(57)【要約】【課題】指定された楽曲と類似する雰囲気の楽曲を検索することができる。【解決手段】楽曲の歌詞データを含む楽曲データを複数格納する楽曲データ格納手段と、前記歌詞データを単語単位に分割して所定の単語を抽出する単語抽出手段と、前記単語抽出手段によって抽出された単語が各楽曲に対してどの程度の使用頻度を有するかを示す重み係数を計算する重み係数計算手段と、前記重み係数を使用して前記各楽曲を情報空間内に配置するための座標値を計算するスコア計算手段とを有する。【選択図】図１
2007149123.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
楽曲に係わるテキストデータを含む楽曲データを複数の楽曲分格納する楽曲データ格納手段と、
前記テキストデータを構成する文字と時間的な同期がとれた楽曲進行データを格納する楽曲進行データ格納手段と、
前記楽曲進行データに基づいて、所定時間長以上離れた位置にある文字を同一の単語に含めないように制御して、前記楽曲データ格納手段に格納された各楽曲の前記テキストデータから単語を抽出する単語抽出手段と、
前記複数の楽曲それぞれに対して、前記単語抽出手段によって抽出された各単語の前記テキストデータにおける使用頻度に基づく各重み係数を計算し、各楽曲を前記各重み係数で構成されるベクトルに対応させるベクトル計算手段と、  前記楽曲データ格納手段に格納された楽曲の中から任意の楽曲を利用者に選択させる条件入力手段と、
前記条件入力手段を介して利用者によって選択された楽曲の前記ベクトルと、前記楽曲データ格納手段に格納されている他の楽曲の前記ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度の高い楽曲を選択する楽曲選択手段と、
を有することを特徴とする楽曲検索装置。
【請求項２】
楽曲に係わるテキストデータを含む楽曲データを複数の楽曲分格納する楽曲データ格納手段と、
前記テキストデータを画面に表示し、楽曲の進行に合わせて前記テキストデータのページを変える為のページ切り換え制御データを格納する楽曲進行データ格納手段と、
前記ページ切り換え制御データに基づいて、ページの区切りで単語の分割が行われるように制御して、前記楽曲データ格納手段に格納された各楽曲の前記テキストデータから単語を抽出する単語抽出手段と、
前記複数の楽曲それぞれに対して、前記単語抽出手段によって抽出された各単語の前記テキストデータにおける使用頻度に基づく各重み係数を計算し、各楽曲を前記各重み係数で構成されるベクトルに対応させるベクトル計算手段と、  前記楽曲データ格納手段に格納された楽曲の中から任意の楽曲を利用者に選択させる条件入力手段と、
前記条件入力手段を介して利用者によって選択された楽曲の前記ベクトルと、前記楽曲データ格納手段に格納されている他の楽曲の前記ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度の高い楽曲を選択する楽曲選択手段と、
を有することを特徴とする楽曲検索装置。
【請求項３】
楽曲に係わるテキストデータを含む楽曲データを複数の楽曲分格納する楽曲データ格納手段と、
前記テキストデータを構成する文字と時間的な同期がとれた楽曲進行データを格納する楽曲進行データ格納手段と、
前記楽曲進行データに基づいて、所定時間長以上離れた位置にある文字を同一の単語に含めないように制御して、前記楽曲データ格納手段に格納された各楽曲の前記テキストデータから単語を抽出する単語抽出手段と、
前記複数の楽曲それぞれに対して、前記単語抽出手段によって抽出された各単語の前記テキストデータにおける使用頻度に基づく重み係数を計算する重み係数計算手段と、  利用者に単語を入力させるための条件入力手段と、
前記楽曲データ格納手段に格納された楽曲の中から、前記条件入力手段を介して入力された単語に該当する前記重み係数の値が大きな楽曲を選択する楽曲選択手段と、
を有することを特徴とする楽曲検索装置。
【請求項４】
楽曲に係わるテキストデータを含む楽曲データを複数の楽曲分格納する楽曲データ格納手段と、
前記テキストデータを画面に表示し、楽曲の進行に合わせて前記テキストデータのページを変える為のページ切り換え制御データを格納する楽曲進行データ格納手段と、
前記ページ切り換え制御データに基づいて、ページの区切りで単語の分割が行われるように制御して、前記楽曲データ格納手段に格納された各楽曲の前記テキストデータから単語を抽出する単語抽出手段と、
前記複数の楽曲それぞれに対して、前記単語抽出手段によって抽出された各単語の前記テキストデータにおける使用頻度に基づく重み係数を計算する重み係数計算手段と、  利用者に単語を入力させるための条件入力手段と、
前記楽曲データ格納手段に格納された楽曲の中から、前記条件入力手段を介して入力された単語に該当する前記重み係数の値が大きな楽曲を選択する楽曲選択手段と、
を有することを特徴とする楽曲検索装置。
【請求項５】
コンピュータが、
複数の楽曲それぞれに係わるテキストデータと、前テキストデータを構成する文字と時間的な同期がとれた楽曲進行データとを用いて、所定時間長以上離れた位置にある文字を同一の単語に含めないように制御しながら、前記テキストデータから単語を抽出するステップと、
前記複数の楽曲それぞれに対して、前記抽出された各単語の前記テキストデータにおける使用頻度に基づく各重み係数を計算し、各楽曲を前記各重み係数で構成されるベクトルに対応させるステップと、  前記複数の楽曲の中から利用者により任意に選択された楽曲の前記ベクトルと、前記選択された楽曲以外の他の楽曲の前記ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度の高い楽曲を選択するステップと、
を実行することを特徴とする楽曲検索方法。
【請求項６】
コンピュータが、
複数の楽曲それぞれに係わるテキストデータと、前記テキストデータを複数のページに対応させるためのページ切り換え制御データとを用いて、ページの区切りで単語の分割が行われるように制御しながら、前記テキストデータから単語を抽出するステップと、
前記複数の楽曲それぞれに対して、前記単語抽出手段によって抽出された各単語の前記テキストデータにおける使用頻度に基づく各重み係数を計算し、各楽曲を前記各重み係数で構成されるベクトルに対応させるステップと、  前記複数の楽曲の中から利用者により任意に選択された楽曲の前記ベクトルと、前記選択された楽曲以外の他の楽曲の前記ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度の高い楽曲を選択するステップと、
を実行することを特徴とする楽曲検索方法。
【請求項７】
コンピュータが、
複数の楽曲それぞれに係わるテキストデータと、前記テキストデータを構成する文字と時間的な同期がとれた楽曲進行データとを用いて、所定時間長以上離れた位置にある文字を同一の単語に含めないように制御しながら、前記テキストデータから単語を抽出するステップと、
前記複数の楽曲それぞれに対して、前記単語抽出された各単語の前記テキストデータにおける使用頻度に基づく重み係数を計算するステップと、
利用者に単語を入力させるステップと、
前記複数の楽曲の中から、前記入力された単語に該当する前記重み係数の値が大きな楽曲を選択するステップと、
を実行することを特徴とする楽曲検索方法。
【請求項８】
コンピュータが、
複数の楽曲それぞれに係わるテキストデータと、前記テキストデータを複数のページに対応させるためのページ切り換え制御データとを用いて、ページの区切りで単語の分割が行われるように制御しながら、前記テキストデータから単語を抽出するステップと、
前記複数の楽曲それぞれに対して、前記単語抽出された各単語の前記テキストデータにおける使用頻度に基づく重み係数を計算するステップと、
利用者に単語を入力させるステップと、
前記複数の楽曲の中から、前記入力された単語に該当する前記重み係数の値が大きな楽曲を選択するステップと、
を実行することを特徴とする楽曲検索方法。
【請求項９】
コンピュータに、
複数の楽曲それぞれに係わるテキストデータと、前テキストデータを構成する文字と時間的な同期がとれた楽曲進行データとを用いて、所定時間長以上離れた位置にある文字を同一の単語に含めないように制御しながら、前記テキストデータから単語を抽出するステップと、
前記複数の楽曲それぞれに対して、前記抽出された各単語の前記テキストデータにおける使用頻度に基づく各重み係数を計算し、各楽曲を前記各重み係数で構成されるベクトルに対応させるステップと、  前記複数の楽曲の中から利用者により任意に選択された楽曲の前記ベクトルと、前記選択された楽曲以外の他の楽曲の前記ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度の高い楽曲を選択するステップと、
を実行させるための楽曲検索プログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、
複数の楽曲それぞれに係わるテキストデータと、前記テキストデータを複数のページに対応させるためのページ切り換え制御データとを用いて、ページの区切りで単語の分割が行われるように制御しながら、前記テキストデータから単語を抽出するステップと、
前記複数の楽曲それぞれに対して、前記単語抽出手段によって抽出された各単語の前記テキストデータにおける使用頻度に基づく各重み係数を計算し、各楽曲を前記各重み係数で構成されるベクトルに対応させるステップと、
前記複数の楽曲の中から利用者により任意に選択された楽曲の前記ベクトルと、
前記選択された楽曲以外の他の楽曲の前記ベクトルとの類似度を計算し、前記類似度の高い楽曲を選択するステップと、
を実行させるための楽曲検索プログラム。
【請求項１１】
コンピュータに、
複数の楽曲それぞれに係わるテキストデータと、前記テキストデータを構成する文字と時間的な同期がとれた楽曲進行データとを用いて、所定時間長以上離れた位置にある文字を同一の単語に含めないように制御しながら、前記テキストデータから単語を抽出するステップと、
前記複数の楽曲それぞれに対して、前記単語抽出された各単語の前記テキストデータにおける使用頻度に基づく重み係数を計算するステップと、
利用者に単語を入力させるステップと、
前記複数の楽曲の中から、前記入力された単語に該当する前記重み係数の値が大きな楽曲を選択するステップと、
を実行させるための楽曲検索プログラム。
【請求項１２】
コンピュータに、
複数の楽曲それぞれに係わるテキストデータと、前記テキストデータを複数のページに対応させるためのページ切り換え制御データとを用いて、ページの区切りで単語の分割が行われるように制御しながら、前記テキストデータから単語を抽出するステップと、
前記複数の楽曲それぞれに対して、前記単語抽出された各単語の前記テキストデータにおける使用頻度に基づく重み係数を計算するステップと、
利用者に単語を入力させるステップと、
前記複数の楽曲の中から、前記入力された単語に該当する前記重み係数の値が大きな楽曲を選択するステップと、
を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、ネットワークにて配信される楽曲を検索するための楽曲検索装置に関し、特に指定された楽曲と類似する雰囲気を持つ楽曲を検索する楽曲検索装置、楽曲検索方法、楽曲検索プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、通信カラオケやインターネットによる音楽配信など、ネットワークを介して楽曲データを配信することが盛んに行われている。このような楽曲データの配信では、配信する楽曲の数が増えるに従って所望の楽曲を簡単に探すことができる検索機能に対するニーズが高まっている。
【０００３】
このような楽曲を検索する一つの方法として、利用者が文字列を入力し、その文字列が歌詞に含まれる楽曲を検索結果とする方法が行われている（キーワード検索）。しかし、この方法では利用者が歌詞の表記と同一の文字列を入力する必要があり、利用者にとっては必ずしも使いやすいものではなかった。歌詞の表記は一般的な文書とかなり異なる場合があり、歌詞の表記と同じ文字列を指定することは容易でなかった。また、利用者は、楽曲の歌詞に含まれる文字列を指定するよりも、自分の知っている楽曲を指定して、それと類似する雰囲気の楽曲を探したいと望むことがあったが、このようなニーズに対応することは困難であった。
【０００４】
一方、楽曲の検索機能ではないものの、楽曲の歌詞から曲調や雰囲気を検出する装置が特開平９−２１２４８０号に開示されている。これによれば、各単語に対して「嬉しい−悲しい」、「動的−静的」といった雰囲気を表す座標上での座標値に対応させた感情表現データベースを使用して楽曲の雰囲気を検出し、画面に表示するＣＧキャラクターの表情を変化させるものである。
【特許文献１】特開平９−２１２４８０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したように、ある楽曲と似た雰囲気の楽曲を検索するために、上述した装置を検索装置に応用することも考えられる。しかしながら、有効な動作を得るためには、感情表現データベースに多数の単語を登録させておく必要がある。また、検索精度を高めるためには、感情を表す座標軸の数も多くする必要がある。しかし、一般的には上記のような感情表現データベースは人手で作成する必要があり、多数の単語に多数の座標軸を設定するのは大変な手間とコストがかかるという問題があった。
【０００６】
そこで、本発明は、人手により感情表現データベースを作成するような手間やコストをかけることなく、利用者が既知の楽曲を指定してそれと似た雰囲気の楽曲を検出でき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するために、楽曲の歌詞データを含む楽曲データを複数格納する楽曲データ格納手段と、前記歌詞データを単語単位に分割して所定の単語を抽出する単語抽出手段と、前記単語抽出手段によって抽出された単語の各楽曲の歌詞における使用頻度を示す重み係数を計算する重み係数計算手段と、前記重み係数を使用して前記各楽曲を情報空間内に配置するための座標値を計算するスコア計算手段と、楽曲を検索するための条件として所定の楽曲又は所定の単語を入力する条件入力手段と、前記条件入力手段にて入力された前記所定の楽曲に使用された単語又は前記所定の単語と、前記楽曲との類似度を前記スコア計算手段の計算結果によって調べ、類似した楽曲を選択する楽曲選択手段とを有する楽曲検索装置を提供する。
【０００８】
また、楽曲の歌詞データを含む楽曲データを複数格納する楽曲データ格納手段と、前記歌詞データと時間的な同期をとった楽曲進行データを格納する楽曲進行データ格納手段と、前記楽曲進行データに基づいて前記歌詞データを単語単位に分割し所定の単語を抽出する単語抽出手段と、前記単語抽出手段によって抽出された単語の各楽曲の歌詞における使用頻度を示す重み係数を計算する重み係数計算手段と、前記重み係数を使用して前記各楽曲を情報空間内に配置するための座標値を計算するスコア計算手段と、楽曲を検索するための条件として所定の楽曲又は所定の単語を入力する条件入力手段と、前記条件入力手段にて入力された前記所定の楽曲に使用された単語又は前記所定の単語と、前記楽曲との類似度を前記スコア計算手段の計算結果によって調べ、類似した楽曲を選択する楽曲選択手段とを有する楽曲検索装置を提供する。
【発明の効果】
【０００９】
以上、詳述したように本発明の請求項１に係る楽曲検索装置によれば、類似する雰囲気の楽曲は、歌詞に類似する単語を含んでいるという楽曲の特性を利用して、指定された楽曲と類似する雰囲気の楽曲を検索することができる。また、人間による判断を必要とせずに自動的に歌詞を分析することができるので、検索装置を構築することができ、楽曲データベースを充実した魅力あるものとすることができるという効果を奏する。
【００１０】
また、本発明の請求項２に係る楽曲検索装置によれば、楽曲進行データを使用して精度良く所定の単語を抽出することができるので、上述した効果に加えて、更に精度の高い検索を実現する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】
【００１１】
［第一実施例］
本発明に係る楽曲検索装置の第一実施例の構成を図１に示す。歌詞データを含む楽曲データを格納する楽曲データ格納手段１０１と、前記歌詞データを単語要素に分割し所定の単語を抽出する単語抽出手段１０２と、楽曲毎に前記抽出された単語の重み係数を計算する重み係数計算手段１０３と、前記重み係数を使用して楽曲を情報空間内に配置し楽曲の座標値を計算するスコア計算手段１０４と、利用者が検索条件として特定の楽曲を指定する条件入力手段１０５と、利用者が指定した楽曲と情報空間内での距離が近い楽曲を選択する楽曲選択手段１０６と、検索結果などを表示する表示手段１０７で構成されている。なお、これらの構成手段は、キーボード、マウス等の入力デバイスとディスプレイ等の表示デバイスを持った一般的なコンピュータを使い、ソフトウェア処理として実現することが可能である。また、ネットワークを介して複数のコンピュータを接続し、上記手段を複数のコンピュータ上に分散して実装することもできる。
【００１２】
本実施例では、類似する楽曲は歌詞の中に同じ単語を含む確率が高いという楽曲の特性を利用して、以下の処理により類似する楽曲を検索する。
【００１３】
楽曲データ格納手段１０１は、図２に示すような形式で複数の楽曲のデータを格納している。各楽曲のデータには、楽曲を一意に識別する曲番号３０１、曲名３０２やアーティスト名３０３などの楽曲属性の他に、少なくとも歌詞データ３０４が含まれている。また、図示していないが、歌詞データの他にオーディオデータやビデオデータを含んでいても良い。
【００１４】
単語抽出手段１０２では、公知の形態素解析処理を使用し、全ての楽曲の歌詞データを対象として楽曲の雰囲気を表していると考えられる単語（特徴単語）を抽出する。形態素解析処理は、入力テキストを単語単位に分解し、品詞情報と共に単語を出力するものである。単語抽出手段１０２での処理を図３のフローチャートを使用して説明する。
【００１５】
まず、形態素解析処理により歌詞データを単語要素に分割する（ステップＳ１１）。次に、特徴単語を抽出する（ステップＳ１２）。特徴単語は、例えば品詞が「名詞」、「固有名詞」、「形容詞」である単語である。もちろん対象とする品詞は、これらに限定されるものではない。また、対象とする品詞全てを抽出するのではなく、いくつかの単語を登録しておき、それに該当する単語のみを抽出しても良い。
【００１６】
重み係数計算手段１０３においては、楽曲毎に特徴単語に対する重み係数を計算する。楽曲の数をＮ、全楽曲から抽出された特徴単語の数をＭとして、楽曲ｊ（ｊ＝１〜Ｎ）に対する特徴単語ｉ（ｉ＝１〜Ｍ）の重み係数ａ［ｉ］［ｊ］（ｉ＝１〜Ｍ、ｊ＝１〜Ｎ）を（１）式に従って計算する。
【００１７】
【数１】
2007149123.tif 000003
【００１８】
ここで、Ｆ［ｉ］［ｊ］は楽曲ｊで特徴単語ｉが使用されている回数、Ｓ［ｉ］は特徴単語ｉを使用している楽曲数である。ａ［ｉ］［ｊ］は、特徴単語ｉが楽曲ｊで使用されている回数が多いほど大きくなり、更に特徴単語ｉが使用されている楽曲数が少ない程大きな値となる。なお、重み係数ａ［ｉ］［ｊ］の計算式は（１）式に限定されるものではなく、楽曲ｊで特徴単語ｉが使われている回数が多いほど重み係数ａ［ｉ］［ｊ］が大きくなるような他の式を使ってａ［ｉ］［ｊ］を求めても良い。
【００１９】
また、ａ［ｉ］［ｊ］は、各楽曲をＭ次元のベクトルで表現したものと考えることができ、各楽曲をＭ次元空間の一点として表現することができる。楽曲の類似度を計算するのにａ［ｉ］［ｊ］そのものを使うことも可能であるが、一般的にＭは大きな数になるので、計算量が多くなる。そこで、スコア計算手段１０４において、次元の数を減らしたスコアを計算する。
【００２０】
スコア計算手段においては、公知の主成分分析を使って重み係数ａ［ｉ］［ｊ］を処理し、図４のフローチャートに従って各楽曲のスコアを計算する。まず、重み係数ａ［ｉ］［ｊ］の分散共分散行列Ｂを（２）式に従って計算する（ステップＳ２１）。
【００２１】
【数２】
2007149123.tif 000004
【００２２】
ここで、行列Ｃは（３）式で表す要素を持つ行列であり、ｔは行列の転置を表す。
【００２３】
【数３】
2007149123.tif 000005
【００２４】
次に、行列Ｂについて（４）式で示される固有値問題を解いて、固有値の中から値の大きな順にＫ個の固有値λ［ｋ］（ｋ＝１〜Ｋ）とそれに対応するＫ個の固有ベクトルｘ［ｋ］［ｊ］（ｋ＝１〜Ｋ、ｊ＝１〜Ｎ）を選ぶ（ただし、Ｋはｋ＜ｍｉｎ（Ｍ，Ｎ）を満たす定数）（ステップＳ２２）。
【００２５】
【数４】
2007149123.tif 000006
【００２６】
そして、（５）式により、楽曲ｊの情報空間内の座標値であるスコアｅ［ｊ］［ｋ］（ｋ＝１〜Ｋ）を求める（ステップＳ２３）。スコアｅ［ｊ］［ｋ］を使うと、図１６に示すように、各楽曲をＫ次元空間内の１点として表わすことができる。この空間において、歌詞に似たような単語が含まれている楽曲同士は近くに、歌詞に似たような単語が含まれない楽曲同士は遠くに、配置されている。また、似たような単語を含む楽曲同士は、似た雰囲気を持つ場合が多いと言えるので、この情報空間において、似た雰囲気の楽曲同士は近くに、似ていない雰囲気の楽曲同士は遠くに配置されていると言える。このようにして、各楽曲を歌詞に含まれる単語に従って、楽曲の雰囲気と関連の深い情報空間に配置することができる。
【００２７】
【数５】
2007149123.tif 000007
【００２８】
条件入力手段１０５においては、利用者が検索キーとなる楽曲を一つ選択する。例えば、楽曲データ格納手段に格納されている曲名３０２とアーティスト名３０３を図５に示すようなリスト形式で表示手段１０７に表示し、利用者に希望の曲をマウス等の入力デバイスで選択させる。或いは、図６に示すように、まず利用者に文字列を入力させ（図の画面１）、次の画面でそれを含む曲名とアーティスト名を表示して（図の画面２）、その中から選択するようにしても良い。更に、利用者は検索キーとなる楽曲の代わりに所定の単語を入力しても良い。
【００２９】
楽曲選択手段１０６においては、検索キーの楽曲と類似した楽曲を選択する。類似性を表す指標として、例えば情報空間内での距離を用いることができる。検索キーである楽曲の曲番号をＱとして、他の楽曲ｊとの距離ｄ［ｊ］（ｊ＝１〜Ｎ、ｊ≠Ｑ）を（６）式で計算する。そしてｄ［ｊ］の小さい順に所定の数だけ楽曲を選択し、表示手段に図７のような形式で検索結果を表示する。
【００３０】
【数６】
2007149123.tif 000008
【００３１】
また、類似性も表す指標として、（６）式の代わりに、（７）式の角度θ［ｊ］（ｊ＝１〜Ｎ、ｊ≠Ｑ）を用いても良い。この場合は、θ［ｊ］の小さい順に所定の数だけ楽曲を選択し、同様に表示する。
【００３２】
【数７】
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【００３３】
なお、利用者が検索キーとして単語を入力した場合には、その単語を多く含む楽曲を選択する。
【００３４】
［第二実施例］
次に、本発明に係る楽曲検索装置の第二実施例の構成を図８に示す。歌詞データを含む楽曲データを格納する楽曲データ格納手段１０１と、前記歌詞データと時間的な同期を取った楽曲進行データを格納する楽曲進行データ格納手段２０１と、前記楽曲進行データを利用して前記歌詞データを単語要素に分割し所定の単語を抽出する単語抽出手段２０２と、楽曲毎に前記抽出された単語の重み係数を計算する重み係数計算手段１０３と、前記重み係数を使って楽曲を情報空間内に配置し楽曲の座標値を計算するスコア計算手段１０４と、利用者が検索条件として特定の楽曲を指定する条件入力手段１０５と、利用者が指定した楽曲と情報空間内での距離が近い楽曲を選択する楽曲選択手段１０６と、検索結果などを表示する表示手段１０７で構成されている。なお、これらの構成手段は、キーボード、マウス等の入力デバイスとディスプレイ等の表示デバイスを持った一般的なコンピュータを使い、ソフトウェア処理として実現することが可能である。また、ネットワークを介して複数のコンピュータを接続し、上記構成手段を複数のコンピュータに分散して実装することも可能である。
【００３５】
本実施例は第一実施例と比較して、楽曲進行データ格納手段２０１と単語抽出手段２０２が異なっており、他の手段は、第一実施例と同一の構成を有している。
【００３６】
楽曲進行データ格納手段２０１には図９に示すように、楽曲を一意に識別できる楽曲番号４０１と、歌詞データと時間的な同期の取れた楽曲進行データ４０２が格納されている。なお、楽曲進行データ格納手段２０１における楽曲番号４０１は、楽曲データ格納手段１０１における曲番号３０１と同一である。楽曲進行データ４０２は、ＭＩＤＩデータ又は同様の演奏データ、及び、カラオケ等の画面表示において楽曲の進行に合わせて歌詞文字の色を変える為の文字色制御データ、及び、カラオケ等の画面表示において楽曲の進行に合わせてページを変えるためのページ切り替え制御データであるか、少なくともこれらの一つを含んだものである。
【００３７】
次に、単語抽出手段２０２について説明する。単語抽出手段２０２では、公知の形態素解析処理を使い、全ての楽曲の歌詞データを対象として楽曲の雰囲気を表していると考えられる単語（特徴単語）を抽出する。形態素解析処理は、入力テキストを単語単位に分解し、品詞情報と共に単語を出力するものである。
【００３８】
一般的には、形態素解析処理では１００％正しい結果は得られず、ある程度は間違いのある出力が含まれる。特に歌詞の表記は一般的な文章と比較して、ひらがな、カタカナの比率が高いため、これが原因で形態素解析の間違いが発生する場合がある。例えば、「うまくはなれないが」という文字列は、本来「うまく、は、なれ、ない、が」と分割されるのが正しいが、「うまく、はなれ、ない、が」と誤って分割されることがある。
【００３９】
そこで、本実施例では、楽曲進行データを利用して単語分割の精度を高める処理を行う。楽曲進行データ４０２がＭＩＤＩデータ又は同様の演奏データである場合の処理を図１０のフローチャートを使用して説明する。図１１は、歌詞と時間的同期の取れた演奏データの一例であり、メロディー（ボーカル）パートである。図１１の四角は一つ一つの音符を表しており、音符と歌詞文字が対応している。まず、形態素解析処理により、歌詞データを単語単位に分割する（ステップＳ３１）。例えば、「うまく、はなれ、ない、が」というように単語単位に分割される。次に、演奏データから一定以上の長さの休符区間（無音区間）を検出する（ステップＳ３２）。この図の例では、「は」と「な」の間がそれに該当する。次に、形態素解析の結果得られた各単語が、この休符をまたいでいるかを判定する（ステップＳ３３）。図１１の例では、「はなれ」という単語が休符区間をまたいでいる。次に、休符区間をまたいでいる単語に対しては、休符の部分で単語の分割が行われるように制御して形態素解析を再度行う（ステップＳ３４）。この例では、最初「はなれ」であった出力が、「は」と「なれ」に分割される。一方、ステップＳ３３の判定において単語が休符区間をまたいでいないと判定された場合には、形態素解析の出力をそのまま使用する。そして、特徴単語を抽出する（ステップＳ３５）。特徴単語は、例えば品詞が「名詞」、「固有名詞」、「形容詞」である単語である。もちろん対象とする品詞は、これらに限定されるものではない。また、対象とする品詞は、これらに限定されるものではない。また、対象とする品詞全てを抽出するのではなく、いくつかの単語を登録しておき、それに該当する単語のみを抽出しても良い。なお、本実施例ではメロディパートの音符の休符区間を使用したが、演奏データから他の情報を抽出しても良い。
【００４０】
次に、楽曲進行データ４０２が、歌詞を画面に表示し、楽曲の進行に合わせて歌詞文字の色を変える為の文字制御データである場合の処理を図１２のフローチャートを使用して説明する。図１３は、文字色制御データの一例である。横軸は時間であり、縦棒はその文字の色の変更を始める時間を示している。
【００４１】
まず、形態素解析処理により、歌詞データを単語単位に分割する（ステップＳ４１）。例えば、「うまく、はなれ、ない、が」というように単語単位に分割される。次に、文字色制御データの中で隣り合う文字の時間間隔を調べ、一定以上の長さの間隔（静止区間）を検出する（ステップＳ４２）。なお、図１３の例では、「は」と「な」の間がそれに該当する。次に、形態素解析処理の結果得られた各単語が、この静止区間をまたいでいるかを判定する（ステップＳ４３）。図１３の例では「はなれ」という単語が静止区間をまたいでいる。また、静止区間をまたいでいる単語に対しては、静止区間で単語の分割が行われるように制御して形態素解析を再度行う（ステップＳ４４）。この例では、最初「はなれ」であった出力が、「は」と「なれ」に分割される。そして、ステップＳ４３の判定において、単語が静止区間をまたいでいないと判定された場合には、形態素解析の出力をそのまま使用して、特徴単語を抽出する（ステップＳ４５）。この特徴単語は、例えば品詞が「名詞」、「固有名詞」、「形容詞」である単語である。もちろん、対象とする品詞は、これらに限定されるものではない。また、対象とする品詞全てを抽出するのではなく、いくつかの単語を登録しておき、それに該当する単語のみを抽出しても良い。
【００４２】
次に、楽曲進行データ４０２が、歌詞を画面に表示し、楽曲の進行に合わせてページを変える為のページ切り替え制御データである場合の処理を図１４のフローチャートを使って説明する。図１５は、ページ切り替え制御データの一例である。ページ番号５０１、ページを表示する時間５０２、ページに表示するテキスト５０３の組で構成されている。
【００４３】
まず、形態素解析処理により、歌詞データを単語単位に分割する（ステップＳ５１）。例えば、「うまく、はなれ、ない、が」というように単語単位に分割される。次に、形態素解析処理の結果得られた各単語が、複数のページにまたがっているかを判定する（ステップＳ５２）。図１５の例では、「はなれ」という単語が複数のページにまたがっている。次に、ページをまたいでいる単語に対しては、ページの区切りで単語の分割が行われるように制御して形態素解析処理を再度行う（ステップＳ５３）。この例では、最初「はなれ」であった出力が、「は」と「なれ」に分割される。そして、ステップＳ５２の判定において、単語がページをまたいでいない場合には、形態素解析処理の出力をそのまま使用し、特徴単語を抽出する（ステップＳ５４）。この特徴単語は、例えば品詞が「名詞」、「固有名詞」、「形容詞」である単語である。もちろん対象とする品詞は、これらに限定されるものではない。また、対象とする品詞全てを抽出するのではなく、いくつかの単語を登録しておき、それに該当する単語のみを抽出しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明に係る楽曲検索装置の第１実施例の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る楽曲検索装置の第１実施例における楽曲データ格納手段のデータ形式を示す図である。
【図３】本発明に係る楽曲検索装置の第１実施例における単語抽出手段の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明に係る楽曲検索装置の第１実施例におけるスコア計算手段の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】本発明に係る楽曲検索装置の条件入力の際の画面表示の一例を示す図である。
【図６】本発明に係る楽曲検索装置の条件入力の際の画面表示の一例を示す図である。
【図７】本発明に係る楽曲検索装置の検索結果の画面表示の一例を示す図である。
【図８】本発明に係る楽曲検索装置の第２実施例の構成を示すブロック図である。
【図９】本発明に係る楽曲検索装置の第２実施例における楽曲進行データ格納手段のデータ形式を示す図である。
【図１０】本発明に係る楽曲検索装置の第２実施例における楽曲進行データがＭＩＤＩデータ又は同様の演奏データである場合の単語抽出手段の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】本発明に係る楽曲検索装置の第２実施例における歌詞と時間的同期のとれたＭＩＤＩデータ又は演奏データの一例を示す図である。
【図１２】本発明に係る楽曲検索装置の第２実施例における楽曲進行データが文字色制御データである場合の単語抽出手段の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１２における文字色制御データの一例を示す図である。
【図１４】本発明に係る楽曲検索装置の第２実施例における楽曲進行データがページ切り替え制御データである場合の単語抽出手段の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１４におけるページ切り替え制御データの一例を示す図である。
【図１６】本発明に係わる楽曲検索装置のスコア計算手段で計算された情報空間の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００４５】
１０１    楽曲データ格納手段
１０２，２０２    単語抽出手段
１０３    重み係数計算手段
１０４    スコア計算手段
１０５    条件入力手段
１０６    楽曲選択手段
１０７    表示手段
２０１    楽曲進行データ格納手段
【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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