(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
楽曲の特徴をあらわす要素である特徴量のうち、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する特徴量選択手段と、
前記特徴量選択手段によって選択された前記特徴量に基づいて、ユーザの嗜好に沿った楽曲を検索する検索手段と、を備え、
前記特徴量選択手段は、
検索対象となる検索対象楽曲の集合と、楽曲を検索する基準となる検索基準楽曲の集合とを取得する楽曲取得手段と、
前記各集合において前記特徴量の分散値を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された前記検索対象楽曲の集合における前記特徴量の分散値と、前記検索基準楽曲の集合における前記特徴量の分散値とを比較し、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する選択手段と、を備え、
前記楽曲取得手段は、
検索可能なすべての楽曲の中からユーザが指定した条件に関する情報（以下、「条件情報」という）に基づいて、検索対象となる検索対象楽曲を選択する検索対象楽曲選択手段と、
前記検索可能なすべての楽曲うちの複数の楽曲にあらかじめ付与されている評価値に基づいて、前記検索対象楽曲選択手段によって選択された前記検索対象楽曲の中から検索基準楽曲を選択する検索基準楽曲選択手段と、
を備えることを特徴とする楽曲検索装置。
【請求項２】
前記検索手段によって検索された検索結果を用いて、当該検索結果に含まれる楽曲（以下、「検索楽曲」という）をユーザが指定した条件に沿った順に提供する検索楽曲提供手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の楽曲検索装置。
【請求項３】
前記検索手段は、
すべての検索対象楽曲の特徴量と、前記検索基準楽曲の集合の特徴量の平均値とにおいて、前記選択手段によって選択された前記特徴量に関しての比較を行う特徴量比較手段と、
前記特徴量比較手段によって比較した両者の値が近いほどユーザの嗜好に沿った楽曲であると判断し、検索結果として出力する判断手段と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の楽曲検索装置。
【請求項４】
前記選択手段は、前記検索基準楽曲の集合における前記特徴量の分散値が、前記検索対象楽曲の集合における前記特徴量の分散値よりも小さい特徴量を、ユーザの嗜好に適した特徴量として選択することを特徴とする請求項１に記載の楽曲検索装置。
【請求項５】
前記選択手段は、前記検索基準楽曲の集合における前記特徴量の分散値を前記検索対象楽曲の集合における前記特徴量の分散値で除算して得られた値が、あらかじめ定められた値よりも小さくなるときの前記特徴量を、ユーザの嗜好をあらわす特徴量として選択することを特徴とする請求項１に記載の楽曲検索装置。
【請求項６】
前記特徴量は、前記楽曲の構成的特徴をあらわすパラメータとして、和音変化量、平均ＢＰＭ（Ｂｅａｔ  Ｐｅｒ  Ｍｉｎｕｔｅ）、最大ビートレベル、平均信号レベルおよび最大信号レベルのうち、少なくともいずれか一つによって構成されていることを特徴とする請求項１に記載の楽曲検索装置。
【請求項７】
前記検索対象楽曲選択手段は、前記検索対象楽曲を選択する際に、前記検索可能なすべての楽曲のアーティスト名、タイトル名、ジャンルおよび調性のうち、少なくともいずれか一つの属性情報を前記条件情報として用いることを特徴とする請求項１に記載の楽曲検索装置。
【請求項８】
前記特徴量比較手段は、ユーグリッド距離計算によって求めた距離が短いほど、前記特徴量の値と前記特徴量の値の平均値とが近いとすることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の楽曲検索装置。
【請求項９】
楽曲検索装置に用いられる楽曲検索方法であって、
楽曲の特徴をあらわす要素である特徴量のうち、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する特徴量選択工程と、
前記特徴量選択工程で選択された前記特徴量に基づいて、ユーザの嗜好に沿った楽曲を検索する検索工程と、を含み、
前記特徴量選択工程は、
検索対象となる検索対象楽曲の集合と、楽曲を検索する基準となる検索基準楽曲の集合とを取得する楽曲取得工程と、
前記各集合において前記特徴量の分散値を算出する算出工程と、
前記算出工程で算出された前記検索対象楽曲の集合における前記特徴量の分散値と、前記検索基準楽曲の集合における前記特徴量の分散値とを比較し、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する選択工程と、を含み、
前記楽曲取得工程は、
検索可能なすべての楽曲の中からユーザが指定した条件に関する情報（以下、「条件情報」という）に基づいて、検索対象となる検索対象楽曲を選択する検索対象楽曲選択工程と、
前記検索可能なすべての楽曲うちの複数の楽曲にあらかじめ付与されている評価値に基づいて、前記検索対象楽曲選択工程で選択された前記検索対象楽曲の中から検索基準楽曲を選択する検索基準楽曲選択工程と、
を含んだことを特徴とする楽曲検索方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の楽曲検索方法をコンピュータに実行させることを特徴とする楽曲検索プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ユーザの嗜好に合わせた楽曲を自動的に検索する楽曲検索装置、楽曲検索方法および楽曲検索プログラムに関する。ただし、この発明の利用は、前述の楽曲検索装置、楽曲検索方法および楽曲検索プログラムにかぎるものではない。
【背景技術】
【０００２】
近年、記録メディアの大容量化や、通信システムの高速化に伴い、膨大な楽曲データを格納した楽曲再生装置や、ネットワークから楽曲データを受信して再生を行う楽曲再生装置が開発されている。このような楽曲再生装置の登場により、ユーザの嗜好に沿った楽曲を効率よく検索する技術が求められている。
【０００３】
従来、楽曲検索を行う技術としては、あらかじめユーザが評価した楽曲ごとの「好き」あるいは「嫌い」などの評価をもとに、「好き」な楽曲や「嫌い」な楽曲のそれぞれのテンポ、和音変化量などの特徴量を抽出して、他の楽曲の特徴量との距離計算を行うことでユーザの嗜好に沿った楽曲を提供する情報検索装置が開示されている（例えば、下記特許文献１参照。）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００３−１５７２８５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の情報検索装置の場合、「好き」な楽曲および「嫌い」な楽曲のそれぞれの特徴量における各要素すべてに関して距離計算を行っており、計算処理量が膨大になってしまうという問題があった。加えて、同じ「好き」に分類された楽曲でも、特徴量の項目如何によっては、分散が大きくなり、ユーザの嗜好を反映させるための要素とはなり得ない特徴量も存在していた。そして、いわばノイズともいえる、このような特徴量が分散した要素も楽曲の特徴量として用いられてしまうため、楽曲検索に悪影響を与えてしまう可能性があった。
【０００６】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、ユーザの嗜好を高精度に反映した楽曲を、効率的に検索することができる楽曲検索装置、楽曲検索方法および楽曲検索プログラムを提供することを目的とする。
課題を解決するための手段
［０００７］
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明にかかる楽曲検索装置は、楽曲の特徴をあらわす要素である特徴量のうち、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する特徴量選択手段と、前記特徴量選択手段によって選択された前記特徴量に基づいて、ユーザの嗜好に沿った楽曲を検索する検索手段と、を備え、前記特徴量選択手段は、検索対象となる検索対象楽曲の集合と、楽曲を検索する基準となる検索基準楽曲の集合とを取得する楽曲取得手段と、前記各集合において前記特徴量の分散値を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された前記検索対象楽曲の集合における前記特徴量の分散値と、前記検索基準楽曲の集合における前記特徴量の分散値とを比較し、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する選択手段と、を備え、前記楽曲取得手段は、検索可能なすべての楽曲の中からユーザが指定した条件に関する情報（以下、「条件情報」という）に基づいて、検索対象となる検索対象楽曲を選択する検索対象楽曲選択手段と、前記検索可能なすべての楽曲うちの複数の楽曲にあらかじめ付与されている評価値に基づいて、前記検索対象楽曲選択手段によって選択された前記検索対象楽曲の中から検索基準楽曲を選択する検索基準楽曲選択手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
また、請求項９の発明にかかる楽曲検索方法は、楽曲検索装置に用いられる楽曲検索方法であって、楽曲の特徴をあらわす要素である特徴量のうち、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する特徴量選択工程と、前記特徴量選択工程で選択された前記特徴量に基づいて、ユーザの嗜好に沿った楽曲を検索する検索工程と、を含み、前記特徴量選択工程は、検索対象となる検索対象楽曲の集合と、楽曲を検索する基準となる検索基準楽曲の集合とを取得する楽曲取得工程と、前記各集合において前記特徴量の分散値を算出する算出工程と、前記算出工程で算出された前記検索対象楽曲の集合における前記特徴量の分散値と、前記検索基準楽曲の集合における前記特徴量の分散値とを比較し、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する選択工程と、を含み、前記楽曲取得工程は、検索可能なすべての楽曲の中からユーザが指定した条件に関する情報（以下、「条件情報」という）に基づいて、検索対象となる検索対象楽曲を選択する検索対象楽曲選択工程と、前記検索可能なすべての楽曲うちの複数の楽曲にあらかじめ付与されている評価値に基づいて、前記検索対象楽曲選択工程で選択された前記検索対象楽曲の中から検索基準楽曲を選択する検索基準楽曲選択工程と、を含んだことを特徴とする。
【０００９】
また、請求項１０の発明にかかる楽曲検索プログラムは、請求項９に記載の楽曲検索方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
［００１０］
［図１］図１は、発明の実施の形態にかかる楽曲検索装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。
［図２］図２は、実施の形態にかかる楽曲検索装置の楽曲検索処理手順の一例を示すフローチャートである。
［図３］図３は、実施例にかかる楽曲再生装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
［図４］図４は、実施例にかかる楽曲再生装置において楽曲検索を実現するための機能的構成の一例を示すブロック図である。
【図５】図５は、特徴量抽出部によって抽出する特徴量の一例を説明する図表である。
【図６】図６は、楽曲データベース部に格納される楽曲データの構成の一例を示す図表である。
【図７】図７は、嗜好度入力画面の一例を示す図である。
【図８】図８は、楽曲検索入力画面の一例を示す図である。
【図９】図９は、検索処理部における楽曲検索処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、距離計算を用いた楽曲検索処理手順の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００１１】
１００  楽曲検索装置
１１０  特徴量選択部
１１１  楽曲取得部
１１２  算出部
１１３  選択部
１２０  検索部
１２１  特徴量比較部
１２２  判断部
１３０  検索楽曲提供部
３００  楽曲再生装置
３０１  ＤＳＰ
３０２  ＣＰＵ
３０３  ＲＯＭ
３０４  ＲＡＭ
３０５  ＨＤＤ
３０６  ＨＤ
３０７  メディアドライブ
３０８  記録メディア
３０９  映像／音楽Ｉ／Ｆ
３１０  ディスプレイ
３１１  スピーカ
３１２  入力Ｉ／Ｆ
３１３  入力キー
３１４  リモコン
３１５  通信Ｉ／Ｆ
３２０  バス
３３０  ネットワーク
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる楽曲検索装置、楽曲検索方法および楽曲検索プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００１３】
（実施の形態）
（楽曲検索装置の機能的構成）
まず、この発明の実施の形態にかかる楽曲検索装置の内容について説明する。図１は、この発明の実施の形態にかかる楽曲検索装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。楽曲検索装置１００は、特徴量選択部１１０と、検索部１２０と、検索楽曲提供部１３０とを備えて構成される。また、特徴量選択部１１０は、楽曲取得部１１１と、算出部１１２と、選択部１１３とを備え、検索部１２０は、特徴量比較部１２１と、判断部１２２とを備えて構成される。
【００１４】
特徴量選択部１１０は、楽曲の構成的な特徴をあらわす要素としての特徴量のうち、検索基準楽曲をもとにユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する。検索部１２０は、特徴量選択部１１０によって選択されたユーザの嗜好に適した特徴量に基づいて、検索対象となる検索対象楽曲からユーザの嗜好に沿った楽曲を検索する。検索楽曲提供部１３０は、検索部１２０によって検索された検索結果を用いて、この検索結果に含まれる楽曲（以下、「検索楽曲」とする）をユーザが指定した条件に沿った順に提供する。
【００１５】
ここで、これら特徴量選択部１１０および検索部１２０における処理について詳しく説明する。まず、特徴量選択部１１０の楽曲取得部１１１は、不図示の検索対象楽曲選択部と検索基準楽曲選択部とを備えている。検索対象楽曲選択部は、検索可能なすべての楽曲の中からユーザの指定した条件に関する情報（以下、「条件情報」とする）に基づいて、検索対象となる検索対象楽曲を選択する。この検索基準楽曲選択部は、検索対象楽曲を選択する際に、例えば検索可能なすべての楽曲のアーティスト名、タイトル名、ジャンルおよび調性（キー）のうち、少なくともいずれか一つの属性情報を条件情報として用いる。
【００１６】
一方、検索基準楽曲選択部は、検索可能なすべての楽曲のうちの複数の楽曲にあらかじめ付与されている評価値に基づいて、検索対象楽曲選択部によって選択された検索対象楽曲の中から検索基準となる検索基準楽曲の選択を行う。この検索基準楽曲選択部における検索基準楽曲の選択方式としては、基準となる楽曲をユーザが個別に指定する方式であってもよいし、あらかじめいくつかの楽曲に対して、例えばユーザが段階評価を与え、与えられた段階評価を評価値のパラメータとして選択を行う方式であってもよい。
【００１７】
このように、上記楽曲取得部１１１では、検索対象楽曲選択部と検索基準楽曲選択部とにおいて選択された楽曲を取得することで、検索対象楽曲の集合と、検索基準楽曲の集合とをそれぞれ取得することができる。
【００１８】
算出部１１２は、楽曲取得部１１１によって取得された検索対象楽曲の集合と検索基準楽曲の集合との、それぞれの集合における特徴量を求め、求めた特徴量の分散値を算出する。この特徴量とは、楽曲の構成的特徴をあらわす要素を数値的にあらわしたものであり、あらかじめ楽曲のデータに含まれている。そして、例えば和音変化量、平均ＢＰＭ（Ｂｅａｔ  Ｐｅｒ  Ｍｉｎｕｔｅ）、最大ビートレベル、平均信号レベルや最大信号レベル等、数種類あり、どの特徴量を用いるかはユーザによって設定が可能である。
【００１９】
また、分散値は、各楽曲から検出した特徴量ごとのばらつきをあらわす値である。つまり、ある特徴量の分散値が小さければ、類似している楽曲が多く、その特徴量、例えば和音変化量は、楽曲の集合（検索対象楽曲または検索基準楽曲）全体を通しての特徴といえる。したがって、逆に分散値が大きければ特徴量にばらつきがあるということであるから、楽曲の集合の特徴をあらわしているとはいえない。
【００２０】
選択部１１３は、算出部１１２によって算出された検索対象楽曲の集合と検索基準楽曲の集合との、それぞれの特徴量の分散値の比較を行い、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する。具体的には、検索基準楽曲の集合における特徴量の分散値のうち、検索対象楽曲の集合における特徴量の分散値よりも小さい特徴量のみを、ユーザの嗜好に適した特徴量として選択する。
【００２１】
続いて、検索部１２０における処理について詳しく説明する。まず、検索部１２０の特徴量比較部１２１は、上述した特徴量選択部１１０の選択部１１３において、ユーザの嗜好に適した特徴量として選択された特徴量にのみ着目して、すべての検索対象楽曲のそれぞれの特徴量の値と、検索基準楽曲の集合の特徴量の平均値とをそれぞれ比較する。この特徴量比較部１２１における比較方式の具体例の一つとして、例えばユーグリッド距離計算により、比較する特徴量の値と特徴量の値の平均値との距離を求める方式を用いることができる。この場合、より距離が短ければ比較した値同士が近いことを意味する。
【００２２】
判断部１２２は、特徴量比較部１２１によって比較した両者の値が近いほどユーザの嗜好に沿った楽曲であると判断し、判断した結果を検索結果として検索楽曲提供部１３０へ出力する。また、このとき、距離が一定以内の楽曲のみを出力させる、あるいは出力順を距離が遠い順にするなど、特徴量比較部１２１によって比較した結果を、どのようにして判断にむすびつけるかはユーザが設定してもよい。
【００２３】
検索楽曲提供部１３０は、検索部１２０によって検索された検索結果を用いて、この検索結果に含まれる楽曲（以下、「検索楽曲」とする）をユーザが指定した条件に沿った順に提供する。したがって、検索楽曲提供部１３０においては、ユーザの嗜好に近い順、遠い順など、種々の条件を設けて所望する順に検索楽曲を提供させることができる。
【００２４】
（楽曲検索装置の楽曲検索処理手順）
つぎに、この実施の形態にかかる楽曲検索装置の楽曲検索処理手順について説明する。図２は、この実施の形態にかかる楽曲検索装置の楽曲検索処理手順の一例を示すフローチャートである。図２のフローチャートにおいて、まず、特徴量選択部１１０の楽曲取得部１１１によって、検索対象楽曲の集合と、検索基準楽曲の集合とを取得する（ステップＳ２０１）。続いて、算出部１１２によって、各集合においての特徴量を求め、求めた特徴量の分散値を算出する（ステップＳ２０２）。その後、選択部１１３によって、ステップＳ２０２の算出結果を用いて、それぞれの特徴量のうち、ユーザの嗜好に適した特徴量のみを選択する（ステップＳ２０３）。
【００２５】
つぎに、特徴量比較部１２１によって、ステップＳ２０３において選択部１１３により選択された特徴量に着目して、すべての検索対象楽曲のそれぞれの特徴量の値に対し、検索基準楽曲の集合の特徴量の平均値をそれぞれ比較する（ステップＳ２０４）。そして、ステップＳ２０４における比較から、判断部１２２によって、比較した両者の値が近いほどユーザの嗜好に沿った楽曲であると判断し、ユーザの嗜好に沿った楽曲を検索する（ステップＳ２０５）。最後に、検索楽曲提供部１３０によって、ステップＳ２０５において検索された検索結果を用い、ユーザの指定した条件に応じて検索された楽曲を提供し（ステップＳ２０６）、本フローチャートによる一連の楽曲検索処理を終了する。
【００２６】
以上説明したように、この発明の実施の形態にかかる楽曲検索装置、楽曲検索方法および楽曲検索プログラムによれば、ユーザの嗜好を反映した特徴量のみを検索基準として用いることで、ユーザの嗜好を高精度に反映した楽曲を、正確かつ効率的に検索することができる。
【００２７】
つぎに、この発明の実施の形態にかかる実施例について詳細に説明する。ここでは、この発明の実施の形態にかかる楽曲検索装置を、楽曲再生装置に適用した場合を例示して説明する。
【実施例】
【００２８】
（楽曲再生装置のハードウェア構成）
図３は、この発明の実施例にかかる楽曲再生装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図３において、楽曲再生装置３００は、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）３０１と、ＣＰＵ３０２と、ＲＯＭ３０３と、ＲＡＭ３０４と、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）３０５と、ＨＤ（ハードディスク）３０６と、メディアドライブ３０７と、記録メディア３０８と、映像／音楽Ｉ／Ｆ（インターフェース）３０９と、ディスプレイ３１０と、スピーカ３１１と、入力Ｉ／Ｆ３１２と、入力キー３１３と、リモコン３１４と、通信Ｉ／Ｆ３１５とを備えて構成されている。また、各構成部３０１〜３１５は、バス３２０によってそれぞれ接続されている。また、通信Ｉ／Ｆ３１５はネットワーク３３０に接続されている。
【００２９】
ＤＳＰ３０１は、この実施例では楽曲の特徴量の抽出処理に特化したデバイスであり、ＣＰＵ３０２よりも高速な抽出処理が行える。ＣＰＵ３０２は、ＤＳＰ３０１の処理以外の処理を行うことで楽曲再生装置３００全体の制御を行う。ＲＯＭ３０３は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ３０４は、ＤＳＰ３０１およびＣＰＵ３０２のワークエリアとして使用される。
【００３０】
ＨＤＤ３０５は、ＤＳＰ３０１およびＣＰＵ３０２の制御にしたがって、ＨＤ３０６に対するデータのリード／ライトを制御する。ＨＤ３０６は、ＨＤＤ３０５の制御で書き込まれたデータを記憶する。メディアドライブ３０７は、ＤＳＰ３０１およびＣＰＵ３０２の制御にしたがって、記録メディア３０８に対するデータのリード／ライトを制御する。記録メディア３０８は、メディアドライブ３０７の制御で記録されたデータを読み出す着脱可能な記録媒体であり、例えばＣＤ、ＤＶＤ等である。また、記録メディア３０８として書き込み可能な記録媒体は、例えばＣＤ−ＲＯＭ（ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ）、ＭＯ、メモリーカード等であってもよい。
【００３１】
映像／音楽Ｉ／Ｆ３０９は、映像表示用のディスプレイ３１０およびスピーカ３１１と接続される。ディスプレイ３１０は、楽曲データがミュージックビデオである場合は、画像データを表示させる。また、ディスプレイ３１０をタッチパネルにして入力情報を入力Ｉ／Ｆ３１２へ出力させてもよい。スピーカ３１１は、楽曲データの音楽を出力する。またスピーカ３１１の代わりに、例えば個人で楽曲を楽しむために、ヘッドホンを映像／音楽Ｉ／Ｆ３０９に接続してもよい。
【００３２】
入力Ｉ／Ｆ３１２は、文字、数値、各種指示などの入力をする入力キー３１３や、入力キー３１３の入力機能の一部または全部を備えたリモコン３１４と接続されている。入力Ｉ／Ｆ３１２は、入力キー３１３またはリモコン３１４から送信されたデータをＤＳＰ３０１またはＣＰＵ３０２からの制御に応じたハードウェアへ入力する。通信Ｉ／Ｆ３１５は、ネットワーク３３０に接続され、ネットワーク３３０から楽曲データを取得する。
【００３３】
なお、ＨＤ３０６や記録メディア３０８には主として楽曲データが記録されており、楽曲データには、ユーザによってあらかじめ嗜好度を付与されたものがある。嗜好度とは、楽曲への好む好まざるを段階評価した数値である。この実施例では、いくつかの楽曲データに対し、例えば１〜５（数値が高いほどユーザの評価が高い）の嗜好度を付与していることとする。
【００３４】
この楽曲再生装置３００は、楽曲検索機能を有している。この楽曲検索機能によってＨＤ３０６や記録メディア３０８に記録された楽曲データからユーザの嗜好に沿った楽曲データを検索して、ディスプレイ３１０やスピーカ３１１によって再生させることができる。また、通信Ｉ／Ｆ３１５を用いてネットワーク３３０から楽曲データを取得する際も、楽曲検索機能によってユーザの嗜好に沿った楽曲データのみを取得することができる。
【００３５】
（楽曲再生装置の楽曲検索における機能的構成）
つぎに、図３に示した楽曲再生装置３００において楽曲検索を実現するための機能について詳しく説明する。
【００３６】
図４は、この発明の実施例にかかる楽曲再生装置において楽曲検索を実現するための機能的構成の一例を示すブロック図である。楽曲再生装置３００の楽曲検索機能部４００は、楽曲登録部４０１と、入出力部４０２とに接続され、ＤＳＰ処理部４０３と、楽曲データベース部４０４と、再生制御部４０５と、嗜好度管理部４０７と、検索処理部４０８とから構成される。さらに、ＤＳＰ処理部４０３は、特徴量抽出部４０６を含んだ構成である。
【００３７】
楽曲登録部４０１は、指定した楽曲の取り込みと登録を行う。具体的には、図３に示したＨＤ３０６や、記録メディア３０８に記録されている楽曲データのうち、楽曲検索機能部４００による検索対象楽曲として指定された楽曲データと、通信Ｉ／Ｆ３１５を介してネットワーク３３０から取得した楽曲データとを、ＣＰＵ３０２の制御によりＨＤ３０６に構成された楽曲データベース部４０４に取り込んで登録する。
【００３８】
また、登録の際には、楽曲データにアーティスト名、タイトル名、ジャンル名などの基本的なデータ（属性データ）が含まれているか否かを確認し、不足しているデータがある場合は、記録されている属性データのみを登録してもよいが、ネットワーク３３０に接続することにより不足している属性データを取得したり、ディスプレイ３１０に属性データが不足している旨の表示を行って、入力キー３１３やリモコン３１４からユーザによって入力させたりしてもよい。
【００３９】
入出力部４０２は、ユーザから入力されたデータを入力Ｉ／Ｆ３１２を介して楽曲検索機能部４００へ出力し、楽曲検索機能部４００から出力された楽曲データをディスプレイ３１０やスピーカ３１１へ出力する。
【００４０】
ＤＳＰ処理部４０３に備えられた特徴量抽出部４０６は、楽曲登録部４０１によって登録された楽曲データの楽音信号から特徴量を抽出する。ＤＳＰ処理部４０３は、ＤＳＰ３０１によって、特徴量抽出部４０６の処理のみを行うため、本来であれば処理に時間のかかる特徴量の抽出も高速に行うことができる。なお、この実施例では、ＤＳＰ処理部４０３の処理は、ＤＳＰ３０１によって行っているが、例えば、他の機能部と同様にＣＰＵ３０２によって処理を行うような構成でもよい。ここで、抽出する特徴量について説明する。
【００４１】
図５は、特徴量抽出部によって抽出する特徴量の一例を説明する図表である。図表５００に示したように、特徴量抽出部４０６においては、特徴量として、和音の変化の複雑さをあらわす和音変化量（ＨＶＬ；Ｈａｒｍｏｎｙ  Ｖａｒｉａｔｉｏｎ  Ｌｅｖｅｌ）と、１分間あたりのテンポをあらわす平均ＢＰＭ（ＢＰＭ；Ｂｅａｔ  Ｐｅｒ  Ｍｉｎｕｔｅ）と、低域信号の最大信号レベルをあらわす最大ビートレベル（ＭＢＬ；Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｂｅａｔ  Ｌｅｖｅｌ）と、信号レベルの平均値をあらわす平均信号レベル（ＡＳＬ；Ａｖｅｒａｇｅ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｌｅｖｅｌ）と、信号レベルの最大値をあらわす最大信号レベル（ＭＳＬ；Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｌｅｖｅｌ）とを用いる。
【００４２】
また、上述の特徴量以外にも、重要な特徴量として、楽曲中の最も優位な調性（キー）をあらわした調性が挙げられる。調性も他の音楽特徴量と同様に特徴量抽出部４０６によって抽出することができる。しかしながら、この調性は他の特徴量とは性質が異なり、連続値ではないため、他の特徴量とは分けて楽曲の属性データの一つとして扱う。
【００４３】
楽曲データベース部４０４は、楽曲登録部４０１によって取り込まれた楽曲データ（属性データを含む）と、特徴量抽出部４０６によって抽出された音楽的な特徴量と調性とを、楽曲ごとにＩＤを付与して格納する。また、楽曲データベース部４０４には、後述する嗜好度管理部４０７から楽曲データに対応した嗜好度のデータが入力され、楽曲データの一つとして楽曲データベース部４０４に格納される。ここで、楽曲データベース部４０４に格納される楽曲データの構成について説明する。
【００４４】
図６は、楽曲データベース部に格納される楽曲データの構成の一例を示す図表である。図表６００に示したように、楽曲ＩＤごとに一つの楽曲が設定され、アーティスト、タイトル、ファイル名等の楽曲登録部４０１によって取り込まれた属性データと、特徴量抽出部４０６によって抽出された特徴量と、嗜好度管理部４０７から入力された嗜好度とが格納されている。
【００４５】
図４に戻り、説明を続けると、嗜好度管理部４０７は、入出力部４０２からユーザに楽曲ごとの嗜好度を入力させ、入力された楽曲データに対応した嗜好度を楽曲データベース部４０４へ格納させる。嗜好度とは、楽曲に対するユーザの好みの度合いを段階評価した数値である。具体例としては、５（好き）、４（まあまあ好き）、３（普通）、２（あまり好きじゃない）、１（嫌い）などがある。
【００４６】
図７は、嗜好度入力画面の一例を示す図である。画面７００に示したように、楽曲データが再生されると、楽曲のタイトル名７０１、アーティスト名７０２が表示される。再生される楽曲データは、操作ボタン７０３によって制御され、嗜好度選択部７０４によって嗜好度が選択されるようになっている。図７に示した例のように再生中の楽曲以外にも、既知の楽曲に対しては、タイトル名のみを表示させた画面で嗜好度の選択を行ってもよい。
【００４７】
図４に戻り、説明を続けると、検索処理部４０８は、入出力部４０２を介して入力されたユーザからの検索要求に応じて楽曲検索を行う。図８は、楽曲検索入力画面の一例を示す図である。楽曲検索の例として、画面８００に示したように、ユーザは検索の条件として、検索の基準となる楽曲８０１と、検索対象となる楽曲８０２とを指定する。
【００４８】
検索の基準となる楽曲８０１は、図７に示した画面７００によって入力した嗜好度を使って表現される。例えば、「嗜好度＞＝４」や「嗜好度＝５」「嗜好度＜＝２」などである。したがって、嗜好度が低い楽曲のみを基準となる楽曲８０１に指定すれば、あえてユーザの好まない楽曲のみ検索させることもできる。
【００４９】
なお、検索対象となる楽曲８０２には、例として下記のような指定を行う。
・全曲：楽曲データベースに登録された全曲を対象とする。
・アーティスト＝ＸＸＸ：アーティスト名がＸＸＸに該当する楽曲を対象とする。
・ジャンル＝ＸＸＸ：ジャンルがＸＸＸに該当する楽曲を対象とする。
・Ｘ＜ＢＰＭ＜Ｙ：特徴量のうちＢＰＭの値がＸからＹの間に該当する楽曲を対象とする。
・調性＝メジャー：メジャーコードに該当する楽曲を対象とする。
【００５０】
検索の基準となる楽曲８０１と、検索対象となる楽曲８０２との指定が終了すると、検索ボタン８０３を指定して楽曲検索を開始する。なお、楽曲検索の詳細な手順に関しては後ほど詳しく説明する。検索処理部４０８の検索結果は、楽曲データベース部４０４に出力される。楽曲データベース部４０４は、検索処理部４０８によって検索された楽曲の楽曲データを再生制御部４０５へ出力する。再生制御部４０５は、入力された楽曲データの再生を行い、再生した音楽データを入出力部４０２へ出力する。このとき、楽曲データに画像データが含まれている場合は、同時に画像データも入出力部４０２へ出力する。
【００５１】
（楽曲再生装置の楽曲検索処理手順）
つぎに、この実施例の楽曲再生装置の楽曲検索機能部４００（図４参照）における楽曲検索処理の手順について説明する。図９は、この実施例の楽曲再生装置の楽曲検索機能部での検索処理部における楽曲検索処理手順の一例を示すフローチャートである。図９のフローチャートにおいて、まず、検索対象楽曲の集合と検索基準楽曲の集合とを取得する（ステップＳ９０１）。つぎに、各特徴量の重み係数を決定する（ステップＳ９０２）。
【００５２】
重み係数とは、各特徴量がユーザの嗜好を反映しているか否かの評価として付与する係数である。つまり、ある特徴量がユーザの嗜好を反映している場合は、重み係数を「１」とし、反映していない場合は、重み係数を「０」とする。重み係数を「０」とした特徴量は値が「０」になることから以下の検索処理には反映されない。したがって、ユーザの嗜好を反映した特徴量のみを用いて検索処理を行うことで、ユーザの嗜好を高精度に反映させた楽曲を検索することができる。さらに、重み係数を用いることは、ユーザの嗜好に関係のない特徴量による検索処理を省くことがきるため、処理速度の向上にもつながる。
【００５３】
最後に、ステップＳ９０２において決定した重み係数を反映させた特徴量により、楽曲検索を行い（ステップＳ９０３）、本フローチャートによる一連の楽曲検索処理を終了する。つぎに、特徴量を用いた楽曲検索の具体的な処理手順の一例として、検索基準楽曲の特徴量と検索対象楽曲の特徴量との距離計算を用いた楽曲検索の説明を行う。
【００５４】
図１０は、距離計算を用いた楽曲検索処理手順の一例を示すフローチャートである。図１０のフローチャートにおいて、まず、特徴量ｊ＝１と、特徴量の数＝Ｍとを設定する（ステップＳ１００１）。特徴量ｊとは、楽曲検索に用いる特徴量の種類に対応した番号である。例えば１＝ＨＶＬ，２＝ＢＰＭ，３＝ＭＢＬなど（図５参照）というように、楽曲検索に用いる特徴量として設定された際に、あらかじめ付与されているか、選択した際に自動的に付与される。この特徴量の数をあらわすのがＭである。
【００５５】
つぎに、検索基準楽曲の集合の特徴量ｊの平均Ａｔ［ｊ］、分散Ｖｔ［ｊ］を算出し（ステップＳ１００２）、続けて、検索対象楽曲の集合の特徴量ｊの分散Ｖａ［ｊ］を算出する（ステップＳ１００３）。
【００５６】
そして、ステップＳ１００２およびＳ１００３における処理で算出した分散Ｖｔ［ｊ］、分散Ｖａ［ｊ］を用い、つぎに、分散Ｖｔ［ｊ］が分散Ｖａ［ｊ］よりも小さいか否かを判断する（ステップＳ１００４）。
【００５７】
分散Ｖｔ［ｊ］が分散Ｖａ［ｊ］よりも小さい場合（ステップＳ１００４：Ｙｅｓ）は、特徴量［ｊ］の重み係数Ｗ［ｊ］を１とする（ステップＳ１００５）。分散Ｖｔ［ｊ］が分散Ｖａ［ｊ］と等しいか大きい場合は（ステップＳ１００４：Ｎｏ）、特徴量［ｊ］の重み係数Ｗ［ｊ］を０とする（ステップＳ１００６）。
【００５８】
続いて、特徴量ｊが特徴量の数Ｍよりも小さいか否かを判断する（ステップＳ１００７）。特徴量ｊが特徴量の数Ｍよりも小さい場合は（ステップＳ１００７：Ｙｅｓ）は、特徴量ｊを特徴量ｊ＋１にシフトさせ（ステップＳ１００８）、ステップＳ１００２の処理に移行する。つぎの特徴量ｊも同様にステップＳ１００２〜ステップＳ１００７の処理を行い、重み係数を決定する。
【００５９】
ステップＳ１００７の判断において、特徴量ｊが特徴量の数Ｍと等しい（大きいことは処理の性質上あり得ない）場合（ステップＳ１００７：Ｎｏ）は、すべての特徴量の重み係数の決定が終了したことになる。
【００６０】
つぎに、重み係数が決定した特徴量を用いて、検索対象楽曲に含まれる全曲（Ｎ曲）との距離Ｄ［ｉ］を算出する（ステップＳ１００９）。なお、ステップＳ１００９の処理は、下記の（１）式を用い、Ｎ曲分の距離計算を行う（１≦ｉ≦Ｎ）。また、（１）式において、Ｐ［ｉ］［ｊ］は、検索対象楽曲の集合に含まれるｉ番目の楽曲の特徴量ｊの値をあらわす。
【００６１】
【数１】
0004560544.tif 000002
【００６２】
ステップＳ１００９のすべての距離計算が終了すると、つぎに距離Ｄ［ｉ］を短い順に並べて、つまり距離によって昇順にソートして検索結果として出力し（ステップＳ１０１０）、本フローチャートによる一連の楽曲検索処理を終了する。なお、上記ステップＳ１０１０においては、距離によって昇順にソートを行っているが、これは一例であって、その他の順にソートを行うようにしてもよい。
【００６３】
上述の距離計算による楽曲検索の他にも、図１０のフローチャートにおけるステップＳ１００４の判断を下記の（２）式のようにしてもよい。
【数２】
0004560544.tif 000003
【００６４】
ここで、αはユーザによって設定が可能であり、（２）式において、α＝１と設定すればステップＳ１００４と同じ判断となる。αの値を１よりも小さくすると、ユーザの嗜好が強く表れている特徴量のみを距離計算に使用することができる。
【００６５】
また、図１０のフローチャートにおけるステップＳ１００４の判断において、Ｙｅｓである場合、重み係数を検索基準楽曲の集合の特徴量ｊの分散Ｖｔ［ｊ］の逆数としてもよい。
【００６６】
以上説明したように、本発明にかかる楽曲検索装置、楽曲検索方法および楽曲検索プログラムによれば、ユーザの嗜好を反映した特徴量のみを検索基準として用いることで、ユーザの嗜好を高精度に反映した楽曲を、正確かつ効率的に検索することができる。すなわち、楽曲検索時に、すべての特徴量を用いるのではなく、すべての検索対象楽曲に対して分散の小さい、つまり、集中度が高い特徴量のみを使用して検索を行うことができる。したがって、従来技術のように分布に偏りのない特徴量を使ったことによる楽曲検索結果への悪影響を排除できる。また、嗜好度による評価を一部の楽曲に対して行うだけで、未評価の楽曲からも検索が可能となる。
【００６７】
また、本発明にかかる楽曲検索装置１００において、再度楽曲検索を行う際は、すでに図９で説明した処理が終了していることから、大幅な検索対象楽曲および検索基準楽曲の選択の変更がないかぎり前回の楽曲検索の処理結果を利用することができるため、ほぼ処理待ち時間なしに楽曲検索を行うことができる。
【００６８】
なお、本実施例では、楽曲登録部４０１において、検索対象楽曲の指定を行うことで、ユーザの嗜好に沿わない楽曲は、はじめから楽曲検索処理から省くことができる。したがって、検索対象楽曲の曲数が限定され、楽曲検索処理をより高速化させることができる。また、特徴量に着目した場合にはユーザの嗜好に沿っているが、ジャンルや、アーティストなどの属性情報がユーザの嗜好にそぐわない楽曲である場合などに、これらの楽曲が楽曲検査装置１００によってユーザに提供されるような事態を防ぐことができる。なお、検索対象楽曲の指定は、細かく条件を設定するほどユーザの嗜好に細かく沿った楽曲検索を行うことができ、検索対象楽曲の数も少なくなることから、結果として、楽曲検索処理の効率も向上する。
【００６９】
加えて、本実施例に挙げた楽曲再生装置３００を家族など、複数ユーザで利用する際は、ユーザ切替処理部を新たに備え、楽曲データベース部４０４をユーザ数ごとに設けてもよい。このような構成を用いることで、ユーザごとに検索対象楽曲の条件や、検索基準楽曲が切り替わり、一人のユーザが利用している場合と同様に精度の高い楽曲検索を高速に行うことができる。
【００７０】
また、楽曲再生装置３００は、図３に示した構成に加え、デジタル放送波を受信する受信部を設けた構成でもよい。このような構成の場合、楽曲生成装置３００は、デジタル放送波の受信により映像／音楽Ｉ／Ｆ３０９を介して、ディスプレイ３１０や、スピーカ３１１によってコンテンツを再生する。ユーザは、再生中のコンテンツ内の楽曲に対して嗜好度を付与するなどして、段階評価を行う。コンテンツの内容は、音楽番組のみにかぎられず、映画、ドラマまたは情報番組であってもよく、ＢＧＭとして用いられた楽曲であってもよい。このようなコンテンツ内の楽曲の楽曲データからも特徴量を抽出することができる。したがって、ユーザが取得していない楽曲に関しても、検索基準楽曲として楽曲検索に活用することができる。
【００７１】
なお、本実施の形態で説明した楽曲検索方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。またこのプログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することが可能な伝送媒体であってもよい。
【図１】
0004560544.tif 000004
【図２】
0004560544.tif 000005
【図３】
0004560544.tif 000006
【図４】
0004560544.tif 000007
【図５】
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【図６】
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【図７】
0004560544.tif 000010
【図８】
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【図９】
0004560544.tif 000012
【図１０】
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