(57)【要約】【課題】  本発明は、ユーザの嗜好を反映させて学習を施した階層型ニューラルネットワークによって、精度の高い楽曲データの検索を行うことができると共に、階層型ニューラルネットワークに学習を施すためのユーザの作業量を軽減させることができる楽曲検索システムおよび楽曲検索方法を提供することを課題とする。【解決手段】  初期設定部２２は、事前学習データと、初期設定用サンプルの内の特徴データとを学習データ記憶部２３から読み出し、事前学習データに、初期設定用サンプルの内の特徴データとユーザによって入力された印象度データとを加えたものを初期設定用データとして階層型ニューラルネットワーク学習部２５に出力し、階層型ニューラルネットワーク学習部２５は、初期設定用データに基づいて、誤差逆伝播学習法を用い、階層型ニューラルネットワークの学習、すなわち各ニューロンの結合重み値の更新を行う。【選択図】        図１
2005301704.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
楽曲データベースに記憶された複数の楽曲データの中から所望の楽曲データを検索する楽曲検索システムであって、
予め用意された学習データおよび初期設定用楽曲データを記憶する学習データ記憶手段と、
該学習データ記憶手段に記憶されている前記初期設定用楽曲データを音声出力する音声出力手段と、
該音声出力手段から音声出力された前記初期設定用楽曲データに対応して人間の感性によって判断される印象度データを入力する印象度データ入力手段と、
前記学習データ記憶手段に記憶されている前記学習データと、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データとを用いて、前記楽曲データが有する前記特徴データを前記印象度データに変換する階層型ニューラルネットワークを学習させる階層型ニューラルネットワーク学習手段と、
前記楽曲データを入力する楽曲データ入力手段と、
該楽曲データ入力手段によって入力された前記楽曲データから前記特徴データを抽出する特徴データ抽出手段と、
前記階層型ニューラルネットワーク学習手段によって学習が施された前記階層型ニューラルネットワークを用いて、前記特徴データ抽出手段によって抽出された前記特徴データを前記印象度データに変換する印象度データ変換手段と、
該印象度データ変換手段によって変換された前記印象度データを前記楽曲データ入力手段によって入力された前記楽曲データと共に楽曲データベースに記憶させる記憶制御手段と、
検索条件として入力された前記印象度データに基づいて前記楽曲データベースを検索する楽曲検索手段と、
該楽曲検索手段によって検索された前記楽曲データを出力する楽曲データ出力手段と、を具備することを特徴とする楽曲検索システム。
【請求項２】
前記階層型ニューラルネットワーク学習手段は、前記学習データによってある程度まで学習された前記階層型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする請求項１記載の楽曲検索システム。
【請求項３】
前記学習データ記憶手段には、前記初期設定用楽曲データに対応する前記特徴データを予め記憶されており、
前記階層型ニューラルネットワーク学習手段は、前記学習データ記憶手段に記憶されている前記特徴データを用いて前記階層型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする請求項１又は２記載の楽曲検索システム。
【請求項４】
前記階層型ニューラルネットワーク学習手段は、前記学習データ記憶手段に記憶されている前記学習データの学習率よりも、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データの学習率を高くして前記階層型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項５】
前記学習データ記憶手段には、前記初期設定用楽曲データに対応した比較用印象度データが記憶されており、
前記階層型ニューラルネットワーク学習手段は、前記学習データ記憶手段に記憶されている前記比較用印象度データと前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データとが類似していると判断された場合には、前記学習データ記憶手段に記憶されている前記学習データと、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データとを用いて前記階層型ニューラルネットワークを学習させ、
前記学習データ記憶手段に記憶されている前記比較用印象度データと前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データとが類似していないと判断された場合には、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データのみを用いて前記階層型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項６】
前記階層型ニューラルネットワーク学習手段は、前記学習データ記憶手段に記憶されている前記比較用印象度データと前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データとが類似していると判断された場合には、前記学習データによってある程度まで学習された前記階層型ニューラルネットワークを学習させ、
前記学習データ記憶手段に記憶されている前記比較用印象度データと前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データとが類似していないと判断された場合には、学習が施されていない前記階層型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする請求項５記載の楽曲検索システム。
【請求項７】
前記特徴データ抽出手段は、前記特徴データとしてゆらぎ情報からなる複数の項目を抽出することを特徴とする請求項１乃至６のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項８】
前記楽曲検索手段は、検索条件として入力された前記印象度データを入力ベクトルとすると共に、前記楽曲データベースに記憶されている前記印象度データを検索対象ベクトルとし、両者のユークリッド距離が小さい順に検索することを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項９】
楽曲データベースに記憶された複数の楽曲データの中から所望の楽曲データを検索する楽曲検索方法であって、
予め用意された学習データおよび初期設定用楽曲データを記憶しておき、
該記憶している前記初期設定用楽曲データを音声出力し、
該音声出力した前記初期設定用楽曲データに対応して入力される人間の感性によって判断される印象度データを受け付け、
前記学習データと、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データとを用いて、前記楽曲データが有する前記特徴データを前記印象度データに変換する階層型ニューラルネットワークに学習を施し、
前記楽曲データの入力を受け付け、
該入力された前記楽曲データから前記特徴データを抽出し、
前記学習を施した前記階層型ニューラルネットワークを用いて、前記抽出した前記特徴データを前記印象度データに変換し、
前記入力を受け付けた前記楽曲データを前記変換した前記印象度データと共に前記楽曲データベースに記憶し、
検索条件として前記印象度データの入力を受け付け、
該入力を受け付けた前記印象度データに基づいて前記楽曲データベースを検索し、
該検索した前記楽曲データを出力することを特徴とする楽曲検索方法。
【請求項１０】
前記学習データによってある程度まで学習された前記階層型ニューラルネットワークに学習を施すことを特徴とする請求項９記載の楽曲検索方法。
【請求項１１】
前記初期設定用楽曲データに対応する前記特徴データを予め記憶しておき、
該記憶している前記特徴データを用いて前記階層型ニューラルネットワークに学習を施すことを特徴とする請求項９又は１０記載の楽曲検索方法。
【請求項１２】
前記記憶している前記学習データの学習率よりも、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データの学習率を高くして前記階層型ニューラルネットワークに学習を施すことを特徴とする請求項９乃至１１のいずれかに記載の楽曲検索方法。
【請求項１３】
前記初期設定用楽曲データに対応した比較用印象度データを記憶しておき、
該記憶している前記比較用印象度データと前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データとが類似していると判断された場合には、前記学習データと、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データとを用いて前記階層型ニューラルネットワークに学習を施し、
前記記憶している前記比較用印象度データと前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データとが類似していないと判断された場合には、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データのみを用いて前記階層型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする請求項９乃至１２のいずれかに記載の楽曲検索方法。
【請求項１４】
前記記憶している前記比較用印象度データと前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データとが類似していると判断された場合には、前記学習データによってある程度まで学習された前記階層型ニューラルネットワークに学習を施し、
前記記憶している前記比較用印象度データと前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データとが類似していないと判断された場合には、学習が施されていない前記階層型ニューラルネットワークに学習を施すことを特徴とする請求項１３記載の楽曲検索方法。
【請求項１５】
前記特徴データとしてゆらぎ情報からなる複数の項目を抽出することを特徴とする請求項９乃至１４のいずれかに記載の楽曲検索方法。
【請求項１６】
検索条件として入力された前記印象度データを入力ベクトルとすると共に、前記楽曲データベースに記憶されている前記印象度データを検索対象ベクトルとし、両者のユークリッド距離が小さい順に検索することを特徴とする請求項９乃至１５のいずれかに記載の楽曲検索方法。
【請求項１７】
請求項９乃至１６のいずれかに記載の楽曲検索方法をコンピュータに実行させるための楽曲検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＨＤＤ等の大容量の記憶手段に大量に記憶されている楽曲データの中から所望の楽曲を検索する楽曲検索システムおよび楽曲検索方法に関し、特に人間の感性によって判断される印象度データに基づいて楽曲の検索が可能な楽曲検索システムおよび楽曲検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＨＤＤ等の大容量の記憶手段が開発され、大容量の記憶手段に大量の楽曲データを記憶させることができるようになっている。大容量の記憶手段に記憶されている大量の楽曲データの検索は、アーティスト名や曲名、その他のキーワード等の書誌データを用いて行うのが一般的であるが、書誌データで検索した場合には、楽曲が持っている情感を考慮することができず、印象の異なる楽曲が検索される可能性があり、聴取した際の印象が同じような楽曲を検索したい場合には、不向きである。
【０００３】
そこで、楽曲に対する主観的な印象に基づいて利用者の希望する楽曲を検索可能にするために、検索を希望する楽曲に対するユーザの主観的な要件を入力して数値化して出力し、その出力から、検索対象の楽曲の印象を数量化した予測印象値を算出し、算出した予測印象値をキーとして、複数の楽曲の音響信号及びその楽曲の印象を数量化した印象値を格納した楽曲データベースを検索することにより、利用者の楽曲に対する主観的なイメージに基づいて、希望する楽曲を検索する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
しかしながら、従来技術では、楽曲の物理的な特徴を変換した印象値を、ユーザの主観的な要件の入力が数値化された予測印象値に基づいて検索を行っているため、ユーザによって検索条件として入力される主観的な要件の入力項目が集約されてしまい、主観的な要件に基づく精度の高い楽曲データの検索を実現することができないと共に、楽曲の物理的な特徴を印象値に変換するルールが固定されているため、変換後の印象値が必ずしも個々のユーザの嗜好に即しないという問題点があった。
【特許文献１】特開２００２−２７８５４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は斯かる問題点を鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、ユーザの嗜好を反映させて学習を施した階層型ニューラルネットワークによって、楽曲の有する物理的な複数の項目からなる特徴データと、人間の感性によって判断される項目からなる印象度データとを直接関連づけることにより、ユーザによって検索条件として入力される人間の感性によって判断される印象度データに基づいて精度の高い楽曲データの検索を行うことができると共に、階層型ニューラルネットワークに学習を施すためのユーザの作業量を軽減させることができる楽曲検索システムおよび楽曲検索方法を提供する点にある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は上記課題を解決すべく、以下に掲げる構成とした。
本発明の楽曲検索システムは、楽曲データベースに記憶された複数の楽曲データの中から所望の楽曲データを検索する楽曲検索システムであって、予め用意された学習データおよび初期設定用楽曲データを記憶する学習データ記憶手段と、該学習データ記憶手段に記憶されている前記初期設定用楽曲データを音声出力する音声出力手段と、該音声出力手段から音声出力された前記初期設定用楽曲データに対応して人間の感性によって判断される印象度データを入力する印象度データ入力手段と、前記学習データ記憶手段に記憶されている前記学習データと、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データとを用いて、前記楽曲データが有する前記特徴データを前記印象度データに変換する階層型ニューラルネットワークを学習させる階層型ニューラルネットワーク学習手段と、前記楽曲データを入力する楽曲データ入力手段と、該楽曲データ入力手段によって入力された前記楽曲データから前記特徴データを抽出する特徴データ抽出手段と、前記階層型ニューラルネットワーク学習手段によって学習が施された前記階層型ニューラルネットワークを用いて、前記特徴データ抽出手段によって抽出された前記特徴データを前記印象度データに変換する印象度データ変換手段と、該印象度データ変換手段によって変換された前記印象度データを前記楽曲データ入力手段によって入力された前記楽曲データと共に楽曲データベースに記憶させる記憶制御手段と、検索条件として入力された前記印象度データに基づいて前記楽曲データベースを検索する楽曲検索手段と、該楽曲検索手段によって検索された前記楽曲データを出力する楽曲データ出力手段と、を具備することを特徴とする。
【０００７】
さらに、本発明の楽曲検索システムは、前記階層型ニューラルネットワーク学習手段は、前記学習データによってある程度まで学習された前記階層型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする。
【０００８】
さらに、本発明の楽曲検索システムは、前記学習データ記憶手段には、前記初期設定用楽曲データに対応する前記特徴データを予め記憶されており、前記階層型ニューラルネットワーク学習手段は、前記学習データ記憶手段に記憶されている前記特徴データを用いて前記階層型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする。
【０００９】
さらに、本発明の楽曲検索システムは、前記階層型ニューラルネットワーク学習手段は、前記学習データ記憶手段に記憶されている前記学習データの学習率よりも、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データの学習率を高くして前記階層型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする。
【００１０】
さらに、本発明の楽曲検索システムは、前記学習データ記憶手段には、前記初期設定用楽曲データに対応した比較用印象度データが記憶されており、前記階層型ニューラルネットワーク学習手段は、前記学習データ記憶手段に記憶されている前記比較用印象度データと前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データとが類似していると判断された場合には、前記学習データ記憶手段に記憶されている前記学習データと、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データとを用いて前記階層型ニューラルネットワークを学習させ、前記学習データ記憶手段に記憶されている前記比較用印象度データと前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データとが類似していないと判断された場合には、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データを用いて前記階層型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする。
【００１１】
さらに、本発明の楽曲検索システムは、前記階層型ニューラルネットワーク学習手段は、前記学習データ記憶手段に記憶されている前記比較用印象度データと前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データとが類似していると判断された場合には、前記学習データによってある程度まで学習された前記階層型ニューラルネットワークを学習させ、前記学習データ記憶手段に記憶されている前記比較用印象度データと前記印象度データ入力手段から入力された前記印象度データとが類似していないと判断された場合には、学習が施されていない前記階層型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする。
【００１２】
さらに、本発明の楽曲検索システムは、前記特徴データ抽出手段は、前記特徴データとしてゆらぎ情報からなる複数の項目を抽出することを特徴とする。
【００１３】
さらに、本発明の楽曲検索システムは、前記楽曲検索手段は、検索条件として入力された前記印象度データを入力ベクトルとすると共に、前記楽曲データベースに記憶されている前記印象度データを検索対象ベクトルとし、両者のユークリッド距離が小さい順に検索することを特徴とする。
【００１４】
本発明の楽曲検索方法は、楽曲データベースに記憶された複数の楽曲データの中から所望の楽曲データを検索する楽曲検索方法であって、予め用意された学習データおよび初期設定用楽曲データを記憶しておき、該記憶している前記初期設定用楽曲データを音声出力し、該音声出力した前記初期設定用楽曲データに対応して入力される人間の感性によって判断される印象度データを受け付け、前記学習データと、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データとを用いて、前記楽曲データが有する前記特徴データを前記印象度データに変換する階層型ニューラルネットワークに学習を施し、前記楽曲データの入力を受け付け、該入力された前記楽曲データから前記特徴データを抽出し、前記学習を施した前記階層型ニューラルネットワークを用いて、前記抽出した前記特徴データを前記印象度データに変換し、前記入力を受け付けた前記楽曲データを前記変換した前記印象度データと共に前記楽曲データベースに記憶し、検索条件として前記印象度データの入力を受け付け、該入力を受け付けた前記印象度データに基づいて前記楽曲データベースを検索し、該検索した前記楽曲データを出力することを特徴とする。
【００１５】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、前記学習データによってある程度まで学習された前記階層型ニューラルネットワークに学習を施すことを特徴とする。
【００１６】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、前記初期設定用楽曲データに対応する前記特徴データを予め記憶しておき、該記憶している前記特徴データを用いて前記階層型ニューラルネットワークに学習を施すことを特徴とする。
【００１７】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、前記記憶している前記学習データの学習率よりも、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データの学習率を高くして前記階層型ニューラルネットワークに学習を施すことを特徴とする。
【００１８】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、前記初期設定用楽曲データに対応した比較用印象度データを記憶しておき、該記憶している前記比較用印象度データと前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データとが類似していると判断された場合には、前記学習データと、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データとを用いて前記階層型ニューラルネットワークに学習を施し、前記記憶している前記比較用印象度データと前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データとが類似していないと判断された場合には、前記初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データを用いて前記階層型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする。
【００１９】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、前記記憶している前記比較用印象度データと前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データとが類似していると判断された場合には、前記学習データによってある程度まで学習された前記階層型ニューラルネットワークに学習を施し、前記記憶している前記比較用印象度データと前記初期設定用楽曲データに対応して入力された前記印象度データとが類似していないと判断された場合には、学習が施されていない前記階層型ニューラルネットワークに学習を施すことを特徴とする。
【００２０】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、前記特徴データとしてゆらぎ情報からなる複数の項目を抽出することを特徴とする。
【００２１】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、検索条件として入力された前記印象度データを入力ベクトルとすると共に、前記楽曲データベースに記憶されている前記印象度データを検索対象ベクトルとし、両者のユークリッド距離が小さい順に検索することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の楽曲検索システムおよび楽曲検索方法は、予め用意された学習データと、初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび初期設定用楽曲データに対応して入力された印象度データとを用いて階層型ニューラルネットワークを学習させるように構成することにより、ユーザの嗜好を反映させて学習を施した階層型ニューラルネットワークによって、楽曲の有する物理的な複数の項目からなる特徴データと、人間の感性によって判断される項目からなる印象度データとを直接関連づけることにより、ユーザによって検索条件として入力される人間の感性によって判断される印象度データに基づいて精度の高い楽曲データの検索を行うことができると共に、ユーザが入力する印象度データの数を少なくすることができ、階層型ニューラルネットワークに学習を施すためのユーザの作業量を軽減させることができるという効果を奏する。
【００２３】
さらに、本発明の楽曲検索システムおよび楽曲検索方法は、予め用意された学習データによってある程度まで学習された階層型ニューラルネットワークを学習させるように構成することにより、階層型ニューラルネットワークの学習に費やす時間を短くすることができるという効果を奏する。
【００２４】
さらに、本発明の楽曲検索システムおよび楽曲検索方法は、予め用意された学習データの学習率よりも、初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび初期設定用楽曲データに対応して入力された印象度データの学習率を高くして階層型ニューラルネットワークを学習させるように構成することにより、ユーザが入力したデータが少なくても、ユーザの嗜好を反映させて階層型ニューラルネットワークに学習を施すことができるという効果を奏する。
【００２５】
さらに、本発明の楽曲検索システムおよび楽曲検索方法は、初期設定用楽曲データに対応した比較用印象度データと初期設定用楽曲データに対応して入力された印象度データとが類似していると判断された場合には、予め用意された学習データと、初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび初期設定用楽曲データに対応して入力された印象度データとを用いて階層型ニューラルネットワークを学習させ、初期設定用楽曲データに対応した比較用印象度データと初期設定用楽曲データに対応して入力された印象度データとが類似していないと判断された場合には、初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび初期設定用楽曲データに対応して入力された印象度データのみを用いて階層型ニューラルネットワークを学習させるように構成することにより、予め用意された学習データがユーザの嗜好とかけ離れている場合には、予め用意された学習データを使用することなく、ユーザの嗜好を反映させて階層型ニューラルネットワークに学習を施すことができるという効果を奏する。
【００２６】
さらに、本発明の楽曲検索システムおよび楽曲検索方法は、初期設定用楽曲データに対応した比較用印象度データと初期設定用楽曲データに対応して入力された印象度データとが類似していると判断された場合には、予め用意した学習データによってある程度まで学習された階層型ニューラルネットワークを学習させ、初期設定用楽曲データに対応した比較用印象度データと初期設定用楽曲データに対応して入力された印象度データとが類似していないと判断された場合には、学習が施されていない階層型ニューラルネットワークを学習させるように構成することにより、予め用意された学習データがユーザの嗜好とかけ離れている場合には、予め用意した学習データに影響されることなくユーザの嗜好を反映させて階層型ニューラルネットワークに学習を施すことができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００２８】
（本実施の形態）
図１は、本発明に係る楽曲検索システムの本実施の形態の構成を示すブロック図であり、図２は、図１に示す端末装置の構成を示すブロック図であり、図３は、図１に示す楽曲検索装置に用いられる階層型ニューラルネットワークおよび楽曲マップを事前に学習させるニューラルネットワーク学習装置の構成を示すブロック図である。
【００２９】
本実施の形態は、図１を参照すると、楽曲検索装置１０と、端末装置３０とがＵＳＢ等のデータ伝送路で接続されており、端末装置３０は、楽曲検索装置１０から切り離して携帯することができる構成となっている。
【００３０】
楽曲検索装置１０は、図１を参照すると、楽曲データ入力部１１と、圧縮処理部１２と、特徴データ抽出部１３と、印象度データ変換部１４と、楽曲データベース１５と、楽曲マッピング部１６と、楽曲マップ記憶部１７と、楽曲検索部１８と、ＰＣ操作部１９と、ＰＣ表示部２０と、検索結果出力部２１と、初期設定部２２と、学習データ記憶部２３と、音声出力部２４と、階層型ニューラルネットワーク学習部２５とからなる。
【００３１】
楽曲データ入力部１１は、ＣＤ、ＤＶＤ等の楽曲データが記憶されている記憶媒体を読み取る機能を有し、ＣＤ、ＤＶＤ等の記憶媒体から楽曲データを入力し、圧縮処理部１２および特徴データ抽出部１３に出力する。ＣＤ、ＤＶＤ等の記憶媒体以外にインターネット等のネットワークを経由した楽曲データ（配信データ）を入力するように構成しても良い。なお、圧縮された楽曲データが入力される場合には、圧縮された楽曲データを伸長して特徴データ抽出部１３に出力する。
【００３２】
圧縮処理部１２は、楽曲データ入力部１１から入力された楽曲データをＭＰ３やＡＴＲＡＣ（Adaptive Transform Acoustic Coding）等の圧縮形式で圧縮し、圧縮した楽曲データを、アーティスト名、曲名等の書誌データと共に楽曲データベース１５に記憶させる。
【００３３】
特徴データ抽出部１３は、楽曲データ入力部１１から入力された楽曲データから、ゆらぎ情報からなる特徴データを抽出し、抽出した特徴データを印象度データ変換部１４に出力する。
【００３４】
印象度データ変換部１４は、予め学習が施された階層型ニューラルネットワークを用いて、特徴データ抽出部１３から入力された特徴データを、人間の感性によって判断される印象度データに変換し、変換した印象度データを楽曲マッピング部１６に出力する。
【００３５】
楽曲データベース１５は、ＨＤＤ等の大容量の記憶手段であり、圧縮処理部１２によって圧縮された楽曲データ、書誌データと、特徴データ抽出部１３によって抽出された特徴データとが関連づけられて記憶される。
【００３６】
楽曲マッピング部１６は、印象度データ変換部１４から入力された印象度データに基づいて、予め学習が施された自己組織化マップである楽曲マップに楽曲データをマッピングし、楽曲データをマッピングした楽曲マップを楽曲マップ記憶部１７に記憶させる。
【００３７】
楽曲マップ記憶部１７は、ＨＤＤ等の大容量の記憶手段であり、楽曲マッピング部１６によって楽曲データがマッピングされた楽曲マップが記憶される。
【００３８】
楽曲検索部１８は、ＰＣ操作部１９から入力された印象度データおよび書誌データに基づいて楽曲データベース１５を検索し、当該検索結果をＰＣ表示部２０に表示すると共に、ＰＣ操作部１９によって選択された代表曲に基づいて楽曲マップ記憶部１７を検索し、当該代表曲検索結果をＰＣ表示部２０に表示する。また、楽曲検索部１８は、検索結果出力部２１を介してＰＣ操作部１９によって選択された楽曲データを端末装置３０に出力する。
【００３９】
ＰＣ操作部１９は、キーボードやマウス等の入力手段であり、楽曲データベース１５および楽曲マップ記憶部１７に記憶されている楽曲データを検索する検索条件の入力、端末装置３０に出力する楽曲データを選択する入力が行われる。また、ＰＣ操作部１９は、音声出力部２４からの音声出力に基づく、ユーザによる印象度データの入力を受け付け、受け付けた印象度データを初期設定部２２に出力する。
【００４０】
ＰＣ表示部２０は、例えば液晶ディスプレイ等の表示手段であり、初期設定画面の表示、楽曲マップ記憶部１７に記憶されている楽曲データのマッピング状況の表示、楽曲データベース１５および楽曲マップ記憶部１７に記憶されている楽曲データを検索する検索条件の表示、検索された楽曲データ（検索結果）の表示が行われる。
【００４１】
検索結果出力部２１は、端末装置３０の検索結果入力部３１との間をＵＳＢ等のデータ伝送路で接続可能に構成されており、楽曲検索部１８によって検索され、ＰＣ操作部１９によって選択された楽曲データを端末装置３０の検索結果入力部３１に出力する。
【００４２】
初期設定部２２は、最初に電源が投入されると、初期設定画面をＰＣ表示部２０に表示させ、ＰＣ操作部１９からの指示に基づいて、学習データ記憶部２３に記憶されている初期設定用サンプルの内の初期設定用楽曲データを音声出力部２４に出力し、当該楽曲データに対応してユーザによってＰＣ操作部１９から入力された印象度データを受け付ける。また、初期設定部２２は、初期設定用サンプルの全てに対してユーザによる評価結果、すなわち印象度データが入力されると、学習データ記憶部２３に記憶されている初期設定用サンプルの内の評価者によって入力された比較用印象度データと、ユーザによって入力された印象度データとを比較し、評価者による評価とユーザによる評価とが類似したものであると判断された場合には、事前学習させた各ニューロンの結合重み値を学習データ記憶部２３から読み出して階層型ニューラルネットワーク学習部２５に出力すると共に、事前学習に用いた事前学習データと初期設定用サンプルの内の特徴データとを学習データ記憶部２３から読み出し、事前学習データに初期設定用サンプルの内の特徴データとユーザによって入力された印象度データとを加えたものを初期設定用データとして階層型ニューラルネットワーク学習部２５に出力する。さらに、初期設定部２２は、評価者による評価とユーザによる評価とが類似したものでないと判断された場合には、初期設定用サンプルの内の特徴データを学習データ記憶部２３から読み出し、初期設定用サンプルの内の特徴データとユーザによって入力された印象度データとを初期設定用データとして階層型ニューラルネットワーク学習部２５に出力する。
【００４３】
学習データ記憶部２３は、メモリ等の記憶手段であり、事前学習が施された階層型ニューラルネットワークおよび事前学習に用いた事前学習データと、初期設定用サンプルとが記憶され、初期設定用サンプルは、初期設定用楽曲データと、その特徴データと、評価者によって入力された比較用印象度データとからなる。なお、初期設定用サンプルの初期設定用楽曲データとしては、１曲全部を必要とするものではなく、特徴データの抽出に用いられた部分のみで良い。
【００４４】
音声出力部２４は、初期設定部２２から入力された初期設定用楽曲データを伸長して再生するオーディオプレーヤである。
【００４５】
階層型ニューラルネットワーク学習部２５は、評価者による評価とユーザによる評価とが類似したものであると判断された場合には、事前学習させた各ニューロンの結合重み値と、事前学習データと、初期設定用データ、すなわち、初期設定用サンプルの特徴データおよびユーザによって入力された印象度データとに基づいて、誤差逆伝播学習法を用い、階層型ニューラルネットワークの学習、すなわち各ニューロンの結合重み値の更新を行う。また、階層型ニューラルネットワーク学習部２５は、評価者による評価とユーザによる評価とが類似したものでないと判断された場合には、初期設定用データ、すなわち、初期設定用サンプルの特徴データおよびユーザによって入力された印象度データに基づいて、誤差逆伝播学習法を用い、階層型ニューラルネットワークの学習、すなわち各ニューロンの結合重み値の更新を行う。
【００４６】
端末装置３０は、ＨＤＤ等の大容量の記憶手段を有するポータブルオーディオ等の音声再生装置であり、図２を参照すると、検索結果入力部３１と、検索結果記憶部３２と、端末操作部３３、端末表示部３４と、音声出力部３５とからなる。
【００４７】
検索結果入力部３１は、楽曲検索装置１０の検索結果出力部２１とＵＳＢ等のデータ伝送路で接続可能に構成されており、楽曲検索装置１０の検索結果出力部２１から入力された楽曲データを検索結果記憶部３２に記憶させる。
【００４８】
端末操作部３３は、検索結果記憶部３２に記憶されている楽曲データの選択・再生を指示する入力、ボリュームコントロールの入力等の楽曲データの再生に係る入力が行われる。
【００４９】
端末表示部３４は、例えば液晶ディスプレイ等の表示手段であり、再生中の曲名や、各種操作ガイダンスが表示される。
【００５０】
音声出力部３５は、検索結果記憶部３２に圧縮されて記憶されている楽曲データを伸長して再生するオーティオプレーヤである。
【００５１】
図３に示すニューラルネットワーク学習装置４０は、印象度データ変換部１４で用いられる階層型ニューラルネットワークと、楽曲マッピング部１６で用いられる楽曲マップとの学習を行う装置であり、図３を参照すると、楽曲データ入力部４１と、音声出力部４２と、特徴データ抽出部４３と、印象度データ入力部４４と、結合重み値学習部４５と、楽曲マップ学習部４６と、結合重み値出力部４７と、特徴ベクトル出力部４８とからなる。
【００５２】
楽曲データ入力部４１は、ＣＤ、ＤＶＤ等の楽曲データが記憶されている記憶媒体を読み取る機能を有し、ＣＤ、ＤＶＤ等の記憶媒体から楽曲データを入力し、音声出力部４２および特徴データ抽出部４３に出力する。ＣＤ、ＤＶＤ等の記憶媒体以外にインターネット等のネットワークを経由した楽曲データ（配信データ）を入力するように構成しても良い。なお、圧縮された楽曲データが入力される場合には、圧縮された楽曲データを伸長して音声出力部４２および特徴データ抽出部４３に出力する。
【００５３】
音声出力部４２は、楽曲データ入力部４１から入力された楽曲データを伸長して再生するオーディオプレーヤである。
【００５４】
特徴データ抽出部４３は、楽曲データ入力部４１から入力された楽曲データから、ゆらぎ情報からなる特徴データを抽出し、抽出した特徴データを結合重み値学習部４５に出力する。
【００５５】
印象度データ入力部４４は、音声出力部４２からの音声出力に基づく、評価者による印象度データの入力を受け付け、受け付けた印象度データを、階層型ニューラルネットワークの学習に用いる教師信号として結合重み値学習部４５に出力すると共に自己組織化マップへの入力ベクトルとして楽曲マップ学習部４６に出力する。
【００５６】
結合重み値学習部４５は、特徴データ抽出部４３から入力された特徴データと、印象度データ入力部４４から入力された印象度データとに基づいて階層型ニューラルネットワークに学習を施し、各ニューロンの結合重み値を更新し、更新した各ニューロンの結合重み値ｗと、更新に用いた事前学習データ（楽曲データの特徴データ＋印象度データ）とを結合重み値出力部４７によって学習データ記憶部２３に出力する。
【００５７】
楽曲マップ学習部４６は、印象度データ入力部４４から入力された印象度データを自己組織化マップへの入力ベクトルとして自己組織化マップに学習を施し、各ニューロンの特徴ベクトルを更新し、特徴ベクトル出力部４８を介して更新した特徴ベクトルを出力する。学習が施された自己組織化マップ（更新された特徴ベクトル）は、楽曲マップとして楽曲検索装置１０の楽曲マップ記憶部１７に記憶される。
【００５８】
初期設定用サンプル出力部４９は、楽曲データ入力部４１から入力された初期設定用楽曲データと、特徴データ抽出部４３によって初期設定用楽曲データから抽出された特徴データと、印象度データ入力部４４から入力された評価者によって入力された比較用印象度データとからなる初期設定用サンプルを学習データ記憶部２３に出力する。
【００５９】
次に、本実施の形態の動作について図４乃至図１５を参照して詳細に説明する。
図４は、図１に示す階層型ニューラルネットワーク学習部における階層型ニューラルネットワークの学習アルゴリズムを説明するための説明図であり、図５は、図３に示すニューラルネットワーク学習装置における階層型ニューラルネットワークの事前学習動作を説明するためのフローチャートであり、図６は、図３に示すニューラルネットワーク学習装置における初期設定用サンプルの作成動作を説明するためのフローチャートであり、図７は、図１に示すＰＣ表示部に表示される初期設定画面例を示す図であり、図８は、図１に示す階層型ニューラルネットワーク学習部において初期設定時に行われる階層型ニューラルネットワークの学習動作を説明するためのフローチャートであり、図９は、図１に示す楽曲検索装置における楽曲登録動作を説明するためのフローチャートであり、図１０は、図１に示す特徴データ抽出部における特徴データ抽出動作を説明するためのフローチャートであり、図１１は、図３に示すニューラルネットワーク学習装置における楽曲マップの学習アルゴリズムを説明するための説明図であり、図１２は、図３に示すニューラルネットワーク学習装置における楽曲マップの学習動作を説明するためのフローチャートあり、図１３は、図１に示す楽曲検索装置における楽曲検索動作を説明するためのフローチャートであり、図１４は、図１に示すＰＣ表示部に表示される検索画面例を示す図であり、図１５は、図１４に示す検索条件入力領域の表示例を示す図であり、図１６および図１７は、図１４に示す検索結果表示領域の表示例を示す図であり、図１８は、図１５に示す表示画面例に表示される全楽曲リスト表示領域例を示す図であり、図１９は、図１５に示す表示画面例に表示されるキーワード検索領域例を示す図である。
【００６０】
本実施の形態の楽曲検索装置１０では、使用に先立って初期設定として、印象度データ変換部１４で用いられる階層型ニューラルネットワークの学習が行われる。初期設定で行われる階層型ニューラルネットワークの学習は、学習データ記憶部２３に記憶されている、事前学習が施された階層型ニューラルネットワークおよび事前学習に用いた事前学習データと、初期設定用サンプルとに基づいて行われるものであり、以下、第３者である評価者による階層型ニューラルネットワークの事前学習について図４乃至図６を参照して詳細に説明する。
【００６１】
印象度データ変換部１４で用いられる階層型ニューラルネットワークは、図４に示すように、入力層（第１層）、中間層（第ｎ層）および出力層（第Ｎ層）からなり、入力層（第１層）に特徴データを入力することによって、出力層（第Ｎ層）から印象度データを出力、すなわち特徴データを印象度データに変換し、出力層（第Ｎ層）から出力するものであり、中間層（第ｎ層）の各ニューロンの結合重み値ｗを事前学習する。なお、特徴データは、特徴データ抽出部１３によって楽曲データから抽出される８項目からなるデータであり、入力層（第１層）のニューロン数Ｌ１は、８個となっている（特徴データ抽出部１３による特徴データの抽出方法については、後述する）。また、印象度データは、人間の感性によって判断される（明るい、暗い）、（重い、軽い）、（かたい、やわらかい）、（安定、不安定）、（澄んだ、にごった）、（滑らか、歯切れの良い）、（激しい、穏やか）、（厚い、薄い）の８項目がそれぞれ７段階評価で表されたデータであり、出力層（第Ｎ層）のニューロン数ＬＮは、８個となっている。中間層（第ｎ層：ｎ＝２，…，Ｎ−１）のニューロン数Ｌｎは、適宜設定されている。
【００６２】
評価者による階層型ニューラルネットワーク（結合重み値ｗ）の事前学習は、例えば、図３に示すニューラルネットワーク学習装置４０を用いて行われ、まず、階層型ニューラルネットワーク（結合重み値ｗ）を事前学習させるための事前学習データ（楽曲データの特徴データ＋印象度データ）の入力が行われる。
【００６３】
楽曲データ入力部４１にＣＤ、ＤＶＤ等の楽曲データが記憶されている記憶媒体をセットし、楽曲データ入力部４１から楽曲データを入力し（ステップＡ１）、特徴データ抽出部４３は、楽曲データ入力部４１から入力された楽曲データから、ゆらぎ情報からなる特徴データを抽出する（ステップＡ２）。
【００６４】
また、音声出力部４２は、楽曲データ入力部４１から入力された楽曲データを音声出力し（ステップＡ３）、評価者は、音声出力部４２からの音声出力を聞くことによって、楽曲の印象度を感性によって評価し、評価結果を印象度データとして印象度データ入力部４４から入力し（ステップＡ４）、結合重み値学習部４５は、印象度データ入力部４４から入力された印象度データを教師信号として受け付ける。なお、本実施の形態では、印象度の評価項目としては、人間の感性によって判断される（明るい、暗い）、（重い、軽い）、（かたい、やわらかい）、（安定、不安定）、（澄んだ、にごった）、（滑らか、歯切れの良い）、（激しい、穏やか）、（厚い、薄い）の８項目を設定し、各項目についての７段階評価を印象度データとして印象度データ入力部４４で受け付けるように構成した。
【００６５】
次に、入力された事前学習データが予め定められたサンプル数Ｔ１に達したか否かを判断し（ステップＡ５）、入力された事前学習データがサンプル数Ｔ１に達するまでステップＡ１〜Ａ４の動作が繰り返される。
【００６６】
結合重み値学習部４５における階層型ニューラルネットワークの学習、すなわち各ニューロンの結合重み値ｗの更新は、誤差逆伝播学習法を用いて行う。
まず、初期値として、中間層（第ｎ層）の全てのニューロンの結合重み値ｗを乱数によって−０．１〜０．１程度の範囲の小さな値に設定しておき、結合重み値学習部４５は、特徴データ抽出部４３によって抽出された特徴データを入力信号xｊ(ｊ＝１，２，…，８) として入力層（第１層）に入力し、入力層（第１層）から出力層（第Ｎ層）に向けて、各ニューロンの出力を計算する。
【００６７】
次に、結合重み値学習部４５は、印象度データ入力部４４から入力された印象度データを教師信号ｙｊ(ｊ＝１，２，…，８) とし、出力層（第Ｎ層）の出力outjＮと、教師信号ｙｊとの誤差から、学習則δjＮを次式によって計算する。
【００６８】
【数１】
2005301704.tif 000003
【００６９】
次に、結合重み値学習部４５は、学習則δjＮを使って、中間層（第ｎ層）の誤差信号
δjn  を次式によって計算する。
【００７０】
【数２】
2005301704.tif 000004
【００７１】
なお、数式２において、ｗは、第 n 層 j 番目と第 n -1 層ｋ番目のニューロンの間の結合重み値を表している。
【００７２】
次に、結合重み値学習部４５は、中間層（第ｎ層）の誤差信号 δjn を用いて各ニューロンの結合重み値ｗの変化量Δｗを次式によって計算し、各ニューロンの結合重み値ｗを更新する（ステップＡ６）。なお、次式において、ηは、学習率を表し、評価者による事前学習では、η１(0＜η１≦1)に設定されている。
【００７３】
【数３】
2005301704.tif 000005
【００７４】
ステップＡ６では、サンプル数Ｔ１の事前学習データのそれぞれについて学習が行われ、次に、次式に示す２乗誤差Ｅが予め定められた事前学習用の基準値Ｅ１よりも小さいか否かが判断され（ステップＡ７）、２乗誤差Ｅが基準値Ｅ１よりも小さくなるまでステップＡ６の動作が繰り返される。なお、２乗誤差Ｅが基準値Ｅ１よりも小さくなると想定される学習反復回数Ｓを予め設定しておき、ステップＡ６の動作を学習反復回数Ｓ回繰り返すようにしても良い。
【００７５】
【数４】
2005301704.tif 000006
【００７６】
ステップＡ７で２乗誤差Ｅが基準値Ｅ１よりも小さいと判断された場合には、結合重み値学習部４５は、事前学習させた各ニューロンの結合重み値ｗと、事前学習に用いた事前学習データ（楽曲データの特徴データ＋印象度データ）とを結合重み値出力部４７によって学習データ記憶部２３に出力する（ステップＡ８）。
【００７７】
また、学習データ記憶部２３に記憶される初期設定用サンプルは、初期設定用楽曲データと、その特徴データと、評価者によって入力された比較用印象度データとからなり、以下、初期設定用サンプルの作成動作について図６を参照して詳細に説明する。
【００７８】
楽曲データ入力部４１にＣＤ、ＤＶＤ等の楽曲データが記憶されている記憶媒体をセットし、楽曲データ入力部４１から初期設定用楽曲データを入力し（ステップＢ１）、特徴データ抽出部４３は、楽曲データ入力部４１から入力された初期設定用楽曲データから、ゆらぎ情報からなる特徴データを抽出する（ステップＢ２）。
【００７９】
また、音声出力部４２は、楽曲データ入力部４１から入力された初期設定用楽曲データを音声出力し（ステップＢ３）、評価者は、音声出力部４２からの音声出力を聞くことによって、楽曲の印象度を感性によって評価し、評価結果を比較用印象度データとして印象度データ入力部４４から入力する（ステップＢ４）。
【００８０】
次に、入力された比較用印象度データが予め定められたサンプル数Ｔ２に達したか否かを判断し（ステップＢ５）、入力された初期設定用サンプルがサンプル数Ｔ２に達するまでステップＢ１〜Ｂ４の動作が繰り返され、入力された初期設定用サンプルがサンプル数Ｔ２に達すると、ステップＢ１で入力された初期設定用楽曲データと、ステップＢ２で抽出された特徴データと、ステップＢ４で評価者によって入力された比較用印象度データとからなる初期設定用サンプルが初期設定用サンプル出力部４９によって学習データ記憶部２３に出力される（ステップＢ６）。
【００８１】
次に、階層型ニューラルネットワーク学習部２５において初期設定時に行われる階層型ニューラルネットワークの学習動作について図７および図８を参照して詳細に説明する。
【００８２】
最初に電源が投入されると、初期設定部２２は、初期設定画面５０をＰＣ表示部２０に表示させる。初期設定画面５０は、図７に示すように、印象度データ、すなわち（明るい、暗い）、（重い、軽い）、（かたい、やわらかい）、（安定、不安定）、（澄んだ、にごった）、（滑らか、歯切れの良い）、（激しい、穏やか）、（厚い、薄い）の８項目についての７段階評価をそれぞれ入力する印象度データ入力領域５１と、初期設定の開始を指示する初期設定開始ボタン５２と、印象度データ入力領域５１に入力した印象度データの入力を確定させる入力確定ボタン５３とからなる。
【００８３】
ユーザによって初期設定開始ボタン５２がクリックされると、初期設定部２２は、学習データ記憶部２３に記憶されている初期設定用サンプルの最初の１つを読み出し、読み出した初期設定用サンプルの内の初期設定用楽曲データを音声出力部２４に出力し、音声出力部２４は、初期設定部２２から入力された初期設定用楽曲データを音声出力する（ステップＣ１）。
【００８４】
ユーザは、音声出力部２４からの音声出力を聞くことによって、楽曲の印象度を感性によって評価し、ＰＣ操作部１９から印象度データ入力領域５１に評価結果、すなわち印象度データを入力し（ステップＣ２）、入力確定ボタン５３をクリックする。ユーザによって入力確定ボタン５３がクリックされると、初期設定部２２は、初期設定用サンプル（サンプル数Ｔ２）の全てに対してユーザによる評価結果、すなわち印象度データが入力されたか否かを判断し（ステップＣ３）、初期設定用サンプル（サンプル数Ｔ２）の全てに対してユーザによる評価結果、すなわち印象度データが入力されるまでステップＣ１〜Ｃ２の動作を繰り返す。
【００８５】
初期設定用サンプル（サンプル数Ｔ２）の全てに対してユーザによる評価結果、すなわち印象度データが入力されると、初期設定部２２は、学習データ記憶部２３に記憶されている初期設定用サンプルの内の評価者によって入力された比較用印象度データと、ユーザによって入力された印象度データとを比較し、評価者による評価とユーザによる評価とが類似したものであるか否かを判断する（ステップＣ４）。評価者によって入力された比較用印象度データと、ユーザによって入力された印象度データとの比較は、例えば、評価者によって入力された比較用印象度データをベクトルｘａとすると共に、ユーザによって入力された印象度データをベクトルｘｂとし、両者のユークリッド距離‖ｘａ−ｘｂ‖を評価した初期設定用楽曲データ毎に算出して合計した比較結果を予め設定されている基準値と比較することによって行われ、比較結果が基準値未満である場合には、評価者による評価とユーザによる評価とが類似したものであると判断し、比較結果が基準値以上である場合には、評価者による評価とユーザによる評価とは類似していないと判断される。
【００８６】
ステップＣ４で、評価者による評価とユーザによる評価とが類似したものであると判断された場合には、初期設定部２２は、事前学習させた各ニューロンの結合重み値ｗを学習データ記憶部２３から読み出して階層型ニューラルネットワーク学習部２５に出力すると共に、事前学習に用いた事前学習データと、初期設定用サンプルの内の特徴データとを学習データ記憶部２３から読み出し、事前学習データに初期設定用サンプルの内の特徴データとユーザによって入力された印象度データとを加えたものを初期設定用データとして階層型ニューラルネットワーク学習部２５に出力する。すなわち、事前学習データのサンプル数Ｔ１が１００曲分あり、初期設定用サンプルのサンプル数Ｔ２が１０曲である場合には、評価者が評価した１００曲分のデータと、ユーザが評価した１０曲分のデータとからなる１１０曲分（サンプル数Ｔ１＋サンプル数Ｔ２）の特徴データと印象度データとが初期設定用データとして階層型ニューラルネットワーク学習部２５に出力される。
【００８７】
階層型ニューラルネットワーク学習部２５は、事前学習させた各ニューロンの結合重み値ｗと、事前学習データと、初期設定用データ、すなわち、初期設定用サンプルの特徴データおよびユーザによって入力された印象度データとに基づいて、誤差逆伝播学習法を用い、階層型ニューラルネットワークの学習、すなわち各ニューロンの結合重み値ｗの更新を行う。
【００８８】
まず、初期値として、中間層（第ｎ層）のニューロンの結合重み値ｗを事前学習させた結合重み値ｗに設定しておき、階層型ニューラルネットワーク学習部２５は、初期設定部２２から入力された特徴データを入力信号ｘｊ(ｊ＝１，２，…，８)として入力層（第１層）に入力し、入力層（第１層）から出力層（第Ｎ層）に向けて、各ニューロンの出力を計算する。
【００８９】
次に、階層型ニューラルネットワーク学習部２５は、初期設定部２２から入力された印象度データを教師信号ｙｊ（ｊ＝１，２，…，８）とし、出力層（第Ｎ層）の出力outjＮと、教師信号ｙｊとの誤差から、学習則δjＮを数式１によって計算する。
【００９０】
次に、階層型ニューラルネットワーク学習部２５は、学習則δjＮ を使って、中間層（第ｎ層）の誤差信号δjnを数式２によって計算する。
【００９１】
次に、階層型ニューラルネットワーク学習部２５は、中間層（第ｎ層）の誤差信号 δjn を用いて各ニューロンの結合重み値ｗの変化量Δｗを数式３によって計算し、各ニューロンの結合重み値ｗを更新する（ステップＣ５）。なお、数式３における学習率は、η２(0＜η２≦1)に設定されており、η２は、評価者による事前学習で使用した学習率η１よりも大きな値を用いると良い。さらに、ユーザが評価した１０曲分のデータ、すなわちユーザが入力した印象度データを教師信号として用いて学習させる際には、学習率をη３(0＜η１、η２＜η３≦1)に設定すると、ユーザの嗜好が階層型ニューラルネットワークの学習に強く反映されて好適である。
【００９２】
ステップＣ５では、サンプル数Ｔ１＋サンプル数Ｔ２の初期設定用データのそれぞれについて学習が行われ、次に、数式４に示す２乗誤差Ｅが予め定められた初期設定用の基準値Ｅ２（初期設定用の基準値Ｅ２＜事前学習用の基準値Ｅ１）よりも小さいか否かが判断され（ステップＣ６）、２乗誤差Ｅが基準値Ｅ２よりも小さくなるまでステップＣ５の動作が繰り返される。なお、２乗誤差Ｅが基準値Ｅ２よりも小さくなると想定される学習反復回数Ｓを予め設定しておき、ステップＣ５の動作を学習反復回数Ｓ回繰り返すようにしても良い。また、初期設定用データの内のユーザが評価したデータ（サンプル数Ｔ２）を用いた学習回数を、他のデータ（サンプル数Ｔ１）よりも多くすると、ユーザの嗜好が階層型ニューラルネットワークの学習に強く反映されて好適である。すなわち、ステップＣ５での学習において、サンプル数Ｔ１の初期設定用データを１回ずつ学習させるのに対し、ユーザが評価してサンプル数Ｔ２の初期設定用データを複数回ずつ学習させることにより、初期設定用データの内のユーザが評価したデータ（サンプル数Ｔ２）を用いた学習回数を、他のデータ（サンプル数Ｔ１）よりも多くする。ステップＣ５の動作を学習反復回数Ｓを予め定めておく場合には、初期設定用データの内のユーザが評価したデータ（サンプル数Ｔ２）を用いた学習の反復回数を、他のデータ（サンプル数Ｔ１）を用いた学習の反復回数よりも多くすると良い。
【００９３】
ステップＣ６で２乗誤差Ｅが基準値Ｅ２よりも小さいと判断された場合には、階層型ニューラルネットワーク学習部２５は、学習させた各ニューロンの結合重み値ｗを印象度データ変換部１４に出力する（ステップＣ７）。
【００９４】
ステップＣ４で、評価者による評価とユーザによる評価とが類似したものでないと判断された場合には、初期設定部２２は、初期設定用サンプルの内の特徴データを学習データ記憶部２３から読み出し、初期設定用サンプルの内の特徴データとユーザによって入力された印象度データとを初期設定用データとして階層型ニューラルネットワーク学習部２５に出力する。すなわち、初期設定用サンプルのサンプル数Ｔ２が１０曲である場合には、ユーザが評価した１０曲分の特徴データと印象度データとが初期設定用データとして階層型ニューラルネットワーク学習部２５に出力される。
【００９５】
階層型ニューラルネットワーク学習部２５は、初期設定用データ、すなわち、初期設定用サンプルの特徴データおよびユーザによって入力された印象度データに基づいて、誤差逆伝播学習法を用い、階層型ニューラルネットワークの学習、すなわち各ニューロンの結合重み値ｗの更新を行う。
【００９６】
まず、初期値として、中間層（第ｎ層）の全てニューロンの結合重み値ｗを乱数によって−０．１〜０．１程度の範囲の小さな値に設定しておき、階層型ニューラルネットワーク学習部２５は、初期設定部２２から入力された特徴データを入力信号ｘｊ(ｊ＝１，２，…，８)として入力層（第１層）に入力し、入力層（第１層）から出力層（第Ｎ層）に向けて、各ニューロンの出力を計算する。
【００９７】
次に、階層型ニューラルネットワーク学習部２５は、初期設定部２２から入力された印象度データを教師信号ｙｊ（ｊ＝１，２，…，８）とし、出力層（第Ｎ層）の出力outjＮと、教師信号ｙｊとの誤差から、学習則δjＮを数式１によって計算する。
【００９８】
次に、階層型ニューラルネットワーク学習部２５は、学習則δjＮ を使って、中間層（第ｎ層）の誤差信号δjnを数式２によって計算する。
【００９９】
次に、階層型ニューラルネットワーク学習部２５は、中間層（第ｎ層）の誤差信号 δjn を用いて各ニューロンの結合重み値ｗの変化量Δｗを数式３によって計算し、各ニューロンの結合重み値ｗを更新する（ステップＣ８）。
【０１００】
ステップＣ８では、サンプル数Ｔ２の初期設定用データのそれぞれについて学習が行われ、次に、数式４に示す２乗誤差Ｅが予め定められた初期設定用の基準値Ｅ２（初期設定用の基準値Ｅ２＜事前学習用の基準値Ｅ１）よりも小さいか否かが判断され（ステップＣ９）、２乗誤差Ｅが基準値Ｅ２よりも小さくなるまでステップＣ８の動作が繰り返される。なお、２乗誤差Ｅが基準値Ｅ２よりも小さくなると想定される学習反復回数Ｓを予め設定しておき、ステップＣ８の動作を学習反復回数Ｓ回繰り返すようにしても良い。
【０１０１】
ステップＣ９で２乗誤差Ｅが基準値Ｅ２よりも小さいと判断された場合には、階層型ニューラルネットワーク学習部２５は、学習させた各ニューロンの結合重み値ｗを印象度データ変換部１４に出力する（ステップＣ７）。
【０１０２】
なお、本実施の形態では、学習データ記憶部２３に初期設定サンプルとして楽曲データおよび評価者によって入力された印象度データと共に特徴データを記憶するように構成したが、学習データ記憶部２３に初期設定サンプルとして楽曲データおよび評価者によって入力された印象度データを記憶しておき、初期設定部２２によって読み出された楽曲データを特徴データ抽出部１３に入力し、特徴データ抽出部１３によって楽曲データから抽出された特徴データを階層型ニューラルネットワーク学習部２５に入力するように構成しても良い。
【０１０３】
次に、楽曲検索装置１０における楽曲登録動作について図９を参照して詳細に説明する。
楽曲データ入力部１１にＣＤ、ＤＶＤ等の楽曲データが記憶されている記憶媒体をセットし、楽曲データ入力部１１から楽曲データを入力する（ステップＤ１）。
【０１０４】
圧縮処理部１２は、楽曲データ入力部１１から入力された楽曲データを圧縮し（ステップＤ２）、圧縮した楽曲データを、アーティスト名、曲名等の書誌データと共に楽曲データベース１５に記憶させる（ステップＤ３）。
【０１０５】
特徴データ抽出部１３は、楽曲データ入力部１１から入力された楽曲データから、ゆらぎ情報からなる特徴データを抽出する（ステップＤ４）。
特徴データ抽出部１３における特徴データの抽出動作は、図１０を参照すると、楽曲データの入力を受け付け（ステップＥ１）、楽曲データの予め定められたデータ解析開始点から一定のフレーム長に対しＦＦＴ（高速フーリエ変換）を行い（ステップＥ２）、パワースペクトルを算出する。なお、ステップＥ２の前に高速化を目的としてダウンサンプリングを行うようにしても良い。
【０１０６】
次に、特徴データ抽出部１３は、Ｌｏｗ、Ｍｉｄｄｌｅ、Ｈｉｇｈの周波数帯域を予め設定しておき、Ｌｏｗ、Ｍｉｄｄｌｅ、Ｈｉｇｈの３帯域のパワースペクトルを積分し、平均パワーを算出すると共に（ステップＥ３）、Ｌｏｗ、Ｍｉｄｄｌｅ、Ｈｉｇｈの周波数帯域の内、最大のパワーを持つ帯域をＰｉｔｃｈのデータ解析開始点値とし、Ｐｉｔｃｈを測定する（ステップＥ４）。
【０１０７】
ステップＥ２〜ステップＥ４の処理動作は、予め定められたフレーム個数分行われ、特徴データ抽出部１３は、ステップＥ２〜ステップＥ４の処理動作を行ったフレーム個数が予め定められた設定値に達したか否かを判断し（ステップＥ５）、ステップＥ２〜ステップＥ４の処理動作を行ったフレーム個数が予め定められた設定値に達していない場合には、データ解析開始点をシフトしながら（ステップＥ６）、ステップＥ２〜ステップＥ４の処理動作を繰り返す。
【０１０８】
ステップＥ２〜ステップＥ４の処理動作を行ったフレーム個数が予め定められた設定値に達した場合には、特徴データ抽出部１３は、ステップＥ２〜ステップＥ４の処理動作によって算出したＬｏｗ、Ｍｉｄｄｌｅ、Ｈｉｇｈの平均パワーの時系列データに対しＦＦＴを行うと共に、ステップＥ２〜ステップＥ４の処理動作によって測定したＰｉｔｃｈの時系列データに対しＦＦＴを行う（ステップＥ７）。
【０１０９】
次に、特徴データ抽出部１３は、Ｌｏｗ、Ｍｉｄｄｌｅ、Ｈｉｇｈ、ＰｉｔｃｈにおけるＦＦＴ分析結果から、横軸を対数周波数、縦軸を対数パワースペクトルとしたグラフにおける回帰直線の傾きと、回帰直線のＹ切片とをゆらぎ情報として算出し（ステップＥ８）、Ｌｏｗ、Ｍｉｄｄｌｅ、Ｈｉｇｈ、Ｐｉｔｃｈのそれぞれにおける回帰直線の傾きおよびＹ切片を８項目からなる特徴データとして印象度データ変換部１４に出力する。
【０１１０】
印象度データ変換部１４は、図４に示すような入力層（第１層）、中間層（第ｎ層）、出力層（第Ｎ層）からなる階層型ニューラルネットワークを用い、入力層（第１層）に特徴データ抽出部１３で抽出された特徴データを入力することによって、出力層（第Ｎ層）から印象度データを出力、すなわち特徴データを印象度データに変換し（ステップＤ５）、出力層（第Ｎ層）から出力された印象度データを、楽曲マッピング部１６に出力すると共に、楽曲データと共に楽曲データベース１５に記憶させる。なお、中間層（第ｎ層）の各ニューロンの結合重み値ｗは、ニューラルネットワーク学習装置４０によって予め学習が施されている。また、本実施の形態の場合には、入力層（第１層）に入力される特徴データ、すなわち特徴データ抽出部１３によって抽出される特徴データの項目は、前述のように８項目であり、印象度データの項目としては、人間の感性によって判断される（明るい、暗い）、（重い、軽い）、（かたい、やわらかい）、（安定、不安定）、（澄んだ、にごった）、（滑らか、歯切れの良い）、（激しい、穏やか）、（厚い、薄い）の８項目を設定し、各項目を７段階評価で表すように設定した。従って、入力層（第１層）のニューロン数Ｌ１と出力層（第Ｎ層）のニューロン数ＬＮとは、それぞれ８個となっており、中間層（第ｎ層：ｎ＝２，…，Ｎ−１）のニューロン数Ｌｎは、適宜設定されている。
【０１１１】
楽曲マッピング部１６は、楽曲データ入力部１１から入力された楽曲を楽曲マップ記憶部１７に記憶されている楽曲マップの該当箇所にマッピングする。楽曲マッピング部１６におけるマッピング動作に用いられる楽曲マップは、例えばニューロンが２次元に規則的に配置（図１１に示す例では、９＊９の正方形）されている自己組織化マップ（ＳＯＭ）であり、教師信号を必要としない学習ニューラルネットワークで、入力パターン群をその類似度に応じて分類する能力を自律的に獲得していくニューラルネットワークである。なお、本実施の形態では、ニューロンが１００＊１００の正方形に配列された２次元ＳＯＭを使用したが、ニューロンの配列は、正方形であっても、蜂の巣であっても良い。
【０１１２】
また、楽曲マッピング部１６におけるマッピング動作に用いられる楽曲マップは、ニューラルネットワーク学習装置４０によって、学習が施されており、各ニューロンには、予め学習されたｎ次元の特徴ベクトルｍｉ（ｔ）∈Ｒｎが内包されており、楽曲マッピング部１６は、印象度データ変換部１４によって変換された印象度データを入力ベクトルｘｊとし、入力ベクトルｘｊに最も近いニューロン、すなわちユークリッド距離‖ｘｊ−ｍｉ‖を最小にするニューロンに、入力された楽曲をマッピングし（ステップＤ６）、マッピングした楽曲マップを楽曲マップ記憶部１７に記憶させる。なお、Ｒは、印象度データの各項目の評価段階数を示し、ｎは、印象度データの項目数を示す。
【０１１３】
次に、楽曲マッピング部１６におけるマッピング動作（ステップＤ６）に用いられる楽曲マップの学習動作について図１１および図１２を参照して詳細に説明する。
【０１１４】
楽曲データ入力部４１にＣＤ、ＤＶＤ等の楽曲データが記憶されている記憶媒体をセットし、楽曲データ入力部４１から楽曲データを入力し（ステップＦ１）、音声出力部４２は、楽曲データ入力部４１から入力された楽曲データを音声出力し（ステップＦ２）、評価者は、音声出力部４２からの音声出力を聞くことによって、楽曲の印象度を感性によって評価し、評価結果を印象度データとして印象度データ入力部４４から入力し（ステップＦ３）、楽曲マップ学習部４６は、印象度データ入力部４４から入力された印象度データを自己組織化マップへの入力ベクトルとして受け付ける。なお、本実施の形態では、印象度の評価項目としては、人間の感性によって判断される（明るい、暗い）、（重い、軽い）、（かたい、やわらかい）、（安定、不安定）、（澄んだ、にごった）、（滑らか、歯切れの良い）、（激しい、穏やか）、（厚い、薄い）の８項目を設定し、各項目についての７段階評価を印象度データとして楽曲データ入力部４１で受け付けるように構成した。
【０１１５】
楽曲マップ学習部４６は、は、印象度データ入力部４４から入力された印象度データを入力ベクトルｘｊ（ｔ）∈Ｒｎとし、各ニューロンの特徴ベクトルｍｉ（ｔ）∈Ｒｎを学習させる。なお、ｔは、学習回数を表し、学習回数を定める設定値Ｔを予め設定しておき、学習回数ｔ＝０，１，…，Ｔについて学習を行わせる。なお、Ｒは、各印象度項目の評価段階を示し、ｎは、印象度データの項目数を示す。
【０１１６】
まず、初期値として、全てのニューロンの特徴ベクトルｍｃ（０）をそれぞれ０〜１の範囲でランダムに設定しておき、楽曲マップ学習部４６は、ｘｊ（ｔ）に最も近いニューロンｃ、すなわち‖ｘｊ（ｔ）−ｍｃ（ｔ）‖を最小にする勝者ニューロンｃを求め、勝者ニューロンｃの特徴ベクトルｍｃ（ｔ）と、勝者ニューロンｃの近傍にある近傍ニューロンｉの集合Ｎｃのそれぞれの特徴ベクトルｍｉ（ｔ）（ｉ∈Ｎｃ）とを、次式に従ってそれぞれ更新する（ステップＦ４）。なお、近傍ニューロンｉを決定するための近傍半径は、予め設定されているものとする。
【０１１７】
【数５】
2005301704.tif 000007
【０１１８】
なお、数式５において、ｈｃｉ（ｔ）は、学習率を表し、次式によって求められる。
【０１１９】
【数６】
2005301704.tif 000008
【０１２０】
なお、αinitは、学習率の初期値であり、Ｒ２（ｔ）は、単調減少する一次関数もしくは指数関数が用いられる。
【０１２１】
次に、楽曲マップ学習部４６は、学習回数ｔが設定値Ｔに達したか否かを判断し（ステップＦ５）、学習回数ｔが設定値Ｔに達するまでステップＦ１〜ステップＦ４の処理動作を繰り返し、学習回数ｔが設定値Ｔに達すると、特徴ベクトル出力部４８を介して学習させた特徴ベクトルｍｉ（Ｔ）∈Ｒｎを出力する（ステップＦ６）。出力された各ニューロンｉの特徴ベクトルｍｉ（Ｔ）は、楽曲検索装置１０の楽曲マップ記憶部１７に楽曲マップとして記憶される。
【０１２２】
次に、楽曲検索装置１０における楽曲検索動作について図１３乃至図１９を参照して詳細に説明する。
楽曲検索部１８は、ＰＣ表示部２０に、図１４に示すような検索画面６０を表示し、ＰＣ操作部１９からのユーザ入力を受け付ける。検索画面６０は、楽曲マップ記憶部１７に記憶されている楽曲データのマッピング状況が表示される楽曲マップ表示領域６１と、検索条件を入力する検索条件入力領域６２と、検索結果が表示される検索結果表示領域６３とからなる。図１４の楽曲マップ表示領域６１に示されている点は、楽曲データがマッピングされている楽曲マップのニューロンを示している。
【０１２３】
検索条件入力領域６２は、図１５に示すように、検索条件として印象度データを入力する印象度データ入力領域６２１と、検索条件として書誌データを入力する書誌データ入力領域６２２と、検索の実行を指示する検索実行ボタン６２３とからなり、ユーザは、検索条件として印象度データおよび書誌データをＰＣ操作部１９から入力し（ステップＧ１）、検索実行ボタン６２３をクリックすることで、印象度データおよび書誌データに基づく検索を楽曲検索部１８に指示する。なお、ＰＣ操作部１９からの印象度データの入力は、図１５に示すように、印象度データの各項目を７段階評価で入力することによって行われる。
【０１２４】
楽曲検索部１８は、ＰＣ操作部１９から入力された印象度データおよび書誌データに基づいて楽曲データベース１５を検索し（ステップＧ２）、図１６に示すような検索結果を検索結果表示領域６３に表示する。
【０１２５】
ＰＣ操作部１９から入力された印象度データに基づく検索は、ＰＣ操作部１９から入力された印象度データを入力ベクトルｘｊとし、楽曲データベース１５に楽曲データと共に記憶されている印象度データを検索対象ベクトルＸｊとすると、入力ベクトルｘｊに近い検索対象ベクトルＸｊ、すなわちユークリッド距離‖ｘｊ−Ｘｊ‖が小さい順に検索していく。検索する件数は、予め定めておいても、ユーザによって任意に設定するようにしても良い。また、印象度データと書誌データとが共に検索条件とされている場合には、書誌データに基づく検索を行った後、印象度データに基づく検索が行われる。
【０１２６】
検索条件入力領域６２を用いた検索以外に、楽曲マップ表示領域６１を用いた検索を行える様にしても良い。この場合には、楽曲マップ表示領域６１において検索対象領域を指定することで、検索対象領域内にマッピングされている楽曲データを検索結果として検索結果表示領域６３に表示する。
【０１２７】
次に、ユーザは、検索結果表示領域６３に表示されている検索結果の中から代表曲を選択し（ステップＧ３）、代表曲検索実行ボタン６３１をクリックすることで、代表曲に基づく検索を楽曲検索部１８に指示する。
【０１２８】
楽曲検索部１８は、選択された代表曲に基づいて楽曲マップ記憶部１７に記憶されている楽曲マップを検索し（ステップＧ４）、代表曲がマッピングされているニューロンと、その近傍ニューロンとにマッピングされている楽曲データを代表曲検索結果として検索結果表示領域６３に表示する。近傍ニューロンを決定するための近傍半径は、予め定めておいても、ユーザによって任意に設定するようにしても良い。
【０１２９】
次に、ユーザは、検索結果表示領域６３に表示されている代表曲検索結果の中から端末装置３０に出力する楽曲データを、図１７に示すように選択し（ステップＧ５）、出力ボタン６３２をクリックすることで、選択した楽曲データの出力を楽曲検索部１８に指示し、楽曲検索部１８は、検索結果出力部２１を介してユーザによって選択された楽曲データを端末装置３０に出力する（ステップＧ６）。
【０１３０】
なお、検索条件入力領域６２、楽曲マップ表示領域６１を用いた代表曲の検索以外に、図１８に示すような、記憶されている全楽曲のリストが表示される全楽曲リスト表示領域６４を検索画面６０に表示させ、全楽曲リストから代表曲を直接選択して、代表曲選択実行ボタン６４１をクリックすることで、選択された代表曲に基づく検索を楽曲検索部１８に指示するように構成しても良い。
【０１３１】
さらに、上述した検索以外に、「明るい曲」、「楽しい曲」、「癒される曲」というように言葉で表現されるキーワードに対応するニューロン（あるいは楽曲）を設定しておき、キーワードを選択することによって楽曲の検索を行えるように構成しても良い。すなわち、図１９（ａ）に示すような、キーワード検索領域６５を検索画面６０に表示させ、キーワード選択領域６５１に表示されたキーワードのリストからいずれかを選択し、おまかせ検索ボタン６５３をクリックすることで、選択されたキーワードに対応するニューロンに基づく検索を楽曲検索部１８に指示するように構成する。図１９（ａ）に示す設定楽曲表示領域６５２には、選択されたキーワードに対応する楽曲が設定されている場合に、当該楽曲が設定楽曲として表示され、この場合には、おまかせ検索ボタン６５３をクリックすることで、選択されたキーワードに対応する設定楽曲を代表曲とする検索を楽曲検索部１８に指示する。また、図１９（ａ）に示す設定楽曲変更ボタン６５４は、キーワードに対応する楽曲を変更する際に使用されるもので、設定楽曲変更ボタン６５４をクリックすることで、全楽曲リストが表示されて、全楽曲リストの中から楽曲を選択することで、キーワードに対応する楽曲を変更できるように構成する。なお、キーワードに対応するニューロン（あるいは楽曲）の設定は、キーワードに印象度データを割り付けておき、当該印象度データを入力ベクトルｘｊとし、入力ベクトルｘｊに最も近いニューロン（あるいは楽曲）とを対応づけるようにしても良く、ユーザによって任意に設定できるように構成しても良い。
【０１３２】
このように、キーワードに対応するニューロンが設定されている場合には、図１９（ｂ）に示すように、楽曲マップ表示領域６１において楽曲がマッピンクされているニューロンをクリックすると、クリックされたニューロンに対応するキーワードがキーワード表示６１１としてポップアップ表示されるように構成すると、楽曲マップ表示領域６１を利用した楽曲の検索を容易に行うことができる。
【０１３３】
以上説明したように、本実施の形態によれば、階層型ニューラルネットワーク学習部２５によって、学習データ記憶部２３に記憶された事前学習データと、初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび初期設定用楽曲データに対応してＰＣ操作部１９から入力された印象度データとを用いて階層型ニューラルネットワークを学習させるように構成することにより、ユーザの嗜好を反映させて学習を施した階層型ニューラルネットワークによって、楽曲の有する物理的な複数の項目からなる特徴データと、人間の感性によって判断される項目からなる印象度データとを直接関連づけることにより、ユーザによって検索条件として入力される人間の感性によって判断される印象度データに基づいて精度の高い楽曲データの検索を行うことができると共に、ユーザが入力する印象度データの数を少なくすることができ、階層型ニューラルネットワークに学習を施すためのユーザの作業量を軽減させることができるという効果を奏する。
【０１３４】
さらに、本実施の形態によれば、学習データ記憶部２３に記憶された事前学習データによってある程度まで学習された階層型ニューラルネットワークを学習させるように構成することにより、階層型ニューラルネットワークの学習に費やす時間を短くすることができるという効果を奏する。
【０１３５】
さらに、本実施の形態によれば、学習データ記憶部２３に記憶された事前学習データの学習率よりも、初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび初期設定用楽曲データに対応してＰＣ操作部１９から入力された印象度データの学習率を高くして階層型ニューラルネットワークを学習させるように構成することにより、ユーザが入力したデータが少なくても、ユーザの嗜好を反映させて階層型ニューラルネットワークに学習を施すことができるという効果を奏する。
【０１３６】
さらに、本実施の形態によれば、初期設定用楽曲データに対応した比較用印象度データと初期設定用楽曲データに対応してＰＣ操作部１９から入力された印象度データとが類似していると判断された場合には、学習データ記憶部２３に記憶された学習データと、初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび初期設定用楽曲データに対応してＰＣ操作部１９から入力された印象度データとを用いて階層型ニューラルネットワークを学習させ、初期設定用楽曲データに対応した比較用印象度データと初期設定用楽曲データに対応してＰＣ操作部１９から入力された印象度データとが類似していないと判断された場合には、初期設定用楽曲データが有する物理的な特徴データおよび初期設定用楽曲データに対応してＰＣ操作部１９から入力された印象度データのみを用いて階層型ニューラルネットワークを学習させるように構成することにより、学習データ記憶部２３に記憶された事前学習データがユーザの嗜好とかけ離れている場合には、学習データ記憶部２３に記憶された事前学習データを使用することなく、ユーザの嗜好を反映させて階層型ニューラルネットワークに学習を施すことができるという効果を奏する。
【０１３７】
さらに、本実施の形態によれば、初期設定用楽曲データに対応した比較用印象度データと初期設定用楽曲データに対応してＰＣ操作部１９から入力された印象度データとが類似していると判断された場合には、学習データ記憶部２３に記憶された事前学習データによってある程度まで学習された階層型ニューラルネットワークを学習させ、初期設定用楽曲データに対応した比較用印象度データと初期設定用楽曲データに対応してＰＣ操作部１９から入力された印象度データとが類似していないと判断された場合には、学習が施されていない階層型ニューラルネットワークを学習させるように構成することにより、学習データ記憶部２３に記憶された事前学習データがユーザの嗜好とかけ離れている場合には、学習データ記憶部２３に記憶された事前学習データに影響されることなくユーザの嗜好を反映させて階層型ニューラルネットワークに学習を施すことができるという効果を奏する。
【０１３８】
次に、本発明の他の実施の形態について図２０を参照して詳細に説明する。
図２０は、本発明に係る楽曲検索システムの他の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【０１３９】
図２０に示す他の実施の形態では、図１に示す楽曲データベース１５、楽曲マップ記憶部１７および楽曲検索部１８とそれぞれ同等の機能を有する楽曲データベース３６、楽曲マップ記憶部３７および楽曲検索部３８を端末装置３０に備え、端末装置３０で楽曲データベース３６の検索と、楽曲マップ記憶部３７に記憶されている楽曲マップの検索とを行えるように構成されている。他の実施の形態において、楽曲検索装置１０は、楽曲データ入力部１１から入力された楽曲データを楽曲データベース１５に、印象度データ変換部１４によって変換された印象度データを楽曲データベース１５に、楽曲マッピング部１６によってマッピングされた楽曲マップを楽曲マップ記憶部１７にそれぞれ記憶させる楽曲登録装置として用いられる。
【０１４０】
楽曲検索装置１０の楽曲データベース１５および楽曲マップ記憶部１７の記憶内容は、データベース出力部２６によって端末装置３０に出力され、端末装置３０のデータベース入力部３９は、楽曲データベース１５および楽曲マップ記憶部１７の記憶内容を楽曲データベース３６および楽曲マップ記憶部３７に記憶させる。検索条件の入力は、端末表示部３４の表示内容に基づいて、端末操作部３３から行われる。
【０１４１】
なお、本発明が上記各実施の形態に限定されず、本発明の技術思想の範囲内において、各実施の形態は適宜変更され得ることは明らかである。また、上記構成部材の数、位置、形状等は上記実施の形態に限定されず、本発明を実施する上で好適な数、位置、形状等にすることができる。なお、各図において、同一構成要素には同一符号を付している。
【図面の簡単な説明】
【０１４２】
【図１】本発明に係る楽曲検索システムの本実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す端末装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示す楽曲検索装置に用いられる階層型ニューラルネットワークおよび楽曲マップを事前に学習させるニューラルネットワーク学習装置の構成を示すブロック図である。
【図４】図１に示す階層型ニューラルネットワーク学習部における階層型ニューラルネットワークの学習アルゴリズムを説明するための説明図である。
【図５】図３に示すニューラルネットワーク学習装置における階層型ニューラルネットワークの事前学習動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】図３に示すニューラルネットワーク学習装置における初期設定用サンプルの作成動作を説明するためのフローチャートである。
【図７】図１に示すＰＣ表示部に表示される初期設定画面例を示す図である。
【図８】図１に示す階層型ニューラルネットワーク学習部において初期設定時に行われる階層型ニューラルネットワークの学習動作を説明するためのフローチャートである。
【図９】図１に示す楽曲検索装置における楽曲登録動作を説明するためのフローチャートである。
【図１０】図１に示す特徴データ抽出部における特徴データ抽出動作を説明するためのフローチャートである。
【図１１】図３に示すニューラルネットワーク学習装置における楽曲マップの学習アルゴリズムを説明するための説明図である。
【図１２】図３に示すニューラルネットワーク学習装置における楽曲マップの学習動作を説明するためのフローチャートある。
【図１３】図１に示す楽曲検索装置における楽曲検索動作を説明するためのフローチャートである。
【図１４】図１に示すＰＣ表示部に表示される検索画面例を示す図である。
【図１５】図１４に示す検索条件入力領域の表示例を示す図である。
【図１６】図１４に示す検索結果表示領域の表示例を示す図である。
【図１７】図１４に示す検索結果表示領域の表示例を示す図である。
【図１８】図１５に示す表示画面例に表示される全楽曲リスト表示領域例を示す図である。
【図１９】図１５に示す表示画面例に表示されるキーワード検索領域例を示す図である。
【図２０】本発明に係る楽曲検索システムの他の実施の形態の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１４３】
１０  楽曲検索装置
１１  楽曲データ入力部
１２  圧縮処理部
１３  特徴データ抽出部
１４  印象度データ変換部
１５  楽曲データベース
１６  楽曲マッピング部
１７  楽曲マップ記憶部
１８  楽曲検索部
１９  ＰＣ操作部（印象度データ入力手段）
２０  ＰＣ表示部
２１  検索結果出力部
２２  初期設定部
２３  学習データ記憶部
２４  音声出力部
２５  階層型ニューラルネットワーク学習部
２６  データベース出力部
３０  端末装置
３１  検索結果入力部
３２  検索結果記憶部
３３  端末操作部
３４  端末表示部
３５  音声出力部
３６  楽曲データベース
３７  楽曲マップ記憶部
３８  楽曲検索部
３９  データベース入力部
４０  ニューラルネットワーク学習装置
４１  楽曲データ入力部
４２  音声出力部
４３  特徴データ抽出部
４４  印象度データ入力部
４５  結合重み値学習部
４６  楽曲マップ学習部
４７  結合重み値出力部
４８  特徴ベクトル出力部
４９  初期設定用サンプル出力部
５０  初期設定画面
５１  印象度データ入力領域
５２  初期設定開始ボタン
５３  入力確定ボタン
６０  検索画面
６１  楽曲マップ表示領域
６２  検索条件入力領域
６３  検索結果表示領域
６４  全楽曲リスト表示領域
６５  キーワード検索領域
６１１  キーワード表示
６２１  印象度データ入力領域
６２２  書誌データ入力領域
６２３  検索実行ボタン
６３１  代表曲検索実行ボタン
６３２  出力ボタン
６４１  代表曲選択実行ボタン
６５１  キーワード選択領域
６５２  設定楽曲表示領域
６５３  おまかせ検索ボタン
６５４  設定楽曲変更ボタン
【図１】
2005301704.tif 000009
【図２】
2005301704.tif 000010
【図３】
2005301704.tif 000011
【図４】
2005301704.tif 000012
【図５】
2005301704.tif 000013
【図６】
2005301704.tif 000014
【図７】
2005301704.tif 000015
【図８】
2005301704.tif 000016
【図９】
2005301704.tif 000017
【図１０】
2005301704.tif 000018
【図１１】
2005301704.tif 000019
【図１２】
2005301704.tif 000020
【図１３】
2005301704.tif 000021
【図１４】
2005301704.tif 000022
【図１５】
2005301704.tif 000023
【図１６】
2005301704.tif 000024
【図１７】
2005301704.tif 000025
【図１８】
2005301704.tif 000026
【図１９】
2005301704.tif 000027
【図２０】
2005301704.tif 000028