(57)【要約】【課題】多くの楽曲のなかから、より適切に利用者の嗜好にあった楽曲を検索する技術が望まれている。【解決手段】利用者の任意の楽曲に対する嗜好の度合いを利用者自身が入力あるいは別途用意された利用者嗜好情報から自動入力し、楽曲の特徴量抽出機能、再生回数検出機能、類似曲検索機能及び推奨度算出機能を用いて、利用者にとって未知の楽曲をも含めた楽曲に対する利用者の嗜好度を推定算出することにより、利用者の好みにあった推奨曲を精度高く抽出提示する。【選択図】  図１
2005018205.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
楽曲の特徴を表現する特徴量と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する特徴量管理手段と、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する嗜好度管理手段と、前記楽曲識別子に対応付けられた嗜好度をもとに推奨度１を算出し、利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段と、前記推奨曲の楽曲識別子をもとに、前記特徴量管理手段から前記推奨曲に対する類似曲の楽曲識別子を抽出する類似曲検索手段とを有し、前記推奨曲の推奨度１及びあるいは前記類似曲の類似度から、新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする楽曲検索システム。
【請求項２】
楽曲の特徴を表現する特徴量と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する特徴量管理手段と、楽曲に対して利用者が再生した回数と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する再生履歴管理手段と、前記楽曲識別子に対応付けられた再生回数をもとに推奨度１を算出し、利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段と、前記推奨曲の楽曲識別子をもとに、前記特徴量管理手段から前記推奨曲に対する類似曲の楽曲識別子を抽出する類似曲検索手段とを有し、前記推奨曲の推奨度１及びあるいは前記類似曲の類似度から、新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする楽曲検索システム。
【請求項３】
楽曲の特徴を表現する特徴量と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する特徴量管理手段と、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する嗜好度管理手段と、楽曲に対して利用者が再生した回数と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する再生履歴管理手段と、前記楽曲識別子に対応付けられた嗜好度及びあるいは再生回数をもとに推奨度１を算出し、利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段と、前記推奨曲の楽曲識別子をもとに、前記特徴量管理手段から前記推奨曲に対する類似曲の楽曲識別子を抽出する類似曲検索手段とを有し、前記推奨曲の推奨度１及びあるいは前記類似曲の類似度から、新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする楽曲検索システム。
【請求項４】
楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する嗜好度管理手段と、楽曲に対して利用者が再生した回数と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する再生履歴管理手段と、前記楽曲識別子に対応付けられた嗜好度及び再生回数をもとに推奨度１を算出し、利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段とを有し、前記推奨曲の推奨度１をもとに、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする楽曲検索システム。
【請求項５】
前記嗜好度管理手段は、嗜好度として、利用者が楽曲に対して指定する値及びあるいは、好みのアーティストやジャンルなどの楽曲の書誌情報に対する利用者の好みの度合いを所定の係数で前記嗜好度に積算することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の楽曲検索システム。
【請求項６】
前記推奨曲提示手段が推奨曲を算出提示する場合に、該当推奨曲の再生回数が別途定める数値以下、及びあるいは、嗜好度が別途定める数値以下、の楽曲を優先して提示することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の楽曲検索システム。
【請求項７】
前記嗜好度管理手段は、利用者の楽曲に対する嗜好の度合いを予めあるいは別途作成されるデータベースから自動的に取得し、前記楽曲を識別する楽曲識別子と対応付けて管理することを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の楽曲検索システム。
【請求項８】
前記再生履歴管理手段は、利用者が楽曲を再生した日時及びあるいは一定期間内での再生回数及びあるいは一定期間内再生回数の履歴と、前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理することを特徴とする請求項２から７のいずれか１項に記載の楽曲検索システム。
【請求項９】
前記特徴量管理手段、前記嗜好度管理手段、前記再生履歴管理手段、前記推奨度算出手段、前記類似曲検索手段、前記推奨曲提示手段の任意の手段が、関連する他の手段との間の処理情報の入出力を、ネットワーク及びあるいはインターネットを経由して処理することを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の楽曲検索システム。
【請求項１０】
利用者に対する推奨曲を検索する楽曲検索方法であって、楽曲の特徴を表現する特徴量と前記楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する特徴量管理データベースと、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と前記楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する嗜好度管理データベースとを有し、前記嗜好度管理データベースから楽曲の推奨度１を算出し、前記推奨度算出結果を用いて前記特徴量管理データベースから前記楽曲の類似曲とその類似度を抽出し、前記類似度抽出結果及びあるいは前記推奨度算出結果を用いて新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示することを特徴とする楽曲検索方法。
【請求項１１】
利用者に対する推奨曲を検索する楽曲検索方法であって、楽曲の特徴を表現する特徴量と前記楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する特徴量管理データベースと、楽曲に対して利用者が再生した再生回数と前記楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する再生履歴管理データベースとを有し、前記再生履歴管理データベースから楽曲の推奨度１を算出し、前記推奨度算出結果を用いて前記特徴量管理データベースから前記楽曲の類似曲とその類似度を抽出し、前記類似度抽出結果及びあるいは前記推奨度算出結果を用いて新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示することを特徴とする楽曲検索方法。
【請求項１２】
利用者に対する推奨曲を検索する楽曲検索方法であって、楽曲の特徴を表現する特徴量と前記楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する特徴量管理データベースと、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と前記楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する嗜好度管理データベースと、楽曲に対して利用者が再生した再生回数と前記楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する再生履歴管理データベースとを有し、前記嗜好度管理データベース及びあるいは前記再生履歴管理データベースから楽曲の推奨度１を算出し、前記推奨度算出結果を用いて前記特徴量管理データベースから前記楽曲の類似曲とその類似度を抽出し、前記類似度抽出結果及びあるいは前記推奨度算出結果を用いて新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示することを特徴とする楽曲検索方法。
【請求項１３】
利用者に対する推奨曲を検索する楽曲検索方法であって、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と前記楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する嗜好度管理データベースと、楽曲に対して利用者が再生した再生回数と前記楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する再生履歴管理データベースとを有し、前記嗜好度管理データベース及び前記再生履歴管理データベースから楽曲の推奨度１を算出し、前記推奨曲の推奨度１をもとに、利用者に対する推奨曲を算出提示することを特徴とする楽曲検索方法。
【請求項１４】
嗜好度算出時に、利用者が楽曲に対して指定する値及びあるいは、好みのアーティストやジャンルなどの楽曲の書誌情報に対する利用者の好みの度合いを所定の係数で嗜好度算出時に積算することを特徴とする請求項１０から１３のいずれか１項に記載の楽曲検索方法。
【請求項１５】
推奨曲を算出提示する場合に、該当推奨曲の再生回数が別途定める数値以下、及びあるいは、嗜好度が別途定める数値以下、の楽曲を優先して提示することを特徴とする請求項１０から１４のいずれか１項に記載の楽曲検索方法。
【請求項１６】
嗜好度算出時に、利用者の楽曲に対する嗜好の度合いを予めあるいは別途作成されるデータベースから自動的に取得し、前記楽曲を識別する楽曲識別子と対応付けて管理することを特徴とする請求項１０から１５のいずれか１項に記載の楽曲検索方法。
【請求項１７】
再生履歴管理データベースは、利用者が楽曲を再生した日時及びあるいは一定期間内での再生回数及びあるいは一定期間内再生回数の履歴と、前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理することを特徴とする請求項１１から１６のいずれか１項に記載の楽曲検索方法。
【請求項１８】
前記特徴量管理データベース、前記嗜好度管理データベース、前記再生履歴管理データベースが、ネットワーク上及びあるいはインターネット上に個別あるいは任意の組み合わせで分散して処理されることを特徴とする請求項１０から１７のいずれか１項に記載の楽曲検索方法。
【請求項１９】
楽曲の特徴を表現する特徴量と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する特徴量管理手段と、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する嗜好度管理手段と、
前記楽曲識別子に対応付けられた嗜好度をもとに推奨度１を算出し、利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段と、前記推奨曲の楽曲識別子をもとに、前記特徴量管理手段から前記推奨曲に対する類似曲の楽曲識別子を抽出する類似曲検索手段とを有し、前記推奨曲の推奨度１及びあるいは前記類似曲の類似度から、新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする楽曲検索装置。
【請求項２０】
楽曲の特徴を表現する特徴量と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する特徴量管理手段と、楽曲に対して利用者が再生した回数と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する再生履歴管理手段と、
前記楽曲識別子に対応付けられた再生回数をもとに推奨度１を算出し、利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段と、前記推奨曲の楽曲識別子をもとに、前記特徴量管理手段から前記推奨曲に対する類似曲の楽曲識別子を抽出する類似曲検索手段とを有し、前記推奨曲の推奨度１及びあるいは前記類似曲の類似度から、新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする楽曲検索装置。
【請求項２１】
楽曲の特徴を表現する特徴量と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する特徴量管理手段と、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する嗜好度管理手段と、
楽曲に対して利用者が再生した回数と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する再生履歴管理手段と、前記楽曲識別子に対応付けられた嗜好度及びあるいは再生回数をもとに推奨度１を算出し、利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段と、前記推奨曲の楽曲識別子をもとに、前記特徴量管理手段から前記推奨曲に対する類似曲の楽曲識別子を抽出する類似曲検索手段とを有し、前記推奨曲の推奨度１及びあるいは前記類似曲の類似度から、新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする楽曲検索装置。
【請求項２２】
楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する嗜好度管理手段と、楽曲に対して利用者が再生した回数と前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する再生履歴管理手段と、前記楽曲識別子に対応付けられた嗜好度及び再生回数をもとに推奨度１を算出し、利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段とを有し、前記推奨曲の推奨度１から、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする楽曲検索装置。
【請求項２３】
前記嗜好度管理手段は、嗜好度として、利用者が楽曲に対して指定する値及びあるいは、好みのアーティストやジャンルなどの楽曲の書誌情報に対する利用者の好みの度合いを所定の係数で前記嗜好度に積算することを特徴とする請求項１９から２２のいずれか１項に記載の楽曲検索装置。
【請求項２４】
前記推奨曲提示手段が推奨曲を算出提示する場合に、該当推奨曲の再生回数が別途定める数値以下、及びあるいは、嗜好度が別途定める数値以下、の楽曲を優先して提示することを特徴とする請求項１９から２３のいずれか１項に記載の楽曲検索装置。
【請求項２５】
前記嗜好度管理手段は、利用者の楽曲に対する嗜好の度合いを予めあるいは別途作成されるデータベースから自動的に取得し、前記楽曲を識別する楽曲識別子と対応付けて管理することを特徴とする請求項１９から２４のいずれか１項に記載の楽曲検索装置。
【請求項２６】
前記再生履歴管理手段は、利用者が楽曲を再生した日時及びあるいは一定期間内での再生回数及びあるいは一定期間内再生回数の履歴と、前記楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理することを特徴とする請求項２０から２５のいずれか１項に記載の楽曲検索装置。
【請求項２７】
前記特徴量管理手段、前記嗜好度管理手段、前記再生履歴管理手段、前記推奨度算出手段、前記類似曲検索手段、前記推奨曲提示手段の任意の手段が、関連する他の手段との間の処理情報の入出力を、ネットワーク及びあるいはインターネットを経由して処理することを特徴とする請求項１９から２６のいずれか１項に記載の楽曲検索装置。
【請求項２８】
請求項１から９のいずれか１項に記載の楽曲検索システムの動作、あるいは、請求項１０から１８のいずれか１項に記載の楽曲検索方法により実現される機能、あるいは、請求項１９から２７のいずれか１項に記載の楽曲検索装置の動作を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項２９】
請求項２８に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、楽曲に対応する特徴量を利用し、楽曲に対する利用者の好みや嗜好の変化に応じて、利用者の好みの楽曲に類似する楽曲を検索し推奨する機能を提供する楽曲検索システム、楽曲検索方法、及び楽曲検索装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、デジタル化された楽曲の販売は、音楽ＣＤやＭＤなどの物理的な媒体を用いるのみならず、インターネット上のサーバにデジタル化し圧縮した楽曲を蓄え、暗号化による著作権保護機能や、課金決済機能を設けたシステムを構築し、利用者が所望する楽曲を、いつでも好きな時間に家庭のパーソナルコンピュータから、インターネット経由で購入することが可能な楽曲販売サービスが普及しつつある。しかし、このような形態でのサービスでは、利用者は、嗜好にあった曲を探すにために、インターネット上の複数の販売サイトを個別にアクセスして、１曲づつ試聴した上で、どの曲を購入すべきかを決定する必要がある。
【０００３】
また、近年、パーソナルコンピュータのハードディスクが大容量化し、また、ハードディスクプレーヤなどの出現で、個人の利用の範囲で、非常に多くの楽曲を蓄積・再生できる環境が提供され、例えば２０ＧＢのハードディスクであれば１曲５ＭＢの楽曲が４０００曲保存できるような環境がひろがりつつあり、利用者自身、自分がどのような楽曲をもっているかを把握しきれない状況が発生しつつある。
【０００４】
また、ジャンルやアーティスト名のような楽曲書誌情報で検索する技術は普及しているが、数千曲の中から利用者の嗜好に応じた適切な楽曲を検索するには十分でない。多くの楽曲の中から、より適切に利用者の嗜好にあった楽曲を検索する技術が望まれている。
【０００５】
一方、音楽の特性を表現する際に使用される音楽表現因子（例えば、明るさや因子や悲しさ因子）を用いて、複数の音楽表現因子ごとに重み付けられた値をもとに楽曲の特性を表現することによって、利用者の嗜好にあった楽曲を検索し販売するサービスが提案されている。しかし、このような形態のシステムを提供するためには、音楽表現因子を用いた分析を各楽曲ごとに実施する必要がある。また、楽曲提供者が試聴システムを構築する場合、楽曲の著作権保護のため、楽曲データと別に試聴データを用意したり、試聴時に楽曲データをコピーされないように保護機能を別途設けるなどの対策を講じる必要があり、システム構築コストが増加する。
【０００６】
また、利用者の再生履歴情報から、利用者の好みの曲を推測する提案を行っているものがある（例えば、特許文献１参照）。しかし、利用者は、いつも好みの曲のみを再生するわけではないので、利用者の嗜好度を推測する精度を確保するのが難しい。
【０００７】
【特許文献１】
特開２００３−９９４５９号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来の技術によれば、利用者がインターネット上で好みの曲を探すためには、複数の販売サイトを個別にアクセスする必要があり、かつ、通常データベースに登録されている楽曲名やジャンルのような楽曲の書誌情報からだけでは楽曲の大まかな内容しか推定することができないので、結局、候補曲を１曲づつ試聴しなければならず、利用者にとって未知の楽曲の中から好みの楽曲を探すことは、非常に煩雑な操作になる。
【０００９】
また、個人の利用の範囲で非常に多数の楽曲を有し、その中から自分の好みの楽曲を探す場合、楽曲名やジャンルのような楽曲の書誌情報さえも正しく管理されていない場合もあり、好みの楽曲を探すためには全ての楽曲を再生する必要があるなど、利用者にとって非常に困難な作業になる。
【００１０】
さらに、個人の嗜好は時間によって変化していくものであり、変化する個人嗜好に合わせて適切な楽曲を自動的に選曲する必要があるが、従来のような技術では実現が困難か、あるいは、嗜好度の精度を上げるのが難しい。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
かかる課題を解決するための手段として、本発明の請求項１に記載の楽曲検索システムは、楽曲の特徴を表現する特徴量と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する特徴量管理手段と、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する嗜好度管理手段と、楽曲識別子に対応付けられた嗜好度をもとに推奨度１を算出し利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段と、推奨曲の楽曲識別子をもとに、特徴量管理手段から推奨曲に対する類似曲の楽曲識別子を抽出する類似曲検索手段とを有し、推奨曲の推奨度１及びあるいは類似曲の類似度から、新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする。
【００１２】
請求項２に記載の楽曲検索システムは、楽曲の特徴を表現する特徴量と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する特徴量管理手段と、楽曲に対して利用者が再生した回数と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する再生履歴管理手段と、楽曲識別子に対応付けられた再生回数をもとに推奨度１を算出し、利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段と、推奨曲の楽曲識別子をもとに、特徴量管理手段から推奨曲に対する類似曲の楽曲識別子を抽出する類似曲検索手段とを有し、推奨曲の推奨度１及びあるいは類似曲の類似度から、新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする。
【００１３】
請求項３に記載の楽曲検索システムは、楽曲の特徴を表現する特徴量と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する特徴量管理手段と、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する嗜好度管理手段と、楽曲に対して利用者が再生した回数と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する再生履歴管理手段と、楽曲識別子に対応付けられた嗜好度及びあるいは再生回数をもとに推奨度１を算出し、利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段と、推奨曲の楽曲識別子をもとに、特徴量管理手段から推奨曲に対する類似曲の楽曲識別子を抽出する類似曲検索手段とを有し、推奨曲の推奨度１及びあるいは類似曲の類似度から、新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする。
【００１４】
請求項４に記載の楽曲検索システムは、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する嗜好度管理手段と、楽曲に対して利用者が再生した回数と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する再生履歴管理手段と、楽曲識別子に対応付けられた嗜好度及び再生回数をもとに推奨度１を算出し、利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段とを有し、推奨曲の推奨度１をもとに、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする。
【００１５】
請求項５に記載の楽曲検索システムは、請求項１から４のいずれか１項に記載の楽曲検索システムにおいて、嗜好度管理手段は、嗜好度として、利用者が楽曲に対して指定する値及びあるいは、好みのアーティストやジャンルなどの楽曲の書誌情報に対する利用者の好みの度合いを所定の係数で嗜好度に積算することを特徴とする。
【００１６】
請求項６に記載の楽曲検索システムは、請求項１から５のいずれか１項に記載の楽曲検索システムにおいて、推奨曲提示手段が推奨曲を算出提示する場合に、該当推奨曲の再生回数が別途定める数値以下、及びあるいは、嗜好度が別途定める数値以下、の楽曲を優先して提示することを特徴とする。
【００１７】
請求項７に記載の楽曲検索システムは、請求項１から６のいずれか１項に記載の楽曲検索システムにおいて、嗜好度管理手段は、利用者の楽曲に対する嗜好の度合いを予めあるいは別途作成されるデータベースから自動的に取得し、楽曲を識別する楽曲識別子と対応付けて管理することを特徴とする。
【００１８】
請求項８に記載の楽曲検索システムは、請求項２から７のいずれか１項に記載の楽曲検索システムにおいて、再生履歴管理手段は、利用者が楽曲を再生した日時及びあるいは一定期間内での再生回数及びあるいは一定期間内再生回数の履歴と、楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理することを特徴とする。
【００１９】
請求項９に記載の楽曲検索システムは、請求項１から８のいずれか１項に記載の楽曲検索システムにおいて、特徴量管理手段、嗜好度管理手段、再生履歴管理手段、推奨度算出手段、類似曲検索手段、推奨曲提示手段の任意の手段が、関連する他の手段との間の処理情報の入出力を、ネットワーク及びあるいはインターネットを経由して処理することを特徴とする。
【００２０】
請求項１０に記載の楽曲検索方法は、利用者に対する推奨曲を検索する楽曲検索方法であって、楽曲の特徴を表現する特徴量と楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する特徴量管理データベースと、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する嗜好度管理データベースとを有し、嗜好度管理データベースから楽曲の推奨度１を算出し、推奨度算出結果を用いて特徴量管理データベースから楽曲の類似曲とその類似度を抽出し、類似度抽出結果及びあるいは推奨度算出結果を用いて新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示することを特徴とする。
【００２１】
請求項１１に記載の楽曲検索方法は、利用者に対する推奨曲を検索する楽曲検索方法であって、楽曲の特徴を表現する特徴量と楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する特徴量管理データベースと、楽曲に対して利用者が再生した再生回数と楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する再生履歴管理データベースとを有し、嗜好度管理データベースから楽曲の推奨度１を算出し、推奨度算出結果を用いて特徴量管理データベースから楽曲の類似曲とその類似度を抽出し、類似度抽出結果及びあるいは推奨度算出結果を用いて新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示することを特徴とする。
【００２２】
請求項１２に記載の楽曲検索方法は、利用者に対する推奨曲を検索する楽曲検索方法であって、楽曲の特徴を表現する特徴量と楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する特徴量管理データベースと、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する嗜好度管理データベースと、楽曲に対して利用者が再生した再生回数と楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する再生履歴管理データベースとを有し、嗜好度管理データベース及びあるいは再生履歴管理データベースから楽曲の推奨度１を算出し、推奨度算出結果を用いて特徴量管理データベースから楽曲の類似曲を抽出し、類似度抽出結果と推奨度算出結果を用いて新たな推奨度２を算出し、推奨度１及びあるいは推奨度２を元に、利用者に対する推奨曲を算出提示することを特徴とする。
【００２３】
請求項１３に記載の楽曲検索方法は、利用者に対する推奨曲を検索する楽曲検索方法であって、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する嗜好度管理データベースと、楽曲に対して利用者が再生した再生回数と楽曲を識別する楽曲識別子を対応させて管理する再生履歴管理データベースとを有し、嗜好度管理データベース及び再生履歴管理データベースから楽曲の推奨度１を算出し、推奨曲の推奨度１をもとに、利用者に対する推奨曲を算出提示することを特徴とする。
【００２４】
請求項１４に記載の楽曲検索方法は、請求項１０から１３のいずれか１項に記載の楽曲検索方法において、嗜好度算出時に、利用者が楽曲に対して指定する値及びあるいは、好みのアーティストやジャンルなどの楽曲の書誌情報に対する利用者の好みの度合いを所定の係数で嗜好度算出時に積算することを特徴とする。
【００２５】
請求項１５に記載の楽曲検索方法は、請求項１０から１４のいずれか１項に記載の楽曲検索方法において、推奨曲を算出提示する場合に、該当推奨曲の再生回数が別途定める数値以下、及びあるいは、嗜好度が別途定める数値以下、の楽曲を優先して提示することを特徴とする。
【００２６】
請求項１６に記載の楽曲検索方法は、請求項１０から１５のいずれか１項に記載の楽曲検索方法において、嗜好度算出時に、利用者の楽曲に対する嗜好の度合いを予めあるいは別途作成されるデータベースから自動的に取得し、楽曲を識別する楽曲識別子と対応付けて管理することを特徴とする。
【００２７】
請求項１７に記載の楽曲検索方法は、請求項１１から１６のいずれか１項に記載の楽曲検索方法において、再生履歴管理データベースは、利用者が楽曲を再生した日時及びあるいは一定期間内での再生回数及びあるいは一定期間内再生回数の履歴と、楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理することを特徴とする。
【００２８】
請求項１８に記載の楽曲検索方法は、請求項１０から１７のいずれか１項に記載の楽曲検索方法において、特徴量管理データベース、嗜好度管理データベース、再生履歴管理データベースが、ネットワーク上及びあるいはインターネット上に個別あるいは任意の組み合わせで分散して処理されることを特徴とする。
【００２９】
請求項１９に記載の楽曲検索装置は、楽曲の特徴を表現する特徴量と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する特徴量管理手段と、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と楽曲を識別する楽曲識別子と対応つけて管理する嗜好度管理手段と、楽曲識別子に対応付けられた嗜好度をもとに推奨度１を算出し、利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段と、推奨曲の楽曲識別子をもとに、特徴量管理手段から推奨曲に対する類似曲の楽曲識別子を抽出する類似曲検索手段とを有し、推奨曲の推奨度１及びあるいは類似曲の類似度から、新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする。
【００３０】
請求項２０に記載の楽曲検索装置は、楽曲の特徴を表現する特徴量と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する特徴量管理手段と、楽曲に対して利用者が再生した回数と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する再生履歴管理手段と、楽曲識別子に対応付けられた再生回数をもとに推奨度１を算出し、利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段と、推奨曲の楽曲識別子をもとに、特徴量管理手段から推奨曲に対する類似曲の楽曲識別子を抽出する類似曲検索手段とを有し、推奨曲の推奨度１及びあるいは類似曲の類似度から、新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする。
【００３１】
請求項２１に記載の楽曲検索装置は、楽曲の特徴を表現する特徴量と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する特徴量管理手段と、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する嗜好度管理手段と、楽曲に対して利用者が再生した回数と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する再生履歴管理手段と、楽曲識別子に対応付けられた嗜好度及びあるいは再生回数をもとに推奨度１を算出し、利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段と、推奨曲の楽曲識別子をもとに、特徴量管理手段から推奨曲に対する類似曲の楽曲識別子を抽出する類似曲検索手段とを有し、推奨曲の推奨度１及びあるいは類似曲の類似度から、新たな推奨度２を算出し、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする。
【００３２】
請求項２２に記載の楽曲検索装置は、楽曲に対して利用者が指定する嗜好度と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する嗜好度管理手段と、楽曲に対して利用者が再生した回数と楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理する再生履歴管理手段と、楽曲識別子に対応付けられた嗜好度及び再生回数をもとに推奨度１を算出し、利用者に対する推奨曲の楽曲識別子を抽出する推奨度算出手段とを有し、推奨曲の推奨度１をもとに、利用者に対する推奨曲を算出提示する推奨曲提示手段からなることを特徴とする。
【００３３】
請求項２３に記載の楽曲検索装置は、請求項１９から２２のいずれか１項に記載の楽曲検索装置において、嗜好度管理手段は、嗜好度として、利用者が楽曲に対して指定する値及びあるいは、好みのアーティストやジャンルなどの楽曲の書誌情報に対する利用者の好みの度合いを所定の係数で嗜好度に積算することを特徴とする。
【００３４】
請求項２４に記載の楽曲検索装置は、請求項１９から２３のいずれか１項に記載の楽曲検索装置において、推奨曲提示手段が推奨曲を算出提示する場合に、該当推奨曲の再生回数が別途定める数値以下、及びあるいは、嗜好度が別途定める数値以下、の楽曲を優先して提示することを特徴とする。
【００３５】
請求項２５に記載の楽曲検索装置は、請求項１９から２４のいずれか１項に記載の楽曲検索装置において、嗜好度管理手段は、利用者の楽曲に対する嗜好の度合いを予めあるいは別途作成されるデータベースから自動的に取得し、楽曲を識別する楽曲識別子と対応付けて管理することを特徴とする。
【００３６】
請求項２６に記載の楽曲検索装置は、請求項２０から２５のいずれか１項に記載の楽曲検索装置において、再生履歴管理手段は、利用者が楽曲を再生した日時及びあるいは一定期間内での再生回数及びあるいは一定期間内再生回数の履歴と、楽曲を識別する楽曲識別子とを対応付けて管理することを特徴とする。
【００３７】
請求項２７に記載の楽曲検索装置は、請求項１９から２６のいずれか１項に記載の楽曲検索装置において、特徴量管理手段、嗜好度管理手段、再生履歴管理手段、推奨度算出手段、類似曲検索手段、推奨曲提示手段の任意の手段が、関連する他の手段との間の処理情報の入出力を、ネットワーク及びあるいはインターネットを経由して処理することを特徴とする。
【００３８】
請求項２８及び請求項２９に記載のコンピュータに実行させるためのプログラム、及び前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、請求項１から９のいずれか１項に記載の楽曲検索システムの動作、あるいは、請求項１０から１８のいずれか１項に記載の楽曲検索方法により実現される機能、あるいは、請求項１９から２７のいずれか１項に記載の楽曲検索装置の動作を実行させることを特徴とする。
【００３９】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１はこの発明が適用された楽曲検索システムの構成の一例を示すものである。特徴量抽出手段１０は、楽曲の音響信号から予め定めた特徴量を抽出し、特徴量管理手段１１は、抽出された前記特徴量を、前記楽曲を識別する楽曲識別子と対応させて管理する。嗜好度入力手段１２は、利用者の特定の楽曲に対する嗜好度を利用者自身が指定するための入力手段であり、嗜好度管理手段１３は、利用者が入力した前記嗜好度を、前記楽曲を識別する楽曲識別子と対応させて管理する。再生検出手段１４は、利用者が楽曲を再生した場合に、再生履歴管理手段１５に再生検出を伝え、再生履歴管理手段１５は、再生された前記楽曲を識別する楽曲識別子と対応してもつ再生カウントを追加更新し保管管理する。推奨度算出手段１６は、嗜好度管理手段１３及びあるいは再生履歴管理手段１５にて楽曲識別子と対応させて管理されている楽曲嗜好度及びあるいは楽曲再生履歴をもとに、利用者に推奨すべき楽曲の１次推奨曲情報として楽曲識別子とその１次推奨度ＦＣを対応させて算出する。類似曲検索手段１７は、推奨度算出手段１６で算出された１次推奨曲情報の楽曲識別子を入力し、特徴量管理手段１１にで管理される楽曲の特徴量をもとに、前記楽曲識別子に対応する楽曲の類似曲を検索し、検索結果の楽曲識別子及び類似度Ｒを推奨曲提示手段１８に出力する。推奨曲提示手段１８は、推奨度算出手段１６の１次算出結果である１次推奨曲情報及びあるいは、類似曲検索手段１７の出力である前記検索結果の楽曲識別子及び類似度Ｒ、を用いて利用者に推奨すべき２次推奨曲情報として楽曲識別子と２次推奨度ＲＥＣを対応させて算出し、その結果の中から別途指定する基準に適合するものを利用者に推奨曲として提示する。
【００４０】
以下、各部の動作の詳細について、図２のフローチャートに基づき説明する。利用者は、特徴量抽出手段１０に対し、自分の所有する楽曲を指定する。ステップＳ１０では、指定された楽曲の音響信号から、予め定められた特徴量を抽出する。特徴量抽出手段１０で抽出される特徴量として、スペクトル変化度Ｐ１（フレーム間のスペクトル変化の度合い）、平均発音数Ｐ２（楽曲中で発音される音の発音頻度）、発音非周期性Ｐ３（楽曲中で発音される音の非周期性の度合い）、拍周期Ｐ４（楽曲の４分音符に相当する時間長）、が上げられるが、上記４種類の特徴量の他に、拍周期比率Ｐ５、拍強度Ｐ６、拍強度比Ｐ７などのパラメータについても特徴量として利用しても良い。なお、対象となる楽曲から特徴量を抽出するにあたり、特徴量の抽出範囲は、楽曲の全体、楽曲の一部分、及び楽曲の複数の部分に対し、任意の組み合わせからなる領域から抽出して良い。また、ステップＳ１０における、別の特徴量の求め方として、ＳＤ（ｓｅｍａｎｔｉｃｄｉｆｆｅｒｅｎｃｉａｌ）法等による官能評価実験などにより、楽曲に対する利用者の主観的な印象をその楽曲に対する複数の特徴量として予め求めて楽曲識別子と対応させてデータベース化しておき、楽曲識別子をキーとして、指定された楽曲に対応する特徴量を検索して求める方法でも良い。ステップＳ１１では、前述のステップＳ１０で求めた特徴量を該当楽曲の楽曲識別子と対応させて、特徴量管理手段１１にて特徴量ＤＢ２１に格納管理する。特徴量ＤＢ２１の内容の例を、図３、特徴量データ３１に示す。特徴量ＤＢ２１は、楽曲情報３２のフォーマットで楽曲識別子と楽曲の歌手名や楽曲所在場所に関する情報を同時に管理するようにしても良い。
【００４１】
一方、ステップＳ１２では再生検出手段１４により利用者が楽曲を再生したことを検出し、再生履歴管理手段１５に通知する。ステップＳ１３では通知に従い再生履歴管理手段１５にて再生回数ＤＢ２２にアクセスし、該当曲の楽曲識別子に対応する再生カウントを１加算する。この場合に加算する量は、別途定めた係数によって算出しても良い。さらに、ステップＳ１４では、嗜好度入力手段１２により、利用者に対し、利用者自身が所定の楽曲に対する自分の好み度合いである嗜好度Ｆを入力させる。本実施の形態では、嗜好度Ｆは０または正の値をとることを前提とするが、値の範囲を正負にすることにより好き（正）嫌い（負）を表現することにしても良い。また、前記嗜好度入力手段１２では、利用者自身が嗜好度Ｆを入力するようにしたが、利用者の指定された楽曲に対する嗜好の度合いが、予め別途保管されておりそのデータが利用できる場合には、適切な処理をもって自動入力させるようにしても良い。ステップＳ１５では、入力された嗜好度Ｆを楽曲識別子と対応させて嗜好度管理手段１３により嗜好度ＤＢ２３に書き込む。再生回数ＤＢ２２と嗜好度ＤＢ２３は、図３にある個人嗜好情報３３のフォーマットを使用して単一のデータベースとして管理しても良い。
【００４２】
さて、利用者から推奨曲提示を依頼された場合には、ステップＳ１６により各楽曲の嗜好度及びあるいは再生回数を抽出する。これは、推奨度算出手段１６により、再生履歴管理手段１５が管理する再生回数ＤＢ２２内のデータから楽曲識別子ｎに対応する再生回数Ｃｎ及びあるいは、嗜好度管理手段１５が管理する嗜好度ＤＢ２３内のデータから楽曲識別子ｎに対応する嗜好度Ｆｎを抽出することによって行う。
【００４３】
ステップＳ１７では、推奨度算出手段１６により、１次推奨度ＦＣｎを各ＤＢ内に登録された楽曲ごとに算出する。
【００４４】
【数１】
2005018205.tif 000003
【００４５】
（ａ１，ａ２は、１次推奨度ＦＣｎに対する、嗜好度と再生回数の影響度を調整するための係数）
さらに、ＦＣｎの値の大きいものから順に別途定める曲数ｙだけ、それぞれのＦＣｎとそれに対応する楽曲識別子ｎを対にして抽出し、類似曲検索手段１７に出力する。このとき出力される楽曲識別子ｎと１次推奨度ＦＣｎを対にした要素の集合を１次推奨度配列｛ＦＣＸ｝とする。１次推奨度配列｛ＦＣＸ｝の要素数はｙになる。
【００４６】
ステップＳ１８では、類似曲検索手段１７により、１次推奨度配列｛ＦＣＸ｝の要素である各楽曲識別子ｎのそれぞれに対する類似曲の楽曲識別子を検索する。
【００４７】
次に、類似曲の検索方法を説明する。１次推奨度配列｛ＦＣＸ｝の要素について順にそれぞれの類似曲を求める。ある要素（楽曲識別子ｎ）の特徴量Ｐｎ（Ｐｎ１、Ｐｎ２、Ｐｎ３、…ＰｎＮ）が与えられた場合、特徴量ＤＢ２１で保管されている各楽曲の楽曲識別子ｍの特徴量Ｐｍ（Ｐｍ１、Ｐｍ２、Ｐｍ３…ＰｍＮ）と、検索キーとして与えられた楽曲識別子ｎの特徴量Ｐｎ（Ｐｎ１、Ｐｎ２、Ｐｎ３、…ＰｎＮ）との距離を、数２にて各特徴量間のユークリッド距離として算出し、その逆数を、類似度を表す値Ｒｎｍとして順次求める。
【００４８】
【数２】
2005018205.tif 000004
【００４９】
（Ｎは本実施の形態で使用される特徴量の数、Ｂｉは各特徴量を正規化するための係数。ｎは１次推奨度配列｛ＦＣＸ｝のｎ番目の要素、ｍは特徴量ＤＢ２１で保管されている楽曲のｍ番目の要素に対応することを表す。）
ここでは、Ｒｎｍの算出は、ｎについては、１次推奨度配列｛ＦＣＸ｝のすべての要素の楽曲を算出対象とし、ｍについては、特徴量ＤＢ２１で保管されているすべての楽曲を算出対象として、類似度を表す値Ｒｎｍを算出することとする。
【００５０】
次に、ステップＳ１９では推奨曲提示手段１８により、以下のような方法で２次推奨度ＲＥＣｎｘを算出する。
【００５１】
まず、要素数ｙの１次推奨度配列配列｛ＦＣＸ｝のｎ番目の要素である楽曲識別子ｎに対する類似曲を求める。これは、楽曲識別子ｎの類似曲である楽曲識別子ｍとその類似度Ｒｎｍを対応させて配列の要素とし、Ｒｎｍの大きいもの順に別途定めた曲数ｚだけ整列させた配列｛ＴＥＭＰｎ｝として作成する。配列｛ＴＥＭＰｎ｝の要素数はｚになる。ここで、配列｛ＴＥＭＰｎ｝は１次推奨度配列配列｛ＦＣＸ｝の要素ごとに作成される。また、配列｛ＴＥＭＰｎ｝のｘ番目にある要素を、楽曲識別子ｎｘと類似度Ｒｎｘと呼ぶことにする。楽曲識別子ｎと楽曲識別子ｎｘとの類似度Ｒｎｘは各特徴量間のユークリッド距離が非常に近ければ極めて大きな値になるため、ここでは１例として、類似度Ｒｎｘを変換して近似度Ｓｎｘを数３によって求める。近似度Ｓｎｘは１〜０の値の間で変化する楽曲間の近似度を表す数値である。
【００５２】
【数３】
2005018205.tif 000005
【００５３】
（ｄ１、ｄ２は、近似度を調整する定数。本例ではｄ１、ｄ２は正の値とする）
楽曲識別子ｎの１次推奨度はＦＣｎとして既に求められているので、楽曲識別子ｎｘの２次推奨度ＲＥＣｎｘは、以下のように数４によって求める。
【００５４】
【数４】
2005018205.tif 000006
【００５５】
次に、配列｛ＴＥＭＰｎ｝の要素である、楽曲識別子ｎｘと類似度Ｒｎｘの対のうち類似度Ｒｎｘを２次推奨度ＲＥＣｎｘに置き換えた配列を配列｛ＴＥＭＰＲｎ｝とする。配列｛ＴＥＭＰＲｎ｝はｚ個の要素をもつ。
【００５６】
その後、配列｛ＦＣＸ｝のｙ個の各要素から算出される、要素数ｚの配列｛ＴＥＭＰｎ｝を順次ｙ個算出し、その結果を２次元の（ｙ、ｚ）配列である２次推奨度配列｛ＲＥＣｎｘ｝とする。２次推奨度配列｛ＲＥＣｎｘ｝は、２次推奨度ＲＥＣｎｘとそれに対応する楽曲識別子ｊを対にした要素からなる２次元配列である。
【００５７】
ステップＳ２０では、推奨曲提示手段１８により算出された２次推奨度配列｛ＲＥＣｎｘ｝の各要素の楽曲識別子ｊをもとに、その楽曲名などの書誌情報を取得し、２次推奨度ＲＥＣｎｘの大きいもの順に、利用者に提示する。
【００５８】
なお、以上は、２次推奨度ＲＥＣｎｘ及び２次推奨度配列｛ＲＥＣｎｘ｝の算出の１例であり、前記配列｛ＴＥＭＰＲｎ｝の先頭に、配列｛ＴＥＭＰＲｎ｝の算出の元にした配列｛ＦＣＸ｝の要素である楽曲識別子ｎと、前記楽曲識別子ｎに対応する２次推奨度の値として２次推奨度ＲＥＣｎｘの代わりにＦＣｎを対応させた要素を１つ追加し、配列｛ＴＥＭＰＲｎ｝の要素数を（ｚ＋１）として２次推奨度配列｛ＲＥＣｎｘ｝をもとめても良い。
【００５９】
また、配列の要素数ｙ、ｚを定数としたが、各配列算出時に配列ごとに可変数にしても良い。また、１次推奨度ＦＣｎは、各楽曲に対する嗜好度Ｆと再生回数Ｃから算出したが、別途、利用者に好みのアーティストやジャンルなどの楽曲書誌的項目に対する嗜好度を入力させ、各楽曲の嗜好度に反映させても良い。この場合は、好みのジャンルの嗜好度が入力されれば、そのジャンルに属する楽曲に対する嗜好度を係数ｅ１によって自動的に加算するような仕組みにすることが考えられる。また、推奨曲提示手段１８で利用者に提示される推奨曲は、上記実施例の２次推奨度配列｛ＲＥＣｎｘ｝から抽出しても良いし、１次推奨度配列｛ＦＣＸ｝から抽出しても良い。また、嗜好度及びあるいは再生回数等から算出する１次推奨度配列｛ＦＣＸ｝の要素である各楽曲のうち、再生回数が別途定める定数ｆ１以下のものを特に優先して抽出するようにしても良い。このことにより、利用者は好みの楽曲に類似する曲の中から、未だ試聴回数が少ないもの、あるいは未だ試聴したことがないものから優先的に提示を受けることが可能になる。
【００６０】
また、本実施の形態では、嗜好度Ｆは０または正の値をとることを前提としたが、値の範囲を正負にすることにより、好き（正）嫌い（負）を表現することにしても良い。このことにより、以前は嫌いの分類にいれていた楽曲に対しても、試しに（気分転換として）試聴するための推奨曲を提示させることが可能になる。
【００６１】
また、楽曲に対する嗜好度を、利用者がそのときの気分によって変更できるようにしたり、楽曲の再生回数だけでなく直近の一定期間の再生回数や一定期間再生回数の時間変化を１次推奨度ＦＣｎ算出時のパラメータとして追加することにより、２次推奨度配列｛ＲＥＣｎｘ｝や１次推奨度配列｛ＦＣＸ｝で算出される推奨曲を、変化する利用者の気分に合わせてより適切な推奨結果を算出するようにしても良い。さらに、上記実施例中の数１の係数ａ１，ａ２や、数３の係数ｄ１，ｄ２、あるいは係数ｅ１，ｆ１を調節できるようにすることにより、より利用者の好みに適合する推奨曲の算出を可能にしても良い。
【００６２】
さらに、上記の実施例は、単一のパーソナルコンピュータや、オーディオプレーヤなどの機器で完結した機能として実施しても良いし、それらがネットワークで接続された環境で、図１の各手段１０〜１８を分散したり一部共有した任意の形態で実施してもよく、さらに図４に示すように、インターネット上の楽曲サービスプロバイダー４１に特徴量楽曲識別子及び楽曲コンテンツデータベース４２を持たせ、パーソナルコンピュータなどの利用者端末４３やオーディオプレーヤ４３１では、楽曲識別子嗜好度再生回数データベース４４を持たせて実施しても良いし、各構成要素を別の形態、すなわち、インターネット上で、図１の各手段１０〜１８を分散したり一部共有した任意の形態で実施しても良い。
【００６３】
また、楽曲サービスプロバイダー４１が楽曲データを利用者に送付・配信する際に、楽曲データに対応する特徴量及びあるいは楽曲情報を、楽曲の楽曲データと共にあるいは別途関連させて、図４の構成要素である利用者端末４３に送付するようにし、利用者端末４３やオーディオプレーヤ４３１からは、利用者の楽曲に対する嗜好度や再生回数を楽曲サービスプロバイダー４１に随時返すような形態にすることにより、楽曲サービスプロバイダー４１が、利用者の嗜好を反映した販売曲の推奨を可能にできるような形態にしても良い。
【００６４】
また、楽曲サービスプロバイダー４１は、既存のコンテンツプロバイダーと提携し、少なくとも推奨曲提示手段１８の機能を利用者に提供することによって、利用者に対して検索使用料や、コンテンツプロバイダーに対して楽曲紹介料・販売促進料などを請求し、収入とするような形態にしても良い。また、前記形態において、少なくとも嗜好度算出手段１２及びあるいは再生検出手段１４を、ＰＣなどの利用者端末側で実行する機能を利用者に有償または無償で提供することにより、コンテンツプロバイダーなどの第３者から利用度合いに応じたライセンス料を徴収する形態にしても良い。
【００６５】
【発明の効果】
本発明により、利用者が新たに入手を希望する楽曲の検索時や、あるいは膨大な曲を所有して利用者自身が自分の所有する楽曲を把握しきれなくなったような状況において、利用者の好みにあった楽曲をより高い精度で推奨提示することが可能になる。本発明は、利用者が、初期あるいは利用に応じて一定数の楽曲に対する好みの度合いを嗜好度として入力するだけで、その他は、自動的に楽曲の特徴量や再生回数が算出され、類似曲検索機能や推奨度算出機能により、利用者の好みにあった曲を精度高く抽出提示可能になる。また、長く使えば使うほど個人嗜好度や再生回数が個人嗜好情報として蓄積され、より精度高く抽出提示できると同時に、利用者の好みの変化も個人嗜好情報に反映されていくため、利用者の嗜好の変化に応じた推奨曲の提示が可能になる。また、膨大な曲数の中から、利用者の好みに類似した曲でありながら、利用者がまだ１度も試聴したことがないような楽曲を優先して提示することも可能になる。
【００６６】
また、検索サービス提供者は、既存のコンテンツデータ提供者が所有する楽曲の特徴量を予め抽出し、楽曲ＩＤなど他の情報と共に登録する作業を行うだけで、コンテンツデータ提供者の提供する楽曲を利用者の検索対象にすることができ、利用者の個人嗜好情報を利用することによって、利用者の嗜好や嗜好の変化に応じた、上記のようなさまざまな機能による推奨曲の提示が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態による楽曲検索システムの概略構成を表すブロック図
【図２】本発明の実施の形態による楽曲検索システムの動作の説明に用いるフローチャート
【図３】本発明の実施の形態による楽曲検索システムで扱うレコードの例を示す図
【図４】本発明の実施の形態による楽曲検索システムの１例の概要を表すシステム図
【符号の説明】
１０  特徴量抽出手段
１１  特徴量管理手段
１２  嗜好度入力手段
１３  嗜好度管理手段
１４  再生検出手段
１５  再生履歴管理手段
１６  推奨度算出手段
１７  類似曲検索手段
１８  推奨曲提示手段
２１  特徴量ＤＢ
２２  再生回数ＤＢ
２３  嗜好度ＤＢ
３１  特徴量データ
３２  楽曲情報
３３  個人嗜好度情報
４１  楽曲サービスプロバイダー
４２  特徴量楽曲識別子及び楽曲コンテンツデータベース
４３  利用者端末
４３１  オーディオプレーヤ
４４  楽曲識別子嗜好度再生回数データベース
４５  インターネット
【図１】
2005018205.tif 000007
【図２】
2005018205.tif 000008
【図３】
2005018205.tif 000009
【図４】
2005018205.tif 000010