(57)【要約】【課題】  音響調節装置及び方法を提供する。【解決手段】  一態様による音響調節装置は、ジャンル認識モデルを用いてサウンドデータのジャンルを判断するジャンル判断部と、判断されたジャンルによってイコライザーをセッティングするイコライザーセッティング部と、セッティングされたイコライザーに基づいてサウンドデータを再生する再生部と、を含みうる。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ジャンル認識モデルを用いてサウンドデータのジャンルを判断するジャンル判断部と、
前記判断されたジャンルによってイコライザーをセッティングするイコライザーセッティング部と、
セッティングされたイコライザーに基づいて、前記サウンドデータを再生する再生部と、
を含む音響調節装置。
【請求項２】
前記ジャンル判断部は、
前記ジャンル認識モデルを用いて、前記サウンドデータのプログラムジャンルを判断し、前記サウンドデータが音楽データである場合、前記サウンドデータの音楽ジャンルを判断する請求項１に記載の音響調節装置。
【請求項３】
前記プログラムジャンルは、ニュース、ドラマ、娯楽、スポーツ、ドキュメンタリー、映画、コメディ、音楽のうち少なくとも１つを含む請求項２に記載の音響調節装置。
【請求項４】
前記音楽ジャンルは、クラシック、ダンス、フォーク、ヘヴィメタル、ヒップホップ、ジャズ、ポップ、ロック、ラテン、バラード、ラップのうち少なくとも１つを含む請求項２又は３に記載の音響調節装置。
【請求項５】
前記ジャンル認識モデルは、練習用サウンドデータに基づいて機械学習を通じて生成される請求項１乃至４のいずれか一項に記載の音響調節装置。
【請求項６】
機械学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、決定木、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、遺伝的プログラミング（ＧＰ）、ガウス過程回帰、線形分別分析、Ｋ近傍（Ｋ−ＮＮ）、パーセプトロン、放射基底関数ネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、及びディープラーニングのうち１つである請求項５に記載の音響調節装置。
【請求項７】
前記ジャンル判断部は、部分的に全体サウンドデータに基づいてサウンドデータのジャンルを判断する請求項１乃至６のいずれか一項に記載の音響調節装置。
【請求項８】
前記サウンドデータの再生中、再生されるデータをあらかじめ分析して、ジャンルの変更有無を判断するジャンル変更判断部をさらに含む請求項１乃至７のいずれか一項に記載の音響調節装置。
【請求項９】
前記ジャンル判断部は、前記ジャンル変更判断部がジャンルが変更されると判断した場合、前記再生されるデータに基づいて、前記サウンドデータのジャンルを再び判断する請求項８に記載の音響調節装置。
【請求項１０】
前記サウンドデータが再生される環境の環境音を収集する環境音収集部と、
前記収集された環境音を分析する環境音分析部と、
前記環境音分析部の分析結果に基づいて、前記セッティングされたイコライザーを調整するイコライザー調整部と、
をさらに含む請求項１乃至９のいずれか一項に記載の音響調節装置。
【請求項１１】
前記イコライザー調整部は、前記収集された環境音の影響を最小化できるように、前記セッティングされたイコライザーを調整する請求項１０に記載の音響調節装置。
【請求項１２】
ジャンル認識モデルを用いてサウンドデータのジャンルを判断する段階と、
前記判断されたジャンルによってイコライザーをセッティングする段階と、
セッティングされたイコライザーに基づいて、前記サウンドデータを再生する段階と、
を含む音響調節方法。
【請求項１３】
前記ジャンルを判断する段階は、前記サウンドデータのプログラムジャンルを判断し、前記サウンドデータが音楽データである場合、前記サウンドデータの音楽ジャンルを判断する請求項１２に記載の音響調節方法。
【請求項１４】
前記プログラムジャンルは、ニュース、ドラマ、娯楽、スポーツ、ドキュメンタリー、映画、コメディ、音楽のうち少なくとも１つを含む請求項１３に記載の音響調節方法。
【請求項１５】
前記音楽ジャンルは、クラシック、ダンス、フォーク、ヘヴィメタル、ヒップホップ、ジャズ、ポップ、ロック、ラテン、バラード、ラップのうち少なくとも１つを含む請求項１３又は１４に記載の音響調節方法。
【請求項１６】
前記ジャンル認識モデルは、練習用サウンドデータに基づいて機械学習を通じて生成される請求項１２乃至１５のいずれか一項に記載の音響調節方法。
【請求項１７】
機械学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、決定木、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、遺伝的プログラミング（ＧＰ）、ガウス過程回帰、線形分別分析、Ｋ近傍（Ｋ−ＮＮ）、パーセプトロン、放射基底関数ネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、及びディープラーニングのうち１つである請求項１６に記載の音響調節方法。
【請求項１８】
前記ジャンルを判断する段階は、部分的に全体サウンドデータに基づいてサウンドデータのジャンルを判断する請求項１２乃至１７のいずれか一項に記載の音響調節方法。
【請求項１９】
前記サウンドデータの再生中、再生されるデータをあらかじめ分析して、ジャンルの変更有無を判断する段階をさらに含む請求項１２乃至１８のいずれか一項に記載の音響調節方法。
【請求項２０】
前記ジャンルの変更有無を判断する段階において、ジャンルが変更されると判断された場合、前記再生されるデータに基づいて、前記サウンドデータのジャンルを再び判断する段階をさらに含む請求項１９に記載の音響調節方法。
【請求項２１】
前記サウンドデータが再生される環境の環境音を収集する段階と、
前記収集された環境音を分析する段階と、
前記分析する段階の分析結果に基づいて、前記セッティングされたイコライザーを調整する段階と、
をさらに含む請求項１２乃至２０のいずれか一項に記載の音響調節方法。
【請求項２２】
前記セッティングされたイコライザーを調整する段階は、前記収集された環境音の影響を最小化できるように、前記セッティングされたイコライザーを調整する請求項２１に記載の音響調節方法。
【請求項２３】
ジャンル認識モデル学習装置において、
プログラムジャンル及び音楽ジャンル別に分類された練習用サウンドデータを収集する収集部と、
前記収集された練習用サウンドデータに基づいてジャンル認識モデルを学習する学習部と、
を含むジャンル認識モデル学習装置。
【請求項２４】
前記プログラムジャンルは、ニュース、ドラマ、娯楽、スポーツ、ドキュメンタリー、映画、コメディ、音楽のうち少なくとも１つを含む請求項２３に記載のジャンル認識モデル学習装置。
【請求項２５】
前記音楽ジャンルは、クラシック、ダンス、フォーク、ヘヴィメタル、ヒップホップ、ジャズ、ポップ、ロック、ラテン、バラード、ラップのうち少なくとも１つを含む請求項２３又は２４に記載のジャンル認識モデル学習装置。
【請求項２６】
学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、決定木、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、遺伝的プログラミング（ＧＰ）、ガウス過程回帰、線形分別分析、Ｋ近傍（Ｋ−ＮＮ）、パーセプトロン、放射基底関数ネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、及びディープラーニングのうち１つである請求項２３に記載のジャンル認識モデル学習装置。
【請求項２７】
音響調節装置のためのサウンドデータのジャンル認識モデル学習方法において、
プログラムジャンル及び音楽ジャンル別に分類された練習用サウンドデータを収集する段階と、
前記収集された練習用サウンドデータに基づいてジャンル認識モデルを学習する段階と、
を含むジャンル認識モデル学習方法。
【請求項２８】
前記プログラムジャンルは、ニュース、ドラマ、娯楽、スポーツ、ドキュメンタリー、映画、コメディ、音楽のうち少なくとも１つを含む請求項２７に記載のジャンル認識モデル学習方法。
【請求項２９】
前記音楽ジャンルは、クラシック、ダンス、フォーク、ヘヴィメタル、ヒップホップ、ジャズ、ポップ、ロック、ラテン、バラード、ラップのうち少なくとも１つを含む請求項２７又は２８に記載のジャンル認識モデル学習方法。
【請求項３０】
学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、決定木、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、遺伝的プログラミング（ＧＰ）、ガウス過程回帰、線形分別分析、Ｋ近傍（Ｋ−ＮＮ）、パーセプトロン、放射基底関数ネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、及びディープラーニングのうち１つである請求項２７乃至２９のいずれか一項に記載のジャンル認識モデル学習方法。
【請求項３１】
サウンドデータのメタデータを分析するか、ジャンル認識モデルを用いて、サウンドデータのプログラムジャンル、及びサウンドデータが音楽データである場合、サウンドデータの音楽ジャンルのうち、１つまたはすべてを判断するジャンル判断部と、
サウンドデータのジャンルとあらかじめセッティングされたイコライザーセッティングをマッピングするマッピングテーブルを処理するイコライザーセッティング部と、
サウンドデータを再生する再生部と、
を含む装置。
【請求項３２】
前記プログラムジャンルは、ニュース、ドラマ、娯楽、スポーツ、ドキュメンタリー、映画、コメディ、音楽のうち少なくとも１つを含み、
前記音楽ジャンルは、クラシック、ダンス、フォーク、ヘヴィメタル、ヒップホップ、ジャズ、ポップ、ロック、ラテン、バラード、ラップのうち少なくとも１つを含む請求項３１に記載の装置。
【請求項３３】
前記ジャンル判断部は、サウンドデータのジャンルをリアルタイムで判断する請求項３１又は３２に記載の装置。
【請求項３４】
前記メタデータは、コンテンツの位置と内容、作成者に関する情報、コンテンツのジャンルに関する情報を含むサウンドデータのコンテンツ属性を含む請求項３１乃至３３のいずれか一項に記載の装置。
【請求項３５】
前記ジャンル判断部は、プログラムジャンル及び音楽ジャンルのうち、１つまたはすべてを独立して順次に判断するか、同時に判断する請求項３１乃至３４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項３６】
前記装置は、全体周波数帯域で信号対雑音比を増加させる請求項３１乃至３５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項３７】
サウンドデータが再生される環境の環境音を収集する環境音収集部と、
収集された環境音を分析する環境音分析部と、
環境音の影響を最小化するために、環境音分析部の分析結果に基づいてイコライザーセッティングを調整するイコライザー調整部と、
をさらに含む請求項３１乃至３６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項３８】
サウンドデータの再生中、再生されるデータをあらかじめ分析して、ジャンルの変更有無を判断し、サウンドデータの再生中、再生されるデータの周波数成分を分析して、特定周波数成分が所定の臨界値以上に変化されれば、ジャンルが変更されると判断するジャンル変更判断部をさらに含む請求項３１乃至３７のいずれか一項に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音響調節技術に係り、特に、音響調節装置及び方法と、ジャンル認識モデル学習装置及び方法と、に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、サウンドデータをファイルまたはストリーミング形態で提供されて、再生することができる装置が広く普及されている。このような装置は、サウンドデータの特性に合わせて音質や音色を調節することができるイコライザー機能が内蔵されており、ユーザは、このようなイコライザー機能を用いて自身の好みに合わせてサウンドデータを聴取可能になった。
【０００３】
しかし、このようなイコライザー機能を用いてサウンドデータを聴取するためには、ユーザがサウンドデータの特性に合わせて手動でイコライザーの設定を変更しなければならない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、音響調節装置及び方法と、ジャンル認識モデル学習装置及び方法と、を提供するところにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一態様による音響調節装置は、ジャンル認識モデルを用いてサウンドデータのジャンルを判断するジャンル判断部と、前記判断されたジャンルによってイコライザーをセッティングするイコライザーセッティング部と、セッティングされたイコライザーに基づいて、前記サウンドデータを再生する再生部と、を含みうる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】音響調節装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図２】図１のジャンル判断部１１０の一実施形態を示すブロック図である。
【図３】音響調節装置の他の実施形態を示すブロック図である。
【図４】サウンドデータのジャンル認識モデル学習装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図５】音響調節方法の一実施形態を示すフローチャートである。
【図６】音響調節方法の他の実施形態を示すフローチャートである。
【図７】音響調節方法のさらに他の実施形態を示すフローチャートである。
【図８】サウンドデータのジャンル認識モデル学習方法の一実施形態を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
＜発明の概要＞
一態様による音響調節装置は、ジャンル認識モデルを用いてサウンドデータのジャンルを判断するジャンル判断部と、前記判断されたジャンルによってイコライザーをセッティングするイコライザーセッティング部と、セッティングされたイコライザーに基づいて、前記サウンドデータを再生する再生部と、を含みうる。
【０００８】
前記ジャンル判断部は、前記ジャンル認識モデルを用いて、前記サウンドデータのプログラムジャンルを判断し、前記サウンドデータが音楽データである場合、前記サウンドデータの音楽ジャンルを判断することができる。
【０００９】
前記プログラムジャンルは、ニュース、ドラマ、娯楽、スポーツ、ドキュメンタリー、映画、コメディ、音楽のうち少なくとも１つを含みうる。
【００１０】
前記音楽ジャンルは、クラシック、ダンス、フォーク、ヘヴィメタル、ヒップホップ、ジャズ、ポップ、ロック、ラテン、バラード、ラップのうち少なくとも１つを含みうる。
【００１１】
前記ジャンル認識モデルは、練習用サウンドデータに基づいて機械学習を通じて生成されうる。
【００１２】
機械学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、決定木、遺伝的アルゴリズム（Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ：ＧＡ）、遺伝的プログラミング（Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ：ＧＰ）、ガウス過程回帰、線形分別分析、Ｋ近傍（Ｋ−Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ：Ｋ−ＮＮ）、パーセプトロン、放射基底関数ネットワーク、サポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ：ＳＶＭ）、及びディープラーニングのうち１つであり得る。
【００１３】
前記ジャンル判断部は、部分的に全体サウンドデータに基づいてサウンドデータのジャンルを判断することができる。
【００１４】
音響調節装置は、前記サウンドデータの再生中、再生されるデータをあらかじめ分析して、ジャンルの変更有無を判断するジャンル変更判断部をさらに含みうる。
【００１５】
前記ジャンル判断部は、前記ジャンル変更有無の判断結果、ジャンルが変更される場合、前記再生されるデータに基づいて、前記サウンドデータのジャンルを再び判断することができる。
【００１６】
音響調節装置は、前記サウンドデータが再生される環境の環境音（ｎｏｉｓｅ）を収集する環境音収集部と、前記収集された環境音を分析する環境音分析部と、前記分析結果に基づいて、前記セッティングされたイコライザーを調整するイコライザー調整部と、をさらに含みうる。
【００１７】
前記イコライザー調整部は、前記収集された環境音の影響を最小化できるように、前記セッティングされたイコライザーを調整することができる。
【００１８】
他の態様による音響調節方法は、ジャンル認識モデルを用いてサウンドデータのジャンルを判断する段階と、前記判断されたジャンルによってイコライザーをセッティングする段階と、セッティングされたイコライザーに基づいて、前記サウンドデータを再生する段階と、を含みうる。
【００１９】
前記ジャンルを判断する段階は、前記サウンドデータのプログラムジャンルを判断し、前記サウンドデータが音楽データである場合、前記サウンドデータの音楽ジャンルを判断することができる。
【００２０】
前記プログラムジャンルは、ニュース、ドラマ、娯楽、スポーツ、ドキュメンタリー、映画、コメディ、音楽のうち少なくとも１つを含みうる。
【００２１】
前記音楽ジャンルは、クラシック、ダンス、フォーク、ヘヴィメタル、ヒップホップ、ジャズ、ポップ、ロック、ラテン、バラード、ラップのうち少なくとも１つを含みうる。
【００２２】
前記ジャンル認識モデルは、練習用サウンドデータに基づいて機械学習を通じて生成されうる。
【００２３】
機械学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、決定木、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、遺伝的プログラミング（ＧＰ）、ガウス過程回帰、線形分別分析、Ｋ近傍（Ｋ−ＮＮ）、パーセプトロン、放射基底関数ネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、及びディープラーニングのうち１つであり得る。
【００２４】
前記ジャンルを判断する段階は、部分的に全体サウンドデータに基づいてサウンドデータのジャンルを判断することができる。
【００２５】
音響調節方法は、前記サウンドデータの再生中、再生されるデータをあらかじめ分析して、ジャンルの変更有無を判断する段階をさらに含みうる。
【００２６】
音響調節方法は、前記ジャンル変更有無の判断結果、ジャンルが変更される場合、前記再生されるデータに基づいて、前記サウンドデータのジャンルを再び判断する段階をさらに含みうる。
【００２７】
音響調節方法は、前記サウンドデータが再生される環境の環境音を収集する段階と、前記収集された環境音を分析する段階と、前記分析結果に基づいて、前記セッティングされたイコライザーを調整する段階と、をさらに含みうる。
【００２８】
前記セッティングされたイコライザーを調整する段階は、前記収集された環境音の影響を最小化できるように、前記セッティングされたイコライザーを調整することができる。
【００２９】
さらに他の態様によるジャンル認識モデル学習装置は、プログラムジャンル及び音楽ジャンル別に分類された練習用サウンドデータを収集する収集部と、前記収集された練習用サウンドデータに基づいてジャンル認識モデルを学習する学習部と、を含みうる。
【００３０】
前記プログラムジャンルは、ニュース、ドラマ、娯楽、スポーツ、ドキュメンタリー、映画、コメディ、音楽のうち少なくとも１つを含みうる。
【００３１】
前記音楽ジャンルは、クラシック、ダンス、フォーク、ヘヴィメタル、ヒップホップ、ジャズ、ポップ、ロック、ラテン、バラード、ラップのうち少なくとも１つを含みうる。
【００３２】
学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、決定木、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、遺伝的プログラミング（ＧＰ）、ガウス過程回帰、線形分別分析、Ｋ近傍（Ｋ−ＮＮ）、パーセプトロン、放射基底関数ネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、及びディープラーニングのうち１つであり得る。
【００３３】
さらに他の態様による音響調節装置のためのサウンドデータのジャンル認識モデル学習方法は、プログラムジャンル及び音楽ジャンル別に分類された練習用サウンドデータを収集する段階と、前記収集された練習用サウンドデータに基づいてジャンル認識モデルを学習する段階と、を含みうる。
【００３４】
前記プログラムジャンルは、ニュース、ドラマ、娯楽、スポーツ、ドキュメンタリー、映画、コメディ、音楽のうち少なくとも１つを含みうる。
【００３５】
前記音楽ジャンルは、クラシック、ダンス、フォーク、ヘヴィメタル、ヒップホップ、ジャズ、ポップ、ロック、ラテン、バラード、ラップのうち少なくとも１つを含みうる。
【００３６】
学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、決定木、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、遺伝的プログラミング（ＧＰ）、ガウス過程回帰、線形分別分析、Ｋ近傍（Ｋ−ＮＮ）、パーセプトロン、放射基底関数ネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、及びディープラーニングのうち１つであり得る。
【００３７】
さらに他の態様による装置は、サウンドデータのメタデータを分析するか、ジャンル認識モデルを用いて、サウンドデータのプログラムジャンル、及びサウンドデータが音楽データである場合、サウンドデータの音楽ジャンルのうち、１つまたはすべてを判断するジャンル判断部と、サウンドデータのジャンルとあらかじめセッティングされたイコライザーセッティングをマッピングするマッピングテーブルを処理するイコライザーセッティング部と、サウンドデータを再生する再生部と、を含みうる。
【００３８】
前記プログラムジャンルは、ニュース、ドラマ、娯楽、スポーツ、ドキュメンタリー、映画、コメディ、音楽のうち少なくとも１つを含み、前記音楽ジャンルは、クラシック、ダンス、フォーク、ヘヴィメタル、ヒップホップ、ジャズ、ポップ、ロック、ラテン、バラード、ラップのうち少なくとも１つを含みうる。
【００３９】
前記ジャンル判断部は、サウンドデータのジャンルをリアルタイムで判断することができる。
【００４０】
前記メタデータは、コンテンツの位置と内容、作成者に関する情報、コンテンツのジャンルに関する情報を含むサウンドデータのコンテンツ属性を含みうる。
【００４１】
前記ジャンル判断部は、プログラムジャンル及び音楽ジャンルのうち、１つまたはすべてを独立して順次に判断するか、同時に判断することができる。
【００４２】
前記装置は、全体周波数帯域で信号対雑音比を増加させることができる。
【００４３】
装置は、サウンドデータが再生される環境の環境音を収集する環境音収集部と、収集された環境音を分析する環境音分析部と、環境音の影響を最小化するために、環境音分析部の分析結果に基づいてイコライザーセッティングを調整するイコライザー調整部と、をさらに含みうる。
【００４４】
装置は、サウンドデータの再生中、再生されるデータをあらかじめ分析して、ジャンルの変更有無を判断し、サウンドデータの再生中、再生されるデータの周波数成分を分析して、特定周波数成分が所定の臨界値以上に変化されれば、ジャンルが変更されると判断するジャンル変更判断部をさらに含みうる。
【００４５】
＜発明の詳細＞
以下、添付図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。本発明を説明するに当って、関連した公知機能または構成についての具体的な説明が、本発明の要旨を不明にする恐れがあると判断される場合には、その詳細な説明を省略する。また、後述される用語は、本発明での機能を考慮して定義された用語であって、これは、ユーザ、運用者の意図または慣例などによって変わりうる。したがって、その定義は、本明細書の全般に亘った内容に基づいて下されなければならない。
【００４６】
図１は、音響調節装置の一実施形態を示すブロック図である。
【００４７】
一実施形態による音響調節装置は、サウンド、対話、または音楽のジャンルによってイコライザーを自動でセッティングするハードウェア装置であって、移動端末及び固定端末を含む多様なサウンド再生装置に搭載されうる。この際、移動端末は、携帯電話、スマートフォン、タブレットＰＣ、ノート型パソコン、デジタル放送用端末機、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、ＰＭＰ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｐｌａｙｅｒ）、ナビゲーションなどを含み、固定端末は、デジタルＴＶ、スマートＴＶ、デスクトップコンピュータなどを含みうる。
【００４８】
図１を参照すれば、音響調節装置１００は、ジャンル判断部１１０、イコライザーセッティング部１２０、及び再生部１３０を含みうる。図１は、音響調節装置１００が、３個の構造的装置を含むものと示されているが、音響調節装置１００は、ディスプレイまたはプロセッサのような追加的な構造的装置を含むこともある。そして、追加的な実施形態によれば、ジャンル判断部１１０及び／または再生部１３０は、音響調節装置１００の外部に存在することもできる。
【００４９】
ジャンル判断部１１０は、入力されたサウンドデータのジャンルを判断することができる。
【００５０】
一実施形態によれば、ジャンル判断部１１０は、サウンドデータと関連したメタデータを分析して、サウンドデータのジャンルを判断することができる。メタデータは、サウンドデータのコンテンツの属性情報を提供するデータであって、コンテンツの位置と内容、作成者に関する情報、ジャンルのようなコンテンツを説明する多様な情報を含みうるが、これに限定されるものではない。したがって、ジャンル判断部１１０は、サウンドデータと関連したメタデータがサウンドデータと共に入力される場合、そのメタデータを分析して、サウンドデータのジャンルを判断することができる。
【００５１】
他の実施形態によれば、ジャンル判断部１１０は、ジャンル認識モデルを用いてサウンドデータのジャンルを判断することができる。
【００５２】
例えば、ジャンル判断部１１０は、サウンドデータと関連したメタデータを分析するか、ジャンル認識モデルを用いて、サウンドデータのプログラムジャンルを判断し、サウンドデータが音楽データである場合、サウンドデータの音楽ジャンルを判断することができる。ここで、プログラムジャンルは、ニュース、ドラマ、娯楽、スポーツ、ドキュメンタリー、映画、コメディ、音楽などを含み、音楽ジャンルは、クラシック、ダンス、フォーク、ヘヴィメタル、ヒップホップ、ジャズ、ポップ、ロック、ラテン、バラード、ラップなどを含みうる。しかし、これに限定されるものではない。
【００５３】
一方、ジャンル認識モデルは、多数の練習用サウンドデータに基づいて機械学習を通じてあらかじめ生成されるか、ｈａｎｄ−ｃｒａｆｔ  ｆｅａｔｕｒｅを使った規則基盤の機械学習アルゴリズムを用いてあらかじめ生成されうる。この際、機械学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、決定木、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、遺伝的プログラミング（ＧＰ）、ガウス過程回帰、線形分別分析、Ｋ近傍（Ｋ−ＮＮ）、パーセプトロン、放射基底関数ネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、及びディープラーニングのうち１つであり得る。しかし、これに限定されるものではない。
【００５４】
ジャンル判断部１１０は、サウンドデータの再生命令に基づいて部分的に全体サウンドデータの処理または利用に基づいて、リアルタイムでサウンドデータのジャンルを判断することができる。
【００５５】
例えば、サウンドデータが、ファイルデータまたはストリーミングデータであると仮定する。音響調節装置１００が、サウンドデータの再生命令を受信すれば、ジャンル判断部１１０は、全体サウンドデータのうち、最初の５秒間再生されるサウンドデータに基づいてサウンドデータのジャンルを判断することができる。しかし、これに限定されるものではなく、５秒よりも小さいか、大きな時間のサウンドデータが、サウンドデータのジャンル判断に利用されることもある。
【００５６】
イコライザーセッティング部１２０は、ジャンル判断部１１０から判断されたサウンドデータのジャンルによってイコライザーをセッティングすることができる。一実施形態によれば、イコライザーセッティング部１２０は、ジャンルとあらかじめセッティングされたイコライザーセッティングをマッピングするテーブル（以下、マッピングテーブル）とを用いてイコライザーをセッティングすることができる。
【００５７】
表１は、マッピングテーブルの一実施形態を示す。
【００５８】
【表１】
2017054121.tif 000003
表１の例で、ジャンル判断部１１０が、サウンドデータをニュースプログラムであると判断した場合、イコライザーセッティング部１２０は、イコライザーをセッティング１にセッティングし、ジャンル判断部１１０が、サウンドデータを音楽プログラムとしてクラシック音楽であると判断した場合、イコライザーセッティング部１２０は、イコライザーをセッティング４にセッティングすることができる。
【００５９】
再生部１３０は、セッティングされたイコライザーに基づいてサウンドデータを再生することができる。
【００６０】
図２は、図１のジャンル判断部１１０の一実施形態を示すブロック図である。図２を参照すれば、ジャンル判断部１１０は、ジャンル認識モデル保存部２１０、プログラムジャンル判断部２２０、及び音楽ジャンル判断部２３０を含みうる。
【００６１】
ジャンル認識モデル保存部２１０は、ジャンル認識モデルを保存することができる。例えば、ジャンル認識モデルは、練習用サウンドデータを用いて機械学習を通じてあらかじめ生成されるか、ｈａｎｄ−ｃｒａｆｔ  ｆｅａｔｕｒｅを使った規則基盤のアルゴリズムを用いてあらかじめ生成されうる。この際、機械学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、決定木、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、遺伝的プログラミング（ＧＰ）、ガウス過程回帰、線形分別分析、Ｋ近傍（Ｋ−ＮＮ）、パーセプトロン、放射基底関数ネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、及びディープラーニングのうち１つであり得る。
【００６２】
ジャンル認識モデル保存部２１０は、フラッシュメモリタイプ）、ハードディスクタイプ、マルチメディアカードマイクロタイプ、カードタイプのメモリ（例えば、ＳＤまたはＸＤメモリなど）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気メモリ、磁気ディスク、光ディスクのうち、少なくとも１つのタイプの記録媒体を含みうる。
【００６３】
一方、図１は、ジャンル認識モデル保存部２１０が、ジャンル判断部１１０の内部に含まれていると示されているが、これに限定されるものではない。言い換えれば、ジャンル認識モデル保存部２１０は、ジャンル判断部１１０の内部に具現されても良く、ジャンル判断部１１０の外部の別個の構成要素として具現されても良い。
【００６４】
プログラムジャンル判断部２２０は、ジャンル認識モデルに基づいてサウンドデータのプログラムジャンルを判断することができる。言い換えれば、プログラムジャンル判断部２２０は、サウンドデータが如何なるプログラムジャンル（例えば、ニュース、ドラマ、娯楽、スポーツ、ドキュメンタリー、映画、コメディ、音楽など）に該当するかを判断することができる。
【００６５】
音楽ジャンル判断部２３０は、プログラムジャンル判断部２２０の判断結果、サウンドデータが音楽プログラム、すなわち、音楽データである場合、ジャンル認識モデルに基づいてサウンドデータの音楽ジャンルを判断することができる。言い換えれば、音楽ジャンル判断部２３０は、サウンドデータが如何なる音楽ジャンル（例えば、クラシック、ダンス、フォーク、ヘヴィメタル、ヒップホップ、ジャズ、ポップ、ロック、ラテン、バラード、ラップなど）に該当するかを判断することができる。
【００６６】
一方、プログラムジャンル判断部２２０のプログラムジャンル判断及び音楽ジャンル判断部２３０の音楽ジャンル判断は、個別的、順次に行われると記載しているが、これに限定されるものではなく、プログラムジャンル判断及び音楽ジャンル判断を１つのジャンル認識モデルを用いて同時に行うことも可能である。
【００６７】
前述したように、ジャンル認識モデルは、プログラムジャンル及び音楽ジャンルを同時に判断できるように学習された統合モデルであり得るが、実施形態によっては、ジャンル認識モデルは、個別的に学習されたプログラムジャンル認識モデル及び音楽ジャンル認識モデルに区分されうる。この際、プログラムジャンル認識モデルは、プログラムジャンルを判別するために学習されたモデルであり、音楽ジャンル認識モデルは、音楽ジャンルを判別するために学習されたモデルであり得る。この場合、プログラムジャンル判断部２２０は、プログラムジャンル認識モデルを用いてサウンドデータのプログラムジャンルを判断し、音楽ジャンル判断部２３０は、音楽ジャンル認識モデルを用いてサウンドデータの音楽ジャンルを判断することができる。
【００６８】
図３は、音響調節装置の他の実施形態を示すブロック図である。図３を参照すれば、図３の音響調節装置３００は、図１の音響調節装置１００に比べて、環境音収集部３１０、環境音分析部３２０、イコライザー調整部３３０、ジャンル変更判断部３４０、通信部３５０、及びユーザインターフェース部３６０を選択的にさらに含みうる。
【００６９】
環境音収集部３１０は、サウンドデータが再生される環境（例えば、地下鉄、家、学校、空港など）の環境音を収集することができる。このために、環境音収集部３１０は、マイクを含みうる。
【００７０】
環境音分析部３２０は、収集された環境音を分析することができる。例えば、環境音分析部３２０は、収集された環境音を高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＦＦＴ）を用いて環境音の周波数成分を分析することができる。
【００７１】
イコライザー調整部３３０は、環境音分析部３２０の分析結果に基づいてイコライザーセッティング部１２０からセッティングされたイコライザーを調整することができる。一実施形態によれば、イコライザー調整部３３０は、環境音の影響を最小化できるようにイコライザーセッティング部１２０からセッティングされたイコライザーを調整することができる。例えば、環境音の周波数成分の分析結果、特定周波数成分が大きく出た場合、イコライザー調整部３３０は、特定周波数成分を減衰させるように、セッティングされたイコライザーを調整することができる。
【００７２】
これを通じて、音響調節装置３００は、周波数帯域の全領域で信号対雑音比（Ｓｉｇｎａｌ  ｔｏ  Ｎｏｉｓｅ  Ｒａｔｉｏ：ＳＮＲ）を高めることが可能である。
【００７３】
ジャンル変更判断部３４０は、サウンドデータの再生中、再生されるデータをあらかじめ分析して、ジャンルの変更有無を判断することができる。一実施形態によれば、ジャンル変更判断部３４０は、サウンドデータの再生中に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いて再生されるデータの周波数成分を分析することができる。例えば、ジャンル変更判断部３４０は、サウンドデータの再生中に再生されるデータの周波数成分を分析して、特定周波数帯の成分が所定の臨界値以上に変化されれば、ジャンルが変更されると判断することができる。
【００７４】
ジャンル判断部１１０は、サウンドデータの再生中にジャンルが変更されると判断される場合、再生されるデータに基づいてサウンドデータのジャンルを再び判断し、イコライザーセッティング部１２０は、再び判断されたジャンルによってイコライザーを再びセッティングし、再生部１３０は、ジャンルが変更されたデータ以後から再びセッティングされたイコライザーに基づいてサウンドデータを再生することができる。
【００７５】
これを通じて、音響調節装置３００は、サウンドデータのジャンル変化によってサウンドデータの再生中にイコライザーのセッティングを変更することが可能である。
【００７６】
通信部３５０は、外部装置と通信を行うことができる。例えば、通信部３５０は、サウンドデータを外部装置に伝送するか、外部装置からサウンドデータを受信することができる。
【００７７】
一実施形態によれば、外部装置は、サウンドデータを保存しているサーバ、サウンドデータを再生するためのサウンド再生装置またはサウンドデータと関連した多様な情報をディスプレイするディスプレイ装置であり得る。それ以外にも、外部機器は、スマートフォン、携帯電話、ＰＤＡ、ラップトップＰＣ、デジタルＴＶ、スマートＴＶ、及びその他のモバイルまたは非モバイル装置であり、これに制限されるものではない。
【００７８】
通信部３５０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ  Ｌｏｗ  Ｅｎｅｒｇｙ）通信、近距離無線通信（Ｎｅａｒ  Ｆｉｅｌｄ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：ＮＦＣ）、ＷＬＡＮ通信、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）通信、赤外線（Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｄａｔａ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ：ＩｒＤＡ）通信、ＷＦＤ（Ｗｉ−Ｆｉ  Ｄｉｒｅｃｔ）通信、ＵＷＢ（ｕｌｔｒａ  ｗｉｄｅｂａｎｄ）通信、Ａｎｔ＋通信、ＷＩＦＩ通信、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）通信などを用いて外部装置と通信することができる。また、通信部３５０は、放送プログラムを受信するチューナを含み、チューナを通じてサウンドデータを受信することもできる。しかし、これは、一例に過ぎず、これに限定されるものではない。
【００７９】
ユーザインターフェース部３６０は、音響調節装置３００とユーザ及び／またはその他の外部装置とのインターフェースであって、入力有線または無線ポートと出力有線または無線ポートとを含みうる。
【００８０】
ユーザインターフェース部３６０を通じて音響調節装置３００を動作するための必要な情報が入力され、イコライザーセッティング結果が出力される。ユーザインターフェース部３６０は、例えば、ボタン、コネクタ、キーパッド、ディスプレイ部などを含みうる。
【００８１】
図４は、サウンドデータのジャンル認識モデル学習装置の一実施形態を示すブロック図である。ジャンル認識モデル学習装置４００は、音響調節装置１００、３００のためのジャンル認識モデルを学習する装置であり得る。
【００８２】
図４を参照すれば、ジャンル認識モデル学習装置４００は、収集部４１０及び学習部４２０を含みうる。
【００８３】
収集部４１０は、多数の練習用サウンドデータを収集することができる。この際、多数の練習用サウンドデータは、プログラムジャンル及び音楽ジャンル別に分類されたデータであり得る。ここで、プログラムジャンルは、ニュース、ドラマ、娯楽、スポーツ、ドキュメンタリー、映画、コメディ、音楽などを含み、音楽ジャンルは、クラシック、ダンス、フォーク、ヘヴィメタル、ヒップホップ、ジャズ、ポップ、ロック、ラテン、バラード、ラップなどを含みうる。しかし、これに限定されるものではない。
【００８４】
学習部４２０は、多数の練習用サウンドデータに基づいて機械学習を通じてジャンル認識モデルを学習することができる。この際、機械学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、決定木、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、遺伝的プログラミング（ＧＰ）、ガウス過程回帰、線形分別分析、Ｋ近傍（Ｋ−ＮＮ）、パーセプトロン、放射基底関数ネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、及びディープラーニングのうち１つであり得る。しかし、これに限定されるものではない。
【００８５】
図５は、音響調節方法の一実施形態を示すフローチャートである。
【００８６】
図１及び図５を参照すれば、音響調節装置１００は、入力されたサウンドデータのジャンルを判断することができる（５１０）。
【００８７】
一実施形態によれば、音響調節装置１００は、サウンドデータと関連したメタデータを分析するか、ジャンル認識モデルを用いてサウンドデータのジャンルを判断することができる。例えば、音響調節装置１００は、サウンドデータと関連したメタデータを分析するか、ジャンル認識モデルを用いてサウンドデータのプログラムジャンルを判断し、サウンドデータが音楽データである場合、サウンドデータの音楽ジャンルを判断することができる。ここで、プログラムジャンルは、ニュース、ドラマ、娯楽、スポーツ、ドキュメンタリー、映画、コメディ、音楽などを含み、音楽ジャンルは、クラシック、ダンス、フォーク、ヘヴィメタル、ヒップホップ、ジャズ、ポップ、ロック、ラテン、バラード、ラップなどを含みうる。しかし、これに限定されるものではない。
【００８８】
一方、ジャンル認識モデルは、多数の練習用サウンドデータに基づいて機械学習を通じてあらかじめ生成されるか、ｈａｎｄ−ｃｒａｆｔ  ｆｅａｔｕｒｅを使った規則基盤のアルゴリズムを用いてあらかじめ生成されうる。この際、機械学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、決定木、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、遺伝的プログラミング（ＧＰ）、ガウス過程回帰、線形分別分析、Ｋ近傍（Ｋ−ＮＮ）、パーセプトロン、放射基底関数ネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、及びディープラーニングのうち１つであり得る。しかし、これに限定されるものではない。
【００８９】
音響調節装置１００は、サウンドデータの再生命令に基づいて、全体サウンドデータの一部サウンドデータに基づいて、リアルタイムでサウンドデータのジャンルを判断することができる。例えば、サウンドデータが、ファイルデータまたはストリーミングデータであると仮定する。音響調節装置１００が、サウンドデータの再生命令を受信すれば、音響調節装置１００は、全体サウンドデータのうち、最初の５秒間再生されるサウンドデータに基づいてサウンドデータのジャンルを判断することができる。
【００９０】
次いで、音響調節装置１００は、判断されたサウンドデータのジャンルによってイコライザーをセッティングすることができる（５２０）。一実施形態によれば、音響調節装置１００は、表１のマッピングテーブルを用いてイコライザーをセッティングすることができる。
【００９１】
次いで、音響調節装置１００は、セッティングされたイコライザーに基づいてサウンドデータを再生することができる（５３０）。
【００９２】
図６は、音響調節方法の他の実施形態を示すフローチャートである。図６の音響調節方法は、図５の音響調節方法に比べて、環境音収集段階（５２２）、環境音分析段階（５２４）、イコライザー調整段階（５２６）、及びジャンル変更有無の判断段階（５４０）を選択的にさらに含みうる。
【００９３】
図３及び図６を参照すれば、音響調節装置３００は、サウンドデータが再生される環境（例えば、地下鉄、家、学校、空港など）の環境音を収集することができる（５２２）。
【００９４】
次いで、音響調節装置３００は、収集された環境音を分析することができる（５２４）。例えば、音響調節装置３００は、収集された環境音を高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いて環境音の周波数成分を分析することができる。
【００９５】
次いで、音響調節装置３００は、環境音分析結果に基づいてイコライザーセッティング段階（５２０）からセッティングされたイコライザーを調整することができる（５２６）。一実施形態によれば、音響調節装置３００は、環境音の影響を最小化できるようにイコライザーセッティング段階（５２０）からセッティングされたイコライザーを調整することができる。例えば、環境音の周波数成分の分析結果、特定周波数成分が大きく出た場合、音響調節装置３００は、特定周波数成分を減衰させるように、セッティングされたイコライザーを調整することができる。
【００９６】
音響調節装置３００は、サウンドデータの再生中、再生されるデータをあらかじめ分析して、ジャンルの変更有無を判断することができる（５４０）。一実施形態によれば、音響調節装置３００は、サウンドデータの再生中に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いて再生されるデータの周波数成分を分析し、該分析結果に基づいてジャンルの変更有無を判断することができる。
【００９７】
音響調節装置３００は、ジャンル変更有無の判断段階（５４０）の判断結果、ジャンルが変更される場合、ジャンル判断段階（５１０）に戻って再生されるデータに基づいてサウンドデータのジャンルを再び判断することができる。
【００９８】
これを通じて、音響調節装置３００は、サウンドデータのジャンル変化によってサウンドデータの再生中にイコライザーのセッティングを効果的に変更することが可能である。
【００９９】
図７は、音響調節方法のさらに他の実施形態を示すフローチャートである。
【０１００】
図６及び図７を参照すれば、図７の音響調節方法の環境音収集段階（５２２）及び環境音分析段階（５２４）は、ジャンル判断段階（５１０）及びイコライザーセッティング段階（５２０）と並列的に、または同時に行われる。
【０１０１】
図８は、サウンドデータのジャンル認識モデル学習方法の一実施形態を示すブロック図である。
【０１０２】
図４及び図８を参照すれば、ジャンル認識モデル学習装置４００は、多数の練習用サウンドデータを収集することができる（８１０）。この際、多数の練習用サウンドデータは、プログラムジャンル及び音楽ジャンル別に分類されたデータであり得る。ここで、プログラムジャンルは、ニュース、ドラマ、娯楽、スポーツ、ドキュメンタリー、映画、コメディ、音楽などを含み、音楽ジャンルは、クラシック、ダンス、フォーク、ヘヴィメタル、ヒップホップ、ジャズ、ポップ、ロック、ラテン、バラード、ラップなどを含みうる。しかし、これに限定されるものではない。
【０１０３】
次いで、ジャンル認識モデル学習装置４００は、多数の練習用サウンドデータに基づいて機械学習を通じてジャンル認識モデルを学習することができる（８２０）。この際、機械学習アルゴリズムは、ニューラルネットワーク、決定木、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）、遺伝的プログラミング（ＧＰ）、ガウス過程回帰、線形分別分析、Ｋ近傍（Ｋ−ＮＮ）、パーセプトロン、放射基底関数ネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、及びディープラーニングのうち１つであり得る。しかし、これに限定されるものではない。
【０１０４】
図１ないし図４のジャンル判断部１１０、イコライザーセッティング部１２０、再生部１３０、ジャンル認識モデル保存部２１０、プログラムジャンル判断部２２０、音楽ジャンル判断部２３０、環境音収集部３１０、環境音分析部３２０、イコライザー調整部３３０、ジャンル変更判断部３４０、通信部３５０、収集部４１０、及び学習部４２０は、ハードウェアコンポーネントとして具現可能である。例えば、ハードウェアコンポーネントは、コントローラ、センサー、生成器、ドライバ、メモリ、比較器、算術論理ユニット、加算器、減算器、乗算器、除算器、積分器、及び多様な電子部品を含みうる。他の例を挙げれば、ハードウェアコンポーネントは、コンピューティングハードウェア、例えば、１つ以上のプロセッサまたはコンピュータとして具現可能である。プロセッサまたはコンピュータは、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、プログラマブルロジックアレイ、マイクロプロセッサ、または他のデバイスまたはデバイスの結合のような１つ以上のプロセッシングエレメントとして具現可能である。例えば、プロセッサまたはコンピュータは、プロセッサまたはコンピュータによって実行されるインストラクションまたはソフトウェアを保存する１つ以上のメモリを含むか、１つ以上のメモリに連結されうる。プロセッサまたはコンピュータとして具現されるハードウェアコンポーネントは、運用体制（ＯＳ）及び運用体制上で動作する１つ以上のソフトウェアアプリケーションのようなインストラクションまたはソフトウェアを実行することができる。ハードウェアコンポーネントは、また、インストラクションまたはソフトウェアの実行に応答して、データに接近、操作、処理、生成及び保存することができる。本明細書では、便宜上、単数用語“プロセッサ”または“コンピュータ”を使っているが、複数のプロセッサまたはコンピュータを使い、プロセッサまたはコンピュータが、多数のプロセッシングエレメントまたは多数タイプのプロセッシングエレメントなどを含みうる。例えば、１つのハードウェアコンポーネントまたは２つ以上のハードウェアコンポーネントは、１つのプロセッサ、２つ以上のプロセッサ、または１つのプロセッサ及び１つのコントローラとして具現可能である。１つ以上のハードウェアコンポーネントは、１つ以上のプロセッサ、１つのプロセッサ及び１つのコントローラとして具現可能であり、１つ以上の他のプロセッサは、１つ以上の他のプロセッサ、１つの他のプロセッサ及び１つの他のコントローラとして具現可能である。１つ以上のプロセッサ、または１つのプロセッサ及び１つのコントローラは、１つのハードウェアコンポーネントまたは２つ以上のハードウェアコンポーネントを具現することができる。ハードウェアコンポーネントは、１つのプロセッサ、独立したプロセッサ、並列プロセッサ、シングルインストラクションシングルデータ（ＳＩＳＤ）マルチプロセッシング、シングルインストラクションマルチプルデータ（ＳＩＭＤ）マルチプロセッシング、マルチプルインストラクションシングルデータ（ＭＩＳＤ）マルチプロセッシング、及びマルチプルインストラクションマルチプルデータ（ＭＩＭＤ）マルチプロセッシングなどを含む１つ以上の互いに異なるプロセッシング構成を有しうる。
【０１０５】
図５ないし図８に開示された方法は、動作を行う命令またはソフトウェアを実行する前述されたように具現されたコンピューティングハードウェア、例えば、１つ以上のプロセッサまたはコンピュータによって行われる。例えば、１つの動作または２つ以上の動作は、１つのプロセッサ、２つ以上のプロセッサ、または１つのプロセッサ及び１つのコントローラによって行われる。１つ以上の動作は、１つ以上のプロセッサ、または１つのプロセッサ及び１つのコントローラによって行われ、１つ以上の他の動作は、１つ以上の他のプロセッサ、または１つの他のプロセッサ及び１つの他のコントローラによって行われる。１つ以上のプロセッサ、または１つのプロセッサ及び１つのコントローラは、１つの動作、または２つ以上の動作を行うことができる。
【０１０６】
ハードウェアコンポーネントとして具現され、前述した方法を行うコンピューティングハードウェア、例えば、１つ以上のプロセッサまたはコンピュータを制御するための命令またはソフトウェアは、コンピュータプログラム、コードセグメント、命令またはこれらの結合であり得る。例えば、命令またはソフトウェアは、コンパイラによって生成されたマシンコードのような、１つ以上のプロセッサまたはコンピュータによって直接実行されるマシンコードを含む。他の例を挙げれば、命令またはソフトウェアは、インタプリタを用いて１つ以上のプロセッサまたはコンピュータによって実行される高級コードを含む。命令またはソフトウェアは、前述したハードウェアコンポーネント及び方法によって行われる動作を行うアルゴリズムを開示したブロック図及びフローチャートに基づいてプログラミング言語を用いて記述されうる。
【０１０７】
命令またはソフトウェア、関連データ、データファイル、及びデータ構造は、１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体に記録または保存することができる。例えば、非一時的コンピュータ可読媒体は、Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）、Ｒａｎｄｏｍ−Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）、Ｆｌａｓｈ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＣＤ−ＲＯＭｓ、ＣＤ−Ｒｓ、ＣＤ＋Ｒｓ、ＣＤ−ＲＷｓ、ＣＤ＋ＲＷｓ、ＤＶＤ−ＲＯＭｓ、ＤＶＤ−Ｒｓ、ＤＶＤ＋Ｒｓ、ＤＶＤ−ＲＷｓ、ＤＶＤ＋ＲＷｓ、ＤＶＤ−ＲＡＭｓ、ＢＤ−ＲＯＭｓ、ＢＤ−Ｒｓ、ＢＤ−Ｒ  ＬＴＨｓ、ＢＤ−ＲＥｓ、磁気テープ、フロッピーディスク、光磁気データ記憶装置、光学データ記憶装置、ハードディスク、固体ディスク、及び非一時的方式で命令またはソフトウェア、関連データ、データファイル及びデータ構造を保存して、１つ以上のプロセッサまたはコンピュータに提供する他のデバイスを含みうる。例えば、命令またはソフトウェア、関連データ、データファイル、及びデータ構造は、ネットワーク連結コンピュータシステムに分散されて、１つ以上のプロセッサまたはコンピュータによって分散方式で実行可能である。
【０１０８】
以上、本発明について、その望ましい実施形態を中心に説明した。当業者ならば、本発明が、本発明の本質的な特性から外れない範囲で変形された形態として具現可能であるということを理解できるであろう。したがって、本発明の範囲は、前述した実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載の内容と同等な範囲内にある多様な実施形態が含まれるように解釈されねばならない。
【産業上の利用可能性】
【０１０９】
本発明は、音響調節装置及び方法と、ジャンル認識モデル学習装置及び方法関連の技術分野に適用可能である。
【符号の説明】
【０１１０】
１００  音響調節装置
１１０  ジャンル判断部
１２０  イコライザーセッティング部
１３０  再生部
【図１】
2017054121.tif 000004
【図２】
2017054121.tif 000005
【図３】
2017054121.tif 000006
【図４】
2017054121.tif 000007
【図５】
2017054121.tif 000008
【図６】
2017054121.tif 000009
【図７】
2017054121.tif 000010
【図８】
2017054121.tif 000011