(57)【要約】【課題】  デジタルファイルのサマリを自動的に作成する。【解決手段】  デジタルファイルを複数のセグメントに分割し、セグメントを複数のクラスタに分類し、該デジタルファイルの特徴を表すセグメントを含む少なくとも１つのクラスタを複数のクラスタから選択し、次いで各クラスタから１つのセグメントを選択し、デジタルファイルのサマリとして使用する、デジタルファイルのサマリを作成する。【選択図】  図１
2004164620.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
(a)デジタルファイルを複数のセグメントに分割するステップと、
(b)前記セグメントを複数のクラスタに分類するステップと、
(c)前記複数のクラスタから、前記デジタルファイルの特徴を表すセグメントを含むクラスタを選択するステップと、
(d)前記選択されたクラスタから、１つのセグメントを前記デジタルファイルのサマリとして提示するステップと、
を含む、デジタルファイルの要約方法。
【請求項２】
前記複数のセグメントの長さは一様でない、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ステップ(a)は、前記デジタルファイルの特徴的なポイントを検出し、該特徴的なポイントにおいて前記デジタルファイルをセグメントに分割する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ステップ(b)は、
前記複数のセグメントを比較するステップと、
セグメント毎の相似度測定値を決定するステップと、
前記相似度測定値に基づいてセグメントをクラスタに分類するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
ステップ(c)は、
複数の前記クラスタから、各クラスタが前記デジタルファイルの一部の特徴を表すセグメントを含む複数のクラスタを選択することを含み、
ステップ(d)は、選択された前記複数のクラスタの各々から、前記デジタルファイルのサマリとしてセグメントを提示することを含む、
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記デジタルファイルは音声ファイルである、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記デジタルファイルは映像ファイルである、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記デジタルファイルはマルチメディアファイルである、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記デジタルファイルはテキストファイルである、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
デジタルファイルを複数のセグメントに分割するステップと、
前記セグメントを複数のクラスタに分類するステップと、
前記複数のクラスタから、前記デジタルファイルの特徴を表すセグメントを含む少なくとも１つのクラスタを選択するステップと、
前記選択されたクラスタから、１つのセグメントを前記デジタルファイルのサマリとして提示するステップと、
を含むデジタルファイルの要約方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１１】
前記デジタルファイルがカーネル相関を利用してセグメントに分割される、請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
前記セグメントが特異値分解に基づいてクラスタに分類される、請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１３】
前記複数のセグメントの長さは一様でない、請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１４】
前記サマリは、それぞれが異なるクラスタから選択される複数のセグメントを含む、請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１５】
前記複数のセグメントの相似度マトリクスを作成するステップを更に含む、請求項１０に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はデジタルファイルの要約に係り、より詳細にはデジタルファイルを自動的に要約する方法、及び該方法をコンピュータに実行させるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
種々の情報を記憶する形態として、デジタルフォーマットが加速度的に普及している。例えば音楽、音声、映像、マルチメディアをデジタルフォーマットで記憶することが可能である。本発明の中で従来の技術が使用され得る（例えば、特許文献１〜３、非特許文献１、２等）。
【０００３】
【特許文献１】米国特許第5,227,892号明細書
【特許文献２】米国特許第5,598,507号明細書
【特許文献３】米国特許第5,655,058号明細書
【非特許文献１】Ｔ．ホフマン(T. Hofmann)著，「潜在意味論の確率的解析による独学(Unsupervised Learning by Probabilistic Latent Semantic Analysis)」，MACHINE LEARNING，2001年，42，p. 177-196
【非特許文献２】Ｄ．リー(D. Lee)ら著，「ノンネガティブマトリクス分解によるオブジェクトの部分学習(Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization)」，ネイチャー(NATURE)（第401巻），1999年10月21日
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
インターネット、そしてNapsterを含む数多くのピアツーピア(peer-to-peer)サービスが開始され、個人ユーザは大量のデジタルファイルデータを個人のデジタル機器に日常的に収集するようになった。個人のデジタル機器に記憶されるMPEG-Layer 3(MP3)ファイルの収集に関する最近の集計では、四人に一人が少なくとも９ギガバイトのデジタル音声を収集していると回答している。
【０００５】
個人の収集サイズが増大した結果、ファイル管理をサポートするリサーチツールや開発ツールの利用が加速度的に増加している。この分野では、例えばデジタル音楽サマリの提供が重要性が増している。MP3ファイルのサマリが得られれば、電子商取引のウェブサイトであれ個人の収集であれ、ユーザは音楽をブラウズする際に音楽データベースを一層効率よくナビゲートし試聴することができる。また、完全なファイルの代わりに音楽サマリを配布することで、コンテンツ提供側の安全面での懸念をほぼ回避できる。
【０００６】
従来の音楽サマリ作成技術では、サマリ作成対象の音楽の特徴を適切に表現するサマリを作成できないことが多かった。例えば、ある音楽サマリ作成技術では、音楽を一定の時間的長さを持つセグメントに分割し、各セグメントを分析し、セグメントをクラスタに分類し、クラスタの１つをサマリとして選択する。この技術では、望ましくない位置で音楽が分割されたり、音楽の特徴を適切に表現していないセグメントが選択されたりする問題がある。
【０００７】
別の音楽サマリ作成技術では、作成者が手動で音楽を試聴し、１つのセグメントをサマリとして手動で選択する。この技術は時間を消費し、そして作成者の関与を必要とする点で問題がある。
【０００８】
以上のことから、音楽ファイル等のデジタルファイルを自動的に要約し、該デジタルファイルの特徴を適切に表現するサマリを作成するシステム及び方法が求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、デジタルファイルのサマリを作成する方法及びシステムである。本発明の方法の一実施形態は、デジタルファイルを複数のセグメントに分割し、セグメントを複数のクラスタに分類し、該デジタルファイルの特徴を表すセグメントを含む少なくとも１つのクラスタを複数のクラスタから選択することを含む。次いで各クラスタから１つのセグメントを選択し、デジタルファイルのサマリとして使用する。
【００１０】
本発明の第一の態様は、(a)デジタルファイルを複数のセグメントに分割するステップと、(b)セグメントを複数のクラスタに分類するステップと、(c)複数のクラスタから、デジタルファイルの特徴を表すセグメントを含むクラスタを選択するステップと、(d)選択されたクラスタから、１つのセグメントをデジタルファイルのサマリとして提示するステップと、を含む、デジタルファイルの要約方法である。
本発明の第二の態様は、第一の態様において、複数のセグメントの長さは一様でない。
本発明の第三の態様は、第一の態様において、ステップ(a)は、デジタルファイルの特徴的なポイントを検出し、該特徴的なポイントにおいてデジタルファイルをセグメントに分割する。
本発明の第四の態様は、第一の態様において、ステップ(b)は、複数のセグメントを比較するステップと、セグメント毎の相似度測定値を決定するステップと、相似度測定値に基づいてセグメントをクラスタに分類するステップと、を含む。
本発明の第五の態様は、第一の態様において、ステップ(c)は、複数のクラスタから、各クラスタがデジタルファイルの一部の特徴を表すセグメントを含む複数のクラスタを選択することを含み、ステップ(d)は、選択された複数のクラスタの各々から、デジタルファイルのサマリとしてセグメントを提示することを含む。
本発明の第六の態様は、第一の態様において、デジタルファイルは音声ファイルである。
本発明の第七の態様は、第一の態様において、デジタルファイルは映像ファイルである。
本発明の第八の態様は、第一の態様において、デジタルファイルはマルチメディアファイルである。
本発明の第九の態様は、第一の態様において、デジタルファイルはテキストファイルである。
本発明の第十の態様は、デジタルファイルを複数のセグメントに分割するステップと、セグメントを複数のクラスタに分類するステップと、複数のクラスタから、デジタルファイルの特徴を表すセグメントを含む少なくとも１つのクラスタを選択するステップと、選択されたクラスタから、１つのセグメントをデジタルファイルのサマリとして提示するステップと、を含むデジタルファイルの要約方法をコンピュータに実行させるプログラムである。
本発明の第十一の態様は、第十の態様において、デジタルファイルがカーネル相関を利用してセグメントに分割される。
本発明の第十二の態様は、第十の態様において、セグメントが特異値分解に基づいてクラスタに分類される。
本発明の第十三の態様は、第十の態様において、複数のセグメントの長さは一様でない。
本発明の第十四の態様は、第十の態様において、サマリは、それぞれが異なるクラスタから選択される複数のセグメントを含む。
本発明の第十五の態様は、第十の態様において、複数のセグメントの相似度マトリクスを作成するステップを更に含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明を特定の実施形態について説明する。本発明の他の目的、特徴、利点は明細書及び図面を参照すれば明瞭となる。
【００１２】
本発明の実施形態のコンピュータは、少なくとも演算処理を行うプロセッサ、データ及びインストラクションを入力する入力手段、データ及び処理結果を出力する出力手段、及び、データ及びプログラムを記憶する記憶手段を有する。以下に説明する本発明の実施形態の方法は、該コンピュータにより実行される。当該方法を実行するためのプログラムを該記憶手段に記憶し、当該記憶手段から当該プログラムを読み出し、該プロセッサにより実行するようにしてもよい。
【００１３】
図１は、本発明の一実施形態におけるデジタルファイルのサマリ作成方法を概略した図である。当業者には明瞭であるが、図１、図２、図６では特定の機能を実行するロジックボックスが示されている。ロジックボックス数は実施形態により増減できる。本発明の一実施形態では、ロジックボックスはソフトウェアプログラム、ソフトウェアオブジェクト、ソフトウェアファンクション、ソフトウェアサブルーチン、ソフトウェアメソッド、ソフトウェアインスタンス、コードフラグメント、ハードウェアオペレーション、ユーザオペレーションを表すことができる。これらは単独もしくは組み合わせて表示できる。
【００１４】
まず、特徴的なポイントを局部的に検出し、デジタルファイルをセグメントに分割する（ステップ１０１）。次いでセグメントのスペクトル特徴を統計的に分析し、セグメントをクラスタに分類する（ステップ１０３）。最後にセグメント及びクラスタ分析を利用してサマリを作成する（ステップ１０５）。特定用途向けの情報やユーザ個人の嗜好を加味してサマリを作成してもよい。
【００１５】
音声のセグメント分割
ファイルのセグメント分割は種々の分割技術により行うことができる。一例として、本発明の一実施形態に従ったファイルセグメントの生成プロセス２００を図２に示す。ロジックボックス２０１で、デジタルファイルを計算してスペクトログラム(spectrogram)を生成する。続くロジックボックス２０３で、スペクトログラムを用いてデジタルファイルのセグメント分割を行う。このとき後述するスペクトルの「自己相似性」に基づく効率的な方法を利用する。セグメント分割後、各セグメントの一次及び二次(first and second order)のスペクトル統計をスペクトログラムから計算する（ステップ２０５）。各セグメントの長さは一様でなくともよい。
【００１６】
「自己相似度」は、経時的な(time-ordered)マルチメディアストリームの大域的構造を評価するためのノンパラメトリック手法である。一実施形態では、自己相似度は二段階の階層レベルで決定される。セグメント分割ステップでは、不完全なタイムインデックス(time-indexed)相似度のマトリクスが計算、処理され、特徴的な音声時間サンプルが局部的に検出される。セグメント分割の境界が与えられると、小さい(lower dimension)、完全なセグメントインデックス(segment-indexed)相似度マトリクスが計算される。この完全なセグメントインデックス相似度マトリクスに統計的相似度測定値が導入され、これによって種々の長さのメディアセグメントの相似度が量的に評価される。統計的なセグメントレベルの分析を行うことで、従来の技術と比べて必要な計算が大幅に減少し、一方クラスタ分類のロバストネスは向上する。
【００１７】
一実施形態では、デジタルデータの自己相似度分析は，相似度測定値を用いて各メディアセグメントを他の全メディアセグメントと比較することで行われる。
【００１８】
2004164620.tif 000003
【００１９】
得られた相似度データを、図３に示すようにマトリクスＳ３０１に適用することができる。イニシャルデジタルファイル３０３の要素はS(i,j)=d(vi, vj):i,j=1,…,Nで表せる。横に時間軸３０５を、縦にＳ軸３０７をとると、自己相似度は主対角線３０９上で最大となる。
【００２０】
マトリクス３０１は、デジタルファイル３０３の各メディアセグメント３１１、３１３を比較することにより作成される。相似度値３１５はマトリクス３０１中では色度として表示される。マトリクス３０２は、Ｕ２（1977年アイルランドで結成されたロックグループ）の歌「ワイルドハニー(Wild Honey)」について算定された相似度マトリクスである。
【００２１】
デジタルファイルのセグメント分割では、相似度マトリクスの代わりにパラメータ表示を行うこともできる。例えば、MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficients)や、SVD(singular value decomposition)を用いて算出される部分空間表示を利用してもよい。Ｔ．ホフマン(T. Hofmann)著，「潜在意味論の確率的解析による独学(Unsupervised Learning by Probabilistic Latent Semantic Analysis)」，MACHINE LEARNING，2001年，42，p. 177-196に記載された潜在意味論の確率的解析(PLSA: Probabilistic Latent Semantic Analysis)や、Ｄ．リー(D. Lee)ら著，「ノンネガティブマトリクス分解によるオブジェクトの部分学習(Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization)」，ネイチャー(NATURE)（第401巻），1999年10月21日刊に記載されたノンネガティブマトリクス分解(NMF: Non-Negative Matrix Factorization)等の他の技術も利用できる。ウィンドウサイズは変更可能であるが、ロバスト音声分析では多くの場合0.05秒台の解像度が求められる。
【００２２】
セグメント分割ステップ１０１では、コサイン距離測定値を用いてスペクトル情報を比較することによりセグメント分割を行ってもよい。サンプル時間ｉ、ｊにおけるスペクトログラムをそれぞれベクトルｖi、ｖjで表すとすると、次式が成り立つ。
【００２３】
【数１】
2004164620.tif 000004
【００２４】
一例として、Ｎ個のサンプルからなるデジタル音声ストリームを取り上げる。この情報は相似度マトリクスＳに埋め込まれている。各要素は上記（１）式で与えられる。ファイル中に特徴的なポイントを見出すため、相似度マトリクスの主対角線に沿ってガウス−テーパード格子カーネル(Gaussian-tapered checkerboard kernel)を相関させる。特徴の評価については、本願と同時係属中の米国特許出願09/569,230号（「音楽や会話を含む音声の自動分析方法(Method for Automatic Analysis of Audio Including Music and Speech)」２０００年５月１１日出願）を参照されたい。この出願の全文を参照により本明細書に引用したものとする。図４は、音声のセグメント分割に利用されるガウス−テーパード格子カーネル４０１を示す。４０２は、図３の相似度マトリクス３０２から算定されたカーネル相関(kernel correlation)である。得られたタイムインデックス相関における大きいピーク（例えば、４０４ａ，４０４ｂ，４０４ｃ）が認識され、これらがセグメントの境界となる。
【００２５】
セグメント分割では、格子カーネルの幅内の主対角線の周囲の相似度マトリクスを計算する。
【００２６】
2004164620.tif 000005
【００２７】
【数２】
2004164620.tif 000006
【００２８】
主対角線の周囲に集中したＫ＝２５６の帯域幅のマトリクス要素のみを考慮することで、２０ヘルツでサンプリングした３分間の音声ファイルに関して必要な計算の９６％以上が減少する。Ｋは所望の値としてよい。対称の相似度測定値を用いれば、残りの計算を更に減らすことができる。
【００２９】
いずれの手法でセグメント分割を行う場合でも、分割結果はセグメントのセット｛pi,…, pp｝として示される。各セグメントは開始時間と終了時間により画定される。一実施形態ではセグメントの長さを一様とする必要はなく、このシステムで歌の特徴を表すセグメントをより正確に生成することが可能である。
【００３０】
セグメントの統計的なクラスタ分類
ロジックボックス１０３でセグメントがクラスタに分類され、サマリ作成用に主クラスタとその代表値(representatives)が決定される。クラスタ分類では、セグメントレベルでの相似度を計るための第二の相似度マトリクスＳSが計算される。
【００３１】
2004164620.tif 000007
【００３２】
このマトリクスでは、各セグメントのスペクトログラムデータについて、Ｂ×１の経験的(empirical)平均ベクトルとＢ×Ｂの経験的共分散マトリクスとを計算する。セグメントは相似度測定値を用いてクラスタに分類される。相似度測定値の決定は他の手法で行ってもよい。例えば、セグメントの経験的平均間のコサイン距離に基づいて相似度測定値を決定してもよい。別の実施形態では、セグメントの経験的平均と共分散とによって特徴付けられるガウス密度間のカルバック・ライブラー(KL: Kullback-Leibler)距離に基づいて相似度測定値を決定してもよい。例えば、平均ベクトルμと共分散マトリクスΣから決定されるＢ次元のガウス密度をＧ（μ，Σ)で表すと、Ｂ次元のガウス密度Ｇ（μｉ，Σｊ)のＫＬ距離は次式で示される。
【００３３】
【数３】
2004164620.tif 000008
【００３４】
式中、Ｔｒはマトリクストレース(matrix trace)である。Ｂ×ＢのマトリクスＡでは、次式が成り立つ。
【００３５】
【数４】
2004164620.tif 000009
【００３６】
ＫＬ距離は非対称であるが、対称のバリエーションを次のように構成できる。
【００３７】
【数５】
2004164620.tif 000010
【００３８】
各セグメントｐiは、それぞれのスペクトログラムデータの経験的平均μiと共分散Σiで識別される。セグメント相似度は次式で評価される。式中、dseg(.,.)∈(0,1]であり、dsegは対称である。
【００３９】
【数６】
2004164620.tif 000011
【００４０】
セグメントをクラスタに分類するには、セグメントの組み合わせ毎に上記（６）式のセグメント間の相似度測定値を計算する。得られたデータをセグメントインデックス相似度マトリクスＳSに適用してもよい。マトリクスＳSは、図３のタイムインデックス相似度マトリクスと同様のマトリクスである。
【００４１】
【数７】
2004164620.tif 000012
【００４２】
式中、ＳSはタイムインデックス相似度マトリクスよりも小さく二次の大きさを有する。ＳS＝ＵΛＶtのＳＶＤが計算される。このときＵとＶは直交マトリクスであり、Λは対角マトリクスである。Λの対角要素は特異値ＳS：Λii＝λiである。Ｕの列の特異ベクトルは、次式の単位−総和(unit-sum)ベクトルを構成するために用いられる。
【００４３】
【数８】
2004164620.tif 000013
【００４４】
式中、〇はｘ，ｙ∈ＩＲBの要素に関するベクトル積を示し、ｘ〇ｙ＝ｚ∈ＩＲB，ｚ（ｉ）ｙ（ｉ），ｉ＝１，…，Ｂである。ｕi、ｖiはＵ及びＶのそれぞれｉ番目の列であり、対称の相似度マトリクスではＵ＝Ｖである。ＳＶＤの結果、各列は特異値として降順に配列される。すなわち、ｕ1がλ1に対応する左の特異ベクトルで、最大の特異値である。各セグメントが分類されるクラスタは、図６の方法６００で決定される。
【００４５】
プロセスはロジックボックス６０１で開始され、Ｐ×Ｐのセグメントインデックス相似度マトリクスＳSが上記（６）式を用いて計算される。
【００４６】
2004164620.tif 000014
【００４７】
別の実施形態では、セグメントのクラスタ分類は他の手法で行ってもよい。例えば、前出のＴ．ホフマン(T. Hofmann)著，「潜在意味論の確率的解析による独学(Unsupervised Learning by Probabilistic Latent Semantic Analysis)」，MACHINE LEARNING，2001年，42，p. 177-196に記載された潜在意味論の確率的解析(PLSA: Probabilistic Latent Semantic Analysis)や、Ｄ．リー(D. Lee)ら著，「ノンネガティブマトリクス分解によるオブジェクトの部分学習(Learning the parts of objects by non-negative matrix factorization)」，ネイチャー(NATURE)（第401巻），1999年10月21日刊に記載されたノンネガティブマトリクス分解(NMF: Non-Negative Matrix Factorization)等の他の技術も利用できる。
【００４８】
Ｕ２の歌「ワイルドハニー」に方法６００を適用した結果を図５に示す。
【００４９】
2004164620.tif 000015
【００５０】
「ワイルドハニー」では、セグメント分割アルゴリズムによって生成されるタイムインデックス相似度マトリクスは、生成時には４，５４０×４，５４０である。マトリクス５０１は、「ワイルドハニー」に関するタイムインデックス相似度マトリクスに対応する、１１×１１のセグメントインデックス相似度マトリクスである。セグメントインデックスマトリクス５０１は、対応する１１のセグメントを表す。各セグメントは横の行１乃至１１と、対応する縦の列１乃至１１で表示される。相似するセグメントの交差部分はグレーで示される。例えば、相似するセグメントインデックス３とセグメントインデックス６の交差部分５０５はグレーで表示されている。セグメントインデックス３は更にセグメントインデックス９と相似しており、その交差部分５０７は薄いグレーで表示されている。また、相似するセグメントインデックス２とセグメントインデックス５の交差部分は５０９である。セグメントインデックス２は更にセグメントインデックス８と相似しており、その交差部分は５１１である。（交差部分の濃度は相似度に比例する。）
【００５１】
イメージ５０３は、図６の方法で処理され、セグメントレベルの相似度マトリクス５０１に示されたセグメントインデックスクラスタインジケータを図示したものである。イメージ５０３の横の行は各セグメントの正規化値を表す。各セグメントはイメージ５０３の横軸にセグメント１乃至１１として表示される。破線のインジケータライン５０２で示されるように、セグメントインデックス２、５、８は相似している。同様に、一点鎖線５０４で示すように、セグメントインデックス３、６、９は相似している。
【００５２】
サマリの作成
一実施形態では、他のセグメントに対する各セグメントの相似度測定値としてＳSの列の総和を計算することで、サマリ作成用のセグメントを選択できる。例えば、各セグメントインデックスを次のように計算する。
【００５３】
【数９】
2004164620.tif 000016
【００５４】
一実施形態では、各列は様々な長さの歌のセグメントを表す。
【００５５】
別の実施形態では、非対角要素の最大相似度に基づいてセグメントを選択してもよい。非対角要素の最大相似度は、次のように各セグメントのインデックススコアを計算することで決定できる。
【００５６】
【数１０】
2004164620.tif 000017
【００５７】
別の実施形態では二段階方式を利用する。まず、主クラスタを選択する。主クラスタは、非対角要素を含むクラスタを選択し、クラスタインデックス(cluster-indexed)を利用するために同一クラスタからセグメントを組み合わせることにより選択できる。クラスタが一致する場合、それらのクラスタは音声ファイルの繰り返し部分（歌の中のバース(verse)やコーラス部分）に相当するセグメントを表すことが多い。
【００５８】
2004164620.tif 000018
【００５９】
【数１１】
2004164620.tif 000019
【００６０】
この方法の利点は、構造的情報と他の基準とを統合する際の柔軟性にある。例えば、重要な（反復される）セグメントクラスタ毎の特徴的なセグメントをサマリに含めることが可能である。一時的な制約を満たすセグメントのサブセットを更に選択してもよい。また、セグメントやクラスタの順序の認識、特定用途向けの制約やユーザの嗜好を加味してサマリ作成プロセスを実行してもよい。
【００６１】
実施例
本発明の一実施形態によってＵ２の歌「ワイルドハニー」を要約する例を以下に示す。この例は説明目的で提示するもので、本発明に何ら制限を加えない。本発明の諸実施形態は、音声ファイルに限らず種々のデジタルファイルのサマリ作成において有用である。
【００６２】
サマリ作成に当たり、まず歌をセグメントに分割する。セグメント分割は様々な方法、例えば手動又は自動で実施できることは既に述べた。「ワイルドハニー」のセグメント分割結果を図７の表に示す。列７０２に示すように、手動でセグメント分割した場合、歌は７０２1乃至７０２11の１１のセグメントに分割される。
【００６３】
列７０３は、「ワイルドハニー」を自動セグメント分割した結果を示す。自動セグメント分割では、歌は７０３1乃至７０３11の１１のセグメントに自動的に分割される。各セグメントの長さは一様でない。セグメント分割後、各セグメントを分析しクラスタに分類する。上述した手法を用いることで、セグメント７０３2、７０３5、７０３8は相似であるとみなされ、クラスタ１に分類される。セグメント７０３4、７０３7、７０３11は相似であるとみなされ、クラスタ２に分類される。セグメント７０３3、７０３6、７０３10は相似であるとみなされ、クラスタ３に分類される。セグメント７０３1及び７０３9は相似セグメントがないとみなされ、それぞれクラスタ５及びクラスタ４に分類される。手動によるセグメント分割や識別の場合と比較しても、セグメントは的確にクラスタ分類されている。
【００６４】
結果では、一番目のセグメントを除き、クラスタと手動ラベルとは一致している。一番目のセグメントには、クラスタ５とクラスタ２のセグメント間で共通するギターによる特徴的なリフが含まれている。一番目のセグメントでは他の楽器の音はなくリフのみが聞こえるため、一番目のセグメントは相似セグメントのないセグメントとしてクラスタに分類される。
【００６５】
ユーザの要望に基づいて歌のサマリを作成することも可能である。この例では、ユーザが短いサマリを求めているため、サマリには１つのセグメントのみが含まれている。各クラスタ又は任意のクラスタの組み合わせから歌の特徴を表すセグメントを選択しサマリに含めてもよい。歌の特徴を表すセグメントを任意に組み合わせてサマリを作成することも可能である。
【００６６】
本明細書では読みやすくするため見出しを設けて説明したが、本発明はこれに何ら制約されない。
【００６７】
以上の特定の実施形態は、本発明の原理を説明するためのものであり、当業者であれば本発明の範囲と精神に反することなく、種々に変更することが可能である。ゆえに、本発明の範囲は特許請求の範囲の記載によって定まるものである。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】本発明の一実施形態に従った、デジタルファイルのサマリ作成方法のフローチャートである。
【図２】本発明の一実施形態に従った、デジタルファイルのセグメント生成プロセスを示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態に従って生成された相似度測定値を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に従って計算されたガウス−テーパード格子カーネル及びカーネル相関を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に従った、クラスタインジケータを示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に従った、セグメントをクラスタに分類する方法を示すフローチャートである。
【図７】Ｕ２の歌「ワイルドハニー」のセグメント分割結果を示す表である。
【図１】
2004164620.tif 000020
【図２】
2004164620.tif 000021
【図６】
2004164620.tif 000022
【図７】
2004164620.tif 000023
【図３】
2004164620.tif 000024
【図４】
2004164620.tif 000025
【図５】
2004164620.tif 000026