JP2003099462A - 楽曲検索装置 - Google Patents
楽曲検索装置Info
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Abstract
る楽曲を検索する。 【解決手段】 曲の楽音データから楽曲の音楽的特徴を
示す特徴ベクトルを作成する音楽的特徴抽出手段103
と、楽音データに対する印象を示す感性ベクトルと特徴
ベクトルを用いて前記楽曲の検索空間を作成する検索空
間作成手段105と、入力された参照曲の検索空間上の
位置に近い位置にある楽曲を抽出することにより、参照
曲に類似する印象を有する楽曲を検索する検索手段10
7とを備えることによる。これにより、CD等の一般的
な楽音データの中からユーザの指定する参照曲に類似す
る印象を有する楽曲を検索することができる。
Description
に類似する印象を有する楽曲を複数の楽曲の中から検
索、抽出する楽曲検索装置に係り、特に、CD(Compac
t Disk)等の一般的な楽音データの中から楽曲を検索す
ることを可能にする技術に関する。
に、入力された曲名や歌手名等の検索キーワードに基づ
いて条件に合った楽曲を検索する楽曲検索装置が知られ
ているが、このような楽曲検索装置では、例えば「この
曲に似た感じの曲」といった、指定した曲(「参照曲」
という)に類似する印象の楽曲を検索することはできな
い。
4300号公報には、メロディを利用して楽曲を検索す
る楽曲検索装置が開示されている。また、例えば特開平
6−290574号公報には、楽曲の音楽的特徴から検
索のためのインデックスを作成し、このインデックスを
利用して楽曲を検索する楽曲検索装置が開示されてい
る。
曲の印象を示す感性語及び音楽的特徴から検索空間を作
成し、この検索空間上で類似曲を検索する楽曲検索装置
が開示されている(例えば、辻ら,「曲の局所パターン
特徴量を用いた類似曲検索・感性語による検索」,電子
情報通信学会技術報告,SP−124)。この楽曲検索
装置は、MIDI(Music Instruments Digital Interf
ace)データ中の楽曲の旋律情報を利用し、旋律情報と
感性語を正準相関分析にかけることにより類似曲検索を
行っている。
2−54300号公報に開示されているようなメロディ
を利用した楽曲検索装置は、例えば「以前耳にした曲を
検索したい」、「このメロディに似たメロディを持つ曲
を検索したい」といった検索に対しては有効的である
が、ユーザが指定した参照曲と似た印象を持つ楽曲を検
索することには対応できない。
示されているような楽曲検索装置では、楽曲の印象を指
定して耳にしたことのない楽曲を検索することは可能で
あるものの、音楽的特徴とインデックスとして用いられ
る楽曲の印象との間に相関関係が無いために、音楽的特
徴と楽曲の印象との対応付けが難しい。
し、旋律情報と感性情報とを結び付けるような楽曲検索
装置は、楽曲の印象による検索を行う場合には有効的で
あるものの、CD等に記録されている楽曲のように、M
IDIデータではない音楽データからは音楽的特徴とし
ての旋律情報を抽出することはできないために、MID
Iデータ以外の音楽データを検索の対象とすることがで
きない。
たものであり、その目的とするところは、CD等の一般
的な楽音データの中からユーザの指定する参照曲に類似
する印象を有する楽曲を検索することが可能な楽曲検索
装置を提供することにある。
く、本発明に係る楽曲検索装置の特徴は、(a)楽曲の
楽音データと、楽曲の書誌データと、前記楽音データに
対する印象を示す感性ベクトルとを格納する楽曲データ
格納手段と、(b)前記楽曲データ格納手段に格納され
ている前記楽音データを、あるいは新たに前記楽曲デー
タ格納手段に追加された楽曲の楽音データを、周波数解
析することにより得られるスペクトルデータのピーク周
波数と周波数帯域毎の時間的変化とを利用して求められ
る、テンポ情報またはビート情報のうちのどちらか一
方、もしくはその両方を用いて、楽曲の音楽的特徴を示
す特徴ベクトルを作成する音楽的特徴抽出手段と、
(c)前記楽曲データ格納手段に格納されている前記感
性ベクトルと前記特徴ベクトルとを用いて前記楽曲を配
置するための検索空間を作成し、あるいは新たに追加さ
れた前記楽曲の前記特徴ベクトルとを用いて作成済みの
前記検索空間上に前記新たに追加された楽曲を配置する
検索空間作成手段と、(d)前記楽曲データ格納手段に
格納されている前記楽曲の中から検索する楽曲の参照曲
となる楽曲を選択する参照曲選択手段と、(e)選択さ
れた参照曲の前記検索空間上の位置に近い位置にある楽
曲を検索し、検索された楽曲の楽曲データと書誌データ
とを出力する検索手段とを備えることを特徴とする。
徴においては、楽曲の音楽的特徴を示す特徴ベクトル
と、実際に楽曲を聞いた時に得られる印象を感性語毎に
評価して得られる感性ベクトルとを用いて検索空間を作
成し、この検索空間上における参照曲の位置に近い位置
にある楽曲を類似する楽曲として抽出するので、CD等
の一般的な楽音データの中からユーザの指定する参照曲
に類似する印象を有する楽曲を検索することができる。
たに追加される楽曲については、特徴ベクトルのみを求
め、作成済みの検索空間に配置することで、少ない労力
で楽曲の追加を行うことができる。
は、楽音データのスペクトルデータからテンポ情報とビ
ート情報を抽出して特徴ベクトルを作成するので、CD
等の楽曲のようなMIDIデータではない楽音データか
らでも特徴ベクトルを作成することができる。
トルとを正準相関分析することにより、もしくは感性ベ
クトルと特徴ベクトルとを重回帰分析することにより作
成される。
本発明の実施の形態となる楽曲検索装置の構成及び動作
について詳しく説明する。
実施の形態となる楽曲検索装置の全体構成を示すブロッ
ク図である。
図1に示すように、楽音データ格納手段101、書誌デ
ータ格納手段102、音楽的特徴抽出手段103、感性
ベクトル格納手段104、検索空間作成手段105、参
照曲選択入力手段106、検索手段107、検索結果出
力手段108、及び楽曲データ追加手段109を備え
る。
格納し、書誌データ格納手段102は楽音データのタイ
トルや作曲者等の書誌データ(書誌的項目)を格納す
る。尚、楽音データは、デジタル形式若しくはアナログ
形式の音響信号であり、書誌データと合わせてテープ、
ハードディスク等の読み出し可能な記憶媒体に格納され
る。
格納手段101に格納されている楽音データのうち、事
前に学習曲として選んだ楽曲データについて周波数解析
することにより得られるスペクトルデータから音楽的特
徴を抽出し、抽出した音楽的特徴を特徴ベクトルVf
として格納する。
いたユーザが楽曲に対して持った印象を感性語により評
価した感性語データに基づいて感性ベクトルVs を作
成し、作成した感性ベクトルVs を楽音データ毎に格
納する。
「暗い」等の楽曲の印象を表す言葉であり、感性語デー
タとは、楽曲の評価者が楽曲に対して持った印象を感性
語毎に数段階に分けて付与した値を示す。
して「美しい」,「暗い」,「落ち着く」の3つの言葉
を用意し、各感性語について「1」〜「5」の5段階評
価を行った。そして、例えば、評価者が楽曲を聞いた時
に、「楽しい」,「暗い」,「落ち着く」についてそれ
ぞれ、「4」,「1」,「3」の評価を行った場合に
は、感性ベクトルVs は以下の式(1)により表現さ
れる。
のような評価を行って感性ベクトルを作成し、感性ベク
トル格納手段104に格納しておく。
出手段103内に格納された特徴ベクトルVf と感性
ベクトル格納手段104内に格納された感性ベクトルV
sとを正準相関分析もしくは重回帰分析にかけることに
より検索空間を作成する。また、その後、新たに追加さ
れる楽曲については、正準相関分析もしくは重回帰分析
によって求められた重み係数を用いて検索空間上に配置
する。
作に従って、検索のための手掛かりとなる参照曲を楽音
データ格納手段101に格納されている楽音データの中
から選択する。
06により選択された楽曲における検索空間上の位置と
他の楽曲における検索空間上の位置との間の距離を求
め、選択された楽曲に近い位置にある楽曲を抽出する。
7が抽出した楽曲を検索結果として表示出力し、また、
抽出された楽曲の楽音データを出力する。
となる楽曲の楽音データや書誌データを新たに追加す
る。
は、大きく分けて、音楽的特徴抽出処理、検索空間作成
処理、及び検索処理により実行される。そこで、以下で
は、これらの各処理について順に詳しく説明する。
すブロック図と図3に示すフローチャートを参照して、
音楽的特徴を抽出する処理の流れについて説明する。
ように、時間周波数変換手段201、遅延手段202、
差分データ演算手段203、テンポ情報作成手段20
4、ビート情報作成手段205、特徴ベクトル作成手段
206を備える。
が時間周波数変換手段201に入力されることで開始と
なり、この音楽的特徴抽出処理はステップS1の処理に
移行する。
st Fourier Transform;高速フーリエ変換)等の手段を
用いて一定区間毎の楽音データを周波数領域のスペクト
ルパワーに変換する(ステップS1)。周波数スペクト
ルパワーに変換された楽曲データは、差分データ演算手
段203に入力されると共に、 遅延手段202にて遅
延される。
01により周波数スペクトルパワーに変換された楽音デ
ータを、所定のフレーム数だけ遅延させる(ステップS
2)。尚、ここでいう「フレーム」とは時間周波数変換
を行う単位のことを意味する。
02が遅延されたフレーム数分だけ間隔を空けた2つの
フレームのスペクトルパワーの差分値を演算する(ステ
ップS3)。ここで、遅延フレーム数が1フレームであ
る場合、差分データ演算手段203は、隣り合う2つの
フレーム間でスペクトルパワーの差分を演算し、フレー
ムfのi番目の差分値d(i,f)は以下の式(2)により
表現される。
ルパワーである。
演算手段203が出力する 差分データを用いてテンポ
情報を作成する(ステップS4)。
ップS4におけるテンポ情報作成手段204によるテン
ポ情報作成処理を、図4に示すフローチャートを参照し
て詳しく説明する。
手段204は、入力した差分データがテンポ情報を作成
するために使用する帯域であるか否かを判別する。判別
の結果、テンポ情報を作成するために使用する帯域であ
る場合にはステップS42の処理へと移行し、テンポ情
報を作成するために使用する帯域でない場合にはステッ
プS44の処理へと移行する。
手段204は、差分値d(i,f)が閾値Th以上(ここ
で、閾値Th>0とする)であるか否かを判別する。判
別の結果、閾値Th以上である場合にはステップS43
の処理へと移行し、閾値Th以下である場合にはステッ
プS44の処理へと移行する。
手段204は、スコアS(f)に差分値d(i,f)を加算し、
ステップS44の処理へと移行する。
のステップS43の処理により、フレームf よりも時
間的に後に位置するフレームf +nにおいて、特定の
周波数帯域のスペクトルパワーが大きく増加している場
合のみ、スコアS(f)に差分値が加算されることにな
る。
報作成手段204は、フレーム内の全ての差分値に対し
て上記の処理を完了したか否かを判別する。判別の結
果、完了した場合にはステップS45の処理へと移行
し、完了していない場合には再びステップS41の処理
に戻り、上記ステップS41〜ステップS44の処理を
繰り返す。
手段204は、特定区間内の全てのフレームについて上
記の処理を完了したか否かを判別する。判別の結果、完
了した場合にはステップS46の処理へと移行し、完了
していない場合にはステップS41の処理に戻る。
とは、予め決めた位置における一定時間長のフレームを
意味する。具体的には、この実施の形態では、楽曲デー
タを時間長において3等分した各データの先頭から30
秒の区間とする。従って、一つの楽曲データについて
は、3つのテンポ情報と3つのビート情報が作成される
こととなる。
手段204は、フレームf のスコアS(f)が隣接するN
フレームのスコアの中で最大の値であるか否かを判別す
る。判別の結果、最大の値である場合にはステップS4
7に移行し、テンポ情報作成手段204は、そのフレー
ムf がビート位置にあると判断し、ビートフラグB(f)
の値を1に設定すると共にカウンタbeatの値を1増数
し、ステップS49に移行する。
るNフレームのスコアの中で最大の値でない場合には、
ステップS48において、テンポ情報作成手段204
は、ビートフラグB(f)の値を0に設定し、ステップS
49に移行する。
手段204は、特定区間内の全てのフレームについて上
記の処理を完了したか否かを判別する。判別の結果、完
了した場合には一連のテンポ情報作成処理は終了し、音
楽的特徴抽出処理のステップS5の処理に移行する。一
方、完了していない場合には、再びステップS46の処
理に戻り、ステップS46〜ステップS49の各処理を
繰り返す。
空間作成処理のステップS5以後の処理について説明す
る。
演算手段203が出力する 差分データを用いてビート
情報を作成する(ステップS5)。
ップS5におけるビート情報作成手段205によるビー
ト情報作成処理を、図5に示すフローチャートを参照し
て詳しく説明する。
手段205は、ビートフラグB(f)が1であるか否かを
判別することにより、そのフレームがビート位置にある
か否かを判別する。判別の結果、ビート位置にある場合
にはステップS52の処理へと移行し、ビート位置にな
い場合にはステップS55の処理へと移行する。
手段205は、差分値d(i,f)が閾値Th以上であるか
否かを判別する。判別の結果、閾値Th以上である場合
にはステップS53の処理へと移行し、閾値Th以下で
ある場合にはステップS54の処理へと移行する。
手段205は、レベルLにその差分値d(i,f)を加算す
る。
あるので、ステップS53の処理にて、ビート位置にあ
ると判定されたフレームfにおいて、時間的に後ろに位
置するフレームf+nでスペクトルパワーが増加してい
る場合のみ、レベルLに差分値が加算されることにな
る。
手段205は、フレーム内の全ての差分値に対して上記
の処理を完了したか否かを判別する。判別の結果、完了
した場合にはステップS55の処理へと移行し、完了し
ていない場合にはこのビート情報作成処理は再度ステッ
プS52の処理に戻り、フレーム内の全ての差分値に対
して上記の処理を完了するまでステップS52〜ステッ
プS54の処理を繰り返す。
手段205は、特定区間内の全てのフレームについて上
記の処理を完了したか否かを判別する。判別の結果、完
了した場合にはステップS56の処理へと移行し、完了
していない場合にはステップS51の処理に戻り、特定
区間内の全てのフレームについて上記の処理を完了する
までステップS51〜ステップS55の各処理を繰り返
す。
手段205は、レベルLをカウンタbeatの値で割ること
により1ビート位置当たりの平均レベルを算出し、算出
した値をビート情報levelに設定する。これにより、一
連のビート情報作成処理は終了し、図3のステップS6
の処理に移行する。
クトル作成手段206は、作成されたテンポ情報とビー
ト情報とを用いて特徴ベクトルVf を作成する(ステ
ップS6)。
204(ステップS4の処理)により作成された3つの
テンポ情報を[beat0,beat1,beat2]とし、ビート情報
作成手段205(ステップS5の処理)により作成され
た3つのビート情報を[level0,level1,level2]とする
と、特徴ベクトルVf は、以下の式(3)により表さ
れる。
された特徴ベクトルVf と感性ベクトル格納手段10
4内に格納されている感性ベクトルVs とを「正準相
関分析」にかけることにより、各楽曲の正準変量が示さ
れた図6に例示するような検索空間を作成する(ステッ
プS7)。
に、各楽曲の検索空間上での座標値で表現することも可
能である。
2組の変数群[x1 ,x2 ,....,xp ]及び[y1 ,y
2 ,....,yq ]による合成変数[u=a1 x1 +a2 x2 +....+
ap xp ]及び[v=b1 y1 +b2 y2 +....+bq yq ]の相関
係数が最大となるように、重み係数[a1 ,a2 ,....,a
p ]及び[b1 ,b2 ,....,bq ]を定める方式を意味す
る。
る場合には、先ず楽曲データ追加手段109にてその楽
曲の楽音データと書誌データを追加し、次に、前述の方
法によりその楽曲の楽音データから特徴ベクトルを抽出
する。そして、抽出した特徴ベクトルと、既に求められ
ている上記重み係数を用いて、図6に例示するような検
索空間上にその楽曲を配置すれば良い。
ートを参照して、上記の処理により作成された検索空間
を利用して楽曲検索を行う際の処理の流れについて説明
する。
が参照曲選択入力手段106を介して手がかりとする参
照曲を入力することで開始となり、ステップS11の処
理に移行する。
態が想定されるが、例えば図9(a)に示すような入力
ウィンドウ300として構成し、ユーザに楽曲名301
を直接入力させるようにしても良いし、あるいは、例え
ば図9(b)に示すような入力ウィンドウ400として
構成し、楽曲名や歌手名を50音別に指定する形態40
1として、ユーザに楽曲名を選択入力させるようにして
も良い。
の位置と、指定された参照曲の位置との間の距離dを算
出することにより、検索空間上での参照曲の位置に近い
位置にある楽曲を算出する(ステップS11)。
の座標をそれぞれ、[A(xa,ya),B(xb,yb)]とすると、
2つの楽曲間の距離dは次式(4)により表現される。
照曲の位置に近い位置にある楽曲の書誌データ及び楽曲
データを検索結果として出力する(ステップS12)。
作成手段105による検索空間作成処理(ステップS
7)において、特徴ベクトルVf と感性ベクトルVs
とを「重回帰分析」にかけることにより検索空間を作成
する例を説明する。
3 ,....]と、それに影響すると考えられる2つ以上の
説明変数[x1 ,x2 ,x3 ,....]との間の関係式(次式
(5)及び(6))を求め、係数[a1 ,b1 ,c1 ,....,a
2 ,b2 ,c2 ,....]を決定するものである。
ベクトルの各要素を目的変数[y1 ,y2 ,y3 ,....]と
し、特徴ベクトル作成手段206により作成される特徴
ベクトルVf を説明変数[x1 ,x2 ,x3 ,....]に当て
はめ、それぞれの楽曲の間で相関が最大になるように、
係数[a1 ,b1 ,c1 ,....,a2 ,b2 ,c2 ,....]を求め
る。これにより、各楽曲毎に目的変数[y1 ,y2 ,y
3 ,....]の値が求まり、従って感性ベクトルと同じ次
元数の感性空間上に各楽曲を配置することができる。
て検索空間上での楽曲間の距離dを演算し、近い位置に
ある楽曲を求める。楽曲A及び楽曲Bの検索空間上での
座標をそれぞれ、[A(y1a ,y2a ,y3a ,....),B(y1b ,y
2b ,y3b ,....)]とすると、2つの楽曲間の距離dは次
式(7)により表現される。
出した特徴ベクトルと、既に求められている係数[a1 ,
b1 ,c1 ,....,a2 ,b2 ,c2 ,....]を用いて、目的変数
[y1 ,y2 ,y3 ,....]の値を求め、検索空間上にその楽
曲を配置すれば良い。
適用した実施の形態について説明したが、この実施の形
態による本発明の開示の一部をなす論述及び図面により
本発明は限定されることはない。この実施の形態に基づ
いて当業者等によりなされる他の実施の形態、実施例及
び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれることは勿論
である。
す特徴ベクトルと、実際に楽曲を聞いた時に得られる印
象を感性語毎に評価して得られる感性ベクトルとを用い
て検索空間を作成し、この検索空間上における参照曲の
位置に近い位置にある楽曲を類似する楽曲として抽出す
るので、CD等の一般的な楽音データの中からユーザの
指定する参照曲に類似する印象を有する楽曲を検索する
ことができる。また、一旦検索空間が作成された後に、
新たに追加される楽曲については、特徴ベクトルのみを
求め、作成済みの検索空間に配置することで、少ない労
力で楽曲の追加を行うことができる。
テンポ情報とビート情報を抽出して楽曲の特徴ベクトル
を作成するので、CD等の楽曲のようなMIDIデータ
ではない楽音データであっても楽曲の特徴ベクトルを作
成することができる。
構成を示すブロック図である。
抽出手段の構成を示すブロック図である。
成処理を示すフローチャート図である。
ャート図である。
ャート図である。
示す模式図である。
示す他の例である。
示すフローチャートである。
入力手段の構成を示す模式図である。
Claims (2)
- 【請求項1】 楽曲の楽音データと、楽曲の書誌データ
と、前記楽音データに対する印象を示す感性ベクトルと
を格納する楽曲データ格納手段と、 前記楽曲データ格納手段に格納されている前記楽音デー
タを、あるいは新たに前記楽曲データ格納手段に追加さ
れた楽曲の楽音データを、周波数解析することにより得
られるスペクトルデータのピーク周波数と周波数帯域毎
の時間的変化とを利用して求められる、テンポ情報また
はビート情報のうちのどちらか一方、もしくはその両方
を用いて、楽曲の音楽的特徴を示す特徴ベクトルを作成
する音楽的特徴抽出手段と、 前記楽曲データ格納手段に格納されている前記感性ベク
トルと前記特徴ベクトルとを用いて前記楽曲を配置する
ための検索空間を作成し、あるいは新たに追加された前
記楽曲の前記特徴ベクトルとを用いて作成済みの前記検
索空間上に前記新たに追加された楽曲を配置する検索空
間作成手段と、 前記楽曲データ格納手段に格納されている前記楽曲の中
から検索する楽曲の参照曲となる楽曲を選択する参照曲
選択手段と、 選択された参照曲の前記検索空間上の位置に近い位置に
ある楽曲を検索し、検索された楽曲の楽曲データと書誌
データとを出力する検索手段とを備えることを特徴とす
る楽曲検索装置。 - 【請求項2】 請求項1に記載の楽曲検索装置におい
て、 前記検索空間作成手段は、前記感性ベクトルと前記特徴
ベクトルとを正準相関分析することで、もしくは前記感
性ベクトルと前記特徴ベクトルとを重回帰分析すること
で、前記検索空間を作成することを特徴とする楽曲検索
装置。
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JP2001289792A JP4622199B2 (ja) | 2001-09-21 | 2001-09-21 | 楽曲検索装置及び楽曲検索方法 |
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