(57)【要約】【課題】臨場感があり、走行場所により相応しく、飽きのこない音楽を提供できる音楽提供装置を提供する。【解決手段】第１の情報に対し文書ベクトル化を行う文書ベクトル化手段１３と、文書ベクトル化された第１の情報をクラスタリングし、代表ベクトルを算出し、クラスタの中心位置情報を算出し、音楽情報の文書ベクトル化された第２の情報をクラスタリングし、代表ベクトルを算出する算出手段１４と、算出された結果を格納する格納手段１１、１２と、車両の現在位置情報を取得する取得手段１５と、車両の現在位置情報と地域情報のクラスタごとの中心位置情報とに基づき、現在位置に最も近接するような代表ベクトルを取得し、代表ベクトルに最も類似する代表ベクトルを有する音楽情報のクラスタの情報を取得する制御手段１６と、取得したクラスタに基づき、所定領域に格納された楽曲を選択する選択手段１７と、選択楽曲を再生する再生手段１８とを備える。【選択図】図１
2008090441.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され、前記車両の走行位置に適した音楽を提供する音楽提供装置であって、
複数の施設の位置情報と前記複数の施設それぞれに対する第１の情報とを含む地域情報の前記第１の情報に対して文書ベクトル化を行うとともに、複数の楽曲情報と前記複数の楽曲情報それぞれに対する第２の情報とを含む音楽情報の前記第２の情報に対して文書ベクトル化を行う文書ベクトル化手段と、
前記地域情報の前記文書ベクトル化されたそれぞれの前記第１の情報のベクトルに基づいて前記複数の施設をクラスタリングし、前記クラスタリングされたクラスタごとの代表ベクトルを算出し、前記クラスタに属する前記施設間の中心の位置となる中心位置情報を前記クラスタごとに算出するとともに、前記音楽情報の前記文書ベクトル化されたそれぞれの前記第２の情報のベクトルに基づいて前記複数の楽曲情報をクラスタリングし、前記クラスタリングされたクラスタごとの代表ベクトルを算出する算出手段と、
前記地域情報においては前記クラスタごとに前記中心位置情報及び算出された前記代表ベクトルの情報を格納し、前記音楽情報においては前記クラスタごとに算出された前記代表ベクトルの情報を格納する格納手段と、
前記車両の現在の位置情報を取得する取得手段と、
取得された前記車両の現在の位置情報と、前記格納手段に格納された前記地域情報の前記クラスタごとの前記中心位置情報とに基づいて、前記車両の現在の位置に最も近接する前記中心位置情報を有するクラスタの代表ベクトルを取得し、取得された前記代表ベクトルに最も類似する代表ベクトルを有する前記音楽情報のクラスタの情報を取得する制御手段と、
取得された前記音楽情報のクラスタの情報に基づいて、所定の記憶領域に格納された楽曲を選択する選択手段と、
選択された前記楽曲を再生する再生手段とを、
備える音楽提供装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の走行場所に適した音楽などの情報を提供する音楽提供装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ドライブを楽しむために車内において音楽を流すオーディオ装置が車両に装備されている。このオーディオ装置から出力される音楽は車両が走行する場所に関連性がないものであった。しかし、よりドライブを楽しむために、車両の走行場所に応じた音楽が提供してもらいたいという要求があり、その要求に応えるために走行場所に応じた音楽（ご当地ソング）を自動で選局できる装置が提案されている（下記の特許文献１〜４を参照）。
【特許文献１】特開平８−２４８９５３号公報（要約）
【特許文献２】特開２００１−１８９９６９号公報（要約）
【特許文献３】特開２００３−１８７１４６号公報（要約）
【特許文献４】特表２００２−３１１９８６号公報（要約）
【非特許文献１】“情報検索と言語処理”、徳永健伸著 辻井潤一編、東京大学出版会、１９９９年、ｐ２６−３０、ｐ４１−４３
【非特許文献２】“Mining the Web”、Soumen Chakrabarti、Discovering Knowledge from Hypertext Data、２００２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、特許文献１などに記載された技術では、地名を含む名称で楽曲が検索されるため、検索される楽曲（音楽）が限られ、必ずしも気分に合った音楽が検索されるとは限らない。また、地名を含むような楽曲は少なく、適切な楽曲が見つからない場合があったり、同じ場所で毎回同じ曲を流すような事態になったりする。
【０００４】
本発明は、上記問題を解決するためのものであり、臨場感があり、走行場所により相応しく、飽きのこない音楽を提供することができる音楽提供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】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明によれば、車両に搭載され、前記車両の走行位置に適した音楽を提供する音楽提供装置であって、複数の施設の位置情報と前記複数の施設それぞれに対する第１の情報とを含む地域情報の前記第１の情報に対して文書ベクトル化を行うとともに、複数の楽曲情報と前記複数の楽曲情報それぞれに対する第２の情報とを含む音楽情報の前記第２の情報に対して文書ベクトル化を行う文書ベクトル化手段と、前記地域情報の前記文書ベクトル化されたそれぞれの前記第１の情報のベクトルに基づいて前記複数の施設をクラスタリングし、前記クラスタリングされたクラスタごとの代表ベクトルを算出し、前記クラスタに属する前記施設間の中心の位置となる中心位置情報を前記クラスタごとに算出するとともに、前記音楽情報の前記文書ベクトル化されたそれぞれの前記第２の情報のベクトルに基づいて前記複数の楽曲情報をクラスタリングし、前記クラスタリングされたクラスタごとの代表ベクトルを算出する算出手段と、前記地域情報においては前記クラスタごとに前記中心位置情報及び算出された前記代表ベクトルの情報を格納し、前記音楽情報においては前記クラスタごとに算出された前記代表ベクトルの情報を格納する格納手段と、前記車両の現在の位置情報を取得する取得手段と、取得された前記車両の現在の位置情報と、前記格納手段に格納された前記地域情報の前記クラスタごとの前記中心位置情報とに基づいて、前記車両の現在の位置に最も近接する前記中心位置情報を有するクラスタの代表ベクトルを取得し、取得された前記代表ベクトルに最も類似する代表ベクトルを有する前記音楽情報のクラスタの情報を取得する制御手段と、取得された前記音楽情報のクラスタの情報に基づいて、所定の記憶領域に格納された楽曲を選択する選択手段と、選択された前記楽曲を再生する再生手段とを、備える音楽提供装置が提供される。この構成により、臨場感があり、走行場所により相応しく、飽きのこない音楽を提供することができる。なお、上述した地域情報は後述するＰＯＩ（Point Of Interest）情報に相当する。また、上述する楽曲情報とは、後述する「歌手の名称」、「曲の名称」、「曲のジャンルの名称」などの情報を言い、少なくともこれらのうちの１つ以上の情報を言う。また、上述する「複数の楽曲情報」とは、例えば「歌手の名称」が複数存在することを意味する。また、第１の情報及び第２の情報は後述する「ガイド（ガイド記事）」、「口こみ」の情報や不図示の「レビュー（評論）」の情報などに相当し、後述するように文章化されたテキスト情報を主とするが音声情報であってもよい。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の音楽提供装置は、上記構成を有し、臨場感があり、走行場所により相応しく、飽きのこない音楽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】
【０００７】
以下、本発明の実施の形態に係る音楽提供装置について説明する。図１は本発明の実施の形態に係る音楽提供装置の構成の一例を示す構成図である。図２（ａ）は本発明の実施の形態におけるＰＯＩ情報ＤＢに格納される情報の一例を示す図である。図２（ｂ）は本発明の実施の形態における音楽情報ＤＢに格納される情報の一例を示す図である。図３は本発明の実施の形態における文書ベクトル化を説明するための図である。図４（ａ）は本発明の実施の形態におけるＰＯＩ情報の口こみの情報をクラスタリングし、代表ベクトルを算出して格納するまでのフローを示す図である。図４（ｂ）は本発明の実施の形態における音楽情報の口こみの情報をクラスタリングし、代表ベクトルを算出して格納するまでのフローを示す図である。図５は本発明の実施の形態に係る音楽提供装置の処理フローの一部を示すフローチャートである。
【０００８】
まず、本発明の実施の形態に係る音楽提供装置の一例について説明する。図１は本発明の実施の形態に係る音楽提供装置の構成の一例を示す図である。図１に示すように、音楽提供装置は、ＰＯＩ情報ＤＢ（Data Base）（上述した格納手段に相当）１１、音楽情報ＤＢ（上述した格納手段に相当）１２、文書ベクトル化手段１３、算出手段１４、取得手段１５、制御手段１６、選択手段１７、再生手段１８から構成されている。なお、音楽提供装置の構成はこれに限られるものではなく、他の構成要素を含むものであってもよい。また、ここでは、ＰＯＩ情報ＤＢ１１及び音楽情報ＤＢ１２はそれぞれ別個の格納手段として記載しているが、１つの格納手段にそれぞれを格納させるようにしてもよい。
【０００９】
ここで、ＰＯＩ情報ＤＢ１１に格納される情報について図２（ａ）を用いて説明する。図２（ａ）に示すように、ＰＯＩ情報ＤＢ１１は、ＩＤ、名称（上述した施設（施設名）に相当し、例えばＡレストラン）、位置情報（例えば、緯度及び経度）、属性、ガイド、口こみの情報から構成されている。ここで、「ＩＤ」は対応する「名称」に付与された識別番号であり、「位置情報」は対応する「名称」、例えばＡレストランが位置する情報であり、「属性」は対応する「名称」、例えばＡレストランの属性（例えば、飲食店）を示すものである。
【００１０】
また、「ガイド」は対応する「名称」、例えばＡレストランの案内情報（例えば、住所や電話番号など）を示すものであり、「口こみ（上述した第１の情報に相当）」は対応する「名称」、例えばＡレストランに関する人々の意見や評判などを示す口こみの情報である。なお、「ガイド」及び「口こみ」はテキスト（文字情報）として格納されている。
【００１１】
次に、音楽情報ＤＢ１２に格納されている情報について図２（ｂ）を用いて説明する。図２（ｂ）に示すように、音楽情報ＤＢ１２は、ＩＤ、名称（例えば、アーティスト名（歌手の名称）や曲名（曲の名称）や曲のジャンル（曲のジャンルの名称））、属性、ガイド、口こみの情報から構成されている。ここで、「ＩＤ」は対応する「名称」に付与された識別番号であり、「属性」は対応する「名称」、例えばアーティストＢの属性（例えば、ロック）を示すものである。
【００１２】
また、「ガイド」は対応する「名称」、例えばアーティストＢの案内情報（例えば、出身地や生年月日など）を示すものであり、「口こみ（上述した第２の情報に相当）」は対応する「名称」、例えばアーティストＢに関する人々の意見や評判などを示す口こみの情報である。なお、「ガイド」及び「口こみ」はテキスト（文字情報）として格納されている。また、「名称」がアーティスト名ではなく曲名の場合には、「属性」はアーティスト名の場合と同様にロックなどで、「ガイド」はその曲を歌うアーティスト名などである。また、「名称」がアーティスト名ではなくジャンルの場合には、「属性」は「名称」と同様にジャンル名（ロックなど）で、「ガイド」はそのジャンルの案内情報（例えば、そのジャンルの由来など）である。
【００１３】
文書ベクトル化手段１３は、ＰＯＩ情報ＤＢ１１及び音楽情報ＤＢ１２の「口こみ」に格納されたテキストデータに対して文書ベクトル化を行うものである。ここで、文書ベクトル化について説明する。ここで用いられる文書ベクトル化は、ベクトル空間モデルであって、文書中にどの単語がどの程度出現しているかをベクトルの形で表現する情報検索手法の１つである。これにより、文書同士の類似性がベクトル間の類似性を元に与えられる。すなわち、ベクトルが近いということは、類似している可能性が高いということである。
【００１４】
ある文書に対する文書ベクトルの作成には、その文書に対する各単語の重要度に応じて単語の重み付けを行うというアプローチが主流であって、例えばＴＦ／ＩＤＦ（Term Frequency、Inverse Document Frequency）によるものがある（上述した非特許文献１を参照）。また、文書ベクトルの比較には、例えば余弦尺度(コサイン：cosine)を用いた計算方法(簡単に言うと、ベクトル同士のコサインを計算する方法)がある。
【００１５】
具体的に分かりやすい一例で説明すると、文書ＸはＡ、Ｂ、Ｃという単語から構成され、文書Ｘ中にはＡが５つ、Ｂが２つ、Ｃが３つ存在しているとする。また、文書ＹもＡ、Ｂ、Ｃという単語から構成され、文書Ｙ中にはＡが２つ、Ｂが４つ、Ｃが４つ存在しているとする。この場合、次元数（出現する単語の種類の数）が３であるため、それぞれの文書をベクトルで示すと図３のようになる。そして、文書ベクトルの比較では、例えば上述した両ベクトルの余弦尺度を用いて類似性を判断する。この場合、文書間のノルムはコサインで表現され、下記の式（１）のように表現される。なお、上述したように、単語の重要度などに応じて重み付けが行われるようにしてもよい。
【００１６】
【数１】
2008090441.tif 000003
【００１７】
ここで、重み付けにＴＦ／ＩＤＦを利用した場合について説明する。今、重みをｗi、jとすると、重みは下記の式（２）のように表現される。なお、ｉは単語を示し、ｊは文書（ドキュメント）を示している。すなわち、ｗi、jは文書ｊにおける単語ｉの重みを示す。また、ｔｆは対象となるテキスト中の代表キーワード候補の出現数を示し、ｎはすべてのドキュメント数を示し、ｄｆはキーワード候補が含まれるドキュメントの数を示している。すなわち、ｔｆi、jは文書ｊにおける単語ｉのテキスト中の出現数を示し、ｄｆiは単語ｉが含まれるドキュメントの数を示す。
【００１８】
【数２】
2008090441.tif 000004
【００１９】
算出手段１４は、まず、ＰＯＩ情報ＤＢ１１の文書ベクトル化されたそれぞれの「口こみ」の情報のベクトルに基づいて複数の名称をクラスタリングし、クラスタリングされたクラスタごとの代表ベクトルを算出し、クラスタに属する名称間の中心の位置となる中心位置情報（図２（ａ）に示す中心緯度及び中心経度）をクラスタごとに算出するものである。そして、ＰＯＩ情報ＤＢ１１に算出結果をクラスタ（ＰＯＩクラスタＩＤ）ごとに格納する。ここで、名称間の中心の位置となる中心位置情報について説明する。例えば、２点間の場合であれば名称間の中心の位置となる中心位置の情報は、それぞれの点から等距離にある位置を中心位置の情報とする。一方、名称が３つ以上存在する場合には、それぞれの点を含む平面上における重心の位置を中心位置の情報とする。
【００２０】
この一連の流れを図４（ａ）に示す。ここで、算出手段１４によって行われるクラスタリングには、上述した余弦尺度を用いて所定の範囲内にある文書同士は類似性がありそれらを１つのクラスタとするものや、上記非特許文献２の４．４節のようなクラスタリング手法（K-Means、SOM、EMアルゴリズムなど）を利用したものなどが考えられる。
【００２１】
ここでは、一例としてK-Means法のアルゴリズムについて簡単に説明する（詳細については非特許文献２を参照）。なお、上述した文書ベクトル化した空間に対してクラスタリングを行う。まず、ステップ１として、Ｋ個のクラスタの中心をランダムに設定する。ステップ２として、それぞれの個体（文書ベクトル）を最も近い中心に割り当てる。ステップ３として、クラスタごとに中心を計算し直す。ここで、すべてのクラスタの中心が変化しなければ終了し、それ以外であればステップ２へ戻り、処理を続ける。なお、これにより構成されたクラスタごとの新たなベクトル（各文書ベクトルの合成ベクトル（重心））をそれぞれのクラスタの代表ベクトルとする。余弦尺度を用いた場合のクラスタリングであっても、K-Means法の場合のようにクラスタごとの新たなベクトル（各文書ベクトルの合成ベクトル）をそれぞれのクラスタの代表ベクトルとする。
【００２２】
また、算出手段１４は、音楽情報ＤＢ１２の文書ベクトル化されたそれぞれの「口こみ」に対しても、ＰＯＩ情報ＤＢ１１の文書ベクトル化された「口こみ」の場合と同様に歌手、曲、曲のジャンルをそれぞれクラスタリングし、クラスタリングされたクラスタごとの代表ベクトルを算出する。そして、音楽情報ＤＢ１２に算出結果をクラスタ（音楽クラスタＩＤ）ごとに格納する。この一連の流れを図４（ｂ）に示す。ここで、算出された代表ベクトルを図２（ａ）、（ｂ）にそれぞれ示す。図２（ａ）、（ｂ）に示すように、ＰＯＩ情報及び音楽情報のそれぞれに対して、クラスタごとに代表ベクトル（意味ベクトル）が算出される。
【００２３】
取得手段１５は、車両の現在の位置情報を取得するものであり、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）から位置情報を取得する。制御手段１６は、取得された車両の現在の位置情報と、ＰＯＩ情報ＤＢ１１に格納されたＰＯＩ情報のクラスタごとの中心位置情報とに基づいて、現在の車両の位置に最も近接する中心位置情報を有するクラスタの代表ベクトルを取得し、取得された代表ベクトルに最も類似する代表ベクトルを有する音楽情報のクラスタの情報（音楽クラスタＩＤ）を取得するものである。
【００２４】
なお、音楽情報ＤＢ１２のクラスタは、上述したアーティスト名や曲名や曲のジャンルごとに分けられており、クラスタのＩＤ（音楽クラスタＩＤ）を取得する際、アーティスト名、曲名、曲のジャンルのクラスタのいずれのグループからクラスタのＩＤ（音楽クラスタＩＤ）を取得するかをあらかじめユーザ（運転者など）が選択しておいてもよい。これにより、一部のクラスタの中からＩＤ（音楽クラスタＩＤ）を取得することになるため、ハードウェア資源を有効に活用することができる。
【００２５】
選択手段１７は、取得された音楽情報ＤＢ１２のクラスタの情報（音楽クラスタＩＤ）に基づいて、音楽ＤＢ１９（所定の記憶領域）に格納された楽曲を選択するものである。具体的な選択の一例について説明する。音楽ＤＢ１９には、あらかじめ音楽クラスタＩＤに対応した音楽（楽曲）が格納されており、選択手段１７は、例えば取得された音楽クラスタＩＤに対応する音楽を選択する。なお、選択手段１７は音楽クラスタＩＤに基づいて選択するのではなく、代表ベクトルに基づいて音楽ＤＢ１９から対応する音楽を選択するようにしてもよい。この場合、音楽ＤＢ１９には代表ベクトルに対応した音楽（楽曲）が格納されている。再生手段１８は、選択手段１７によって選択された音楽（楽曲）を再生するものである。
【００２６】
上述した音楽（楽曲）の選択までのフローを図５に示す。図５に示すように、取得手段１５が車両の現在位置情報を取得する（Ｓ５１）。制御手段１６が、取得された車両の現在の位置情報（緯度、経度）と、ＰＯＩ情報ＤＢ１１に格納されたＰＯＩ情報のクラスタごとの中心位置情報とに基づいて、現在の車両の位置に最も近接する（最近隣の）中心位置情報を有するクラスタを発見（最近隣ＰＯＩクラスタ発見）し（Ｓ５２）、そのクラスタの代表ベクトル（ＰＯＩクラスタベクトル）を取得する（Ｓ５３）。
【００２７】
次に、制御手段１６が、取得された代表ベクトルに最も類似する（最近隣の）代表ベクトルのクラスタを音楽情報ＤＢ１２から発見（最近隣音楽クラスタ発見）し（Ｓ５４）、そのクラスタの音楽クラスタＩＤを取得する（Ｓ５５）。選択手段１７は、取得された音楽情報ＤＢ１２の音楽クラスタＩＤに基づいて、音楽ＤＢ１９（所定の記憶領域）に格納された楽曲を選択する（Ｓ５６）。
【００２８】
なお、ここでは、各施設（各名称）の口こみの情報と音楽の口こみの情報とに基づいて適切な音楽を選択することについて説明したがこれに限られるものではない。例えば、各施設（各名称）の口こみの情報と車両内で聴いている音楽の歌詞の情報とに基づいて、適当な目的地を選択して提供するようにしてもよい。また、例えば、各施設（各名称）の口こみの情報と目的地の口こみの情報とに基づいて、現在設定された目的地の代替となる代替目的地を選択して提供するようにしてもよい。また、例えば、各施設（各名称）の口こみの情報と車両内で聴いている音楽の歌詞の情報とに基づいて、現在聴いている音楽の代替となる代替音楽を選択して提供するようにしてもよい。すなわち、文書に対応付けられるような対象であればリンクさせることができ、適当な情報を提供することができる。
【００２９】
また、これまで音楽提供装置について説明したが、本発明は装置に限定されるものではなく、音楽の提供方法やコンピュータ上において実施可能な音楽提供プログラムでも保護されるものである。
【産業上の利用可能性】
【００３０】
本発明に係る音楽提供装置は、臨場感があり、走行場所により相応しく、飽きのこない音楽を提供することができるため、車両の走行場所に適した音楽などの情報を提供する音楽提供装置などに有用である。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の実施の形態に係る音楽提供装置の構成の一例を示す構成図である。
【図２】（ａ）本発明の実施の形態におけるＰＯＩ情報ＤＢに格納される情報の一例を示す図である。（ｂ）本発明の実施の形態における音楽情報ＤＢに格納される情報の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における文書ベクトル化を説明するための図である。
【図４】（ａ）本発明の実施の形態におけるＰＯＩ情報の口こみの情報をクラスタリングし、代表ベクトルを算出して格納するまでのフローを示す図である。（ｂ）本発明の実施の形態における音楽情報の口こみの情報をクラスタリングし、代表ベクトルを算出して格納するまでのフローを示す図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る音楽提供装置の処理フローの一部を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３２】
１１  ＰＯＩ情報ＤＢ（格納手段）
１２  音楽情報ＤＢ（格納手段）
１３  文書ベクトル化手段
１４  算出手段
１５  取得手段
１６  制御手段
１７  選択手段
１８  再生手段
１９  音楽ＤＢ
【図１】
2008090441.tif 000005
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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