"時間周波数領域に変換された入力信号の各領域の信号成分の強さと、前記信号成分の強さを近似した関数とに基づいて、前記信号成分のトーンらしさの指標を算出する指標算出部と、前記トーンらしさの指標に基づいて、前記入力信号の各領域に楽曲が含まれているか否かを判定する楽曲判定部とを備える楽曲区間検出装置。前記指標算出部は、所定の時間区間の前記入力信号から、前記信号成分の強さが極大となる点を検出する極大点検出部と、前記極大となる点近傍の前記信号成分の強さを2次関数で近似する近似処理部とを備え、前記極大となる点近傍の前記信号成分の強さと前記2次関数との誤差に基づいて、前記指標を算出する請求項1に記載の楽曲区間検出装置。前記指標算出部は、前記2次関数の曲率に応じて前記指標を調整する請求項2に記載の楽曲区間検出装置。前記指標算出部は、前記2次関数が極大となる点の周波数に応じて前記指標を調整する請求項2に記載の楽曲区間検出装置。所定時間分の前記入力信号の各領域の前記トーンらしさの指標に基づいて、所定時間分の前記入力信号の特徴量を算出する特徴量算出部をさらに備え、前記楽曲判定部は、前記特徴量が所定の閾値より大きい場合、所定時間分の前記入力信号に楽曲が含まれていると判定する請求項1に記載の楽曲区間検出装置。前記特徴量算出部は、所定時間分の前記入力信号の各領域の前記トーンらしさの指標を、周波数毎に時間方向に積算することで前記特徴量を算出する請求項5に記載の楽曲区間検出装置。前記特徴量算出部は、所定時間分の前記入力信号の各領域において、周波数毎に、所定の閾値より大きい前記トーンらしさの指標が時間方向に最も連続する前記領域の前記トーンらしさの指標を積算することで前記特徴量を算出する請求項5に記載の楽曲区間検出装置。前記特徴量を時間方向にフィルタリングするフィルタ処理部をさらに備え、前記楽曲判定部は、時間方向にフィルタリングされた前記特徴量が所定の閾値より大きい場合、所定時間分の前記入力信号に楽曲が含まれていると判定する請求項5に記載の楽曲区間検出装置。時間周波数領域に変換された入力信号の各領域の信号成分の強さと、前記信号成分の強さを近似した関数とに基づいて、前記信号成分のトーンらしさの指標を算出する指標算出ステップと、前記トーンらしさの指標に基づいて、前記入力信号の各領域に楽曲が含まれているか否かを判定する楽曲判定ステップとを含む楽曲区間検出方法。時間周波数領域に変換された入力信号の各領域の信号成分の強さと、前記信号成分の強さを近似した関数とに基づいて、前記信号成分のトーンらしさの指標を算出する指標算出ステップと、前記トーンらしさの指標に基づいて、前記入力信号の各領域に楽曲が含まれているか否かを判定する楽曲判定ステップとを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。請求項10に記載のプログラムが記録されている記録媒体。時間周波数領域に変換された入力信号の各領域の信号成分の強さと、前記信号成分の強さを近似した関数とに基づいて、前記信号成分のトーンらしさの指標を算出する指標算出部を備える楽曲信号検出装置。上述した特許文献1の手法によれば、音楽番組の音声信号のように、特定の時間に楽曲のみが含まれる入力信号や、楽曲とその楽曲に比べて十分レベルの低い楽曲以外の音以下、雑音というとが混在している入力信号に対しては、高い精度で楽曲区間を検出することができる。しかしながら、ドラマのように、BGMとしての楽曲と、その楽曲とほぼ同レベルの音声等の雑音とが混在している入力信号に対しては、スペクトラムのピークを適切に検出することができず、楽曲区間の検出の精度は低下してしまう可能性がある。また、放送番組においては、台詞やナレーション等の音声はセンターに定位することが多いという特徴を利用して、入力信号の左チャネル信号から右チャネル信号を減算するまたは、右チャネル信号から左チャネル信号を減算することで、音声雑音の影響を除くようにした手法もある。しかしながら、この手法は、モノラル放送には適用することができず、また、楽曲自体がセンターに定位しているような入力信号に対しても適用することができない。さらに、音声圧縮による量子化ノイズは左右のチャネルで独立して発生するため、この手法においては、減算した信号に本来の入力信号とは相関の小さい量子化ノイズが含まれる恐れがある。さらに、スペクトラムにおいて時間方向に持続して形成されるピークは、楽曲によるものに限らず、ノイズ、サイドローブ、干渉、および時間変動トーン等によるものもあるので、ピークに基づいた楽曲区間の検出結果において、楽曲以外の雑音の影響を完全に除くことはできない。このように、楽曲と、その楽曲とほぼ同レベルの雑音とが混在している入力信号から楽曲部分を精度良く検出することはできなかった。本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、入力信号から楽曲部分を精度良く検出することができるようにするものである。本技術の一側面の楽曲区間検出装置は、時間周波数領域に変換された入力信号の各領域の信号成分の強さと、前記信号成分の強さを近似した関数とに基づいて、前記信号成分のトーンらしさの指標を算出する指標算出部と、前記トーンらしさの指標に基づいて、前記入力信号の各領域に楽曲が含まれているか否かを判定する楽曲判定部とを備える。前記指標算出部には、所定の時間区間の前記入力信号から、前記信号成分の強さが極大となる点を検出する極大点検出部と、前記極大となる点近傍の前記信号成分の強さを2次関数で近似する近似処理部とを設け、前記極大となる点近傍の前記信号成分の強さと前記2次関数との誤差に基づいて、前記指標を算出させることができる。前記指標算出部には、前記2次関数の曲率に応じて前記指標を調整させることができる。前記指標算出部には、前記2次関数が極大となる点の周波数に応じて前記指標を調整させることができる。前記楽曲区間検出装置には、所定時間分の前記入力信号の各領域の前記トーンらしさの指標に基づいて、所定時間分の前記入力信号の特徴量を算出する特徴量算出部をさらに設け、前記楽曲判定部には、前記特徴量が所定の閾値より大きい場合、所定時間分の前記入力信号に楽曲が含まれていると判定させることができる。前記特徴量算出部には、所定時間分の前記入力信号の各領域の前記トーンらしさの指標を、周波数毎に時間方向に積算することで前記特徴量を算出させることができる。前記特徴量算出部には、所定時間分の前記入力信号の各領域において、周波数毎に、所定の閾値より大きい前記トーンらしさの指標が時間方向に最も連続する前記領域の前記トーンらしさの指標を積算することで前記特徴量を算出させることができる。前記楽曲区間検出装置には、前記特徴量を時間方向にフィルタリングするフィルタ処理部をさらに設け、前記楽曲判定部には、時間方向にフィルタリングされた前記特徴量が所定の閾値より大きい場合、所定時間分の前記入力信号に楽曲が含まれていると判定させることができる。本技術の一側面の楽曲区間検出方法は、時間周波数領域に変換された入力信号の各領域の信号成分の強さと、前記信号成分の強さを近似した関数とに基づいて、前記信号成分のトーンらしさの指標を算出する指標算出ステップと、前記トーンらしさの指標に基づいて、前記入力信号の各領域に楽曲が含まれているか否かを判定する楽曲判定ステップとを含む。本技術の一側面のプログラムおよび一側面の記録媒体に記録されるプログラムは、時間周波数領域に変換された入力信号の各領域の信号成分の強さと、前記信号成分の強さを近似した関数とに基づいて、前記信号成分のトーンらしさの指標を算出する指標算出ステップと、前記トーンらしさの指標に基づいて、前記入力信号の各領域に楽曲が含まれているか否かを判定する楽曲判定ステップとを含む処理をコンピュータに実行させる。本技術の一側面の楽曲信号検出装置は、時間周波数領域に変換された入力信号の各領域の信号成分の強さと、前記信号成分の強さを近似した関数とに基づいて、前記信号成分のトーンらしさの指標を算出する指標算出部を備える。本技術の一側面においては、時間周波数領域に変換された入力信号の各領域の信号成分の強さと、信号成分の強さを近似した関数とに基づいて、信号成分のトーンらしさの指標が算出され、トーンらしさの指標に基づいて、入力信号の各領域に楽曲が含まれているか否かが判定される。本技術の一側面によれば、入力信号から楽曲部分を精度良く検出することが可能となる。以下、本技術の実施の形態について図を参照して説明する。なお、説明は以下の順序で行う。1.楽曲区間検出装置の構成2.楽曲区間検出処理3.その他の構成<1.楽曲区間検出装置の構成>図1は、本技術を適用した楽曲区間検出装置の一実施の形態の構成を示している。図1の楽曲区間検出装置11は、楽曲の信号成分と、人の会話や騒音等の雑音成分雑音とが混在した入力信号から楽曲部分を検出し、その結果を出力する。楽曲区間検出装置11は、切り出し部31、時間周波数変換部32、指標算出部33、特徴量算出部34、および楽曲区間判定部35を備えている。切り出し部31は、入力信号から所定時間分の信号を切り出し、時間周波数変換部32に供給する。時間周波数変換部32は、切り出し部31からの所定時間分の入力信号を、時間周波数領域の信号スペクトログラムに変換し、指標算出部33に供給する。指標算出部33は、時間周波数変換部32からの入力信号のスペクトログラムから、そのスペクトログラムの時間周波数領域毎に、楽曲の信号成分であることを表すトーンらしさの指標を算出し、特徴量算出部34に供給する。ここで、トーンらしさの指標とは、入力信号における周波数毎の信号成分の強さ例えばパワースペクトルで表されるトーンの時間に対する安定性を示すものとする。一般的に、楽曲においては、ある特定の音程周波数を持つ音がある一定時間鳴り続けるため、時間方向に対してトーンは安定する。一方、人の会話においては、時間方向に対してトーンはゆらぐ性質を持ち、また、環境雑音においては、時間方向に連続するトーンがあまり見られない。そこで、指標算出部33は、所定の時間区間分の入力信号について、トーンの有無および安定性を数値化することで、トーンらしさの指標を求める。特徴量算出部34は、指標算出部33からの、スペクトログラムの時間周波数領域毎のトーンらしさの指標に基づいて、入力信号の楽曲らしさを表す特徴量を算出し、楽曲区間判定部35に供給する。楽曲区間判定部35は、特徴量算出部34からの特徴量に基づいて、切り出し部31によって切り出された所定時間分の入力信号に楽曲が含まれているか否かを判定し、その判定結果を出力する。[指標算出部の構成]次に、図2を参照して、図1の指標算出部33の詳細な構成について説明する。図2の指標算出部33は、時間区間選択部51、ピーク検出部52、近似処理部53、トーン度算出部54、および出力部55を備えている。時間区間選択部51は、時間周波数変換部32からの入力信号のスペクトログラムにおいて、所定の時間区間のスペクトログラムを選択し、ピーク検出部52に供給する。ピーク検出部52は、時間区間選択部51によって選択された所定の時間区間のスペクトログラムにおいて、単位周波数毎に、信号成分の強さが極大となる点であるピークを検出する。近似処理部53は、所定の時間区間のスペクトログラムにおいて、ピーク検出部52によって検出されたピーク周辺の信号成分の強さ例えばパワースペクトルを、所定の関数で近似する。トーン度算出部54は、近似処理部53により近似された所定の関数と、ピーク検出部52によって検出されたピーク周辺のパワースペクトルとの距離誤差に基づいて、所定の時間区間分のスペクトログラムについての、トーンらしさの指標を数値化したトーン度を算出する。出力部55は、トーン度算出部54によって算出された、所定の時間区間分のスペクトログラムについてのトーン度を保持する。また、出力部55は、保持している全時間区間分のスペクトログラムについてのトーン度を、切り出し部31により切り出された所定時間分の入力信号のトーンらしさの指標として、特徴量算出部34に供給する。このようにして、切り出し部31により切り出された所定時間分の入力信号についての、時間周波数領域における所定の時間区間毎、単位周波数毎にトーン度要素を持つトーンらしさの指標が算出される。[特徴量算出部の構成]次に、図3を参照して、図1の特徴量算出部34の詳細な構成について説明する。図3の特徴量算出部34は、積算部71、合算部72、および出力部73を備えている。積算部71は、指標算出部33からのトーンらしさの指標に対して、単位周波数毎に、所定の条件を満たすトーン度を積算し、合算部72に供給する。合算部72は、積算部71からの、単位周波数毎のトーン度の積算値に対して、所定の条件を満たす積算値を合算し、出力部73に供給する。出力部73は、合算部72からの合算値に対して所定の演算を施し、その結果を、切り出し部31により切り出された所定時間分の入力信号の特徴量として、楽曲区間判定部35に供給する。<2.楽曲区間検出処理>次に、図4のフローチャートを参照して、楽曲区間検出装置11の楽曲区間検出処理について説明する。楽曲区間検出処理は、外部の装置等から入力信号が楽曲区間検出装置11に入力されると開始される。なお、楽曲区間検出装置11には、入力信号が、時間的に連続して入力される。ステップS11において、切り出し部31は、入力信号から所定時間例えば、2秒間分の信号を切り出し、時間周波数変換部32に供給する。なお、ここで切り出された所定時間分の入力信号を、以下においては、適宜ブロックという。ステップS12において、時間周波数変換部32は、例えばハニング窓等の窓関数や、例えば離散フーリエ変換等を用いて、切り出し部31からの所定時間分の入力信号ブロックをスペクトログラムに変換し、指標算出部33に供給する。なお、ここでは、窓関数として、ハニング窓に限らず、サイン窓やハミング窓が用いられてもよく、また、離散フーリエ変換に限らず、離散コサイン変換が用いられてもよい。さらに、変換されたスペクトログラムは、パワースペクトルや振幅スペクトル、対数振幅スペクトルのいずれであってもよい。また、周波数分解能を高めるために、零詰めによるオーバーサンプリングにより周波数変換長を窓の長さより長く例えば2倍や4倍等にしてもよい。ステップS13において、指標算出部33は、指標算出処理を実行することで、時間周波数変換部32からの入力信号のスペクトログラムから、そのスペクトログラムの時間周波数領域毎に入力信号のトーンらしさの指標を算出する。[指標算出処理の詳細]ここで、図5のフローチャートを参照して、図4のフローチャートのステップS13における指標算出処理の詳細について説明する。ステップS31において、指標算出部33の時間区間選択部51は、時間周波数変換部32からの入力信号のスペクトログラムにおいて、ある1フレーム分のスペクトログラムを選択し、ピーク検出部52に供給する。なお、フレーム長は、例えば16ミリ秒などとされる。ステップS32において、ピーク検出部52は、時間区間選択部51によって選択された1フレーム分のスペクトログラムにおいて、各周波数帯についての信号成分のパワースペクトル強さが、その周波数帯の近傍で極大となる時間周波数領域上の点であるピークを検出する。例えば、図6の上段に示される、時間周波数領域に変換された入力信号のスペクトログラム1つの四角形マス目は、各フレーム、各周波数のスペクトルを示すにおいて、太線のマス目で示される、あるフレームのある周波数で、図6の下段に示されるようなピークp具体的には、ピークpを示す円で囲まれているスペクトルのうちの最大となるスペクトルが検出されるようになる。なお、実際には、図6の上段に示されるマス目の縦の数は、図6の下段に示されるスペクトルの周波数方向横軸方向の数黒丸の数と等しくなる。ステップS33において、近似処理部53は、時間区間選択部51によって選択された1フレーム分のスペクトログラムについて、ピーク検出部52によって検出されたピーク周辺のパワースペクトルを、2次関数で近似する。上述したように、図6の下段においてはピークpが検出されるものとしたが、ピークとなるパワースペクトルは、時間方向に対して安定するトーン以下、持続性トーンともいうに限らず、ノイズ、サイドローブ、干渉、時間変動トーン等の信号成分についても発生するため、そのピークに基づいてトーンらしさの指標が適切に算出されるとは限らない。また、離散フーリエ変換のピークは離散的であるので、そのピーク周波数は、真のピーク周波数であるとは限らない。文献JOSmithIIIandXSerraPARSHLAprogramforanalysissynthesisofinharmonicsoundsbasedonasinusoidalrepresentationinProcICMC’87によれば、楽曲であるか人の声であるかにかかわらず、あるフレームでのピーク周辺の対数振幅スペクトルの値は、2次関数で近似することが可能であるとされている。そこで、本技術においては、ピーク周辺の対数振幅スペクトルを2次関数で近似する。さらに、本技術においては、以下の仮定の下、そのピークが持続性トーンによるものであるか否かを決定する。a持続性トーンは、その2次関数を時間方向に伸ばした関数により近似される。b周波数の時間変化については、楽曲によるピークは時間方向に持続するので、零次近似される変化しないものとする。c振幅の時間変化については、ある程度の許容を必要とし、例えば2次関数等で近似される。したがって、持続性トーンは、図7で示されるような、あるフレームにおける2次関数を時間方向に伸ばしたトンネル型の関数双2次関数でモデル化され、時間tおよび周波数ωに対して、以下の式1で表すことができる。なお、ωpは、ピーク周波数を表している。1よって、ある着目しているピーク周辺において、上述した仮定a乃至cに基づいた双2次関数を、例えば最小二乗近似で当てはめたときの誤差を、トーン持続性トーンらしさの指標とすることができる。すなわち、以下の式2を誤差関数とすることができる。2式2において、fは、第nフレーム、第kビンのDFTスペクトルを示しており、gは、上述で示された、持続性トーンのモデルを示す式1と同義の式であり、以下の式3で示される。3なお、式2におけるΓは、対象となるピーク周辺の時間周波数領域を示している。時間周波数領域Γにおいて、周波数方向のサイズは、時間周波数変換に用いた窓関数に応じて、かつ、周波数変換長により決定されるメインローブのサンプルポイント数を超えないように決定される。また、時間方向のサイズは、持続性トーンを定義するのに必要な時間長に応じて決定される。図5のフローチャートに戻り、ステップS34において、トーン度算出部54は、近似処理部53により近似された2次関数と、ピーク検出部52によって検出されたピーク周辺のパワースペクトルとの誤差、すなわち、上述した式2の誤差関数に基づいて、時間区間選択部51によって選択された1フレーム分のスペクトログラムについての、トーンらしさの指標であるトーン度を算出する。ここで、上述した式2の誤差関数を、平面モデルへ当てはめたときの誤差関数を以下の式4で表すこととすると、トーン度ηは、以下の式5のように示される。45式5において、aハットaにを付した文字をaハットと記述する。以下、本明細書において、同様に記載する。、bハット、cハット、dハット、eハットは、それぞれ、Jを最小とするabcdeであり、e’ハットは、Jを最小とするe’である。このようにして、トーン度ηが求められる。ところで、式5において、aハットは、持続性トーンを表すモデルの曲線2次関数のピーク曲率を示している。ピーク曲率は、入力信号の信号成分が正弦波であれば、理論的には、時間周波数変換に用いた窓関数の種類とサイズによって決まる定数である。したがって、実際に得られたピーク曲率aハットの値が理論値からずれるほど、その信号成分が持続性トーンである可能性は低くなると考えられる。また、そのピークがサイドローブ性のものであったとしても、得られるピーク曲率は変わってくるため、ピーク曲率aハットのずれはトーンらしさの指標に影響すると言える。すなわち、ピーク曲率aハットの理論値からのずれの値に応じて、トーン度ηを調整することにより、より適正なトーンらしさの指標を得ることができるようになる。ピーク曲率aハットの理論値からのずれの値に応じて調整されたトーン度η’は、以下の式6のように示される。6式6において、値aidealは、時間周波数変換に用いた窓関数の種類とサイズによって決まるピーク曲率の理論値である。また、関数Dは、図8に示されるような値をとる調整関数であり、関数Dによれば、ピーク曲率の値が理論値から離れるほど、トーン度は小さくなる。すなわち、式6によれば、ピークでない要素については、トーン度η’は0となる。なお、関数Dは、図8に示される形状の関数に限らず、ピーク曲率の値が理論値から離れるほど、トーン度が小さくなるような関数であればよい。このように、曲線2次関数のピーク曲率に応じてトーン度を調整することで、より適切なトーン度が得られるようになる。ところで、式5におけるaハットおよびbハットによって与えられる値-2は、離散ピーク周波数から真のピーク周波数へのオフセットを示している。真のピーク周波数は、理論上、離散ピーク周波数から±05ビンの位置にある。離散ピーク周波数から真のピーク周波数へのオフセット値-2が、着目しているピークの位置と極端に異なる場合、上述で示された式2の誤差関数を計算する際のマッチングが正しくない可能性が高い。すなわち、このことは、トーンらしさの指標の信頼性に影響すると考えられるので、オフセット値-2の、着目しているピークの位置ピーク周波数kpからのずれの値に応じて、トーン度ηを調整することにより、より適切なトーンらしさの指標を得るようにしてもよい。具体的には、式6における関数Dにおいて、aハット-aidealの項を、-2-kpに置き換えるようにしてもよいし、関数D-2-kpを式6の左辺に乗算した値を、調整したトーン度η’とするようにしてもよい。また、トーン度ηは、上述した手法以外の手法により算出されるようにもできる。具体的には、まず、上述した式2の誤差関数において、持続性トーンを表すモデルgを、ピーク周辺のパワースペクトルの時間平均形状を近似した2次関数ak2bkcで置き換えた、以下の式7の誤差関数を与える。7次に、上述した式2の誤差関数において、持続性トーンを表すモデルgを、着目しているピークのある第mフレームのパワースペクトルを近似した2次関数a’k2b’kc’で置き換えた、以下の式8の誤差関数を与える。なお、mは、着目しているピークのあるフレーム番号を示している。8ここで、式7において、Jを最小とするabcを、それぞれaハット、bハット、cハットとし、式8において、Jを最小とするa’b’c’を、それぞれa’ハット、b’ハット、c’ハットとしたとき、トーン度ηは以下の式9で与えられる。9式9において、関数D1,D2は、それぞれ、上述で説明した図8に示されるような値をとる関数とされる。なお、式9によれば、ピークでない要素については、トーン度η’は0となり、また、aハットが0またはa’ハットが0の場合にも、トーン度η’は0となる。なお、以上のように算出されたトーン度ηに対して、シグモイド関数等による非線形変換を施すようにしてもよい。さて、図5のフローチャートに戻り、ステップS35において、出力部55は、トーン度算出部54によって算出された、1フレーム分のスペクトログラムについてのトーン度を保持し、1ブロックにおける全てのフレームについて、上述した処理を行ったか否かを判定する。ステップS35において、全てのフレームについて上述した処理が行われていないと判定された場合、処理はステップS31に戻り、次のフレームのスペクトログラムに対して、ステップS31乃至S35の処理が繰り返される。一方、ステップS35において、全てのフレームについて上述した処理が行われたと判定された場合、処理はステップS36に進む。ステップS36において、出力部55は、保持しているフレーム毎のトーン度を時系列に配列して、特徴量算出部34に供給出力し、処理はステップS13に戻る。図9は、指標算出部33によって算出されるトーンらしさの指標の例について説明する図である。図9に示されるように、入力信号のスペクトログラムから算出された入力信号のトーンらしさの指標Sは、時間方向および周波数方向に、トーン度を要素以下、成分ともいうとして有している。トーンらしさの指標Sにおける四角形マス目のそれぞれは、各時間フレーム、各周波数毎の成分を表しており、図示されないが、それぞれトーン度としての値を有する。また、図9に示されるように、トーンらしさの指標Sの時間粒度フレーム長は、例えば16ミリ秒などとされる。このように、入力信号の1ブロックについてのトーンらしさの指標は、各時間、各周波数毎に成分を有している。なお、極低周波帯域については、例えばハムノイズ等の楽曲以外の信号成分によるピークが含まれる可能性が高いので、トーン度を算出しないようにしてもよい。また、例えば8kHzより上の高周波帯域についても、楽曲を構成する重要な要素でない可能性があるので、トーン度を算出しないようにしてもよい。さらに、離散ピーク周波数におけるパワースペクトルの値が、例えば-80dB等の所定の値よりも小さい場合にも、トーン度を算出しないようにしてもよい。図4のフローチャートに戻り、ステップS13の後、ステップS14において、特徴量算出部34は、指標算出部33からのトーンらしさの指標に基づいて、特徴量算出処理を実行し、入力信号の楽曲らしさを表す特徴量を算出する。[特徴量算出処理の詳細]ここで、図10のフローチャートを参照して、図4のフローチャートのステップS14における特徴量算出処理の詳細について説明する。ステップS51において、積算部71は、指標算出部33からのトーンらしさの指標に対して、周波数毎に、所定の閾値より大きいトーン度を積算し、合算部72に供給する。例えば、図11に示されるトーンらしさの指標Sが指標算出部33から供給された場合、積算部71は、まず、トーンらしさの指標Sにおいて最も低い周波数すなわち、図中最も下の行のトーン度に注目する。次に、積算部71は、その注目している周波数以下、注目周波数というのトーン度において、図中網かけで示されている、所定の閾値より大きいトーン度を、時間方向図中左から右の方向に順番に加算していく。なお、所定の閾値は、適宜、適切に設定されるものとし、例えば0であってもよい。そして、積算部71は、注目周波数を1つ上げ、その注目周波数に対して上述の処理を繰り返す。このようにして、注目周波数毎にトーン度の積算値が得られる。このトーン度の積算値は、楽曲の信号成分が含まれる周波数ほど、高い値となる。図10のフローチャートに戻り、ステップS52において、積算部71は、周波数毎のトーン度の積算の処理を、全ての周波数について行ったか否かを判定する。ステップS52において、全ての周波数について処理が行われていないと判定された場合、処理はステップS51に戻り、ステップS51,S52の処理が繰り返される。一方、ステップS52において、全ての周波数について処理が行われたと判定された場合、すなわち、図11のトーンらしさの指標Sにおいて、全ての周波数を注目周波数として積算値が算出された場合、積算部71は、周波数毎のトーン度の積算値Sfを合算部72に供給し、処理はステップS53に進む。ステップS53において、合算部72は、積算部71からの周波数毎のトーン度の積算値に対して、所定の閾値より大きい積算値を合算し、出力部73に供給する。例えば、図12に示される周波数毎のトーン度の積算値Sfが積算部71から供給された場合、合算部72は、周波数毎のトーン度の積算値Sfにおいて、図中網かけで示されている、所定の閾値より大きい積算値を、周波数方向図中下から上の方向に順番に加算していく。なお、所定の閾値は、適宜、適切に設定されるものとし、例えば0であってもよい。そして、合算部72は、得られた合算値Sbを出力部73に供給する。なお、合算部72は、周波数毎のトーン度の積算値Sfにおいて、所定の閾値より大きい積算値の数をカウントし、そのカウント値図11の例では5を、合算値Sbとともに出力部73に供給する。ステップS54において、出力部73は、合算部72からの合算値を、合算部72からのカウント値で除算した値を、切り出し部31により切り出された1ブロック分の入力信号の特徴量として、楽曲区間判定部35に供給する。すなわち、例えば、図12における合算値Sbをカウント値5で割った値Smが、そのブロックの特徴量として算出される。このようにして、入力信号のブロックについての、楽曲らしさを表す特徴量が算出されるようになる。図4のフローチャートに戻り、ステップS14の後、ステップS15において、楽曲区間判定部35は、特徴量算出部34からの特徴量が、所定の閾値より大きいか否かを判定する。ステップS15において、特徴量が所定の閾値より大きいと判定された場合、処理はステップS16に進み、楽曲区間判定部35は、切り出し部31により切り出されたブロックに対応する入力信号の時間区間が、楽曲が含まれる楽曲区間であると判定して、その旨の情報を出力する。一方、ステップS15において、特徴量が所定の閾値より大きくないと判定された場合、処理はステップS17に進み、楽曲区間判定部35は、切り出し部31により切り出されたブロックに対応する入力信号の時間区間が、楽曲が含まれない非楽曲区間であると判定として、その旨の情報を出力する。ステップS18において、楽曲区間検出装置11は、全ての入力信号ブロックについて、上述した処理を行ったか否かを判定する。ステップS18において、全ての入力信号について処理を行っていないと判定された場合、すなわち、入力信号が時間的に連続して入力され続けている場合、処理はステップS11に戻り、これ以降の処理が繰り返される。一方、全ての入力信号について処理を行ったと判定された場合、すなわち、入力信号の入力が終了した場合、処理も終了する。以上の処理によれば、楽曲と雑音とが混在した入力信号から、トーンらしさの指標が算出され、その指標から求められる入力信号の特徴量に基づいて、入力信号に楽曲が含まれる区間が検出されるようになる。トーンらしさの指標は、パワースペクトルの時間に対する安定性を定量化したものであるので、その指標から求められる特徴量は、楽曲らしさを確実に表現するものとなる。したがって、楽曲と雑音とが混在する入力信号から、楽曲部分を精度良く検出することが可能となる。<3.その他の構成>なお、以上においては、特徴量算出処理において得られる周波数毎のトーン度の積算値は、楽曲の信号成分が含まれる周波数ほど高い値となるものとしたが、ある注目周波数に、不連続的に、値の高いトーン度が含まれる場合であっても、その注目周波数のトーン度の積算値は、高い値となってしまう。トーン度は、フレーム毎の、時間方向に対するトーンの安定性を示すものであるが、複数のフレームについて、連続的にトーン度が高ければ、トーンの安定性がより明確に示されるようになる。そこで、以下においては、複数のフレームについての連続的なトーン度の高さを評価するようにした特徴量算出処理について説明する。[特徴量算出部の他の構成]まず、図13を参照して、複数のフレームについての連続的なトーン度の高さを評価するようにした特徴量算出処理を行う特徴量算出部34の構成について説明する。なお、図13の特徴量算出部34において、図3の特徴量算出部34に設けられたものと同様の機能を備える構成については、同一名称および同一符号を付するものとし、その説明は、適宜省略するものとする。すなわち、図13の特徴量算出部34において、図3の特徴量算出部34と異なるのは、積算部71に代えて積算部91を設けた点である。積算部91は、指標算出部33からのトーンらしさの指標に対して、単位周波数毎に、時間的に最も連続して所定の条件を満たすトーン度を積算し、合算部72に供給する。[特徴量算出処理の詳細]次に、図14のフローチャートを参照して、図13の特徴量算出部34による特徴量算出処理の詳細について説明する。なお、図14のフローチャートのステップS92乃至S94の処理は、図10のフローチャートのステップS52乃至S54の処理と基本的に同様であるので、その説明は省略する。すなわち、ステップS91において、積算部91は、指標算出部33からのトーンらしさの指標に対して、周波数毎に、所定の閾値より大きいトーン度が、時間方向に最も連続する時間区間のトーン度を積算し、合算部72に供給する。例えば、図15に示されるトーンらしさの指標Sが指標算出部33から供給された場合、積算部91は、まず、トーンらしさの指標Sにおいて最も低い周波数すなわち、図中最も下の行のトーン度に注目する。次に、積算部91は、その注目周波数のトーン度において、図中網かけで示されている、所定の閾値より大きいトーン度を、時間方向図中左から右の方向に順番に加算していく。このとき、積算部91は、まず、所定の閾値より大きいトーン度が時間的に連続する時間区間t1のトーン度を加算し、その数2をカウントする。積算部91は、同様にして、時間区間t2、時間区間t3についても、トーン度を加算し、その数3,2をカウントする。そして、積算部91は、カウントした数のうち最も大きい数3に対応する時間区間t2のトーン度を加算した値を、注目周波数毎のトーン度の積算値とする。積算部91は、全ての周波数について、上述の処理を繰り返す。このようにして、注目周波数毎にトーン度の積算値が得られる。このトーン度の積算値は、楽曲の信号成分が含まれる周波数ほど高い値となり、さらに、トーンの安定性をより明確に示すものとなる。これにより、楽曲らしさを表す特徴量の信頼性を高めることができ、ひいては、楽曲と雑音とが混在する入力信号から、楽曲部分をより精度良く検出することが可能となる。このように、楽曲区間検出処理によって得られる楽曲区間の判定結果の信頼性は、高いものとなるが、特徴量が閾値近傍の値となる場合、楽曲区間と非楽曲区間とが頻繁に入れ替わった判定結果が得られる可能性がある。そこで、従来、このような楽曲区間と非楽曲区間とが頻繁に入れ替わった判定結果に対して、メディアンフィルタ等を用いてフィルタリングすることにより、安定した判定結果を得るようにしていた。図16は、従来の手法による判定結果のフィルタリングについて説明する図である。図16の上段には、時間方向に対するブロック毎の特徴量が示されており、楽曲区間では高い値をとり、非楽曲区間では低い値をとっている。図16の中段には、図16の上段に示される特徴量を所定の閾値により2値化した、楽曲区間の判定結果が示されている。この判定結果においては、図16の上段に示される、非楽曲区間における特徴量の算出エラーによって、非楽曲区間にもかかわらず楽曲区間であると誤判定されている箇所が見られる。図16の下段には、図16の中段に示される判定結果に対してフィルタリングした結果が示されている。図16の下段に示されるように、フィルタリングすることにより、非楽曲区間における特徴量の算出エラーによる影響は除くことができるようになるが、図中右側の楽曲区間の、非楽曲区間との境界付近が、フィルタリングのエラーにより非楽曲区間として扱われてしまっている。このように、フィルタリングされた楽曲区間の判定結果の信頼性は、決して高いものとは言えなかった。そこで、以下においては、楽曲区間の判定結果の信頼性をより高めるようにした構成について説明する。[楽曲区間検出装置の他の構成]図17は、楽曲区間の判定結果の信頼性を高めるようにした楽曲区間検出装置の構成を示している。なお、図17の楽曲区間検索装置111において、図1の楽曲区間検索装置11に設けられたものと同様の機能を備える構成については、同一名称および同一符号を付するものとし、その説明は、適宜省略するものとする。すなわち、図17の楽曲区間検索装置111において、図1の楽曲区間検索装置11と異なるのは、特徴量算出部34と楽曲区間判定部35との間に、フィルタ処理部131を新たに設けた点である。フィルタ処理部131は、特徴量算出部34からの特徴量に対してフィルタリングし、そのフィルタリングされた特徴量を、楽曲区間判定部35に供給する。なお、図17の楽曲区間検索装置111における特徴量算出部34の構成は、図3を参照して説明した構成であってもよいし、図13を参照して説明した構成であってもよい。[楽曲区間検出処理の詳細]次に、図18のフローチャートを参照して、図17の楽曲区間検出装置111による楽曲区間検出処理の詳細について説明する。なお、図18のフローチャートのステップS111乃至S114の処理は、図4のフローチャートのステップS11乃至S14の処理と基本的に同様であるので、その説明は省略する。また、図18のフローチャートのステップS114における処理の詳細は、図10のフローチャートを参照して説明したものであってもよいし、図14のフローチャートを参照して説明したものであってもよい。なお、図18のフローチャートのステップS114においては、特徴量算出部34は、算出した特徴量をブロック毎に保持する。ステップS115において、楽曲区間検出装置111は、全ての入力信号ブロックについて、ステップS111乃至S114の処理を行ったか否かを判定する。ステップS115において、全ての入力信号について処理を行っていないと判定された場合、すなわち、入力信号が時間的に連続して入力され続けている場合、処理はステップS111に戻り、ステップS111乃至S114の処理が繰り返される。一方、全ての入力信号について処理を行ったと判定された場合、すなわち、入力信号の入力が終了した場合、特徴量算出部34は、全てのブロックについての特徴量をフィルタ処理部131に供給し、処理はステップS116に進む。ステップS116において、フィルタ処理部131は、特徴量算出部34からの特徴量に対して、ローパスフィルタを用いてフィルタリングし、平滑化された特徴量を、楽曲区間判定部35に供給する。ステップS117において、楽曲区間判定部35は、特徴量算出部34からの特徴量が、所定の閾値より大きいか否かを、ブロック毎に順番に判定する。ステップS117において、特徴量が所定の閾値より大きいと判定された場合、処理はステップS118に進み、楽曲区間判定部35は、そのブロックに対応する入力信号の時間区間が、楽曲が含まれる楽曲区間であると判定して、その旨の情報を出力する。一方、ステップS116において、特徴量が所定の閾値より大きくないと判定された場合、処理はステップS119に進み、楽曲区間判定部35は、そのブロックに対応する入力信号の時間区間が、楽曲が含まれない非楽曲区間であると判定として、その旨の情報を出力する。ステップS120において、楽曲区間検出装置111は、全ての入力信号ブロックの特徴量について、上述した処理を行ったか否かを判定する。ステップS120において、全ての入力信号の特徴量について処理を行っていないと判定された場合、処理はステップS117に戻り、次のブロックの特徴量についての処理が繰り返される。一方、全ての入力信号の特徴量について処理を行ったと判定された場合、処理は終了する。図19は、上述した楽曲区間検出処理における、特徴量に対するフィルタリングについて説明する図である。図19の上段には、図16の上段と同様に、時間方向に対するブロック毎の特徴量が示されている。図19の中段には、図19の上段に示される特徴量に対してフィルタリングした結果が示されている。図19の中段に示されるように、フィルタリングすることにより、図19の上段に示される非楽曲区間における特徴量の算出エラーが平滑化されるようになる。図19の下段には、図19の中段に示される特徴量を所定の閾値により2値化した、楽曲区間の判定結果が示されている。この判定結果においては、楽曲区間および非楽曲区間はそれぞれ正しく判定されている。特徴量は、パワースペクトルの時間に対する安定性を定量化したトーンらしさの指標から算出される、楽曲らしさを確実に表現する値であるので、上述したように、その特徴量に対してフィルタリングすることで、より信頼性の高い楽曲区間の判定結果を得ることができるようになる。なお、フィルタリングは、全てのブロックについての特徴量に対して行う必要はなく、目的に応じてフィルタリングするブロックを選択するようにしてもよい。例えば、図17の楽曲区間検出装置111において、図4の楽曲区間検出処理のように、一旦全ての入力信号について楽曲区間であるか否かを判定し、非楽曲区間と判定されたブロックの特徴量のみに対してフィルタリングするようにすることで、楽曲区間の検出漏れを減らして楽曲部分の再現率を高めることが可能となる。また、本技術は、図1に示される楽曲区間検出装置11に適用される他、例えば、インターネット等のネットワークを介して情報を送受信するネットワークシステムに適用されるようにもできる。具体的には、携帯電話機等の端末装置に、図1の切り出し部31を設けるようにするとともに、サーバに、図1の切り出し部31以外の構成を設けるようにし、端末装置からインターネットを介して送信されてくる入力信号に対して、サーバが楽曲区間検出処理を行うようにしてもよい。この場合、サーバは、判定結果を、インターネットを介して端末装置に送信し、端末装置は、サーバからの判定結果を表示部等に表示するようにもできる。また、以上においては、楽曲区間検出装置11楽曲区間検出装置111において、ブロック毎のトーンらしさの指標から求められる特徴量に基づいて、そのブロックが楽曲区間であるか否かを判定するようにしたが、切り出し部31乃至指標算出部33のみを備えるようにして、そのブロックにおける楽曲の信号成分を検出する楽曲信号検出装置として、楽曲区間検出装置11楽曲区間検出装置111を機能させるようにしてもよい。上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータ等に、プログラム記録媒体からインストールされる。図20は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。コンピュータにおいて、CPUCentralProcessingUnit901,ROMReadOnlyMemory902,RAMRandomAccessMemory903は、バス904により相互に接続されている。バス904には、さらに、入出力インタフェース905が接続されている。入出力インタフェース905には、キーボード、マウス、マイクロホン等よりなる入力部906、ディスプレイ、スピーカ等よりなる出力部907、ハードディスクや不揮発性のメモリ等よりなる記憶部908、ネットワークインタフェース等よりなる通信部909、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等のリムーバブルメディア911を駆動するドライブ910が接続されている。以上のように構成されるコンピュータでは、CPU901が、例えば、記憶部908に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース905およびバス904を介して、RAM903にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。コンピュータCPU901が実行するプログラムは、例えば、磁気ディスクフレキシブルディスクを含む、光ディスクCDROMDVD等、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリ等よりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア911に記録して、あるいは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供される。そして、プログラムは、リムーバブルメディア911をドライブ910に装着することにより、入出力インタフェース905を介して、記憶部908にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部909で受信し、記憶部908にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM902や記憶部908に、あらかじめインストールしておくことができる。なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。また、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。さらに、本技術は以下のような構成をとることができる。1時間周波数領域に変換された入力信号の各領域の信号成分の強さと、前記信号成分の強さを近似した関数とに基づいて、前記信号成分のトーンらしさの指標を算出する指標算出部と、前記トーンらしさの指標に基づいて、前記入力信号の各領域に楽曲が含まれているか否かを判定する楽曲判定部とを備える楽曲区間検出装置。2前記指標算出部は、所定の時間区間の前記入力信号から、前記信号成分の強さが極大となる点を検出する極大点検出部と、前記極大となる点近傍の前記信号成分の強さを2次関数で近似する近似処理部とを備え、前記極大となる点近傍の前記信号成分の強さと前記2次関数との誤差に基づいて、前記指標を算出する1に記載の楽曲区間検出装置。3前記指標算出部は、前記2次関数の曲率に応じて前記指標を調整する2に記載の楽曲区間検出装置。4前記指標算出部は、前記2次関数が極大となる点の周波数に応じて前記指標を調整する2または3に記載の楽曲区間検出装置。5所定時間分の前記入力信号の各領域の前記トーンらしさの指標に基づいて、所定時間分の前記入力信号の特徴量を算出する特徴量算出部をさらに備え、前記楽曲判定部は、前記特徴量が所定の閾値より大きい場合、所定時間分の前記入力信号に楽曲が含まれていると判定する1乃至4のいずれかに記載の楽曲区間検出装置。6前記特徴量算出部は、所定時間分の前記入力信号の各領域の前記トーンらしさの指標を、周波数毎に時間方向に積算することで前記特徴量を算出する5に記載の楽曲区間検出装置。7前記特徴量算出部は、所定時間分の前記入力信号の各領域において、周波数毎に、所定の閾値より大きい前記トーンらしさの指標が時間方向に最も連続する前記領域の前記トーンらしさの指標を積算することで前記特徴量を算出する5に記載の楽曲区間検出装置。8前記特徴量を時間方向にフィルタリングするフィルタ処理部をさらに備え、前記楽曲判定部は、時間方向にフィルタリングされた前記特徴量が所定の閾値より大きい場合、所定時間分の前記入力信号に楽曲が含まれていると判定する5乃至7のいずれかに記載の楽曲区間検出装置。9時間周波数領域に変換された入力信号の各領域の信号成分の強さと、前記信号成分の強さを近似した関数とに基づいて、前記信号成分のトーンらしさの指標を算出する指標算出ステップと、前記トーンらしさの指標に基づいて、前記入力信号の各領域に楽曲が含まれているか否かを判定する楽曲判定ステップとを含む楽曲区間検出方法。10時間周波数領域に変換された入力信号の各領域の信号成分の強さと、前記信号成分の強さを近似した関数とに基づいて、前記信号成分のトーンらしさの指標を算出する指標算出ステップと、前記トーンらしさの指標に基づいて、前記入力信号の各領域に楽曲が含まれているか否かを判定する楽曲判定ステップとを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。1110に記載のプログラムが記録されている記録媒体。12時間周波数領域に変換された入力信号の各領域の信号成分の強さと、前記信号成分の強さを近似した関数とに基づいて、前記信号成分のトーンらしさの指標を算出する指標算出部を備える楽曲信号検出装置。"