(57)【要約】【課題】  本発明は、代表曲を選択するという簡単な操作だけで、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中から代表曲と印象が同じような楽曲を素早く検索す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】  特徴データ抽出部１３は、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、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で抽出された特徴データを印象度データに変換し、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する。楽曲検索部１８は、代表曲に基づいて楽曲マップを検索し、検索結果を検索結果出力部２１から出力する。【選択図】        図１ 
2005141431.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、
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楽曲データから物理的な特徴データを抽出する特徴データ抽出手段と、
該特徴データ抽出手段によって抽出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印象度データに基づいて、前記楽曲データ入力手段によって入力された楽曲データを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マッピングする楽曲マッピング手段と、
該楽曲マッピング手段によってマッピングされた楽曲データが記憶される楽曲マップ記憶手段と、
楽曲マップにマッピングされている楽曲データの中から代表曲を選択する代表曲選択手段と、
該代表曲選択手段によって選択された代表曲に基づいて楽曲マップ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】
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装置と、当該楽曲検索装置に接続可能に構成されている端末装置とからなる楽曲検索システムであって、
前記楽曲検索装置は、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楽曲データから物理的な特徴データを抽出する特徴データ抽出手段と、
該特徴データ抽出手段によって抽出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印象度データに基づいて、前記楽曲データ入力手段によって入力された楽曲データを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マッピングする楽曲マッピング手段と、
該楽曲マッピング手段によってマッピングされた楽曲データが記憶される楽曲マップ記憶手段と、
楽曲マップにマッピングされている楽曲データの中から代表曲を選択する代表曲選択手段と、
該代表曲選択手段によって選択された代表曲に基づいて楽曲マップ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楽曲データを出力する楽曲データ出力手段と、を具備し、
前記端末装置は、前記楽曲検索装置からの楽曲データを入力する検索結果入力手段と、
該検索結果入力手段によって入力された楽曲データを記憶する検索結果記憶手段と、
該検索結果記憶手段に記憶された楽曲データを再生する音声出力手段と、を具備することを特徴とする楽曲検索システム。
【請求項３】
入力された楽曲データを楽曲データベースに記憶させる楽曲登録装置と、当該楽曲登録装置に接続可能に構成されている端末装置とからなる楽曲検索システムであって、
前記楽曲登録装置は、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楽曲データから物理的な特徴データを抽出する特徴データ抽出手段と、
該特徴データ抽出手段によって抽出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印象度データに基づいて、前記楽曲データ入力手段によって入力された楽曲データを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マッピングする楽曲マッピング手段と、
該楽曲マッピング手段によってマッピングされた楽曲データが記憶される楽曲マップ記憶手段と、
前記楽曲データベースに記憶されている楽曲データおよび前記楽曲マップ記憶手段に記憶されている楽曲マップを前記端末装置に出力するデータベース出力手段と、を具備し、
前記端末装置は、前記楽曲登録装置からの楽曲データおよび楽曲マップを入力するデータベース入力手段と、
該データベース入力手段によって入力された楽曲データを記憶する端末側楽曲データベースと、
前記データベース入力手段によって入力された楽曲マップを記憶する端末側楽曲マップ記憶手段と、
楽曲マップにマッピングされている楽曲データの中から代表曲を選択する代表曲選択手段と、
該代表曲選択手段によって選択された代表曲に基づいて楽曲マップ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楽曲データを再生する音声出力手段と、を具備することを特徴とする楽曲検索システム。
【請求項４】
前記印象度データ変換手段は、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前記特徴データ抽出手段によって抽出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す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】
前記階層型ニューラルネットワークは、楽曲データを聴取した評価者によって入力された印象度データを教師信号として学習が施されていることを特徴とする請求項４記載の楽曲検索システム。
【請求項６】
前記特徴データ抽出手段は、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５のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項７】
前記楽曲マッピング手段は、前記印象度データ変換手段によって変換された印象度データを入力ベクトルとして、当該入力ベクトルに最も近いニューロンに前記楽曲データ入力手段によって入力された楽曲データをマッピング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、代表曲がマッピングされているニューロンに含まれる楽曲データを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】
前記楽曲検索手段は、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含まれる楽曲データを検索することを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項１０】
前記楽曲検索手段において近傍ニューロンを決定するための近傍半径は、任意に設定可能であることを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項１１】
楽曲データを聴取した評価者によって入力された印象度データによって学習が施されていることを特徴とする請求項１乃至１０のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項１２】
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、
予め学習が施された自己組織化マップであり、楽曲データがマッピングされている楽曲マップと、
楽曲マップにマッピングされている楽曲データの中から代表曲を選択する代表曲選択手段と、
該代表曲選択手段によって選択された代表曲に基づいて楽曲マップ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１３】
楽曲データは、当該楽曲データが有する印象度データを入力ベクトルとして楽曲マップにマッピングされていることを特徴とする請求項１２記載の楽曲検索システム。
【請求項１４】
前記楽曲検索手段は、代表曲がマッピングされているニューロンに含まれる楽曲データを検索することを特徴とする請求項１２又は１３記載の楽曲検索システム。
【請求項１５】
前記楽曲検索手段は、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含まれる楽曲データを検索することを特徴とする請求項１２乃至１４のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項１６】
前記楽曲検索手段において近傍ニューロンを決定するための近傍半径は、任意に設定可能であることを特徴とする請求項１２乃至１５のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項１７】
楽曲マップは、楽曲データを聴取した評価者によって入力された印象度データによって学習が施されていることを特徴とする請求項１２乃至１６のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項１８】
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、
前記楽曲データの入力を受け付け、
該入力した楽曲データから物理的な特徴データを抽出し、
該抽出し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、
該変換した印象度データに基づいて、前記受け付けた楽曲データを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マッピングし、
楽曲マップにマッピングされている楽曲データの中から代表曲を選択し、
該選択した代表曲に基づいて楽曲マップにマッピングされている楽曲データを検索し、
該検索した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１９】
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前記抽出し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することを特徴とする請求項１８記載の楽曲検索方法。
【請求項２０】
楽曲データを聴取した評価者によって入力された印象度データを教師信号とし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抽出し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することを特徴とする請求項１９記載の楽曲検索方法。
【請求項２１】
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１８乃至２０のいずれかに記載の楽曲検索方法。
【請求項２２】
前記変換した印象度データを入力ベクトルとして、当該入力ベクトルに最も近いニューロンに前記入力した楽曲データをマッピングすることを特徴とする請求項１８乃至２１のいずれかに記載の楽曲検索方法。
【請求項２３】
代表曲がマッピングされているニューロンに含まれる楽曲データを検索することを特徴とする請求項１８乃至２２のいずれかに記載の楽曲検索方法。
【請求項２４】
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含まれる楽曲データを検索することを特徴とする請求項１８乃至２３のいずれかに記載の楽曲検索方法。
【請求項２５】
近傍ニューロンを決定するための近傍半径は、任意に設定可能であることを特徴とする請求項１８乃至２４のいずれかに記載の楽曲検索方法。
【請求項２６】
楽曲マップは、楽曲データを聴取した評価者によって入力された印象度データによって学習が施されていることを特徴とする請求項１８乃至２５のいずれかに記載の楽曲検索方法。
【請求項２７】
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、
予め学習が施された自己組織化マップであり、楽曲データがマッピングされている楽曲マップにマッピングされている楽曲データの中から代表曲を選択し、
該選択した代表曲に基づいて楽曲マップにマッピングされている楽曲データを検索し、
該検索した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２８】
楽曲データは、当該楽曲データが有する印象度データを入力ベクトルとして楽曲マップにマッピングされていることを特徴とする請求項２７記載の楽曲検索方法。
【請求項２９】
代表曲がマッピングされているニューロンに含まれる楽曲データを検索することを特徴とする請求項２７又は２８記載の楽曲検索方法。
【請求項３０】
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含まれる楽曲データを検索することを特徴とする請求項２７乃至２９のいずれかに記載の楽曲検索方法。
【請求項３１】
近傍ニューロンを決定するための近傍半径は、任意に設定可能であることを特徴とする請求項２７乃至３０のいずれかに記載の楽曲検索方法。
【請求項３２】
楽曲データを聴取した評価者によって入力された印象度データによって学習が施されていることを特徴とする請求項２７乃至３１のいずれかに記載の楽曲検索方法。
【請求項３３】
請求項１８乃至３２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、ユーザは、検索に当たって、楽曲に対する主観的な印象を必ず入力する複雑な操作が必要となると共に、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が必ずしも目的としている楽曲の印象値に近似しているとは限らないため、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中から目的としている楽曲と印象が同じような楽曲を素早く検索することができ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、代表曲を選択するという簡単な操作だけで、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中から代表曲と印象が同じような楽曲を素早く検索す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、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楽曲データから物理的な特徴データを抽出する特徴データ抽出手段と、該特徴データ抽出手段によって抽出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印象度データに基づいて、前記楽曲データ入力手段によって入力された楽曲データを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マッピングする楽曲マッピング手段と、該楽曲マッピング手段によってマッピングされた楽曲データが記憶される楽曲マップ記憶手段と、 楽曲マップにマッピングされている楽曲データの中から代表曲を選択する代表曲選択手段と、該代表曲選択手段によって選択された代表曲に基づいて楽曲マップ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】
また、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装置と、当該楽曲検索装置に接続可能に構成されている端末装置とからなる楽曲検索システムであって、前記楽曲検索装置は、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楽曲データから物理的な特徴データを抽出する特徴データ抽出手段と、該特徴データ抽出手段によって抽出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印象度データに基づいて、前記楽曲データ入力手段によって入力された楽曲データを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マッピングする楽曲マッピング手段と、該楽曲マッピング手段によってマッピングされた楽曲データが記憶される楽曲マップ記憶手段と、 楽曲マップにマッピングされている楽曲データの中から代表曲を選択する代表曲選択手段と、該代表曲選択手段によって選択された代表曲に基づいて楽曲マップ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楽曲データを出力する楽曲データ出力手段と、を具備し、前記端末装置は、前記楽曲検索装置からの楽曲データを入力する検索結果入力手段と、該検索結果入力手段によって入力された楽曲データを記憶する検索結果記憶手段と、該検索結果記憶手段に記憶された楽曲データを再生する音声出力手段と、を具備することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の楽曲検索システムは、入力された楽曲データを楽曲データベースに記憶させる楽曲登録装置と、当該楽曲登録装置に接続可能に構成されている端末装置とからなる楽曲検索システムであって、前記楽曲登録装置は、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楽曲データから物理的な特徴データを抽出する特徴データ抽出手段と、該特徴データ抽出手段によって抽出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印象度データに基づいて、前記楽曲データ入力手段によって入力された楽曲データを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マッピングする楽曲マッピング手段と、該楽曲マッピング手段によってマッピングされた楽曲データが記憶される楽曲マップ記憶手段と、前記楽曲データベースに記憶されている楽曲データおよび前記楽曲マップ記憶手段に記憶されている楽曲マップを前記端末装置に出力するデータベース出力手段と、を具備し、前記端末装置は、前記楽曲登録装置からの楽曲データおよび楽曲マップを入力するデータベース入力手段と、該データベース入力手段によって入力された楽曲データを記憶する端末側楽曲データベースと、前記データベース入力手段によって入力された楽曲マップを記憶する端末側楽曲マップ記憶手段と、 楽曲マップにマッピングされている楽曲データの中から代表曲を選択する代表曲選択手段と、該代表曲選択手段によって選択された代表曲に基づいて楽曲マップ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楽曲データを再生する音声出力手段と、を具備す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、前記印象度データ変換手段は、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前記特徴データ抽出手段によって抽出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す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、前記階層型ニューラルネットワークは、楽曲データを聴取した評価者によって入力された印象度データを教師信号として学習が施されてい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、前記特徴データ抽出手段は、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。
【００１２】
さらに、本発明の楽曲検索システムは、前記楽曲マッピング手段は、前記印象度データ変換手段によって変換された印象度データを入力ベクトルとして、当該入力ベクトルに最も近いニューロンに前記楽曲データ入力手段によって入力された楽曲データをマッピング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、代表曲がマッピングされているニューロンに含まれる楽曲データを検索することを特徴とする。
【００１４】
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、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含まれる楽曲データを検索することを特徴とする。
【００１５】
さらに、本発明の楽曲検索システムは、前記楽曲検索手段において近傍ニューロンを決定するための近傍半径は、任意に設定可能であることを特徴とする。
【００１６】
さらに、本発明の楽曲検索システムは、楽曲データを聴取した評価者によって入力された印象度データによって学習が施されていることを特徴とする。
【００１７】
また、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、予め学習が施された自己組織化マップであり、楽曲データがマッピングされている楽曲マップと、楽曲マップにマッピングされている楽曲データの中から代表曲を選択する代表曲選択手段と、該代表曲選択手段によって選択された代表曲に基づいて楽曲マップ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。
【００１８】
さらに、本発明の楽曲検索システムは、楽曲データは、当該楽曲データが有する印象度データを入力ベクトルとして楽曲マップにマッピングされていることを特徴とする。
【００１９】
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、代表曲がマッピングされているニューロンに含まれる楽曲データを検索することを特徴とする。
【００２０】
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、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含まれる楽曲データを検索することを特徴とする。
【００２１】
さらに、本発明の楽曲検索システムは、前記楽曲検索手段において近傍ニューロンを決定するための近傍半径は、任意に設定可能であることを特徴とする。
【００２２】
さらに、本発明の楽曲検索システムは、楽曲マップは、楽曲データを聴取した評価者によって入力された印象度データによって学習が施されていることを特徴とする。
【００２３】
また、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、前記楽曲データの入力を受け付け、該入力した楽曲データから物理的な特徴データを抽出し、該抽出し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、該変換した印象度データに基づいて、前記受け付けた楽曲データを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マッピングし、 楽曲マップにマッピングされている楽曲データの中から代表曲を選択し、該選択した代表曲に基づいて楽曲マップにマッピングされている楽曲データを検索し、該検索した楽曲データを出力することを特徴とする。
【００２４】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、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前記抽出し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することを特徴とする。
【００２５】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、楽曲データを聴取した評価者によって入力された印象度データを教師信号とし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抽出し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することを特徴とする。
【００２６】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、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。
【００２７】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、前記変換した印象度データを入力ベクトルとして、当該入力ベクトルに最も近いニューロンに前記入力した楽曲データをマッピングすることを特徴とする。
【００２８】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、代表曲がマッピングされているニューロンに含まれる楽曲データを検索することを特徴とする。
【００２９】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、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含まれる楽曲データを検索することを特徴とする。
【００３０】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、近傍ニューロンを決定するための近傍半径は、任意に設定可能であることを特徴とする。
【００３１】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、楽曲マップは、楽曲データを聴取した評価者によって入力された印象度データによって学習が施されていることを特徴とする。
【００３２】
また、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、予め学習が施された自己組織化マップであり、楽曲データがマッピングされている楽曲マップにマッピングされている楽曲データの中から代表曲を選択し、該選択した代表曲に基づいて楽曲マップにマッピングされている楽曲データを検索し、該検索した楽曲データを出力することを特徴とする。
【００３３】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、楽曲データは、当該楽曲データが有する印象度データを入力ベクトルとして楽曲マップにマッピングされていることを特徴とする。
【００３４】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、代表曲がマッピングされているニューロンに含まれる楽曲データを検索することを特徴とする。
【００３５】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、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含まれる楽曲データを検索することを特徴とする。
【００３６】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、近傍ニューロンを決定するための近傍半径は、任意に設定可能であることを特徴とする。
【００３７】
さらに、本発明の楽曲検索方法は、楽曲データを聴取した評価者によって入力された印象度データによって学習が施されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３８】
本発明の楽曲検索システムおよび楽曲検索方法は、予め学習が施された自己組織化マップであり、楽曲データが、当該楽曲データが有する印象度データに基づいてマッピングされている楽曲マップを用いて検索するように構成することにより、代表曲を選択するだけで、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中から代表曲と印象が同じような楽曲を素早く検索することができるという効果を奏する。
【００３９】
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、楽曲データから印象度データへの変換に用いる階層型ニューラルネットワークを、楽曲データを聴取した評価者によって入力された印象度データを教師信号として学習を施すように構成することにより、例えば、ユーザが認知する著名人を評価者として起用することで、ユーザの信頼性を向上させることができると共に、複数人の評価者によってそれぞれ学習が施された階層型ニューラルネットワークを用意し、ユーザによって選択できるようにすれば、ユーザの利便性が向上するという効果を奏する。
【００４０】
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、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ように構成することにより、楽曲データの物理的な特徴を正確に抽出することができ、特徴データから変換される印象度データの精度を向上させることができるという効果を奏する。
【００４１】
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、楽曲マップとして予め学習が施された自己組織化マップを用いることにより、類似する印象を有する楽曲が近隣に配置されるため、検索効率が向上す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】
【００４２】
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。
【００４３】
図１は、本発明に係る楽曲検索システムの実施の形態の構成を示すブロック図であり、図２は、図１に示す楽曲検索装置に用いられるニューラルネットワーク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。
【００４４】
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。
【００４５】
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とからなる。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
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、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。
【００５６】
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。
【００５７】
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１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。
【００５８】
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。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
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２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。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
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、各ニューラルの結合重み値を更新し、結合重み値出力部４７を介して更新した結合重み値を出力する。学習が施された階層型ニューラルネットワーク（更新された結合重み値）は、楽曲検索装置１０の印象度データ変換部１４に移植される。
【００６８】
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、各ニューラル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。
【００６９】
次に、本実施の形態の動作について図３乃至図１５を参照して詳細に説明する。
図３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４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５は、図２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２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７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８は、図２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学習アルゴリズムを説明するための説明図であり、図９は、図２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１０は、図１に示すＰＣ表示部の表示画面例を示す図であり、図１１は、図１０に示す検索条件入力領域の表示例を示す図であり、図１２および図１３は、図１０に示す検索結果表示領域の表示例を示す図であり、
図１４は、図１０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１５は、図１０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。
【００７０】
まず、楽曲検索装置１０における楽曲登録動作について図３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Ａ１）。
【００７１】
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Ａ２）、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Ａ３）。
【００７２】
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Ａ４）。
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４を参照すると、楽曲データの入力を受け付け（ステップＢ１）、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Ｂ２）、パワースペクトルを算出する。なお、ステップＢ２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。
【００７３】
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Ｂ３）、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Ｂ４）。
【００７４】
ステップＢ２〜ステップＢ４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Ｂ２〜ステップＢ４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Ｂ５）、ステップＢ２〜ステップＢ４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Ｂ６）、ステップＢ２〜ステップＢ４の処理動作を繰り返す。
【００７５】
ステップＢ２〜ステップＢ４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Ｂ２〜ステップＢ４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Ｂ２〜ステップＢ４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Ｂ７）。
【００７６】
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Ｂ８）、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。
【００７７】
印象度データ変換部１４は、図８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Ａ５）、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）の各ニューラルの結合重み値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。
【００７８】
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９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。
【００７９】
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Ａ６）、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。
【００８０】
次に、印象度データ変換部１４における変換動作（ステップＡ５）に用いら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５および図８を参照して詳細に説明する。
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Ｃ１）、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Ｃ２）。
【００８１】
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Ｃ３）、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Ｃ４）、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楽曲データ入力部４１で受け付けるように構成した。
【００８２】
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）の全てニの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。
【００８３】
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。
【００８４】
【数１】
2005141431.tif 000003
【００８５】
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。
【００８６】
【数２】
2005141431.tif 000004
【００８７】
なお、数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。
【００８８】
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Ｃ５）。
【００８９】
【数３】
2005141431.tif 000005
【００９０】
なお、数３において、ηは、学習率を表し、 (0＜η≦1)に設定されている。
【００９１】
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について学習を行い、結合重み値学習部４５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Ｃ６）、学習回数ｔが設定値Ｔに達するまでステップＣ１〜ステップＣ５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、結合重み値出力部４７を介して学習させた各ニューロンの結合重み値ｗを出力する（ステップＣ７）。出力された各ニューロンの結合重み値ｗは、楽曲検索装置１０の印象度データ変換部１４に記憶される。
【００９２】
なお、学習回数を定める設定値Ｔは、次式に示す2乗誤差Ｅが十分に小さくなる値に設定すると良い。
【００９３】
【数４】
2005141431.tif 000006
【００９４】
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Ａ６）に用いられる楽曲マップの学習動作について図６および図９を参照して詳細に説明する。
【００９５】
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Ｄ１）、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Ｄ２）、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Ｄ３）、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。
【００９６】
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。
【００９７】
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Ｄ４）。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。
【００９８】
【数５】
2005141431.tif 000007
【００９９】
なお、数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。
【０１００】
【数６】
2005141431.tif 000008
【０１０１】
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。
【０１０２】
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Ｄ５）、学習回数ｔが設定値Ｔに達するまでステップＤ１〜ステップＤ４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Ｄ６）。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。
【０１０３】
次に、楽曲検索装置１０における楽曲検索動作について図７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１０に示すような検索画面５０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５０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５１と、検索条件を入力する検索条件入力領域５２と、検索結果が表示される検索結果表示領域５３とからなる。図１０の楽曲マップ表示領域５１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。
【０１０４】
検索条件入力領域５２は、図１１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５２１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５２２と、検索の実行を指示する検索実行ボタン５２３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Ｅ１）、検索実行ボタン５２３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１１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。
【０１０５】
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Ｅ２）、図１２に示すような検索結果を検索結果表示領域５３に表示する。
【０１０６】
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−ｍｉ‖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。なお、Ｒは、印象度データ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。
【０１０７】
検索条件入力領域５２を用いた検索以外に、楽曲マップ表示領域５１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５１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５３に表示する。
【０１０８】
次に、ユーザは、検索結果表示領域５３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Ｅ３）、代表曲検索実行ボタン５３１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。
【０１０９】
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Ｅ４）、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５３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。
【０１１０】
次に、ユーザは、検索結果表示領域５３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１３に示すように選択し（ステップＥ５）、出力ボタン５３２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Ｅ６）。
【０１１１】
なお、検索条件入力領域５２、楽曲マップ表示領域５１を用いた代表曲の検索以外に、図１４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５４を検索画面５０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５４１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。
【０１１２】
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１５（ａ）に示すような、キーワード検索領域５５を検索画面５０に表示させ、キーワード選択領域５５１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５５３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１５（ａ）に示す設定楽曲表示領域５５２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５５３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１５（ａ）に示す設定楽曲変更ボタン５５４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５５４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。
【０１１３】
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１５（ｂ）に示すように、楽曲マップ表示領域５１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５１１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５１を利用した楽曲の検索を容易に行うことができる。
【０１１４】
以上説明したように、本実施の形態によれば、予め学習が施された自己組織化マップであり、楽曲データが、当該楽曲データが有する印象度データに基づいてマッピングされている楽曲マップを楽曲マップ記憶部１７に記憶しておき、楽曲検索部１８によって楽曲マップ記憶部１７に記憶されている楽曲マップ用いて検索するように構成することにより、代表曲を選択するだけで、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中から代表曲と印象が同じような楽曲を素早く検索することができるという効果を奏する。
【０１１５】
さらに、本実施の形態によれば、印象度データ変換部１４で用いる階層型ニューラルネットワークを、楽曲データを聴取した評価者によって入力された印象度データを教師信号として学習を施すように構成することにより、例えば、ユーザが認知する著名人を評価者として起用することで、ユーザの信頼性を向上させることができると共に、複数人の評価者によってそれぞれ学習が施された階層型ニューラルネットワークを用意し、ユーザによって選択できるようにすれば、ユーザの利便性が向上するという効果を奏する。
【０１１６】
さらに、本実施の形態によれば、特徴データ抽出部１３においてゆらぎ情報からなる複数の項目を特徴データとして抽出するように構成することにより、楽曲データの物理的な特徴を正確に抽出することができ、特徴データから変換される印象度データの精度を向上させることができるという効果を奏する。
【０１１７】
さらに、本実施の形態によれば、楽曲マップとして予め学習が施された自己組織化マップを用いることにより、類似する印象を有する楽曲が近隣に配置されるため、検索効率が向上するという効果を奏する。
【０１１８】
次に、本発明の他の実施の形態について図１６を参照して詳細に説明する。
図１６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。
【０１１９】
図１６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する。
【０１２０】
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２２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。
【０１２１】
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】
【０１２２】
【図１】本発明に係る楽曲検索システムの実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す楽曲検索装置に用いられるニューラルネットワーク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３】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４】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５】図２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２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である。
【図７】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８】図２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学習アルゴリズムを説明するための説明図である。
【図９】図２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１０】図１に示すＰＣ表示部の表示画面例を示す図である。
【図１１】図１０に示す検索条件入力領域の表示例を示す図である。
【図１２】図１０に示す検索結果表示領域の表示例を示す図である。
【図１３】図１０に示す検索結果表示領域の表示例を示す図である。
【図１４】図１０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１５】図１０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１６】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】
【０１２３】
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
２０  ＰＣ表示部
２１  検索結果出力部
２２  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
５０  検索画面
５１  楽曲マップ表示領域
５２  検索条件入力領域
５３  検索結果表示領域
５４  全楽曲リスト表示領域
５５  キーワード検索領域
５１１  キーワード表示
５２１  印象度データ入力領域
５２２  書誌データ入力領域
５２３  検索実行ボタン
５３１  代表曲検索実行ボタン
５３２  出力ボタン
５４１  代表曲選択実行ボタン
５５１  キーワード選択領域
５５２  設定楽曲表示領域
５５３  おまかせ検索ボタン
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【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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