(57)【要約】【課題】従来の嗜好推定装置では、ユーザの嗜好変化を考慮する場合でも、コンテンツの鑑賞回数により嗜好変化を推定するもので、ユーザがコンテンツを鑑賞して喚起される情動値に基づくものはなく、嗜好の判定精度に課題があった。【解決手段】コンテンツの特徴量を抽出し、コンテンツの複雑性値を算出し、特徴量と複雑性値を基にユーザの情動値を算出して、嗜好の判定を行うことで、ユーザ個々の嗜好変化を的確に考慮し、コンテンツの嗜好判定の精度を向上させる。【選択図】図１
2012220653.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部で抽出された特徴量を基に前記コンテンツの複雑性値を算出する複雑性算出部と、
前記特徴量と前記複雑性値を基に、前記コンテンツを鑑賞することで喚起される情動値を算出する情動値生成部と、
前記算出された情動値に基づき、嗜好の判定を行う嗜好判定部と、
を備えた変化対応型嗜好推定装置。
【請求項２】
前記変化対応型嗜好推定装置は、更に、
ユーザ毎に、前記コンテンツの複雑性値と情動値との関係を示す複雑性指標を管理する複雑性指標管理部を備え、
前記情動値生成部は、前記特徴量、前記複雑性値、及び前記複雑性指標を基に、前記情動値を算出する、
請求項１記載の変化対応型嗜好推定装置。
【請求項３】
前記複雑性指標は、前記ユーザの前記コンテンツの複雑性値と、コンテンツを鑑賞することによって誘発される感情との対応関係を示す、
請求項１または請求項２記載の変化対応型嗜好推定装置。
【請求項４】
前記複雑性算出部は、前記複雑性値を算出する際に、前記コンテンツの時系列変化の冗長性、典型性の少なくとも１つを利用する、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の変化対応型嗜好推定装置。
【請求項５】
前記変化対応型嗜好推定装置は、更に、状況情報を入力する入力部を備え、
前記判定部は、前記算出された情動値と前記状況情報とに基づき、前記状況情報を入力したユーザの嗜好の判定を行う、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の変化対応型嗜好推定装置。
【請求項６】
前記変化対応型嗜好推定装置は、更に、前記嗜好の判定結果に基づき、前記複雑性指標を更新する更新部を備えた、
請求項５記載の変化対応型嗜好推定装置。
【請求項７】
コンテンツに対するユーザの嗜好を推定する変化対応型の嗜好推定方法であって、
コンテンツの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量を基に、前記コンテンツの複雑性値を算出する複雑性値算出ステップと、
前記特徴量、前記複雑性値、及び複雑性指標を基に、前記コンテンツを鑑賞することで喚起される前記ユーザの情動値を算出する情動値生成ステップと、
前記算出された情動値に基づき、嗜好の判定を行う嗜好判定ステップと、
前記嗜好の判定結果に基づき、前記複雑性指標を更新する更新ステップと、
を備えた、変化対応型の嗜好推定方法。
【請求項８】
コンピュータを、コンテンツに対するユーザの嗜好を推定する変化対応型嗜好推定装置として機能させるための変化対応型の嗜好推定プログラムであって、
前記コンピュータに、
コンテンツの特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量を基に、前記コンテンツの複雑性値を算出する複雑性値算出ステップと、
前記特徴量、前記複雑性値、及び複雑性指標を基に、前記コンテンツを鑑賞することで喚起される前記ユーザの情動値を算出する情動値生成ステップと、
前記算出された情動値に基づき、嗜好の判定を行う嗜好判定ステップと、
前記嗜好の判定結果に基づき、前記複雑性指標を更新する更新ステップと、
を実行させる変化対応型の嗜好推定プログラム。
【請求項９】
コンテンツの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出部で抽出された特徴量を基に前記コンテンツの複雑性値を算出する複雑性算出部と、
前記特徴量と前記複雑性値を基に、前記コンテンツを鑑賞することで喚起される情動値を算出する情動値生成部と、
前記算出された情動値に基づき、嗜好の判定を行う嗜好判定部と、
を備えた集積回路。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はコンテンツの検索やオーサリング、推薦などにおいて、ユーザのコンテンツに対する嗜好の変化を考慮して、好みを推定する嗜好推定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、コンテンツの特徴から対象ユーザの嗜好を推定するシステムとして、コンテンツの特徴量を分析し、特徴量とそのコンテンツに対するユーザの嗜好度合いとの対応付けを学習させておき、新規のコンテンツの特徴量を分析する事で、その新規コンテンツに対する好みを推定するものがある。たとえば音楽コンテンツを対象とした場合、各音楽コンテンツをあらわすビートや調性、メロディ構造などをコンテンツの特徴量として利用し、好みを推定する。例えばビート関連の特徴量には、曲の速度を表すテンポや、８ビート、１６ビートなどの基本的なビートの構造を示すビート構造、１／２拍のビートの強度と１／４拍のビート強度の比を表すビート強度比、平均音数、などがある。調性は、ハ長調、ニ短調などの楽曲の基本となる調を指す。メロディ構造を表現する手法には、楽曲の要約を行うＧＴＴＭ（Ｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ  Ｔｈｅｏｒｙ  ｏｆ  Ｔｏｎａｌ  Ｍｕｓｉｃ）などがある。ＧＴＴＭでは、小節単位や数小節単位の最重要な音を選別し、木構造を作成することで要約を行う。また、ボーカルの声質や楽器構成なども特徴量の一つである。
【０００３】
音楽コンテンツの特徴量からユーザの嗜好を推定する方式の代表的なものには、Ｐａｎｄｏｒａ  Ｍｅｄｉａ，  Ｉｎｃ．の音楽推薦システムなどがある（ｗｗｗ．ｐａｎｄｏｒａ．ｃｏｍ，  Ｍｕｓｉｃ  Ｇｅｎｏｍｅ  Ｐｒｏｊｅｃｔ  ［特許文献１］）。
【０００４】
従来の嗜好推定装置の構成例を図１６に示す。この嗜好推定装置は、入力されたコンテンツ１００１からコンテンツ１００１の特徴量を抽出する特徴量抽出部１００２と、ユーザが好む特徴量の類似性から嗜好を推定する嗜好推定部１００３とを備える。特徴量抽出部１００２は、コンテンツが入力されると特徴量を算出して嗜好推定部１００３に入力する。嗜好推定部１００３は、入力された特徴量に基づいてユーザの嗜好を判定し、嗜好判定結果を出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許第７００３５１５号明細書
【特許文献２】特開２００６−１９５３８４号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】田川・三崎：“音楽信号からのテンポ検出法に関する一検討”、日本音響学会講演論文集、ｐｐ．５２９−５３０、２０００
【非特許文献２】リズムマップ：角尾・小野・嵯峨山：“音楽音響信号からの単位リズムパターンの抽出と楽曲構造の解析”、情報処理学会研究報告音楽情報科学、２００８−ＭＵＳ−７６、ｐ１４９−１５４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来の嗜好推定装置では、リズム、和音等のコンテンツの客観的分析指標に着目しており、ユーザ個々の嗜好特性の変化に基づき、嗜好を推定することが困難であった。嗜好の変化を考慮する場合でも、コンテンツの鑑賞回数により嗜好変化を推定するもので、ユーザがコンテンツを鑑賞して喚起される情動値に基づくものはなかった。
【０００８】
このため、コンテンツに対して、時系列的に変化、変動していく嗜好を、ユーザ毎に適格に把握し、嗜好変化に応じた適切なコンテンツを推薦することが困難であった。
【０００９】
本発明は、上記事由に鑑みてなされたものであり、コンテンツに対して、時系列的に変化、変動していく嗜好をユーザ毎に適格に把握し、嗜好変化に応じた適切なコンテンツを推薦する嗜好推定装置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】
【００１０】
本発明に係わる変化対応型嗜好推定装置は、コンテンツの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、特徴量抽出部で抽出された特徴量を基にコンテンツの複雑性値を算出する複雑性算出部と、特徴量と複雑性値を基に、コンテンツを鑑賞することで喚起される情動値を算出する情動値生成部と、算入された情動値に基づき嗜好の判定を行う嗜好判定部とを備えている。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の変化対応型嗜好推定装置は、コンテンツの客観的指標である特徴量に加えて、更に複雑性値を導入し、ユーザ毎に特徴量と複雑性値とに基づき、コンテンツを鑑賞するユーザの情動値を生成することで、嗜好の個人差及び変化を適格に配慮した適切な嗜好推定を可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態１に係わる変化対応型嗜好推定装置のブロック図
【図２】本発明の実施の形態１に係わる特徴量抽出部と複雑性算出部の構成の一例を示す図
【図３】音楽の特徴量を時系列で示す一例の図
【図４】音楽の複雑性値を時系列で示す一例の図
【図５】本発明の実施の形態１に係る変化対応型嗜好推定装置の全体動作を示すフローチャート
【図６】（ａ）は覚醒度を時系列で示す図、（ｂ）は快／不快度を時系列で示す図
【図７】本発明の実施の形態１に係わる基準複雑性指標を示す図
【図８】本発明の実施の形態２に係わる変化対応型嗜好推定装置のブロック図
【図９】本発明の実施の形態２に係る変化対応型嗜好推定装置の全体動作を示すフローチャート
【図１０】本発明の実施の形態２に係る変化対応型嗜好推定装置の詳細動作を示すフローチャート
【図１１】本発明の実施の形態２に係る複雑性指標管理部において、ユーザ毎に管理された個別複雑性指標のデータ構造の一例を示す図
【図１２】本発明の実施の形態２に係わる情動値生成部の動作を示す図
【図１３】本発明の実施の形態２に係る複雑性指標管理部において、ユーザ毎に管理された個別複雑性指標のデータ構造の他の一例を示す図
【図１４】本発明の実施の形態３に係る変化対応型嗜好推定装置のブロック図
【図１５】本発明の実施の形態３に係る参照入力部の構成の一例を示す図
【図１６】従来のコンテンツ嗜好推定装置のブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。図面において実質的に同一の部材には同一の符号を付している。
【００１４】
以下の実施の形態については、音楽をコンテンツの一例として説明する。コンテンツの種類は音楽に限定されることはなく、動画、静止画等、ディジタル化されたデータで表現され、そのコンテンツの特徴を示す属性が抽出されるものであれば、本発明は適用可能である。
【００１５】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係わる変化対応型嗜好推定装置のブロック図である。
【００１６】
変化対応型嗜好推定装置２０００は、コンテンツ１が入力されると、特徴量、複雑性値、情動値に基づきユーザのコンテンツに対する嗜好が判定され、嗜好判定結果２として出力する。
【００１７】
特徴量抽出部１００は、入力されたコンテンツ１の特徴量を抽出し出力する。特徴量抽出部１００は、入力されたコンテンツ１から、ビートや周波数特性などの音楽特徴量や、画像コンテンツにおけるＳＩＦＴ特徴量などに挙げられるように、コンテンツ１の特徴を表わす特徴量を抽出し出力する。以下は、音楽をコンテンツ１の一例として説明する。
【００１８】
複雑性算出部２００は、特徴量抽出部１００で抽出されたコンテンツ１の特徴量から、更に複雑性値を算出する。複雑性値とは、音楽の入力刺激としての属性を示す値であり、幾つかの構成要素からなる。詳細は、以下で説明する。
【００１９】
情動値生成部３００は、特徴量、複雑性値に基づき、コンテンツ１を鑑賞するユーザの情動値を生成する。情動値とは、コンテンツ１を鑑賞した場合に喚起される、個人毎に異なる快適あるいは不快のレベルを示す値である。あるいは、コンテンツ１を鑑賞した場合に喚起される個人毎に異なる覚醒のレベルである。一般的には、情動値が大きい程、ユーザはそのコンテンツ１を好む、嗜好していると判断される。
【００２０】
嗜好判定部４００は、情動値に基づき、ユーザのコンテンツ１に対する嗜好を判定し、嗜好判定結果２を出力する。
【００２１】
図２は、本発明の実施の形態１に係わる特徴量抽出部１００と、複雑性算出部２００の構成の一例を示す。
【００２２】
特徴量抽出部１００は、コンテンツ１から、周波数成分、リズム成分、メロディ成分などの特徴量を抽出し、出力する。特徴量は、これらの成分に限定されない。他にも和音等、種々の音楽の特徴を表すパラメータを選択することも可能である。
【００２３】
複雑性算出部２００は、抽出されたコンテンツ１の特徴量を分析して、更に、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性などの複雑性を示す複雑性値を算出し、出力する。
【００２４】
ここで、複雑性値とは、音楽の入力刺激としての属性を示す値であり、例えば、典型性、冗長性などがある。また、冗長性とは、所定単位における音楽のリズムパターンの種類、生起確率を示す情報で、冗長性が高いと複雑性値は低い。
【００２５】
次に、典型性とは、音楽の様式のルールから逸脱する度合いを示す情報で、典型性が高いと複雑性値は低い。
【００２６】
これらの典型性、冗長性の複雑性値は、ユーザがコンテンツを繰り返して、あるいは中長期的に鑑賞した場合に、傾向が特に出易い特性を有する。このため、本実施の形態では、中長期的な嗜好の変化を考慮した嗜好判定をする際にも効果がある。
【００２７】
図３は、音楽の特徴量を時系列で示す一例の図である。図４は、音楽の複雑性値を時系列で示す一例の図である。
【００２８】
図３においては、音楽の特徴量の例である、メロディ、ビートが、時系列で示されている。ＭＩＤＩ（Ｍｕｓｉｃａｌ  Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）のように、音楽データが音符を単位として、時系列で数値化されている。音楽データを数値化する場合の単位は、特に限定する必要はない。また、同時に複数音源、楽器等が存在する場合には、異なる音源、楽器毎に数値化してもよいし、全体として数値化しても良い。
【００２９】
図４において、ビートのデータ、メロディのデータは、四分音符２拍毎などを区切りとする所定単位で区切られる。所定の単位毎に、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性が算出される。
【００３０】
リズム冗長性は、前記所定の単位毎に、時系列のデータとして、例えば、直前の１区切りと同じリズムパターンの時は“１”、違う場合は“０”と算出する。
【００３１】
リズム典型性に関しては、あらかじめ、オフラインで多数の楽曲のリズムパターンを分析したデータベースを持っておく。あるいは、楽典などから基本的なリズムパターンのデータベースを作成する。リズム典型性は、前記所定の単位毎に、時系列のデータとして、例えば、よく出現するリズムパターンと同じパターンのときは、“１”、違う場合は“０”と算出する。
【００３２】
メロディ冗長性は、前記所定の単位毎に、時系列のデータとして、例えば、直前の１区切りと同じメロディパターンのときは“１”、違う場合は“０”として算出する。
【００３３】
メロディ典型性に関して、あらかじめ、オフラインで多数の楽曲のメロディをＨＭＭ（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）などで機械学習させる。メロディ典型性は、前記所定の単位毎に、時系列のデータとして、機械学習の結果と比較し、よくあるメロディ進行の場合は“１”を、あまり無いメロディ進行の場合は“０”と算出する。
【００３４】
ここで、複雑性値を示すデータとして、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性の４つを例に説明した。これは、４つに限定する必要はなく、１つ以上であれば、本発明に適用することが可能である。
【００３５】
次に、図５のフローチャートを用いて、本発明の実施の形態１に係る変化対応型嗜好推定装置２０００の全体動作を説明する。
【００３６】
ユーザが鑑賞するコンテンツが、パソコン、ディジタルオーディオ機器、ネットワーク、記憶媒体等から、変化対応型嗜好推定装置２０００に入力される（ステップＳ１００）。
【００３７】
特徴量抽出部１００が、入力されたコンテンツの特徴量を抽出する（ステップＳ１０１）。この際、ユーザ毎に異なる、可聴出来る周波数帯域や、リズムの聞き分けなどの識別能力情報を別途保持して、各ユーザの識別能力に応じたフィルタをコンテンツ１にかけることで、特徴量の抽出効果を高めても良い。
【００３８】
複雑性算出部２００は、特徴量抽出部１００で抽出されたコンテンツ１の特徴量から、更に複雑性値を算出する。複雑性値とは、先述のとおり、音楽の入力刺激としての属性を示す値であり、例えば、典型性、冗長性などがあり、さらには、これらの特性をリズム、メロディと組み合わせて算出する（ステップＳ１０２）。本フローでは、所定の単位毎に、時系列のデータとして、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性の４種類が算出される。
【００３９】
算出された特徴量、複雑性値を基に、コンテンツで喚起されるユーザの情動値が算出される（ステップＳ１０３）。
【００４０】
先述したように情動値とは、コンテンツを鑑賞した場合に喚起される、個人毎に異なる快適あるいは不快のレベルを示す値である。
【００４１】
図６に、情動値の例を時系列で示す。図６（ａ）は覚醒度を時系列で示し、図６（ｂ）は快／不快度を時系列で示している。一般的に、コンテンツを鑑賞して、快適度が高い場合と、覚醒度が高い場合の傾向は同様である。このため、本実施の形態では、情動値を示すものとして快適度で表現する。
【００４２】
なお、ユーザの特定の状況においては、快適度と覚醒度とが同様の傾向を示さず、異なる逆の傾向を示す場合も想定される。例えば、就寝時には、ユーザにとって覚醒度が低いほうが、眠りにつき易く快適度が高いと感じる。これについては、嗜好判定の際に、ユーザの置かれた状況を考慮して嗜好判定する処理方法を後述する。
【００４３】
算出された情動値を基に、コンテンツをユーザが好むか否かが判定され、出力される（ステップＳ１０４）。
【００４４】
図７に、ステップＳ１０３において情動値を算出した際に用いた、基準複雑性指標を示す。基準複雑性指標は、一般的に標準となる複雑性と快適度の関係を示す指標である。
【００４５】
図７において、例えばコンテンツの複雑性値が時系列データを基に、代表値としてｃ１が得られたとする。図７の縦軸の快適度において、Ｔｈは快適と判断される閾値を示す。代表値がｃ１の場合、快適度はｅ１であり、閾値Ｔｈを超えている。このため、代表値ｃ１の場合には、コンテンツは好まれると判定される。
【００４６】
次に、コンテンツの複雑性値が時系列データを基に、代表値としてｃ２が得られたとする。図７において代表値がｃ２の場合、快適度はｅ２であり、閾値Ｔｈよりも低い。すると、代表値ｃ２の場合には、コンテンツは好まれないと判定される。
【００４７】
この判定は、あくまで一例である。複雑性値が複数有り、さらにそれらは時系列のデータであるため、それらから代表値を算出する方法は、種々の方法が考えられる。
【００４８】
時系列データから代表値を算出する場合には、ピーク値を選択する、平均値を選択する、上位の複数のピーク値を選択し平均を取るなどがある。
【００４９】
また複数の複雑性値を用いて代表値を算出する場合には、単純平均値、あるいはパラメータ毎に優先度を付ける、あるいは重みをつけて平均値をとるなどが考えられる。
【００５０】
更に、複雑性値を時間関数としてそのまま情動値算出に使っても、処理時間、処理の効率が問題ない場合には、複数種類の複雑性値を時間関数としてそのまま活用し、基準複雑性指標との関係で、情動値を求めても構わない。
【００５１】
これら以外にも、複雑性値の特徴を示す代表値を算出する方法であれば、上記方法には限定されない。
【００５２】
（実施の形態２）
図８に、本発明の実施の形態２に係わる変化対応型嗜好推定装置のブロック図を示す。図９に、本発明の実施の形態２に係る変化対応型嗜好推定装置の全体動作を表すフローチャートを示す。図１０に、本発明の実施の形態２に係る変化対応型嗜好推定装置の詳細動作を表すフローチャートを示す。
【００５３】
実施の形態２の図８、９、１０において、実施の形態１の説明で用いた図面と同様の構成要素については、同一の参照符号を付し、説明は省略する。
【００５４】
図８の変化対応型嗜好推定装置２０００のブロック図において、図１のブロック図に追加した構成は、更新部５００と、複雑性指標管理部６００である。
【００５５】
更新部５００は、嗜好判定部４００がコンテンツ１への嗜好を判定した後、判定結果に応じて、複雑性指標管理部６００で保持しているユーザ毎の個別複雑性指標を更新する。
【００５６】
複雑性指標管理部６００は、ユーザを識別するためのユーザＩＤと対応付けて、ユーザ毎に異なる個別複雑性指標を管理している。ユーザ毎に異なる個別複雑性指標は、入力されたコンテンツ１の複雑性値を用いて、ユーザ毎に異なる情動値が生成されるのに活用される。具体的には、個別複雑性指標は、ユーザ毎に複雑性値と快適度との関係を示す指標である。
【００５７】
次に、図９のフローチャートを用いて、本発明の実施の形態２に係る変化対応型嗜好推定装置２０００の全体動作を説明する。
【００５８】
ユーザが鑑賞するコンテンツ１が、パソコン、ディジタルオーディオ機器、ネットワーク、記憶媒体等から、変化対応型嗜好推定装置２０００に入力される（ステップＳ１００）。
【００５９】
特徴量抽出部１００が、入力されたコンテンツ１の特徴量を抽出する（ステップＳ１０１）。この際、ユーザ毎に異なる、可聴出来る周波数帯域や、リズムの聞き分けなどの識別能力情報を別途保持して、各ユーザの識別能力に応じたフィルタをコンテンツにかけることで、特徴量の抽出効果を高めても良い。
【００６０】
複雑性算出部２００は、特徴量抽出部１００で抽出されたコンテンツ１の特徴量から、更に複雑性を算出する（ステップＳ１０２）。本フローでは複雑性値として、所定の単位毎に、時系列のデータとして、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性の４種類が算出される。
【００６１】
算出された複雑性値を基に、複雑性指標管理部６００がユーザＩＤを用いて管理しているユーザ毎に異なる個別複雑性指標から、コンテンツ１で喚起されるユーザの情動値が算出される（ステップＳ２００）。
【００６２】
個別複雑性指標は、ユーザ毎に複雑性値と快適度との関係を示すため、同一コンテンツを鑑賞した場合に喚起される情動値は、個人毎に異なる値となる。
【００６３】
算出された情動値を基に、コンテンツ１をユーザが好むか否かが判定され、出力される（ステップＳ２０１）。
【００６４】
ユーザがコンテンツ１を好むか否かの嗜好判定結果が出た後、嗜好判定結果、ユーザ本人の評価入力等に応じて、複雑性指標管理部６００が管理している個別複雑性評価指標のデータを更新する。
【００６５】
個別複雑性評価指標を更新する判断材料としては、ユーザ本人のコンテンツを好きか否かの等の評価入力、コンテンツ再生装置の再生音量、再生回数、再生の途中停止等の動作情報、あるいはユーザ本人の脳波等の医学的信号の計測結果などがある。変化対応型嗜好推定装置２０００がコンテンツを嗜好するか否かをより正確に、精度良く判定するために活用あるいは補完できる情報は、個別複雑性評価指標を更新する判断材料として使える。
【００６６】
次に、図１０のフローチャートを用いて、上述したステップＳ１０２、Ｓ２００の動作について詳述する。
【００６７】
複雑性を算出するステップＳ１０２を、ステップＳ１０２ａと１０２ｂとに分けて説明する。
【００６８】
コンテンツ１の複雑性値を、所定の単位毎に、時系列のデータとして、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性の４種類で算出する（ステップＳ１０２ａ）。
【００６９】
次に、これら４種類の複雑性値を時間関数としてそのまま情動値算出に使うのは処理が膨大となるため、４種類の複雑性値のデータから、代表値を算出する（ステップＳ１０２ｂ）。
【００７０】
もちろん、ステップＳ１０２ｂにおいて処理時間、処理の効率が問題ない場合には、複数種類の複雑性値を時間関数としてそのまま活用し、個別複雑性指標との関係で、ユーザ毎に情動値を求めても構わない。
【００７１】
次に、複雑性値の代表値、ユーザを示す個別ＩＤ、個別複雑性指標とから、ユーザの情動値を算出する（ステップＳ２００）。
【００７２】
更に、情動値と閾値に基づき、個別のユーザ毎に、コンテンツ１を嗜好するかを判定する（ステップＳ２０１）。
【００７３】
ここで、図１１、図１２を用いて、ステップＳ２００、Ｓ２０１の動作を更に詳述する。
【００７４】
図１１は、本発明の実施の形態２に係る複雑性指標管理部６００において、ユーザ毎に管理された個別複雑性指標のデータ構造の一例を示す。図１２は、本発明の実施の形態２に係わる情動値生成部３００の動作を示す。
【００７５】
図１１において、ユーザＩＤはユーザを識別する情報である。図１１においては、３人のユーザを識別する。
【００７６】
ユーザＩＤ毎に、異なる個別複雑性指標が保持されている。ユーザＩＤが１の場合、複雑性値と快適度の関係が、最も左寄りである。このユーザは、複雑性が大きいコンテンツは原則として好まないことが分かる。音楽であると、単純なパターン、リズムの繰り返し等がより含まれているものを、好む傾向にある。
【００７７】
ユーザＩＤが３の場合、複雑性値と快適度の関係が、最も右寄りである。このユーザは、複雑性が大きいコンテンツを基本的に好むことが分かる。更に、個別複雑性指標を示す曲線と横軸とで囲まれる領域の面積が広いために、許容できるコンテンツの好みが広いと解釈できる。
【００７８】
ユーザＩＤが２の場合、複雑性値と快適度の関係は、ユーザＩＤが１のもの及びユーザＩＤが３のものと比較すると、真ん中寄りである。このユーザは、ユーザＩＤが１と３との間の、一般的、あるいは平均的なコンテンツを好むユーザと解釈できる。
【００７９】
次に、図１２を用いて、ユーザＩＤが１と２の二人について、コンテンツ１の嗜好を判定する場合を説明する。図１２（ａ）は、ユーザＩＤが１の場合の、個別複雑性指標を用いた情動値生成部３００の動作を示し、図１２（ｂ）は、ユーザＩＤが２の場合の、個別複雑性指標を用いた情動値生成部３００の動作を示す。
【００８０】
入力されたコンテンツ１の複雑性値の代表値がｃ３と仮定する。複雑性値の代表値ｃ３に対して、ユーザＩＤが１の場合、快適度（情動値）はｅ３である。同一の複雑性値の代表値ｃ３に対して、ユーザＩＤが２の場合、快適度（情動値）はｅ３’である。ｅ３の情動値は、ｅ３’の情動値よりも大きい。
【００８１】
また、先に図７で説明したように、閾値Ｔｈよりもｅ３が大きく、閾値Ｔｈよりもｅ３’が小さい。このため、ユーザＩＤが１のユーザに対しては、コンテンツ１は好まれると判定される。ユーザＩＤが２のユーザに対しては、コンテンツ１は好まれないと判定される。
【００８２】
更に、図１２（ａ）の場合には、複雑性指標のピークは、複雑性値ｃ３よりも左側に存在する。このため、コンテンツ１を勧める際には、現時点のコンテンツ１よりも、複雑性が低い、つまり矢印Ａ１の方向のコンテンツを勧めると、更に、ユーザの情動値に適切に対応したものとすることが出来る。
【００８３】
更に、図１２（ｂ）の場合には、複雑性指標のピークは、複雑性値ｃ３よりも右側に存在する。このため、コンテンツ１を勧める際には、現時点のコンテンツ１よりも、複雑性が高い、つまり矢印Ａ２の方向のコンテンツを勧めると、ユーザの情動値に適切に対応したものとすることが出来る。
【００８４】
図１３を用いて、個別複雑性指標のデータ構造の別の一例について説明する。
【００８５】
図１３は、本発明の実施の形態２に係る複雑性指標管理部６００において、ユーザ毎に管理された個別複雑性指標のデータ構造の他の一例を示す。
【００８６】
先に説明した図１１の個別複雑性評価指標のデータ構造において、各ユーザは１つの複雑性評価指標を有している。
【００８７】
図１３の個別複雑性評価指標のデータ構造は、各ユーザに対してコンテンツ１、コンテンツ２という２つの複雑性評価指標を有している。ここで、複雑性評価指標の数は、２に限定する必要はなく、２以上の複数個を有しても構わない。
【００８８】
コンテンツ１、コンテンツ２は、それぞれジャンル１、ジャンル２のような意味と考えればよい。例えば、コンテンツにおいて、ポップス、ジャズ、クラシック等のジャンルに応じて、複数の複雑性評価指標を切り替えることにより、コンテンツの嗜好をより正確に判断することが出来る。
【００８９】
また、コンテンツの複雑性値を、所定の単位毎に、時系列のデータとして、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性の４種類で説明した。これらのメロディ、リズム毎に、複雑性評価指標を備えて、切り替えても良い。あるいは、典型性、冗長性毎に、複雑性評価指標を備えて、切り替えても良い。
【００９０】
更には、リズム冗長性、リズム典型性、メロディ冗長性、メロディ典型性の４種類の複雑性値毎に、複雑性評価指標を備えて、切り替えても良い。
【００９１】
なお、図１３の複雑性指標の数は２つに限定する必要はなく、コンテンツの種類をコンテンツＩＤとして管理することで、２以上の複数、切り替えることが出来る。
【００９２】
（実施の形態３）
図１４に、本発明の実施の形態３に係る変化対応型嗜好推定装置のブロック図を示す。図１５に、本発明の実施の形態３に係る参照入力部の構成の一例を示す。
【００９３】
実施の形態３の図１４において、実施の形態１、実施の形態２の説明で用いた図面と同様の構成要素については、同一の参照符号を付し、説明は省略する。
【００９４】
図１４の変化対応型嗜好推定装置２０００のブロック図において、図１、あるいは図８のブロック図に追加した構成は、状況入力部７００と、参照入力部８００と、情動値嗜好ＤＢ９００である。
【００９５】
状況入力部７００は、ユーザがコンテンツ１を選択する状況情報を入力して、コンテンツ１の適切な嗜好判断を可能とする。具体的には、状況情報として、例えば、時間情報、あるいは就寝前後、出勤前、出勤途中、休日、平日、スポーツ、ドライブ、ドライブの場所、天気、などである。ユーザがコンテンツ１の好き嫌いを判断するときに、参考となるのがこれらの状況情報である。これらの状況情報を考慮すると、嗜好判定結果の精度を現実の最新状況にマッチングさせることが可能となる。
【００９６】
例えば、スポーツしている場合には、快適度と覚醒度とが両方共に高くなる傾向の情動値を基に嗜好を判定する。就寝前には、快適度と覚醒度が逆の関係、つまり覚醒度が下がるほうが眠りにつきやすく、快適度が高い傾向になる情動値を基に嗜好を判定する。
【００９７】
あるいは、快適度を判断する閾値Ｔｈの値を複数備え、状況情報に応じて、閾値Ｔｈを選択して情動値を生成し、嗜好を判定するようにしても良い。
【００９８】
更には、嗜好判定結果と、状況情報とをリンクさせて、履歴情報としてユーザＩＤ毎に保存しておく。次回の嗜好判定時には、その履歴情報も参考にして、嗜好判定の精度を効率良く上げることが出来る。
【００９９】
参照入力部８００は、嗜好判定結果が出力された後、個別の複雑性指標を更新するのに活用する参照情報を入力する。
【０１００】
具体的には、参照情報としては、ユーザ本人が判定されたコンテンツを本当に好きか否かの等の評価入力、コンテンツ再生装置の再生音量、再生回数、再生の途中停止等の動作情報、あるいはユーザ本人の脳波等の医学的信号の計測結果などがある。変化対応型嗜好推定装置２０００が判断したコンテンツの嗜好結果をより正確に、精度良く判定するために活用あるいは補完できる判断材料は、参照情報として使える。
【０１０１】
特に、実際に使っているユーザ本人の評価は、ユーザが置かれた状況により影響を受ける可能性はあるが、実際の本人の快適度に一番合ったコンテンツかを認識する際に、最も参考となる。例えば、従来の個別複雑性指標に基づくと、あるコンテンツを好きでないと判定されるが、ユーザがそのコンテンツを好きと評価した場合、従来の個別複雑指標を修正あるいは更新する。この場合、閾値Ｔｈが固定と仮定すれば、個別複雑指標の特性を、快適度が上がると判断される方向にシフトして更新する。
【０１０２】
また、コンテンツ再生装置の再生音量が大きい場合、あるいは再生回数が多い場合、あるいは再生を途中で停止せずに最後まで再生した場合などは、ユーザが基本的にはコンテンツを好きであると判断できる情報となる。
【０１０３】
更には、医学的信号の計測結果は、ユーザの肉体的、心理的変動要素を、ある程度客観的に定量化して数値化できるため、手間はかかるがコンテンツ選択の際の条件として参考に出来る。
【０１０４】
図１５には、参照入力部８００の構成の一例を示す。これら以外にも、嗜好の判断精度を上げるために活用できる情報は、参照入力部８００から適宜入力することが出来る。
【０１０５】
情動値嗜好ＤＢ９００は、嗜好判定部４００が情動値に基づき嗜好を判定する際に、前述した状況情報、参照情報、あるいは過去の嗜好判定結果などをユーザＩＤ毎に、データベースとして保持している。これにより、情動値の結果だけで判断せずに、状況情報、あるいは参照情報、あるいは過去の嗜好判定結果の少なくとも一部を活用することで、ユーザ毎に、コンテンツの嗜好を精度よく判断することが可能となる。
【０１０６】
なお、実施の形態では、コンテンツが音楽であるとして説明したが、写真や絵画、動画などの映像情報や音楽以外の音情報を含むコンテンツでも構わない。コンテンツが写真の場合は、コンテンツの特徴を表す特徴量が、ＳＩＦＴ特徴量、色特徴量などに変更された構成とすればよい。
【０１０７】
なお、実施の形態では、複雑性値として典型性、冗長性を活用した例を説明したが、これには限定されない。例えば、複雑性値として、これ以外にも、音響信号の規則性に関係してデータ圧縮がし易いものは複雑性が低いと規定し、活用することも可能である。圧縮方式としては、例えばｍｐ３、ＡＡＣ、ＷＭＡ、ＷＡＶなど種々の方式があるが、圧縮方式には限定されない。なお、情動値を生成する際、実施の形態１では基準複雑性指標を用い、実施の形態２では個別複雑性指標を用いた。これら２種類の複雑性指標で得られた情動値を組み合わせて情動値を生成しても良い。例えば、基準複雑性指標により、一般的に広く適用できる基本的な情動値を生成し、個別複雑性指標により個人にピンポイントで適用される個別の情動値を生成する。それら２種類の情動値を所定の割合で加算する、平均値をとる、あるいは重みをつけて演算するなどして最終的な情動値を求め、嗜好の判定に用いても良い。
【０１０８】
なお、実施の形態では、情動値を生成する際に閾値Ｔｈを１種類として説明した。この閾値Ｔｈは、２個以上備えても構わない。例えば、前述した状況入力部で入力された状況情報に基づき、閾値Ｔｈは複数の値を持ってもよい。
【０１０９】
更に、実施の形態で示した変化対応型嗜好推定装置２０００のプロセッサおよびそのプロセッサに接続された各種回路に実行させるためのプログラムコードからなるプログラムを、記録媒体に記録すること又は各種通信路等を介して流通させ頒布することもできる。このような記録媒体には、ＩＣカード、ハードディスク、光ディスク、フレキシブルディスク、ＲＯＭなどがある。流通、頒布された制御プログラムはプロセッサに読み出されうるメモリなどに格納されることにより利用に供され、そのプロセッサがその制御プログラムを実行することにより各実施の形態で示したような機能が実現されるようになる。なお、制御プログラムの一部を画像管理装置とは別個のプログラム実行可能な装置（プロセッサ）に各種ネットワークを介して送信して、その別個のプログラム実行可能な装置においてその制御プログラムの一部を実行させることとしてもよい。
【０１１０】
前述の実施の形態で示した変化対応型嗜好推定装置２０００を構成する構成要素の一部又は全部は、１又は複数の集積回路（ＩＣ、ＬＳＩなど）として実装されることとしても良く、画像管理装置の構成要素に更に他の要素を加えて集積回路化（１チップ化）されることとしてもよい。
【０１１１】
ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、ＬＳＩ内部の回路セルの接続または設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適応等が可能性としてありえる。
【産業上の利用可能性】
【０１１２】
本発明に係る変化対応型嗜好推定装置および変化対応型の嗜好推定方法は、コンテンツの特徴量を抽出する特徴量抽出部と、コンテンツの複雑性値を算出する複雑性算出部と、特徴量と複雑性値を基に情動値を算出する情動値生成部と、情動値に基づき嗜好の判定を行う嗜好判定部とを備え、コンテンツ検索、自動コンテンツ構成、コンテンツ推薦等として有用である。
【符号の説明】
【０１１３】
１、１００１    コンテンツ
２    嗜好判定結果
１００、１００２    特徴量抽出部
２００    複雑性算出部
３００    情動値生成部
４００    嗜好判定部
５００    更新部
６００    複雑性指標管理部
７００    状況入力部
８００    参照入力部
９００    情動値嗜好ＤＢ
【図１】
2012220653.tif 000003
【図２】
2012220653.tif 000004
【図３】
2012220653.tif 000005
【図４】
2012220653.tif 000006
【図５】
2012220653.tif 000007
【図６】
2012220653.tif 000008
【図７】
2012220653.tif 000009
【図８】
2012220653.tif 000010
【図９】
2012220653.tif 000011
【図１０】
2012220653.tif 000012
【図１１】
2012220653.tif 000013
【図１２】
2012220653.tif 000014
【図１３】
2012220653.tif 000015
【図１４】
2012220653.tif 000016
【図１５】
2012220653.tif 000017
【図１６】
2012220653.tif 000018