(57)【要約】ユーザが、多くの間違った結果を与えられる過程を経る必要なく、曲名、アーティストおよび演奏を見つけるのを可能にする、システムおよび方法である。一態様では、本システムおよび方法は、信号マッチングを使用して確実な一致をもたらす。別の態様では、本システムおよび方法は、信号および特徴表現と自動判断ルールとの組合せを人間介在型手法とともに使用する。特徴ベクトル（１４５）と処理済み時間信号（１４０）とを、データベース（１３０）の各曲に対して計算し、マイクロフォン録音された楽曲のサンプル（１０２）から抽出する。データベースの曲を、最初に、記録されたサンプル（１０２）の特徴ベクトルに関する特徴空間距離によってソートする。データベースの曲の処理済み時間信号（１４０）と記録されたサンプル（１０２）からの処理済み時間信号（１２１）とを、信号マッチングを使用して処理する。判断ルールは、ユーザに対し、確認のために可能性の高い一致を提示する。信号マッチングを使用して、特徴順序付き検索と判断ルールとは、短時間のマイクロフォン録音された楽曲のサンプル（１０２）から曲を見つけるための有効なフレームワークをもたらす。
2006504115.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
楽曲を識別する方法であって、
（ａ）音声データのサンプルを記録するステップと、
（ｂ）前記音声データからサンプル時間信号を導出するステップと、
（ｃ）各々が時間信号によって表される複数の曲をソートするステップと、
（ｄ）前記サンプル時間信号を前記複数の曲の中の１つの曲の前記時間信号とマッチングさせるステップと、
を含む楽曲を識別する方法。
【請求項２】
前記ソートするステップは、
前記サンプル時間信号のサンプル特徴ベクトルを生成するステップと、
前記曲の各時間信号の特徴ベクトルを生成するステップと、
前記サンプル特徴ベクトルと前記曲の各時間信号のそれぞれの特徴ベクトルとの間の特徴空間距離に基づき、前記曲を昇順でソートするステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の楽曲を識別する方法。
【請求項３】
前記マッチングさせるステップは、
前記サンプル時間信号を第１の時間信号と昇順で比較するステップと、
前記サンプル時間信号に関連して前記第１の時間信号の信号一致波形を計算するステップと、
前記信号一致波形が判断ルールを満足させる場合、前記第１の時間信号に対応する前記曲を再生すること、
ユーザが、前記再生された曲が前記音声データのサンプルに一致するか否かを指示するこステップと、
前記ユーザが一致を指示する場合、前記ユーザに対し、前記第１の時間信号に対応する曲情報を提示するステップと、
をさらに含む、請求項２に記載の楽曲を識別する方法。
【請求項４】
前記信号一致波形を、前記サンプル時間信号に関連して前記第１の時間信号の相互相関を計算することによって計算する請求項３に記載の楽曲を識別する方法。
【請求項５】
前記第１の時間信号に対して計算された前記相互相関の総合絶対最大値が、平均相互相関より所定倍大きい場合に、前記判断ルールが満足される請求項４に記載の楽曲を識別する方法。
【請求項６】
前記第１の時間信号に対して計算された前記相互相関の総合絶対最大値が、平均相互相関より所定倍大きく、前記ユーザに対しいかなる間違った曲も提示されていない場合に、前記判断ルールが満足される請求項４に記載の楽曲を識別する方法。
【請求項７】
前記計算するステップの後に、
前記サンプル時間信号（１２１）を次の時間信号と昇順で比較し、続いて、前記次の時間信号に関して、前記信号一致波形が前記第１の時間信号について前記判断ルールを満足しない場合、前記計算するステップを繰り返すステップをさらに含む請求項３に記載の楽曲を識別する方法。
【請求項８】
前記サンプル時間信号を次の時間信号と昇順で比較し、続いて、前記ユーザが、再生された曲が前記音声データのサンプルと一致しないと指示する場合、前記次の時間信号に関して前記計算するステップ、再生するステップ、指示するステップおよび提示するステップを繰り返すステップをさらに含む請求項３に記載の楽曲を識別する方法。
【請求項９】
楽曲を識別する方法であって、
（ａ）音声データのサンプルを記録するステップと、
（ｂ）前記音声データからサンプル時間信号を導出するステップと、
（ｃ）前記サンプル時間信号をデータベースの複数の時間信号のうちの１つの時間信号とマッチングさせるステップであって、前記複数の時間信号の各々が前記データベースにおける曲を表すものであるステップと、
を含む楽曲を識別する方法。
【請求項１０】
前記マッチングさせるステップは、
前記サンプル時間信号に関連して前記データベースの前記複数の時間信号に対する信号一致度を計算するステップと、
最大信号一致度を有する前記複数の時間信号のうちの１つの時間信号を選択するステップと、
該選択した時間信号に対応する曲情報をユーザに提示するステップと、
をさらに含む、請求項９に記載の楽曲を識別する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
技術分野は、音楽システムであり、特に、楽曲の識別である。
【背景技術】
【０００２】
データベースにある曲を識別するための現行の方法は、特徴抽出およびマッチングに基づく。米国特許第５，９１８，２２３号は、類似性に基づいて曲を検索するためのコンテンツ分析の特徴抽出技法を開示している。米国特許第６，２０１，１７６号は、同様に、最小特徴距離に基づいて曲を検索するために使用される特徴抽出を開示している。別の方法では、たとえば、鼻歌から、音量、旋律、ピッチおよびテンポ等の特徴を抽出してもよく、曲のデータベースから予想される一致を検索するために、判断ルールを適用する。しかしながら、楽曲サンプルから確実な特徴を導出することは困難である。さらに、特徴マッチングは、不適当な鼻曲等、不完全な捕捉の歪みに対して、およびマイクロフォンで録音された楽曲サンプルの雑音に対しても、反応し易い。したがって、特徴マッチングでは、録音されたサンプルから確実に検索することはできなかった。
【０００３】
データベースの曲を識別する他の方法は、音声データを処理することを含まない。たとえば、１つの方法では、時刻を記録することができる小さい装置を使用する。その装置は、目下ラジオで流れている曲にユーザが関心をもった時に起動される。装置は、あるサービスによって管理されているウェブサイトにアクセスすることができるコンピュータシステムに接続される。ユーザは、装置を使用して、記録された時刻をウェブサイトに送信し、場所とその曲を流したラジオ放送局の識別とに関する追加の情報を提供する。この情報を、識別されたラジオ放送局からのプレイリストタイミング情報とともに、ウェブサイトが受け取る。記録された時刻は、プレイリストタイミング情報に対して相互参照される。そして、ウェブサイトを介してサービスにより、曲およびアーティストの名前がユーザに提供される。不都合なことに、この方法では、ユーザが、装置が起動された時に曲を流したラジオ放送局の識別を覚えていることが必要である。さらに、ラジオ放送局は、サービスに加入しそのサービスに参加するために必要なサポートインフラストラクチャを有していなければならない。さらに、この方法は、ラジオで流された楽曲を識別するためだけに有効であり、映画プレゼンテーション等の他の状況では有効ではない。
【０００４】
音声データのサンプルを記録すること、および音声データからサンプル時間信号を導出することを含む楽曲を識別するシステムおよび方法。時間信号によって表される複数の曲はソートされ、サンプル時間信号は複数の曲の中の１つの曲の時間信号とマッチングされる。
【０００５】
音声データのサンプルを記録すること、および音声データからサンプル時間信号を導出することを含む楽曲を識別するシステムおよび方法。サンプル時間信号はデータベースの複数の時間信号のうちの１つの時間信号とマッチングされ、複数の時間信号の各々はデータベースにおける曲を表す。
【０００６】
音声データのサンプルを記録すること、および音声データのサンプルから第１の複数の時間信号を生成すること、を含む、楽曲を識別する方法であって、第１の複数の時間信号を、別個の周波数帯域で生成する。第２の複数の時間信号を、データベースの曲から生成し、この場合、第２の複数の時間信号を、第１の複数の時間信号と同じ別個の周波数帯域で生成する。第１の複数の時間信号を、第２の複数の時間信号とマッチングさせる。
【０００７】
他の態様および利点は、添付図面を考慮して以下の詳細な説明から明らかとなろう。
【０００８】
詳細な説明は、以下の図面を参照し、図面において同様の数字は同様の要素を参照する。
【０００９】
［詳細な説明］
図１は、楽曲識別システムの第１の実施形態を示すブロック図１００である。取込装置１０５を使用して、たとえばラジオ、テレビおよびマルチメディアコンピュータを含む、音声信号を受信し送信することができるさまざまな装置から、楽曲すなわち音声データのサンプル１０２を記録する。また、楽曲のサンプルを、たとえば映画プレゼンテーションを含むより直接的なソースから記録してもよい。取込装置１０５は、マイクロフォン１１０とＡ／Ｄ変換器１１５とを有してもよい。さらに、取込装置１０５はまた、任意のアナログ記憶媒体１０７と任意のデジタル記憶媒体１１６とを有してもよい。取込装置１０５は、カスタムメイドの装置であってもよい。あるいは、取込装置１０５の一部またはすべてのコンポーネントを、マイクロフォンが装備された、オーディオテープレコーダ、ラップトップまたはハンドヘルドコンピュータ、携帯電話、時計、カメラおよびＭＰ３プレイヤーを使用して実施してもよい。
【００１０】
楽曲のサンプル１０２を、取込装置１０５により、マイクロフォン１１０を使用して音声信号の形式で記録する。Ａ／Ｄ変換器ユニット１１５は、記録されたサンプルの音声信号をサンプル時間信号１１７に変換する。あるいは、記録されたサンプルの音声信号を、任意のアナログ記憶媒体１０７に格納してもよい。取込装置１０５は、サンプル時間信号１１７を、コンピュータシステム１２０等のデジタル処理システムに送信する。あるいは、サンプル時間信号１１７を、後にコンピュータシステム１２０にアップロードするために任意のデジタル記憶媒体１１６に格納してもよい。コンピュータシステム１２０は、サンプル時間信号１１７を処理して圧縮形式にすることにより、処理済みサンプル時間信号１２１を生成することができる。あるいは、サンプル時間信号１１７を、コンピュータシステム１２０に送信する前に別個の処理装置によって処理してもよい。コンピュータシステム１２０はまた、楽曲データベース１３０を含むリモートデータベースサーバ１２５にアクセスすることも可能である。コンピュータシステム１２０は、従来の有線または無線手段により、たとえばインターネット等のネットワーク１２２を通して、データベースサーバ１２５と通信してもよい。さらに、データベースサーバ１２５は、コンピュータシステム１２０と通信してもよい。あるいは、データベースサーバ１２５は、コンピュータシステム１２０のローカル記憶装置に存在してもよい。
【００１１】
楽曲データベース１３０は、複数の曲を含み、そこでは各曲を、データベースエントリ１３５によって表してもよい。各曲に対するデータベースエントリ１３５は、処理済み時間信号１４０と、特徴ベクトル１４５と、曲情報１５０と、から構成される。各曲の処理済み時間信号１４０は、曲全体を表す。曲情報１５０は、たとえば、曲のタイトル、アーティストおよび演奏を含んでもよい。さらに、曲情報１５０は、価格情報と他の関連する商用情報とを含んでもよい。
【００１２】
楽曲データベース１３０における曲の特徴ベクトル１４５を、その曲の処理済み時間信号１４０のスペクトログラムを生成し、その後そのスペクトログラムから特徴を抽出することにより、確定する。当該技術分野では、スペクトログラムを生成するために、離散時間信号処理に関連するさまざまな技法が知られている。あるいは、曲の特徴ベクトル１４５を、その曲の元の未処理時間信号から抽出してもよい。特徴は数値によって表され、たとえばピッチ、テンポおよび純度等の特定の知覚的音楽特性をおおまかに表す。第１の実施形態では、データベース１３０における各曲の特徴ベクトル１４５は、時間（Ｘ）軸および周波数（Ｙ）軸のスペクトログラムの射影から導出される５つの特徴成分を含む。第１の特徴は、Ｘ方向のマイケルソン（Michelson）コントラストであり、曲サンプルに含まれる「ビート」のレベルを表す。第２の特徴は、Ｙ方向における「雑音」の量またはスペクトルの「純度」を表す。第３の特徴は、Ｙ方向におけるエントロピーであり、最初にスペクトログラムのＹ射影を正規化して確率分布にした後、シャノン（Shannon）エントロピーを計算することによって、計算される。第４および第５の特徴は、Ｙ射影スペクトログラムにおける最高の３つのスペクトルピークのそれぞれの重心および慣性モーメントである。第４および第５の特徴は、曲サンプルの音色特性をおおまかに表す。特徴ベクトル１４５において、他の音楽特性を表す特徴を使用してもよい。
【００１３】
後に詳細に説明する第１の実施形態による楽曲を識別する第１の方法では、楽曲１０２のサンプルをサンプル時間信号１１７に変換し、コンピュータシステム１２０に送信する。コンピュータシステム１２０は、サンプル時間信号１１７を処理して処理済みサンプル時間信号１２１を生成する。コンピュータシステム１２０は、処理済みサンプル時間信号１２１と楽曲データベース１３０の処理済み時間信号１４０とに関して、信号マッチング技法を適用し、ベストマッチに応じて曲を選択する。その選択した曲に対応する曲情報１５０をユーザに提示する。
【００１４】
図２は、第１の実施形態により楽曲を識別する第１の方法を示すフローチャート２００である。ステップ２０５において、楽曲のサンプル１０２を取込装置１０５によって記録しサンプル時間信号１１７に変換する。楽曲１０２のサンプルを、たとえばおよそ８秒間に４４．１ＫＨｚで記録してもよい。しかしながら、当業者は、楽曲のサンプルを記録するために周波数および時間仕様を変更してもよい、ということが理解されよう。
【００１５】
ステップ２１０において、サンプル時間信号１１７をコンピュータシステム１２０に送信し、コンピュータシステム１２０が処理して処理済みサンプル時間信号１２１を生成する。処理済みサンプル時間信号１２１を、サンプル時間信号１１７をステレオからモノラルに変換し、４００Ｈｚおよび８００Ｈｚのパスバンドエッジと２００Ｈｚおよび１０００Ｈｚのストップバンドエッジとを有するゼロ位相ＦＩＲフィルタを使用してサンプル時間信号１１７をフィルタリングすることにより、生成してもよい。フィルタの低い方のストップバンドは、潜在的な５０Ｈｚまたは６０Ｈｚの電力線干渉を排除する。高い方のストップバンドは、サンプル時間信号１１７が後に１／２１にサブサンプリングされる時にエイリアシング誤差を排除するために使用される。結果としての処理済みサンプル時間信号１２１を、楽曲の低音量部分を補償するためにリニア（linear）とＡ法（A law）との中間点である量子化器応答を使用して圧伸してもよい。処理済みサンプル時間信号１２１を、参照により本明細書に援用される、JayantおよびNoll著「DIGITAL CODING OF WAVEFORMS」の１４２〜１４５頁に記載されているように圧伸してもよい。当該技術分野では、波形のデジタル符号化に関連する他の技法が知られており、それらを、処理済みサンプル時間信号１２１の処理において使用してもよい。さらに、当業者は、サンプル時間信号１１７をより都合のよく有用な形式に変換するために所望に応じて処理仕様を変更することができる、ということが理解される。
【００１６】
同様の処理仕様を用いて、楽曲データベース１３０における処理済み時間信号１４０を生成する。処理済み時間信号１４０に対する記憶要件を、それらの元の圧縮されていないサイズに比較して１／８４に低減する。マイクロフォン周波数応答特性を補償するために、処理済みサンプル時間信号１２１のフィルタおよび処理の詳細は、処理済み時間信号１４０のものと異なってもよい。
【００１７】
ステップ２１５において、信号一致度を、処理済みサンプル時間信号１２１と楽曲データベース１３０における各処理済み時間信号１４０との間の相互相関を使用して計算する。正規化相互相関は、記録された処理済みサンプル時間信号１２１、ｕと、楽曲データベース１３０におけるデータベースエントリ１３５の処理済み時間信号１４０の部分、ｖiと、の間の角度の余弦であると解釈される。
【００１８】
【数１】
2006504115.tif 000003
【００１９】
標準相互相関を、ＦＦＴオーバーラップ・セーブ（overlap-save）畳み込みを使用して実施してもよい。また、式１における正規化相互相関を、ＦＦＴオーバーラップ・セーブ畳み込みを利用して実施してもよい。‖ｕ‖に対する正規化を、事前計算する。‖ｖi‖に対する正規化を、中間変数ｓiに対する以下の漸化式(recursion)を利用して計算する。
【００２０】
【数２】
2006504115.tif 000004
【００２１】
ここで、ｖi＝（ｅi，ｅi+1，…，ｅi+n-1）は、マッチングされている曲に対する楽曲データベース１３０における処理済み時間信号１４０の１６３８４次元部分である。式２の漸化式における単位円上の極により、浮動小数点計算がエラーを蓄積する。しかしながら、３２ビット整数演算を使用して、正確な計算が可能である。それは、入力が８ビット量であり、ｎ＝１６３８４に対するあり得る最大の結果を格納するために３２ビットが十分大きいためである。ステップ２１５中、ステップ２２０において後に使用する正規化相互相関の最大絶対値を格納する。
【００２２】
ステップ２２０において、正規化相互相関の最大絶対値を有する曲を選択する。ステップ２２５において、タイトル、アーティストおよび演奏を含む選択された曲の曲情報１５０を、ユーザに提示する。
【００２３】
ステップ２１５で説明した信号マッチング技法の有効性を、図３において解明する。図３は、３曲データベース実験における信号マッチングを説明するサブプロットを示す。サブプロットは、楽曲の記録されたサンプルから取得された処理済み時間信号と、データベースの３つの曲に対する処理済み時間信号との間の正規化相互相関の絶対値を示す。第１の曲ＳＯＮＧ１の８秒部分を、スピーカを通して再生しサンプリングすることにより、処理済み時間信号を生成した。図２において説明した方法を適用することにより、データベースにおける３つの曲の各々に対し正規化相互相関を生成した。第１のサブプロットの中心に近い大きいピークにより、信号一致度がＳＯＮＧ１に対して最大であることが分かる。処理済時間信号はＳＯＮＧ１から取り出されたため、ＳＯＮＧ２またはＳＯＮＧ３のサブプロットにはピークは存在しない。さらに、ＳＯＮＧ１の他の部分に対する相関値もまた、極めて低い。低い値は、恐らくは使用するサンプルが長いため（８秒間）であり、そのため、信号表現において、曲の演奏において一致を一意にするために十分にランダムな変化がある。図３の結果から、目下一致している曲を容易に認識することができることが分かる。
【００２４】
後に詳細に説明する第１の実施形態による楽曲を識別する第２の方法では、楽曲１０２のサンプルをサンプル時間信号１１７に変換し、コンピュータシステム１２０に送信する。コンピュータシステム１２０は、サンプル時間信号１１７を処理して処理済みサンプル時間信号１２１を生成し、その処理済みサンプル時間信号１２１から特徴を抽出してサンプル特徴ベクトルを生成する。あるいは、サンプル特徴ベクトルを、サンプル時間信号１１７から直接抽出してもよい。上述したように、各曲が楽曲データベース１３０に追加される時に、楽曲データベース１３０の曲に対する特徴ベクトル１４５を生成する。楽曲データベース１３０におけるデータベースエントリ１３５を、サンプル特徴ベクトルに関する特徴空間距離に基づいて昇順にソートする。コンピュータシステム１２０は、処理済みサンプル時間信号１２１とソート済み楽曲データベース１３０の処理済み時間信号１４０とに関して、第１の処理済み時間信号１４０から開始して、信号マッチング技法を適用する。信号一致波形が、後により詳細に説明する判断ルールを満足する場合、一致した処理済み時間信号１４０に対応する曲を、ユーザに対して再生する。ユーザが、その曲が正しいことを確認すると、その一致した処理済み時間信号１４０に対応する曲情報１５０をユーザに提示する。ユーザが、その曲が正しくないと指示すると、処理済みサンプル時間信号１２１と残りの処理済み時間信号１４０とに関しソート順でさらなる信号マッチングを実行する。
【００２５】
図４は、第１の実施形態による楽曲を識別する第２の方法を示すフローチャート４００である。ステップ４０５と４１０とに含まれる詳細は、図２に示すフローチャート２００のステップ２０５および２１０に含まれるものと同様である。
【００２６】
ステップ４１５において、処理済みサンプル時間信号１２１のサンプル特徴ベクトルを、楽曲データベース１３０における曲の特徴ベクトル１４５に関して上述したように生成する。処理済みサンプル時間信号１２１から抽出された特徴は、楽曲データベース１３０における曲に対して抽出されたものと同じ特徴である。各特徴ベクトル１４５を、たとえば、対応する曲が楽曲データベース１３０に追加される時に生成してもよい。あるいは、特徴ベクトル１４５を、サンプル特徴ベクトルが生成されると同時に生成してもよい。
【００２７】
ステップ４２０において、サンプル特徴ベクトルと楽曲データベース１３０の曲のすべてに対するデータベース特徴ベクトル１４５との間の距離を計算する。特徴距離を、当該技術分野において既知であって、参照により本明細書に援用される米国特許第６，２０１，１７６号にさらに記載されている技法を使用して、計算してもよい。ステップ４２５において、データベースエントリ１３５を、サンプル特徴ベクトルに対する特徴空間距離に基づいて昇順にソートする。当業者には、ステップ４２０および４２５を暗黙のデータ構造に置き換えてもよく、楽曲データベース１３０全体の明示的なソートは必ずしも必要ではない、ということが明らかなはずである。
【００２８】
ステップ４３０において、ソートされたリストの第１の（または次の）曲を選択し、ステップ４３５において、処理済みサンプル時間信号１２１に関連して選択された曲に対応する処理済み時間信号１４０に対し、信号一致波形を計算する。ステップ４３５において信号一致波形を計算する際に必要な仕様は、フローチャート２００のステップ２１５における信号一致度を計算するために上述したものと同様である。しかしながら、信号一致度値のみを使用するのではなく、後に詳細に説明するステップ４４０の後続する処理において、ステップ４３５における波形全体を使用する。
【００２９】
ステップ４４０において、判断ルールを適用することにより、現曲がユーザに対して再生されるべきか否かを判断する。判断ルールにおいて考慮してもよい要素には、たとえば、楽曲データベース１３０の他の曲に対する信号一致度に関連する現曲の信号一致度と、ユーザにすでに提示した間違った曲の数と、が含まれる。図３において、ＳＯＮＧ1の信号マッチングサブプロットにおけるピークは、明らかに目立つ。このピークは、楽曲のサンプルとデータベースにおける曲との間の一致を表す。判断ルールは、ノイズが存在する場合にかかるピークの発生を識別する。さらに、誤警告（false alarm）（すなわち、ユーザに提示された誤まった曲）の数を制限するために、判断ルールは、示された誤警告の数を追跡してもよく、誤警告を、それ自体を適応可能に変更することにより制限してもよい。
【００３０】
判断ルールの一実施態様において、ステップ４３５で計算された信号一致波形は、信号相互相関出力を含む。相互相関の絶対値を、出力に沿った所定数の位置に亙ってサンプリングする。曲全体に対し、相互相関の総合絶対最大値を計算する。総合絶対最大値を、信号相互相関出力に沿ってサンプリングされた位置における相互相関の平均値と比較する。総合絶対最大値が所定倍平均相互相関より大きい場合、現曲をユーザに対して再生する。
【００３１】
判断ルールの別の実施態様では、総合絶対最大値が所定倍平均相互相関より大きくユーザに対しいかなる誤警告も提示されていない場合にのみ、現曲をユーザに対して再生する。ユーザに対してすでに誤警告が提示された場合、判断ルールは、楽曲データベース１３０における各処理済み時間信号１４０に対し最大相互相関を格納する。判断ルールは、最大相互相関を有する処理済み時間信号１４０に対応する曲をユーザに提示する。この判断ルールの実施態様により、ユーザに提示される間違った曲の数が制限される。
【００３２】
判断ルールの別の実施態様では、閾値を使用して、処理済みサンプル時間信号１２１に関連して楽曲データベース１３０の曲の処理済み時間信号１４０に対する最大相互相関を比較してもよい。統計的判断理論に基づく変形を、上述した判断ルールの実施態様に組み込んでもよい、ということが理解される。
【００３３】
判断ルールが満足されると、ステップ４４５において、現曲をユーザに対して再生する。ステップ４５０において、ユーザは、再生された曲が先に記録された楽曲のサンプルと一致するか否かを確認する。ユーザが、正しい一致を確認すると、ステップ４５５において、再生された曲の曲情報１５０をユーザに提示し、検索は正常に終了する。ステップ４４０において判断ルールが満足されない場合、ステップ４３０において、ソート済みリストにおける次の曲を検索し、可能性の高い一致が見つかるまで、またはステップ４６０においてソート済みリストの最後の曲が検索されるまで、ステップ４３０〜４４０を繰り返す。同様に、ステップ４５０においてユーザが一致を確認しない場合、ステップ４５０においてユーザが正しい一致を確認するか、またはステップ４６０においてソート済みリストの最後の曲が検索されるまで、ソート済みリストの曲に対してステップ４３０〜４５０を繰り返す。
【００３４】
ステップ４１５において抽出された特徴と楽曲データベース１３０における曲に対する特徴ベクトル１４５とを使用して、ステップ４３５において信号マッチングが発生する順序をソートする。特徴順序付き検索と、ステップ４４０における判断ルールおよびステップ４５０の「人間介在型（human-in-the-loop）」確認とにより、正しい曲を見つけるために、計算コストの高い信号マッチングステップ４３５を適用する曲の数が少なくなる。
【００３５】
別の実施形態では、別個の周波数帯域における複数の処理済み時間信号を、記録された楽曲のサンプル１０２から生成してもよい。さらに、同じ周波数帯域における複数の処理済み時間信号を、データベースエントリ１３５から生成してもよい。個々の帯域の信号を、正規化相互相関かまたは他の何らかの信号マッチング技法を使用して互いにマッチングさせてもよい。この場合、たとえば多数決論理に基づく判断ルールを使用して、信号強度を確定することができる。この実施形態の潜在的な利益は、雑音または信号歪みに対してさらに抵抗することができる、ということである。
【００３６】
別の実施形態では、楽曲データベース１３０における１つまたは複数の曲に対し、複数の特徴ベクトルを生成してもよい。複数の特徴ベクトルを、曲のさまざまなセグメントから生成する。このように生成される各特徴ベクトルに対し、楽曲データベース１３０に別々のエントリを追加する。そして、楽曲データベース１３０を、楽曲のサンプルから取得されたサンプル特徴ベクトルとエントリに対するそれぞれの特徴ベクトルとの間の特徴空間距離に基づいて昇順でソートする。これによって楽曲データベース１３０のサイズが増大する可能性があるが、各々が別個の特徴を有する複数のセグメントを有する曲に対し、検索時間が低減する可能性がある。
【００３７】
本発明を例示的な実施形態に関して説明したが、当業者には多くの変更形態が容易に明らかとなろうということ、およびこの出願はその任意の変形を包含することが意図されているということ、が理解されよう。
【００３８】
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】楽曲識別システムの第１の実施形態のブロック図である。
【図２】第１の実施形態による楽曲を識別する第１の方法を示すフローチャートである。
【図３】３曲データベース実験における信号マッチングを説明するサブプロットを示す図である。
【図４】第１の実施形態による楽曲を識別する第２の方法を示すフローチャートである。
【図１】
2006504115.tif 000005
【図２】
2006504115.tif 000006
【図３】
2006504115.tif 000007
【図４】
2006504115.tif 000008
【国際調査報告】
2006504115.tif 000009
2006504115.tif 000010