(57)【要約】【課題】効率的に高精度な編集パラメータを取得し、取得した編集パラメータによるコンテンツ生成を支援する。【解決手段】編集パラメータによるコンテンツの編集を支援する編集支援装置において、予め設定された初期値の編集パラメータを用いて、予め蓄積された素材を編集しコンテンツを生成する素材編集手段と、前記素材編集手段により得られるコンテンツを解析し特徴情報を取得するコンテンツ解析手段と、前記コンテンツ解析手段により得られる特徴情報毎に所定の生体情報と対応付けて生体応答予測を行う生体応答予測手段と、前記コンテンツに対する表現意図を設定する表現意図設定手段と、前記生体応答予測手段により得られる生体応答情報と、前記表現意図設定手段により得られる表現項目とに基づいて、前記コンテンツを評価するコンテンツ評価手段とを有する。【選択図】図１
2013025399.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
編集パラメータによるコンテンツの編集を支援する編集支援装置において、
予め設定された初期値の編集パラメータを用いて、予め蓄積された素材を編集しコンテンツを生成する素材編集手段と、
前記素材編集手段により得られるコンテンツを解析し特徴情報を取得するコンテンツ解析手段と、
前記コンテンツ解析手段により得られる特徴情報毎に所定の生体情報と対応付けて生体応答予測を行う生体応答予測手段と、
前記コンテンツに対する表現意図を設定する表現意図設定手段と、
前記生体応答予測手段により得られる生体応答情報と、前記表現意図設定手段により得られる表現項目とに基づいて、前記コンテンツを評価するコンテンツ評価手段とを有することを特徴とする編集支援装置。
【請求項２】
前記コンテンツ評価手段により得られる評価値の変化量が収束しているか否かを判定する収束判定手段と、
前記収束判定手段により得られる判定の結果、前記評価値の変化量が収束している場合に、編集パラメータを出力する最適編集パラメータ出力手段とを有することを特徴とする請求項１に記載の編集支援装置。
【請求項３】
前記最適編集パラメータ出力手段は、
前記評価値の変化量が収束した時点までに得られた最大の評価値に対応する編集パラメータを出力することを特徴とする請求項２に記載の編集支援装置。
【請求項４】
前記収束判定手段により得られる判定の結果、前記評価値の変化量が収束していない場合には、前記変化量の勾配を算出し、算出された勾配情報に基づいて編集パラメータを生成する編集パラメータ生成手段とを有することを特徴とする請求項２又は３に記載の編集支援装置。
【請求項５】
前記コンテンツ解析手段は、
前記素材編集手段により得られるコンテンツに含まれる画像特徴、音響特徴、及び言語特徴のうち、少なくとも１つを特徴情報として取得することを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の編集支援装置。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１乃至５の何れか１項に記載の編集支援装置が有する各手段として機能させるための編集支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、編集支援装置及び編集支援プログラムに係り、特に効率的に高精度な編集パラメータを取得し、取得した編集パラメータによるコンテンツ生成を支援する編集支援装置及び編集支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的にマルチメディアコンテンツの編集は、制作者の意図を表現するために行われる。例えば、従来では、映像や音声に対してエフェクトをかけたり、適当なビデオを繋ぎ合わせたりするための様々な編集パラメータを適切に制御することで、目的とする映像表現が実現される。
【０００３】
ここで、コンテンツ編集の現場における表現手法の優劣の判断は、例えば編集者や制作者等（以下、「編集者等」という）による主観や、経験に基づいて行われることが殆どである。なお、一般的な映像表現の定石等が文書化されているものも存在するが、そのような文書化された資料は、無限に存在する映像素材のうちのごく一部の例を題材として解説されたものが多く、任意の映像を画一的に評価する手法は提供されていない。
【０００４】
また、従来において、実際に第三者の視聴者の反応を調べ、その調べた内容を編集に反映させる作業は、非常に手間のかかる作業であるが実現できないわけではない。例えば、視聴者にコンテンツを視聴してもらい、その後のアンケートや生体反応等を手掛かりに、よりよい編集パラメータを決定することができる。更に、再度その編集パラメータによって得られる新たなコンテンツに対して視聴者の反応評価を行ったり、これらの処理を繰り返すことで、編集パラメータの最適化を行うことができる。なお、従来では、生体反応データとして脳活動計測データを用い、商品のデザインパラメータを決定する手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−５０４７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、コンテンツを生成するための多数の編集パラメータのうち、どのようにパラメータを操作すれば、編集者等の意図を的確に表現できるのかの判断は、編集者等の各個人の経験に依存している。したがって、編集者等の主観に基づいて決定された編集パラメータ（例えば、パラメータの種類やパラメータの値等を含む）は、編集者等が十分に経験を積み、第三者の評価を正確に予測できるのであれば問題がない。しかしながら、全ての編集者等が第三者の評価を精度よく予測できるわけではないため、評価の予測精度が悪い編集者等の主観に基づいて制作されたコンテンツに対する第三者の視聴者の実際の反応は、予想と異なるものとなる。
【０００７】
また、特許文献１に示すように、編集パラメータの最適化のループの中に生体反応の計測や、第三者による反応を得る手続きを含むことは、編集現場における時間的制約、編集者等の作業効率等から考えても適切ではない。つまり、特許文献１に示すような手法を実現するためには、生体反応計測装置を準備する必要があること、生体反応計測を含む最適化ループの処理は時間がかかること、アンケート項目を表現したい内容に関連したものを作る適当な数の視聴者を募集する必要があること等、多大な手間がかかってしまう。
【０００８】
開示の技術は、上述した問題点に鑑みなされたものであり、効率的に高精度な編集パラメータを取得し、取得した編集パラメータによるコンテンツ生成を支援する編集支援装置及び編集支援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】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明は、以下の特徴を有する課題を解決するための手段を採用している。
【００１０】
本発明の開示の一態様における編集支援装置は、編集パラメータによるコンテンツの編集を支援する編集支援装置において、予め設定された初期値の編集パラメータを用いて、予め蓄積された素材を編集しコンテンツを生成する素材編集手段と、前記素材編集手段により得られるコンテンツを解析し特徴情報を取得するコンテンツ解析手段と、前記コンテンツ解析手段により得られる特徴情報毎に所定の生体情報と対応付けて生体応答予測を行う生体応答予測手段と、前記コンテンツに対する表現意図を設定する表現意図設定手段と、前記生体応答予測手段により得られる生体応答情報と、前記表現意図設定手段により得られる表現項目とに基づいて、前記コンテンツを評価するコンテンツ評価手段とを有することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の開示の一態様における編集支援プログラムは、コンピュータを、上述した編集支援装置が有する各手段として機能させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、効率的に高精度な編集パラメータを取得し、取得した編集パラメータによるコンテンツ生成を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態における編集支援装置の機能構成例を示す図である。
【図２】本実施形態におけるコンテンツの評価算出の具体例について説明する図である。
【図３】本実施形態における言語特徴を説明するための図である。
【図４】生体応答予測パラメータの生成手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】本実施形態における編集支援処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
＜本発明について＞
本発明は、例えば提示されたコンテンツ等に対するヒトの反応と、その反応の意味をモデル化し、従来の暗黙のうちに行われてきた"コンテンツ生成及びヒトの反応による評価"を繰り返し行うことによる「評価」の部分をモデルによる推定値で置き換える。これにより、本発明では、短時間に最適な編集パラメータを取得することができる。
【００１５】
また、本発明では、編集したい映像・音声素材、最適化したい編集パラメータの種類及び表現したい意図（例えば、「恐怖感を出したい」）等の設定を入力することで、表現したい意図等に対応した編集パラメータが出力される。
【００１６】
以下に、上述したような特徴を有する本発明における編集支援装置及び編集支援プログラムを好適に実施した形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００１７】
＜編集支援装置の機能構成例＞
図１は、本実施形態における編集支援装置の機能構成例を示す図である。図１に示す編集支援装置１０は、編集項目設定手段１１と、編集パラメータ初期値生成手段１２と、素材蓄積手段１３と、素材編集手段１４と、コンテンツ解析手段１５と、生体応答予測手段１６と、表現意図設定手段１７と、コンテンツ評価手段１８と、収束判定手段１９と、最適編集パラメータ出力手段２０と、勾配算出手段２１と、編集パラメータ生成手段２２とを有するように構成されている。
【００１８】
なお、編集支援装置１０は、上記構成以外にもユーザが実行指示や設定情報等を入力する入力手段や、実行経過や実行結果を表示する出力手段等を有している。入力手段は、例えばキーボードや、マウス等のポインティングデバイス、マイク等の音声入力デバイス等を含む。また、出力手段は、例えばディスプレイ等の画面表示デバイスやスピーカ等の音声出力デバイス等を含む。なお、本実施形態における入力手段と出力手段とは、例えばタッチパネル等のように入力及び出力の両方の機能を有する形態であってもよい。
【００１９】
編集項目設定手段１１は、編集対象の映像や音声に対して、どのような編集を行うかを設定する。具体的には、編集項目設定手段１１は、素材蓄積手段１３に蓄積された映像や音声等に対する編集項目を設定する。なお、編集項目の設定は、ユーザ等により上述した入力手段等を用いて行われる。
【００２０】
編集項目としては、例えばフェード（フェードイン、フェードアウト、クロスフェード）や、ディゾルブ、オーバーラップ、スイッチング、テロップ、画像合成、音声合成等の映像編集や音声編集に関する各種項目や、編集対象が番組（例えば、ニュース、ドラマ、スポーツ、バラエティ等を広く含む）等のコンテンツであれば、番組に出演するＣＧキャラクタ等のオブジェクトの種類や動作内容、スタジオセットの設定等も含む。編集項目設定手段１１は、設定した編集項目情報を編集パラメータ初期値生成手段１２に出力する。
【００２１】
編集パラメータ初期値生成手段１２は、編集項目設定手段１１により設定された編集項目に対する編集パラメータを初期値として生成する。また、編集パラメータ初期値生成手段１２は、生成された初期値の編集パラメータを素材編集手段１４、勾配算出手段２１、及び最適編集パラメータ出力手段２０に出力する。
【００２２】
素材蓄積手段１３は、例えば番組等のコンテンツを制作するときに用いられる映像や音声等の素材が蓄積されている。素材蓄積手段１３は、素材編集手段１４により実際に素材を編集してコンテンツを生成する際に、蓄積された各素材データのうち、編集内容に対応するデータが素材編集手段１４から読み出される。
【００２３】
素材編集手段１４は、編集パラメータ初期値生成手段１２により生成される初期値の編集パラメータに基づいて、素材蓄積手段１３から対象となる素材データを読み出し、編集パラメータに基づいて読み出した各種の素材データを編集して番組等のコンテンツを生成する。素材編集手段１４は、編集により生成したコンテンツをコンテンツ解析手段１５に出力する。
【００２４】
コンテンツ解析手段１５は、素材編集手段１４により得られるコンテンツを解析して特徴情報（特徴量）を取得する。なお、特徴情報としては、例えばコンテンツに含まれる画像特徴、音響特徴、及び言語特徴のうち、少なくとも１つを含む。これらの各特徴は、例えば編集されたコンテンツに含まれる映像に対してランダムなサイズのガボールパッチを畳み込んだものや、表示されているオブジェクトの種類、音声のケプストラム、映像や音声等で言及されている言語情報の解析等により得ることができるが、本発明においてはこれに限定されるものではない。コンテンツ解析手段１５は、解析結果として得られるコンテンツ特徴情報（コンテンツ特徴量）を生体応答予測手段１６に出力する。
【００２５】
生体応答予測手段１６は、コンテンツ解析手段１５により得られるコンテンツから導出した特徴量に基づいて生体応答を予測する。例えば、生体応答予測手段１６は、特徴量毎に所定の生体情報と対応付けて、例えば脳活動や眼球運動等の生体応答に対する予測を行う。また、生体応答予測手段１６は、予測結果として得られた予測生体応答情報をコンテンツ評価手段１８に出力する。
【００２６】
表現意図設定手段１７は、編集等により視聴者に与えたい印象（表現意図）を意図項目として設定する。なお、表現意図としては、例えば恐怖を与えたい（田又は与えたくない）、不安感を与えたい（又は与えたくない）、感動を与えたい（又は与えたくない）、やる気を与えたい（又は与えたくない）、更には自分が運動している又は動いているという錯覚した感じを与える（又は与えない）等の各種の意図を含むが、表現意図の種類についてはこれに限定されるものではない。
【００２７】
また、表現意図設定手段１７は、１又は複数の表現意図を設定する。また、表現意図の設定は、編集者等のユーザにより上述した入力手段等を用いて行われる。表現意図設定手段１７は、設定された表現項目をコンテンツ評価手段１８に出力する。
【００２８】
コンテンツ評価手段１８は、生体応答予測手段１６により得られる予測生体応答に対するコンテンツの評価値を算出する。この場合、コンテンツ評価手段１８は、表現意図設定手段１７により得られる表現項目に対応する生体応答に基づいてコンテンツの評価値を算出する。
【００２９】
ここで、例えばヒトが恐怖や不安を感じる際には、脳の扁桃体（Ａｍｙｇｄａｌａ）と呼ばれる部位が活動することが知られている。したがって、表現意図設定部１７により得られる表現項目として、ヒトに恐怖や不安を与えたいと設定した場合には、扁桃体の活動レベルに対応させてコンテンツの評価値を取得する。なお、コンテンツ評価値の取得例については、これに限定されるものではない。コンテンツ評価手段１８は、得られた評価値を収束判定手段１９及び勾配算出手段２１に出力する。
【００３０】
収束判定手段１９は、コンテンツ評価手段１８により得られた評価値と予め設定された閾値とを比較し、評価値が収束しているか否かを判定する。つまり、本実施形態では、上述したように、素材編集手段１４において、複数の編集パラメータを用いて素材を編集してコンテンツを生成し、生成したコンテンツに基づいて、コンテンツ評価手段１８において、編集したコンテンツの評価を行う。したがって、収束判定手段１９は、複数の評価値を用いて、評価値収束判定を行い、例えば前回の評価結果からの値の変動（差分）や変動率等が所定値（閾値）以内である場合に、収束したと判定し、その判定結果を最適編集パラメータ手段２０に出力する。
【００３１】
最適編集パラメータ手段２０は、収束判定手段１９により得られる判定結果に基づいて、そのときに編集パラメータ初期値生成手段１２又は編集パラメータ生成手段２２により得られる編集パラメータを最終的な最適編集パラメータとして出力する。
【００３２】
つまり、本実施形態では、編集パラメータを更新したにも関わらず、評価値が所定値以上変動しないときには収束したとみなし、そのときの編集パラメータを最終的な最適編集パラメータとして出力する。具体的には、複数の編集パラメータを用いた評価値の結果から最大の評価を得たときの編集パラメータを最終的な最適編集パラメータとして出力する。
【００３３】
勾配算出手段２１は、所定値以上の変動が見られる場合に、過去の評価値と現在の評価値とから評価値の変動の勾配を算出する。なお、勾配算出手法としては、例えば編集パラメータの変動値（差分）に対する評価値の変動値（差分）の比率（評価値の変動値（差分）／編集パラメータの変動値（差分））等により算出することができるが、本発明においてはこれに限定されるものではない。また、勾配算出手段２１は、算出された勾配情報を編集パラメータ生成手段２２出力する。
【００３４】
編集パラメータ生成手段２２は、勾配算出手段２１から得られる勾配情報から、評価値の勾配をゼロ（０）にするような編集パラメータを推定する。具体的には、編集パラメータ生成手段２２は、編集パラメータを入力値とし評価値が出力値とするような所定の関数を用い、その関数による値が所定値（例えば、最大値を取るような値を推定し、勾配をゼロにする編集パラメータを生成する。なお、勾配をゼロにするとは、今回の編集パラメータを用いて得られる評価値と前回の編集パラメータを用いて得られる評価値との差をゼロにすることを意味し、ゼロに近似する数値や予め設定された閾値の範囲内にすることも意味する。
【００３５】
また、編集パラメータ生成手段２２は、生成された編集パラメータを素材編集手段１４、勾配算出手段２１及び最適編集パラメータ出力手段２０に出力する。なお、本実施形態では、編集パラメータ生成手段２２に勾配算出手段２１を含む構成であってもよい。
【００３６】
上述したように、本実施形態では、コンテンツに対するヒトの反応とその意味をモデル化し、従来の暗黙のうちに行われてきた"コンテンツ生成及びヒトの反応による評価"の繰り返し（ループ）における評価の部分をモデルによる推定値で置き換えることができる。これにより、本実施形態では、効率的に高精度な編集パラメータを取得し、取得した編集パラメータによるコンテンツ生成を支援することができる。
【００３７】
なお、本発明では、上述した実施形態において得られるコンテンツ評価値に対応させて編集パラメータを取得するテーブル等を予め設定しておいてもよい。これにより、例えば、上述した収束判定手段１９や勾配算出手段２１、編集パラメータ生成手段２２等の構成を具備していない構成であっても初期値の編集パラメータから定量的なコンテンツ評価を行い、その評価値から最適編集パラメータを出力することもできる。
【００３８】
また、本実施形態では、最適化（評価値を最大化するパラメータの探索）をするアルゴリズムとして既に存在する手法を用いることができ、例えば、上述した勾配算出手段２１における処理の代わりに、最適化アルゴリズムの基本的な手法であるシンプレックス法（シンプレックス法；例えば実行可能解（超多面体の頂点）の１つから出発して目的関数の値をなるべく大きく（又は小さく）するようなところに移動させていく動作を繰り返して最適解を見つけ出す方法）等を用いて最適化を行うことができるが、本発明についてはこれに限定されるものではない。なお、シンプレックス法による処理を行う場合には、上述した編集支援装置１０の構成に勾配算出手段２１は必要なくてもよい。その場合には、編集パラメータ生成手段２２において上述したシンプレックス法に基づくパラメータ生成が行われる。
【００３９】
＜本実施形態におけるコンテンツの評価算出の具体例＞
次に、上述した本実施形態におけるコンテンツの評価算出の具体例について、図を用いて説明する。図２は、本実施形態におけるコンテンツの評価算出の具体例について説明する図である。なお、図２の例では、コンテンツの評価値を算出するための主要な機能構成として、上述したコンテンツ解析手段１５、生体応答予測手段１６、表現意図設定手段１７、及びコンテンツ評価手段１８を示している。ここで、図２では、素材編集手段１４により編集されるコンテンツの一例として、映像及び音声を含むコンテンツを用いることとするが、本発明においてはこれに限定されるものではない。
【００４０】
＜コンテンツ解析＞
図２に示すように、コンテンツ解析手段１５は、コンテンツに含まれるフレーム画像Ｉ、音声Ａ、言及された単語や文章（例えば、メタデータ等）Ｌを入力する。ここで、図２に示すフレーム画像Ｉｔは、例えば時刻ｔにおけるフレーム画像（例えば、ベクトル：１９２０×１０８０次元等）を示し、音声Ａｔは、例えば時刻ｔにおける音声（例えば、ベクトル：チャンネル数次元等）を示し、単語Ｌｔは、時刻ｔに言及された単語等を示す。
【００４１】
本実施形態において、コンテンツ解析手段１５は、上述にて得られる各情報に対する特徴量Ｆｔを抽出する。特徴量Ｆｔは、上述した画像特徴、音響特徴、及び言語特徴のうち、少なくとも１つ等からなり、「Ｆｔ＝ｆ（Ｉｔ，・・・，Ｉｔ−ｂ，Ａｔ，・・・，Ａｔ−ｂ，Ｌｔ，・・・，Ｌｔ−ｂ）＝［ｆＩ（Ｉｔ，・・・，Ｉｔ−ｂ）'  ｆＡ（Ａｔ，・・・，Ａｔ−ｂ）'  ｆＬ（Ｌｔ，・・・，Ｌｔ−ｂ）'］'」として定義することができる。なお、「'」は、ベクトル・行列の転置を意味する。また、Ｆｔは時刻ｔにおけるコンテンツの特徴ベクトル（ｎ×１次元）を示す。また、ｂはビン幅（予め設定される適当な長さの時間）を示す。ここで、上述した画像特徴、音響特徴、言語特徴について具体的に説明する。
【００４２】
＜画像特徴＞
入力される映像データから画像特徴ベクトルｆＩ（Ｉｔ，・・・，Ｉｔ−ｂ）'を取得する例としては、例えば以下の式で表すことができ、フレーム内の場合の特徴（以下、「画像特徴１」という）と、フレーム間の場合の特徴（以下、「画像特徴２」という）とのうち、少なくとも１つを用いて画像特徴を取得する。
【００４３】
ｆＩ（Ｉｔ，・・・，Ｉｔ−ｂ）'＝［ｆＩ１（Ｉｔ）'  ・・・  ｆＩ１（Ｉｔ−ｂ）'  ｆＩ２（Ｉｔ，・・・，Ｉｔ−ｂ）'］'
画像特徴１の場合には、特徴ベクトルｆＩ１（Ｉｔ）は、［Ｄ１１＊Ｉｔ  ・・・  Ｄｉ１＊Ｉｔ］'として求めることができ、Ｄｉ１（ｘ，ｙ）は、以下の式（１）で求めることができる。
【００４４】
【数１】
2013025399.tif 000003
なお、上述した式（１）におけるσｘｉ，σｙｉ，θｉ，ｋｉ，φｉ，ｘｉ，ｙｉは、例えば乱数等で決まるパラメータである。また、上述した「Ｄ１１＊Ｉｔ」は、以下に示す式（２）で求めることができる。
【００４５】
【数２】
2013025399.tif 000004
なお、上述した式（２）のＤの畳み込みは、元画像からのエッジ検出に相当する。
【００４６】
また、画像特徴２の場合には、特徴ベクトルｆＩ２（Ｉｔ，・・・，Ｉｔ−ｂ）は、［Ｄ２＊Ｉｔ（ｘ１，ｙ１）・・・  Ｄ２＊Ｉｔ（ｘ１，ｙＪ）Ｄ２＊Ｉｔ（ｘ２，ｙ１）・・・Ｄ２＊Ｉｔ（ｘ１，ｙＫ）］'として求めることができ、Ｄ２（ｔ）は、以下の式（３）で求めることができる。なお、Ｊは画像のＸ方向の最大ピクセル数を示し、ＫはＹ方向の最大ピクセル数を示す。
【００４７】
【数３】
2013025399.tif 000005
なお、上述した式（３）のαは、任意のパラメータ（例えば、１／１５ｍｓ等）を示す。また、上述した「Ｄ２＊Ｉｔ（ｘｊ，ｙｋ）」は、以下に示す式（４）で求めることができる。
【００４８】
【数４】
2013025399.tif 000006
なお、上述した式（５４）において、ｊ，ｋはそれぞれ１〜Ｊ，１〜Ｋまで変化させる変数を示す。したがって、特徴ベクトルｆＩ２（Ｉｔ，・・・，Ｉｔ−ｂ）は、Ｊ×Ｋ次元の縦ベクトルになる。例えば、１９８０×１０８０次元の画像を対象にすると、１９８０×１０８０次元の縦ベクトルとなる。
【００４９】
上述した画像特徴２の場合には、時間方向における輝度変化から特徴量を取得している。なお、画像特徴の取得手法についてはこれに限定されるものではない。例えば、生体反応に影響しうる映像特徴量として、画像の空間的コントラスト（例えば、輝度や色の変化（例えば、エッジ等））や、画像の時間的コントラスト（例えば、輝度や色の時間的な変化（例えば、点滅等））、時空間的コントラスト（例えば、上述した空間的コントラスト及び時間的コントラストの組み合わせ等）を用いることができる。
【００５０】
＜音響特徴＞
入力される音声データから音響特徴ベクトルｆＡ（Ａｔ，・・・，Ａｔ−ｂ）を取得する例としては、例えばＭＦＣＣ（Ｍｅｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ：メル周波数ケプストラム係数）等の次元ベクトルであり、入力音声から単位時間毎に得られる時系列データを用いることができる。ＭＦＣＣとは、フレーム毎に音声データのＦＦＴ（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：高速フーリエ変換）分析で得られるパワースペクトルに対してメルスケールのフィルタバンクを施し、周波数軸変換されたパワースペクトルに対して離散コサイン変換（ＤＣＴ：Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｏｓｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を実行することにより抽出されるスペクトル包絡を表すパラメータである。
【００５１】
なお、本実施形態における音響特徴は、これに限定されるものではなく、例えば入力音声に対するパワー（音量）や、ＤＭＦＣＣ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  Ｍｅｌ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｃｅｐｓｔｒｕｍ  Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ：差分メル周波数ケプストラム係数）等を用いることができる。更に、音響特徴の取得手法については上述した内容に限定されるものではなく、例えば音響的特徴量として、第一フォルマント、第二フォルマント、・・・等の音声スペクトルにみられるピーク周波数の値等を用いることもできる。
【００５２】
＜言語特徴＞
入力される言語データから言語特徴ベクトルｆＬ（Ｌｔ，・・・，Ｌｔ−ｂ）を取得する例としては、例えば［ｆＬ（Ｌｔ）'  ・・・  ｆＬ（Ｌｔ−ｂ）'］'として求めることができる。ここで、図３は、本実施形態における言語特徴を説明するための図である。図３では、予め設定さえる共起される言葉に対する共起確率が示されている。
【００５３】
例えば、コンテンツ解析手段１５は、予め蓄積コーパスデータ（新聞・Ｗｅｂ等のテキストデータ群）から算出した言及された言葉と頻出同士との共起確率を予め設定しておく。このとき、図３に示すように、例えば「ニュースの時間です。」という文章が入力された場合には、その文章から言語解析により抽出した「ニュース」という単語をＬ１、「時間」という単語をＬ２とし、コーパスデータに含まれる共起される言葉との共起確率に基づいて、言語特徴ベクトルｆＬ（Ｌ１）、ｆＬ（Ｌ２）を抽出する。
【００５４】
つまり、図３の例では、「ニュース（Ｌ１）」に対して、「食べる」という単語の共起確率が０．０１、「聞く」という単語の共起確率が０．８５、「見る」という単語の共起確率が０．９０、「進む」という単語の共起確率が０．１０であるため、言語特徴ベクトルｆＬ（Ｌ１）は、［０．０１  ０．８５  ０．９０  ０．１０］'という４×１次元のベクトルで表せる。
【００５５】
また、図３の例では、「時間（Ｌ２）」に対して「食べる」という単語の共起確率が０．２１、「聞く」という単語の共起確率が０．１２、「見る」という単語の共起確率が０．２１、「進む」という単語の共起確率が０．７０であるため、言語特徴ベクトルｆＬ（Ｌ２）は、［０．２１  ０．１２  ０．２１  ０．７０］'の４次元の縦ベクトルで表せる。なお、共起単語の数は、４つに限定されるわけではなく、任意の数に設定することができる。
【００５６】
なお、例えば「Ｍｉｔｃｈｅｌｌ，Ｔ．Ｍ．，Ｓｈｉｎｋａｒｅｖａ，Ｓ．Ｖ．，Ｃａｒｌｓｏｎ，Ａ．，Ｃｈａｎｇ，Ｋ．−Ｍ．，Ｍａｌａｖｅ，Ｖ．Ｌ．，Ｍａｓｏｎ，Ｒ．ａ，ｅｔ  ａｌ．（２００８）．"Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  ｈｕｍａｎ  ｂｒａｉｎ  ａｃｔｉｖｉｔｙ  ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  ｍｅａｎｉｎｇｓ  ｏｆ  ｎｏｕｎｓ．"  Ｓｃｉｅｎｃｅ，３２０（５８８０）」によれば、２５個程度がよいという報告もある。
【００５７】
本実施形態では、上述した手法により言語特徴を抽出することができる。なお、コーパスデータは、予めコンテンツ解析手段１５内に設けられた蓄積手段に蓄積されていてもよく、外部に設けられたデータベース等を参照して取得してもよい。また、言語特徴の取得手法については、上述した内容にこれに限定されるものではない。
【００５８】
上述したように、コンテンツ解析手段１５は、画像特徴ベクトルｆＩ（Ｉｔ，・・・，Ｉｔ−ｂ）'、音響特徴ベクトルｆＡ（Ａｔ，・・・，Ａｔ−ｂ）'、言語特徴ベクトルｆＬ（Ｌｔ，・・・，Ｌｔ−ｂ）'のうち、少なくとも１つを用いて、コンテンツに対する特徴ベクトルＦｔを抽出し、生体応答予測手段１６に出力する。また、コンテンツ解析手段１５は、上述した３つの特徴のうち、複数の特徴を用いる場合には、その特徴間の優先度、重要度等に応じて重み付けを設定してもよい。これにより、本実施形態では、ユーザの設定により各特徴の特性を生かしたコンテンツ評価を行うことができる。
【００５９】
＜生体応答予測＞
図２に示す生体予測手段１６は、コンテンツ解析手段１５から得られるコンテンツに対する特徴ベクトルＦｔに基づいて、生体応答予測ｒｔを出力する。ここで、ｒｔは、一例として時刻ｔにおける脳活動（ｍ次元）を示している。また、生体応答予測ｒｔは、ｒｔ＝ｇ（Ｆｔ）＝ＷＦｔとした線形モデルで予測することができる。ここで、ｇは、特徴ベクトルから生体応答を予測する関数を意味する。また、Ｗは、生体応答予測パラメータ（ｍ×ｎ次元）を示し、上記パラメータ値は例えば学習等により推定することができる。
【００６０】
ここで、生体応答予測例について具体的に説明する。本実施形態では、上述したように生体応答予測を線形モデルで予測することができ、上述した生体応答予測パラメータＷは、事前に容易した学習データを用いて生成することができる。
【００６１】
図４は、生体応答予測パラメータの生成手順の一例を示すフローチャートである。図４の例では、学習データの方法として、時刻１〜Ｔに対応する特徴ベクトルから第１の行列である行列Ｆを生成する（Ｓ０１）。なお、行列Ｆは、Ｆ＝［Ｆ１  ・・・  ＦＴ］と定義する。ここで、時刻Ｔとは、最適化対象となる入力データ（映像（ビデオ等）、音声、言語等のコンテンツ）の時間を示し、例えばコンテンツが映像である場合には、映像に含まれる時系列の１フレームを意味するものとするが、本発明においては、これに限定されるものではない。
【００６２】
次に、コンテンツ視聴字の生体応答から第２の行列である行列Ｒを生成する（Ｓ０２）。なお、行列Ｒは、Ｒ＝［ｒ１  ・・・  ｒＴ］と定義する。また、Ｓ０２の処理により生成された行列からＲの行を１つ抜き出す（Ｓ０３）。なお、抜き出したＲは、ｒ（ｉ）とし、Ｒのｉ行目（１×Ｔ次元ベクトル）を意味するものとする。
【００６３】
次に、Ｓ０３の処理により抜き出したｒ（ｉ）の線形モデルのパラメータを学習する。このとき、ｒ（ｉ）'＝ｗｉ'Ｆとして線形モデルを定義し、ｗｉはモデルパラメータ（ｎ×１次元ベクトル）を意味する。なお、ここでの学習アルゴリズムとしては、例えば最小２乗法や、"Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ"、"Ｒｅｌｅｖａｎｃｅ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ"等を用いることができるが、本発明においてはこれに限定されるものではない。
【００６４】
次に、行列Ｒの全ての行について、ｗｉを求めたか否かを判断し（Ｓ０５）、ｗｉを求めていない場合（Ｓ０５において、ＮＯ）、Ｓ０３に戻り、すでに抜き出した行と異なるＲの行を１つ抜き出して後続の処理を行う。また、行列Ｒの全ての行について、ｗｉを求めた場合（Ｓ０５において、ＹＥＳ）、求めた全てのモデルパラメータｗｉから行列Ｗを生成し、処理を終了する（Ｓ０６）。
【００６５】
ここで、最終的に求められる生体応答予測パラメータＷは、Ｗ＝［ｗ１  ・・・  ｗｍ］'となる。なお、ｍは、行列Ｒのチャンネル数（行数）に一致する。
【００６６】
なお、生体応答予測手段１６により予測される情報は、本発明においてはこれに限定されるものではなく、他の予測情報であってもよく、例えば複数の予測情報を組み合わせたものや、時系列において得られた予測情報を所定の時間間隔（タイミング）毎に平均化した情報であってもよい。
【００６７】
なお、生体応答予測のために用いられる部位の例としては、例えば脳部位等がある。ここで、通常、扁桃体は、恐怖等を感じた時に活動し、運動野・体性感覚野は、運動したり、触られたりしときに活動するが、運動した様子・触られている様子を見ているだけでも、同じように活動することが知られている。このため、本実施形態では、これらの１又は複数の情報を用いて生体応答予測を行う。これにより、生体応答予測として、例えば「自分が運動している」という錯覚をより強める表現の発見に利用することができる。
【００６８】
また、上述以外の生体応答予測の例としては、例えば嗅内皮質等を用いることができる。ここで、通常、嗅内皮質は、空間的に場所を移動しているとき、移動を想像しているときに活動することが知られている。したがって、本実施形態では、生体応答予測として嗅内皮質を用いることで、「動いている感」を出す表現の発見に利用することができる。なお、本実施形態では、１又は複数の生体応答予測を用いることができ、複数の生体応答予測を用いる場合には、その生体応答間の優先度、重要度等に応じて重み付けを設定してもよい。これにより、本実施形態では、ユーザの設定により各生体応答の特性を生かしたコンテンツ評価を行うことができる。
【００６９】
＜表現意図設定＞
次に、本実施形態における表現意図設定手段１７における表現位置設定情報について具体的に説明する。表現意図設定手段１７では、例えば図２に示すように、生体信号からコンテンツの評価を行う関数Ｅ（・）の構成を設定する。
【００７０】
ここで、コンテンツ評価手段１８において得られる評価値ｅは、例えばｅ＝Ｅ（ｒｔ，・・・，ｒｔ＋Ｔ）と定義される。このとき、Ｅ（ｒｔ，・・・，ｒｔ＋Ｔ）は、感情の起伏の度合いを定量化する関数を意味する。また、上述した行列Ｒは、Ｒｔ，ｔ＋Ｔ＝［ｒｔ，・・・，ｒｔ＋Ｔ］とする。
【００７１】
本実施形態における表現位置設定では、例えばｍチャンネル分のデータを保持する行列Ｒから特定の生体信号チャンネル（ｌチャンネル（行）分）だけを取り出す行列Ｕ（ｌ×Ｔ次元）を、Ｕ＝［０  Ｉｌ  ０］として設定する（Ｉｌは、ｌ×ｌの単位行列）。なお、上記の行列Ｕの例では、例えば特定部位（例えば、扁桃体等）の脳活動（ｌチャンネル分）だけを取り出す行列を示しているが、本発明においてはこれに限定されるものではなく、複数の部位（生体信号チャンネル）に対する行列を設定してもよい。
【００７２】
また、本実施形態では、例えば、特定のチャンネル（ｌチャンネル）だけが抽出された生体信号データ（ｌ×Ｔ次元）を以下に示す式（５）として定義する。
【００７３】
【数５】
2013025399.tif 000007
また、選択したチャンネル平均の時系列（１×Ｔ次元）の情報を以下に示す式（６）として定義する。
【００７４】
【数６】
2013025399.tif 000008
このとき、選択したチャンネル平均の時系列の分散は、以下に示す式（７）として算出することができる。
【００７５】
【数７】
2013025399.tif 000009
ここで、例えば表現意図として、恐怖の度合いを設定した場合、恐怖の度合いを定量化する関数をＥ２（ｒｔ，・・・，ｒｔ＋Ｔ）とすると、以下に示す式（８）として算出することができる。
【００７６】
【数８】
2013025399.tif 000010
なお、上述した式（８）は、一例として、特定脳部位（例えば、扁桃体等）の時刻ｔ〜Ｔでの活動の平均を示している（なお、時間Ｔとは、最適化対象となる入力データの時間を示す）。
【００７７】
上述したように、本実施形態における表現意図設定手段１７では、表現意図を予め設定された関数を用いて設定することで、表現意図毎に定量化することができる。本実施形態では、この関数を用いてコンテンツ評価手段１８で評価値を算出することで、定量的な評価を実現することができる。
【００７８】
なお、本実施形態では、複数の評価関数を用いて新たな評価関数を定義することもできる。その場合、表現意図設定手段１７は、例えば２つの評価関数の線形和を用いて、例えば以下に示す式（９）のように評価関数を定義することができる。
【００７９】
【数９】
2013025399.tif 000011
なお、複数の評価関数を組み合わせた新たな評価関数を定義する際において、重みパラメータが存在する場合には、組み合わせられるお互い評価関数の内容や優先度、重要度等に応じて任意に設定することができる。
【００８０】
なお、上述した各数式に含まれる各添え字は、要約すると、例えばｎが特徴ベクトルの次元、ｍが生体情報のチャンネル数、ｌが抜き出したチャンネル数、ｔが計測データ数の意味になる。
【００８１】
＜コンテンツ評価＞
本実施形態におけるコンテンツ評価手段１８では、生体応答予測手段１６から得られる予測情報ｒｔと、表現意図設定手段１７から得られる評価関数Ｅ（・）とに基づいてコンテンツ評価値ｅを算出する。本実施形態では、評価値ｅは、ｅ＝Ｅ（ｒｔ，・・・，ｒｔ＋Ｔ）として定義する。これにより、コンテンツ評価を定量化することができ、その結果をコンテンツにフィードバックすることにより、効率的に高精度な編集パラメータを取得し、取得した編集パラメータによるコンテンツ生成を支援することができる。
【００８２】
＜実行プログラム＞
ここで、上述した編集支援装置１０は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性の記憶媒体、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性の記憶媒体、マウスやキーボード、ポインティングデバイス等の入力装置、画像やデータを表示する表示装置、並びに外部と通信するためのインタフェース装置等の各種ハードウェアを備えたコンピュータによって構成することができる。
【００８３】
したがって、編集支援装置１０が有する上述した各機能は、これらの機能を記述したプログラムをＣＰＵに実行させることによりそれぞれ実現可能となる。また、これらのプログラムは、磁気ディスク（フロッピィーディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリ等の記録媒体に格納して頒布することもできる。
【００８４】
つまり、上述した各構成における処理をコンピュータに実行させるための実行プログラム（編集支援プログラム）を生成し、例えば汎用のパーソナルコンピュータやサーバ等にそのプログラムをソフトウェアとしてインストールすることにより、編集支援処理を実現することができる。つまり、本実施形態では、編集支援プログラムにより、コンピュータを、上述した編集支援装置１０が有する各手段として機能させることができる。
【００８５】
＜編集支援処理＞
次に、本実施形態における実行プログラムによる編集支援処理手順についてフローチャートを用いて説明する。図５は、本実施形態における編集支援処理手順の一例を示すフローチャートである。図５において、例えば、まず編集の対象となる素材を選択し（Ｓ１１）、次に、その選択された素材に対して、どのような編集を施すのかを設定する（Ｓ１２）。なお、Ｓ１２の処理では、例えば、２つの映像素材選択し、編集項目として例えばディゾルブによる繋ぎ合わせを設定する等の処理を行うが、本発明においてはこれに限定されるものではなく、また１又は複数の編集項目を選択的に設定することができる。
【００８６】
次に、編集により視聴者に与えたい印象として表現意図を設定する（Ｓ１３）。なお、Ｓ１３の処理内容としては、例えば恐怖や不安感を与えたい等であるが、本発明においてはこれに限定されるものではなく、１又は複数の表現意図を設定することができる。
【００８７】
次に、編集パラメータの初期値を、例えば乱数等を用いて生成する（Ｓ１４）。なお、Ｓ１４の処理では、例えばコンテンツを生成するために使用する２つの素材がどれくらいの速さで混ざり合い、切り替わるか等が初期値の編集パラメータとして生成される。次に、編集支援装置１０は、入力された編集パラメータにより、素材編集を行う（Ｓ１５）。
【００８８】
また、編集支援装置１０編集により生成されたコンテンツに対して、特徴情報（特徴量）の抽出を行う（Ｓ１６）。特徴情報の例としては、上述したように、例えば映像に対してランダムなサイズのガボールパッチを畳み込んだものや表示されているオブジェクトの種類等からなる画像特徴、音声のケプストラム等からなる音響特徴、及び言及されている言語等からなる言語情報等のうち、少なくとも１つ等を用いることができるが、本発明においてはこれに限定されるものではない。
【００８９】
次に、編集支援装置１０は、上述したＳ１６の処理により得られるコンテンツから導出された特徴量に基づいて、上述したように生体応答を予測する（Ｓ１７）。なお、特徴量からの生体応答（例えば脳活動や眼球運動等）の予測は、例えば公知技術（例えば、「Ｍｉｔｃｈｅｌｌ，Ｔ．Ｍ．，Ｓｈｉｎｋａｒｅｖａ，Ｓ．Ｖ．，Ｃａｒｌｓｏｎ，Ａ．，Ｃｈａｎｇ，Ｋ．−Ｍ．，Ｍａｌａｖｅ，Ｖ．Ｌ．，Ｍａｓｏｎ，Ｒ．ａ，ｅｔ  ａｌ．（２００８）．"Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  ｈｕｍａｎ  ｂｒａｉｎ  ａｃｔｉｖｉｔｙ  ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  ｍｅａｎｉｎｇｓ  ｏｆ  ｎｏｕｎｓ．"  Ｓｃｉｅｎｃｅ，３２０（５８８０）」、「Ｋａｙ，Ｋ．Ｎ．，Ｎａｓｅｌａｒｉｓ，Ｔ．，Ｐｒｅｎｇｅｒ，Ｒ．Ｊ．，＆Ｇａｌｌａｎｔ，Ｊ．Ｌ．（２００８）．"Ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ  ｎａｔｕｒａｌ  ｉｍａｇｅｓ  ｆｒｏｍ  ｈｕｍａｎ  ｂｒａｉｎ  ａｃｔｉｖｉｔｙ"．Ｎａｔｕｒｅ，４５２（７１８５），３５２−５．」、「Ｏ．Ｌｅ  Ｍｅｕｒ  ｅｔ．ａｌ．："Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ  ｖｉｓｕａｌ  ｆｉｘａｔｉｏｎｓ  ｏｎ  ｖｉｄｅｏ  ｂａｓｅｄ  ｏｎ  ｌｏｗ−ｌｅｖｅｌ  ｖｉｓｕａｌ  ｆｅａｔｕｒｅｓ，"Ｖｉｓｉｏｎ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ，４７，ｐｐ．２４８３−２４９８（２００７）．」を参照）等に示されている手法も用いることができるが、本発明においてはこれに限定されるものではない。
【００９０】
次に、編集支援装置１０は、生体応答に基づいて入力されたコンテンツの評価値を算出する（Ｓ１８）。なお、ヒトが恐怖や不安を感じる際には、脳の扁桃体（Ａｍｙｇｄａｌａ）と呼ばれる部位が活動することが知られている（例えば、「Ｆｅｉｎｓｔｅｉｎ，Ｊ．Ｓ．，Ａｄｏｌｐｈｓ，Ｒ．，Ｄａｍａｓｉｏ，Ａ．，＆Ｔｒａｎｅｌ，Ｄ．（２０１０）．"Ｔｈｅ  Ｈｕｍａｎ  Ａｍｙｇｄａｌａ  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ  ｏｆ  Ｆｅａｒ．"Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，１−５．」等を参照）。そのため、本実施形態では、扁桃体の活動レベルをコンテンツの評価値として適用することができる。
【００９１】
ここで、評価値の変化が予め設定された閾値より小さいか否かを判断し（Ｓ１９）、評価値の変化（例えば、変動量（差分））が予め設定された閾値より小さくない場合（Ｓ１９において、ＮＯ）、つまり、評価値の変化が閾値以上である場合には、その評価値を得た編集パラメータについて、評価値の勾配を求める（Ｓ２０）。具体的には、Ｓ２０の処理では、過去の評価値と現在の評価値から評価値の変動の勾配を求める。
【００９２】
次に、Ｓ２０の処理により得られる評価値について、例えば変動の勾配をゼロ（０）とするような編集パラメータを推定し（Ｓ２１）、その後、Ｓ１５の処理に戻り後続の処理を行う。Ｓ２１の処理では、具体的にはＳ２０の処理により求めた勾配から、編集パラメータを入力し、評価値を出力とするような関数が最大値を取るような編集パラメータを推定する。
【００９３】
つまり、本実施形態では、Ｓ２０の処理により求めた勾配に基づいて、新たな編集パラメータを適宜設定し、その設定された編集パラメータにより、Ｓ１１の処理により選択した素材と同一の素材を用いて素材編集を行い、その編集されたコンテンツの評価値が最大値を取るような編集パラメータを推定する処理を行う。
【００９４】
また、Ｓ１９の処理において、評価値の変化が予め設定された閾値より小さい場合（Ｓ１９において、ＹＥＳ）、そのときの編集パラメータを最適な編集パラメータとして出力する。つまり、編集パラメータを更新したにも関わらず、評価値が所定値以上に変動しないときには収束したとみなし、その時点までに最大の評価を得た編集パラメータを最終的な最適編集パラメータとして出力する。
【００９５】
したがって、本実施形態では、この編集パラメータを用いて番組等のコンテンツを制作することにより、評価値の高いコンテンツを制作することができる。
【００９６】
なお、上述した本実施形態では、評価値が高いコンテンツを取得する例について説明したが、本発明においてはこの限りではない。例えば、編集者等が、評価値の最低なコンテンツを生成するための編集パラメータを必要とした場合には、本実施形態において、評価値が最低となる編集パラメータを最終的な編集パラメータとして編集するように、閾値等を適宜変更することで、上述した本実施形態の処理と同様の処理を用いて容易に実現することができる。また、本発明においては、評価値が最高の編集パラメータを出力するか、又は評価値が最低の編集パラメータを出力するかは、編集者等のユーザが任意に設定することができる。
【００９７】
上述したように本発明によれば、効率的に高精度な編集パラメータを取得し、取得した編集パラメータによるコンテンツ生成を支援することができる。具体的には、予め蓄積された素材に対して編集項目や表現意図を選択により設定し、入力された編集パラメータに基づいて素材を編集してコンテンツを出力すると共に、設定された表現意図に基づき、入力されたコンテンツの評価値を算出することで、例えば評価値を最大化するような編集パラメータを決定することができる。これにより、編集者等のユーザが所望する目的のコンテンツを高精度に編集し生成することができる。
【００９８】
また、本発明では、例えばコンテンツに対するヒトの反応とその意味をモデル化し、従来の暗黙のうちに行われてきた"コンテンツ生成及びヒトの反応による評価"の繰り返しにおける評価の部分をモデルによる推定値で置き換えることで、最適な編集パラメータを決定することができる。また、本発明では、編集したい映像・音声素材、最適化したい編集パラメータの種類、及び表現したい意図（例えば、恐怖感を出したい等）を入力することで、表現したい意図に沿う編集パラメータを出力することができる。
【００９９】
なお、本発明は、例えばマルチメディアコンテンツの編集における各種編集パラメータ決定を支援する装置として適用することができると共に、ヒューマンインタフェース，人間工学，視聴覚情報処理の分野にも広く適用することができる。
【０１００】
以上本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形、変更が可能である。
【符号の説明】
【０１０１】
１０  編集支援装置
１１  編集項目設定手段
１２  編集パラメータ初期値生成手段
１３  素材蓄積手段
１４  素材編集手段
１５  コンテンツ解析手段
１６  生体応答予測手段
１７  表現意図設定手段
１８  コンテンツ評価手段
１９  収束判定手段
２０  最適編集パラメータ出力手段
２１  勾配算出手段
２２  編集パラメータ生成手段
【図１】
2013025399.tif 000012
【図２】
2013025399.tif 000013
【図３】
2013025399.tif 000014
【図４】
2013025399.tif 000015
【図５】
2013025399.tif 000016