"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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。<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。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。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。<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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。<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。<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。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=fIt,,It-b,At,,At-b,Lt,,Lt-b=[fIIt,,It-bfAAt,,At-bfLLt,,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。<画像特徴>入力される映像データから画像特徴ベクトルfIIt,,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。fIIt,,It-b=[fI1ItfI1It-bfI2It,,It-b]画像特徴1の場合には、特徴ベクトルfI1Itは、[D11ItDi1It]として求めることができ、Di1x,yは、以下の式1で求めることができる。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D11Itは、以下に示す式2で求めることができる。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。また、画像特徴2の場合には、特徴ベクトルfI2It,,It-bは、[D2Itx1,y1D2Itx1,yJD2Itx2,y1D2Itx1,yK]として求めることができ、D2t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。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D2Itxj,ykは、以下に示す式4で求めることができる。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fI2It,,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。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。<音響特徴>入力される音声データから音響特徴ベクトルfAAt,,At-bを取得する例としては、例えばMFCCMelFrequencyCepstrumCoefficient: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FFTFastFourierTransform: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:DiscreteCosineTransform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。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、DMFCCDifferentialMelFrequencyCepstrumCoefficient: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。<言語特徴>入力される言語データから言語特徴ベクトルfLLt,,Lt-bを取得する例としては、例えば[fLLtfLLt-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。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fLL1、fLL2を抽出する。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fLL1は、[0.010.850.900.10]という4×1次元のベクトルで表せる。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fLL2は、[0.210.120.210.70]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。なお、例えばMitchell,T.M.,Shinkareva,S.V.,Carlson,A.,Chang,K.-M.,Malave,V.L.,Mason,R.a,etal.2008.Predictinghumanbrainactivityassociatedwiththemeaningsofnouns.Science,3205880によれば、25個程度がよいという報告もある。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。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fIIt,,It-b、音響特徴ベクトルfAAt,,At-b、言語特徴ベクトルfLLt,,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。<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=gFt=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。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。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=[F1FT]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。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=[r1rT]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、ri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。次に、S03の処理により抜き出したriの線形モデルのパラメータを学習する。このとき、ri=wiF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、SupportVectorRegression、RelevanceVectorRegression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。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。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=[w1wm]となる。なお、mは、行列Rのチャンネル数行数に一致する。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。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。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。<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。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=Ert,,rtTと定義される。このとき、Ert,,rtT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,tT=[rt,,rtT]とする。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Ul×T次元を、U=[0Il0]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。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。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。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。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E2rt,,rtTとすると、以下に示す式8として算出することができる。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。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。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。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。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。<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=Ert,,rtT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。<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CPUCentralProcessingUnit、RAMRandomAccessMemory等の揮発性の記憶媒体、ROMReadOnlyMemory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。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。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。<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。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。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。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。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,etal.2008.Predictinghumanbrainactivityassociatedwiththemeaningsofnouns.Science,3205880、Kay,K.N.,Naselaris,T.,Prenger,R.J.,Gallant,J.L.2008.Identifyingnaturalimagesfromhumanbrainactivity.Nature,4527185,352-5.、O.LeMeuret.al.:Predictingvisualfixationsonvideobasedonlow-levelvisualfeatures,VisionResearch,47,pp.2483-24982007.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。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.TheHumanAmygdalaandtheInductionandExperienceofFear.CurrentBiology,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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。"