"オーディオ作品のセグメンテーションを複数の時間セグメントに変更するための装置であって、前記オーディオ作品は、前記オーディオ作品において繰り返し出現する複数の主要部分で構成され、前記装置は、前記オーディオ作品の表現を提供するための手段を含み、前記オーディオ作品の前記複数のセグメントは、様々なセグメントクラスに割り当てられ、前記各セグメントクラスは、主要部分に関連付けられ、前記提供するための手段は、短いセグメントのセグメント境界における新規性値を提供するように形成され、前記新規性値は、前記セグメント境界に隣接するセグメントに対して前記短いセグメントがどの程度の新規性内容を有するかを示し、前記装置は、前記セグメンテーションを修正するためのセグメント修正手段を含み、前記セグメント修正手段は、オーディオ信号の変更されたセグメンテーションを得るために、所定の最小長より短い長さを有する短いセグメントを、時間的な先行セグメントまたは時間的な後続セグメントにマージするように形成され、前記セグメント修正手段は、前記短いセグメントを、前記短いセグメントのセグメント境界に隣接するセグメントにマージするように形成され、当該短いセグメントは、前記短いセグメントの別のセグメント境界における新規性値と比べて低い新規性内容を示す新規性値を有する、装置。前記セグメント修正手段は、前記短いセグメントをマージするために前記短いセグメントのセグメントクラスメンバシップをさらに用いるように形成されている、請求項1に記載の装置。前記セグメント修正手段は、時間長が18秒より短く特に12秒より短いような複数のセグメントを複数の短いセグメントとして決定するように形成されている、請求項1に記載の装置。前記セグメント修正手段は、時間的な先行セグメントまたは時間的な後続セグメントまたは短いセグメント自身のセグメントクラスメンバシップにおける情報を用いて、前記短いセグメントを前記時間的な後続セグメントの前記時間的な先行セグメントにマージするように形成されている、請求項1に記載の装置。前記セグメント修正手段は、8秒より短く特に6秒より短い所定の最小長を有する複数の短いセグメントについてのみ前記新規性値による前記マージを実行するように形成されている、請求項1に記載の装置。前記セグメント修正手段は、前記短いセグメント、前記時間的な先行セグメントまたは前記時間的な後続セグメントのセグメントクラスメンバシップにおける情報を用いて、前の調査においてマージできないような、新規性値の調査による複数の短いセグメントのみをマージするように形成されている、請求項1に記載の装置。前記装置は、競合セグメントが前記提供するための手段によって2つの異なるセグメントクラスに関連付けられる必要がある場合に、第1のセグメントクラスにおけるセグメントに対する前記競合セグメントの第1の類似性値を計算し、さらに第2のセグメントクラスにおけるセグメントに対する前記競合セグメントの第2の類似性値を計算するように形成されているセグメント割り当て競合解決手段を含み、前記提供するための手段は、前記第2の類似性値が前記第2のセグメントクラスの前記セグメントに対する前記競合セグメントのより強い類似性を示している場合に、前記競合セグメントを前記第1のセグメントクラスから除去し、それを前記第2のセグメントクラスに割り当てるように形成されている、請求項1に記載の装置。前記セグメント割り当て競合解決手段は、前記セグメントを前記第1のセグメントクラスから除去した場合に前記第1のセグメントクラスへの傾向を前記セグメントに割り当て、または、前記セグメントの除去が行われなかった場合に前記第2のセグメントクラスへの傾向を前記セグメントに割り当てるように形成されている、請求項7に記載の装置。セグメントは、セグメントクラスへの傾向を有し、前記セグメント修正手段は、所定の最小長より短いセグメントについて、前記セグメントの傾向が、時間的に先行するセグメントが属するセグメントクラスに合致するかどうかを確認し、もしそうなら前記セグメントを前記時間的に先行するセグメントにマージし、または、所定の最小長より短いセグメントについて、前記セグメントの傾向が、時間的に後続するセグメントが属するセグメントクラスを示しているかどうかを確認し、もしそうなら前記セグメントを前記時間的に後続するセグメントにマージするように形成されている、請求項1に記載の装置。前記セグメント修正手段は、時間的に連続し、かつ、同じセグメントクラスに属する複数のセグメントをマージするように形成されている、請求項1に記載の装置。前記セグメント修正手段は、所定の最小長より短いセグメント時間長を有する複数のセグメントを修正するために前記複数のセグメントのみを選択するように形成されている、請求項1に記載の装置。前記セグメント修正手段は、第2のセグメントクラスから選択されたセグメントを、それの時間的な先行セグメントとそれの時間的な後続セグメントとが第1のセグメントクラスに属する場合に、前記先行セグメントおよび前記後続セグメントにマージするように形成されている、請求項11に記載の装置。前記セグメント修正手段は、単一のセグメントのみを含むセグメントクラスにあるセグメントを前記先行するセグメントまたは前記後続するセグメントにマージするように形成されている、請求項11に記載の装置。前記セグメント修正手段は、同じセグメントクラスにある選択されたいくつかのセグメントを、前記セグメントクラスの選択されたすべてのセグメントが1つの前記同じセグメントクラスに属する先行セグメントまたは1つの前記同じセグメントクラスに属する後続セグメントを含む場合に、それぞれ時間的に先行するセグメントまたは時間的に後続するセグメントにマージするように形成されている、請求項11に記載の装置。前記セグメント修正手段は、さまざまな所定のセグメント長に応じてさまざまな修正測度を実行するように形成されている、請求項1に記載の装置。前記オーディオ作品の表現を提供するための手段は、前記複数のセグメントについての類似性表現を提供するための手段を含み、各セグメントについての前記類似性表現は、関連付けられた複数の類似性値を含み、前記複数の類似性値は、前記セグメントが前記オーディオ作品の他の各セグメントにどの程度似ているかを示し、前記オーディオ作品の表現を提供するための手段は、前記セグメントに関連付けられている複数の類似性値を用いて前記セグメントについての類似性閾値を計算するための手段と、前記セグメントの類似性値が前記類似性閾値に関して所定の条件を満たしている場合に、前記セグメントをセグメントクラスに割り当てるための手段と、を含む、請求項1に記載の装置。オーディオ作品のセグメンテーションを複数の時間セグメントに変更するための方法であって、前記オーディオ作品は、前記オーディオ作品において繰り返し出現する複数の主要部分で構成され、前記方法は、前記オーディオ作品の表現を提供するステップを含み、前記オーディオ作品の前記複数のセグメントは、様々なセグメントクラスに割り当てられ、前記各セグメントクラスは、主要部分に関連付けられ、前記提供するステップは、短いセグメントのセグメント境界における新規性値を提供するように形成され、前記新規性値は、前記セグメント境界に隣接するセグメントに対して前記短いセグメントがどの程度の新規性内容を有するかを示し、前記方法は、前記セグメンテーションを修正するステップを含み、前記修正するステップは、オーディオ信号の変更されたセグメンテーションを得るために、所定の最小長より短い長さを有する短いセグメントを、時間的な先行セグメントまたは時間的な後続セグメントにマージするように形成され、前記修正するステップは、前記短いセグメントを、前記短いセグメントのセグメント境界に隣接するセグメントにマージするように形成され、当該短いセグメントは、前記短いセグメントの別のセグメント境界における新規性値と比べて低い新規性内容を示す新規性値を有する、方法。オーディオ作品のセグメンテーションを複数の時間セグメントに変更するための方法をコンピュータに実行させるためのプログラムコードが記録された、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体であって、前記オーディオ作品は、前記オーディオ作品において繰り返し出現する複数の主要部分で構成され、前記方法は、前記オーディオ作品の表現を提供するステップを含み、前記オーディオ作品の前記複数のセグメントは、様々なセグメントクラスに割り当てられ、前記各セグメントクラスは、主要部分に関連付けられ、前記提供するステップは、短いセグメントのセグメント境界における新規性値を提供するように形成され、前記新規性値は、前記セグメント境界に隣接するセグメントに対して前記短いセグメントがどの程度の新規性内容を有するかを示し、前記方法は、前記セグメンテーションを修正するステップを含み、前記修正するステップは、オーディオ信号の変更されたセグメンテーションを得るために、所定の最小長より短い長さを有する短いセグメントを、時間的な先行セグメントまたは時間的な後続セグメントにマージするように形成され、前記修正するステップは、前記短いセグメントを、前記短いセグメントのセグメント境界に隣接するセグメントにマージするように形成され、当該短いセグメントは、前記短いセグメントの別のセグメント境界における新規性値と比べて低い新規性内容を示す新規性値を有する、記録媒体。オーディオ作品のセグメンテーションを複数の時間セグメントに変更するための装置であって、前記オーディオ作品は、前記オーディオ作品において繰り返し出現する複数の主要部分で構成され、前記装置は、前記オーディオ作品の表現を提供するための手段を含み、前記オーディオ作品の前記複数のセグメントは、様々なセグメントクラスに割り当てられ、前記各セグメントクラスは、主要部分に関連付けられ、前記装置は、前記セグメンテーションを修正するためのセグメント修正手段を含み、前記セグメント修正手段は、オーディオ信号の変更されたセグメンテーションを得るために、所定の最小長より短い長さを有する短いセグメントを、時間的な先行セグメントまたは時間的な後続セグメントにマージするように形成され、前記装置は、競合セグメントが前記提供するための手段によって2つの異なるセグメントクラスに関連付けられる必要がある場合に、第1のセグメントクラスにおけるセグメントに対する前記競合セグメントの第1の類似性値を計算し、さらに第2のセグメントクラスにおけるセグメントに対する前記競合セグメントの第2の類似性値を計算するように形成されているセグメント割り当て競合解決手段を含み、前記セグメント割り当て競合解決手段は、前記セグメントを前記第1のセグメントクラスから除去した場合に前記第1のセグメントクラスへの傾向を前記セグメントに割り当て、または、前記セグメントの除去が行われなかった場合に前記第2のセグメントクラスへの傾向を前記セグメントに割り当てるように形成され、前記提供するための手段は、前記第2の類似性値が前記第2のセグメントクラスの前記セグメントに対する前記競合セグメントのより強い類似性を示している場合に、前記競合セグメントを前記第1のセグメントクラスから除去し、それを前記第2のセグメントクラスに割り当てるように形成され、前記セグメント修正手段は、所定の最小長より短いセグメントについて、前記セグメントの傾向が、時間的に先行するセグメントが属するセグメントクラスに合致するかどうかを確認し、もしそうなら前記セグメントを前記時間的に先行するセグメントにマージし、または、所定の最小長より短いセグメントについて、前記セグメントの傾向が、時間的に後続するセグメントが属するセグメントクラスを示しているかどうかを確認し、もしそうなら前記セグメントを前記時間的に後続するセグメントにマージするように形成されている、装置。オーディオ作品のセグメンテーションを複数の時間セグメントに変更するための装置であって、前記オーディオ作品は、前記オーディオ作品において繰り返し出現する複数の主要部分で構成され、前記装置は、前記オーディオ作品の表現を提供するための手段を含み、前記オーディオ作品の前記複数のセグメントは、様々なセグメントクラスに割り当てられ、前記各セグメントクラスは、主要部分に関連付けられ、前記装置は、前記セグメンテーションを修正するためのセグメント修正手段を含み、前記セグメント修正手段は、オーディオ信号の変更されたセグメンテーションを得るために、所定の最小長より短い長さを有する短いセグメントを、時間的な先行セグメントまたは時間的な後続セグメントにマージするように形成され、前記セグメント修正手段は、第2のセグメントクラスから選択されたセグメントを、それの時間的な先行セグメントとそれの時間的な後続セグメントとが第1のセグメントクラスに属する場合に、前記先行セグメントおよび前記後続セグメントにマージするように形成されている、装置。オーディオ作品のセグメンテーションを複数の時間セグメントに変更するための装置であって、前記オーディオ作品は、前記オーディオ作品において繰り返し出現する複数の主要部分で構成され、前記装置は、前記オーディオ作品の表現を提供するための手段を含み、前記オーディオ作品の前記複数のセグメントは、様々なセグメントクラスに割り当てられ、前記各セグメントクラスは、主要部分に関連付けられ、前記装置は、前記セグメンテーションを修正するためのセグメント修正手段を含み、前記セグメント修正手段は、オーディオ信号の変更されたセグメンテーションを得るために、所定の最小長より短い長さを有する短いセグメントを、時間的な先行セグメントまたは時間的な後続セグメントにマージするように形成され、前記セグメント修正手段は、単一のセグメントのみを含むセグメントクラスにあるセグメントを前記先行するセグメントまたは前記後続するセグメントにマージするように形成されている、装置。オーディオ作品のセグメンテーションを複数の時間セグメントに変更するための装置であって、前記オーディオ作品は、前記オーディオ作品において繰り返し出現する複数の主要部分で構成され、前記装置は、前記オーディオ作品の表現を提供するための手段を含み、前記オーディオ作品の前記複数のセグメントは、様々なセグメントクラスに割り当てられ、前記各セグメントクラスは、主要部分に関連付けられ、前記装置は、前記セグメンテーションを修正するためのセグメント修正手段を含み、前記セグメント修正手段は、オーディオ信号の変更されたセグメンテーションを得るために、所定の最小長より短い長さを有する短いセグメントを、時間的な先行セグメントまたは時間的な後続セグメントにマージするように形成され、前記セグメント修正手段は、同じセグメントクラスにある選択されたいくつかのセグメントを、前記セグメントクラスの選択されたすべてのセグメントが1つの前記同じセグメントクラスに属する先行セグメントまたは1つの前記同じセグメントクラスに属する後続セグメントを含む場合に、それぞれ時間的に先行するセグメントまたは時間的に後続するセグメントにマージするように形成されている、装置。本技術の目的は、オーディオ作品の既存の最初のセグメンテーションと互換性があるより正確なセグメンテーション概念を達成することである。この目的は、本技術に係るオーディオ作品のセグメンテーションを変更するための装置によって達成される。以下、当該装置に関係する事項について述べる。本技術は、元のセグメンテーションおよび引き続いて起こるセグメンテーションクラス割り当て後に、実際にすでに完了される元のセグメンテーションが後修正される場合に、過度のセグメンテーションが効果的に応答されるという知見に基づく。この目的のために、上記の装置は、セグメンテーションを修正するためのセグメンテーション修正手段を含み、セグメンテーション修正手段は、オーディオ作品の変更されたセグメンテーションを得るために、所定の最小長より短い長さを有するセグメントを時間的な先行セグメントまたは時間的な後続セグメントにマージするように形成されている。この後修正は、本技術に従って、最初のセグメンテーションおよび最初のセグメンテーションから続いて起こるセグメントクラスへの割り当ての後に、すなわちクラスタ化の後に起こる。これは、セグメンテーションの修正のために先行するセグメントおよび後続するセグメントに特定の基準による短いセグメントをマージするだけなく、そのマージのために先行セグメントのセグメントクラスメンバシップ、後続セグメントのセグメントクラスメンバシップまたは短いセグメント自身のセグメントクラスメンバシップにおける情報を用いるオプションを可能にする。しかしながら、簡易アルゴリズムは、セグメント境界で新規性値の調査のためだけに、短いセグメント、先行セグメントまたは後続セグメントのセグメントクラスメンバシップにかかわらず、すでに受け入れられる命中率を有するセグメントマージをすでに達成することができる。しかしながら、好ましくは、セグメント境界で新規性値によるセグメントマージは、対応して短いセグメントが先行する調査によってマージされることがない場合であって、関連する先行/後続セグメントのセグメントクラスメンバシップが考慮される場合にだけ、いわば最後の手段として実行される。本技術の好適な実施の態様において、主要なセグメンテーションに基づく適応セグメント割り当てが実行されるが、そこにおいて、セグメンテーション割り当て競合が発生する場合に、第1のセグメントクラスの実際に関連付けられるセグメントに、競合を生じた他のセグメントクラスの傾向が提供される。そのような傾向を有するセグメントが同時に短いセグメントであることがわかり、さらに、この傾向が同時に時間的に先行または時間的にそれに続くセグメントが属するセグメントクラスを示すことがわかる場合に、元の類似性表現を満たすセグメントマージがこの傾向またはトレンドに基づいて得られる。本技術の概念は、オーディオ作品のセクションが完全に除去されないという点で、特に有利である。すべての処理が完了される場合にオーディオ作品を検索している利用者は、変更されたセグメンテーションを形成しているセグメントを発見し、その全長はオーディオ作品の元の長さにいまだに等しい。さらに、オーディオ作品に存在している主要部分の数に等しい多くのセグメントクラスが得られる。さらに、時間的な閾値デフォルトのためだけに、セグメントの最小長を可変に調整することができ、それは、特に異なる音楽ジャンルが異なる長さのセグメントを含むことができるように、特に音楽ジャンル識別に関連して、認められる最小セグメント長をとにかく考慮される音楽ジャンルに適合する可能性を広げる。さらに、本技術の概念は、最小長閾値デフォルトのためだけに、とにかく予想される数がホールを含んでいるオーディオ作品のセグメント表現なしで満たされるまで、短いセグメントの関連によってセグメントクラスの数を減らすことも可能にする。好適な実施の形態において、セグメントクラスに対するセグメントの割り当てがセグメントのための適応類似性平均値に基づいて起こり、それは、その類似性平均値によって、セグメントが楽曲全体においてどの総類似性スコアを有するかが考慮されるようなものである。このような類似性平均値がセグメントについて計算された後に、セグメントの数およびセグメントに関連付けられる複数の類似性値の類似性値が必要である計算について、セグメントクラスすなわちクラスタに対するセグメントの実際の割り当ては、この類似性平均値に基づいて実行される。たとえば考慮されるセグメントに対するセグメントの類似性値が類似性平均値を上回る場合、セグメントは考慮されるセグメントクラスに属するとして割り当てられる。しかしながら、考慮されるセグメントに対するセグメントの類似性値がこの類似性平均値を下回る場合、それはセグメントクラスに割り当てられない。つまり、言い換えると、割り当ては、類似性値の絶対量に応じて実行されるのではなく、類似性平均値を基準に実行される。つまり、類似性スコアが相対的に低いセグメントの場合、すなわち、たとえばイントロまたはアウトロを有するセグメントの場合は、スタンザまたはリフレインであるセグメントの場合より、類似性平均値が低くなる。これによって、楽曲内のセグメントからの類似性の偏差の大きさ、またはこのようなセグメントが楽曲内に発生する頻度を考慮する。ここで、たとえば数値的な問題ひいては曖昧さ、およびこの曖昧さに伴う不正な割り当てを回避できる。本技術の概念は、スタンザおよびリフレインで構成されている楽曲、すなわち類似性値が等しく大きいセグメントクラスに属するセグメントを有する楽曲に特に適しているが、スタンザおよびリフレイン以外の部分、すなわちイントロ、ブリッジ、またはアウトロも有する楽曲にも適している。本技術の好適な実施の形態において、適応類似性平均値の計算およびセグメントの割り当ては繰り返し実行され、割り当てられたセグメントの類似性値は次の反復パスでは無視される。次の反復パスでは、前に割り当てられるセグメントに対応する類似性絶対値が0に設定されているので、新しい最大の類似性絶対値、すなわち類似性マトリックスの1つの列内の類似性値の合計値が生じる。本技術によれば、セグメンテーションの後修正が実行される。すなわち、たとえば新規性値新規性値の局所的最大値に基づくセグメンテーションとその後のセグメントクラスへの関連付けの後に、相対的に短いセグメントを先行セグメントまたは後続セグメントに関連付けられないかどうかを調べる。この理由は、最小セグメント長未満のセグメントが存在すると、過度のセグメンテーションに至る可能性が極めて高いからである。さらなる好適な実施の形態においては、最後のセグメンテーションおよびセグメントクラスへの関連付けの後に、ラベリングを実行する。つまり、セグメントクラスをスタンザまたはリフレインとしてできるだけ正しく特徴付けるために、特殊な選択アルゴリズムを用いる。上記および他の目的や特徴は、添付図面と共に以下の説明から明らかとなろう。図1は、本技術の好適な実施の形態によるグループ化するための装置のブロック回路図であり、図2は、反復割り当てを行うための本技術の好適な実施の形態を説明するフローチャートであり、図3は、セグメンテーション修正手段の機能のブロック図であり、図4aおよび図4bは、セグメントクラス指定手段の好適な実施の形態であり、図5は、オーディオ解析ツール全体のブロック回路図であり、図6は、特徴類似性マトリックスの一例を示す図であり、図7は、セグメント類似性マトリックスの一例を示す図であり、図8は、類似性マトリックスS内のエレメントを示す概略図であり、図9は、滑らかにした新規性値を示す概略図である。以上説明したように本技術によれば、オーディオ作品の既存の最初のセグメンテーションと互換性があるより正確なセグメンテーション概念を達成することが可能になる。図1は、繰り返し出現する複数の主要部分で構成される楽曲の複数の時間セグメントを異なるセグメントクラスにグループ化し、セグメントクラスを主要部分に関連付けるための装置を示す。したがって、本技術は、特定の1つの構造に従う楽曲に特に関する。この構造では、同様の区間が複数回、他の区間と交互に出現する。大半のロックおよびポップソングは、それぞれの主要部分に関して1つの明確な構造を有する。文献は、楽曲解析の主題を主にクラシック音楽に基づき扱うが、その多くは、ロックおよびポップ音楽にも当てはまる。1つの楽曲の主要部分は、大形式部分とも呼ばれる。ある楽曲の大形式部分とされる区間は、たとえばメロディー、リズム、テクスチャ等、さまざまな特徴に関して相対的に一様な性質を有する区間であると理解されている。この定義は、音楽理論において全般的に当てはまる。ロックおよびポップ音楽における大形式部分は、たとえばスタンザ、リフレイン、ブリッジ、およびソロである。クラシック音楽においては、1つの作品のリフレインと他の部分クプレの絡み合いをロンドとも呼ぶ。通常、クプレは、たとえばメロディー、リズム、ハーモニー、キー、または器楽編成に関して、リフレインに対比される。これは、現代の娯楽音楽にも移転できる。ロンドにさまざまな形式チェインロンド、アークロンド、ソナタロンドがあるように、ロックおよびポップ音楽にも、歌の構成に関して実績のあるパターンが存在する。これらのパターンが多くの可能性のうちの一部に過ぎないことは言うまでもない。結局、作曲家がその楽曲をどのように構築するかを決定することは言うまでもない。ロックソングの代表的な構成の一例は、A-B-A-B-C-D-A-Bのパターンであり、このパターンにおいて、Aはスタンザに相当し、Bはリフレインに相当し、Cはブリッジに相当し、Dはソロに相当する。楽曲の導入部はイントロであることが多い。イントロは、スタンザと同じコードシーケンスで構成されることが多いが、他の器楽編成を用いることもある。たとえばドラムを省いたり、ベースを省いたり、またはロックソングでギターのディストーションを行わないこともある。本技術の装置は、初めに、各セグメントについての類似性表現を提供する手段10を含む。各セグメントについての類似性表現は、関連付けられた複数の類似性値を含む。これらの類似性値は、各セグメントが他の各セグメントにどれだけ似ているかを示す値である。類似性表現は、図7に示すセグメント類似性マトリックスであることが好ましい。このマトリックスでは、セグメント図7ではセグメント1~10ごとに固有の列があり、各列はインデックスjで示される。さらに、各セグメントについての類似性表現は、各セグメント固有の行を有する。各行は、行インデックスiで示される。以降においては、この類似性表現を、例示的セグメント5に基づき示す。図7のマトリックスの主対角線内のエレメント5,5は、セグメント5のそれ自身に対する類似性値、すなわち最大の類似性値である。さらに、セグメント5は、セグメント番号6にもかなり似ている。セグメント番号6に対する類似性は、図7のマトリックスのエレメント6,5またはエレメント5,6によって示されている。さらに、セグメント5は、セグメント2および3に対しても類似性を有する。これらのセグメントに対する類似性は、図7のエレメント2,5または3,5または5,2または5,3によって示されている。セグメント番号5は、その他のセグメント1、4、7、8、9、10に対しても類似性を有するが、これらの類似性は図7ではもはや視認できない。セグメントに関連付けられた複数の類似性値は、たとえば、図7のセグメント類似性マトリックスの列または行である。この列または行は、その列/行インデックスにより、それがどのセグメントを指しているか、たとえば5番目のセグメントを指していることを示す。この行/列は、その楽曲内の他の各セグメントに対する5番目のセグメントの類似性を含む。したがって、複数の類似性値は、たとえば図7の類似性マトリックスの行であり、または、図7の類似性マトリックスの列である。楽曲の複数の時間セグメントをグループ化するための装置は、1つのセグメントについての類似性平均値を計算するための手段12をさらに含む。この計算には、当該セグメントに関連付けられている複数の類似性値のセグメントおよび類似性値が使用される。手段12は、たとえば、図7の列5についての類似性平均値を計算するように形成されている。好適な実施の形態において算術平均値を用いる場合は、手段12は、列内のすべての類似性値を加算し、この合計値を全セグメントの数で割る。自己類似性を排除するために、セグメントのセグメント自身に対する類似性を加算結果から減じることもできる。この場合の除算は、全エレメントの数で割るのではなく、全エレメント数から1を引いた数で行うことは言うまでもない。計算するための手段12は、代わりに幾何平均値を計算することもできる。すなわち、1つの列の各類似性値を自乗し、自乗した結果を合計する。次に、この合計結果から根を計算し、これを列内のエレメントの数でまたは列内のエレメントの数から1を引いた値で割る。類似性マトリックスの各列の平均値が適応的に算出される限りは、すなわち平均値が当該セグメントに関連付けられている複数の類似性値を用いて計算された値である限りは、中間値など、他の任意の平均値を用いることもできる。このように適応的に計算された類似性閾値は、次にセグメントをセグメントクラスに割り当てるための手段14に提供される。割り当てるための手段14は、あるセグメントクラスの類似性値が類似性平均値に関して所定の条件を満たす場合に、セグメントをそのセグメントクラスに関連付けるように形成されている。たとえば、類似性平均値の値が大きければ類似性が高いことを示し、類似性平均値の値が小さければ類似性が低いことを示すように類似性平均値がなっている場合は、類似性値が類似性平均値以上のセグメントは1つのセグメントクラスに割り当てられる。本技術の好適な実施に形態においては、以下に説明する複数の特殊な実施の形態を実現するためのさらなる手段が存在する。これらの手段は、セグメント選択手段16、セグメント割り当て競合手段18、セグメンテーション修正手段20、およびセグメントクラス指定手段22である。図1のセグメント選択手段16は、最初に、図7のマトリックスの各列について、総類似性値Vjを計算するように形成されている。この値は、次のように決定される。Pは、セグメントの数である。SSは、セグメントのセグメント自身に対する自己類似性の値である。使用する技術に応じて、この値は、たとえばゼロ0または1になりうる。セグメント選択手段16は、最初に各セグメントについて値Vjを計算し、次に最大値を有するベクトルVのベクトルエレメントiを見つける。言い換えると、これは、その列内の個々の類似性値を加算した結果、最大値または最大スコアに達した図7内の列が選択されることを意味する。このセグメントは、たとえば、セグメント番号5すなわち図7のマトリックスの列5である。この理由は、このセグメントは、他の3つのセグメントと少なくとも幾分かの類似性を有するからである。図7の例における番号7のセグメントも別の候補になりうる。この理由は、このセグメントも他の3つのセグメントに対して幾分かの類似性を有するからである。さらに、このセグメントの類似性は、セグメント2および3に対するセグメント5の類似性より高くさえある図7においてグレーの濃度が濃い。次の例について、ここでセグメント選択手段16がセグメント番号7を選択すると想定する。この理由は、このセグメントは、マトリックスのエレメント1,7、4,7、および10,7により、類似性スコアが最も高いからである。言い換えると、これは、V7は、すべてのコンポーネント中で最大値を有するベクトルVのコンポーネントであることを意味する。次に、列7、すなわちセグメント番号7、の類似性スコアを数値9で割ることによって、セグメントの類似性閾値を手段12から得る。このセグメント類似性マトリックスにおいては、次に7番目の行または列について、この計算された閾値を上回るセグメント類似性がどれであるかを調べる。すなわち、i番目のセグメントとの類似性が平均値を上回るセグメントを調べる。次に、これらのセグメントをすべて、7番目のセグメントと同じように、第1のセグメントクラスに割り当てる。本例について、セグメント7に対するセグメント10の類似性は平均値を下回るが、セグメント7に対するセグメント4およびセグメント1の類似性は平均値を上回ると想定する。この結果、セグメント番号7のほか、セグメント番号4およびセグメント番号1も第1のセグメントクラスに分類される。他方、セグメント番号10は、セグメント番号7に対する類似性が平均値を下回るため、第1のセグメントクラスに分類されない。この割り当ての後に、この閾値調査において1つのクラスタに関連付けられたすべてのセグメントの対応するベクトル要素Vjを0に設定する。この例では、V7のほか、コンポーネントV4およびV1が該当する。これは、このマトリックスの第7列、第4列、および第1列はゼロであり、すなわち最大値には決してなりえないので、以降の最大値検索の対象にならないことを直ちに意味する。これは、セグメント類似性マトリックスのエントリ1,7、4,7、7,7、および10,7がゼロに設定されるという事実に意味上等しい。同じ手順が列1エレメント1,1、4,1、および7,1および列4エレメント1,4、4,4、7,4、および10,4に対して実行される。ただし、より容易な処理のために、マトリックスは変更されないが、割り当てられたセグメントに属するVのコンポーネントは、以降の反復ステップにおける次の最大値検索では無視される。次の反復ステップにおいて、Vのまだ残っているエレメント、すなわちV2、V3、V5、V6、V8、V9、およびV10の中から次に新しい最大値が検索される。セグメント番号5、すなわちV5が、次に最大類似性スコアになるであろうと予想される。次に、セグメント5および6が第2のセグメントクラスに取り込まれる。セグメント2および3に対する類似性が平均値を下回るという事実のため、セグメント2および3は2次のクラスタに取り込まれない。これによって、この割り当ての実施により、ベクトルVのエレメントV6およびV5は0に設定される一方で、このベクトルのエレメントV2、V3、V8、V9、およびV10は3次のクラスタの選択候補として残っている。ここにおいて、上記の残っているVのエレメントの間で新しい最大値が検索し直される。新しい最大値はV10、すなわちセグメント10に対するVのエレメントになりうる。したがって、セグメント10は3次のセグメントクラスに取り込まれる。さらに、セグメント7もセグメント10に対する類似性が平均を上回ることが分かるが、セグメント7は第1のセグメントクラスに属するものと既に特徴付けられている。したがって、割り当ての競合が発生する。この競合は、図1のセグメント割り当て競合手段18によって解決される。簡単な解決方法として、セグメント7を第3のセグメントクラスに単に割り当てずに、たとえば、セグメント4について競合がなければ、代わりにセグメント4を割り当てることもできる。ただし、セグメント7とセグメント10との間の類似性を無視しないために、次のアルゴリズムでは7と10との間の類似性を考慮することが好ましい。一般に、本技術は、iとkの間の類似性を無視しないようになっている。よって、セグメントiおよびkの類似性値SSi,kを類似性値SSi,kと比較する。ここで、iは、クラスタCに関連付けられている最初のセグメントである。このクラスタすなわちセグメントクラスCは、前の調査によりセグメントkが既に関連付けられているクラスタである。セグメントkがクラスタCに属するという事実のために、類似性値SSi,kは決定的である。SSi,kがSSi,kより大きい場合、セグメントkはクラスタCに留まる。SSi,kがSSi,kより小さい場合、セグメントkはクラスタCから取り出され、クラスタCに割り当てられる。第1の場合では、すなわちセグメントkのクラスタメンバシップが変わらない場合は、セグメントiについてクラスタCへの傾向が注目される。ただし、セグメントkのクラスタメンバシップが変わる場合も、この傾向に注目することが好ましい。この場合、このセグメントが最初に受け入れられたクラスタに対するこのセグメントの傾向が注目される。これらの傾向は、セグメンテーションの修正に使用しうるので都合よい。この修正は、セグメンテーション修正手段20によって実行される。類似性値の調査は、セグメント7が第1のセグメントクラス内の元のセグメントであるという事実により、第1のセグメントクラスに有利になる。したがって、セグメント7のクラスタメンバシップセグメントメンバシップは変わらず、第1のセグメントクラスに留まる。ただし、この事実を考慮するために、第3のセグメントクラス内のセグメント番号10について第1のセグメントクラスへのトレンドが認証される。ただし、本技術によると、これによって、特に、2つの異なるセグメントクラスへのセグメント類似性が存在するセグメントについては、これらの類似性が無視されず、必要に応じて、後でトレンドまたは傾向によってさらに考慮されるように配慮される。この手順は、セグメント類似性マトリックス内のすべてのセグメントが関連付けられるまで続けられる。すなわち、最後にはベクトルVのすべてのエレメントがゼロに設定される。これは、図7に示す例の場合は、V2、V3、V8、V9の最大値、すなわちセグメント2および3が次に第4のセグメントクラスに分類され、次にセグメント8または90が第5のセグメントクラスに分類され、最後にはすべてのセグメントが関連付けられることを意味する。これによって、図2に示す反復アルゴリズムが完了する。次に、セグメンテーション修正手段20の好適な実施を図3に基づき詳細に説明する。カーネル相関によるセグメント境界の計算においては、ただし他の測度によるセグメント境界の計算においても、1つの楽曲の過度のセグメンテーションが発生し、すなわち算出されるセグメント境界が多すぎるか、またはセグメントが全般的に短くなりすぎることが分かる。たとえば、スタンザが不正に細分化されたために過度のセグメンテーションが発生した場合、本技術では、セグメント長と、先行または後続セグメントの分類先セグメントクラスの情報とにより修正を行う。言い換えると、この修正は、短いセグメントを完全に排除するために役立つ。すなわち短いセグメントを隣接セグメントにマージすると共に、短いが短すぎないセグメント、すなわちその長さは短いが、最小長よりは長いセグメントを特殊な調査にかけることによって、先行セグメントまたは後続セグメントに実際にマージできるかどうかを調べる。基本的に、本技術によると、同じセグメントクラスに属する連続セグメントは必ずマージされる。図7に示すシナリオにおいて、たとえばセグメント2および3が同じセグメントクラスになる場合、これらのセグメントは自動的に相互にマージされるが、第1のセグメントクラスのセグメント群、すなわちセグメント7、4、1は互いに離れているので、少なくとも最初はマージ不能である。これは、図3のブロック30に示唆されている。次にブロック31において、セグメントのセグメント長が最小長より短いかどうかを調べる。したがって、さまざまな最小長が存在することが好ましい。相対的に短いセグメント、すなわち11秒第1の閾値未満のセグメントがすべて調べられ、その後さらに短いセグメント第1の閾値より小さい第2の閾値、すなわち9秒未満のセグメントが調べられ、その後まだ残っているセグメント、すなわち6秒第2の閾値より短い第3の閾値未満のセグメントがさらに調べられる、というように段階的に処理される。このスタガード長さ調査を行う、本技術の好適な実施の形態においては、ブロック31でのセグメント長調査の最初の目的は、11秒未満のセグメントを見つけることである。長さが11秒を超えるセグメントについては、ブロック31でNOと認識されうるので、後処理は一切行われない。11秒未満のセグメントについては、最初に傾向調査ブロック32が実行される。最初に、図1のセグメント割り当て競合手段18の機能により、セグメントにトレンドまたは傾向が関連付けられているかどうかを調べる。図7の例では、セグメント7へのトレンド、または第1のセグメントクラスへのトレンドを有するセグメント10が該当するであろう。ただし、図7に示す例において、傾向調査により第10のセグメントが11秒より短い場合は、何も行われない。その理由は、対象セグメントのマージが行われるのは、何れのクラスタすなわちセグメントクラスへの傾向がなく、隣接セグメント前または後のクラスタへの傾向がある場合に限られるからである。ただし、これは、図7に示す例のセグメント10には当てはまらない。隣接セグメントのクラスタへの傾向がない短すぎるセグメントをさらに回避するために、この手順は、図3のブロック33a、33b、33c、および33dで解説されているように展開される。9秒より長く、11秒より短いセグメントについては、これ以上何も行われない。これらのセグメントは残る。ただし、ブロック33aにおいて、クラスタXのセグメントが9秒より短く、先行セグメントおよび後続セグメントがどちらもクラスタYに属している場合は、このクラスタXのセグメントはクラスタYに割り当てられる。すなわち、このようなセグメントは先行および後続の両セグメントにマージされるため、対象セグメントと先行および後続セグメントからなる、全体としてより長いセグメントになることを自動的に意味する。したがって、最初は分かれていた複数のセグメントが以降のマージによって、マージされる介在セグメントを介して組み合わされうる。ブロック33bには、9秒より短く、かつセグメントグループ内の唯一のセグメントであるセグメントに対して何が行われるかが説明されている。第3のセグメントクラスにおいて、セグメント番号10は唯一のセグメントである。このセグメントが9秒より短い場合、このセグメントは、セグメント番号9が属するセグメントクラスに自動的に対応付けられる。これによって、セグメント10はセグメント9に自動的にマージされることになる。セグメント10が9秒より長い場合、このマージは行われない。次に、ブロック33cにおいて、9秒よりは短いが、対応するクラスタX、すなわち対応するセグメントグループ内の唯一のセグメントではないセグメントについて調査が行われる。これらのセグメントは、より詳細な調査にかけられる。この調査では、クラスタシーケンスにおける規則性が確認される。最初に、セグメントグループXに属するセグメントのうち、最小長より短いすべてのセグメントを検索する。次に、これらのセグメントのそれぞれについて、先行および後続セグメントがそれぞれ一様なクラスタに属しているかどうかが調べられる。すべての先行セグメントが1つの一様なクラスタに属している場合は、クラスタXに属する短すぎるセグメントがすべてこの先行クラスタに関連付けられる。ただし、すべての後続セグメントが1つの一様なクラスタに属している場合は、クラスタXに属する短すぎるセグメントがすべてこの後続クラスタに関連付けられる。ブロック33dには、9秒より短いセグメントについてこの条件も満たされなかった場合の処理が説明されている。この場合、図9に示されている新規性値曲線を用いて新規性値調査が実行される。具体的には、カーネル相関によって生じた新規性曲線を関連するセグメント境界の位置で読み出し、これらの値の最大値を決定する。最大値がセグメントの先頭で発生している場合は、これらの短すぎるセグメントを後続セグメントのクラスタに関連付ける。最大値がセグメントの最後で発生している場合は、これらの短すぎるセグメントを先行セグメントのクラスタに関連付ける。図9で90と示されているセグメントが9秒より短いセグメントであった場合は、新規性調査によって、セグメント90の最後の新規性値92より、先頭の新規性値91の方が大きいことが明らかになる。この結果、後続セグメントに対する新規性値が先行セグメントに対する新規性値より低いので、セグメント90は後続セグメントに関連付けられることになる。9秒より短いが、マージできていないセグメントが残っている場合は、これらのセグメント間でスタガード選択が再度実行される。具体的には、残っているセグメントのうち、6秒より短いセグメントがすべて選択される。このグループに属するセグメントのうち、長さが6秒と9秒との間のセグメントは、そのままにしておく。ただし、6秒より短いすべてのセグメントは、エレメント90、91、92に基づき説明した新規性調査にかけられ、先行または後続のどちらかのセグメントに関連付けられる。この結果、図3に示す後修正アルゴリズムの最後には、短すぎるすべてのセグメント、すなわち長さが6秒未満のすべてのセグメントが、先行および後続セグメントにインテリジェントにマージされている。本技術によるこの手順は、楽曲の複数の部分を除去しない、すなわち短すぎるセグメントをゼロに設定して単純に除去しないので、すべてのセグメントによって完全な楽曲全体が依然として表されるという利点を有する。したがって、たとえば過度のセグメンテーションに対する反動として、すべての短すぎるセグメントを単純に無頓着に除去した場合に、起こりうる情報の損失がセグメンテーションによって発生しない。以下に、図4aおよび図4bを参照しながら、図1のセグメントクラス指定手段22の好適な実施について説明する。本技術によると、2つのクラスタのラベリング時に、ラベルスタンザおよびリフレインが割り当てられる。本技術によると、特異値分解の最大特異値と付随クラスタとがリフレインとして使用され、2番目に大きい特異値に対するクラスタがスタンザとして使用されることはない。さらに、各歌はスタンザで開始され、すなわち、最初のセグメントを含むクラスタがスタンザクラスタであり、もう一方のクラスタがリフレインクラスタであると基本的に想定されることもない。代わりに、本技術によると、候補選択範囲内のクラスタのうち、最後のセグメントを含むクラスタがリフレインと指定され、もう一方のクラスタがスタンザと指定される。最終的にスタンザ/リフレイン選択の準備が整った2つのクラスタについて、2つのセグメントグループ内のセグメントのうち、その歌の中で最後のセグメントとして出現するセグメントがどのクラスタにあるかを調べ40、そのセグメントをリフレインと指定する。確かに、最後のセグメントは、その歌の中の最後のセグメントになることも、その歌の中で他のセグメントクラスのすべてのセグメントより後で出現することもありうる。このセグメントが実際にはその歌の最後のセグメントでない場合は、アウトロも存在することを意味する。この決定は、大半の場合、リフレインは、1つの歌の中で最後のスタンザの後に来る、すなわち楽曲がたとえばリフレインでフェードアウトする場合は、その歌のまさに最後のセグメントとして出現し、またはリフレインの後にアウトロが続き、アウトロによって楽曲が完了する場合は、アウトロの前のセグメントとして出現するという知見に基づく。最後のセグメントが第1のセグメントグループに属する場合は、この第1の最も重要なセグメントクラスのすべてのセグメントが、図4bのブロック41に示されているように、リフレインと指定される。また、この場合、選択対象のもう一方のセグメントクラスのすべてのセグメントがスタンザとして特徴付けられる。この理由は、2つの候補セグメントクラスのうちの1つのクラスが一般にリフレインを有すると、もう一方のクラスは直ちにスタンザを有するからである。ブロック40における調査、すなわち楽曲の中の最後のセグメントのセグメントクラスが、この選択範囲中のどのセグメントクラスであるかの調査の結果、第2のセグメントクラス、すなわち重要度が低いほうのセグメントクラスであると、ブロック42において、楽曲中の最初のセグメントがこの第2のセグメントクラスにあるかどうかが調べられる。この調査は、歌の先頭は、リフレインではなく、スタンザである確率が極めて高いという知見に基づく。ブロック42における質問の答えがNOである場合、すなわち楽曲内の最初のセグメントが第2のセグメントクラスにない場合は、ブロック43に示されているように、第2のセグメントクラスがリフレインと指定され、第1のセグメントクラスがスタンザと指定される。ただし、ブロック42の問い合わせの答えがYESである場合は、ブロック44に示されているように、規則に反して、第2のセグメントグループがスタンザと指定され、第1のセグメントグループがリフレインと指定される。ブロック44における指定が発生する理由は、第2のセグメントクラスがリフレインに対応する確率が極めて低いからである。ここで、楽曲がリフレインで始まる可能性の低さを追加すると、クラスタ化のエラー、たとえば最後に検討されたセグメントが第2のセグメントクラスに間違って関連付けられる可能性が高い。図4bには、2つの利用可能なセグメントクラスに基づき、スタンザ/リフレイン判定をどのように実行したが示されていた。このスタンザ/リフレイン判定の後、残っているセグメントクラスを次にブロック45で指定しうる。ここでは、必要であれば、アウトロを楽曲自体の最後のセグメントを有するセグメントクラスにする一方で、イントロを楽曲自体の最初のセグメントを有するセグメントクラスにする。次に、図4aに基づき、図4bに示すアルゴリズムに対する候補である2つのセグメントクラスを判定する方法を説明する。一般に、ラベリングにおいては、ラベルスタンザおよびリフレインの割り当てが実行され、一方のセグメントグループがスタンザセグメントグループとマーキングされ、もう一方のセグメントグループがリフレインセグメントグループとマーキングされる。基本的に、この概念は、類似性値が最も高い2つのクラスタセグメントグループ、すなわちクラスタ1およびクラスタ2が、リフレインクラスタおよびスタンザクラスタに対応するという想定A1に基づく。これらの2つのクラスタのうち、後に出現するクラスタがリフレインクラスタであり、スタンザはこのリフレインの後に来ると想定される。多数のテストからの経験によると、大半の場合において、クラスタ1はリフレインに対応する。ただし、クラスタ2については、この想定A1が該当しない場合が多い。このような状況は、イントロおよびアウトロの類似性が高く、頻繁に繰り返される第3の部分、たとえばブリッジが、楽曲内に存在する場合に起こることが多く、または、楽曲内の1つのセグメントがリフレインとの類似性が高く、したがって総類似性は高いが、リフレインとの類似性はクラスタ1に留まるほど高くはないという発生が稀なケースにおいても起こる。いくつかの調査では、このような状況が楽曲の最後のリフレインのさまざまなバリエーションについて発生することが示されている。リフレインおよびスタンザを可及的正確にラベリングするために、図4bに記載のセグメント選択が強化されている。すなわち図4aに示すように、スタンザ/リフレイン選択の2つの候補がそこに存在するセグメントに応じて判定される。最初にステップ46において、最大の類似性値最初に判定されたセグメントクラス、すなわち図7の例におけるセグメント7に対して最大であったVのコンポーネントの値を有するクラスタまたはセグメントグループ、すなわち図1の1回目のパスで判定されたセグメントグループが第1の候補としてスタンザ/リフレイン選択に取り込まれる。次に問題になるのは、どのセグメントグループがスタンザ/リフレイン選択の第2のメンバになるかである。最も有望な候補は2番目に高いセグメントクラス、すなわち図1に示されている概念の2回目のパスで見つかったセグメントクラスである。これは、必ずしもそうなる必要はない。したがって、最初に2番目に高いセグメントクラス図7のセグメント5、すなわちクラスタ2について、このクラスは、1つだけのセグメントを有するか、または、一方のセグメントが歌の最初のセグメントであり、他方のセグメントが歌の最後のセグメントである正に2つのセグメントを有するかが調べられるブロック47。他方、この質問に対する答えがNOの場合、少なくとも2番目に高いセグメントクラスは、たとえば3つのセグメント、または2つのセグメントを有し、そのうちの1つは楽曲の内部にあって、その楽曲の端にはない。第2のセグメントクラスは当面は選択範囲に留まる。以降、このセグメントクラスを第2のクラスタと指定する。ただし、ブロック47での質問に対する答えがYESの場合、すなわち2番目に高いクラスが脱落した場合ブロック48a、歌全体で最も頻繁に出現し言い換えると、最多セグメントを含み、最も高いセグメントクラスクラスタ1に対応していないセグメントクラスが代わりに取り込まれる。以降、このセグメントクラスを第2のクラスタと指定する。以下に説明するように、第2のクラスタは、この選択プロセスを生き延びて最終的に候補になるには、第3のクラスタと指定される第3のセグメントクラスに匹敵する必要が依然としてある48b。セグメントクラス第3のクラスタは、歌全体で最も頻繁に出現するクラスタに対応するが、最も高いセグメントクラスクラスタ1にも、セグメントクラス第2のクラスタにも対応しないクラスタ、いわばクラスタ1および第2のクラスタの次に出現頻度が高い頻度が等しいことも多いクラスタに対応する。いわゆるブリッジの問題に関しては、次に第3のクラスタについて、所属先が第2のクラスタであるかどうかではなく、スタンザ/リフレイン選択であるかどうかが調べられる。これが発生する理由は、第2のクラスタおよび第3のクラスタの出現頻度が等しいからである。すなわち、これらの2つのうちの一方がブリッジまたは繰り返される別の中間部分を表す可能性があるからである。スタンザまたはリフレインに最も対応しそうなこの2つのセグメントクラスを確実に選択するために、すなわちブリッジまたは別の中間部分でないセグメントクラスを選択するために、ブロック49a、49b、49cに示す調査が実行される。ブロック49aにおける最初の調査によって、第3のクラスタの各セグメントが特定の最小長を有するか否かが調べられる。この調査においては、歌全体の長さのたとえば4が閾値として好適である。2と10の間であれば、他の値でも妥当な結果が得られる。次にブロック49bにおいて、第3のクラスタが第2のクラスタより歌の中でより大きい総部分を有するかどうかを調べる。このために、第3のクラスタ内のすべてのセグメントの総時間が加算され、第2のクラスタ内のすべてのセグメントの同様に加算された総数値と比較される。ここでは、第3のクラスタのセグメントの加算結果が第2のクラスタのセグメントの加算結果より大きな値となる場合に、第3のクラスタが第2のクラスタより歌の中でより大きい総部分を有する。最後にブロック49cにおいて、第3のクラスタのセグメントからクラスタ1、すなわち最も出現頻度の高いクラスタのセグメントまでの距離が一定であるかどうか、すなわちシーケンス内に規則性が見られるかどうかが調べられる。これら3つの条件に対する答えがすべてYESであると、第3のクラスタがスタンザ/リフレイン選択に取り込まれる。ただし、これらの条件のうちの少なくとも1つが満たされないと、第3のクラスタはスタンザ/リフレイン選択に取り込まれない。代わりに、図4aのブロック50に示されているように、第2のクラスタがスタンザ/リフレイン選択に取り込まれる。これによって、スタンザ/リフレイン選択のための候補検索が完了し、図4bに示すアルゴリズムが開始される。このアルゴリズムでは、最後に、どのセグメントクラスにスタンザが含まれ、どのセグメントクラスにリフレインが含まれているかが確定する。ここで指摘すべき点は、ブロック49a、49b、49cにおける3つの条件を代わりに重み付けし、たとえばブロック49bの問い合わせとブロック49cの問い合わせの答えがどちらもYESであった場合はブロック49aの答えNOを無効にすることも可能であることである。あるいは、3つの条件のうちの1つの条件を強調し、たとえば第3のセグメントクラスと第1のセグメントクラスとの間のシーケンスに規則性が存在するかどうかを調べるだけにする一方で、ブロック49aおよび49bにおける問い合わせを実行しないか、またはブロック49cの問い合わせの答えがNOである場合にのみ実行するようにし、たとえば総部分が相対的に大きいかどうかをブロック49bで判定し、最小量が相対的に大きいかどうかをブロック49aで判定することもできる。代替の組み合わせも可能であり、特定の実施については、低レベルの調査の場合は、ブロック49a、49b、49cのうちの1つのブロックの問い合わせのみで十分であろう。次に、楽曲の要約を実行するブロック526の実施例を説明する。楽曲の要約として格納できるものについては、さまざまな可能性がある。そのうちの2つを以下に説明する。すなわち、タイトルリフレインの可能性と、タイトルメドレーの可能性である。リフレインの可能性は、リフレインの1つのバージョンを要約として選択することにある。ここでは、できれば20秒と30秒の間の長さのリフレインの例を選択しようと試みる。このような長さのセグメンがリフレインクラスタに含まれていない場合は、長さ25秒に対する偏差が可及的に小さいバージョンを選択する。選択したリフレインの長さが30秒を超える場合、この実施の形態においては、30秒を過ぎるとフェードアウトさせ、20秒より短い場合は、次のセグメントを用いて30秒に延長する。第2の可能性のためにメドレーを格納することは、むしろ楽曲の実際の要約にも相当する。ここでは、スタンザの一区間、リフレインの一区間、および第3のセグメントの一区間を、それぞれの実際の時系列順にメドレーとして構築する。第3のセグメントは、歌の中で最も大きい総部分を有し、かつスタンザまたはリフレインではないクラスタから選択される。これらのセグメントの最適なシーケンスは、以下の優先順位に基づき検索される。-第3のセグメント-スタンザ-リフレイン、-スタンザ-リフレイン-第3のセグメント、または、-スタンザ-第3のセグメント-リフレイン。選択された各セグメントは、それぞれの全長がメドレーに組み込まれるわけではない。セグメントあたりの長さを10秒に固定し、全体として30秒の要約にすることが好ましい。ただし、代わりの値も容易に実現できる。計算時間を節約するために、ブロック502またはブロック508での特徴抽出の後に、ブロック510でいくつかの特徴ベクトルのグループ化が実行される。このグループ化は、グループ化する特徴ベクトルの平均値を形成することによって実行する。このグループ化によって、次の処理ステップ、すなわち類似性マトリックスの計算の計算時間を節約しうる。類似性マトリックスの計算には、2つの特徴ベクトルのあらゆる可能な組み合わせの間の距離をそれぞれ決定する。楽曲全体のベクトルの数がn個の場合は、n×nの計算になる。グループ化ファクタgは、平均値の形成によって1つのベクトルにグループ化される連続する特徴ベクトルの数を示す。このようにして、計算回数を減らしうる。グループ化は、一種の雑音抑制でもある。すなわち、グループ化によって、連続する複数のベクトルの特徴表現における細かい変化が平均して相殺される。この特性は、歌の大きな構造を見つける際に好ましい効果をもたらす。本技術の概念では、特殊な音楽プレーヤによって、計算されたセグメントの検索と個々のセグメントの選択とが、的を絞った方法で可能になる。したがって、ミュージックストアの消費者は、たとえば特定のキーを用いて、または特定のソフトウェアコマンドを起動して、ある楽曲のリフレインに直ちに容易にジャンプし、そのリフレインが好みのものであるかどうかを確認し、好みのものであればスタンザを続けて聴き、最終的に購入を決めるかもしれない。したがって、購入に関心を抱いている消費者がある楽曲の中で特に興味を持っている部分を快適にかつ正確に聞ける一方で、たとえばソロまたはブリッジを自宅で聞くときの楽しみのために取っておくことが実際に可能である。本技術の概念は、ミュージックストアにとっても大いに有利である。その理由は、顧客が、的を絞った、ひいては高速でもある方法で聴取し、結局は購入しうるので、他の顧客は聴取するために長時間待つ必要がなく、すぐに自分の番になるからである。これは、利用者は絶えず前後に巻き戻す必要がなく、楽曲に関して利用者が必要とするすべての情報を的を絞った素早い方法で得られるという事実による。さらに、本技術の概念の実質的な利点として、特にセグメンテーションの後修正により楽曲の情報が失われない点が挙げられる。好ましくは6秒より短いすべてのセグメントが先行または後続セグメントにマージされることは言うまでもない。しかし、どれだけ短かろうと、どのセグメントも除去されない。これは、利用者が原則として楽曲内のすべてを聴けるので、短くても、利用者にとって極めて心地よい部分を利用者が聴けるため、利用者は十分な熟慮の末に、その正に短い部分によってその楽曲の購入を決定しうるという利点を有する。セグメンテーションの後修正は、楽曲の区間を実際に完全に除去してしまう場合もあったので、このような短い部分が切り捨てられていたであろう。本技術は、他のアプリケーション、たとえば広告のモニタリングにも適用可能である。広告のモニタリングに適用すると、広告主が購入した広告時間の全体にわたってオーディオ作品が実際に再生されたかどうかを調べたいという場合に利用できる。オーディオ作品は、たとえば、楽曲セグメント、話者セグメント、および雑音セグメントを含みうる。次に、セグメンテーションアルゴリズム、すなわちセグメンテーションとその後の複数のセグメントグループへの分類によって、完全なサンプル的な比較に比べ、素早くかつ実質的により低集約的な調査が可能である。この効率的な調査は、単純にセグメントクラス統計、すなわち見つかったセグメントクラスの数および個々のセグメントクラス内のセグメントの数と、理想的な広告作品のためのデフォルト値との比較である。これによって、広告主は、ラジオ局またはテレビ局が広告信号の主要部分区間をすべて実際に放送したかどうかを容易に確認しうる。本技術のさらなる利点は、たとえば多数の楽曲のリフレインのみを聴いてから音楽番組の選択を行えるように、大きな楽曲データベースの検索に使用しうる点である。この場合、番組提供者は、多数の異なる楽曲のリフレインとラベル付けされたセグメントクラスに属する個々のセグメントを選択して提供するであろう。あるいは、たとえば1人のアーティストのすべてのギターソロを相互に聞き比べることも面白いであろう。本技術によると、これらの提供は、たとえば、多数の楽曲の中からソロと指定されているセグメントクラスの1つまたはいくつか存在する場合のセグメントを常に結合し、これらをファイルとして提供することによって容易に行えるであろう。さらに他のアプリケーションの可能性は、さまざまなオーディオ作品のスタンザおよびリフレインのミキシングである。これは、DJの関心を特に引くであろうし、まったく新しい独創的な音楽合成の可能性を切り開くものである。この合成は、正確に目標とする方法で容易に、とりわけ自動的に実行しうる。本技術の概念は、何れの時点においても利用者の介入が不要であるので、自動化は容易である。つまり、本技術の概念の利用者は、たとえば一般的なソフトウェアのユーザインタフェースを操作するための通常のスキルを除いては、特殊なトレーニングを一切必要としない。実際の状況によっては、本技術の概念は、ハードウェアまたはソフトウェアで実施しうる。この実施は、対応する方法が実行されるように、プログラム可能なコンピュータシステムと協働する、電子的に読み出すことができる制御信号を有する、デジタル記憶媒体、特に、フロッピー登録商標ディスクまたはCD上で行うことができる。本技術は、一般に、コンピュータプログラム製品がコンピュータ上で実行されるときに、本技術の方法を実行するために、機械で読み出し可能なキャリアに格納されたプログラムコードを有するコンピュータプログラム製品にも存在する。したがって、言い換えると、本技術は、コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるときに、この方法を実行するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラムを表す。"