(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の楽曲各々についての複数の特徴パラメータ各々の特徴値と、複数の感性語各々の前記特徴パラメータ各々の補正値である平均値及び不偏分散値とを保存する第１保存手段と、
前記複数の感性語のうちからユーザの入力操作に応じた１の感性語を設定する設定手段と、
前記第１保存手段から前記１の感性語に対応した前記特徴パラメータ各々の前記平均値及び前記不偏分散値を読み出し、前記複数の楽曲各々について前記特徴パラメータ毎に前記特徴値と前記１の感性語に対応した前記平均値との差の絶対値に前記１の感性語に対応した前記不偏分散値を乗算してその乗算結果の逆数を算出し、その算出により得られた前記複数の特徴パラメータの前記逆数を合算することにより、前記１の感性語に対する前記複数の楽曲各々の感性適合値を算出する算出手段と、
前記複数の楽曲各々の前記感性適合値に応じた楽曲順番にて前記複数の楽曲のうちの楽曲を提示する提示手段と、
前記提示手段によって提示された楽曲が前記１の感性語と合致するか否かを前記ユーザの入力操作に応じて判別する合致判別手段と、
前記１の感性語に合致する楽曲が所定の曲数以上である場合に、前記特徴パラメータ毎に当該合致する楽曲分の前記特徴値の前記平均値を算出し、かつ当該合致する楽曲毎に前記特徴値と算出した前記平均値との差を二乗し、当該合致する楽曲分のその二乗結果を合算して得られた値を、当該合致する楽曲の数から１を減じた値で割り算して前記不偏分散値を算出し、その算出した前記特徴パラメータ毎の前記平均値及び前記不偏分散値を前記第１保存手段の前記１の感性語についての前記補正値とする学習手段と、を備えたことを特徴とする選曲装置。
【請求項２】
前記提示手段は、前記複数の楽曲各々の再生音を示す楽曲データを保存した楽曲データ保存手段と、
前記提示された楽曲の楽曲データを前記楽曲データ保存手段から読み出し、その読出楽曲データに応じた再生音を出力する音響出力手段と、を備えたことを特徴とする請求項１記載の選曲装置。
【請求項３】
前記設定手段は、前記複数の感性語以外の感性語を前記ユーザの入力操作に応じて受け入れる入力手段を備え、
前記入力手段によって前記複数の感性語以外の感性語が受け入れられたときには、前記提示手段は前記複数の楽曲をランダム順に提示することを特徴とする請求項１又は２記載の選曲装置。
【請求項４】
前記学習手段によって算出された前記１の感性語に対する前記補正値である前記平均値及び前記不偏分散値を前記１の感性語に対応させて保存する第１学習保存手段と、
前記設定手段によって設定された前記１の感性語に対応する前記補正値が前記第１学習保存手段に存在するか否かを判別する学習判別手段と、備え、
前記算出手段は、前記学習判別手段によって前記１の感性語に対応する前記補正値が前記第１学習保存手段に存在するときに前記１の感性語に対応する前記補正値を前記第１保存手段に代えて前記第１学習保存手段から読み出すことを特徴とする請求項１記載の選曲装置。
【請求項５】
前記算出手段は、前記１の感性語の前記補正値の読み出し先をユーザの入力操作に応じて前記第１保存手段から前記第１学習保存手段に切り替えることを特徴とする請求項４記載の選曲装置。
【請求項６】
前記合致判別手段によって前記提示された楽曲と前記１の感性語とが合致すると判別されたときその合致した楽曲を前記１の感性語に対応させて保存する合致曲保存手段と、
前記合致判別手段によって前記提示された楽曲と前記１の感性語とが非合致であると判別されたときその非合致の楽曲を前記１の感性語に対応させて保存する非合致曲保存手段と、
前記合致曲保存手段に保存された楽曲が前記所定の曲数以上となったとき前記特徴パラメータ毎に当該非合致の楽曲分の前記特徴値の平均値を非合致平均値として算出し、かつ当該非合致の楽曲毎に前記特徴値と算出した前記非合致平均値との差を二乗し、当該非合致の楽曲分のその二乗結果を合算して得られた値を、当該非合致の楽曲の数から１を減じた値で割り算して非合致用の前記不偏分散値を算出する非合致学習手段と、
前記非合致学習手段によって算出された前記特徴パラメータ毎の前記非合致平均値及び前記非合致用の前記不偏分散値を前記１の感性語に対応させて保存する第２学習保存手段と、を備え、
前記算出手段は、前記１の感性語に対応する前記複数の特徴パラメータ各々の前記非合致平均値及び前記非合致用の前記不偏分散値の少なくとも一方を前記第２学習保存手段から読み出して前記複数の楽曲各々の前記適合感性値をその読み出した前記非合致平均値及び前記非合致用の前記不偏分散値の少なくとも一方に応じて補正することを特徴とする請求項１記載の選曲装置。
【請求項７】
前記複数の感性語は前記ユーザの入力操作に応じて受け入れられた入力感性語を含み、
前記設定手段によって前記１の感性語として前記入力感性語が設定された場合に前記学習手段によって算出された前記補正値である前記平均値及び前記不偏分散値を前記入力感性語に対応させて保存する第３学習保存手段と、
前記設定手段によって前記１の感性語として前記入力感性語が設定された場合に前記入力感性語について所定の回数だけ前記学習手段によって前記補正値が算出されたか否かを判別する学習回数判別手段と、
前記学習回数判別手段によって前記入力感性語について前記所定の回数だけ前記補正値が算出されたと判別されたときその入力感性語について補正値と近似の補正値が前記第１保存手段又は前記第１学習保存手段に保存された前記補正値として存在するか否かを判別する比較手段と、
前記比較手段によって前記近似の補正値の存在が判別されたときその近似の補正値で前記第３学習保存手段に保存された前記入力感性語について補正値を書き換える置換手段と、を備えたことを特徴とする請求項４記載の選曲装置。
【請求項８】
前記複数の感性語は、ノリがいい、静かな、明るい、悲しい、癒される及びせつないであることを特徴とする請求項１記載の選曲装置。
【請求項９】
前記特徴パラメータは、和音変化度、楽曲のビート、ビート最大レベル、平均振幅レベル、最大振幅レベル及びキーのうちの少なくとも１であることを特徴とする請求項１記載の選曲装置。
【請求項１０】
前記和音変化度は、楽曲の１分間当たりの和音数、楽曲に使用されている和音の種類数及び不協和音等の和音進行中で楽曲の印象を変えるような変化点数のうちの少なくとも１であることを特徴とする請求項９記載の選曲装置。
【請求項１１】
複数の楽曲各々についての複数の特徴パラメータ各々の特徴値と、複数の感性語各々の前記特徴パラメータ各々の補正値である平均値及び不偏分散値とを保存する保存手段を有し、前記複数の楽曲のうちからユーザの入力操作に応じて選曲する選曲装置の選曲方法であって、
前記複数の感性語のうちから前記ユーザの入力操作に応じた１の感性語を設定する設定ステップと、
前記保存手段から前記１の感性語に対応した前記特徴パラメータ各々の前記平均値及び前記不偏分散値を読み出し、前記複数の楽曲各々について前記特徴パラメータ毎に前記特徴値と前記１の感性語に対応した前記平均値との差の絶対値に前記１の感性語に対応した前記不偏分散値を乗算してその乗算結果の逆数を算出し、その算出により得られた前記複数の特徴パラメータの前記逆数を合算することにより、前記１の感性語に対する前記複数の楽曲各々の感性適合値を算出する算出ステップと、
前記複数の楽曲各々の前記感性適合値に応じた楽曲順番にて前記複数の楽曲のうちの楽曲を提示する提示ステップと、
前記提示ステップによって提示された楽曲が前記１の感性語と合致するか否かを前記ユーザの入力操作に応じて判別する合致判別ステップと、
前記１の感性語に合致する楽曲が所定の曲数以上である場合に、前記特徴パラメータ毎に当該合致する楽曲分の前記特徴値の前記平均値を算出し、かつ当該合致する楽曲毎に前記特徴値と算出した前記平均値との差を二乗し、当該合致する楽曲分のその二乗結果を合算して得られた値を、当該合致する楽曲の数から１を減じた値で割り算して前記不偏分散値を算出し、その算出した前記特徴パラメータ毎の前記平均値及び前記不偏分散値を前記保存手段の前記１の感性語についての前記補正値とする学習ステップと、を備えたことを特徴とする選曲方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の楽曲の中から選曲する選曲装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の楽曲の中からユーザ好みの楽曲を選曲するための方法としては、楽曲の物理的特徴をデータとして抽出し、その抽出結果に応じて複数の楽曲を分類しておき、選曲に用いることが知られている。楽曲の物理的特徴データとしては、例えば、楽曲データからパワースペクトルデータを得る方法が公知である（特許文献１参照）。また、楽曲の再生音の周波数帯域や音の長さ、楽譜に基づいてＮグラム法で時系列変化をパターン化することにより物理的特徴データを得ることも知られている。
【特許文献１】特開平１０−１３４５４９号公報
【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、かかる従来の選曲方法では、物理的特徴データはユーザの感性とは相関を持ったデータではないので、ユーザがイメージするような楽曲が必ずしも選曲されるとは限らないという問題点があった。
【０００４】
本発明が解決しようとする課題には、上記の欠点が一例として挙げられ、ユーザの感性に適合した楽曲を提示することができる選曲装置及び方法を提供することが本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に係る発明の選曲装置は、複数の楽曲各々についての複数の特徴パラメータ各々の特徴値と、複数の感性語各々の前記特徴パラメータ各々の補正値である平均値及び不偏分散値とを保存する第１保存手段と、前記複数の感性語のうちからユーザの入力操作に応じた１の感性語を設定する設定手段と、前記第１保存手段から前記１の感性語に対応した前記特徴パラメータ各々の前記平均値及び前記不偏分散値を読み出し、前記複数の楽曲各々について前記特徴パラメータ毎に前記特徴値と前記１の感性語に対応した前記平均値との差の絶対値に前記１の感性語に対応した前記不偏分散値を乗算してその乗算結果の逆数を算出し、その算出により得られた前記複数の特徴パラメータの前記逆数を合算することにより、前記１の感性語に対する前記複数の楽曲各々の感性適合値を算出する算出手段と、前記複数の楽曲各々の前記感性適合値に応じた楽曲順番にて前記複数の楽曲のうちの楽曲を提示する提示手段と、前記提示手段によって提示された楽曲が前記１の感性語と合致するか否かを前記ユーザの入力操作に応じて判別する合致判別手段と、前記１の感性語に合致する楽曲が所定の曲数以上である場合に、前記特徴パラメータ毎に当該合致する楽曲分の前記特徴値の前記平均値を算出し、かつ当該合致する楽曲毎に前記特徴値と算出した前記平均値との差を二乗し、当該合致する楽曲分のその二乗結果を合算して得られた値を、当該合致する楽曲の数から１を減じた値で割り算して前記不偏分散値を算出し、その算出した前記特徴パラメータ毎の前記平均値及び前記不偏分散値を前記第１保存手段の前記１の感性語についての前記補正値とする学習手段と、を備えたことを特徴としている。
【０００６】
請求項１１に係る発明の選曲方法は、複数の楽曲各々についての複数の特徴パラメータ各々の特徴値と、複数の感性語各々の前記特徴パラメータ各々の補正値である平均値及び不偏分散値とを保存する保存手段を有し、前記複数の楽曲のうちからユーザの入力操作に応じて選曲する選曲装置の選曲方法であって、前記複数の感性語のうちから前記ユーザの入力操作に応じた１の感性語を設定する設定ステップと、前記保存手段から前記１の感性語に対応した前記特徴パラメータ各々の前記平均値及び前記不偏分散値を読み出し、前記複数の楽曲各々について前記特徴パラメータ毎に前記特徴値と前記１の感性語に対応した前記平均値との差の絶対値に前記１の感性語に対応した前記不偏分散値を乗算してその乗算結果の逆数を算出し、その算出により得られた前記複数の特徴パラメータの前記逆数を合算することにより、前記１の感性語に対する前記複数の楽曲各々の感性適合値を算出する算出ステップと、前記複数の楽曲各々の前記感性適合値に応じた楽曲順番にて前記複数の楽曲のうちの楽曲を提示する提示ステップと、前記提示ステップによって提示された楽曲が前記１の感性語と合致するか否かを前記ユーザの入力操作に応じて判別する合致判別ステップと、前記１の感性語に合致する楽曲が所定の曲数以上である場合に、前記特徴パラメータ毎に当該合致する楽曲分の前記特徴値の前記平均値を算出し、かつ当該合致する楽曲毎に前記特徴値と算出した前記平均値との差を二乗し、当該合致する楽曲分のその二乗結果を合算して得られた値を、当該合致する楽曲の数から１を減じた値で割り算して前記不偏分散値を算出し、その算出した前記特徴パラメータ毎の前記平均値及び前記不偏分散値を前記保存手段の前記１の感性語についての前記補正値とする学習ステップと、を備えたことを特徴としている。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の実施例を図面を参照しつつ詳細に説明する。
【００１０】
図１は本発明による選曲装置を示している。この選曲装置は、楽曲入力装置１、操作入力装置２、データ蓄積装置３，４，５、制御装置６、表示装置７、楽曲再生装置８、ディジタル／アナログ変換装置９及びスピーカ１０を備えている。
【００１１】
楽曲入力装置１は制御装置６及びデータ蓄積装置３に接続され、ディジタル化された楽曲のオーディオ信号（例えば、ＰＣＭデータ）を本選曲装置に入力するための装置である。楽曲入力装置１としては、例えば、ＣＤ等のディスクを再生するディスクプレーヤ、或いは楽曲データのストリーミング配信を受け入れるストリーミングインターフェースである。操作入力装置２は本選曲装置に対してユーザが操作してデータや指令を入力するための装置である。操作入力装置２には、文字キー及びテンキーの他に、「ＹＥＳ」キー、「ＮＯ」キー、「終了」キー、「次曲」キー等の専用キーが設けられている。操作入力装置２の出力は制御装置６に接続されている。なお、操作入力装置２のキーの種類については上記のものに特に限定されない。
【００１２】
データ蓄積装置３には楽曲入力装置１から供給された楽曲データがファイルとして記憶される。楽曲データは楽曲の再生音を示すデータであり、例えば、ＰＣＭデータ、ＭＰ３データ、ＭＩＤＩデータなどである。また、データ蓄積装置３には楽曲毎の曲名、歌手名などの楽曲情報も保存されている。データ蓄積装置３に蓄積されている楽曲データは複数の楽曲１〜ｎ（ｎは複数）に対応している。データ蓄積装置４には、データ蓄積装置３に楽曲データとして蓄積されたｎ曲数分の楽曲各々の和音変化度(1)、和音変化度(2)、和音変化度(3)、ビート（単位時間当たりの拍数）、ビート最大レベル、平均振幅レベル、最大振幅レベル、及びキーからなる特徴パラメータ各々の特徴値が特徴パラメータデータベース（第１保存手段）として保存されている。和音変化度 (1)は楽曲の１分間当たりの和音数、和音変化度(2)は楽曲に使用されている和音の種類数、和音変化度(3)は不協和音等の和音進行中で楽曲の印象を与えるような変化点数である。
【００１３】
なお、和音そのものは、楽曲に深みを付けたり、人に対して緊張感などを与えたりする要素を持っている。また、和音進行によって楽曲に雰囲気を付けることもできる。このような心理的に訴える要素を持っている和音は、感性語による楽曲の選曲装置に使用する楽曲特徴量として最適であり、単に曲調の特徴に限らず、歌詞の内容を含む作者の意図も少なからず反映されていると考えられるので、和音を特徴パラメータの一部としている。
【００１４】
また、データ蓄積装置４には、予め定められた感性語毎に和音変化度(1)、和音変化度(2)、和音変化度(3)、ビート、ビート最大レベル、平均振幅レベル、最大振幅レベル、及びキーからなる特徴パラメータ各々に対する平均値及び不偏分散値がデフォルトデータベース（第１保存手段）として保存されている。平均値及び不偏分散値は特徴パラメータ各々の特徴値と共に感性適合値を算出するために用いられる補正値である。平均値及び不偏分散値については後述する。図２には、そのデフォルトデータベースの内容である感性語毎の特徴パラメータ各々の平均値及び不偏分散値を表によって示している。図２おいて、Ｍａ１〜Ｍａ６，Ｍｂ１〜Ｍｂ６，……が平均値であり、Ｓａ１〜Ｓａ６，Ｓｂ１〜Ｓｂ６，……が不偏分散値である。
【００１５】
ここで、感性語とは、人間が楽曲を聴いたとき感じるフィーリングを表す語句である。例えば、「ノリがいい」、「静かな」、「明るい」、「悲しい」、「癒される」及び「せつない」などである。
【００１６】
データ蓄積装置５には、合致曲データベース（合致曲保存手段）及び非合致曲データベース（非合致曲保存手段）が形成される。それらのデータベース各々には感性語毎に５０曲分のデータが保存される。５０曲分以上の曲データについては書き込みが最も古いデータを消去しつつ新たなデータを書き込むことが行われる。なお、合致曲データベース及び非合致曲データベース各々の保存楽曲数は５０曲に限定されず、他の曲数でも良いことは勿論である。
【００１７】
制御装置６は、例えば、マイクロコンピュータからなり、後述するようにユーザの入力操作に応じて選曲動作を行う。
【００１８】
表示装置７には制御装置６の制御における選択項目、楽曲入力装置１において入力された内容及びユーザに提示する曲リストが表示される。
【００１９】
楽曲再生装置８は、ユーザによって選曲された楽曲の楽曲データをデータ蓄積装置３から読み出して再生し、ディジタルオーディオ信号として順次出力する。ディジタル／アナログ変換装置９は楽曲再生装置８によって再生されたディジタルオーディオ信号をアナログオーディオ信号に変換してスピーカ１０に供給する。
【００２０】
次に、かかる構成の選曲システムの選曲動作について説明する。なお、選曲装置を利用するユーザは１人としているが、複数のユーザが利用する装置の場合には選曲動作を開始するに当たってユーザを特定するためにユーザＩＤを操作入力装置２を介して入力する必要がある。これは後述する個人学習値を利用するユーザを特定するためである。
【００２１】
制御装置６は選曲動作を開始すると、図３及び図４に示すように、先ず、感性語の選択を要求するための映像を表示装置７に表示させる（ステップＳ１）。表示装置７の画面には、選曲のための感性語として、「ノリがいい」、「静かな」、「明るい」、「悲しい」、「癒される」及び「せつない」などの項目が表示され、更に「他の感性語」という項目が表示される。同時に、これらの表示項目のうちからの選択の指示が表示される。このような表示に従ってユーザは感性語又は他の感性語の選択のための操作入力を操作入力装置２を介して行うことができる。制御装置６は、ステップＳ１の実行後、操作入力があったか否かを判別する（ステップＳ２）。その操作入力があったならば、表示された感性語のうちのいずれか１の選択か否かを操作入力装置２の出力に応じて判別する（ステップＳ３）。すなわち、表示された感性語のうちのいずれか１の感性語と「他の感性語」とのどちらであるかが判別される。
【００２２】
制御装置６は、表示された感性語のうちのいずれか１が選択された場合にはその選択された感性語を取り込み（ステップＳ４）、その選択された感性語についての個人学習値が存在するか否かを判別する（ステップＳ５）。個人学習値とは、選択された感性語に対するユーザ専用の特徴パラメータ各々の平均値及び不偏分散値であり、その平均値及び不偏分散値は後述のステップにおいて演算され、データ蓄積装置４に個人学習値データベース（第１学習保存手段）として保存される。データ蓄積装置４に選択された感性語についての個人学習値が存在しないならば、デフォルトデータベースから選択された感性語に対応した特徴パラメータ各々の平均値及び不偏分散値を読み出す（ステップＳ６）。一方、データ蓄積装置５に選択された感性語についての個人学習値が存在するならば、個人学習値を利用して選曲するか否かをユーザに尋ねるための映像を表示装置７に表示させる（ステップＳ７）。この表示に従ってユーザは個人学習値を利用するか否かの選択のための「ＹＥＳ」キー又は「ＮＯ」キーの操作入力を操作入力装置２を介して行うことができる。制御装置６は、ステップＳ７の実行後、「ＹＥＳ」キーと「ＮＯ」キーとのうちのいずれの操作入力があったか否かを判別する（ステップＳ８）。個人学習値を利用することを示す「ＹＥＳ」キーの操作入力があった場合には、個人学習値データベースから選択された感性語に対応した特徴パラメータ各々の平均値及び不偏分散値を読み出す（ステップＳ９）。個人学習値を利用しないことを示す「ＮＯ」キーの操作入力があった場合には、ステップＳ６に移行してデフォルトデータベースから選択された感性語に対応した特徴パラメータ各々の平均値及び不偏分散値を読み出す。
【００２３】
制御装置６は、ステップＳ６又はステップＳ９において特徴パラメータ各々の平均値及び不偏分散値を読み出すと、ｎ曲分の楽曲各々の感性適合値（マッチング値）を算出する（ステップＳ１０）。ｉ番目の楽曲の感性適合値は次のように算出される。
感性適合値＝(1/|ａ(i)-Ｍa|)×(１/Ｓa)＋(1/|ｂ(i)-Ｍb|)×(１/Ｓb)＋(1/|ｃ(i)-Ｍc|)×(１/Ｓc)＋(1/|ｄ(i)-Ｍd|)×(１/Ｓd)＋(1/|ｅ(i)-Ｍe|)×(１/Ｓe)＋(1/|ｆ(i)-Ｍf|)×(１/Ｓf)＋(1/|ｇ(i)-Ｍg|)×(１/Ｓg)＋(1/|ｈ(i)-Ｍh|)×(１/Ｓh)
この算出式において、ｉ番目の楽曲の和音変化度(1)をａ(i)、ｉ番目の楽曲の和音変化度(2)をｂ(i)、ｉ番目の楽曲の和音変化度(3)をｃ(i)、ｉ番目の楽曲のビートをｄ(i)、ｉ番目の楽曲のビート最大レベルをｅ(i)、ｉ番目の楽曲の平均振幅レベルをｆ(i)、ｉ番目の楽曲の最大振幅レベルをｇ(i)、ｉ番目の楽曲のキーをｈ(i)とする。また、選択された感性語をＡとし、その感性語Ａの平均値，不偏分散値を和音変化度(1)についてはＭa，Ｓa、和音変化度(2)についてはＭb，Ｓb、和音変化度(3)についてはＭc，Ｓc、ビートについてはＭd，Ｓd、ビート最大レベルについてはＭe，Ｓe、平均振幅レベルについてはＭf，Ｓf、最大振幅レベルについてはＭg，Ｓg、キーについてはＭh，Ｓhである。
【００２４】
更に、感性適合値を算出するに当たって、特徴パラメータによって数値単位が異なるので、レベル調整しても良い。感性適合値の算出式において例えば、和音変化度(1)について(100/|ａ(i)-Ｍa|)×(１/Ｓa)の如く１００倍することが行われる。他の和音変化度及びビートについても同様に１００倍しても良い。
【００２５】
制御装置６は、ｎ曲分の楽曲各々の感性適合値を算出すると、感性適合値が大なる楽曲順を示す楽曲リストを作成し（ステップＳ１１）、その楽曲リストを示す映像を表示装置７に表示させる（ステップＳ１２）。表示装置７の画面には、楽曲名、歌手名等の楽曲情報がデータ蓄積装置３から読み出されて感性適合値が大なる楽曲順に表示される。
【００２６】
制御装置６は、ステップＳ３において「他の感性語」が選択された場合、すなわち、ユーザが予め用意された感性語以外の感性語に適合した楽曲を望んでいる場合である。この場合には、感性語の入力を要求するための映像を表示装置７に表示させる（ステップＳ１３）。この表示に従ってユーザは自由な感性語を文字によって操作入力装置２を介して操作入力することができる。制御装置６は、ステップＳ１３の実行後、文字の操作入力があったか否かを判別する（ステップＳ１４）。制御装置６は、操作入力があったならば、その操作入力された文字を感性語として取り込んで保存する（ステップＳ１５）。制御装置６は、データ蓄積装置３に楽曲データが蓄積されている楽曲１〜ｎを用いてランダムな楽曲リストを作成し（ステップＳ１６）、上記のステップＳ１２に進んでその楽曲リストを示す映像を表示装置７に表示させる。表示装置７の画面には、楽曲名、歌手名等の楽曲情報がランダムな楽曲順に表示される。
【００２７】
ステップＳ１２の実行後、変数ｍを１と設定し（ステップＳ１７）、その楽曲リストのうちの第ｍ番目の楽曲の楽曲データをデータ蓄積装置３から読み出して楽曲再生装置８に供給することにより楽曲再生を指示する（ステップＳ１８）。楽曲再生装置８は供給された第ｍ番目の楽曲の楽曲データを再生し、それがディジタル信号としてディジタル／アナログ変換装置９に供給される。ディジタル／アナログ変換装置９においてアナログオーディオ信号に変換された後、スピーカ１０から第ｍ番目の楽曲再生音が出力されることになる。よって、ユーザはその楽曲再生音を聴取することができる。
【００２８】
再生中の楽曲について個人学習をするか否かをユーザに尋ねるための映像を表示装置７に表示させる（ステップＳ１９）。この表示に従ってユーザは再生中の楽曲について個人学習するか否かの選択のための「ＹＥＳ」キー又は「ＮＯ」キーの操作入力を操作入力装置２を介して行うことができる。制御装置６は、ステップＳ１９の実行後、「ＹＥＳ」キーと「ＮＯ」キーとのうちのいずれの操作入力があったか否かを判別する（ステップＳ２０）。個人学習をすることを示す「ＹＥＳ」キーの操作入力があったならば、学習ルーチンに移行する。
【００２９】
個人学習をしないことを示す「ＮＯ」キーの操作入力があった場合には、楽曲リストのうちの再生中の楽曲の次順番の楽曲の再生に移行するかどうか、或いは選曲を止めるかどうかをユーザに尋ねるための映像を表示装置７に表示させる（ステップＳ２１）。この表示に従ってユーザが操作入力装置２を入力操作することにより、表示された楽曲リストのうちの再生中の楽曲の次の楽曲の再生に移行することができ、また選曲を途中で中止することもできる。制御装置６は、ステップＳ２１の実行後、「次曲」キーの操作入力があったか否かを判別する（ステップＳ２２）。「次曲」キーの操作入力がないならば、「終了」キーの操作入力があったか否かを判別する（ステップＳ２３）。
【００３０】
「次曲」キーの操作入力があったならば、変数ｍに１を加算して新たな変数ｍの値を求め（ステップＳ２４）、変数ｍが楽曲リストの最終番ＭＡＸより大であるか否かを判別する（ステップＳ２５）。ｍ＞ＭＡＸならば、選曲動作を終了する。その終了の際には楽曲リストの最終番まで楽曲再生したことをユーザに知らせるための映像を表示装置７に表示させても良い。一方、ｍ≦ＭＡＸならば、ステップＳ１８に戻って上記の動作を繰り返す。
【００３１】
「終了」キーの操作入力があったならば、楽曲再生装置８に対して楽曲再生の中止を指示する（ステップＳ２６）。これによって制御装置６による選曲動作が終了するが、ステップＳ１に戻っても良い。
【００３２】
制御装置６は、上記の学習ルーチンの実行を開始した場合には、図５に示すように、先ず、再生中の楽曲が選択或いは入力した感性語と一致する楽曲であるか否かをユーザに尋ねるための映像を表示装置７に表示させる（ステップＳ３１）。この表示に従ってユーザは再生中の楽曲が感性語と一致する楽曲であるか否かの選択のための「ＹＥＳ」又は「ＮＯ」の操作入力を操作入力装置２を介して行うことができる。制御装置６は、ステップＳ２６の実行後、「ＹＥＳ」キーと「ＮＯ」キーとのうちのいずれの操作入力があったか否かを判別する（ステップＳ３２）。再生中の楽曲が感性語と一致することを示す「ＹＥＳ」キーの操作入力があったならば、その楽曲を示す合致曲データをデータ蓄積装置５の合致曲データベースに書き込む（ステップＳ３３）。合致曲データの書き込みは感性語毎に分類されて行われる。一方、再生中の楽曲が感性語と一致しないことを示す「ＮＯ」キーの操作入力があったならば、学習ルーチンを終了して上記のステップＳ２１に移行する。
【００３３】
制御装置６は、ステップＳ３３の実行後、合致曲データベースに合致曲データとして書き込まれた合致曲数が１０曲（所定の曲数）に達した感性語があるか否かを判別する（ステップＳ３４）。合致曲数が１０曲以上であると判別した場合には、データ蓄積装置５の合致曲データベースから合致曲データを読み出し、非合致曲データベースから非合致曲データを読み出し（ステップＳ３５）、その読み出しデータを用いて統計的処理による個人学習値を演算する（ステップＳ３６）。なお、ステップＳ３４においては、所定の曲数を１０曲と定めているが、この曲数以外の値でも良い。
【００３４】
個人学習値の演算については、合致曲数が１０曲以上となった感性語をＡとして説明すると、図６に示すように、合致曲データベースにおいて感性語Ａに対応する合致曲データが示す楽曲毎に特徴パラメータ（和音変化度(1)、和音変化度(2)、和音変化度(3)、ビート、ビート最大レベル、平均振幅レベル、最大振幅レベル、及びキー）各々の特徴値をデータ蓄積装置４の特徴パラメータデータベースから読み出し（ステップＳ５１）、特徴パラメータ毎に特徴値の平均値Ｍaveを算出する（ステップＳ５２）。更に、特徴パラメータ毎に不偏分散値Ｓを算出する（ステップ５３）。感性語Ａの１の特徴パラメータの不偏分散値Ｓの算出に当たって、ここで、感性語Ａに対応する合致曲データが示す楽曲がＭ１〜Ｍｊ（ただし、５０≧ｊ≧１０）であるとし、楽曲Ｍ１〜Ｍｊ各々の１の特徴パラメータの特徴値Ｃ１〜Ｃｊとすると、１の特徴パラメータの特徴値Ｃ1〜Ｃjの平均値Ｍaveは、
Ｍave＝Ｃ1＋Ｃ2＋……＋Ｃj／ｊ
と表すことができる。感性語Ａの１の特徴パラメータの不偏分散値Ｓは、
Ｓ＝[(Ｍave−Ｃ1)2＋(Ｍave−Ｃ2)2＋……＋(Ｍave−Ｃj)2]／(ｊ−１)
と表すことができる。
【００３５】
制御装置６は、特徴パラメータ毎に算出した平均値Ｍave及び不偏分散値Ｓを個人学習値データベースの感性語Ａに対応する各特徴パラメータの欄に書き込む（ステップＳ５４）。
【００３６】
制御装置６は、このように個人学習値を演算した後、上記したステップＳ２１に移行し、上記した如き動作を行う。
【００３７】
このような選曲動作により、選択した感性語に適合した楽曲順に楽曲をユーザに提供することができる。また、個人学習値を用いた選曲の場合には、ユーザが本選曲システムを利用するに従ってユーザの感性により適合した楽曲を提供することができる。
【００３８】
なお、上記した実施例においては、特徴パラメータとして和音変化度(1)、和音変化度(2)、和音変化度(3)、ビート、ビート最大レベル、平均振幅レベル、最大振幅レベル、及びキーを示したが、これに限定されない。また、和音変化度(1)〜(3)のうちの少なくとも１つに関して感性適合値を算出しても良い。
【００３９】
更に、和音変化度としては、上記した楽曲の１分間当たりの和音数、楽曲に使用されている和音の種類数、及び不協和音等の和音進行中で楽曲の印象を与えるような変化点数に限らない。例えば、和音の根音の変化量、メジャーからマイナーへの変化のように他の種類の和音への変化回数などを和音変化度として用いることもできる。
【００４０】
また、上記した実施例においては、補正値として平均値と不偏分散値とを用いているが、これに限定されない。不偏分散値に代えて例えば、和音変化度等の特徴値を補正する乗算係数、分散値等の重み付け値でも良い。不偏分散値に代えて分散値を用いる場合には、上記の感性語Ａの１の特徴パラメータの分散値は、次式によって表すことができる。その楽曲を示す非合致曲データをデータ蓄積装置５の非合致曲データベースに書き込む（ステップＳ３４）。
分散値＝[(Ｍave−Ｃ1)2＋(Ｍave−Ｃ2)2＋……＋(Ｍave−Ｃj)2]／ｊ
更に、上記した実施例においては、選曲動作が開始されると、図３に示すように、先ず、ステップＳ１にて感性語の選択を要求するための映像が表示装置７に表示される。表示装置７の画面には、選曲のための感性語として、予め定められた複数の感性語にはステップＳ１５で取り込んだ他の感性語を含めて表示し、取り込んだ他の感性語も選択可能にしても良い。こうすることにより、取り込んだ他の感性語についての補正値を学習して算出することができると共にその補正値を用いて選曲することができる。
【００４１】
図７は取り込んだ他の感性語（入力感性語）についても補正値を学習する場合の選曲動作の一部を示している。なお、ステップＳ１〜Ｓ２０は図３及び図４に示した同一ステップの動作と同一であるが、上記したように、ステップＳ１では表示装置７の画面に表示される選曲のための予め定められた複数の感性語には前回の選曲動作までにステップＳ１５で取り込んだ他の感性語、すなわちユーザによって追加された感性語が含まれる。
【００４２】
制御装置６は、図７に示すように、ステップＳ２０において個人学習をすることを示す「ＹＥＳ」キーの操作入力があったと判別したならば、選択された感性語が以前入力された他の感性語であるか否かを判別する（ステップＳ７１）。すなわち、前回までの選曲動作でステップＳ１５で取り込まれた入力感性語（追加感性語）であるか否かが判別される。その選択された感性語がステップＳ１５で取り込まれた入力感性語ではないならば、直ちに学習ルーチンが実行される。
【００４３】
一方、選択された感性語がステップＳ１５で取り込まれた入力感性語であるならば、制御装置６は、その入力感性語については所定の回数の学習が実行されたか否かを判別する（ステップＳ７２）。所定の回数は例えば、５回であるが、これに限定されない。回数としてはできるだけ少ない方が望ましい。所定の回数の学習が実行された入力感性語であるならば、その入力感性語の補正値とデータ蓄積装置４に形成された個人学習値データベースの感性語各々の補正値とを比較し（ステップＳ７３）、個人学習値データベース又はデフォルトデータベースに近似の補正値が存在するか否かを判別する（ステップＳ７４）。入力感性語の補正値と近似の補正値が個人学習値データベース又はデフォルトデータベースに存在するならば、その近似の補正値で入力感性語の補正値を置き換え（ステップＳ７５）、学習ルーチンの実行に進む。入力感性語の補正値と近似の補正値が個人学習値データベース又はデフォルトデータベースに存在しないならば、補正値の置き換えを行うことなく学習ルーチンを実行する。学習ルーチンにおいて取り込んだ入力感性語について算出された補正値はステップＳ５４ではデータ蓄積装置４内の個人学習値データベースとは別の学習値データベース（第３学習保持手段）に書き込まれる。よって、ステップＳ７５ではその別の学習値データベースの入力感性語に対応した特徴パラメータ毎の補正値が置き換えられる。
【００４４】
補正値は上記したように、平均値及び不偏分散値からなるので、ステップＳ７３では個人学習値データベースから補正値としての平均値及び不偏分散値が順次読み出され、入力感性語の平均値及び不偏分散値との比較が行われる。ステップＳ７４では比較された双方の学習平均値の差の絶対値が第１許容範囲内でかつ双方の学習不偏分散値の差の絶対値が第２許容範囲内であるとき個人学習値データベースには近似の補正値が存在すると判断される。また、全ての特徴パラメータの平均値及び不偏分散値が各許容範囲内である必要はなく、特徴パラメータのうちの少なくとも１のパラメータがかかる各許容範囲内であれば、近似の補正値が存在すると判断しても良い。ステップＳ７５では個人学習値データベースから読み出された近似の補正値、すなわち平均値及び不偏分散値がそのまま入力感性語の平均値及び不偏分散値とされる。デフォルトデーベースを用いる場合も同様であるが、個人学習値データベースに近似の補正値がない場合にはデフォルトデーベースについて同様に双方の平均値及び不偏分散値の比較を行っても良い。
【００４５】
このように、ユーザの入力操作に応じて取り込まれた入力感性語についての補正値が既存の近似の補正値によって置き換えられるので、その取り込まれた入力感性語の補正値をこれ以降、少ない学習回数で適正値にほぼ集束させることができる。また、予め提供された感性語に限らず、ユーザの好みの入力感性語を用いてより感性に合致した楽曲を提示することができる。
【００４６】
図８は上記のステップＳ３０における学習ルーチンの別の列を示している。この学習ルーチンにおいて制御装置６は、ステップＳ３２にて再生中の楽曲が感性語と一致することを示す「ＹＥＳ」キーの操作入力があったならば、その楽曲を示す合致曲データをデータ蓄積装置５の合致曲データベースに書き込み（ステップＳ３３）、一方、再生中の楽曲が感性語と一致しないことを示す「ＮＯ」キーの操作入力があった場合に、その楽曲を示す非合致曲データをデータ蓄積装置５の非合致曲データベース（非合致曲保存手段）に書き込み（ステップＳ３７）、学習ルーチンを終了して上記のステップＳ２１に移行する。
【００４７】
制御装置６は、ステップＳ３３の実行後、合致曲データベースに合致曲データとして書き込まれた合致曲数が１０曲（所定の曲数）に達したか否かを判別する（ステップＳ３８）。合致曲数が１０曲以上であると判別した場合には、データ蓄積装置５の合致曲データベースから合致曲データを読み出し、非合致曲データベースから非合致曲データを読み出し（ステップＳ３９）、その読み出しデータを用いて統計的処理による個人学習値を演算する（ステップＳ４０）。なお、ステップＳ３８においては、所定の曲数を１０曲と定めているが、この曲数以外の値でも良いことは勿論である。
【００４８】
ステップＳ４０の個人学習値演算においては、図９に示すように、合致曲データベースにおいて感性語Ａについての特徴パラメータ毎に特徴値の平均値Ｍave及び不偏分散値Ｓを算出して個人学習値データベースの感性語Ａに対応する各特徴パラメータの欄に書き込む（ステップＳ５１〜Ｓ５４）。その後、不合致曲データベースにおいて感性語Ａに対応する不合致曲データが示す楽曲毎に特徴パラメータ各々の特徴値をデータ蓄積装置４の特徴パラメータデータベースから読み出し（ステップＳ５５）、不合致曲データについて特徴パラメータ毎に特徴値の平均値Ｍave'を算出する（ステップＳ５６）。更に、不合致曲データについて特徴パラメータ毎に不偏分散値Ｓ'を算出する（ステップ５７）。平均値Ｍave'及び不偏分散値Ｓ'各々の算出方法は合致曲データについての平均値Ｍave及び不偏分散値Ｓの場合と同様である。
【００４９】
制御装置６は、特徴パラメータ毎に算出した平均値Ｍave'及び不偏分散値Ｓ'を個人学習値データベースの感性語Ａに対応する各特徴パラメータの欄に書き込む（ステップＳ５８）。この非合致曲データに基づいて演算された個人学習値は図１０に示すように第２個人学習値データベース（第２学習保存手段）として保存される。図１０において、Ｍ'ａ１〜Ｍ'ａ６，Ｍ'ｂ１〜Ｍ'ｂ６，……が平均値であり、Ｓ'ａ１〜Ｓ'ａ６，Ｓ'ｂ１〜Ｓ'ｂ６，……が不偏分散値である。なお、非合致曲データについての個人学習値は平均値Ｍave'だけで良い。
【００５０】
このように、非合致曲データについての個人学習値を備える場合には、選曲動作においては、図１１に示すように、ステップＳ８にて個人学習値を利用することを示す「ＹＥＳ」キーの操作入力があった場合には、個人学習値データベースから選択された感性語に対応した特徴パラメータ各々の合致曲データ及び非合致曲データについての平均値及び不偏分散値を読み出し（ステップＳ６１）、更に、非合致曲データについての平均値及び不偏分散値の少なくとも一方に応じて非合致補正値を算出する（ステップＳ６２）。非合致補正値は例えば、平均値に係数を乗算して、或いは不偏分散値の逆数値に係数を乗算して算出される。その係数は特徴パラメータ各々で定められる。
【００５１】
制御装置６は、ステップＳ６２の実行後、ｎ曲分の楽曲各々の感性適合値（マッチング値）を算出する（ステップＳ６３）。感性適合値は次式によって算出される。この式において、αa，αb，αc，αd，αe，αf，αg，αhはステップＳ６２で算出される、特徴パラメータの和音変化度(1)、和音変化度(2)、和音変化度(3)、ビート、ビート最大レベル、平均振幅レベル、最大振幅レベル、及びキー各々の不合致補正値である。
【００５２】
感性適合値＝[(1/|ａ(i)-Ｍa|)×(１/Ｓa)-αa]＋[(1/|ｂ(i)-Ｍb|)×(１/Ｓb)-αb]＋[(1/|ｃ(i)-Ｍc|)×(１/Ｓc)-αc]＋[(1/|ｄ(i)-Ｍd|)×(１/Ｓd)-αd]＋[(1/|ｅ(i)-Ｍe|)×(１/Ｓe)-αe]＋[(1/|ｆ(i)-Ｍf|)×(１/Ｓf)-αf]＋[(1/|ｇ(i)-Ｍg|)×(１/Ｓg)-αg]＋[(1/|ｈ(i)-Ｍh|)×(１/Ｓh)-αh]
不合致補正値αa，αb，αc，αd，αe，αf，αg，αhは、合致曲データによる個人学習値に基づいて算出される感性適合値を小さくするように作用する。
【００５３】
ステップＳ６３における感性適合値の算出後、図３の選曲動作と同様に、ステップＳ１１に進んで楽曲リストが作成される。
【００５４】
なお、感性適合値の算出方法は上記の例に限定されない。例えば、次式の如く算出しても良い。ここで、σは合致曲データの特徴値で求めた標準偏差値である。
【００５５】
感性適合値＝[(1/(ａ(i)-Ｍa)2)×(σ/Ｓa)-αa]＋[(1/(ｂ(i)-Ｍb)2)×(σ/Ｓb)-αb]＋[(1/(ｃ(i)-Ｍc)2)×(σ/Ｓc)-αc]＋[(1/(ｄ(i)-Ｍd)2)×(σ/Ｓd)-αd]＋[(1/(ｅ(i)-Ｍe)2)×(σ/Ｓe)-αe]＋[(1/(ｆ(i)-Ｍf)2)×(σ/Ｓf)-αf]＋[(1/(ｇ(i)-Ｍg)2)×(σ/Ｓg)-αg]＋[(1/(ｈ(i)-Ｍh)2)×(σ/Ｓh)-αh]
また、上記した実施例においては、選択される感性語として「ノリがいい」、「静かな」、「明るい」、「悲しい」、「癒される」及び「せつない」を示したが、これに限定されない。例えば、「嬉しい」等の他の感性語を用いても良いことは勿論である。
【００５６】
以上の如く、本発明によれば、ユーザの感性に適合した楽曲をユーザに対して提示することができ、ユーザの選曲が容易になる。
【００５７】
また、ユーザの選曲についての感性が学習されるので、より適合した楽曲をユーザに対して提示することができ、ユーザの選曲が容易になる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明による選曲装置の構成を示すブロック図である。
【図２】デフォルトデータベースを示す図である。
【図３】選曲動作を示すフローチャートである。
【図４】図３の選曲動作に続き部分を示すフローチャートである。
【図５】学習ルーチンを示すフローチャートである。
【図６】個人学習値演算動作を示すフローチャートである。
【図７】選曲動作の別例を示すフローチャートである。
【図８】学習ルーチンの別例を示すフローチャートである。
【図９】図８の学習ルーチン中の個人学習値演算動作示すフローチャートである。
【図１０】非合致曲データによる第２個人学習値データベースを示す図である。
【図１１】図８の学習ルーチンを適用した選曲動作の一部を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５９】
１  楽曲入力装置
２  操作入力装置
３，４，５  データ蓄積装置
６  制御装置
７  表示装置
８  楽曲再生装置
９  ディジタル／アナログ変換装置
１０  スピーカ
【図１】
0004723222.tif 000002
【図２】
0004723222.tif 000003
【図３】
0004723222.tif 000004
【図４】
0004723222.tif 000005
【図５】
0004723222.tif 000006
【図６】
0004723222.tif 000007
【図７】
0004723222.tif 000008
【図８】
0004723222.tif 000009
【図９】
0004723222.tif 000010
【図１０】
0004723222.tif 000011
【図１１】
0004723222.tif 000012