(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音楽データをＧＴＴＭ（Generative Theory of Tonal Music）に基づいて複数のグループに分割して各グループの重みを求めるグループ重み付け処理部と、
前記音楽データから前記各グループ毎に当該音楽の特徴を示す特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部と、
前記各グループ毎に前記抽出された特徴パラメータからそれら特徴パラメータによって関連付けられる１又は複数の概念の関連性の強さを示す活性値を算出すると共に前記各グループの概念の活性値を前記各グループの重みで重み付けして合成することにより前記音楽データの概念の活性値を算出する概念活性値算出部と、
前記算出された音楽データの概念の活性値に基づいて前記音楽データにその印象を付与する印象付与処理部と
を備えたことを特徴とする音楽データの印象付けシステム。
【請求項２】
前記グループ重み付け処理部は、前記音楽データを階層別にグループに分割して、下位の階層ほど重みが大きくなるように各グループの重みを決定するものであることを特徴とする請求項１記載の音楽データの印象付けシステム。
【請求項３】
音楽データをＧＴＴＭ（Generative Theory of Tonal Music）に基づいて複数のグループに分割して各グループの重みを求めるグループ重み付けステップと、
前記音楽データから前記各グループ毎に当該音楽の特徴を示す特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、
前記各グループ毎に前記抽出された特徴パラメータから１又は複数の概念の活性値を算出すると共に前記各グループの概念の活性値を前記各グループの重みで重み付けして合成することにより前記音楽データの概念の活性値を算出する概念活性値算出ステップと、
前記算出された音楽データの概念の活性値に基づいて前記音楽データにその印象を付与する印象付与ステップと
をコンピュータに実行させるように構成された音楽データの印象付けプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音楽の印象から音楽データを検索するシステムの音楽データベースを構築するのに好適な音楽データの印象付けシステム及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ネットインフラの進展と、携帯電話などの携帯端末装置の普及により、音楽データをインターネットを介してモバイル配信するなど、音楽データの配信技術の進歩は著しい。カラオケシステムなどに代表されるように、所望とする音楽データを音楽データベースから検索するには、曲のコードや、曲名、歌手名、作曲者名などのテキスト検索が一般的である。これに対し、曲名や歌手名などの書誌的事項が不明な場合に、「楽しい」、「悲しい」などのユーザが求める楽曲の印象を検索キーとして入力することにより、ファジィ推論などを用いてユーザの好みに近い選曲を可能とするような選曲システムも種々提案されている（例えば特開平５−２５７４８７号）。
【０００３】
このようなシステムでは、音楽データベースを構成する各曲の音楽データにその印象を付与するための印象付けを行う必要がある。従来、このような音楽データに付与される印象は、曲のテンポ、音程、音程差など、種々の特徴パラメータに注目し、楽曲全体に対する出現頻度のような平均値で求めるようにしている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、曲には盛り上がりなどがあり、楽しいテンポの速い曲の場合には、前半部分で意図的にテンポを落とすことがなされることもある。従って、上述したような楽曲全体に対する平均値で曲の印象を求めると、曲の途中の変化が全く無視されて、本来曲が持っている印象が求められないという問題がある。
【０００５】
本発明は、このような点に鑑みなされたもので、曲の構造に基づいて、曲の持つ印象を適切に求めて音楽データに付与することができる音楽データの印象付けシステムおよびプログラムを提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る音楽データの印象付けシステムは、音楽データをＧＴＴＭ（Generative Theory of Tonal Music）に基づいて複数のグループに分割して各グループの重みを求めるグループ重み付け処理部と、前記音楽データから前記各グループ毎に当該音楽の特徴を示す特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部と、前記各グループ毎に前記抽出された特徴パラメータからそれら特徴パラメータによって関連付けられる１又は複数の概念の関連性の強さを示す活性値を算出すると共に前記各グループの概念の活性値を前記各グループの重みで重み付けして合成することにより前記音楽データの概念の活性値を算出する概念活性値算出部と、前記算出された音楽データの概念の活性値に基づいて前記音楽データにその印象を付与する印象付与処理部とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る音楽データの印象付けプログラムは、音楽データをＧＴＴＭ（Generative Theory of Tonal Music）に基づいて複数のグループに分割して各グループの重みを求めるグループ重み付けステップと、前記音楽データから前記各グループ毎に当該音楽の特徴を示す特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、前記各グループ毎に前記抽出された特徴パラメータから１又は複数の概念の活性値を算出すると共に前記各グループの概念の活性値を前記各グループの重みで重み付けして合成することにより前記音楽データの概念の活性値を算出する概念活性値算出ステップと、前記算出された音楽データの概念の活性値に基づいて前記音楽データにその印象を付与する印象付与ステップとをコンピュータに実行させるように構成されたものである。
【０００８】
本発明によれば、音楽データをグループ分けして各グループの曲における重みを求め、各グループ毎に抽出された特徴パラメータから概念の活性値を求め、各グループの概念の活性値を各グループの重みで重み付けして合成することにより音楽データのトータル的な概念の活性値を求め、これに基づいて音楽データに印象を付与するようにしているので、楽曲の中で重要な部分の評価が反映されて、楽曲の特徴を良好に捉えた印象付けを行うことができる。
【０００９】
なお、グループ重み付け処理部が、前記音楽データを階層別にグループに分割して、下位の階層ほど重みが大きくなるように各グループの重みを決定するものであると、より特徴部分を強調することができる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態を詳細に説明する。
図１は、本実施形態に係る音楽データの印象付けシステムの構成を示す図である。
図示しない入力装置や受信装置から入力されるＭＩＤＩ、音符データなどの音楽データは、グループ重み付け処理部１と、特徴パラメータ抽出部２とに供給されている。グループ重み付け処理部１は、入力された音楽データをグループ分けして各グループの重みを求める。このシステムでは、音楽データは階層別にグループ化して各グループの重みを求める。特徴パラメータ抽出部２は、グループ重み付け処理部１で求められたグループ毎に、音楽データから種々の特徴パラメータを抽出する。特徴パラメータとしては、例えば、音高平均の高から低、又は低から高への変化、音長平均の長から短、又は短から長への変化、音高分散の高から低、又は低から高への変化、テンポなどがある。
【００１１】
グループ重み付け処理部１で求められた各グループの重みと、特徴パラメータ抽出部２で抽出された特徴パラメータは、概念活性値算出部３に入力されている。概念活性値算出部３は、各グループ毎に抽出された特徴パラメータからそれら特徴パラメータによって関連付けられる１又は複数の概念の関連性の強さを示す活性値を算出すると共に各グループの概念の活性値を各グループの重みで重み付けして合成することにより音楽データのトータル的な概念の活性値を算出する。求められた音楽データの概念の活性値は、印象付与処理部４に入力されている。印象付与処理部４は、音楽データの概念の活性値から音楽データにその印象を付与する。音楽データとそれに付与された印象とは、音楽データベース５に格納される。なお、グループ重み付け処理部１、特徴パラメータ抽出部２、概念活性値算出部３及び印象付与処理部４は、各部の処理をコンピュータにより実行させるため、グループ重み付けステップ、特徴パラメータ処理ステップ、概念活性値算出ステップ、および印象付与ステップを備えたプログラムにより構成されていても良い。
【００１２】
次に、このように構成された本システムの各部の処理の詳細を説明する。
図２は、入力される音楽データの例を示す図である。音楽データは音符データから構成されている。グループ重み付け処理部１は、入力された音楽データを音楽構造解析してグルーピング及び重み付けを行っていく。このような音楽構造解析の手法としては、例えばＧＴＴＭ（Generative Theory of Tonal Music）が知られている。本システムでは、ＧＴＴＭをベースとして、次のような処理を実行してグループ重み付け処理を実行する。
【００１３】
まず、所定のルールに基づいて、楽曲を構成する各音符に拍の強さを割り当てる。例えば、楽曲中で１番出現頻度が高い拍を基本拍とし（図２の例では、８分音符が基本拍）、次に基本拍の部分に音符が存在している場合、相対的に長い拍やそれらの拍の間隔などに基づいて強拍を判定する。これら拍の強さに基づいて、最も下層レベルの各音符に重みｗ１〜ｗ１２を割り当てる。
【００１４】
次に、音符データに含まれるリズムを分析する。図２の例では、４分音符−８分音符−８分音符というリズムが存在することが検出され、これに基づいて拍節構造のグループが図３のように求められる。次に、求められた拍節構造の最も下位の階層のグループから順に、各グループで最も重要な音符を上位のグループに残していきながら、各グループに重みを付加して行く。どの音符を重要であると見るかは、ルール次第であるが、例えば、より高い音、グループ中の最初の音符等を優先することができる。そして、最終的には、図４に示すように、下層から上層にかけて徐々に枝が収束していく、ツリー構造が求められ、各ツリーの枝に相当する各グループに重みが求められる。図４の例では、８分音符レベル、４分音符レベル、２分音符レベル、全音符レベル、２小節レベルのそれぞれに１２個、８個、４個、２個、１個の重みｗ１，ｗ２，…が求められる。
次に、各グループの重みの計算例を、図５を参照して説明する。
重みは、例えば下層のグループから引き継がれた音符の重みを、新たなグループの中の比率に変換することにより求めていくことができる。ここで新たなグループの比率とは、図５の右側に示す１．０，０．５，０．２５等である。グループの最下位レベルは、あまり短いと楽曲の特徴を捉えることができないため、２小節程度とする。図示の例では、グループの長さが最下位レベルから順に２小節、４小節、８小節となっている。ここで、最下位レベルの２小節のグループに、楽曲の特徴が最も現れると考えられ、２小節のグループのトータルの重みを１．０とし、４小節のグループのトータルの重みを０．５、８小節のグループのトータルの重みを０．２５とする。この例では、第７小節と第８小節のグループ（７，８）の重みｗが０．６０６８１１と最も重くなっている。
【００１５】
一方、特徴パラメータ抽出部２では、図６に示すように、各グループ（１，２），（３，４），…，（１，８）毎に音符データを解析して、音高平均が高から低に移る程度、低から高に移る程度、音長平均が長から短に移る程度、短から長に移る程度、音高分散が高から低に移る程度、低から高に移る程度、…などの特徴パラメータを抽出する。
【００１６】
概念活性値算出部３では、求められた特徴パラメータによって、例えば図７に示すような概念知識を駆動して「明るい」、「力強い」、「美しい」等の概念の活性値を求める。このような概念知識は、ＣＦＳ（Conceptual Fuzzy Sets：概念ファジィ集合）の概念体系により適宜作成することができる。図８は、このような概念辞書に基づいて作成された概念の活性値算出のためのテーブルを示す図である。いま、図８に示す「安定」という概念に着目すると、この「安定」の項目の図中横方向に延びるワードベクトルの各項が特徴パラメータと対応しており、ワードベクトルと特徴パラメータとの内積を求めることにより、概念「安定」についての活性値が求められる。他の概念「不安定」、「軽さ」、…についても同様に、それらのワードベクトルと特徴パラメータとの内積を求める。
【００１７】
この結果、図９に示すように、各グループ（１，２），（３，４），…，（１，８）毎に概念の活性値が求められる。但し、各グループの概念の活性値には、そのグループの重みｗが乗算されている。つまり、グループ（１，２）の概念の活性値は、特徴パラメータとワードベクトルの内積にグループ(１，２)の重みｗ＝０．１４６１９９を掛け合わせた結果となっている。各グループ（１，２），（３，４），…，（１，８）の概念の活性値が求められたら、全グループの活性値を加算して音楽データ全体の概念の活性値を求める。図９の右欄に求められた合計が、音楽データ全体の概念の活性値を示している。
【００１８】
これらの概念の活性値を「印象」としてそのまま音楽データに付与しても良いが、このシステムでは、更にこれらの概念を中間概念と位置付け、これらの中間概念の活性値から、更に「喜び」、「悲しみ」といった総括概念の活性値を求めている。図１０は、中間概念から総括概念を求めるテーブルの例を示している。「喜び」という総括概念に対応するワードベクトルと、図９に示したトータルの中間概念の活性値との内積を求めることにより、総括概念「喜び」の活性値が求められる。また、図１１に示すように、各グループ毎に中間概念の活性値から総括概念の活性値を求め、これらを全グループについて加算して総括的な総括概念の活性値を求めるようにしても良い。
【００１９】
印象付与処理分４は、このようにして求められた総括概念の活性値、又は総括概念と中間概念の活性値を、「印象」として音楽データと関連付け、音楽データベース５に登録する。
【００２０】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、音楽データをグループ分けして各グループの曲における重みを求め、各グループ毎に抽出された特徴パラメータから概念の活性値を求め、各グループの概念の活性値を各グループの重みで重み付けして合成することにより音楽データのトータル的な概念の活性値を求め、これに基づいて音楽データに印象を付与するようにしているので、楽曲の中で重要な部分の評価が反映されて、楽曲の特徴を良好に捉えた印象付けを行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施形態に係る音楽データの印象付けシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】  同システムで印象付けの対象となる音楽データを示す図である。
【図３】  同音楽データのグループ化を説明するための図である。
【図４】  同音楽データのグループ構造を示す図である。
【図５】  同音楽データのグループ構造の各グループの重みを示す図である。
【図６】  同音楽データから抽出された各グループの特徴パラメータを示す図である。
【図７】  特徴パラメータから概念を求める概念知識を説明するための図である。
【図８】  特徴パラメータから概念の活性値を求めるテーブルを示す図である。
【図９】  求められた各グループの概念の活性値を示す図である。
【図１０】  中間概念の活性値から総括概念の活性値を求めるテーブルを示す図である。
【図１１】  求められた各グループ毎の総括概念の活性値を示す図である。
【符号の説明】
１…グループ重み付け処理部
２…特徴パラメータ抽出部
３…概念活性値算出部
４…印象付与処理部
５…音楽データベース
【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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