(57)【要約】【課題】楽曲の特徴以外の情報を含むレビューを利用しながら、各楽曲の特徴に対応した楽曲特徴量を演算すること。【解決手段】楽曲の特徴を表すものとして、複数の単語の組み合わせからなる複数の特徴フレーズを予め定め、レビューデータにおける各特徴フレーズの出現回数に基づいて算出されるＴＦ−ＩＤＦ値を要素とするベクトルとして楽曲特徴量を演算し、これを各楽曲の特徴を示す指標とすることとした。このように、複数の単語の組み合わせからなる特徴フレーズを用いることで、楽曲の特徴以外のコメントがあっても、そのコメントを極力除外しつつ、上記した楽曲特徴量を演算することができる。この結果、特徴フレーズの出現回数に基づいて演算される楽曲特徴量を、実際に楽曲を鑑賞したときに受ける印象（感性）に精度良く適合させることができる。【選択図】図１
2007280342.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
楽曲データベースにおいて、各楽曲に関連付けて保存される楽曲特徴量を演算する楽曲特徴量演算装置であって、
前記楽曲データベースを構成する楽曲について、当該楽曲の論評を含むレビューデータを入力する入力部と、
前記入力部から入力されたレビューデータにおいて、楽曲の特徴を表すものとして、複数の単語の組み合わせからなる予め定められた複数の特徴フレーズの各々の出現回数を計数する計数部と、
前記複数の特徴フレーズの各々について、前記計数部によって計数される出現回数に応じて変化するように算出される算出値を成分とするベクトル量である楽曲特徴量を演算する楽曲特徴量演算部とを備えることを特徴とする楽曲特徴量演算装置。
【請求項２】
前記楽曲特徴量演算部は、前記楽曲データベースに含まれる全楽曲のレビューデータにおいて、各々の特徴フレーズを含むレビューデータ数も考慮して前記算出値を算出することを特徴とする請求項１に記載の楽曲特徴量演算装置。
【請求項３】
前記計数部は、前記レビューデータにおいて、前記複数の特徴フレーズの各々の出現回数を計数する際に、前記楽曲の曲名を前記特徴フレーズの出現回数の計数対象から除外することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の楽曲特徴量演算装置。
【請求項４】
前記計数部は、前記レビューデータが、前記楽曲データベースに保存される主となる楽曲以外の楽曲に関する論評を含む場合には、その主となる楽曲以外の楽曲を示す単語を抽出するとともに、当該単語の出現以降の文章を前記特徴フレーズの出現回数の計数対象から除外することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の楽曲特徴量演算装置。
【請求項５】
前記計数部は、前記レビューデータに対して、形態素解析を行うとともに、その形態素解析結果から、前記特徴フレーズを構成する複数の単語が同一文中に含まれていると判断した場合に、当該特徴フレーズの出現回数を計数することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の楽曲特徴量演算装置。
【請求項６】
前記複数の特徴フレーズの各々を構成するために組み合わされる単語は、同じ意味を表す同義語が存在する場合、その同義語を含む単語群からなることを特徴とする請求項５に記載の楽曲特徴量演算装置。
【請求項７】
前記複数の特徴フレーズは、組み合わされる単語の順序が予め規定された特徴フレーズを含み、
前記計数部は、組み合わされる単語の順序が予め規定された特徴フレーズに関して、予め規定された通りの順序で組み合わされる単語が出現したときに限り、その特徴フレーズの出現回数を計数することを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の楽曲特徴量演算装置。
【請求項８】
前記計数部は、前記特徴フレーズを構成する複数の単語を含む文中に否定語が含まれていないか否かを判断し、前記否定語が含まれていない場合に、前記特徴フレーズの出現回数を計数することを特徴とする請求項５乃至請求項７のいずれかに記載の楽曲特徴量演算装置。
【請求項９】
前記係数部は、前記特徴フレーズを構成する複数の単語を含む文中に否定語が含まれている場合には、前記特徴フレーズの出現回数を減算することを特徴とする請求項８に記載の楽曲特徴量演算装置。
【請求項１０】
請求項１乃至請求項９のいずれかに記載の楽曲特徴量演算装置によって演算された楽曲特徴量を含む楽曲データベースから、所望の楽曲を検索する楽曲検索システムであって、
楽曲の検索条件として、感性表現語によって示される楽曲の曲調を指示する第１の検索指示部と
前記第１の検索指示部によって指示される各曲調に対して、前記楽曲特徴量の該当範囲が予め定められ、各曲調に対応付けて前記楽曲特徴量の該当範囲を記憶する該当範囲記憶部と、
前記第１の検索指示部によって楽曲の検索条件として一の曲調が指示されたとき、前記該当範囲記憶部が記憶する、指示された曲調に対する楽曲特徴量の該当範囲に基づいて、指示された曲調に属する楽曲特徴量を備える楽曲を前記楽曲データベースから抽出することにより、指示された曲調を有する楽曲を検索する第１の検索部とを備えることを特徴とする楽曲検索システム。
【請求項１１】
前記該当範囲記憶部は、前記楽曲特徴量の該当範囲として、前記各曲調を代表する楽曲特徴量を記憶するものであり、
前記第１の検索部は、前記楽曲データベースに記憶された楽曲の楽曲特徴量と、前記各曲調を代表する楽曲特徴量とのベクトル距離に基づいて、指示された曲調を代表する楽曲特徴量とのベクトル距離が他の曲調を代表する楽曲特徴量とのベクトル距離よりも短い場合、その楽曲の楽曲特徴量は、指示された曲調に属するものとみなして、当該楽曲を前記楽曲データベースから抽出することを特徴とする請求項１０に記載の楽曲検索システム。
【請求項１２】
前記楽曲データベース、前記該当範囲記憶部、及び前記第１の検索部が楽曲配信センタに用意され、前記第１の検索指示部がクライアントに用意されて、前記楽曲配信センタとクライアントとは通信によって接続されることを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載の楽曲検索システム。
【請求項１３】
前記第１の検索指示部によって、楽曲の検索条件として指示された曲調を記憶する記憶部と、
前記記憶部の記憶結果に基づいて推定されるユーザの嗜好に合致した楽曲を推薦楽曲として提示する推薦楽曲提示部とを備えることを特徴とする請求項１０乃至請求項１２のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項１４】
前記推薦楽曲提示部は、推薦楽曲として提示する楽曲の楽曲特徴量に基づき、その楽曲の特徴を示す特徴フレーズを選定し、この選定した特徴フレーズを用いて推薦文を提示することを特徴とする請求項１３に記載の楽曲検索システム。
【請求項１５】
請求項１乃至請求項９のいずれかに記載の楽曲特徴量演算装置によって演算された楽曲特徴量を含む楽曲データベースから、所望の楽曲を検索する楽曲検索システムであって、
楽曲の検索条件として、前記楽曲データベースに記憶された一の楽曲を指定するとともに、その指定楽曲の類似楽曲を検索するように指示する第２の検索指示部と
前記第２の検索指示部によって指定楽曲の類似楽曲の検索が指示された場合、前記指定楽曲の楽曲特徴量と、前記楽曲データベースに保存された検索対象楽曲の楽曲特徴量とのベクトル距離に基づいて、その検索対象楽曲の中から類似楽曲を定めて、前記楽曲データベースから抽出することにより、前記指定楽曲の類似楽曲を検索する第２の検索部とを備えることを特徴とする楽曲検索システム。
【請求項１６】
前記第２の検索部は、前記指定楽曲の楽曲特徴量とのベクトル距離が所定の閾値以下の楽曲特徴量を有する楽曲を前記類似楽曲と定めて、前記楽曲データベースから抽出することを特徴とする請求項１５に記載の楽曲検索システム。
【請求項１７】
前記第２の検索部は、前記指定楽曲の楽曲特徴量とのベクトル距離が最小となる楽曲特徴量を有する楽曲を前記類似楽曲と定めて、前記楽曲データベースから抽出することを特徴とする請求項１５に記載の楽曲検索システム。
【請求項１８】
前記第２の検索部が検索した楽曲を再生する楽曲再生部を備え、
前記第２の検索部は、前記楽曲再生部によって再生された楽曲を前記指定楽曲とし、その指定楽曲の楽曲特徴量とのベクトル距離が最小となる楽曲特徴量を有する楽曲を、未再生の楽曲の中から選んで、前記楽曲データベースから抽出し、
前記楽曲再生部は、前記第２の検索部によって順次検索される複数の類似楽曲を連続再生することを特徴とする請求項１７に記載の楽曲検索システム。
【請求項１９】
前記楽曲データベース及び前記第２の検索部が楽曲配信センタに用意され、前記第２の検索指示部がクライアントに用意されて、前記楽曲配信センタとクライアントとは通信によって接続されることを特徴とする請求項１５乃至請求項１８のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項２０】
前記第２の検索指示部によって、楽曲の検索条件として指示された指定楽曲を記憶する記憶部と、
前記記憶部の記憶結果に基づいて推定されるユーザの嗜好に合致した楽曲を推薦楽曲として提示する推薦楽曲提示部とを備えることを特徴とする請求項１５乃至請求項１９のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項２１】
前記推薦楽曲提示部は、推薦楽曲として提示する楽曲の楽曲特徴量に基づき、その楽曲の特徴を示す特徴フレーズを選定し、この選定した特徴フレーズを用いて推薦文を提示することを特徴とする請求項２０に記載の楽曲検索システム。
【請求項２２】
請求項１乃至請求項９のいずれかに記載の楽曲特徴量演算装置によって演算された楽曲特徴量を含む楽曲データベースから、所望の楽曲を検索する楽曲検索システムであって、
所望の楽曲の特徴を表す検索文を楽曲の検索条件として、楽曲の検索を指示する第３の検索指示部と
前記第３の検索指示部によって楽曲の検索が指示されると、前記検索文に含まれる各単語が、前記複数の特徴フレーズを構成するいずれかの単語に該当するかを判断し、該当する場合に、その単語を検索語として前記検索文中における出現回数を計数する単語計数部と、
前記単語計数部によって計数された単語の出現回数を、その単語を構成要素とする特徴フレーズの出現回数とみなして、当該出現回数を成分とするベクトル量として検索特徴量を演算する検索特徴量演算部と、
前記検索特徴量と、前記楽曲データベースに保存された検索対象楽曲の楽曲特徴量とのベクトル距離に基づいて、その検索対象楽曲の中から前記検索特徴量に類似する楽曲特徴量を有する楽曲を定めて、前記楽曲データベースから抽出することにより、前記検索条件に該当する楽曲を検索する第３の検索部とを備えることを特徴とする楽曲検索システム。
【請求項２３】
前記検索文に含まれる各単語に関して、同義語、類義語及び反義語の少なくとも１種を定める規定部を備え、
前記単語計数部は、前記検索文に含まれる単語と、その同義語、類義語及び反義語の少なくとも１種とを検索語として、前記検索文中における前記単語の出現回数を計数することを特徴とする請求項２２に記載の楽曲検索システム。
【請求項２４】
前記単語計数部は、前記検索文に含まれる単語の同義語及び／又は類義語について、前記検索文中に出現した場合の、前記単語の出現回数の計数値ｉ及び／又はｊを、０＜ｉ，ｊ≦１の範囲で予め定めていることを特徴とする請求項２３に記載の楽曲検索システム。
【請求項２５】
前記単語計数部は、前記検索文に含まれる単語の反義語について、前記検索文中に出現した場合の、前記単語の出現回数の計数値ｋを、−１≦ｋ＜０の範囲で予め定めていることを特徴とする請求項２３に記載の楽曲検索システム。
【請求項２６】
前記単語計数部は、前記検索語が、前記検索文中に含まれる単語、その同義語及び類義語のいずれかである場合であって、当該検索語の直後に否定語が存在するとき、前記単語の出現回数を減算するように計数することを特徴とする請求項２３又は請求項２４に記載の楽曲検索システム。
【請求項２７】
前記単語計数部は、前記検索語が、前記検索文中に含まれる単語の反義語ある場合であって、当該検索語の直後に否定語が存在するとき、前記単語の出現回数を加算するように計数することを特徴とする請求項２３又は請求項２５に記載の楽曲検索システム。
【請求項２８】
前記楽曲データベース、前記単語計数部、前記検索特徴量演算部、及び前記第３の検索部が楽曲配信センタに用意され、前記第３の検索指示部がクライアントに用意されて、前記楽曲配信センタとクライアントとは通信によって接続されることを特徴とする請求項２２乃至請求項２７のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項２９】
前記第３の検索指示部によって、楽曲の検索条件として指示された検索文を記憶する記憶部と、
前記記憶部の記憶結果に基づいて推定されるユーザの嗜好に合致した楽曲を推薦楽曲として提示する推薦楽曲提示部とを備えることを特徴とする請求項２２乃至請求項２８のいずれかに記載の楽曲検索システム。
【請求項３０】
前記推薦楽曲提示部は、推薦楽曲として提示する楽曲の楽曲特徴量に基づき、その楽曲の特徴を示す特徴フレーズを選定し、この選定した特徴フレーズを用いて推薦文を提示することを特徴とする請求項２９に記載の楽曲検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、楽曲データベースにおいて、各楽曲に関連付けて保存される楽曲特徴量を演算する楽曲特徴量演算装置、及び当該楽曲特徴量を含む楽曲データベースから、所望の楽曲を検索する楽曲検索システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば特許文献１に示されるように、楽曲データベースから所望の楽曲データを検索する際に、楽曲名やアーティスト名などに代えて、感性表現語で検索することが可能な楽曲データベース検索装置が知られている。この楽曲データベース検索装置は、感性表現ルールとして、“あたたかい感じ”、“安らぐ感じ”等、いくつかの感性表現語が設定された感性表現ルール記憶部を備える。この感性表現ルール記憶部は、各々の感性表現語によって表される印象を受ける代表的な楽曲データを抽出し、複数の分析項目について分析した分析結果と上述した感性表現語との関連付けを記憶している。複数の分析項目には、楽曲データの周波数スペクトラム分析、テンポやリズムパターンの分析、主旋律データの分析などを含む。
【０００３】
このような構成により、感性表現語が入力された場合、それに関連付けられた分析結果をリファレンスデータとして、類似する分析結果を有する楽曲データを検索してユーザに提示することにより、楽曲を感性表現語で検索できるようにしている。
【０００４】
しかしながら、楽曲データの周波数スペクトラム、テンポやリズムパターン、主旋律データなどの分析結果に基づいて、楽曲データをいずれかの感性表現語に関連付けても、その楽曲を鑑賞した際に受ける印象は、その感性表現に合致しない可能性がある。つまり、楽曲を鑑賞した際に、人がどう感じるかは、分析対象としている要素以外に、歌詞の内容、歌手の歌い方などの要素にも大きく依存する。従って、上述した分析対象としている要素のみから、人がどのような印象を受けるかの人の感性を精度良く定めることは困難である。
【０００５】
このような問題に対し、特許文献２には、人の感性により合致した楽曲データを検索して再生することが可能な楽曲データ再生装置が開示されている。この楽曲データ再生装置では、アーティスト名、アルバム名、ジャンル、曲の特徴、楽曲データのファイル名、曲に関連するホームページのＵＲＬ等の項目のデータを入手して、これを楽曲関連情報データベースに保存する。そして、その楽曲関連情報データベースに保存された各項目データを形態素解析して名詞、形容詞等の単語を抽出して、単語辞書を形成する。
【０００６】
この単語辞書に登録された単語は、予め定められた特徴単語（例えば、人間、海洋、音楽、熱暑、娯楽・趣味）との関係の有無に応じて、単語ベクトルが定められる。例えば、単語「夏」の単語ベクトルは、「夏」と関係のある特徴単語が「海洋」及び「熱暑」と判断されることにより、（０，１，０，１，０）となる。
【０００７】
楽曲データの検索時に、ユーザが例えば「ロックバンドの夏の曲」と入力し、単語辞書には「ロック」及び「夏」が登録されているとすると、「ロック」の単語ベクトル（０，０，１，０，０）及び「夏」の単語ベクトル（０，１，０，１，０）を加算して、入力された文の単語ベクトル（０，１，１，１，０）とする。そして、この入力文の単語ベクトルに類似する楽曲関連情報ベクトルを求めることで、入力された文に適用する楽曲データを検索する。
【特許文献１】特開２００１−３０６５８０号公報
【特許文献２】特開２００３−８４７８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述したように、特許文献２に示される装置では、楽曲関連情報データベースに保存される各項目データについて、単語を単位として、特徴単語を用いて単語ベクトルを付与している。しかしながら、楽曲関連情報データベースに保存される各項目データに含まれる単語の全てが、対応する楽曲データの特徴を示すとは限らない。
【０００９】
例えば、楽曲関連情報の一つである「曲の特徴」は、楽曲データ再生装置のユーザ自身が入力することは手間がかかるため、楽曲の作り手、レコード会社等の専門家によって作成されたレビュー、もしくはその楽曲を実際に聴いた人が作成したレビュー等から取得することが考えられる。この場合、そのレビューには、楽曲の特徴に加え、歌い手に関するコメントなども含まれている場合が多い。
【００１０】
従って、特許文献２の装置では、そのような楽曲の特徴以外のコメントなども対象として楽曲関連情報ベクトルが算出されてしまう可能性があり、ユーザが所望する楽曲を検索できない恐れがある。
【００１１】
本発明は、上述した点に鑑みてなされたもので、楽曲の特徴以外の情報を含むレビューを利用しながら、各楽曲の特徴に対応した楽曲特徴量を演算することが可能な楽曲特徴量演算装置を提供することを第１の目的とする。また、その楽曲特徴量を含む楽曲データベースから、所望の楽曲を精度良く検索することが可能な楽曲検索システムを提供することを第２の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記第１の目的を達成するために、請求項１に記載の楽曲特徴量演算装置は、
楽曲データベースにおいて、各楽曲に関連付けて保存される楽曲特徴量を演算するものであって、
楽曲データベースを構成する楽曲について、当該楽曲の論評を含むレビューデータを入力する入力部と、
入力部から入力されたレビューデータにおいて、楽曲の特徴を表すものとして、複数の単語の組み合わせからなる予め定められた複数の特徴フレーズの各々の出現回数を計数する計数部と、
複数の特徴フレーズの各々について、計数部によって計数される出現回数に応じて変化するように算出される算出値を成分とするベクトル量である楽曲特徴量を演算する楽曲特徴量演算部とを備えることを特徴とする。
【００１３】
上述したレビューデータにおける楽曲の論評は、楽曲のテンポやリズムなどの要素から抱く印象に加え、歌詞や歌い手の歌い方など様々な要素を考慮して記載されている。このようなレビューデータは、インターネット上や楽曲販売会社に豊富に存在しており、それらを用いることで、新たにデータを作成する手間を省くことができる。
【００１４】
ただし、レビューデータには、楽曲の特徴以外のコメントを含む場合があるため、そのようなコメントに基づいて、楽曲を特徴づける特徴量を算出すると、その算出した特徴量が、楽曲の実際の特徴と合致しなくなる恐れが生じる。
【００１５】
そのため、請求項１に記載の楽曲特徴量演算装置では、楽曲の特徴を表すものとして、複数の単語の組み合わせからなる複数の特徴フレーズを予め定め、レビューデータにおける各特徴フレーズの出現回数に基づく算出値を要素とするベクトル量である楽曲特徴量を演算し、これを各楽曲の特徴を示す指標とすることとした。
【００１６】
このように、複数の単語の組み合わせからなる特徴フレーズを用いることで、楽曲の特徴以外のコメントがあっても、そのコメントを極力除外しつつ、上記した楽曲特徴量を演算することができる。例えば、レビューデータに「かっこいい歌」との記述と「歌い手の容姿がかっこいい」との記述があった場合、単語単位ではどちらも「かっこいい」との単語を含むが、「かっこいい」と「歌」とを組み合わせて特徴フレーズとした場合、「歌い手の容姿がかっこいい」との記述は、特徴フレーズを含まないものと判断される。このように、特徴フレーズを用いることで、楽曲の特徴を記述した部分を対象として、特徴フレーズの出現回数を計数できる可能性を高めることができる。換言すれば、特徴フレーズの利用は、楽曲の特徴以外のコメントを排除するためのフィルタリングの役割を果たすのである。この結果、特徴フレーズの出現回数に基づいて演算される楽曲特徴量を、実際に楽曲を鑑賞したときに受ける印象（感性）に精度良く適合させることができる。
【００１７】
請求項２に記載するように、楽曲特徴量演算部は、楽曲データベースに含まれる全楽曲のレビューデータにおいて、各々の特徴フレーズを含むレビューデータ数も考慮して算出値を算出することが好ましい。特徴フレーズが、多数のレビューに含まれている場合に比較し、少数のレビューに含まれている場合の方が、その特徴フレーズは、楽曲の特徴を示す上で重要性が高いと考えられる。従って、楽曲データベースに含まれる全楽曲のレビューにおいて、各々の特徴フレーズを含むレビュー数も考慮することで、一層、各楽曲の特徴に合致した楽曲特徴量を演算することができる。
【００１８】
請求項３に記載するように、計数部は、レビューデータにおいて、複数の特徴フレーズの各々の出現回数を計数する際に、楽曲の曲名を特徴フレーズの出現回数の計数対象から除外することが好ましい。楽曲の曲名は頻繁にレビューデータに出現する場合がある一方で、必ずしも楽曲の特徴に関連するとは限らないためである。
【００１９】
また、請求項４に記載するように、計数部は、レビューデータが、楽曲データベースに保存される主となる楽曲以外の楽曲に関する論評を含む場合には、その主となる楽曲以外の楽曲を示す単語を抽出するとともに、当該単語の出現以降の文章を特徴フレーズの出現回数の計数対象から除外することが好ましい。販売されている音楽ＣＤは、通常、数曲の楽曲を収録しており、その音楽ＣＤに関するレビューは、主となる楽曲（いわゆるＡ面の楽曲）以外の楽曲（いわゆるＢ面の曲）に対する論評を含む場合がある。このため、主となる楽曲以外の楽曲を示す単語（例えば、Ｂ面、２曲目、２番目、Ｃ／Ｗ，カップリング等）を抽出して、それ以降の文章を特徴フレーズの出現回数の計数対象から除外することにより、主となる楽曲の特徴に適合した楽曲特徴量を演算することができる。
【００２０】
なお、主となる楽曲に対する複数のレビューデータがある場合、そのレビューデータを結合して一つに纏めた結合レビューデータに対して、特徴フレーズの出現回数を計数することができる。なお、結合の際には、各レビューの境界を判別できるように、レビューの終端位置に終端を示す記号を付与しておく。以下、本明細書では、この記号をレビュー終端記号と呼ぶことにする。このような場合も考慮すると、特徴フレーズの出現回数の計数対象から除外するのは、主となる楽曲以外の楽曲を示す単語の出現箇所以降から、次のレビュー終端記号までに含まれる文章の全てとしても良いが、その単語の出現箇所以降の一文のみ、もしくは段落の終了までの部分としても良い。
【００２１】
請求項５に記載したように、計数部は、レビューデータに対して、形態素解析を行うとともに、その形態素解析結果から、特徴フレーズを構成する複数の単語が同一文中に含まれていると判断した場合に、当該特徴フレーズの出現回数を計数すれば、特徴フレーズの出現回数を精度良く計数することができる。
【００２２】
ただし、請求項６に記載するように、複数の特徴フレーズの各々を構成するために組み合わされる単語は、同じ意味を表す同義語が存在する場合、その同義語を含む単語群からなることが好ましい。例えば上述した「かっこいい」との単語に関して、「かっこよい」「かっこ良い」「カッコイイ」等の数個の同義語があり、同義語の中でいずれの単語を使用するかは論評の作成者によって変わる可能性があるためである。
【００２３】
請求項７に記載したように、複数の特徴フレーズは、組み合わされる単語の順序が予め規定された特徴フレーズを含み、計数部は、組み合わされる単語の順序が予め規定された特徴フレーズに関して、予め規定された通りの順序で組み合わされる単語が出現したときに限り、その特徴フレーズの出現回数を計数することが好ましい。例えば、「落ち着く」という単語と「気持ち」という単語とが組み合わされて特徴フレーズを構成する場合であって、「気持ち」には「胸」という同義語が設定されている場合、「気持ちが落ち着く」、「落ち着いた気持ちになる」、「胸が落ち着く」との表現は日常的に使用されるが、「落ち着いた胸になる」という表現は、通常、使用されない。この場合、「胸」という単語について、「落ち着く」との単語の前に出現したときに限り、特徴フレーズの出現回数を計数することで、誤って特徴フレーズの出現回数を計数することを防止できる。
【００２４】
請求項８に記載したように、計数部は、特徴フレーズを構成する複数の単語を含む文中に否定語が含まれていないか否かを判断し、否定語が含まれていない場合に、特徴フレーズの出現回数を計数することが好ましい。否定語が含まれている場合には、その特徴フレーズとは逆の意味となってしまうためである。否定語としては、例えば、「ない」、「ぬ」、「乏しい」など、完全に否定する単語の他、特徴フレーズの意味するところが僅かであることを限定する単語も含む。
【００２５】
請求項９に記載したように、係数部は、特徴フレーズを構成する複数の単語を含む文中に否定語が含まれている場合には、特徴フレーズの出現回数を減算（マイナス値の加算）するようにしても良い。否定語が含まれる場合には、その特徴フレーズとは逆の意味を示していると考えられるためである。
【００２６】
また、上述した第２の目的を達成するために、請求項１０に記載の楽曲検索システムは、請求項１乃至請求項９のいずれかに記載の楽曲特徴量演算装置によって演算された楽曲特徴量を含む楽曲データベースから、所望の楽曲を検索するものであって、
楽曲の検索条件として、感性表現語によって示される楽曲の曲調を指示する第１の検索指示部と
第１の検索指示部によって指示される各曲調に対して、楽曲特徴量の該当範囲が予め定められ、各曲調に対応付けて楽曲特徴量の該当範囲を記憶する該当範囲記憶部と、
検索指示部によって楽曲の検索条件として一の曲調が指示されたとき、該当範囲記憶部が記憶する、指示された曲調に対する楽曲特徴量の該当範囲に基づいて、指示された曲調に属する楽曲特徴量を備える楽曲を楽曲データベースから抽出することにより、指示された曲調を有する楽曲を検索する第１の検索部とを備えることを特徴とする。
【００２７】
このように、請求項１０に記載の楽曲検索システムによれば、感性表現語によって示される楽曲の曲調の各々に対して、楽曲特徴量の該当範囲が予め定められ、各曲調に対応付けてその該当範囲が記憶される。このため、楽曲の検索条件として一の曲調が指示されたとき、その指示された曲調に対する楽曲特徴量の該当範囲に属するか否かに基づいて、指示された曲調に合致した楽曲を検索することが可能になる。
【００２８】
なお、各曲調に対する楽曲特徴量の該当範囲を決定するには、まず、例えば複数の楽曲を複数の被験者に鑑賞してもらい、各楽曲が予め定めた複数の曲調のいずれに該当するか評価させる。そして、評価結果において最も多く選択された曲調を、その楽曲の曲調と定める等の手法で、各楽曲に対して一つの曲調を対応させる。このとき、すべての曲調に対して少なくとも１楽曲が対応するように、楽曲を選択する。この各楽曲と各曲調との対応関係に基づいて、各曲調に対する楽曲特徴量の該当範囲を定めることができる。
【００２９】
楽曲特徴量の該当範囲として、請求項１１に記載するように、該当範囲記憶部が、各曲調を代表する楽曲特徴量を記憶し、第１の検索部は、楽曲データベースに記憶された楽曲の楽曲特徴量と、各曲調を代表する楽曲特徴量とのベクトル距離に基づいて、指示された曲調を代表する楽曲特徴量とのベクトル距離が他の曲調を代表する楽曲特徴量とのベクトル距離よりも短い場合、その楽曲の楽曲特徴量は、指示された曲調に対応する楽曲特徴量の該当範囲に属するものとみなして、当該楽曲を検索するようにしても良い。すなわち、各曲調に対して、その曲調を代表する楽曲特徴量を定め、楽曲データベースに記憶された各楽曲の楽曲特徴量が、いずれの代表楽曲特徴量に最も近いかをベクトル距離に基づいて判定することで、各楽曲がいずれの曲調に属するかを決定しても良い。
【００３０】
請求項１２に記載するように、楽曲データベース、該当範囲記憶部、及び第１の検索部が楽曲配信センタに用意され、第１の検索指示部がクライアントに用意されて、楽曲配信センタとクライアントとは通信によって接続されても良い。このように、楽曲配信センタに楽曲データベースを設けることで、新曲の追加等のメンテナンスを迅速に行うことができる。そして、このような構成を採用すると、クライアントとしての各ユーザは、楽曲データベースにどのような楽曲が登録されているかを完全に把握することは困難となるが、上述した検索システムを利用することで、所望の楽曲を精度良く検索することが可能になる。
【００３１】
請求項１３に記載したように、第１の検索指示部によって、楽曲の検索条件として指示された曲調を記憶する記憶部と、記憶部の記憶結果に基づいて推定されるユーザの嗜好に合致した楽曲を推薦楽曲として提示する推薦楽曲提示部とを備えることが好ましい。例えば、特定の曲調を検索条件として何度も指示している場合などは、記憶部の記憶結果から、その特定の曲調に属する楽曲がユーザの嗜好に合致すると推定できる。そして、そのような楽曲をユーザに推薦することにより、ユーザは自身の嗜好に合致する楽曲を鑑賞する機会を増やすことができる。
【００３２】
請求項１４に記載したように、推薦楽曲提示部は、推薦楽曲として提示する楽曲の楽曲特徴量に基づき、その楽曲の特徴を示す特徴フレーズを選定し、この選定した特徴フレーズを用いて推薦文を提示するようにしても良い。上述したように、楽曲特徴量は、レビューデータにおける各特徴フレーズの出現回数に応じて算出される算出値を成分とするベクトル量として演算される。従って、その算出値に基づいて、対応する楽曲を特徴づける特徴フレーズを選定することができる。そして、選定された特徴フレーズを用いた推薦文をユーザに提示することにより、ユーザはどのような楽曲が推薦されているのかをより正確に知ることができる。
【００３３】
また、請求項１５に記載の楽曲検索システムは、請求項１乃至請求項９のいずれかに記載の楽曲特徴量演算装置によって演算された楽曲特徴量を含む楽曲データベースから、所望の楽曲を検索するものであって、
楽曲の検索条件として、楽曲データベースに記憶された一の楽曲を指定するとともに、その指定楽曲の類似楽曲を検索するように指示する第２の検索指示部と
第２の検索指示部によって指定楽曲の類似楽曲の検索が指示された場合、指定楽曲の楽曲特徴量と、楽曲データベースに保存された検索対象楽曲の楽曲特徴量とのベクトル距離に基づいて、その検索対象楽曲の中から類似楽曲を定めて、楽曲データベースから抽出することにより、指定楽曲の類似楽曲を検索する第２の検索部とを備えることを特徴とする。
【００３４】
楽曲データベースから抽出可能な各楽曲には、請求項１乃至請求項９のいずれかに記載の楽曲特徴量演算装置によって演算された楽曲特徴量が対応付けられている。この楽曲特徴量は、レビューデータにおける特徴フレーズの出現回数に応じて算出される算出値を成分とするベクトル量であるため、一の指定楽曲に対する他の楽曲の類似度をそれぞれの楽曲特徴量から算出されるベクトル距離によって判断できる。このため、楽曲データベースから抽出可能な各楽曲のうちの一の楽曲を指定した場合、その指定楽曲と類似する楽曲を、それぞれの楽曲特徴量に基づいて、精度良く検索することができる。
【００３５】
請求項１６に記載したように、第２の検索部は、指定楽曲の楽曲特徴量とのベクトル距離が所定の閾値以下の楽曲特徴量を有する楽曲を類似楽曲と定めて、楽曲データベースから抽出するようにしても良いし、請求項１７に記載したように、第２の検索部は、指定楽曲の楽曲特徴量とのベクトル距離が最小となる楽曲特徴量を有する楽曲を類似楽曲と定めて、楽曲データベースから抽出するようにしても良い。請求項１６の場合には、ベクトル距離が所定の閾値以下との条件を満たせば類似楽曲と判定されるので、検索される類似楽曲は複数である場合も、ゼロである場合もありえる。一方、請求項１７の場合には、最も類似すると考えられる１楽曲のみを類似楽曲として検索することができる。
【００３６】
請求項１７の手法で類似楽曲を検索する場合、請求項１８に記載するように、第２の検索部が検索した楽曲を再生する楽曲再生部を備え、第２の検索部は、楽曲再生部によって再生された楽曲を指定楽曲とし、その指定楽曲の楽曲特徴量とのベクトル距離が最小となる楽曲特徴量を有する楽曲を、未再生の楽曲の中から選んで、楽曲データベースから抽出し、楽曲再生部は、第２の検索部によって順次検索される複数の類似楽曲を連続再生するようにしても良い。従って、指定楽曲に最も類似する類似楽曲のみを検索しながら、その検索した類似楽曲を新たな指定楽曲とすることで、複数の類似楽曲を連続して再生することができる。
【００３７】
請求項１９〜請求項２１に記載の楽曲検索システムによる作用効果は、上述した請求項１２〜１４に記載の楽曲検索システムによるものと同様であるため、説明を省略する。
【００３８】
請求項２２に記載の楽曲検索システムは、請求項１乃至請求項９のいずれかに記載の楽曲特徴量演算装置によって演算された楽曲特徴量を含む楽曲データベースから、所望の楽曲を検索するものであって、
所望の楽曲の特徴を表す検索文を楽曲の検索条件として、楽曲の検索を指示する第３の検索指示部と
第３の検索指示部によって楽曲の検索が指示されると、検索文に含まれる各単語が、複数の特徴フレーズを構成するいずれかの単語に該当するかを判断し、該当する場合に、その単語を検索語として検索文中における出現回数を計数する単語計数部と、
単語計数部によって計数された単語の出現回数を、その単語を構成要素とする特徴フレーズの出現回数とみなして、当該出現回数に応じて変化するように算出される算出値を成分とするベクトル量として検索特徴量を演算する検索特徴量演算部と、
検索特徴量と、楽曲データベースに保存された検索対象楽曲の楽曲特徴量とのベクトル距離に基づいて、その検索対象楽曲の中から検索特徴量に類似する楽曲特徴量を有する楽曲を定めて、楽曲データベースから抽出することにより、検索条件に該当する楽曲を検索する第３の検索部とを備えることを特徴とする。
【００３９】
上述したように、請求項２２では、所望の楽曲の特徴を表す文（検索文）を用いて楽曲の検索が行えるようにするために、単語計数部、検索特徴量演算部及び第３の検索部を備えている。すなわち、単語計数部は、検索文に含まれ、かつ特徴フレーズを構成する単語を検索語として、検索文における検索語の出現回数を計数する。そして、検索特徴量演算部は、検索語の出現回数を、その検索語を構成要素とする特徴フレーズの出現回数とみなして、当該出現回数を成分とするベクトル量として検索特徴量を演算する。これにより、検索特徴量と、各楽曲の楽曲特徴量とのベクトル距離を算出することが可能となる。このベクトル距離は、検索文と楽曲の特徴との類似性を示す指標となるので、このベクトル距離に基づいて、検索文に対応する特徴を有する楽曲を検索することが可能になる。
【００４０】
請求項２３に記載するように、検索文に含まれる各単語に関して、同義語、類義語及び反義語の少なくとも１種を定める規定部を備え、単語計数部は、検索文に含まれる単語と、その同義語、類義語及び反義語の少なくとも１種とを検索語として、検索文中における単語の出現回数を計数することが好ましい。このように同義語、類義語及び反義語の少なくとも１種を検索語とすることにより、検索文の特徴を示す検索特徴量を精度よく演算することができる。
【００４１】
請求項２４に記載するように、単語計数部は、検索文に含まれる単語の同義語及び／又は類義語について、検索文中に出現した場合の、単語の出現回数の計数値ｉ及び／又はｊを、０＜ｉ，ｊ≦１の範囲で予め定めるようにしても良い。つまり、検索文に含まれる単語の同義語、類義語が検索文に出現した場合、その出現回数を１と計数しても良いし、０より大きく１より小さい所定の計数値を計数しても良い。
【００４２】
同様に、単語計数部は、請求項２５に記載するように、検索文に含まれる単語の反義語について、検索文中に出現した場合の、単語の出現回数の計数値ｋを、−１≦ｋ＜０の範囲で予め定めるようにしても良い。
【００４３】
また、請求項２６に記載するように、単語計数部は、検索語が、検索文中に含まれる単語、その同義語及び類義語のいずれかである場合であって、当該検索語の直後に否定語が存在するとき、その単語の出現回数を減算するように計数しても良い。検索語の直後に否定語が存在するとき、検索語の示す意味とは逆の意味を意図したものと考えられるためである。
【００４４】
逆に、請求項２７に記載するように、単語計数部は、検索語が、検索文中に含まれる単語の反義語ある場合であって、当該検索語の直後に否定語が存在するとき、その単語の出現回数を加算するように計数しても良い。反義語の否定は、結局、検索文中に含まれる単語と同義を意味することになるためである。
【００４５】
請求項２８〜請求項３０に記載の楽曲検索システムによる作用効果は、上述した請求項１２〜１４に記載の楽曲検索システムによるものと同様であるため、説明を省略する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４６】
（第１実施形態）
以下、本発明の第１実施形態について図面に基づいて説明する。まず、曲名データや楽曲データとともに、楽曲データベースに保存される楽曲特徴量を演算する楽曲特徴量演算装置について説明する。図１は、楽曲特徴量演算装置の概略構成を示すブロック図である。
【００４７】
図１に示すように、楽曲特徴量演算装置１は、楽曲データベースに登録する楽曲の論評を含むレビューを楽曲特徴量演算装置に入力する入力部２を備える。この入力部２は、例えば、楽曲の作り手や、レコード会社等の楽曲販売会社によって作成されたレビューや、その楽曲を実際に聴いた評論家等が作成したレビューのデータを、インターネットを介することにより、あるいはそのレビューが記録された記憶媒体から入力する。なお、同一の楽曲に関して複数のレビューが存在する場合には、楽曲データベースに登録する各楽曲に対して１つのレビューデータとするために、それら複数のレビューを結合した結合レビューデータを入力部２に入力する。なお、結合の際には、各レビューの境界を判別できるように、レビューの終端位置に前述のレビュー終端記号を付与する。
【００４８】
ノイズ除去部３は、入力部２から入力されたレビューデータにおいて、楽曲データベースに登録する楽曲の特徴とは関連しない記述部分をノイズとして除去するものである。具体的には、ノイズ除去部３は、レビューデータにおける楽曲の曲名をノイズとして除去する。楽曲の曲名は頻繁にレビューデータに出現する場合がある一方で、必ずしも楽曲の特徴や曲調に関連するとは限らないためである。
【００４９】
また、ノイズ除去部３は、レビューデータにおいて、楽曲データベースに登録される主となる楽曲以外の楽曲を示す単語を抽出するとともに、その単語の出現以降の文章をノイズとして除去する。一般に販売されている音楽ＣＤは、通常、数曲の楽曲を収録している。このため、その音楽ＣＤに関するレビューは、主となる楽曲（いわゆるＡ面の楽曲）以外の楽曲（いわゆるＢ面の曲）に対する論評を含む場合がある。従って、主となる楽曲以外の楽曲を示す単語（Ｂ面、２曲目、２番目、Ｃ／Ｗ，カップリング等）を抽出した場合、それ以降の文章は、主となる楽曲以外の楽曲に関する論評部分であるとみなして除去する。
【００５０】
このようにして、ノイズ除去部３は、レビューデータからノイズとみなされる部分を除去した補正レビューデータを生成して、後述する計数部４に与える。これにより、後に詳細に説明する楽曲特徴量の精度を向上することができる。
【００５１】
なお、主となる楽曲に対する複数のレビューデータがあり、そのレビューデータを結合して一つに纏めた結合レビューデータが入力されることもあるので、ノイズ除去部３は、主となる楽曲以外の楽曲を示す単語の出現箇所以降の、次のレビュー終端記号までの全てを除去しても良いが、その単語の出現箇所以降の一文のみ、もしくは段落の終了までの部分のみを除去するようにしても良い。
【００５２】
計数部４は、ノイズ除去部３から与えられた補正レビューデータにおける、楽曲の特徴を表すものとして、複数の単語の組み合わせからなる予め定められた複数の特徴フレーズ群の各々の出現回数を計数する。
【００５３】
ここで、特徴フレーズ群の決定方法について説明する。まず、作業者が、すでにある実際のレビューを解析し、楽曲の特徴を表現している特徴フレーズを手作業で抜き出す。この特徴フレーズの一例を挙げると、図２に示すように、「涙があふれた」、「優しい歌声」、「癒されます」、「前向きになれる」、「歌詞がカッコ良い」などである。ただし、この特徴フレーズは、楽曲の特徴を表現するものであるため、どんな楽曲にも当てはまるフレーズは省かれる。
【００５４】
そして、抜き出された特徴フレーズにおいて、楽曲の特徴を表す主単語と、それに付随する属性単語とに分解するとともに、主単語及び属性単語のそれぞれについて、表記が異なる単語、もしくは意味的に同じ単語（同義語）をまとめて１つの単語群とする。例えば、「歌詞がカッコ良い」との特徴フレーズにおける主単語「カッコ良い」は、「かっこいい」、「かっこよい」、「カッコイイ」などと主単語群を構成する。また、属性単語「歌詞」については「歌」、「詩」などと属性単語群を構成する。
【００５５】
なお、日本語を英語にそのまま置き換えたような全く同じ意味の単語は同じ単語群に属する。また、例えば「middle tempo」を「midtempo」や「mid-tempo」といったように略した場合は、同じ単語群となる。さらに、上述した単語群は、同義語の他に、意味が類似している類義語を含むものであっても良い。
【００５６】
上述したように、特徴フレーズの主単語及び属性単語をそれぞれ主単語群及び属性単語群に拡張したうえで、再び組み合わせることによって特徴フレーズ群とする。このような特徴フレーズ群を用いて、楽曲のレビューデータを評価して後述する楽曲特徴量を演算することにより、レビューデータにおける楽曲の内容とは無関係な情報を排除できるという効果がある。例えば、レビューデータに「歌い手の容姿がかっこいい」という、その楽曲の内容とは無関係な情報（ノイズ）があっても、特徴フレーズ「歌詞がカッコ良い」とは異なるため、楽曲特徴量を演算する上で、その情報は無視されることになる。
【００５７】
なお、同じ主単語群に対して、異なる属性単語群を付加することで、２種類以上の特徴フレーズ群が作成される場合がある。例えば、主単語群「元気」に対し、属性単語群「なれる」、「なる」、「出る」などを付加した場合と、属性単語群「良い」、「いい」、「ある」などを付加した場合とでは、意味が異なるので、別の特徴フレーズ群とする。
【００５８】
また、属性単語群に含まれる単語が、主単語群の前にくるか、後にくるか、その両方かは、属性単語群の単語毎に定義しても良い。例えば主単語群が「落ち着く」であって、属性単語群が、「気持ち」、「胸」であるとする。この場合、「気持ちが落ち着く」、「落ち着いた気持ちになれる」、「胸が落ち着く」という表現はあるが、「落ち着いた胸になる」といったような「胸」が「落ち着いた」の後になる表現はない。従って、「胸」は主単語群の前だけに現れるとの制約を付けるのである。制約の記述方法として、例えば、属性単語の前にマイナス(-)を付けることで、“主単語郡の前”を示し、プラス(+)を付けることで、“主単語群の後”を示し、マイナスもプラスもない場合は、“主単語群の前後”を示す、といった方法がある。
【００５９】
計数部４は、このようにして定めた特徴フレーズ群の各々について、補正レビューデータにおける出現回数を計数する。この計数方法について、以下に詳しく説明する。
【００６０】
まず、計数部４は、ノイズ除去部３から与えられた補正レビューデータに対して形態素解析を行う。そして、形態素解析後の補正レビューデータにおいて、以下の第１及び第２の条件が満たされる場合に、特徴フレーズ群の出現回数を計数する。第１の条件は、特徴フレーズ群を構成する主単語群のいずれかの主単語と、属性単語群のいずれかの属性単語とが同一文中に含まれていることであり、第２の条件は、その同一文中に否定語（「ない」、「ぬ」、「乏しい」など）が含まれていないことである。否定語が含まれている場合には、その特徴フレーズ群とは逆の意味となってしまうためである。
【００６１】
なお、否定語は、主単語が出現した直後に出現する他、文末に出現する場合もある。また、否定後は、完全に特徴フレーズの意味を否定する単語の他、特徴フレーズの意味するところが僅かであることを限定する単語も含む。
【００６２】
また、上述したように、属性単語に出現順序に関する制約が設けられている場合には、この制約どおりの順序で、主単語と属性単語が出現したことも条件となる。これにより、特徴フレーズ群を構成する主単語及び属性単語が、関連することなく同一文中で使用されている場合に、その特徴フレーズの出現回数を誤って計数することを防止できる。
【００６３】
さらに、特徴フレーズ群を構成する主単語及び属性単語を含む文中に否定語が含まれている場合には、その特徴フレーズ群の出現回数を減算（マイナス値の加算）するようにしても良い。否定語が含まれる場合には、その特徴フレーズとは逆の意味を示していると考えられるためである。
【００６４】
このようにして、計数部４は各特徴フレーズ群ごとに出現回数を計数し、その計数結果を特徴量演算部５に出力する。特徴量演算部５は、その計数結果に基づいて、ベクトル量である楽曲特徴量を演算する。この楽曲特徴量の演算方法について図３を用いて説明する。
【００６５】
特徴量演算部５は、図３に示すような特徴フレーズ群ごとの出現回数の計数結果を取得すると、出現回数に応じて変化するように算出される算出値として、公知のＴＦ−ＩＤＦ値を算出する。以下に、ＴＦ−ＩＤＦ値の算出方法の一例を説明する。
【００６６】
まず、楽曲特徴量を算出する対象楽曲の楽曲数をUとする。この対象楽曲は、楽曲データベースに登録する楽曲データなどを入手でき、かつ少なくとも１つのレビューを持つものである。そして、その全楽曲数Ｕの中の楽曲ｊ（ｊ＝1〜Ｕ）のレビューデータｊにおける各特徴フレーズ群ｉ（ｉ＝0〜Ｎ）のＴＦ−ＩＤＦ値をＷｉｊとしたとき、Ｗｉｊは以下の数式１によって求められる。
【００６７】
（数１）Ｗｉｊ＝ｔｆｉｊ×ｌｏｇ（Ｕ／ｄｆｉ）
ここで、ｔｆｉｊは、レビューデータｊにおいて、特徴フレーズ群ｉの出現回数であり、ｄｆｉは、全楽曲のレビューデータにおいて、特徴フレーズ群ｉを含むレビューデータの数である。このように、特徴フレーズ群ｉの出現回数のみでなく、その特徴フレーズ群ｉを含むレビューデータ数も考慮したＴＦ−ＩＤＦ値を用いることにより、各特徴フレーズ群の相対的な重要性も加味される。
【００６８】
このようにして、各特徴フレーズ群のＴＦ−ＩＤＦ値を算出すると、特徴量演算部５は、このＴＦ−ＩＤＦ値を要素とするベクトルを作成し、これを楽曲特徴量とする。つまり、特徴フレーズ群の数Ｎと、ベクトルの次元数は一致する。
【００６９】
以上、説明したように、本実施形態による楽曲特徴量演算装置では、楽曲の特徴を表すものとして、主単語と属性単語との組み合わせからなる複数の特徴フレーズ群を予め定め、レビューデータにおける各特徴フレーズ群の出現回数に基づく算出値を要素とするベクトル量である楽曲特徴量を演算し、これを各楽曲の特徴を示す指標とすることとした。
【００７０】
このように、楽曲特徴量を演算する上で特徴フレーズ群を用いることにより、楽曲の特徴を記述した部分を対象として、特徴フレーズ群の出現回数を計数できる可能性を高めることができる。換言すれば、特徴フレーズ群の利用は、楽曲の特徴以外のコメントを排除するためのフィルタリングの役割を果たすのである。この結果、特徴フレーズ群の出現回数に基づいて演算される楽曲特徴量を、実際に楽曲を鑑賞したときに受ける印象（感性）に精度良く適合させることができる。
【００７１】
次に、上述した楽曲特徴量演算装置によって演算された楽曲特徴量を含む楽曲データベースから、所望の楽曲を検索する楽曲検索システムについて説明する。図４は、この楽曲検索システムの概略構成を示すブロック図である。
【００７２】
図４に示すように、楽曲検索システムは、楽曲データベース１０を備え、この楽曲データベース１０は、曲名・楽曲データベース部１０ａと楽曲特徴量データベース部１０ｂとから構成されている。この楽曲データベースのデータ構造の一例を図５に示す。図５に示すように、楽曲データベース１０においては、楽曲名データ、その楽曲を再生するための音楽データ（例えばＭＰ３データ）である楽曲データ、及び楽曲特徴量が関連付けて保存される。なお、関連付けは、例えば、曲名・楽曲データベース部１０ａと楽曲特徴量データベース部１０ｂとにおいて、各楽曲ごとにそれぞれ共通のＩＤ番号を付与することで行うことができる。
【００７３】
ここで、楽曲名と楽曲データとからなる曲名・楽曲データベース部１０ａと、楽曲特徴量からなる楽曲特徴量データベース部１０ｂとを分けた理由を説明する。楽曲データベース１０が作成された後にも、日々、新曲がリリースされ、楽曲データベース１０には、それらの新曲に関するデータが追加されることが考えられる。このような場合、新曲に関しても勿論のこと、既存の楽曲に関しても、個々の楽曲の楽曲特徴量を更新する必要が生じる場合がある。なぜならば、上述したＴＦ−ＩＤＦ値は、楽曲データベース１０に登録される全楽曲数Ｕや、特徴フレーズ群ｉを含むレビューデータ数を用いて算出されるので、新曲が追加されるとき、それらの値が変化する場合があるためである。従って、楽曲特徴量データベース部１０ｂを独立させ、新曲等の追加登録に対応して、簡単に楽曲特徴量データベース部１０ｂ全体を更新できるようにしているのである。
【００７４】
検索条件入力部１３は、ユーザが所望する楽曲を選曲するための検索条件として、予め定められた複数の曲調のいずれか１つを入力する。以下、本実施形態では、この複数の曲調を記号Cで表す。
【００７５】
この複数の曲調Cは、例えば図６に示すように、「明るい」、「ノリが良い」、「静かな」、「悲しい」、「癒される」等の感性表現語によって規定することができる。
【００７６】
楽曲検索部１１は、検索条件入力部１３に入力された曲調Cに合致する楽曲を、曲調特徴量データベース１２に保存されている各曲調Cの曲調特徴量ｇ（Ｃ）に基づいて、楽曲データベース１０から検索する。まず、図６に示す曲調特徴量データベース１２に保存されている各曲調Cの曲調特徴量ｇ（Ｃ）の設定方法について説明する。
【００７７】
数十〜数百程度の適当な数の楽曲を選び、学習データとする。学習データの個数をＰとし、学習データの楽曲をＴｊ（ｊ＝１，…，Ｐ）と表記する。適当な人数の被験者に学習データＴｊ（ｊ＝１，…，Ｐ）を聴いてもらい、各学習データＴｊ（ｊ＝１，…，Ｐ）がいずれの曲調Ｃに当てはまるかを選択してもらう。そして、例えば、評価結果において最も多く選択された曲調Ｃを、その楽曲の曲調Ｃと定める等の手法で、各楽曲に対して一つの曲調Ｃを対応させる。これにより各曲調Ｃに属する学習データＴｊが決まる。なお、各曲調Ｃには少なくとも一つの学習データＴｊが属するように学習データＴｊを選択する。
【００７８】
各曲調Ｃについて、その属する楽曲の楽曲特徴量からテンプレートを作成し、曲調特徴量ｇ（Ｃ）とする。テンプレートの作成は種々の方法を用いることができる。例えば、各曲調Ｃに対して、各曲調Ｃに属する楽曲の楽曲特徴量の平均値をテンプレートとしても良い。この場合、例として、曲調Ｃが「明るい」に属する学習データＴｊがＴ１，Ｔ２，Ｔ４，Ｔ７である場合、曲調特徴量ｇ（Ｃ）は以下の数式２によって算出できる。
【００７９】
（数２）  ｇ（明るい）＝（ｆ（Ｔ１）＋ｆ（Ｔ２）＋ｆ（Ｔ４）＋ｆ（Ｔ７））／４
ただし、このように各曲調Ｃに属する楽曲の楽曲特徴量の平均値を各曲調の曲調特徴量ｇ（Ｃ）とした場合には、楽曲検索部１１は、以下のようにして、楽曲データベース１０に保存されている各楽曲に関して、いずれの曲調Ｃに属するかを決定する。すなわち、楽曲検索部１１は、楽曲データベース１０に保存されている各楽曲について、各々の楽曲特徴量と、各曲調Ｃの曲調特徴量ｇ（Ｃ）とのベクトル距離に基づいて、最もベクトル距離が短くなる曲調特徴量ｇ（Ｃ）の曲調Ｃに属するものと決定する。このようにして決定された各曲調Ｃに属する楽曲特徴量の範囲の一例が図７に示されている。このようにすれば、テンプレートとして、各曲調Ｃに対して、その曲調Ｃを代表する楽曲特徴量を定めることにより、楽曲データベース１０に保存された各楽曲がいずれの曲調Ｃに属するかを決定できる。
【００８０】
なお、上述したベクトル距離としては、ユークリッド距離、シティブロック距離、マハラノビス距離などを用いることができる。
【００８１】
あるいは、各曲調Ｃに対して、各曲調Ｃに属する楽曲特徴量の範囲を定め、これを曲調特徴量ｇ（Ｃ）として曲調特徴量データベース１２に保存しておくことも可能である。
【００８２】
楽曲再生部１４は、上述した楽曲検索部１１によって検索された楽曲の楽曲データを楽曲検索部１１から受け取り、その楽曲データを用いて、楽曲の再生を行う。なお、検索された楽曲が複数ある場合には、楽曲再生部１４において、再生順序が適宜決定される。
【００８３】
以上、説明したように、本実施形態の楽曲検索システムによれば、感性表現語によって示される各曲調Ｃに対応する曲調特徴量ｇ（Ｃ）が予め記憶されている。従って、楽曲の検索条件として一の曲調Ｃが指示されたとき、その指示された曲調Ｃの曲調特徴量ｇ（Ｃ）と各楽曲の楽曲特徴量とに基づいて、指示された曲調Ｃに属する楽曲を精度良く検索することが可能になる。
【００８４】
（第２実施形態）
次に本発明の第２実施形態について図面に基づいて説明する。本実施形態では、上述した第１実施形態と同様の楽曲特徴量演算装置１によって演算された楽曲特徴量をデータベースとして備える楽曲データベース１０から、上述した第１実施形態とは異なる検索条件によってユーザが所望する楽曲を検索できるようにしたものである。従って、以下、本実施形態による楽曲検索システムに関してのみ説明する。
【００８５】
図８は、本実施形態による楽曲検索システムの概略構成を示すブロック図である。なお、上述した第１実施形態による楽曲検索システムと同じ構成については、同一の参照番号を付与することにより説明を省略する。
【００８６】
図８に示す検索条件入力部２３は、楽曲の検索条件として、楽曲データベース１０に保存されている一の楽曲を指定する。すると、楽曲検索部２１は、その指定された楽曲を検索して楽曲再生部１４で再生させるとともに、その指定楽曲の類似楽曲を検索して再生させる。従って、ユーザは自らの嗜好に合致した一の楽曲を指定するだけで、それに類似する楽曲も鑑賞できるようになる。
【００８７】
以下、楽曲検索部２１によって実行される、指定楽曲と類似する類似楽曲の検索方法について説明する。
【００８８】
楽曲データベース１０において、曲名・楽曲データベース部１０ａに保存された各楽曲には、第１の実施形態において説明した楽曲特徴量演算装置１によって演算され、楽曲特徴量データベース部１０ｂに保存された楽曲特徴量が対応付けられている。この楽曲特徴量は、レビューデータにおける特徴フレーズ群の出現回数に応じて算出されるＴＦ−ＩＤＦ値を成分とするベクトル量であるため、一の指定楽曲に対する他の楽曲の類似度をそれぞれの楽曲特徴量から算出されるベクトル距離によって判断できる。このため、楽曲データベース１０に保存された一の楽曲を指定した場合、その指定楽曲と類似する楽曲を、それぞれの楽曲特徴量に基づいて、精度良く検索することができる。
【００８９】
具体的には、楽曲検索部２１が、検索条件として楽曲Ｍｉが指定された場合、数式３に示すように、楽曲Ｍｉの楽曲特徴量ｆ（Ｍｉ）と、楽曲データベース１０に保存されている他の楽曲Ｍｊ（ｊ≠ｉ）の楽曲特徴量ｆ（Ｍｊ）とのベクトル距離dを求め、それがある閾値Ｈ以下の楽曲を検索するようにする。
【００９０】
（数３）  ｄ（ｆ（Ｍｉ），ｆ（Ｍｊ））≦Ｈ
この場合、ベクトル距離ｄが所定の閾値Ｈ以下との条件を満たせば類似楽曲と判定されるので、検索される類似楽曲は複数である場合も、ゼロである場合もありえる。
【００９１】
必ず類似楽曲が検索されるようにするためには、楽曲検索部２１が、指定楽曲の楽曲特徴量とのベクトル距離が最小となる楽曲特徴量を有する楽曲を類似楽曲と定めて、楽曲データベース１０から検索するようにすれば良い。このようにすれば、指定楽曲に最も類似すると考えられる１楽曲を類似楽曲として検索することができる。
【００９２】
ただし、上述した手法では、類似楽曲が１楽曲しか検索されないので、類似楽曲を連続的に再生させることができない。この点を解決するためには、楽曲検索部２１は、類似楽曲として楽曲再生部１４によって再生された楽曲を新たな指定楽曲とし、その類似楽曲を検索するようにすれば良い。この場合、新たな指定楽曲の類似楽曲は、未再生の楽曲を対象として検索する必要があるので、図８に点線で示すように、楽曲検索部２１に、楽曲再生部１４で再生済みの楽曲を記憶する再生楽曲記憶部２２を設ける。そして、類似楽曲の検索の際には、再生楽曲記憶部２２を参照することにより、再生済みの楽曲を選択しないようにする。
【００９３】
（第３実施形態）
次に本発明の第３実施形態について図面に基づいて説明する。本実施形態でも、上述した第２実施形態と同様に、第１実施形態とは異なる検索条件によってユーザが所望する楽曲を検索できるようにしたものである。従って、以下、本実施形態による楽曲検索システムに関してのみ説明する。
【００９４】
図９は、本実施形態による楽曲検索システムの概略構成を示すブロック図である。なお、上述した第１実施形態による楽曲検索システムと同じ構成については、同一の参照番号を付与することにより説明を省略する。
【００９５】
本実施形態による楽曲検索システムでは、楽曲の検索条件として、楽曲の特徴を表す文章（例えば、「静かでほっとできる曲」など）を用いることができるようにした。以下、本実施形態では、この楽曲の特徴を表す文章を記号Ｃで表す。このため、図９に示す検索条件入力部３３は、キーボードや音声認識部を備え、ユーザが所望する文章（以下、検索文という）Ｃを入力できるように構成される。また、検索条件入力部３３によって入力された検索文Ｃを解析して、その検索文Ｃから検索特徴量ｇ（Ｃ）を生成する検索特徴量演算部３２が設けられている。
【００９６】
以下、検索特徴量演算部３２における、検索文Ｃから検索特徴量ｇ（Ｃ）を生成する処理について詳しく説明する。検索特徴量演算部３２は、まず、入力された検索文Ｃを形態素解析し、自立語と否定語（「ない」「ぬ」「乏しい」など）を抜き出す。次に、シソーラス辞書等の言語データベースを用いて、自立語に対する同義語、類義語、反義語の少なくとも１種を取得する。このようにして、自立語及びその同義語、類義語、反義語の少なくとも１種が検索語として設定される。そして、楽曲特徴量ｆ（Ｍｉ）を演算した際に使用した主単語群若しくは属性単語群の中に、上記の検索語（自立語、同義語、類義語、反義語）が含まれているかどうかを判定し、含まれている場合、さらにその検索語の直後に否定語が存在するか否かを判定して、その判定結果に応じてプラス方向又はマイナス方向に、その単語群の出現回数を計数する。このように自立語に加えて、同義語、類義語及び反義語の少なくとも１種を検索語とすることにより、検索文Ｃの特徴を示す検索特徴量ｇ（Ｃ）を精度よく演算することができる。
【００９７】
ここで、検索語の直後に否定語が存在せず、検索文における単語群の出現回数をプラス方向に計数する場合、自立語が出現した場合には１を計数しつつ、検索文に含まれる自立語の同義語及び／又は類義語については、検索文中に出現した場合の出現回数の計数値ｉ及び／又はｊを、０＜ｉ，ｊ≦１の範囲で予め定めておいても良い。つまり、検索文に含まれる自立語の同義語、類義語が検索文に出現した場合、その出現回数を１と計数しても良いし、０より大きく１より小さい所定の計数値を計数しても良い。同義語、類義語は自立語そのものではないためである。同様に、検索文Ｃに含まれる自立語の反義語について、検索文中に出現した場合の出現回数の計数値ｋを、−１≦ｋ＜０の範囲で予め定めるようにしても良い。
【００９８】
一方、検索語の直後に否定語が存在するときには、上述した各計数値（１、ｉ，ｊ、ｋ）にマイナスの符号を付けて、検索文における単語群の出現回数を計数する。検索語の直後に否定語が存在するとき、検索語の示す意味とは逆の意味を意図したものと考えられるためである。
【００９９】
このようにして、検索文Ｃに含まれるすべての自立語に対して、検索語に相当するか判定するとともに、検索語に相当する場合に、その出現回数の計数処理を行って、主単語群又は属性単語群に含まれる単語群の出現回数をそれぞれ計数する。
【０１００】
そして、検索特徴量演算部３２は、単語群の出現回数を、その単語群を構成要素とする特徴フレーズ群の出現回数とみなして、当該出現回数を成分とするベクトル量として検索特徴量ｇ（Ｃ）を演算する。これにより、検索特徴量ｇ（Ｃ）と、各楽曲の楽曲特徴量ｆ（Ｍｉ）とのベクトル距離を算出することが可能となる。このベクトル距離は、検索文Ｃと楽曲の特徴との類似性を示す指標となるので、このベクトル距離に基づいて、検索文Ｃに対応する特徴を有する楽曲を検索することが可能になる。
【０１０１】
なお、本実施形態では、特徴フレーズ群ではなく、その特徴フレーズ群を構成する主単語群と属性単語群とを用いて、検索文Ｃを評価しているので、例えばユーザが単に「明るい」などの１単語からなる検索文Ｃを入力した場合でも、それに対応する楽曲を検索することができる。
【０１０２】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に何ら制限されることなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々変形して実施することが可能である。
【０１０３】
例えば、上述した各実施形態における楽曲検索システムについて、検索条件入力部１３，２３，３３及び楽曲再生部１４をクライアントとし、残りの構成（楽曲データベース１０、楽曲検索部１１，２１，３１等）を楽曲配信センタに用意し、楽曲配信センタとクライアントとが通信によって接続されても良い。このように、楽曲配信センタに楽曲データベース１０を設けることで、新曲の追加等のメンテナンスを迅速に行うことができる。そして、このような構成を採用すると、クライアントとしての各ユーザは、楽曲データベース１０にどのような楽曲が登録されているかを完全に把握することは困難となるが、上述した各実施形態の楽曲検索システムを利用することで、所望の楽曲を精度良く検索することが可能になる。
【０１０４】
また、楽曲検索部１１，２１，３１に、検索条件入力部１３，２３，３３から入力された楽曲の検索条件に関する指示（曲調、指定楽曲、検索文など）を記憶する記憶部と、その記憶部の記憶結果に基づいて推定されるユーザの嗜好に合致した楽曲を推薦楽曲として提示する推薦楽曲提示部とを備えるように構成しても良い。例えば、特定の曲調を検索条件として何度も指示している場合などは、記憶部の記憶結果から、その特定の曲調に属する楽曲がユーザの嗜好に合致すると推定できる。そして、そのような楽曲をユーザに推薦することにより、ユーザは自身の嗜好に合致する楽曲を鑑賞する機会を増やすことができる。
【０１０５】
この場合、推薦楽曲提示部は、推薦楽曲として提示する楽曲の楽曲特徴量に基づき、その楽曲の特徴を示す特徴フレーズを選定し、この選定した特徴フレーズ群を用いて推薦文を提示するようにしても良い。上述したように、楽曲特徴量は、レビューデータにおける各特徴フレーズの出現回数に応じて算出されるＴＦ−ＩＤＦ値を成分とするベクトル量として演算される。従って、そのＴＦ−ＩＤＦ値に基づいて、対応する楽曲を特徴づける特徴フレーズ群を選定することができる。
【０１０６】
具体的には、推薦楽曲をＭｉ、その楽曲特徴量をｆ（Ｍｉ）とするとき、そのベクトル要素の値がある閾値より大きいものを選択する。選択された要素は楽曲Ｍｉの特徴を良く表すフレーズ群に対応する。そこでこのフレーズ群を組み合わせて推薦文を作る。例えば、楽曲特徴量をｆ（Ｍｉ）における２つのベクトル要素が選択され、それぞれに対応するフレーズ群が「優しい歌声」および「癒される」であった場合、「優しい歌声に癒される曲です」といった推薦文を作ることができる。これによりユーザは、楽曲検索システムの推薦している曲がどのような曲なのかをより正確に知ることができ、かつシステムが楽曲Ｍｉを推薦している理由も分かるため、推薦を受け入れやすくなるという効果が得られる。これは特に上述した楽曲配信センタが有料楽曲配信サービスを行っており、ユーザが購入していない楽曲を推薦してライセンス購入を促すような形態において、ライセンス販売の売り上げ向上につながる効果が期待できる。
【０１０７】
また、上述した各実施形態では、ＴＦ−ＩＤＦ値をベクトル要素として、楽曲特徴量を演算するようにしたが、単なる各特徴フレーズ群の出現回数をベクトル要素として楽曲特徴量を演算するようにしても良い。
【０１０８】
また、楽曲データベース１０に、各楽曲を再生するための楽曲データを保存する例について説明したが、この楽曲データベースには、楽曲データそのものに代えて、その楽曲データの入手先を示すインデックスデータを保存するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１０９】
【図１】本発明の第１実施形態における楽曲特徴量演算装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】特徴フレーズ群の決定方法について説明するための説明図である。
【図３】楽曲特徴量の演算方法について説明するための説明図である。
【図４】本発明の第１実施形態における楽曲検索システムの概略構成を示すブロック図である。
【図５】楽曲データベースにおけるデータ構造の一例を示す図である。
【図６】曲調特徴量データベースの構成を示す図である。
【図７】各曲調に対して、各曲調に属する楽曲特徴量の範囲の一例を示す図である。
【図８】本発明の第２実施形態における楽曲検索システムの概略構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第３実施形態における楽曲検索システムの概略構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１１０】
１  楽曲特徴量演算装置
２  入力部
３  ノイズ除去部
４  計数部
５  特徴量演算部
１０  楽曲データベース
１１，２１，３１  楽曲検索部
１２  曲調特徴量データベース
１３，２３，３３  検索条件入力部
１４  楽曲再生部
２２  再生楽曲記憶部
３２  検索特徴量演算部
【図１】
2007280342.tif 000003
【図２】
2007280342.tif 000004
【図３】
2007280342.tif 000005
【図４】
2007280342.tif 000006
【図５】
2007280342.tif 000007
【図６】
2007280342.tif 000008
【図７】
2007280342.tif 000009
【図８】
2007280342.tif 000010
【図９】
2007280342.tif 000011