、処理容量に制限を受ける車載や携帯式のオーディオ装置などに適用するのが難しい。
しかも、上述の各技術のように、複雑な演算が必要な場合、楽曲の全体をサンプリングするには膨大な処理量となる。そこで、処理量を減らすために楽曲の一部をサンプリングして分析を行った場合、同じ楽曲であっても、サンプリングの箇所が異なれば、異なる分析結果が得られる可能性がある。このような場合、分析結果が、ユーザの判断する分類とは異なる分類がなされ、ユーザに違和感を与えたり、ユーザが検索した場合に、求める楽曲がヒットしなかったりするという問題が生じる。
【００１８】
このため、楽曲の特徴量を算出する場合には、楽曲の一部のデータで分類するよりも楽曲全体のデータで分類したほうが、分類精度が高まるが、このようにすると、上述のように、非常に複雑な演算が要求され、処理容量に制限を受ける車載や携帯式のオーディオ装置などでは、適用が難しい。
【００１９】
さらに、車載装置のように限られたリソースにおいて使用するためには、楽曲の入手元から車載機内の楽曲蓄積装置内に楽曲を録音する際に、データ量を削減するために、楽曲を特定のＥｎｃｏｄｅ方式（例えば、ＭＰ３（MPEG-1 Audio Layer-3）やＷＭＡ（Windows Media Audio）、Ａｔｒａｃ３（アトラック、Adaptive Transform Acoustic Coding）など）によって圧縮処理を行っている。
【００２０】
ここで、楽曲の特徴量の算出は、録音後に行う場合、録音の際のＥｎｃｏｄｅ処理と、特徴量の算出処理との２つの処理に分けると、処理が複雑になる。このため、録音におけるＥｎｃｏｄｅ処理と同時に特徴量の算出を行うのが好ましい。
【００２１】
しかしながら、これらの処理を同時に行う際に、特徴量の算出において、複雑な処理や、再帰的な処理（音楽的なパラメータへのあわせこみ）や、判定の処理などが入ると、データの流れが滞るため、一時的に保持するメモリ量が増大したり、録音速度が減少したりするおそれがある。
【００２２】
そこで、再帰的な処理などの必要の無い軽量な処理で、楽曲全体を代表するような特徴量の算出が望まれている。
【００２３】
本発明は、上述の問題点に着目してなされたもので、ユーザに違和感を与えることの無いように楽曲全体から特徴量を算出することを、複雑な処理や再帰的な処理を用いない軽量な処理で達成可能として処理容量の低い車載式や携帯式などのオーディオ装置にも適用可能な楽曲分析方法を提供すること、およびこの楽曲分析方法を適用したオーディオ装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
上述の目的を達成するために本発明は、楽曲の信号データから得た統計値を、その楽曲の特徴量とし、この特徴量により楽曲の音響的印象を表すようにした楽曲分析方法であって、前記統計値が、楽曲の振幅データの標準偏差で表された抑揚度であることを特徴とする楽曲分析方法とした。
【００２５】
また、請求項２に記載の発明は、楽曲の信号データから得た統計値を、その楽曲の特徴量とし、この特徴量により楽曲の音響的印象を表すようにした楽曲分析方法であって、前記統計値が、前記楽曲の複数の周波数帯域に分割した振幅データの偏重度に相当する周波数比であることを特徴とする楽曲分析方法とした。
【００２６】
請求項３に記載の発明は、楽曲の信号データから得た統計値を、その楽曲の特徴量とし、この特徴量により楽曲の音響的印象を表すようにした楽曲分析方法であって、前記統計値が、請求項１に記載の抑揚度と請求項２に記載の周波数比であることを特徴とする楽曲分析方法とした。
【００２７】
請求項４に記載の発明は、請求項１または請求項３に記載の楽曲分析方法において、前記抑揚度は、楽曲の１曲全体に亘って求めた前記標準偏差であることを特徴とする楽曲分析方法とした。
【００２８】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の楽曲分析方法において、前記抑揚度は、曲全体に亘り、あらかじめ設定され間隔ごとに、あらかじめ設定された時間だけサンプリングした振幅データを積算して設定区間のエネルギ成分を求め、さらに、求めたエネルギ成分の標準偏差から求めた値であることを特徴とする楽曲分析方法とした。
【００２９】
請求項６に記載の発明は、請求項２または請求項３に記載の楽曲分析方法において、前記周波数比が、楽曲の１曲全体に亘って求めた前記周波数比であることを特徴とする楽曲分析方法とした。
【００３０】
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の楽曲分析方法において、前記周波数比は、楽曲の振幅データを、Ｗａｖｅｌｅｔ変換処理により複数の周波数帯域に分けて得られたパラメータの絶対値を積分し、人の声の周波数帯を挟む上下の周波数帯の積分値の比として求めた値であることを特徴とする楽曲分析方法とした。
【００３１】
請求項８に記載の発明は、外部記憶媒体に記録された楽曲データを再生する楽曲再生装置と、前記外部記憶媒体に記憶された前記楽曲データを保存する内部楽曲保存装置と、前記楽曲データから得た統計値を、その楽曲の特徴量とし、この特徴量により楽曲の音響的印象を表すようにした楽曲分析装置と、この楽曲分析装置で得られた特徴量を保存する情報保存装置と、前記楽曲再生装置、前記内部楽曲保存装置、前記楽曲分析装置、前記情報保存装置の作動を制御する制御装置と、を備え、前記楽曲分析装置が請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載の方法で特徴量を得ることを特徴とするオーディオ装置とした。
【００３２】
請求項９に記載の発明は、請求項８に記載のオーディオ装置において、前記制御装置は、前記楽曲再生装置が楽曲の再生作動を実行する際に、再生する楽曲データを前記内部楽曲保存装置に保存するとともに、前記楽曲分析装置による分析作動を実行させることを特徴とするオーディオ装置とした。
【００３３】
請求項１０に記載の発明は、請求項８または請求項９に記載のオーディオ装置において、ディスプレイ装置の画面上に、抑揚度に対応した軸と、周波数比に対応した軸と、を有した表示を行い、前記制御装置は、前記内部楽曲保存装置に保存された各楽曲を、この画面に対応させ、この画面上で指示された位置に応じて、前記内部楽曲保存装置に保存された楽曲の選択を行う検索処理を実行することを特徴とするオーディオ装置とした。
【発明の効果】
【００３４】
請求項１に記載の発明では、楽曲の特徴量として、楽曲の振幅データの標準偏差で表される抑揚度を求めるようにしたため、パラメータを絞り込むための再帰的な処理や判定などの処理が不要であり、処理内容が簡易で軽量である。
したがって、処理容量の小さな車載器や携帯器でも処理可能となるとともに、楽曲の全曲に亘って求めることが可能となり、ユーザに違和感を与えない特徴量を得ることが可能となる。
また、抑揚度は、楽曲のパワーあるいはビートの強さに対応しており、具体的には、クラシック、ジャズ、レゲエなどのようなジャンル違いによってある程度一定の値を示す傾向（具体的には、クラシックのようなビートの弱い曲は低い値となり、逆にレゲエ、ラップのようなビートの強い曲は高い値となる傾向）にあることから、楽曲の特徴を表すことができるもので、本発明では、このような楽曲の特徴を表す新規で数値化した特徴量を提供することができる。
【００３５】
請求項２に記載の発明では、楽曲の特徴量として、楽曲の複数の周波数帯域に分割した振幅データの偏重度に相当する周波数比を求めるようにしたため、パラメータを絞り込むための再帰的な処理や判定などの処理が不要であり、処理内容が簡易で軽量である。
したがって、処理容量の小さな車載器や携帯器でも処理可能となるとともに、楽曲の全曲に亘って求めることが可能となり、ユーザに違和感を与えない特徴量を得ることが可能となる。
また、周波数比は、楽曲の音バランスの程度に対応しており、具体的には、クラシック、ポップ、ロックなどのようなジャンルの違いによってある程度一定の値を示す傾向（具体的には、クラシックやイージリスニングのような静かな曲は低い値となり、ロックやパンクのような激しい曲は高い値となる傾向）にあることから、楽曲の特徴を表すことができるもので、本発明では、このような楽曲の特徴を表す新規で数値化した特徴量を提供することができる。
【００３６】
さらに、請求項３に記載の発明は、上述の請求項１および請求項２の効果を有する２つの特徴量を求めるようにしたことで、より細かな特徴量の分析が可能となる。
具体的には、音楽のジャンルによっては、異なるジャンルでも、抑揚度と周波数比との一方が似た傾向を有する場合があるが、もう一方の値が異なっていれば、異なるジャンルの曲であると分析が可能であり、楽曲のより細かな分析が可能となる。
【００３７】
請求項４に記載の発明では、抑揚度を楽曲の全体に亘って求めることで、より楽曲全体の特徴を表す値とすることができる。
よって、楽曲の一部のフレーズのみをサンプリングして特徴量を得る場合と比較して、高い精度で楽曲の特徴を得ることができ、ユーザに違和感を与えることを抑えることができる。
また、前述したように、抑揚度を得る処理が簡易であるため、曲全体の抑揚度を得るようにした場合でも、比較的小さな処理容量の装置で処理可能である。
【００３８】
さらに、請求項５に記載の発明では、抑揚度を曲全体に亘り求めるのにあたり、振幅データを、あらかじめ設定された間隔ごとに、あらかじめ設定した時間だけサンプリングを行うため、曲全体を継続的にサンプリングを行うのに比べて、サンプリングデータ数を減らして、処理の簡便化を図りながらも、曲全体の抑揚度を得ることが可能となる。
また、サンプリングした振幅データは、積算して設定区間のエネルギ成分を求めるようにしたため、楽曲の曲調を表すビートの強さを、特徴量として得ることが可能となる。
【００３９】
請求項６に記載の発明では、周波数比を楽曲の全体に亘って求めることで、より楽曲全体の特徴を表す値とすることができる。
よって、楽曲の一部のフレーズのみをサンプリングして特徴量を得る場合と比較して、高い精度で楽曲の特徴を得ることができ、ユーザに違和感を与えることを抑えることができる。
また、前述したように、周波数比を得る処理が簡易であるため、曲全体の周波数比を得るようにした場合でも、比較的小さな処理容量の装置で処理可能である。
【００４０】
さらに、請求項７に記載の発明では、周波数比を求めるのにあたり、Ｗａｖｅｌｅｔ変換処理により複数の周波数帯域に分けて得られたパラメータの絶対値を積分した値を用いるようにしたため、二乗により得られた値が示すエネルギ成分とは異なる、各周波数帯域の力強さを示す、従来に無い新規な特徴量が得られる。
しかも、この積分値に基づいて、人の声の周波数帯を挟む上下の周波数帯の積分値の比として求めた値を周波数比とすることで、人の声を中心として、それよりも上の周波数帯域の力強さと、それよりも下の周波数帯域の力強さと、のバランスで楽曲の曲調を評価する新規な基準値を提供できる。
具体的には、このような周波数の上下の比率は、低音と高音とが略均等に含まれたクラシックやジャズやイージリスニングなどと、それよりも声や高音が多く含まれたポップスなどと、さらに曲全体に高音要素が多いロックやＲ＆Ｂなどと、曲調を区別することができる。
【００４１】
請求項８に記載のオーディオ装置では、上述のような効果を得ることができる分析方法を実行する楽曲分析装置を備えているため、オーディオ装置の全体の処理容量を抑えることが可能であり、小型の車載器や携帯器などで分析を実行することができる。
【００４２】
さらに、請求項９に記載のオーディオ装置では、楽曲再生装置が、ＣＤなどの外部記憶媒体に記録された楽曲データを再生する際に、その再生と、保存と、分析を同時に実行するが、本発明では、分析を簡易な処理で行うことができるため、再生、保存、分析を同時に実行しても、特徴量を曲全体から得るようにしても、再生音の欠落や音飛びの発生を防止することができる。
【００４３】
請求項１０に記載のオーディオ装置では、ユーザが、抑揚度に対応した軸と、周波数比に対応した軸と、を有したディスプレイ装置上の表示において任意の位置を指示した場合には、制御装置は、この指示位置の抑揚度と周波数比とに対応した特徴量を有した楽曲を選択する検索処理を行う。
このように、本発明では、特徴量に応じて、言葉や文字を用いることなく、表示画面上の位置で、特徴量を表示できるとともに、この表示画面上の指示点に基づいて、その特徴量に応じた楽曲を検索できるオーディオ装置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】
【００４４】
以下、本発明のオーディオ装置の実施の形態を説明する。
この実施の形態のオーディオ装置は、外部記憶媒体に記録された楽曲データを再生する楽曲再生装置（４）と、前記外部記憶媒体に記憶された前記楽曲データを保存する内部楽曲保存装置（２）と、前記楽曲データから得た統計値を、その楽曲の特徴量とし、この特徴量により楽曲の音響的印象を表すようにした楽曲分析装置（７）と、この楽曲分析装置（７）で得られた特徴量を保存する情報保存装置（３）と、前記楽曲再生装置（４）、前記内部楽曲保存装置（２）、前記楽曲分析装置（７）、前記情報保存装置（３）の作動を制御する制御装置（１０）と、を備え、前記楽曲分析装置（７）が、統計値として、楽曲の振幅データの標準偏差で表された抑揚度と、前記楽曲の複数の周波数帯域に分割した振幅データの偏重度に相当する周波数比と、の少なくとも一方を用いることを特徴とするオーディオ装置とした。
【実施例１】
【００４５】
図１〜図８に基づいて本発明の最良の実施の形態として実施例１のオーディオ装置Ａについて説明する。
【００４６】
まず、実施例１のオーディオ装置Ａの構成を説明する。
この実施例１のオーディオ装置Ａは、車載されたもので、図１に示すように、メディア駆動装置１、内部楽曲保存装置２、楽曲検索用情報保存装置３、楽曲再生装置４、スピーカ装置５、リスト情報保存装置６、楽曲分析装置７、ユーザインタフェース装置８、ディスプレイ装置９、全体制御装置１０を備えている。
【００４７】
メディア駆動装置１は、車両外から持ち込んだ記憶媒体（ＣＤ（Compact Discの略である）、ＭＤ（Mini Discの略）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc））などを駆動すると同時に、それらの記憶媒体に保存された楽曲データを再生することができる情報に変換する機能を有している。なお、保存時には、楽曲の音響情報をアナログディジタル変化したＰＣＭデータで保存する場合もあるが、本実施例１では、保存量を増やすために圧縮して保存しているものとする。また、それぞれの楽曲に付加的に加えられている各種情報（例えば、タイトル名やアーティスト名、ジャンルなどを持ったＴＡＧなど）が存在する場合には、これらの情報は、メタデータとして、楽曲検索用情報保存装置３に保存する。
【００４８】
内部楽曲保存装置２は、書き換え可能な磁気記憶媒体であるハードディスクドライブ（Hard disk drive）やフラッシュメモリなどで構成されており、メディア駆動装置１において再生される外部記憶媒体に保存された楽曲データを、圧縮して保存することが可能となっている。
また、この内部楽曲保存装置２に保存された楽曲データは、全体制御装置１０による制御に基づいて、楽曲再生装置４により再生可能となっている。
【００４９】
楽曲検索用情報保存装置３は、それぞれの楽曲データに付加された情報と、楽曲分析装置７によって分析された結果と、が関連付けられて保存されている。
なお、全体制御装置１０では、楽曲再生時に、同時に、その楽曲に付加された情報を出力する。また、検索のために、特定の検索条件情報が与えられた場合には、その検索情報に相当する、楽曲、もしくは、楽曲のリスト一覧に相当する情報（楽曲情報とその保存先の一覧）を出力する。ここで検索条件に一致した楽曲一覧情報が得られた場合には、リスト情報保存装置６に一覧リスト情報として保存される。また、楽曲分析装置７の出力データに関しては、特定の分析値に対して検索条件が与えられた場合には、その特定の分析データに対応する、データに対して近い分析データを持った楽曲の一覧に相当する情報を全体制御装置１０に出力する機能を持っている。
【００５０】
楽曲再生装置４は、全体制御装置１０の指示に従い、内部楽曲保存装置２に保存されている楽曲データ、およびメディア駆動装置１で駆動される外部記憶装置（図示省略）に記憶されている楽曲データを取得し、その楽曲データを再生する。なお、楽曲データが圧縮されている場合には、それぞれの圧縮方法に準拠した方法にて圧縮を解除（デコード）しＰＣＭデータとして出力する機能を持っている。
【００５１】
リスト情報保存装置６は、ユーザが明示的もしくは暗示的に作成した楽曲再生リスト、もしくはユーザの指示に従って楽曲検索用情報保存装置３によって内部的に作成した再生曲のリストの情報を保存する機能を持っている。
【００５２】
楽曲分析装置７は、楽曲のＰＣＭデータを分析して、楽曲を代表する特徴量数値情報を決定する装置である。
楽曲の分析は、例えば、内部楽曲保存装置２に楽曲が保存されるとき、もしくは、メディア駆動装置１に、図外の外部楽曲保存装置が接続されたときに、その内部にある楽曲のデータの分析を楽曲ごとに行い、検索用情報保存装置データを送り、各楽曲に関連付けて保存される。
【００５３】
ユーザインタフェース装置８は、ユーザとのインタフェースを果たす役割を持っており、本実施例１では、ディスプレイ装置９が有するタッチパネル機能を用いて、ユーザへの視覚情報の提示と、選択の手段を与えるものである。例えば、楽曲の再生リストを提示する場合には、そのリストに対応したボタンを表示し、そのボタンが選択されたときに、全体制御装置に対して該当するリストが選択されたことを通知する。
【００５４】
全体制御装置１０は、上記の各装置１〜９の作動を制御すると同時に、ユーザインタフェース装置８を介したユーザの操作を実現する機能を持っている。
【００５５】
次に、楽曲分析装置７について説明する。
この楽曲分析装置７で算出される特徴量として、本実施例１では、楽曲の１曲全体における振幅分布状況を表す統計量で定義される抑揚度Ｙと、楽曲の１曲の全体における周波数分布の比率で定義される周波数比Ｗとの２つを用いる。
【００５６】
抑揚度Ｙは、簡単に説明すると、楽曲の振幅データの変動具合を、それを統計量である分散（標準偏差）によって表現したもので、以下の手順で求める。
まず、下記の式（１）を用いて、楽曲の１秒ごとの、楽曲のＰＣＭデータの片チャネルもしくは両チャネルの振幅データＡ（ｎ）について、ｔ１時間のパワー平均値Ｙａ（ｎｎ）を求める。なお、ｎは、総サンプリング数Ｎの０〜Ｎである。
例えば、ＰＣＭデータは、44.1KHzサンプリングであることから、１秒間に44100個のサンプリングデータが取得されることになり、このデータに対して、ｔ１時間に相当するサンプリング数ｎ１個のデータに対してパワー平均値を求める。
なお、ｔ１は、例えば、１０ｍｓｅｃであり、その場合、４４１個のサンプリングデータとなるが、このｔ１は、要は、サンプリング数を減らすための値であり、１秒よりも短い時間であれば、１０ｍｓｅｃに限定されるものではない。
【００５７】
Ｙａ(nn)＝（Σ（（A(n)2））１／２）／n1    ・・・（１）
ここで、nn=0  〜  Int(N/n1)−１であり、Int(P)は、小数点以下切捨てを示している。
また、Σは、n1×nn〜n1×（nn+1）-1  までの積分を表している。
【００５８】
次に、Ya(nn)において、０〜n2-1までの分散σ２を下記式（２）と定義する。
Yb（nnn）=σ2＝分散（Y(nnn×n2)  〜Y((nnn+1)×n2-1)）  ・・・（２）
さらに、その平均Yc（nnn）を下記式（３）により得る。
Yc（nnn）＝平均（Y(nnn×n2)  〜  Y((nnn+1)×n2-1)）    ・・・（３）
ここで、nnn＝0 〜Int(Int(N/n1)/n2)-1＝０〜nnnn-1  である。
【００５９】
以上のデータを用いて、抑揚度Ｙは、下記の式（４）と定義する。
Y＝Σ（Yb(nnn)/Yc(nnn)）/nnnn          ・・・（４）
ここで、Σは、0からnnnn-1までの積分を表している。
【００６０】
以上から、抑揚度Ｙは、上記の様な手順とパラメータを用いて、楽曲全体に亘って１秒ごとにｔ１時間で平均化された振幅データの変動具合を取得し、それを統計量である分散（標準偏差）によって表現したものとなる。ここで、あらかじめ適当なｔ１（ｎ１およびｎ２）を選択することによって、一定の楽曲の特徴を示すパラメータを定義することができる。
【００６１】
図２は、ある楽曲の抑揚度Ｙを求めた例を示している。この図において、（Ｐ）は振幅の時間変化状況を示し、（Ｙ）は抑揚度Ｙを構成するパラメータＹｂの時間変化状況を示している。この図から分かるように、振幅Ｐが楽曲の全体で上下しているのに対し、パラメータＹｂは、楽曲の全体に亘って、略一定の傾向を有している。そこで、その分散で得られた抑揚度Ｙは、楽曲全体に亘り、さらに一定の傾向を有している。
【００６２】
図３は、楽曲のジャンルと、抑揚度Ｙとの関係を示す特性図であり、この図に示す数値は、そのジャンルの楽曲の抑揚度Ｙの平均値を示しており、この図に示すように、ジャンルによって抑揚度Ｙが相違しているのが判る。なお、一部のジャンルでは、抑揚度Ｙが近似しているものも在る。
【００６３】
次に、周波数比Ｗについて説明する。
この周波数比Ｗは、細分化した周波数帯ごとの、周波数データの積分したエネルギ成分（パワー）の偏重度を求めたものである。
【００６４】
具体的には、 ＰＣＭデータの片チャネルもしくは両チャネルの振幅データＡ（ｎ）に対し、以下の処理を行って求める。ここでは、簡略化のために、Ａ（ｎ）は楽曲全体に亘る片チャネルのみのデータの配列とする。算出に使用するパラメータは、振幅データＡ（ｎ）に対するＷａｖｅｌｅｔ変換処理によって求めることができるパラメータを用いて算出する。１例として各処理において４つずつのパラメータを使用するＷａｖｅｌｅｔ変換においての例を示す。
【００６５】
この処理は、下記の式（５）〜式（２０）の処理を実行することで、図４に示すような振幅データを、８つの周波数帯域に分割し、それぞれの周波数帯域のパラメータＧ０（ｎ）〜Ｇ７（ｎ）を得る。なお、図４に示すように、Ｇ０（ｎ）とＨ０（ｎ）は、全周波数域を２分した各周波数帯域で得られたパラメータであり、Ｇ１（ｎ）とＨ１（ｎ）は、Ｈ０（ｎ）の周波数帯を２分した周波数帯域で得られたパラメータであり、Ｇ２（ｎ）とＨ２（ｎ）は、Ｈ１（ｎ）の周波数帯を２分した周波数帯域で得られたパラメータである。このように、段階的に２分していくことで、Ｇ０（ｎ）〜Ｇ７（ｎ）は、ほぼ全周波周波数域をカバーしたパラメータとなる。
H0(n)=A(n×2)×h0+A(n×2+1)×h1+A(n×2+2)×h2+A(n×2+3)×h3  ・・・（５）
G0(n)=A(n×2)×g0+A(n×2+1)×g1+A(n×2+2)×g2+A(n×2+3)×g3  ・・・（６）
ここで、０＜ｎ＜Ｎ０であり、また、Ｎ０は、n×2≦N-1-4 を満たす最大のｎである。
H1(n)=H0(n×2)×h0+H0(n×2+1)×h1+H0(n×2+2)×h2+H0(n×2+3)×h3  ・・・（７）
G1(n)=H0(n×2)×g0+H0(n×2+1)×g1+H0(n×2+2)×g2+H0(n×2+3)×g3  ・・・（８）
ここで、０＜ｎ＜Ｎ１であり、Ｎ１は、n×4≦N-1-4を満たす最大のｎである。
H2(n)=H1(n×2)×h0+H1(n×2+1)×h1+H1(n×2+2)×h2+H1(n×2+3)×h3  ・・・（９）
G2(n)=H1(n×2)×g0+H1(n×2+1)×g1+H1(n×2+2)×g2+H1(n×2+3)×g3  ・・・（１０）
ここで、０＜ｎ＜Ｎ２であり、Ｎ２は、n×8≦N-1-4を満たす最大のｎである。
H3(n)=H2(n×2)×h0+H2(n×2+1)×h1+H2(n×2+2)×h2+H2(n×2+3)×h3  ・・・（１１）
G3(n)=H2(n×2)×g0+H2(n×2+1)×g1+H2(n×2+2)×g2+H2(n×2+3)×g3  ・・・（１２）
ここで、０＜ｎ＜Ｎ３であり、Ｎ３は、n×16≦N-1-4を満たす最大のｎである。
H4(n)=H3(n×2)×h0+H3(n×2+1)×h1+H3(n×2+2)×h2+H3(n×2+3)×h3   ・・・（１３）
G4(n)=H3(n×2)×g0+H3(n×2+1)×g1+H3(n×2+2)×g2+H3(n×2+3)×g3  ・・・（１４）
ここで、０＜ｎ＜Ｎ４であり、Ｎ４は、n×32≦N-1-4を満たす最大のｎである。
H5(n)=H4(n×2)×h0+H4(n×2+1)×h1+H4(n×2+2)×h2+H4(n×2+3)×h3  ・・・（１５）
G5(n)=H4(n×2)×g0+H4(n×2+1)×g1+H4(n×2+2)×g2+H4(n×2+3)×g3  ・・・（１６）
ここで、０＜ｎ＜Ｎ５であり、Ｎ５は、n×64≦N-1-4を満たす最大のｎである。
H6(n)=H5(n×2)×h0+H5(n×2+1)×h1+H5(n×2+2)×h2+H5(n×2+3)×h3  ・・・（１７）
G6(n)=H5(n×2)×g0+H5(n×2+1)×g1+H5(n×2+2)×g2+H5(n×2+3)×g3  ・・・（１８）
ここで、０＜ｎ＜Ｎ６であり、Ｎ６は、n×64≦N-1-4を満たす最大のｎである。
H7(n)=H6(n×2)×h0+H6(n×2+1)×h1+H6(n×2+2)×h2+H6(n×2+3)×h3  ・・・（１９）
G7(n)=H6(n×2)×g0+H6(n×2+1)×g1+H6(n×2+2)×g2+H6(n×2+3)×g3  ・・・（２０）
ここで、０＜ｎ＜Ｎ７であり、Ｎ７は、n×64≦N-1-4を満たす最大のｎである。
【００６６】
これらのWavelet変換を用いて求めた、各帯域のパラメータに対して、以下の式（２１）〜式（２８）の積分処理を行う。
Sum0=Σ（｜G(n)｜）    ・・・（２１）
なお、０＜ｎ＜Ｎ０である。
Sum１=Σ（｜G(n)｜）    ・・・（２２）
なお、０＜ｎ＜Ｎ１である。
Sum２=Σ（｜G(n)｜）    ・・・（２３）
なお、０＜ｎ＜Ｎ２である。
Sum３=Σ（｜G(n)｜）    ・・・（２４）
なお、０＜ｎ＜Ｎ３である。
Sum４=Σ（｜G(n)｜）    ・・・（２５）
なお、０＜ｎ＜Ｎ４である。
Sum５=Σ（｜G(n)｜）    ・・・（２６）
なお、０＜ｎ＜Ｎ５である。
Sum６=Σ（｜G(n)｜）    ・・・（２７）
なお、０＜ｎ＜Ｎ６である。
Sum７=Σ（｜G(n)｜）    ・・・（２８）
なお、０＜ｎ＜Ｎ７である。
【００６７】
さらに、こうして得られたデータに対して、周波数比を以下の式（２９）により求める。
Ｗ（ｘ）＝ＳｕｍＸ／ＳｕｍＹ    ・・・（２９）
なお、Ｓｕｍ＝Σ（Ｓｕｍ０〜Ｘ）であり、すなわち、Ｓｕｍ０からＳｕｍＸまでの積分値であり、かつ、本実施例１では、Ｘ＝３としている。
また、ＳｕｍＹ＝Σ（Ｘ＋１〜７）であり、すなわち、ＳｕｍＸ＋１からＳｕｍ７までの和である。
【００６８】
また、上記Ｘ＝３は、人の声の周波数帯を含む帯域であり、上記の周波数比Ｗは、人の声の周波数帯域を中心として、それよりも上の周波数の積分値と、それよりも下の周波数積分値の比率である。
【００６９】
以上のように、周波数比Ｗは、上記の様な手順とパラメータを用いて、振幅データの周波数成分を取得し、式（２１）〜（２９）で処理することにより、周波数成分の偏重度を数値化したものである。
そして、上記式（５）〜（２８）は、データに対して順次処理を行うことができ、再帰的な処理を必要としないために、演算負荷を上げずに容易に算出可能である。
【００７０】
図５は、楽曲のジャンルと周波数比Ｗとの関係を示す特性図であり、この図に示す数値は、そのジャンルの楽曲の周波数比Ｗの平均値を示しており、ジャンルによって周波数比Ｗが相違する傾向にあり、かつ、一部のジャンルでは、周波数比Ｗが一致している。
【００７１】
そこで、図６に示すように、抑揚度Ｙを横軸、周波数比Ｗを縦軸にとり、ジャンル分けすると、大まかに図示のように分類される。このように、抑揚度Ｙでは、近似していたＲ＆Ｂとジャズは、周波数比Ｗが大きく異なるため、図６のＹ−Ｗ平面では、異なる領域に配置される。同様に、周波数比Ｗが一致していたレゲエとＲ＆Ｂは、抑揚度Ｙで差異があることから、図６のＹ−Ｗ平面では、異なる領域に配置される。
【００７２】
以上のように、抑揚度Ｙおよび周波数比Ｗを用いて、ジャンルをある程度絞り、曲調を分析できるのが分かる。
【００７３】
次に、図７のフローチャートに基づいて、分析処理の流れ説明する。
本実施例１では、この分析処理は、あらかじめ、内部楽曲保存装置２への録音が指示された状態で、メディア駆動装置１に、ＣＤなどの録音対象の楽曲データを有したメディアが挿入されると開始される。
【００７４】
このようにメディアが挿入されると、全体制御装置１０は、このメディアからＰＣＭデータのリッピングを開始するとともに、楽曲再生装置４に、楽曲データ（ＰＣＭデータ）を送り再生する（ステップＳ１）。
【００７５】
次に、全体制御装置１０は、内部楽曲保存装置２への楽曲の保存（録音）ならびに楽曲分析装置７における抑揚度Ｙと周波数比Ｗとの算出（分析）の開始を指示する（ステップＳ２）。
そして、全体制御装置１０では、上記の再生と同時に、楽曲データの圧縮処理を行い、内部楽曲保存装置２に逐次保存し（ステップＳ４）、かつ、これと並列に、楽曲分析装置７に対してＰＣＭデータを送付して分析処理を実行させる（ステップＳ５）。
なお、この圧縮保存および分析は、この楽曲データの全てのデータについて処理を行うまで実行される（ステップＳ３）。
また、圧縮処理および分析処理は、再生速度のＮ倍速で行うようにしてもよい。
【００７６】
メディア駆動装置１から１曲目の再生が終了したことの連絡を受けると、ステップＳ３においてＮＯ判定が成され、全体制御装置１０は、圧縮処理を終了し、内部楽曲保存装置２に楽曲データをファイルとして保存する。同時に楽曲分析装置７に対して、楽曲データの終了を通知することにより、抑揚度Ｙならびに周波数比Ｗの算出を終了し、これら抑揚度Ｙならびに周波数比Ｗを確定する（ステップＳ６）。
【００７７】
そして、全体制御装置１０は、楽曲検索用情報保存装置３に対して楽曲データの属性情報とともに楽曲分析装置７から取得した抑揚度Ｙならびに周波数比Ｗを関連付けて保存する（ステップＳ７）。なお、楽曲検索用情報保存装置３に保存される情報は、前述の楽曲パラメータ（抑揚度Ｙ、周波数比Ｗ）や属性情報とともに、一般的な情報である、録音時期、再生回数、ユーザ評価値などと同列に保存することが可能である。
【００７８】
次に、メディア駆動装置１において引き続き再生可能な楽曲の存在の有無を確認し、楽曲が存在する場合には、次の楽曲についてステップＳ１からの処理を継続し、楽曲が存在しない場合には、分析処理を終了する（ステップＳ８）。
【００７９】
次に、楽曲検索用情報保存装置３を用いた楽曲検索方法の一例を説明する。
ディスプレイ装置９では、図８に示すように、横軸に抑揚度Ｙ、縦軸に周波数比Ｗを取った画面９１に、楽曲ごとに、その楽曲が有する抑揚度Ｙおよび周波数比Ｗに対応させてプロット表示する。また、ディスプレイ装置９は、前述のようにタッチパネル機能を有しており、画面９１の特定の部分を選択すると、その選択した位置の楽曲が再生される。この場合、選択した位置に最も近い位置の楽曲を再生することも可能であるが、本実施例１では、この選択位置に近い楽曲が複数選択され順に再生される。
【００８０】
この場合、選択位置をＹ０、Ｗ０とした場合、
Ｙ０−０．１＜Ｙ０＜Ｙ０＋０．１
Ｗ０―０．１＜Ｗ０＜Ｗ０＋０．１
の範囲に含まれる値を有した楽曲を選択し、（Ｙ０，Ｗ０）に近い座標のものから順に再生する。
【００８１】
以上説明したように、本実施例１では、楽曲の特徴量を、和音、テンポ、ビートなどの直接的音楽パラメータを用いず、振幅および周波数の単純な演算で求めることができる抑揚度Ｙおよび周波数比Ｗを用いるようにした。
このため、パラメータを絞り込むための再帰的な処理や判定などの処理が不要であり、処理内容が簡易で軽量である。
【００８２】
加えて、本実施例１では、曲全体の特徴量が得られ、ユーザに対して違和感を与えることを抑えることができる。
すなわち、楽曲の音楽的なパラメータは、同一の曲の中でもフレーズによって順次変化するため、楽曲の一部のみでパラメータを分析する場合、その分析箇所により特徴量が異なり、ユーザに対し、分析結果に違和感を与えるおそれがある。
それに対し、本実施例１において用いる特徴量である抑揚度Ｙならびに周波数比Ｗは、楽曲全体において定義されるため、曲全体の特徴量が得られ、ユーザに対して違和感を与えることを抑えることができる。
【００８３】
しかも、抑揚度Ｙならびに周波数比Ｗは、入力した信号情報に対して逐次処理をすることで得られる単調な処理でパラメータを得ることが可能であることから、曲全体に亘って処理をするのに適している。
【００８４】
また、全体制御装置１０の処理能力やメディア駆動装置１の圧縮処理能力が低い場合には、再生および録音と楽曲分析処理とを並列に実行すると、分析処理における処理負荷、もしくは、分析操作における再帰的な処理による負荷変動などが発生した場合、一時的に処理能力がオーバフローして再生音の欠落や録音された音の音飛びなどが発生する可能性がある。
それに対して、本実施例１では、上述のように処理が軽量であるため、特徴量を曲全体から得るようにしても、再生音の欠落や音飛びを防止することができる。
よって、本実施例１のような車載器や、携帯器のように高い処理能力を得ることが難しい機器でも、楽曲の特徴量を得て分析可能である。
【００８５】
さらに、分析に用いるパラメータとして、例えば、テンポやビートなどの情報を用いようとした場合、将来的に未知の音楽や新しいジャンルの音楽が生じたときには、特徴量を得ることができないことが生じる可能性がある。この場合、新しいジャンルの音楽は、検索の対象から漏れるおそれがある。
それに対し、本実施例１のように、どのような楽曲でも有している音の振幅と周波数とから得られる特徴量である抑揚度Ｙならびに周波数比Ｗを求めるようにしているため、未知の音楽や新しいジャンルの曲でも、特徴量を得て、画面９１上にプロットすることができ、上記検索対象から漏れる不具合を防止できる。
【００８６】
以上、図面を参照して、本発明の実施の形態の実施例１を詳述してきたが、具体的な構成は、この実施例１に限らず、本発明の要旨を逸脱しない程度の設計的変更は、本発明に含まれる。
【００８７】
すなわち、実施例１では、オーディオ装置として、車載のオーディオ装置に適用した例を示したが、これに限定されない。例えば、オーディオ装置に適用する場合でも、車載のものに限らず、携帯式や室内据え置き式のオーディオ装置にも適用することができる。さらに、オーディオ装置に限らず、パーソナルコンピュータなどにおいて、単に分析機能として与えてもよいし、あるいは、再生機能と一緒に搭載してもよい。
【００８８】
また、実施例１では、内部楽曲保存装置２としてハードディスクドライブを用いた例を示したが、これ以外の記憶媒体を用いることもできる。
【００８９】
また、実施例１では、内部楽曲保存装置２に保存した楽曲の検索画面として、図６に示すように、画面９１に各楽曲の分析結果をプロットした例を示したが、この画面９１に、図２に示すようなジャンルを表示するなどの文字表示を重ねて表示してもよい。この場合、ユーザは、画面９１上の楽曲の配置傾向を文字により認識することができる。
【００９０】
また、上記のように文字（言葉）による認識方法として、主観的な言葉を用いて検索するようにしてもよい。
例えば、抑揚度Ｙの程度を表す言葉として、「ビートの利いた曲」や「メリハリの利いた曲」という表示を用いることができる。すなわち、抑揚度Ｙが高い曲は、主観的には、上記のように「ビートの利いた」や「メリハリの利いた」と表現することができる。一方、抑揚度Ｙが低い曲は、例えば、「単調な」や「穏やかな」などと表すことができる。
同様に、周波数比Ｗの高い曲は、「力強い曲」「激しい曲」と表すことができ、一方、周波数比Ｗの低い曲は、「穏やかな曲」「癒し系の曲」などと表現することができる。
【００９１】
そこで、ディスプレイ装置９の画面９１に、これらの主観的な言葉、例えば、「メリハリの利いた曲」「メリハリの無い曲」「力強い曲」「穏やかな曲」などを表示し、ユーザがこれらの言葉の１つあるいは複数を選択するのに応じ、実施例１で示した画面９１のある程度の広さの範囲を特定したのと同様の処理を行うことができる。
【００９２】
また、実施例１では、抑揚度Ｙと周波数比Ｗの両方を用いて分析し、かつ、検索を行うようにした例を示したが、これに限定されず、楽曲の特徴量としては、抑揚度Ｙと周波数比Ｗとのいずれか一方のみを用いてもよい。
【００９３】
この場合、好ましくは、楽曲検索用情報保存装置３に保存された他の楽曲情報と併せて検索するようにすることで、より的確な検索が可能となる。
例えば、再生履歴と抑揚度Ｙ、周波数比Ｗの一方とを組み合わせる方法や、ジャンルと抑揚度Ｙ，周波数比Ｗの一方とを組み合わせる方法がある。
この場合、再生履歴がいつ頃で、抑揚度Ｙあるいは周波数比Ｗが、どの程度というような検索が可能であり、具体的には、再生履歴が最近、あるいはクリスマス頃で、抑揚度Ｙの低い曲、あるいは癒し系の曲といった検索や、再生が夏頃で、周波数比Ｗが高い曲、あるいは力強い曲などの検索方法が可能である。
【００９４】
また、ジャンルと組み合わせる場合、ジャンルがＲ＆Ｂで、激しいあるいは穏やか、というような検索方法が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９５】
【図１】本発明の実施の形態の実施例１のオーディオ装置Ａの構成を示すブロック図である。
【図２】実施例１のオーディオ装置Ａで求めた、ある楽曲の抑揚度Ｙを示す特性図であり、この図において、（Ｐ）は振幅の時間変化状況を示し、（Ｙ）は抑揚度Ｙを構成するパラメータＹｂの時間変化状況を示している。
【図３】楽曲のジャンルと、抑揚度Ｙとの関係を示す特性図である。
【図４】実施例１のＷａｖｅｌｅｔ変換における周波数帯域とパラメータＧ０（ｎ）〜Ｇ７（ｎ）との関係を示す説明図である。
【図５】楽曲のジャンルと周波数比Ｗとの関係を示す特性図である。
【図６】抑揚度Ｙならびに周波数比Ｗと音楽のジャンルとの関係を示す特性説明図である。
【図７】実施例１のオーディオ装置Ａにおける分析処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】実施例１においてディスプレイ装置９の画面９１に楽曲をプロットした状態を示す正面図である。
【符号の説明】
【００９６】
１     メディア駆動装置
２     内部楽曲保存装置
３     楽曲検索用情報保存装置
４     楽曲再生装置
５     スピーカ装置
６     リスト情報保存装置
７     楽曲分析装置
８     ユーザインタフェース装置
９     ディスプレイ装置
１０   全体制御装置
９１   画面
Ａ     オーディオ装置
Ｗ     周波数比
Ｙ     抑揚度
【図１】
2008250113.tif 000003
【図２】
2008250113.tif 000004
【図３】
2008250113.tif 000005
【図４】
2008250113.tif 000006
【図５】
2008250113.tif 000007
【図６】
2008250113.tif 000008
【図７】
2008250113.tif 000009
【図８】
2008250113.tif 000010