(57)【要約】【課題】ジャンルの分類に用いるパラメータをを適切に設定して、分類精度を上げる。【解決手段】曲が属する可能性のあるジャンルである候補ジャンルを複数取得し、複数の候補ジャンルに基づいて、曲の特徴を示す複数のパラメータの種類から、曲が属するジャンルを判断するために用いるパラメータの種類である分類パラメータ種を選択するパラメータ選択部１６０と、曲の分類パラメータ種の値に基づいて、曲が複数の候補ジャンルのいずれに属するかを判断するジャンル判断部２００とを備える。【選択図】　図１
2004110422.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
曲を分類する曲分類装置であって、
前記曲が属する可能性のあるジャンルである候補ジャンルを複数取得し、前記複数の候補ジャンルに基づいて、曲の特徴を示す複数のパラメータの種類から、前記曲が属するジャンルを判断するために用いるパラメータの種類である分類パラメータ種を選択するパラメータ選択部と、
前記曲の前記分類パラメータ種の値に基づいて、前記曲が前記複数の候補ジャンルのいずれに属するかを判断するジャンル判断部と
を備えることを特徴とする曲分類装置。
【請求項２】
複数のジャンルの組合せ毎に、前記分類パラメータ種を予め格納する分類パラメータ種格納部を更に備え、
前記パラメータ選択部は、前記分類パラメータ種格納部において前記複数の候補ジャンルの組合せに対応する前記分類パラメータ種を、前記分類パラメータ種格納部から取得することを特徴とする請求項１に記載の曲分類装置。
【請求項３】
前記ジャンル毎に、当該ジャンルの最も典型的な前記パラメータの値である代表値を前記複数のパラメータ毎に格納する代表値格納部を更に備え、
前記ジャンル判断部は、
前記曲における前記分類パラメータ種の値を算出し、
前記代表値格納部から、前記複数の候補ジャンルのそれぞれの、前記分類パラメータ種の代表値を取得し、
算出した前記分類パラメータ種の値と、取得した前記代表値との差分に基づいて前記曲が属するジャンルを判断することを特徴とする請求項１に記載の曲分類装置。
【請求項４】
複数のジャンルの組合せ毎に、２種類以上の前記分類パラメータ種、及び前記２種類以上の分類パラメータ種の間の重み付けを示す重み付け係数を予め格納する分類パラメータ種格納部を更に備え、
前記ジャンル判断部は、前記複数のジャンル毎に、前記分類パラメータ種である２種類以上のパラメータのそれぞれの値を算出し、算出した値と前記代表値との差分を、前記分類パラメータ種格納部が格納する重み付け係数に従って加重平均し、当該加重平均の結果に基づいて前記曲が属するジャンルを判断することを特徴とする請求項３に記載の曲分類装置。
【請求項５】
前記複数のジャンルを階層的に格納し、上位階層の前記複数のジャンルのそれぞれに、下位階層の前記複数のジャンルを対応づけて格納するジャンル格納部を更に備え、
前記パラメータ選択部は、前記ジャンル判断部が、前記曲が属すべき前記上位階層のジャンルを判断した後、再度、当該上位階層のジャンルに対応する前記下位階層の複数のジャンルを前記ジャンル格納部から取得し、前記下位階層の複数のジャンルに基づいて前記分類パラメータ種を選択し、
前記ジャンル判断部は、再度、前記パラメータ選択部が選択した前記分類パラメータ種に基づいて、前記曲が属すべき前記下位階層のジャンルを判断することを特徴とする請求項１に記載の曲分類装置。
【請求項６】
前記ジャンル毎に、当該ジャンルの最も典型的な前記パラメータの値である代表値を前記複数のパラメータ毎に格納する代表値格納部を更に備え、
前記パラメータ選択部は、前記ジャンル取得部が取得した前記複数のジャンルのそれぞれに対応する前記複数のパラメータ毎の代表値を、前記代表値格納部から取得し、前記複数のジャンル間で最も前記代表値のばらつきが大きいパラメータを、前記分類パラメータ種として選択することを特徴とする請求項１に記載の曲分類装置。
【請求項７】
前記ジャンル判断部は、互いに異なる複数の周波数帯域毎に前記曲における前記分類パラメータ種の値を算出し、前記複数の周波数帯域毎の前記分類パラメータ種の値に基づいて前記曲を分類することを特徴とする請求項１に記載の曲分類装置。
【請求項８】
前記ジャンル毎に、当該ジャンルに属する曲が取りうる前記パラメータの範囲を前記複数のパラメータ毎に格納する範囲格納部を更に備え、
前記ジャンル判断部は、算出した前記分類パラメータ種の値と、前記範囲格納部がジャンル別に格納する前記分類パラメータ種の範囲に基づいて、前記曲が属するジャンルを判断することを特徴とする請求項１に記載の曲分類装置。
【請求項９】
曲を分類する曲分類方法であって、
コンピュータが、前記曲が属する可能性のあるジャンルである候補ジャンルを複数取得し、前記複数の候補ジャンルに基づいて、曲の特徴を示す複数のパラメータの種類から、前記曲が属するジャンルを判断するために用いるパラメータの種類である分類パラメータ種を選択し、
前記コンピュータが、前記曲における前記分類パラメータ種の値に基づいて、前記曲が前記複数の候補ジャンルのいずれに属するかを判断することを特徴とする曲分類方法。
【請求項１０】
コンピュータに実行可能であり、曲を分類するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記曲が属する可能性のあるジャンルである候補ジャンルを複数取得し、前記複数の候補ジャンルに基づいて、曲の特徴を示す複数のパラメータの種類から、前記曲が属するジャンルを判断するために用いるパラメータの種類である分類パラメータ種を選択する機能と、
前記曲における前記分類パラメータ種の値に基づいて、前記曲が前記複数の候補ジャンルのいずれに属するかを判断する機能と
を実現させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、曲分類装置、曲分類方法、及び曲分類を行うプログラムに関する。特に本発明は、精度良く曲の分類を自動で行うための曲分類装置、曲分類方法、及び曲分類を行うプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
曲を自動でジャンル別に分類する技術の開発が進められている。
例えば、第１の記録媒体に格納されている音楽ソフトのうち、予め指定された特徴部分を有する音楽ソフトを、第２の記録媒体に格納する技術がある（例えば特許文献１）。
また、曲のリズム、テンポ、調性、及びコード進行を検出し、検出した曲のリズム、テンポ、調性、及びコード進行に基づいて音楽ジャンルを判定する技術がある（例えば特許文献２）。
また、振幅揺らぎ、周波数揺らぎ、イベント揺らぎなどの揺らぎ特性に基づいて曲を自動で分類する技術がある（例えば非特許文献１及び２参照）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２０００−２６８５４１
【特許文献２】
特開平１０−１６１６５４
【非特許文献１】
田原　靖彦他３名「揺らぎ特性を用いた音環境評価の諸問題」日本音響学会講演論文集　平成８年９月　ｐ７２１ー７２２
【非特許文献２】
田原　靖彦他３名「各種音楽・自然音の揺らぎ特性分析−回帰分析周波数範囲をパラメタとする検討−」日本音響学会講演論文集　平成９年３月　ｐ７９１ー７９２
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
曲の自動分類装置を実用化するには、分類精度を更に上げる必要がある。ここで、曲を特徴づけるパラメータは複数あるが、ジャンルの分類に用いるパラメータをを適切に設定しないと、人間の感性に沿った分類を行うことは難しい。
そこで本発明は、上記の課題を解決することのできる曲分類装置、曲分類方法、及び曲分類を行うプログラムを提供することを目的とする。この目的は特許請求の範囲における独立項に記載の特徴の組み合わせにより達成される。また従属項は本発明の更なる有利な具体例を規定する。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
即ち、本発明の第１の形態によると、曲を分類する曲分類装置であって、曲が属する可能性のあるジャンルである候補ジャンルを複数取得し、複数の候補ジャンルに基づいて、曲の特徴を示す複数のパラメータの種類から、曲が属するジャンルを判断するために用いるパラメータの種類である分類パラメータ種を選択するパラメータ選択部と、曲の分類パラメータ種の値に基づいて、曲が複数の候補ジャンルのいずれに属するかを判断するジャンル判断部とを備えることを特徴とする曲分類装置を提供する。
【０００６】
上記曲分類装置において、複数のジャンルの組合せ毎に、分類パラメータ種を予め格納する分類パラメータ種格納部を更に備え、パラメータ選択部は、分類パラメータ種格納部において複数の候補ジャンルの組合せに対応する分類パラメータ種を、分類パラメータ種格納部から取得する構成としてもよい。
【０００７】
ジャンル毎に、当該ジャンルの最も典型的なパラメータの値である代表値を複数のパラメータ毎に格納する代表値格納部を更に備え、ジャンル判断部は、曲における分類パラメータ種の値を算出し、代表値格納部から、複数の候補ジャンルのそれぞれの、分類パラメータ種の代表値を取得し、算出した分類パラメータ種の値と、取得した代表値との差分に基づいて曲が属するジャンルを判断する構成としてもよい。
この場合、複数のジャンルの組合せ毎に、２種類以上の分類パラメータ種、及び２種類以上の分類パラメータ種の間の重み付けを示す重み付け係数を予め格納する分類パラメータ種格納部を更に備え、ジャンル判断部は、複数のジャンル毎に、分類パラメータ種である２種類以上のパラメータのそれぞれの値を算出し、算出した値と代表値との差分を、分類パラメータ種格納部が格納する重み付け係数に従って加重平均し、当該加重平均の結果に基づいて曲が属するジャンルを判断してもよい。
【０００８】
複数のジャンルを階層的に格納し、上位階層の複数のジャンルのそれぞれに、下位階層の複数のジャンルを対応づけて格納するジャンル格納部を更に備え、パラメータ選択部は、ジャンル判断部が、曲が属すべき上位階層のジャンルを判断した後、再度、当該上位階層のジャンルに対応する下位階層の複数のジャンルをジャンル格納部から取得し、下位階層の複数のジャンルに基づいて分類パラメータ種を選択し、ジャンル判断部は、再度、パラメータ選択部が選択した分類パラメータ種に基づいて、曲が属すべき下位階層のジャンルを判断してもよい。
また、ジャンル毎に、当該ジャンルの最も典型的なパラメータの値である代表値を複数のパラメータ毎に格納する代表値格納部を更に備え、パラメータ選択部は、ジャンル取得部が取得した複数のジャンルのそれぞれに対応する複数のパラメータ毎の代表値を、代表値格納部から取得し、複数のジャンル間で最も代表値のばらつきが大きいパラメータを、分類パラメータ種として選択してもよい。
【０００９】
ジャンル判断部は、互いに異なる複数の周波数帯域毎に曲における分類パラメータ種の値を算出し、複数の周波数帯域毎の分類パラメータ種の値に基づいて曲を分類してもよい。
ジャンル毎に、当該ジャンルに属する曲が取りうるパラメータの範囲を複数のパラメータ毎に格納する範囲格納部を更に備え、ジャンル判断部は、算出した分類パラメータ種の値と、範囲格納部がジャンル別に格納する分類パラメータ種の範囲に基づいて、曲が属するジャンルを判断してもよい。
【００１０】
本発明の第２の形態は、曲を分類する曲分類方法であって、コンピュータが、曲が属する可能性のあるジャンルである候補ジャンルを複数取得し、複数の候補ジャンルに基づいて、曲の特徴を示す複数のパラメータの種類から、曲が属するジャンルを判断するために用いるパラメータの種類である分類パラメータ種を選択し、コンピュータが、曲における分類パラメータ種の値に基づいて、曲が複数の候補ジャンルのいずれに属するかを判断することを特徴とする曲分類方法を提供する。
【００１１】
本発明の第３の形態は、コンピュータに実行可能であり、曲を分類するためのプログラムであって、コンピュータに、曲が属する可能性のあるジャンルである候補ジャンルを複数取得し、複数の候補ジャンルに基づいて、曲の特徴を示す複数のパラメータの種類から、曲が属するジャンルを判断するために用いるパラメータの種類である分類パラメータ種を選択する機能と、曲における分類パラメータ種の値に基づいて、曲が複数の候補ジャンルのいずれに属するかを判断する機能とを実現させることを特徴とするプログラムを提供する。
【００１２】
なお上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションも又発明となりうる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、発明の実施形態を通じて本発明を説明するが、実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１４】
図１は、実施形態である曲分類装置１００の構成を示すブロック図である。曲分類装置１００は、入力された曲を自動でジャンル別に分類する装置である。このとき、曲が属する可能性のあるジャンルである複数の候補ジャンルに基づいて、曲が属すべきジャンルを判断するときに用いるパラメータの種類を選択する。
曲分類装置１００は、分類パラメータ種格納部１２０、代表値格納部１４０、パラメータ選択部１６０、解析部１８０、及びジャンル分類部２００を備える。分類パラメータ種格納部１２０は、ジャンル格納部を兼ねる。
【００１５】
分類パラメータ種格納部１２０は、複数のジャンルの組合せと、当該複数のジャンルのいずれに曲が属すべきかを判断するときに用いるパラメータである分類パラメータ種を対応づけて格納する。
代表値格納部１４０は、ジャンル別に、当該ジャンルの最も典型的なパラメータの値である代表値を、複数のパラメータ毎に格納する。
【００１６】
パラメータ選択部１６０は、曲分類装置１００が曲のデータを取得すると、分類パラメータ種格納部１２０から、取得した曲が属する可能性のある複数の候補ジャンル、及び取得した複数の候補ジャンルに対応する分類パラメータ種を取得し、ジャンル分類部２００に出力する。ここで、パラメータ選択部１６０は、複数の候補ジャンルを選択するときに、ジャンル分類部２００が選択した上位階層のジャンル分類結果を用いる。
また、パラメータ選択部１６０は、取得した分類パラメータ種を解析部１８０に出力する。
【００１７】
解析部１８０は、処理対象となる曲のデータを取得して解析し、当該曲の、複数のパラメータ毎の値を算出する。そして、算出した各パラメータの値をジャンル分類部２００に出力する。
【００１８】
ジャンル分類部２００は、パラメータ選択部１６０から取得した複数のジャンル候補のそれぞれに対応する、分類パラメータ種の代表値を、代表値格納部１４０から取得する。そして、分類パラメータ種の代表値と、解析部１８０から取得した分類パラメータ種の値に基づき、曲が属するジャンルを判断し、判断結果を外部に出力する。ここで、ジャンル分類部２００は、上位階層のジャンルを判断したときに、当該判断結果をパラメータ選択部１６０に出力する。
【００１９】
すなわち、曲分類装置１００によれば、曲が属する可能性がある複数の候補ジャンルに基づいて、判断に用いるパラメータの種類を選択する。従って、精度よく曲のジャンルを判断し、曲を分類することができる。また、判断に用いるパラメータの数を絞ることができるため、曲分類装置１００にかかる負荷が小さくなる。
【００２０】
図２は、分類パラメータ種格納部１２０のデータ構成をテーブル形式で示す図である。
分類パラメータ種格納部１２０は、複数の候補ジャンル毎に、複数の分類パラメータ種、及び各分類パラメータ種の重み付けを示す重み付け係数を格納する。すなわち、曲分類装置１００のジャンル分類部２００は、解析部１８０が算出した分類パラメータ種の値を、重み付け係数に従って加算処理し、この加算処理結果に基づいて曲の分類を行うことができる。
従って、重み付け係数を適切な値に設定することで、曲分類装置１００は、さらに精度よく曲のジャンルを判断することができる。また、曲分類装置１００は、必ず何れかのジャンルに曲を分類することができる。
【００２１】
また、分類パラメータ種格納部１２０は、複数の候補ジャンルを、階層的に格納する。すなわち、上位階層の複数の候補ジャンルのそれぞれに、下位階層の複数の候補ジャンルを対応づけて格納する。
すなわち、曲分類装置１００は、曲が属する上位階層に属する一の候補ジャンルを選択した後、再度、当該上位階層のジャンルに対応する下位階層の複数の候補ジャンルのうち、曲がいずれの下位階層の候補ジャンルに属するかを判断する。
従って、曲分類装置１００は、候補ジャンルが多い場合でも、精度よく曲のジャンルを判断することができる。
【００２２】
図３は、代表値格納部１４０のデータ構成をテーブル形式で示す図である。代表値格納部１４０は、ジャンル毎に、各パラメータの代表値を格納する。ここで、代表値格納部１４０は、複数の周波数帯域毎、例えば低域、中域、高域の３つの領域毎に同一種類のパラメータの代表値をそれぞれ格納する。低域は、例えば２００ヘルツ以下、中域は、例えば２００〜６００ヘルツ、高域は、例えば６００ヘルツ以上である。
ジャンルによっては、周波数帯域別に分けてパラメータの値を出すことで特徴が明確になる場合がある。従って、曲分類装置１００は、さらに精度よく曲を分類することができる。
【００２３】
図４は、曲分類装置１００の動作を示すフローチャートである。解析部１８０が曲のデータを取得する（Ｓ２０）と、解析部１８０が、曲データを解析して当該曲のパラメータ値を算出し（Ｓ４０）、ジャンル分類部２００が、算出したパラメータ値、及び複数の候補ジャンルに対応する代表値に基づいて、分類処理を実行する（Ｓ６０）。そして、ジャンル分類部２００、判断した分類結果を外部に出力する（Ｓ８０）。
従って、曲分類装置１００は、曲データを受信すると、当該曲データのジャンルを判断することができる。
【００２４】
図５は、図４における曲解析処理（Ｓ４０）の詳細を示すフローチャートである。
解析部１８０は、受信した曲データから、予め定められた部分をサンプリングする（Ｓ２００）。予め定められた部分は、例えば曲のスタート時などの解析開始点から１００秒間である。そして、サンプリングしたデータを、予め定められた数のフレームに等分割する（Ｓ２２０）。予め定められた数は、例えば２０４８である。そして、各フレームの先頭から予め定められた部分を取り出す（Ｓ２４０）。ここでの予め定められた部分は、例えば先頭から１０２４点であり、通常のＣＤに用いられているデータ形式、すなわち４４．１ｋＨｚサンプリング、１６ビット量子化、ステレオ形式においては、約４６ミリ秒に相当する。
【００２５】
そして、解析部１８０は、Ｓ２４０で取り出した部分をフーリエ変換し（Ｓ２４０）、フーリエ変換の結果を、予め定められた周波数帯域、例えば図３における低域、中域、及び高域に分割する（Ｓ２８０）。フーリエ変換は、例えば高速フーリエ／サイン／コサイン変換（ＦＦＴ）である。
その後、各周波数帯域毎に積分することで、各フレームの帯域別パワーを算出し（Ｓ３００）、最もパワーが大きい周波数帯域を、ピッチを定めるための各フレームのデータとする（Ｓ３２０）。このパワー及びピッチを定めるためのデータをフレーム順に並べると、パワーの時系列データ及びピッチを定めるための時系列データとなる。なお、Ｓ３００で算出した帯域別のパワーは、パラメータの一つである。
【００２６】
そして、周波数帯域別の、パワーの時系列データ及びピッチを定めるための時系列データを、それぞれフーリエ変換する（Ｓ３４０）。
そして、フーリエ変換の結果を、変数を周波数の逆数とした複数の（ｘ，ｙ）データとして扱い、当該複数の（ｘ，ｙ）データに対する回帰曲線を最小二乗法により求める。そして、周波数帯域別の回帰曲線の傾き及びｙ切片を、パラメータとして認識する（Ｓ３６０）。
【００２７】
すなわち、解析部１８０は、複数の周波数帯域毎に、パワー、回帰曲線の傾き及びｙ切片をパラメータとして得る。従って、複数種類のパラメータを算出することができる。
【００２８】
図６は、図４における分類処理（Ｓ６０）の詳細を示すフローチャートである。まず、ジャンル分類部２００は、パラメータ選択部１６０を介して分類パラメータ種格納部１２０から上位階層の複数の候補ジャンルを取得し（Ｓ４００）、取得した複数の上位階層の候補ジャンルに対応するパラメータの種類を分類パラメータ種格納部１２０から取得することで、分類パラメータ種を選択する（Ｓ４２０）。そして、上位階層の複数の候補ジャンルにおける、分類パラメータ種の代表値を取得する（Ｓ４４０）。
【００２９】
そして、取得した代表値と、Ｓ４０で算出した値との差分を、ジャンル別にパラメータ毎に算出し（Ｓ４６０）、算出した差分を、分類パラメータ種格納部１２０が格納する重み付け係数に従って加重平均する（Ｓ４８０）。そして、加重平均した値が最も小さいジャンルを選択する（Ｓ５００）。選択したジャンルが最も下位階層に属する場合は、曲を当該選択したジャンルに分類する（Ｓ５４０）。更に下位の階層がある場合は、選択したジャンルに対応する下位の複数のジャンルを取得し（Ｓ５６０）、Ｓ４２０に戻る。
【００３０】
従って、曲分類装置１００は、代表値との差分に基づいて曲が属すべきジャンルを判断することができる。
なお、図６において、ジャンル分類部２００は、当該差分の二乗を重み付け係数に従って加重平均し、この平均値が最も小さいジャンルに曲を分類てもよい。また、当該差分の和が最も小さいジャンルに曲を分類してもよい。
【００３１】
図７は、曲分類装置１００の第１の変形例の構成を示すブロック図である。本例にかかる曲分類装置１００は、パラメータ格納部１２０を備えない点、及び、パラメータ選択部１６０が、複数の候補ジャンル、及び代表値格納部１４０に格納されている情報に基づいて分類パラメータ種を定める点が、図１の曲分類装置１００と異なる。
【００３２】
図８は、第１の変形例にかかる曲分類装置１００がジャンルを分類するときの動作（図４のＳ６０）の詳細を示すフローチャートである。まず、パラメータ分類部１６０は複数の候補ジャンルを取得する（Ｓ６００）と、当該複数の候補ジャンル毎に、各パラメータの代表値を代表値格納部１４０から取得する（Ｓ６２０）。そして、複数の候補ジャンルの間で最も代表値のばらつきが大きいパラメータを選択する（Ｓ６４０）。そして、分類対象となる曲の当該パラメータ種における値と、最も代表値が近いジャンルに、その曲を分類する（Ｓ６６０）、
【００３３】
すなわち、本変形例において、曲分類装置１００は、複数の候補ジャンルの間で最も代表値のばらつきが大きいパラメータの種類を、分類パラメータ種として選択する。従って、精度よく曲を分類することができる。
なお、本変形例において、複数の候補ジャンルは外部から入力されてもよいし、予めデータベースに格納されていてもよい。
【００３４】
図９は、曲分類装置１００の第２の変形例の構成を示すブロック図である。本変形例にかかる曲分類装置１００は、代表値格納部１６０の代わりに範囲格納部１５０を有する点を除き、図１に示す曲分類装置１００と同一である。すなわち、ジャンル分類部２００は、解析部１８０が解析した曲のパラメータの値と、範囲格納部１５０が格納するデータに基づいて、曲を分類する。
【００３５】
図１０は、範囲格納部１５０のデータ構成をテーブル形式で示す図である。範囲格納部１５０は、ジャンル毎に、当該ジャンルに属する曲がとるべきパラメータの範囲をパラメータ別に格納する。
すなわち、ジャンル分類部２００は、解析部１８０が算出したパラメータの値が、いずれのジャンルの範囲に含まれるかを判断し、この判断結果に従って曲を分類する。このとき、複数の候補ジャンル、及び用いるべき分類パラメータ種は、分類パラメータ種格納部１２０が格納するデータに従う。
【００３６】
従って、第２の変形例にかかる曲分類装置１００によれば、予め各ジャンル毎に、パラメータの範囲を適切に定めておくことで、精度よく曲を分類することができる。
【００３７】
なお、本変形例において、複数の候補ジャンルを外部から取得する構成とするとき、ジャンル分類部２００は、当該複数の候補ジャンルにおいて、範囲格納部１５０が格納する範囲が最もばらついているパラメータを分類パラメータ種として選択してもよい。
また、本変形例においても、代表値格納部１４０を備えていてもよい。この場合、曲分類装置１００は、分類パラメータ種の値がどのジャンルの範囲にも入らない曲に対して、図６に示す処理を行うことで、曲の分類を行うことができる。
【００３８】
なお、曲分類装置１００は、コンピュータに、例えばリムーバブルメディアを介して所定のプログラムをインストールすることで実現する。当該プログラムは、通信網を介してコンピュータにダウンロードされてもよい。
【００３９】
以上、本発明を実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。上記実施形態に、多様な変更または改良を加えることができる。そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００４０】
【発明の効果】
上記説明から明らかなように、本発明によれば精度よく曲を分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態である曲分類装置１００の構成を示すブロック図である。
【図２】分類パラメータ種格納部１２０のデータ構成をテーブル形式で示す図である。
【図３】代表値格納部１４０のデータ構成をテーブル形式で示す図である。
【図４】曲分類装置１００の動作を示すフローチャートである。
【図５】図４における曲解析処理（Ｓ４０）の詳細を示すフローチャートである。
【図６】図４における分類処理（Ｓ６０）の詳細を示すフローチャートである。
【図７】曲分類装置１００の第１の変形例の構成を示すブロック図である。
【図８】第１の変形例にかかる曲分類装置１００がジャンルを分類するときの動作（図４のＳ６０）の詳細を示すフローチャートである。
【図９】曲分類装置１００の第２の変形例の構成を示すブロック図である。
【図１０】範囲格納部１５０のデータ構成をテーブル形式で示す図である。
【符号の説明】
１２０　分類パラメータ種格納部（ジャンル格納部）
１４０　代表値格納部
１５０　範囲格納部
１６０　パラメータ選択部
１８０　解析部
２００　ジャンル判断部
【図１】
2004110422.tif 000003
【図２】
2004110422.tif 000004
【図３】
2004110422.tif 000005
【図４】
2004110422.tif 000006
【図５】
2004110422.tif 000007
【図６】
2004110422.tif 000008
【図７】
2004110422.tif 000009
【図８】
2004110422.tif 000010
【図９】
2004110422.tif 000011
【図１０】
2004110422.tif 000012