(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのオーディオ信号を少なくとも１つのオーディオクラスに分類する方法であって、
前記オーディオ信号を分析して少なくとも１つの予め決定されたオーディオ特性を抽出するステップと、
異なる時間で前記予め決定されたオーディオ特性の値からなるセットに周波数分析を実行して、前記予め決定されたオーディオ特性のパワースペクトルを取得するステップと、
前記パワースペクトルをパラメータ化することで、前記予め決定されたオーディオ特性の時間的な振る舞いを表す少なくとも１つの更なるオーディオ特性を導出するステップと、
前記更なるオーディオ特性に基づいて前記オーディオ信号を分類するステップと、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つの予め決定されたオーディオ特性は、平均平方根レベル、スペクトルセントロイド、帯域幅、ゼロ交差率、スペクトルロールオフ周波数、バンドエネルギー率、デルタスペクトル振幅、ピッチ及びピッチ強度のうちの少なくとも１つのオーディオ特性を含む、
請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記予め決定されたオーディオ特性は、少なくとも１つのメル尺度ケプストラム係数を含む、
請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記予め決定されたオーディオ特性は、音響心理的なオーディオ特性であるラウドネス及びシャープネスのうちの少なくとも１つを含む、
請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記導出するステップは、
異なる時間で前記予め決定されたオーディオ特性の値からなる前記セットの平均値を計算するステップと、
少なくとも１つの周波数帯域を定義するステップと、
前記周波数分析から前記周波数帯域でのエネルギー量を計算するステップと、
前記平均値で除算された前記エネルギー量として前記更なるオーディオ特性を定義するステップと、
を含む請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つの周波数帯域は、１〜２ヘルツ、３〜１５ヘルツ及び２０〜１５０ヘルツのうちの少なくとも１つの変調周波数帯域を含む、
請求項５記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つの更なるオーディオ特性は、前記周波数分析の結果に離散コサイン変換を実行することで得られる少なくとも１つの係数として定義される、
請求項１記載の方法。
【請求項８】
少なくとも１つのオーディオ信号を少なくとも１つのオーディオクラスに分類するシステムであって、
前記オーディオ信号を分析して少なくとも１つの予め決定されたオーディオ特性を抽出する手段と、
異なる時間で前記予め決定されたオーディオ特性の値からなるセットに周波数分析を実行して、前記予め決定されたオーディオ特性のパワースペクトルを取得する手段と、
前記パワースペクトルをパラメータ化することで、前記予め決定されたオーディオ特性の時間的な振る舞いを表す少なくとも１つの更なるオーディオ特性を導出する手段と、
前記更なるオーディオ特性に基づいて前記オーディオ信号を分類する手段と、
を有することを特徴とするシステム。
【請求項９】
媒体からのオーディオデータを再生する手段と、
前記オーディオデータを分類する請求項８記載のシステムと、
を有することを特徴とする音楽システム。
【請求項１０】
媒体からオーディオデータを再生する手段と、
前記オーディオデータを分類する請求項８記載のシステムと、
更なる媒体からのビデオデータを表示する手段と、
前記ビデオデータを分析する手段と、
前記ビデオデータを分析することから得られる結果を、前記オーディオデータを分類することから得られる結果と結合する手段と、
を有することを特徴とするマルチメディアシステム。
【請求項１１】
オーディオ信号を受信する手段と、
前記オーディオ信号を分析して少なくとも１つの予め決定されたオーディオ特性を抽出し、異なる時間で前記予め決定されたオーディオ特性の値のセットに周波数分析を実行して前記予め決定されたオーディオ特性のパワースペクトルを取得し、前記パワースペクトルをパラメータ化することで、前記予め決定されたオーディオ特性の時間的な振る舞いを表す少なくとも１つの更なるオーディオ特性を導出することで得られた前記少なくとも１つの更なるオーディオ特性を含む信号を受信する手段とを備えるオーディオ受信機であって、
当該受信機は、前記更なるオーディオ特性に基づいて前記オーディオ信号を分類する手段を更に備える、
ことを特徴とするオーディオ受信機。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、少なくとも１つの音声信号を少なくとも１つのオーディオクラスに分類することに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット及びブロードキャスト技術における進歩により、ユーザは、大量のマルチメディアコンテンツを享受することができる。この急速に増加するデータ量により、ユーザは、到来するデータをフィルタリング、処理及び記憶するための自動化された方法を必要とする。これらの機能の中には、コンテンツに関する情報を提供する付属のメタデータにより支援される。しかし、メタデータが提供されない、十分に正確でない、又は不正確なことさえあり、ローカルの処理能力が圧倒するほどに増加しているため、ローカルの自動的なマルチメディア分析における関心が増加している。マルチメディア分析は、音声信号の自動分類を含んでいる場合がある。音声信号の自動分類では、低レベルの信号特性が意味論的な意味にマッピングされる、すなわち分析されたオーディオコンテンツの分類である。例として限定されるものではないが、分類は、音楽、スピーチ、バックグランドノイズ又はサイレンスである場合がある。また、音楽ジャンルの分類、特定のオーディオは依頼との自動検出、又は自動話者認識のような他の分類も可能である。オーディオの分類は、通常、２つのステージを有している。第一のステージは、到来する波形を分析し、予め決定された特性のオーディオ信号に関する情報を与える少なくとも１つのオーディオ特性を抽出する。特徴抽出プロセスは、通常、大量の情報の低減を含んでいる。第二のステージは、抽出されたオーディオ機能に基づいて分類を実行する。
【０００３】
Ｅ．Ｗｏｌｄ等は、“Content-based  classification,  search  and  retrieval  of  audio”  in  IEEE  Multimedia,  Fall:  27-36,  1996におけるオーディオ分類について使用することができる多数のオーディオ特性を与えている。これらオーディオ特性は、音声信号のラウドネス、ピッチ、明るさ及び帯域幅である。オーディオ特性は、時間につれて変化する場合があり、これにより、音声特性のいわゆる軌道を生じる。特性の軌道に関する情報、すなわちオーディオ特性の時間的な変動を得るため、多数の更なるオーディオ特性が導入される。これら更なるオーディオ特性は、特性の軌道にわたりオーディオ特性の平均値、特性の軌道にわたるオーディオ特性の分散、及び微小なラグで特性の軌道にわたるオーディオ特性の自己相関を含んでいる。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の目的は、有利な方式でオーディオ特性の時間的な変動に関する情報を得ることにある。この目的を達成するため、本発明は、独立の請求項に規定されるような方法、システム、ミュージックシステム、マルチメディアシステム及びメディアを提供する。有利な実施の形態は、従属の請求項に定義されている。
【０００５】
本発明の態様によれば、オーディオ特性の時間的な振る舞いに関する情報を得るため、更なるオーディオ特性が導入され、この更なるオーディオ特性は、異なる時間の瞬間でかかるオーディオ特性の値のセットに実行される周波数分析に基づいている。本発明は、時間にわたるオーディオ特性の平均及び分散はオーディオ特性の時間的な変動に関する情報を与えるものの、オーディオ特性の速度の時間的な変動を与えないという洞察に基づいている。さらに、オーディオ特性の平均及び分散が通常相関付けされる。たとえば、信号がファクタ２でスケーリングされる場合、短時間のエネルギーの平均及び標準偏差の両者は同じファクタでスケーリングされる。大部分の分類アルゴリズムは、分析されたオーディオ特性が無相関である場合に更に効果的に作用する。つぎに、Ｗｏｌｄ等において導入されたオーディオ特性の自己相関は、オーディオ特性が時間につれて変化しているか否か、及びオーディオ特性が周期的であるか否かに関する測度である場合がある。しかし、自己相関は、オーディオ特性の時間的な振る舞いの詳細な記述を与えない。自己相関は、オーディオ特性がどの位早く変化しているかに関する指標を与える場合があるが、この指標は、信号全体にわたり平均化される。したがって、オーディオ特性の自己相関を使用することは、オーディオ特性の時間的な変動に関する制限された情報を与えるのみである。本発明に係る更なるオーディオ特性を使用することで、先に述べた問題点のうちの少なくとも１つを解決する。
【０００６】
本発明の更なる態様によれば、周波数分析の入力としての役割を果たすオーディオ特性は、当該技術分野で公知である少なくとも１つのオーディオ特性である場合がある。例を介して限定するものではないが、オーディオ特性は、平均平方根（RMS:  Root  Mean  Square）、スペクトルセントロイド、帯域幅、ゼロ交差率、スペクトルロールオフ周波数、バンドエネルギー率、デルタスペクトル振幅、ピッチ及びピッチ強度のような複数のオーディオ強度から選択することができる。これらのオーディオ特性は、当該技術分野で知られている一般に使用される特性である。これらのオーディオ特性を使用する利点は、必要とされる計算上の負荷について有利なオーディオ特性を計算することが比較的簡単であることである。オーディオ特性を選択するための更なる可能性は、少なくとも１つのメル尺度ケプストラム係数（MFCC:  Mel-Frequency  Cepstral  Coefficient）を使用することである。ＭＦＣＣ係数は、オーディオ信号の振幅スペクトルのパラメータ表示された記述を表している。ＭＦＣＣ係数は、そのコンパクト性のため、すなわちＭＦＣＣ係数はほんの数個のパラメータでスペクトルエンベロープを表現することができるので、オーディオ分類アルゴリズムで使用される。さらに、ＭＦＣＣ係数は、音声信号及び音楽について近似的に無相関にされる。また、全体の信号レベルの関数であるゼロ番目のＭＦＣＣ係数を除いて、残りの係数は、入力レベルに依存しておらず、すなわち利得に関して独立である。オーディオ特性を選択するなお更なる可能性は、一般的に知られている音響真理特性を使用することである。例を介して限定されるものではないが、これらの特性は、オーディオ信号のラウドネス及びシャープネスである場合がある。ラウドネスは強度の感度であり、シャープネスは、高周波エネルギーのスペクトル密度及び相対強度に関連する認識である。更なるオーディオ特性を得るためのこれらの特性を選択することは、音響心理特性が人間の音声の近くに関連するので有利である場合がある。
【０００７】
本発明の実施の形態では、更なるオーディオ特性を導出するため、異なる時間の瞬間でのオーディオ特性の値のセットの平均値（ＤＣ）が計算され、少なくとも１つの周波数帯域が定義され、かかる周波数帯域でのエネルギー量がかかる周波数分析から計算され、かかる平均値（ＤＣ）に依存してかかるエネルギー量としてかかる更なるオーディオ特性が定義される。周波数帯域を使用することの利点は、この周波数帯域が、オーディオ分類について重要である場合がある特性の知覚的な現象に対応するために選択される場合があることである。たとえば、音声信号は、３〜１５Ｈｚのレンジで顕著なエンベロープの変調を含んでおり、このレンジは、音節のレートに対応する。音楽のオーディオ信号のような他のオーディオ信号は、このレンジにおいて比較的少ない変調を有する。したがって、音声のオーディオ信号が分類されることが必要とである場合、３〜１５Ｈｚのレンジにおけるエンベロープの変調量を表している更なるオーディオ特性を使用することが有利である場合がある。さらに、２０〜１５０Ｈｚレンジにおけるエンベロープの変調は、ラフネス、すなわち音楽的な不協和音として知覚される。したがって、協和音又はスムースなサウンドと不協和音又はラフなサウンドを区別するため、２０〜１５０Ｈｚのレンジにおけるエンベロープ変調の量を表している更なるオーディオ特性を使用することが有利である場合がある。つぎに、たとえば１〜２Ｈｚのレンジにおける非常に低い周波数でのエンベロープ変調は、ラウドネスにおける変化として知覚される。したがって、サウンドを異なるレートのラウドネスの変化と区別するため、１〜２Ｈｚのレンジにおけるエンベロープ変調の量を表している更なるオーディオ特性を使用することが有利である。また、音楽の時間情報は、１〜２Ｈｚのレンジで表現される。なお、例を介して限定されるものではないが、先に記載された周波数帯域が与えられる。本発明の範囲から逸脱することなしに、他の周波数帯域もまた選択される場合がある。さらに、周波数帯域はオーバラップする場合があり、オーディオ信号、処理結果、他の外部又は内部パラメータ、若しくはその組み合わせに依存して時間的に変動する場合がある。
【０００８】
本発明の更なる実施の形態では、更なるオーディオ特性は、かかる周波数分析の結果に離散コサイン変換（ＤＣＴ）を実行することで少なくとも１つの係数を導出することで決定される。少なくとも１つのＤＣＴ係数を使用する利点は、信号レベルとは独立である点にある。さらに、ＤＣＴ係数は高度に無相関にされ、オーディオ分類について有利である。また、ＤＣＴ係数の数を増加することで、より詳細な周波数分析の結果がカバーされる。そのやり方で、結果として得られる処理負荷との組み合わせで詳細なレベルを選択することができる。
【０００９】
本発明の上述した態様及び他の態様は、以下に記載された実施の形態を参照して明らかにされるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図１は、本発明に係るオーディオ信号を分類するプロセスに関する実施の形態を表しているブロック図である。プロセスの入力として、オーディオ信号Ａが使用される。オーディオ信号Ａは、長さＮｌのＰＣＭサンプルｘ［ｎ］のフレームである場合がある。オーディオ信号Ａは、特性抽出ステップ１０の入力としての役割を果たす。特性抽出ステップ１０では、少なくとも１つの予め決定されたオーディオフレームＦが決定される。可能性は、抽出されたオーディオ特性Ｆは以下のオーディオ特性からの少なくとも１つである点である。すなわち、平均平方根（ＲＭＳ）レベル、スペクトルセントロイド、帯域幅、ゼロ交差レート、スペクトルロールオフ周波数、バンドエネルギー率、デルタスペクトル振幅、ピッチ及びピッチ強度である。長さＮのオーディオフレームのＲＭＳレベルは、以下のように計算される。
【００１１】
【数１】
0004795934.tif 000002
スペクトルセントロイドは、オーディオ信号ＡのパワースペクトルＰ［ｋ］に基づいている。パワースペクトルＰ［ｋ］は、ＦＦＴ演算により以下のように得られる場合がある。
【００１２】
【数２】
0004795934.tif 000003
ここで、ｋはパワースペクトルビンの数であり、このパワースペクトルビンは、
【００１３】
【数３】
0004795934.tif 000004
に従う周波数ｆに関連する。ここで、ｆSは入力信号のサンプリングレートである。スペクトルセントロイドＳfはパワースペクトルＰ［ｋ］の量の中心として定義される。
【００１４】
【数４】
0004795934.tif 000005
パワースペクトルＰ［ｋ］の帯域幅Ｂfは、以下のように定義される場合がある。
【００１５】
【数５】
0004795934.tif 000006
ゼロ交差率ＲZは、たとえば毎秒当たりのゼロ交差の数である、予め決定された時間フレームで生じるオーディオ信号Ａのゼロ交差の数として定義される場合がある。スペクトルロールオフ周波数ｆrは、その周波数以下のエネルギーが全体の信号エネルギーの予め決定された比率ｐ（０＜ｐ＜１）である周波数として定義される場合がある。
【００１６】
【数６】
0004795934.tif 000007
帯域エネルギー率Ｂrは、予め決定された周波数レンジｆ1〜ｆ2Ｈｚに存在するエネルギーの相対的な量として定義される場合がある。
【００１７】
【数７】
0004795934.tif 000008
デルタスペクトル振幅ｆdは、スペクトルにおける変化の相関である。２つの後続する時間フレームが（正規化された）パワースペクトルＰi［ｋ］及びＰi+1［ｋ］を有する場合、デルタスペクトル振幅は、以下により定義される場合がある。
【００１８】
【数８】
0004795934.tif 000009
ピッチＴは、制限された範囲の遅延での自己相関関数において最大値を取ることで計算される場合がある。ピッチ強度Ｓは、ピッチ値に対応する正規化された自己相関関数における最大値の高さとして定義される場合がある。
【００１９】
先に記載されたオーディオ特性を抽出するのに続いて、抽出されたオーディオ特性Ｆは、少なくとも１つのメル尺度ケプストラム係数（MFCC:  Mel-Frequency  Cepstral  Coefficient）である場合もある。ＭＦＣＣ係数を決定するため、所与のオーディオフレームｘ［ｎ］（０≦ｎ≦Ｎ−１）について、パワースペクトルは、たとえばｘ［ｎ］のフーリエ変換を取ることで計算することができ、Ｘ［ｋ］を得る。
【００２０】
【数９】
0004795934.tif 000010
ここで、ｈ［ｎ］は時間窓を示している。かかる窓の例は、当該技術分野で知られているハミング窓である。Ｘ［ｋ］の振幅スペクトル｜Ｘ［ｋ］｜は、フィルタカーネルのセットにより乗算される。これらのフィルタの中心周波数は、以下により定義される場合がある周波数ｆに依存して、メル尺度スケールｆmで一定の分離を有している。
【００２１】
【数１０】
0004795934.tif 000011
入力スペクトルは、メル尺度スケールで線形に配置される間隔及び帯域幅をもつｋnの三角状のフィルタＧ［ｋ，ｋn］によるフィルタバンクを使用して、メル尺度スペクトルに変換される。次いで、フィルタカーネルと振幅スペクトルとの内積の対数により、メル尺度ケプストラムが与えられる。
【００２２】
【数１１】
0004795934.tif 000012
メル尺度ケプストラムの係数（ＭＦＣＣ）ｃ［ｎ］を得るため、メル尺度スペクトルの離散コサイン変換が計算される。
【００２３】
【数１２】
0004795934.tif 000013
抽出されたオーディオ特性Ｆを選択するための更なる可能性は、オーディオ信号のラウドネス又はシャープネスのような少なくとも音響心理的（PA:  Psycho-Acoustic）なオーディオ特性を使用することである。ラウドネスを定義する例は、Eberhard  Zwicker等により“Psychoacoustics:  Facts  and  Models”,  Volume22  of  Springer  series  on  information  science,  Springer-Verlag,  Berlin,  2nd  edition,  1999に提供されている。シャープネスを定義する例は、“Sharpness  as  an  attribute  of  the  timbre  of  steady  sounds”  in  Acustica,  30:159-172,  1974で与えられている。本発明に係る更なるオーディオ特性を得る耐えに選択される場合がある、音響心理的な特性を抽出するための複数の方法が当該技術分野で知られている。
【００２４】
更なるオーディオ特性抽出ステップ１２では、更なるオーディオ特性が得られる。更なる特徴抽出ステップ１２では、異なる時間の瞬間でのオーディオ特性Ｆの値のセットが定義される。おそらく、値のセットは、固定されたサイズであるか又は可変である場合がある。また、値のセットは、オーバラップする場合がある。つぎに、時間ｔ＝［０.．Ｔ］におけるオーディオ特性Ｆの値Ｆ（ｔ）のセットに周波数分析が実行され、以下の特性対数パワースペクトルを生じる。
【００２５】
【数１３】
0004795934.tif 000014
特性対数パワースペクトルをパラメータで表示するため、パワースペクトルの周波数軸は、少なくとも１つの予め決定された周波数帯域でのエネルギーを合計することで要約される。また、合計は、たとえば周波数に依存するか又はエネルギー自身に依存して、エネルギーの重み付けされた総和である場合もある。例を介して限定するものではないが、予め決定された周波数帯域は、少なくとも１つの周波数帯域１〜２Ｈｚ、３〜１５Ｈｚ及び２０〜１５０Ｈｚとすることができる。１〜２Ｈｚは、非常に低周波でのエンベロープ変調がラウドネスにおける変化として知覚されるので、異なるレートのラウドネス変化でサウンドを区別することが好ましい場合がある。また、音楽の時間的な情報は、この周波数レンジから利用可能である。３〜１５Ｈｚの周波数帯域は、３〜１５Ｈｚのレンジにおいて著しいエンベロープの変調を含む音声信号を分類するのに好ましい場合があり、このレンジは、音節レートに対応している。音楽のオーディオ信号のような他のオーディオ信号は、このレンジにおいて比較的少ない変調を有している。２０〜１５０Ｈｚの周波数帯域は、２０〜１５０Ｈｚレンジにおけるエンベロープ変調がラフネス、すなわち音楽の不協和音として知覚されるので、不協和音又はラフな音を協和音又はスムースな音を区別するのに好ましい場合がある。最後に、予め決定された周波数帯域でのエネルギー量は、後続するオーディオ特性の値の平均（ＤＣ）で割られ、相対的な変調の深さを生じる。平均は、特性パワースペクトル｜Ｆ｜における０Ｈｚエネルギーを平均することで得られる場合がある。この計算結果は、オーディオ信号を分類するために使用することができる更なるオーディオ特性Ｆmodである。特性の対数パワースペクトルをパラメータで表示するための別の方法は、離散コサイン変換（ＤＣＴ）を使用して、対数パワースペクトル｜Ｆ（ｆ）｜2を少なくとも１つの係数Ｃ（ｍ）に変換することである。
【００２６】
【数１４】
0004795934.tif 000015
ここで、ｆa及びｆbは、関心のある周波数帯域の開始周波数及び終了周波数を示している。通常、上側の周波数ｆbはサンプリング周波数ｆSの半分である。ここで、係数Ｃ（ｍ）は、更なるオーディオ特性Ｆmodとして使用される。Ｃ（０）は対数スケールでの変調の平均の全体量を示しており、したがってＣ（０）は全体の変調の深さに関連される。｜Ｆ（ｘ）｜2を｜Ｆ（０）｜2で割ったため、変調の深さのパラメータは、信号レベルに独立である。さらに、ＤＣＴ係数は、高度に無相関にされている場合があり、このことは、オーディオ分類について有効である場合がある。また、係数Ｃ（ｍ）の数を増加させることで、より詳細な特性の対数パワースペクトル｜Ｆ（ｆ）｜2がカバーされる。
【００２７】
オーディオ信号の分類は、オーディオ分類ステップ１４で実行される。オーディオ特性に基づいてオーディオを分類する各種の方法は、当該技術分野で知られている。これらの方法のいずれかは、これより更なるオーディオ特性Ｆmodを使用して、おそらく特性抽出ステップ１０で導出されたオーディオ特性Ｆとの組み合わせで、オーディオ分類ステップ１４で使用される場合がある。例を介して限定されるものではないが、オーディオ分類ステップ１４は、多変量ガウシャンモデル、ガウシャンミクスチュアモデル、自己編成マップ、ニューラルネットワーク、k-nearest  neighborスキーム及び隠れマルコフモデルのうちの少なくとも１つを含んでいる。これらのオーディオ分類方法は、当該技術分野で知られており、それらを詳細に説明することは本発明の範囲を超える。分類ステップ１４の結果は、少なくとも１つのオーディオクラスＡＣである。なお、オーディオの分類は、たとえば類似の音楽を発見するといった類似の測度を含んでいる。分類は、たとえばオーディオ特性を使用してシーン変化を識別するセグメント化の手順を更に有している。
【００２８】
図２は、本発明に係る音楽システム２の実施の形態を示している。音楽システム２は、オーディオデータを含む媒体２２を有している。媒体２２は、コンパクトディスクのような取り外し可能な媒体であるか、又はたとえばシステムに組み込まれるハードディスクといった音楽システム２に組み込まれている場合がある。音楽システムは、オーディオレシーバを示す場合がある。そのケースでは、媒体２２は、別の位置にあり、オーディオデータは、たとえばラジオ、インターネット又はサテライトといった、オーディオレシーバにブロードキャストされる。媒体２２は、マイクロフォン又はミュージカルインスツルメントのようなオーディオデータ発生装置である場合がある。オーディオデータは、オーディオデータ処理装置２４に転送される。オーディオデータ処理装置２４は、オーディオアンプを有する場合があり、オーディオデータを適合するオーディオ処理手段、オーディオ分類プロセスを制御する制御手段を有する場合がある。オーディオデータ処理装置２４から得られる信号は、スピーカのような音声生成装置２６に転送される。音楽システム２は、オーディオ分類システム２０を更に有している。オーディオ分類システムは、本発明に従ってオーディオデータから特性を抽出し、オーディオデータを少なくとも１つの予め決定されたオーディオクラスに分類する。オーディオデータは、オーディオデータ処理装置２４から得られるか、又は媒体２２から直接得られる場合がある。結果的に得られる１以上のオーディオクラスは、更なる処理のためにオーディオデータ処理装置２４に転送される。たとえば、オーディオクラスに基づいて、オーディオデータは、再生するか再生しないことができ、又はオーディオクラスに基づいて、聞いているコンテンツに関する情報がユーザに与えられる。分類のために使用される特性は、オーディオデータを伴う信号から利用可能な場合があり、かかる信号は、本発明に従って得られた少なくとも１つの更なる特性を含んでいる。音楽システム２がオーディオレシーバを示すとき、オーディオレシーバは、本発明に従って得られた少なくとも１つのオーディオ特性を含む信号を受信する手段を更に有する場合があり、この更なるオーディオ特性は、分類のために使用される場合がある。
【００２９】
図３は、本発明に従うマルチメディアシステム３の実施の形態を示している。マルチメディアシステム３は、オーディオ及びビデオデータを含む媒体３２を有している。オーディオデータ又はビデオデータのいずれかを含む異なる媒体が存在する場合がある。媒体は、取り外し可能な媒体であるか、システム３に組み込まれているか、又はブロードキャスティングを介して利用可能である場合がある。オーディオ及びビデオデータは、オーディオ及びビデオ処理装置３４に転送される。オーディオ及びビデオ処理装置３４は、オーディオ及びビデオ再生装置３６でオーディオ及びビデオデータを再生するためにオーディオ及びビデオを処理する手段を有している。オーディオ及びビデオ再生装置３６は、たとえば、テレビジョン、モニタ又はプロジェクタである場合がある。オーディオ及びビデオ再生装置３６は、システム３に組み込まれる場合があるが、このことは必要的ではない。オーディオ及びビデオ処理装置３４は、ビデオ分析システム３８を制御する制御手段を更に有している場合がある。ビデオ分析システム３８は、媒体３２から直接に得られるか、又はオーディオ及びビデオ処理装置３４から得られるビデオデータを分析可能である。例を介して限定されるものではないが、ビデオ分析システム３８は、たとえばＭＰＥＧデコーダといった、圧縮された形式で利用可能なビデオデータを復号化するためのビデオデコーダ、コマーシャルブロック検出器、ムービー検出器又はビデオ分類システムを有している場合があり、これらの例は、当該技術分野で公知である。ビデオ分析システム３８の結果は、オーディオ及びビデオ処理装置３４に転送される。オーディオ及びビデオ処理装置３４は、オーディオ分類システム２０を制御する手段を更に有している場合がある。オーディオ分類システム２０は、音楽システム２におけるのと同じやり方で機能する。さらに、オーディオ及びビデオ処理装置３４は、ビデオ分析システム３８からの結果とオーディオ分類システム２０からの結果を結合するための手段を有している場合がある。たとえば、ビデオ分析システム３８により映画が検出されたとき、オーディオ分類システム２０は、映画における音声を映画で演じる所定の俳優からの音声のクラスに分類する場合がある。
【００３０】
なお、上述された実施の形態は、本発明を限定するよりはむしろ例示するものであって、当業者であれば、特許請求の範囲から逸脱することなしに多くの代替となる実施の形態を設計することができることに留意されたい。請求項では、括弧間の参照符号は、請求項を制限するものとして解釈されるべきではない。単語「有する“comprising”」は、請求項で列挙された構成要素又はステップ以外の構成要素又はステップの存在を排除するものではない。本発明は、幾つかの個別の構成要素を含むハードウェアにより、適切にプログラムされたコンピュータにより実現することができる。幾つかの手段を列挙している装置の請求項では、これらの手段のうちの幾つかが同一アイテムのハードウェアにより実施することができる。所定の手段が相互に異なる従属の請求項で引用されるという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが利用するために使用することができないことを示すものではない。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明に係るオーディオ信号を分類する方法の実施の形態を表しているブロック図である。
【図２】本発明に係る音楽システムの実施の形態を示す図である。
【図３】本発明に係るマルチメディアシステムの実施の形態を示す図である。
【図１】
0004795934.tif 000016
【図２】
0004795934.tif 000017
【図３】
0004795934.tif 000018