(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの好む楽曲及びユーザの好まない楽曲を示す音楽嗜好情報をユーザ毎に入力する入力部と、
ツリーベクトル量子化手法を用いて、前記入力部に入力された音楽嗜好情報に基づいて、ユーザの好む楽曲及びユーザの好まない楽曲を識別するためのツリーである音楽特徴空間をユーザ毎に生成する音楽特徴空間生成手段と、
楽曲の検索を行うべき検索対象ユーザとは別の非検索対象ユーザに係る音楽特徴空間と前記検索対象ユーザに係る音楽嗜好情報とを用いて前記検索対象ユーザに係る音楽嗜好情報をベクトル化し、その結果を、前記検索対象ユーザの音楽嗜好を表すユーザプロファイルとする第１のプロファイル生成手段と、
前記第１のプロファイル生成手段により生成されたユーザプロファイルと類似するベクトルを持つ楽曲を、該ユーザプロファイルの生成に用いた音楽特徴空間から検索する音楽情報検索手段と、
を備えたことを特徴とする音楽情報検索システム。
【請求項２】
前記音楽特徴空間生成手段により生成された音楽特徴空間を用いて、該音楽特徴空間のユーザの音楽嗜好情報をベクトル化し、その結果を、該音楽特徴空間のユーザの音楽嗜好を表すユーザプロファイルとする第２のプロファイル生成手段と、
前記第２のプロファイル生成手段により生成されたユーザ毎のユーザプロファイルに基づいて、前記検索対象ユーザと非検索対象ユーザとの間における音楽嗜好の類似度を求める類似度算出手段を備え、
前記第１のプロファイル生成手段は、前記類似度に基づいて、前記ユーザプロファイルの生成に用いる音楽特徴空間を選択する、
ことを特徴とする請求項１に記載の音楽情報検索システム。
【請求項３】
前記類似度算出手段は、前記第２のプロファイル生成手段により生成されたユーザプロファイル間のベクトル類似度を算出することを特徴とする請求項２に記載の音楽情報検索システム。
【請求項４】
コンピュータを用いて構築された音楽情報検索システムにおける音楽情報検索方法であって、
前記コンピュータの入力部が、ユーザの好む楽曲及びユーザの好まない楽曲を示す音楽嗜好情報をユーザ毎に入力するステップと、
前記コンピュータの音楽特徴空間生成手段が、ツリーベクトル量子化手法を用いて、前記入力部に入力された音楽嗜好情報に基づいて、ユーザの好む楽曲及びユーザの好まない楽曲を識別するためのツリーである音楽特徴空間をユーザ毎に生成するステップと、
前記コンピュータの第１のプロファイル生成手段が、楽曲の検索を行うべき検索対象ユーザとは別の非検索対象ユーザに係る音楽特徴空間と前記検索対象ユーザに係る音楽嗜好情報とを用いて前記検索対象ユーザに係る音楽嗜好情報をベクトル化し、その結果を、前記検索対象ユーザの音楽嗜好を表すユーザプロファイルとするステップと、
前記コンピュータの音楽情報検索手段が、前記第１のプロファイル生成手段により生成されたユーザプロファイルと類似するベクトルを持つ楽曲を、該ユーザプロファイルの生成に用いた音楽特徴空間から検索するステップと、
を含むことを特徴とする音楽情報検索方法。
【請求項５】
ユーザの好む楽曲及びユーザの好まない楽曲を示す音楽嗜好情報をユーザ毎に入力する機能と、
ツリーベクトル量子化手法を用いて、前記入力された音楽嗜好情報に基づいて、ユーザの好む楽曲及びユーザの好まない楽曲を識別するためのツリーである音楽特徴空間をユーザ毎に生成する機能と、
楽曲の検索を行うべき検索対象ユーザとは別の非検索対象ユーザに係る音楽特徴空間と前記検索対象ユーザに係る音楽嗜好情報とを用いて前記検索対象ユーザに係る音楽嗜好情報をベクトル化し、その結果を、前記検索対象ユーザの音楽嗜好を表すユーザプロファイルとする機能と、
前記ユーザプロファイルと類似するベクトルを持つ楽曲を、該ユーザプロファイルの生成に用いた音楽特徴空間から検索する機能と、
をコンピュータに実現させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音楽情報検索システム、音楽情報検索方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、大量の楽曲（音楽情報）の中から、ユーザが聴きたい楽曲を効率的に検索・推薦するための手法として、例えば、所謂協調フィルタリングを用いた手法が知られている。この協調フィルタリングは、ユーザの履歴を比較して、ユーザが購入・利用している履歴の相関が高いアイテムを推薦する手法である。この手法を音楽に当てはめた際には、例えば、ＣＤ又は着信メロディの購買履歴、音楽の再生履歴等を利用して、個々のユーザの嗜好に合った音楽を推薦することが可能になる。
【０００３】
一方、音楽の音響的な特徴に基づいて、ユーザの嗜好に合致する楽曲を検索する手法があり、ここでは、ユーザが好む楽曲と好まない楽曲とからそれぞれ抽出した特徴量（mel-scaled cepstral coefficients：ＭＦＣＣ）に基づいて、個々のユーザの嗜好に合った特徴空間を構築し、この特徴空間を用いて検索対象楽曲をベクトル化するとともに、ユーザの嗜好を表す「ユーザプロファイル」に係るベクトルを生成する。そして、ユーザプロファイルと検索対象楽曲との間のベクトル類似度等を算出して、ユーザの嗜好との適合度が高い楽曲を検索するようにしている。さらに、検索結果に対するユーザの適合フィードバック情報を用いて、ユーザプロファイルを更新し、これによって、検索の精度を向上させるようにしている（特許文献１参照、以下単に従来例と称する）。
【特許文献１】特開２００３−３１６８１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、前述のように、協調フィルタリングを用いて、履歴に基づいて楽曲を検索・推薦する際には、ユーザに提示される楽曲に偏りが発生するという問題点がある。特に、音楽の場合には、人気が高い限られた楽曲（所謂ヒット曲）を、大多数のユーザが購入・再生する傾向が強いため、協調フィルタリングによる推薦も必然的にヒット曲に偏ってしまうことになり、従って、協調フィルタリングを用いた手法では、ユーザにとって嗜好に合う新たな楽曲を発見することが少ない（発見度が低い）。
【０００５】
一方、従来例に記載の手法では、各楽曲に対する履歴とは無関係に検索を行う関係上、協調フィルタリングを用いた手法と比較すると、ユーザにとって発見度の高い楽曲が検索される可能性は高い。しかしながら、適合フィードバックによるユーザプロファイル更新においては検索精度の向上は実現できるものの、ユーザがフィードバック情報を与える楽曲の音響的な特徴に偏った楽曲へと絞り込んで検索が行われることになってしまう。
【０００６】
例えば、従来例においては、にぎやかなロックと静かなクラシックとの両方の楽曲を好むユーザに対してロック調の楽曲を検索した場合、検索結果としては合致する。そして、この検索結果に対しユーザが適合フィードバックを返すと、さらにロック調の楽曲に検索が絞り込まれ、より検索精度が向上する。
【０００７】
しかし、その一方で、同一のユーザが静かなクラシックを聴きたいと思った場合、現在のプロファイル及びそのプロファイルによる検索結果に対する適合フィードバック情報に基づくプロファイル更新だけでは、ロック調以外の楽曲を検索させることは非常に困難である。つまり、ジャンルの異なる楽曲を好むユーザにとって、ジャンル毎に嗜好の楽曲を検索することが難しく、発見度が低下してしまうという問題点がある。
【０００８】
ここで、図６を参照して、従来例における問題点を概説すると、多数の楽曲１１に対して、第１の楽曲群１２（例えば、クラッシック）が存在するとともに、第２の楽曲群１３（例えば、ロック）が存在し、ユーザが第１の楽曲群１２及び第２の楽曲群１３を好むとすると、適合フィードバックによって、ユーザが好む第１の楽曲群１２にユーザプロファイル１４が軌跡１５で示すように適応していき、最終的にユーザプロファイル１４は第１の楽曲群１２の中心付近に達する。一方、ユーザプロファイル１４は第２の楽曲群１３から徐々に乖離してしまう。
【０００９】
さらに、従来例においては、同じジャンルであっても異なる曲調の楽曲を聴きたい場合にも、例えばロックの楽曲の中でも激しいハード系ロックと落ち着いたバラード系ロックの両方の楽曲を聴きたい場合にも、同様の問題に直面することになる。つまり、適合フィードバックの繰り返しによって、検索結果に含まれる楽曲の特徴が極度に絞り込まれてしまい、別の楽曲を検索することが困難となってしまうという問題点がある。
【００１０】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、その目的は、ユーザにとってバラエティに富んだ好みの楽曲を容易に検索でき、発見度を向上することのできる音楽情報検索システム及び音楽情報検索方法を提供することにある。
【００１１】
また、本発明の他の目的は、本発明の音楽情報検索システムをコンピュータを利用して実現するためのコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記の課題を解決するために、本発明に係る音楽情報検索システムは、ユーザの好む楽曲及びユーザの好まない楽曲を示す音楽嗜好情報をユーザ毎に入力する入力部と、ツリーベクトル量子化手法を用いて、前記入力部に入力された音楽嗜好情報に基づいて、ユーザの好む楽曲及びユーザの好まない楽曲を識別するためのツリーである音楽特徴空間をユーザ毎に生成する音楽特徴空間生成手段と、楽曲の検索を行うべき検索対象ユーザとは別の非検索対象ユーザに係る音楽特徴空間と前記検索対象ユーザに係る音楽嗜好情報とを用いて前記検索対象ユーザに係る音楽嗜好情報をベクトル化し、その結果を、前記検索対象ユーザの音楽嗜好を表すユーザプロファイルとする第１のプロファイル生成手段と、前記第１のプロファイル生成手段により生成されたユーザプロファイルと類似するベクトルを持つ楽曲を、該ユーザプロファイルの生成に用いた音楽特徴空間から検索する音楽情報検索手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る音楽情報検索システムにおいては、前記音楽特徴空間生成手段により生成された音楽特徴空間を用いて、該音楽特徴空間のユーザの音楽嗜好情報をベクトル化し、その結果を、該音楽特徴空間のユーザの音楽嗜好を表すユーザプロファイルとする第２のプロファイル生成手段と、前記第２のプロファイル生成手段により生成されたユーザ毎のユーザプロファイルに基づいて、前記検索対象ユーザと非検索対象ユーザとの間における音楽嗜好の類似度を求める類似度算出手段を備え、前記第１のプロファイル生成手段は、前記類似度に基づいて、前記ユーザプロファイルの生成に用いる音楽特徴空間を選択する、ことを特徴とする。
【００１４】
本発明に係る音楽情報検索システムにおいては、前記類似度算出手段は、前記第２のプロファイル生成手段により生成されたユーザプロファイル間のベクトル類似度を算出することを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る音楽情報検索方法は、コンピュータを用いて構築された音楽情報検索システムにおける音楽情報検索方法であって、前記コンピュータの入力部が、ユーザの好む楽曲及びユーザの好まない楽曲を示す音楽嗜好情報をユーザ毎に入力するステップと、前記コンピュータの音楽特徴空間生成手段が、ツリーベクトル量子化手法を用いて、前記入力部に入力された音楽嗜好情報に基づいて、ユーザの好む楽曲及びユーザの好まない楽曲を識別するためのツリーである音楽特徴空間をユーザ毎に生成するステップと、前記コンピュータの第１のプロファイル生成手段が、楽曲の検索を行うべき検索対象ユーザとは別の非検索対象ユーザに係る音楽特徴空間と前記検索対象ユーザに係る音楽嗜好情報とを用いて前記検索対象ユーザに係る音楽嗜好情報をベクトル化し、その結果を、前記検索対象ユーザの音楽嗜好を表すユーザプロファイルとするステップと、前記コンピュータの音楽情報検索手段が、前記第１のプロファイル生成手段により生成されたユーザプロファイルと類似するベクトルを持つ楽曲を、該ユーザプロファイルの生成に用いた音楽特徴空間から検索するステップと、を含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明に係るコンピュータプログラムは、ユーザの好む楽曲及びユーザの好まない楽曲を示す音楽嗜好情報をユーザ毎に入力する機能と、ツリーベクトル量子化手法を用いて、前記入力された音楽嗜好情報に基づいて、ユーザの好む楽曲及びユーザの好まない楽曲を識別するためのツリーである音楽特徴空間をユーザ毎に生成する機能と、楽曲の検索を行うべき検索対象ユーザとは別の非検索対象ユーザに係る音楽特徴空間と前記検索対象ユーザに係る音楽嗜好情報とを用いて前記検索対象ユーザに係る音楽嗜好情報をベクトル化し、その結果を、前記検索対象ユーザの音楽嗜好を表すユーザプロファイルとする機能と、前記ユーザプロファイルと類似するベクトルを持つ楽曲を、該ユーザプロファイルの生成に用いた音楽特徴空間から検索する機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とする。
これにより、前述の音楽情報検索システムがコンピュータを利用して実現できるようになる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、ユーザにとって発見度が高いばかりでなく、ユーザの嗜好に適合した楽曲を効率よく検索・推薦することができる。さらに、類似した音響的特徴の音楽情報のみが検索されることが防止され、ユーザにとって意外性のある音楽情報の検索が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照し、本発明の一実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る音楽情報検索システムを示すブロック図である。図１において、音楽情報検索システム２０は、ユーザ音楽嗜好入力部２１、ユーザ特徴空間構築部２２、ユーザプロファイル生成部２３、音楽情報検索部２４、検索結果提示部２５、ユーザプロファイル再構築部２６、及びユーザ間類似度算出部２７を有する。ユーザ音楽嗜好入力部２１は、ユーザ毎の特徴空間構築及びユーザプロファイルの構築に必要な各ユーザの音楽嗜好情報をユーザから得る。例えば、ユーザ音楽嗜好入力部２１は、各ユーザが好む・好まない楽曲及びジャンル等に関する情報を音楽嗜好情報としてユーザ入力によって収集する。
【００１９】
ユーザ特徴空間構築部２２は、ユーザ音楽嗜好入力部２１から得られた音楽嗜好情報に応じて、各ユーザの音楽嗜好の特徴を表すユーザ特徴空間（音楽特徴空間）を構築する。例えば、ユーザ特徴空間構築部２２は、「Foote,“Content-based retrieval of music and audio”,Proceedings of SPIE,Vol.3229,pp.136-147,1997」に記載されたツリーベクトル量子化手法（ＴｒｅｅＱ）によって、各ユーザが好む楽曲と好まない楽曲を識別するためのユーザ特徴空間２８を構築する。そのユーザ特徴空間２８は特徴空間データベース（特徴空間ＤＢ）２９に保存される。
【００２０】
ユーザプロファイル生成部２３は、ユーザ音楽嗜好入力部２１から得られた音楽嗜好情報及びユーザ特徴空間構築部２２で構築されたユーザ特徴空間２８に基づいて、各ユーザの音楽嗜好を表すユーザプロファイル３０を生成する。例えば、ユーザプロファイル生成部２３は、ユーザ特徴空間を用いてユーザが好む楽曲をベクトル化して（ユーザ好みベクトル）、ユーザプロファイル３０を得る。そのユーザプロファイル３０はユーザプロファイルデータベース（ユーザプロファイルＤＢ）３１に保存される。
【００２１】
なお、ユーザプロファイル生成部２３は、各ユーザが好まない楽曲についてもベクトル化し（ユーザ非好みベクトル）、ユーザ好みベクトルからユーザ非好みベクトルを減算してユーザプロファイル３０を構築するようにしてもよい。また、ユーザが好む楽曲・好まない楽曲をそれぞれ複数入力している場合には、各楽曲のユーザ好みベクトルを加算し、ユーザ非好みベクトルを減算して、ユーザプロファイル３０を生成する。
【００２２】
音楽情報検索部２４は、ユーザプロファイル生成部２３によって生成されたユーザプロファイル３０と当該ユーザに対応するユーザ特徴空間とに基づいて、ベクトル化された検索対象楽曲間の類似度を算出する。そして、その類似度に基づき、楽曲が蓄積された音楽データベース（音楽ＤＢ）３２からユーザの嗜好に適合する楽曲を検索する。
【００２３】
検索結果提示部２５は、音楽情報検索部２４で得られた検索結果をユーザに提示する。例えば、検索結果提示部２５は、音楽情報検索部２４による類似度計算の結果として得られた類似度の上位の楽曲を提示する。
【００２４】
なお、上位Ｎ（Ｎは１以上の整数）件の中からランダムに数件の楽曲を選択して提示するようにしてもよい。さらに、検索結果を提示する際には、例えば、楽曲のタイトル・アーティスト等の一覧を提示するようにしてもよく、提示した後に検索結果の上位楽曲から自動的に再生を行うようにしてもよい。
【００２５】
ユーザプロファイル再構築部２６は、ユーザの音楽嗜好及び他のユーザのユーザ特徴空間に基づいて、当該ユーザのユーザプロファイルを再構築する。このユーザプロファイルの再構築処理については後述する。
【００２６】
ユーザ間類似度算出部２７は、ユーザプロファイル再構築の際に用いるユーザ特徴空間を選択するための前処理として、ユーザの音楽嗜好間の類似度を算出する。例えば、ユーザ間類似度を算出する際には、比較対象となるユーザのユーザプロファイル間のベクトル類似度を算出する。なお、ユーザのシステム利用履歴間の相関を算出するようにしてもよい。
【００２７】
次に、他のユーザのユーザ特徴空間を用いたユーザプロファイルの再構築手法について説明する。
図２を参照して、まず、ユーザ特徴空間構築部２２において、各ユーザから得られた音楽嗜好情報、つまり、各ユーザが好む楽曲及び好まない楽曲の例を入力として、全てのユーザのユーザ特徴空間を構築する。以下、ユーザＵａのユーザ特徴空間２８をＳａとする。
【００２８】
ユーザプロファイル３０を構築するためには、ユーザＵａが好む楽曲群Ｇａ＝｛ｔｇ１，ｔｇ２，…，ｔｇｎ｝（ｎは１以上の整数）と、ユーザＵａが好まない楽曲群Ｂａ＝｛ｔｂ１，ｔｂ２，…，ｔｂｍ｝（ｍは１以上の整数）と、ユーザＵａのユーザ特徴空間Ｓａとが入力となる。つまり、ユーザプロファイル３０をＰａで表すと、ＰａはＧａ、Ｂａ、及びＳａを引数とする関数Ｐａ＝Ｆ（Ｇａ，Ｂａ，Ｓａ）として表現することができる。従来例における適合フィードバックによるプロファイルの更新は、この関数に入力されるＧａ及びＢａに含まれる楽曲を追加する処理と等価である。
【００２９】
本実施形態では、ユーザプロファイルＰａを再構築するために、他のユーザのユーザ特徴空間を利用する。例えば、ユーザＵａのユーザプロファイルＰａを再構築するため、ユーザＵａの音楽嗜好を表す楽曲群Ｇａ及びＢａと、他のユーザのユーザ特徴空間とを利用する。ユーザＵａの再構築されたユーザプロファイルをＰ’ａとし、ユーザプロファイルＰａの再構築に利用するユーザをＵｂとすると、Ｐ’ａは（１）式で表すことができる。
【００３０】
Ｐ’ａ＝Ｆ（Ｇａ，Ｂａ，Ｓｂ）      （１）
ここで、ＳｂはユーザＵｂのユーザ特徴空間を表す。
【００３１】
（１）式においては、ユーザＵａが好む楽曲及び好まない楽曲に基づいて、ユーザＵｂのユーザ特徴空間Ｓｂ上でユーザプロファイルを構築することになる。例えば、ユーザＵａのユーザプロファイルＰａを構築する場合と同様の手法により、楽曲群Ｇａ及びＢａに含まれる楽曲と、ユーザＵｂのユーザ特徴空間Ｓｂとを用いて、矢印Ｃで示すようにユーザプロファイル構築処理することによって、再構築されたユーザプロファイルＰ’ａを得る。
【００３２】
そして、その再構築されたユーザプロファイルＰ’ａに応じた音楽情報検索処理は、ユーザ特徴空間Ｓｂ上において、ユーザプロファイルＰ’ａと、検索対象楽曲との類似度を算出し、上位Ｎ件の楽曲（楽曲群Ｄ）を矢印Ｅで示すようにユーザＵａに提示する等して行われることになる。
【００３３】
このようにして、ユーザＵｂのユーザ特徴空間Ｓｂを利用して、ユーザＵａのユーザプロファイルＰａを再構築し、再構築されたプロファイルＰ’ａに基づいて楽曲１１が検索されることになる。
【００３４】
なお、ユーザプロファイルＰａの再構築時に用いるユーザのユーザ特徴空間を選択するための前処理として、ユーザ間の類似度を算出するようにしてもよい。例えば、ユーザプロファイルを再構築するユーザとの類似度が低いユーザのユーザ特徴空間に基づいてユーザプロファイル更新を行えば、類似度が高いユーザと比べて、意外性がある（発見度が高い）楽曲が検索されることになる。
【００３５】
次に、図１及び図３を参照して、本実施形態に係る音楽情報検索処理について説明する。
まず、ユーザ特徴空間構築部２２は検索用特徴空間を構築する（ステップＳ１）。ここでは、例えば、前述の特許文献１に記載されているように、ユーザの嗜好（好む・好まない楽曲）等に基づいてユーザ特徴空間である検索用特徴空間が構築される。また、ユーザ特徴空間構築部２２はユーザプロファイル再構築用特徴空間を予め複数構築する。
【００３６】
図４は、ユーザプロファイル再構築用特徴空間の構築処理を説明するためのフロー図である。図４において、まず、ユーザ特徴空間構築部２２は、ユーザ音楽嗜好入力部２１から全てのユーザ嗜好情報を収集する（ステップＰ１）。そして、前述したようにして、ユーザ特徴空間構築部２２は、ユーザ特徴空間を構築する（ステップＰ２）。次いで、ユーザ特徴空間構築部２２は、分析対象である全てのユーザについてユーザ特徴空間の構築が終了したか否かを判定し（ステップＰ３）、終了していなければ、ステップＰ１に戻り、終了していれば、ユーザ特徴空間をユーザプロファイル再構築用特徴空間として特徴空間ＤＢ２９に格納する。
【００３７】
図３に戻り、上述のようにして、検索用特徴空間及びユーザプロファイル用特徴空間が構築されると、ユーザプロファイル生成部２３は、ユーザ音楽嗜好入力部２１からユーザ音楽嗜好情報を得る（ステップＳ２）。次いで、ユーザプロファイル生成部２３は、前述したようにしてユーザプロファイルを生成する（ステップＳ３）。
【００３８】
ユーザプロファイルを生成した後、検索処理を行う前に、ユーザプロファイル再構築指令があると（このユーザプロファイル再構築指令はユーザ又は音楽情報検索システム自体から与えられる）、図５に示すユーザプロファイル再構築処理が実行される。
【００３９】
図５において、ユーザプロファイル再構築指令があると、ユーザプロファイル再構築部２６は、ユーザプロファイルの再構築に用いるユーザプロファイル再構築用特徴空間を選択する際に、ユーザ間類似度を指標として用いるか否かを判定する（ステップＱ１）。例えば、ユーザ間類似度を指標として用いるか否かの指示はユーザプロファイル再構築指令に含まれている。
【００４０】
ユーザ間類似度を指標として用いる場合には、ユーザ間類似度算出部２７は、当該ユーザと他の分析対象ユーザ（つまり、特徴空間ＤＢ２９にユーザ特徴空間が登録されている全ユーザ）間の類似度を算出する（ステップＱ２）。ユーザプロファイル再構築部２６は、その算出結果に基づいて、ユーザ特徴空間を選択する（ステップＱ３）。
【００４１】
一方、ユーザ間類似度を指標として用いない場合には、ステップＱ２を行うことなく、前述したように、予め規定されたユーザ特徴空間を選択する（ステップＱ３）。そして、ユーザプロファイル再構築部２６は、上述した手法によってユーザプロファイルの再構築を行う（ステップＱ４）。
【００４２】
図３に戻り、このようにしてユーザプロファイルの再構築が行われた後、音楽音情報検索部２４は、再構築されたユーザプロファイルを用いて楽曲の検索を行う（ステップＳ４）。検索結果提示部２５は、その検索結果に応じてユーザに検索結果を提示する（ステップＳ５）。
【００４３】
上述したように、再構築されたユーザプロファイルを用いて楽曲の検索を行うようにしたので、ユーザにとって所望の楽曲の発見度が高く、且つユーザの嗜好に適合した楽曲を効率よく検索・推薦することができる。さらに、類似した音響的特徴の楽曲ばかりが検索されてしまうという不具合を防止して、ユーザにとって意外性のある楽曲を検索することができる。
【００４４】
なお、図３、図４、図５に示す各ステップを実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、音楽情報検索処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００４５】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００４６】
以上、本発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
例えば、本発明は、カラオケ等の音楽検索装置に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の一実施形態に係る音楽情報検索システムを示すブロック図である。
【図２】同実施形態に係るユーザプロファイル再構築手法を説明するための図である。
【図３】図１に示す音楽情報検索システムの動作を説明するためのフロー図である。
【図４】図１に示す音楽情報検索システムに係るユーザプロファイル再構築用特徴空間の構築処理を説明するためのフロー図である。
【図５】図１に示す音楽情報検索システムに係るユーザプロファイル再構築処理を説明するためのフロー図である。
【図６】従来の音楽情報検索システムにおける音楽情報検索手法を概略的に説明するための図である。
【符号の説明】
【００４８】
２０…音楽情報検索システム、２１…ユーザ音楽嗜好入力部、２２…ユーザ特徴空間構築部、２３…ユーザプロファイル生成部、２４…音楽情報検索部、２５…検索結果提示部、２６…ユーザプロファイル再構築部、２７…ユーザ間類似度算出部、２８…ユーザ特徴空間、２９…特徴空間データベース（特徴空間ＤＢ）、３０…ユーザプロファイル、３１…ユーザプロファイルデータベース（ユーザプロファイルＤＢ）、３２…音楽データベース（音楽ＤＢ）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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