特開 2023-121414 選曲装置、選曲方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023121414

(43)【公開日】2023-08-31

(54)【発明の名称】選曲装置、選曲方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G10K 15/04 20060101AFI20230824BHJP

   G10K 15/02 20060101ALN20230824BHJP

【ＦＩ】

G10K15/04 302F

G10K15/02

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022024760

(22)【出願日】2022-02-21

(71)【出願人】

【識別番号】308036402

【氏名又は名称】株式会社ＪＶＣケンウッド

(74)【代理人】

【識別番号】100103894

【弁理士】

【氏名又は名称】家入 健

(72)【発明者】

【氏名】清水 薫

(72)【発明者】

【氏名】佐伯 祥吾

(72)【発明者】

【氏名】平田 悠人

(72)【発明者】

【氏名】植本 将史

(72)【発明者】

【氏名】海和 徹

【テーマコード（参考）】

5D208

【Ｆターム（参考）】

5D208BB10

5D208DD00

(57)【要約】

【課題】周囲の環境変化に応じて適切に選曲することが可能な選曲装置を提供すること。
【解決手段】本開示にかかる端末（選曲装置）２００は、ユーザの周囲の環境に関する環境情報を取得する環境情報取得部２１０と、環境情報から求められる人の速度及び人の密集度に基づいて、人流の活性度合いを算出する算出部２３０と、人流の活性度合いと、楽曲の属性を示す属性情報と、に基づいて楽曲を選択する選曲部２４０と、を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザの周囲の環境に関する環境情報を取得する環境情報取得部と、
前記環境情報から求められる人の速度及び人の密集度に基づいて、人流の活性度合いを算出する算出部と、
前記人流の活性度合いと、楽曲の属性を示す属性情報と、に基づいて楽曲を選択する選曲部と、を備える
選曲装置。

【請求項2】

前記環境情報は、撮像情報及び音声情報のうち少なくとも前記撮像情報を含み、
前記人の速度は、前記撮像情報から検出される人の動きベクトルに基づいて求められ、
前記人の密集度は、前記撮像情報及び前記音声情報の少なくとも一方に基づいて求められる
請求項１に記載の選曲装置。

【請求項3】

前記楽曲が再生中である場合、
前記算出部は、前記楽曲の再生開始後における前記人流の活性度合いを新たに算出し、
前記選曲部は、新たに算出された前記人流の活性度合いから求められる選曲用属性情報と、再生中の前記楽曲の属性情報と、を比較し、両者の一致度が所定値未満である場合、再生中の前記楽曲を所定のタイミングで終了させ、新たに算出された前記人流の活性度合いに応じた楽曲を選択して再生させる
請求項１又は２に記載の選曲装置。

【請求項4】

ユーザの周囲の環境に関する環境情報を取得する環境情報取得ステップと、
前記環境情報から求められる人の速度及び人の密集度に基づいて、人流の活性度合いを算出する算出ステップと、
前記人流の活性度合いと、楽曲の属性を示す属性情報と、に基づいて楽曲を選択する選曲ステップと、を含む
選曲方法。

【請求項5】

ユーザの周囲の環境に関する環境情報を取得する環境情報取得ステップと、
前記環境情報から求められる人の速度及び人の密集度に基づいて、人流の活性度合いを算出する算出ステップと、
前記人流の活性度合いと、楽曲の属性を示す属性情報と、に基づいて楽曲を選択する選曲ステップと、をコンピュータに実行させる
プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、選曲装置、選曲方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、サブスクリプション（subscription）方式の楽曲配信サービスの普及により、様々なジャンルの音楽を手軽に鑑賞することが可能となった。また、スマートフォン、イヤホン、及びヘッドホンなどの技術進歩により、ユーザは、時間や場所を問わず、様々な場面で臨場感のある音楽鑑賞を楽しむことができる。

【0003】

このような背景から、様々な場面において音楽を自動選曲する技術が知られている。例えば、特許文献１は、自車の周辺状況などから選択値を選定してキーワードとし、楽曲データの各パラメータの曲属性値とキーワードとの一致度を判定して採点を行い、点数の高い楽曲データを選択して再生する音楽選曲再生装置を開示する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００８－１７６８５１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１が開示するような装置を車両などに搭載する場合、自動選曲のために用いられるパラメータは、経時変化の乏しいものであってもよい。しかしながら、ユーザが徒歩で移動する場合のように、経時での周囲の環境変化が多様となる場合、特許文献１が開示するような技術を適用することは難しい。

【0006】

本開示の目的は、上述した課題を鑑み、周囲の環境変化に応じて適切に選曲することが可能な選曲装置、選曲方法及びプログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示にかかる選曲装置は、
ユーザの周囲の環境に関する環境情報を取得する環境情報取得部と、
前記環境情報から求められる人の速度及び人の密集度に基づいて、人流の活性度合いを算出する算出部と、
前記人流の活性度合いと、楽曲の属性を示す属性情報と、に基づいて楽曲を選択する選曲部と、を備える。

【0008】

本開示にかかる選曲方法は、
ユーザの周囲の環境に関する環境情報を取得する環境情報取得ステップと、
前記環境情報から求められる人の速度及び人の密集度に基づいて、人流の活性度合いを算出する算出ステップと、
前記人流の活性度合いと、楽曲の属性を示す属性情報と、に基づいて楽曲を選択する選曲ステップと、を含む。

【0009】

本開示にかかるプログラムは、
ユーザの周囲の環境に関する環境情報を取得する環境情報取得ステップと、
前記環境情報から求められる人の速度及び人の密集度に基づいて、人流の活性度合いを算出する算出ステップと、
前記人流の活性度合いと、楽曲の属性を示す属性情報と、に基づいて楽曲を選択する選曲ステップと、をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0010】

本開示にかかる選曲装置、選曲方法及びプログラムは、周囲の環境変化に応じて適切に選曲することを可能とする。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施形態にかかる選曲システムの概要図である。

【図2】実施形態にかかる選曲システムの構成を示すブロック図である。

【図3】実施形態にかかるパラメータ情報の一例を示す図である。

【図4】実施形態にかかる選曲用属性情報の一例を示す図である。

【図5】実施形態にかかる楽曲情報の一例を示す図である。

【図6】実施形態にかかる端末が行う選曲処理を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下では、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されている。説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。

【0013】

まず、図１を参照して、本実施形態にかかる選曲システム１０００の概要を説明する。図１は、本実施形態にかかる選曲システム１０００の概要図である。図１に示されるように、選曲システム１０００は、再生装置１００と、端末２００と、を備えている。

【0014】

再生装置１００と端末２００とは、図示しない通信ネットワークを介して通信可能に接続されている。通信ネットワークは、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉ－Ｆｉ（登録商標）などの無線規格を用いて構成されてよい。または、再生装置１００及び端末２００は有線通信を行うように構成されてもよい。

【0015】

再生装置１００は、楽曲を再生する再生装置である。再生装置１００は、例えば、端末２００から音声信号を受信して、楽曲を再生するワイヤレスイヤホンなどである。ユーザは、再生装置１００を自身の耳に装着することで、再生された楽曲を聴くことができる。

【0016】

また、再生装置１００は、ユーザの周囲の環境に関する環境情報を検出する検出機能を備えている。環境情報は、例えば、ユーザの周囲を撮像した撮像情報や、ユーザの周囲で発せられた音声の音声情報などを含み得る。したがって、再生装置１００は、ユーザの周囲を撮像可能な小型のカメラや、ユーザの周囲の音声を検出可能なマイクロフォンなどを備えている。

【0017】

再生装置１００は、検出した環境情報を端末２００に送信する。端末２００は、環境情報を受信し、所定の選曲処理を行うことで、ユーザの周囲環境に応じた楽曲を選択する。端末２００は、選択した楽曲を再生するための音声信号を再生装置１００に送信する。再生装置１００は、音声信号を受信して、端末２００において選択された楽曲を再生する。これにより、ユーザは、端末２００で選択された楽曲を聴くことができる。

【0018】

ユーザは、歩行などにより移動することで、周囲の環境が変化し得る。選曲システム１０００では、再生装置１００は、所定の時間間隔で環境情報を検出し、端末２００に送信する。端末２００は、再生装置１００から環境情報を取得すると、これに応じて再度の選曲を行うことができる。このような構成により、選曲システム１０００では、再生装置１００からの情報を取得した端末２００において、ユーザの周囲の環境変化に応じて適切に選曲することが可能である。

【0019】

続いて、図２を参照して、本実施形態にかかる選曲システム１０００の構成について説明する。図２は、選曲システム１０００の構成を示すブロック図である。図２に示されるように、選曲システム１０００は、再生装置１００と、端末（選曲装置）２００と、を備えている。なお、図２において示される一方向矢印は、情報（データ又は信号など）の流れを端的に示したものであり、情報の双方向性を排除するものではない。

【0020】

まず、再生装置１００の構成について説明する。再生装置１００は、端末２００から音声信号を受信して、楽曲を再生することが可能な再生装置である。再生装置１００は、例えば、イヤホン、ヘッドホン、又は肩掛けスピーカなどである。これらに限らず、再生装置１００には、楽曲を再生可能な種々の装置が用いられてよい。本実施形態では、再生装置１００は、図１に示されるようなイヤホンであるものとして説明を行う。図１では、再生装置１００が片耳に装着される例を示しているが、再生装置１００は両耳に装着するものであってもよい。ユーザは、再生装置１００を耳に装着することで、移動しながら、再生される楽曲を聴くことができる。楽曲は、歌詞を有する楽曲であってもよいし、歌詞を有さない楽曲であってもよい。

【0021】

図２を参照して、再生装置１００の各構成について説明する。図２に示されるように、再生装置１００は、撮像部１１０、集音部１２０、センサ部１３０、及び出力部１４０を備えている。

【0022】

撮像部１１０は、ユーザの周囲を撮像する撮像装置である。撮像部１１０は、例えば、可視光カメラである。撮像部１１０は、赤外線カメラやその他の撮像装置であってもよい。撮像部１１０は、例えば、ユーザの前方を撮像するように再生装置１００に設けられている。これにより、撮像部１１０は、ユーザの移動に応じて、ユーザの視界と同等の範囲を撮像することができる。これに限らず、撮像部１１０は、ユーザの左右方向又は後方を撮像可能に構成されてもよい。撮像部１１０は、撮像により得られた撮像画像を、日時情報などと共に端末２００に送信する。撮像画像は、静止画像であってもよいし、動画像であってもよい。撮像部１１０は、所定の時間間隔で撮影画像を送信してよい。

【0023】

集音部１２０は、ユーザの周囲の音声を検出する集音装置である。集音部１２０は、例えばマイクロフォンである。集音部１２０は、ユーザの周囲に存在する人の声、車両が発する音、及び店舗等の建物から発せられる音などを検出する。集音部１２０は、検出された音声の音声情報を端末２００に送信する。集音部１２０は、所定の時間間隔で音声情報を送信してよい。

【0024】

センサ部１３０は、ユーザに関するユーザ情報を検出する検出装置である。ユーザ情報は、例えば、ユーザの生体情報を含み得る。生体情報は、例えば、ユーザの体温、心拍数、又は血圧などである。これに限らず、ユーザ情報は、他の生体情報を含んでもよい。センサ部１３０は、検出した生体情報を端末２００に送信する。センサ部１３０は、所定の時間間隔で生体情報を送信してよい。本実施形態では、センサ部１３０は、ユーザの心拍数を生体情報として検出し、検出結果を端末２００に送信するものとして説明を行う。

【0025】

なお、図２では、センサ部１３０を再生装置１００の内部に示しているが、センサ部１３０は、再生装置１００の外部に設けられてもよい。例えば、センサ部１３０は、心拍数などの生体情報を検出可能な、ウェアラブル端末などであってもよい。また、センサ部１３０は、種別の異なる複数の生体情報を検知可能に構成されてもよい。例えば、センサ部１３０は、心拍数及び体温を検知し、両方の検知結果を端末２００に送信してもよい。

【0026】

出力部１４０は、端末２００において選択された楽曲を出力する出力装置である。出力部１４０は、例えばスピーカである。出力部１４０は、端末２００から送信された音声信号に従い、選択された楽曲を再生する。

【0027】

引き続き図２を参照して、端末２００の構成について説明する。端末２００は、再生装置１００から環境情報及びユーザ情報を受信し、これらの情報の一部又は全部に基づいて、所定の選曲処理を行う情報処理装置である。端末２００は、スマートフォン、携帯電話端末、タブレット端末、又はＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等であってよい。端末２００は、例えばスマートウォッチなどのウェアラブル端末であってもよい。端末２００は、所定の選曲処理を行うことで、ユーザの周囲環境に応じた楽曲を選択する。端末２００は、選択した楽曲の音声信号を再生装置１００に送信し、選択した楽曲を再生装置１００において再生させる。

【0028】

図２に示されるように、端末２００は、環境情報取得部２１０、ユーザ情報取得部２２０、算出部２３０、選曲部２４０、入出力部２７０、撮像部２８０、及び記憶部２９０を備えている。

【0029】

環境情報取得部２１０は、ユーザの周囲の環境に関する環境情報を取得する。環境情報は、撮像情報及び音声情報を含み得る。ここで、撮像情報は、ユーザの周囲を撮像することで取得される撮像画像を含む情報である。また、音声情報は、ユーザの周囲で発せられた音声を検出することで取得される音声情報である。環境情報取得部２１０は、撮像部１１０で撮像された撮像画像を含む撮像情報を再生装置１００から取得する。また、環境情報取得部２１０は、集音部１２０で取得された音声情報を再生装置１００から取得する。

【0030】

なお、環境情報取得部２１０は、上述のように撮像部１１０で取得される撮像画像を取得する以外に、端末２００が備える撮像部２８０で取得される撮像画像を取得してもよい。例えば、環境情報取得部２１０は、撮像部１１０から撮像画像を取得できるか否かを判定し、撮像部１１０から撮像画像を取得できると判定した場合は、上述のように当該撮像画像を環境情報として取得する。撮像部１１０から撮像画像を取得できないと判定した場合、環境情報取得部２１０は、撮像画像の取得先を撮像部１１０から撮像部２８０に切り替えて、撮像部２８０で取得される撮像画像を環境情報として取得する。

【0031】

例えば、環境情報取得部２１０は、撮像部１１０がユーザの髪の毛などの遮蔽物により遮蔽されている場合に、撮像部１１０から撮像画像を取得できないと判定してもよい。環境情報取得部２１０は、例えば、撮像部１１０で取得された撮像画像における各画素の輝度値の平均を所定の閾値と比較する。環境情報取得部２１０は、比較結果に基づいて、撮像部１１０が遮蔽状態となり、撮像部１１０から撮像画像を取得できないと判定する。遮蔽物は、ユーザの髪の毛に限らず、例えば、帽子や傘などが想定され得る。これに限らず、環境情報取得部２１０は、他の判定条件を用いて、撮像部１１０からの撮像画像が取得できるか否かを判定してもよい。

【0032】

このように、撮像部１１０からの撮像画像を取得できない場合に、撮像画像の取得先を撮像部２８０に切り替えることで、環境情報取得部２１０は環境情報としての撮像画像を安定して取得することができる。また、同様にして、環境情報取得部２１０は、集音部１２０からの音声情報を取得できるか否かを判定し、判定結果に応じて、音声情報の取得先を、端末２００が備える集音部（不図示）に切り替えてもよい。

【0033】

ユーザ情報取得部２２０は、ユーザに関するユーザ情報を取得する。ユーザ情報は、例えば、ユーザの生体情報、閲覧情報、又は気分情報を含み得る。生体情報は、センサ部１３０において検出されるユーザの心拍数などである。ユーザ情報取得部２２０は、センサ部１３０で検出された生体情報を再生装置１００から受信し、ユーザ情報として取得する。

【0034】

閲覧情報は、ユーザが閲覧している文字や画像などの情報である。閲覧情報は、ユーザの気分に関連する情報を含み得る。閲覧情報は、例えば、入出力部２７０に表示された表示画面に含まれる表示情報である。例えば、表示情報は、ユーザが好む分野、又は好まない分野の情報を含み得る。分野は、食べ物、スポーツ、又は映画など、どのようなものでもよい。ユーザ情報取得部２２０は、例えば、表示情報に含まれる文字情報や画像情報をユーザ情報として取得する。また、ユーザ情報取得部２２０は、撮像部１１０における撮像画像から取得した閲覧情報をユーザ情報として取得してもよい。ユーザ情報取得部２２０は、例えば、ユーザが閲覧しているポスターや、デジタルサイネージなどの内容から閲覧情報を取得してもよい。

【0035】

気分情報は、ユーザ自身が感じているユーザの気分を示す情報である。気分情報は、例えば、「Ｌｏｗ」又は「Ｈｉｇｈ」などにより表されてよい。例えば、ユーザの気分が「落ち着いている」、「リラックスしている」、又は「悲しい」などの場合、気分情報は「Ｌｏｗ」で表される。また、例えば、ユーザの気分が「高揚している」、「活動的である」、又は「楽しい」などの場合、気分情報は「Ｈｉｇｈ」で表される。気分情報は、「ややＬｏｗ」、「ややＨｉｇｈ」などのように、気分の度合いを示すものであってもよい。

【0036】

ユーザ情報取得部２２０は、例えば、入出力部２７０にユーザの気分情報の入力を受け付けるための選択画面を表示する。選択画面は、例えば、「Ｌｏｗ」ボタン及び「Ｈｉｇｈ」ボタンを含むものであってもよい。ユーザ情報取得部２２０は、例えば、「現在の気分を選択してください。」などのメッセージを入出力部２７０に表示させ、ユーザの回答を受け付けて、気分情報を取得する。なお、ここでは「Ｌｏｗ」及び「Ｈｉｇｈ」の２つの選択肢を用いたが、３つ以上の選択肢が設けられてもよい。また、気分情報は、数値化されてもよいし、上述した以外の表現で表されてもよい。

【0037】

算出部２３０は、環境情報取得部２１０で取得された環境情報と、ユーザ情報取得部２２０で取得されたユーザ情報と、を用いて、選曲に関連する複数のパラメータについて、パラメータ値を算出する。選曲に関連する複数のパラメータは、パラメータ情報２９１として予め記憶部２９０に記憶されている。

【0038】

図３は、パラメータ情報２９１の一例を示す図である。例えば、パラメータ情報２９１は、パラメータＩＤ、パラメータ名、パラメータ値、点数、及び選曲用属性名を対応付けた情報である。パラメータＩＤは、パラメータを識別するための情報である。パラメータ名は、パラメータの名称を示す情報である。パラメータ値は、各パラメータで選択され得る値である。図に示されるように、１つのパラメータに対して複数のパラメータ値が選択され得る。点数は、各パラメータ値に対応付けられた点数である。点数は、選曲を行うための選曲用属性を特定するために用いられる。選曲用属性名は、選曲用属性の名称を示す情報である。

【0039】

図３に示されるように、パラメータ情報２９１は、パラメータとして、Ｐ１「人の雰囲気」、Ｐ２「建物の雰囲気」、Ｐ３「人の速度」、Ｐ４「人の密集度」、Ｐ５「建物の密集度」、及びＰ６「気分情報」を含んでいる。以下では、各パラメータをＰ１～Ｐ６の符号のみで示す場合がある。

【0040】

算出部２３０は、環境情報に基づいて、Ｐ１～Ｐ５のパラメータ値をそれぞれ算出する。また、算出部２３０は、ユーザ情報に基づいて、Ｐ６のパラメータ値を算出する。ここで、算出部２３０における各パラメータ値の算出方法を、各パラメータの内容と共に説明する。

【0041】

Ｐ１「人の雰囲気」のパラメータ値は、「カジュアル」、「ビジネス」、「和風」、及び「洋風」の４つが設定されており、各パラメータ値に対応する点数は１～４点である。また、これらのパラメータ値のいずれにも該当しない「その他」の場合、対応する点数は０点である。算出部２３０は、環境情報に基づいて、周知の機械学習などを用いてパラメータ値を算出する。

【0042】

また、Ｐ２「建物の雰囲気」は、Ｐ１と同様のパラメータ値及び点数が設定されている。算出部２３０は、Ｐ１と同様、環境情報に基づいて、周知の機械学習などを用いてパラメータ値を算出する。

【0043】

Ｐ３「人の速度」のパラメータ値は、「遅い」、「普通」、及び「速い」の３つが設定されており、各パラメータ値に対応する点数は１～３点である。例えば、算出部２３０は、撮像画像から検出される人の動きベクトルに基づいて、人の速度を求める。具体的には、まず、算出部２３０は、周知の画像認識技術などを用いて、撮像画像に含まれる人を認識する。次に、算出部２３０は、所定時間間隔における人の動きベクトルの差分を求め、当該差分から、動きベクトルの変化の度合いを求める。これにより、算出部２３０は、撮影画像で認識された人の速度を算出する。算出部２３０は、撮影画像内において複数の人が認識された場合、それぞれの人に対して同様の処理を行い、撮影画像内の複数の人の速度を求める。

【0044】

算出部２３０は、例えば、求められた人の速度と閾値とを比較して、Ｐ３のパラメータ値を算出する。例えば、算出部２３０は、求められた人の速度と、２つの閾値と、を比較して、パラメータ値を算出する。例えば、算出部２３０は、求められた人の速度が第１閾値以上の場合は「速い」、第２閾値未満の場合は「遅い」、いずれにも該当しない場合は「普通」、などのようにパラメータ値を算出する。これに限らず、算出部２３０は、周知の機械学習などを用いてパラメータ値を算出してもよい。

【0045】

Ｐ４「人の密集度」のパラメータ値は、「点在している」、「普通」、及び「密集している」の３つが設定されており、各パラメータ値に対応する点数は１～３点である。算出部２３０は、撮像情報及び音声情報の少なくとも一方に基づいて人の密集度を求める。例えば、算出部２３０は、撮像画像に基づいて人の密集度を求める場合、撮像画像に含まれる人を画像認識技術などにより認識する。算出部２３０は、認識された人の数に基づいて、人の密集度を求める。

【0046】

算出部２３０は、例えば、認識された人の数と閾値とを比較して、Ｐ４のパラメータ値を算出する。例えば、算出部２３０は、認識された人の数と２つの閾値とを比較して、パラメータ値を算出する。例えば、算出部２３０は、認識された人の数が第１閾値以上の場合は「密集している」、第２閾値未満の場合は「点在している」、いずれにも該当しない場合は「普通」、などのようにパラメータ値を算出する。これに限らず、算出部２３０は、周知の機械学習などを用いてパラメータ値を算出してもよい。

【0047】

また、算出部２３０は、音声情報を用いて人の密集度を求めてもよい。算出部２３０は、周知の音声認識技術を用いて、人の密集度を求めることができる。算出部２３０は、例えば、会話音、雑踏音、又は騒音などが多い周波数帯における音声情報の強度の総和を求め、求めた総和の大小に応じて、ユーザの周囲の人の密集度を求めるなどしてよい。算出部２３０は、上述と同様にして、閾値との比較によりパラメータ値を算出してもよい。また、算出部２３０は、周知の機械学習などを用いてパラメータ値を算出してもよい。

【0048】

なお、算出部２３０は、撮像情報及び音声情報の両方を用いて人の密集度を求めてもよい。これにより、算出部２３０は、より精度よく周囲の人の密集度を求めることができる。

【0049】

Ｐ５「建物の密集度」は、Ｐ４と同様のパラメータ値及び点数が設定されている。算出部２３０は、例えば、環境情報取得部２１０で取得された撮像画像における空の面積を用いて、撮影画像内における建物の割合を求めることでＰ５のパラメータ値を算出してよい。または、算出部２３０は、周知の機械学習などを用いてパラメータ値を算出してもよい。

【0050】

Ｐ６「気分情報」のパラメータ値は、「Ｌｏｗ」及び「Ｈｉｇｈ」の２つが設定されており、各パラメータ値に対応する点数は１～２点である。算出部２３０は、ユーザ情報として取得されたユーザの生体情報、閲覧情報、又は気分情報を用いて、Ｐ６のパラメータ値を算出する。算出部２３０は、これらのうち複数の情報をユーザ情報として用いてもよい。算出部２３０は、周知の機械学習などを用いてパラメータ値を算出してもよい。

【0051】

なお、本実施形態では、機械学習による学習により、各パラメータ値を算出するための学習済みモデルが予め生成されているものとする。機械学習には、例えば、ディープラーニングなどの周知の機械学習の手法が用いられてよい。算出部２３０は、環境情報取得部２１０において環境情報（例えば、撮像情報）が取得された場合、予め生成された学習済みモデルを用いてＰ１～Ｐ５のパラメータ値を算出することができる。同様に、算出部２３０は、ユーザ情報取得部２２０においてユーザ情報（例えば、生体情報）が取得された場合、予め生成された学習済みモデルを用いて、Ｐ６のパラメータ値を算出することができる。

【0052】

また、図３に示されるように、各パラメータは、選曲用属性名と対応付けられている。選曲用属性名は、選曲を行うために用いられる選曲用属性の名称を示している。本実施形態では、選曲用属性として、「ジャンル」、「テンポ」、及び「キー」の３つが設定されている。ここで、各パラメータと、選曲用属性との対応付けについて簡単に説明する。

【0053】

Ｐ１「人の雰囲気」及びＰ２「建物の雰囲気」は、楽曲の雰囲気に関連する「ジャンル」が対応付けられている。また、Ｐ３「人の速度」は、楽曲の速さに関連する「テンポ」が対応付けられている。

【0054】

また、Ｐ４「人の密集度」及びＰ５「建物の密集度」は、「テンポ」が対応付けられている。例えば、周囲に人や建物が多い場合には忙しさや慌ただしさを感じ、また人や建物が少ない場合には、寂しさや静けさを感じると想定されるためである。これにより、例えば、人や建物の密集度が高い場合にはアップテンポ、密集度が低い場合にはバラード、というように、選曲部２４０において楽曲が選択されやすくなる。

【0055】

Ｐ６「気分情報」は、「テンポ」及び「キー」が対応付けられている。「テンポ」については、ユーザの気分の高低と、これに適する楽曲の速さとが関連すると想定されるためである。また、「キー」については、ユーザの気分の高低と、これに適する楽曲のキーの高さとが関連すると想定されるためである。例えば、高音の楽曲は周波数が高く、ユーザに刺激を与えやすく、ユーザの高揚した気分をさらに増幅させることができると想定される。したがって、「気分情報」が「Ｈｉｇｈ」の場合、選曲部２４０において、キーの高い楽曲が選択されやすくなる。また、低音の楽曲は周波数が低く、眠気やリラックスした気分を与えやすく、ユーザの落ち着いた気分をより安定させることができると想定される。したがって、「気分情報」が「Ｌｏｗ」の場合、選曲部２４０において、キーの低い楽曲が選択されやすくなる。

【0056】

なお、図３に示されるパラメータ情報２９１は一例であるので、各パラメータと選曲用属性との対応は図に示されるものに限られない。例えば、Ｐ１「人の雰囲気」は「ジャンル」に対応付けられているが、「テンポ」に対応付けられてもよいし、「キー」に対応付けられてもよい。また、Ｐ１は、これらのうち２つ以上に対応付けられてもよい。他のパラメータについても同様である。

【0057】

算出部２３０は、Ｐ１～Ｐ６の各パラメータに対応する点数を、選曲用属性ごとに合計する。ここで、Ｐ１～Ｐ６の各パラメータに対応する点数をそれぞれＳ１～Ｓ６として表すと、Ｐ１「人の雰囲気」の点数はＳ１、Ｐ２「建物の雰囲気」の点数はＳ２、Ｐ３「人の速度」の点数はＳ３、Ｐ４「人の密集度」の点数はＳ４、Ｐ５「建物の密集度」の点数はＳ５、Ｐ６「気分情報」の点数はＳ６である。

【0058】

各選曲用属性に対応する点数は、下記の計算式で表される。算出部２３０は、下記の式（１）～式（３）を計算し、選曲用属性ごとに対応する合計点数を算出する。
「ジャンル」＝Ｓ１＋Ｓ２ ・・・（１）
「テンポ」＝Ｓ３＋Ｓ４＋Ｓ５＋Ｓ６ ・・・（２）
「キー」＝Ｓ６ ・・・（３）

【0059】

算出部２３０は、記憶部２９０に記憶された選曲用属性情報２９２を参照し、上記計算により算出した合計点数に基づいて、各選曲用属性に対応する選曲用属性値を取得する。

【0060】

図４は、選曲用属性情報２９２の一例を示す図である。選曲用属性情報２９２は、例えば、選曲用ＩＤ、選曲用属性名、合計点数、及び選曲用属性値を対応付けた情報である。算出部２３０は、選曲用属性情報２９２を参照し、「ジャンル」、「テンポ」、及び「キー」の各属性の選曲用属性値を取得する。例えば、「ジャンル」の合計点数が２点であった場合、算出部２３０は、選曲用属性値として「Ｊ－ＰＯＰ、Ｋ－ＰＯＰ」を取得する。また、例えば「テンポ」の合計点数が６点であった場合、算出部２３０は、選曲用属性値として「ミッドバラード」を取得する。また、例えば「キー」の合計点数が１点であった場合、算出部２３０は、選曲用属性値として、キーの「低い曲」を取得する。

【0061】

このようにして、算出部２３０は、選曲部２４０において楽曲を選択するための選曲用属性値を、「ジャンル」、「テンポ」、及び「キー」の属性ごとに取得することができる。

【0062】

なお、上述の説明では、算出部２３０は、図３に示されるＰ１～Ｐ６の全てのパラメータについてパラメータ値を算出し、算出結果に基づいて選曲用属性値を算出したが、これに限られない。例えば、算出部２３０は、Ｐ１～Ｐ６の一部のパラメータのみを用いて選曲用属性値を算出してもよい。

【0063】

例えば、算出部２３０は、図３に示されるＰ３「人の速度」及びＰ４「人の密集度」のパラメータのみを算出してもよい。Ｐ３及びＰ４をパラメータとして用いることで、算出部２３０は、ユーザの周囲環境における人流の活性度合いを算出することができる。これにより、選曲部２４０において、人流の活性度合いに応じた選曲を行うことが可能となる。なお、以下の説明では、Ｐ３及びＰ４を合わせて、Ｐ１０「人流の活性度合い」のように表して説明する場合がある。

【0064】

図２に戻り説明を続ける。選曲部２４０は、算出部２３０で取得された選曲用属性値に基づいて、記憶部２９０に記憶された楽曲情報２９３の中から楽曲を選択する。楽曲情報２９３は、選曲部２４０において選曲され得る楽曲に関する情報である。

【0065】

図５は、楽曲情報２９３の一例を示す図である。楽曲情報２９３は、例えば、楽曲ＩＤ、楽曲名、アーティスト名、楽曲データ、及び属性情報が対応付けられた情報である。楽曲ＩＤは、楽曲を識別するための情報である。楽曲名は、楽曲のタイトルを示す情報である。アーティスト名は、楽曲を演奏しているアーティストの名前を示す情報である。楽曲データは、楽曲の音源データを示す情報である。

【0066】

属性情報は、楽曲の属性を示す情報である。属性情報は、例えば、「ジャンル」、「テンポ」、及び「キー」の情報を含み得る。属性情報は、上述した選曲用属性情報２９２の内容と対応している。「ジャンル」は、例えば、Ｊ－ＰＯＰ、Ｋ－ＰＯＰ、演歌、及びクラシックなどのように、楽曲のジャンルを示す情報である。「テンポ」は、例えば、バラード、ミッドバラード、及びアップテンポなどのように、楽曲のテンポを示す情報である。「キー」は、楽曲のキーの高さに関する情報である。

【0067】

なお、本実施形態では、楽曲情報２９３は、予め記憶部２９０に記憶されているものとして説明するが、これに限られない。楽曲情報２９３は、端末２００の外部に設けられた所定のサーバに記憶されていてもよい。

【0068】

選曲部２４０は、算出部２３０において取得された選曲用属性値を選曲条件として特定する。選曲部２４０は、楽曲情報２９３を参照し、特定した選曲条件と一致する楽曲が存在するか否かを判定する。例えば、上述した合計点数の例では、選曲部２４０は、「ジャンル」が「Ｊ－ＰＯＰ、Ｋ－ＰＯＰ」であり、「テンポ」が「ミッドバラード」であり、「キー」が「低い曲」であることを選曲条件として特定する。選曲部２４０は、選曲条件が一致する楽曲が楽曲情報２９３に存在するか否かを判定する。

【0069】

選曲部２４０は、選曲条件と一致する楽曲が存在すると判定した場合、当該楽曲を選曲候補として特定する。選曲部２４０は、複数の選曲候補を特定してもよい。また、選曲部２４０は、選曲条件との一致度が所定値以上である楽曲を、選曲候補として特定してもよい。したがって、選曲部２４０は、選曲条件と完全には一致しない楽曲を選曲候補としてもよい。

【0070】

選曲部２４０は、選曲候補が複数存在する場合、再生装置１００において再生する再生楽曲を選択する。例えば、選曲部２４０は、選曲条件との一致度が最も高い楽曲を、再生する楽曲として選択してもよい。選曲部２４０は、選択した再生楽曲を再生装置１００において再生させるため、再生楽曲の音声信号を再生装置１００に送信する。これにより、再生装置１００では、端末２００で選択された楽曲が再生される。

【0071】

また、選曲部２４０は、ユーザの周囲環境の変化を監視し、ユーザの周囲環境の変化に応じて、再生中の楽曲を変更してもよい。例えば、算出部２３０は、楽曲が再生中であるか否かを判定し、楽曲が再生中である場合、当該楽曲の再生開始後におけるユーザの周囲環境を示すパラメータ（例えば、Ｐ１０「人流の活性度合い」）のパラメータ値を新たに算出する。選曲部２４０は、新たに算出されたパラメータ値から求められる選曲用属性情報と、再生中の楽曲の属性情報と、を比較する。両者の一致度が所定値未満である場合、選曲部２４０は、再生中の楽曲を所定のタイミングで終了させ、現在のユーザの周囲環境に応じた楽曲を新たに選択し、再生装置１００で再生させる。

【0072】

所定のタイミングは、例えば、再生中の楽曲が終了するタイミングであってもよいし、特定の演奏区間が終了するタイミングであってもよい。特定の演奏区間は、例えば、Ａメロ、Ｂメロ、又はサビなどである。これらに限らず、再生される楽曲を切り替えるために区切りのよいタイミングが適宜設定されてよい。

【0073】

例えば、再生装置１００において楽曲ａが再生中であるとする。算出部２３０は、楽曲ａの再生開始後である現時点におけるＰ１０のパラメータ値を新たに算出する。算出部２３０は、新たに算出したＰ１０のパラメータ値に対応する点数を合計し、合計点数を算出する。算出部２３０は、合計点数に基づいて、選曲用属性値（選曲用属性情報）を新たに取得する。

【0074】

選曲部２４０は、楽曲ａの再生中において、新たに取得された選曲用属性値と、楽曲ａの属性値（属性情報）と、を比較する。選曲部２４０は、両者の一致度を判定し、一致度が所定値未満である場合、再生中の楽曲ａを所定のタイミングで終了させる。両者の一致度が所定値以上である場合、選曲部２４０は、特に処理を行わず、楽曲ａの再生を継続させる。楽曲ａの再生を終了させる場合、選曲部２４０は、新たに取得された選曲用属性値に基づいて、新たな楽曲ｂを選択し、楽曲ａの終了と共に楽曲ｂの再生を開始させる。

【0075】

このようにすることで、端末２００は、ユーザの周囲環境に応じた楽曲が再生されていない場合に、周囲環境情報に応じた楽曲を新たに選択し、再生装置１００で再生させることができる。なお、ここではＰ１０のパラメータを用いたが、他のパラメータを用いてもよい。

【0076】

図２に戻り説明を続ける。入出力部２７０は、ユーザからの入力を受け付ける入力装置である。入出力部２７０は、例えば、ユーザからの気分情報の入力を受け付ける。また、入出力部２７０は、文字や画像などを出力するための出力装置である。入出力部２７０は、例えば、ユーザが指などでタッチすることで操作が可能なタッチパネルなどであってよい。撮像部２８０は、端末２００の周囲を撮像可能な撮像装置である。撮像部２８０は、撮像部１１０と同様、例えば可視光カメラである。

【0077】

記憶部２９０は、端末２００の各機能を実現するためのプログラムが格納される記憶装置である。また、記憶部２９０は、上述したパラメータ情報２９１、選曲用属性情報２９２、及び楽曲情報２９３を記憶する。なお、図２では、記憶部２９０が端末２００の内部に示されているが、記憶部２９０は端末２００と通信ネットワークを介して接続された所定のサーバ上に設けられてもよい。端末２００は、ネットワークを介して当該サーバと通信することで、上述した選曲処理を端末２００において実現することができる。

【0078】

なお、図２に示される構成は一例に過ぎず、選曲システム１０００は、複数の構成が集約された装置などを用いて構成されてもよい。例えば、再生装置１００及び端末２００の機能が同一の装置に集約されていてもよい。例えば、再生装置１００が端末２００の各機能を備えていてもよい。このようにすることで、ユーザは、端末２００を携帯することなく、再生装置１００を装着するだけで周囲環境に応じた選曲及び楽曲の再生を行うことができる。

【0079】

また、例えば、再生装置１００及び端末２００における各機能部は、複数の装置などを用いて分散処理されてもよい。上述したように、記憶部２９０が外部のサーバに設けられていてもよい。記憶部２９０以外の機能部についても同様である。また、例えば、ユーザが所有する端末以外の装置が端末２００の各機能部を備えるようにしてもよい。このようにすることで、ユーザが端末２００を携帯していなくとも、同様の効果を得ることができる。

【0080】

続いて、図６を参照して、端末２００が行う処理について説明する。図６は、端末２００が行う選曲処理を示すフローチャートである。なお、再生装置１００では、歩行中のユーザの周囲の環境情報を常時検出し、端末２００に環境情報を送信しているものとする。環境情報は、撮像情報及び音声情報を含んでいる。また、再生装置１００は、ユーザ情報を検出し、ユーザ情報を常時端末２００に送信しているものとする。

【0081】

まず、環境情報取得部２１０は、再生装置１００から送信された環境情報を取得する（Ｓ１０１）。次に、ユーザ情報取得部２２０は、再生装置１００から送信されたユーザ情報を取得する（Ｓ１０２）。なお、ステップＳ１０１及びＳ１０２の順序は逆であってもよい。

【0082】

続いて、算出部２３０は、環境情報及びユーザ情報に基づいて、各パラメータに対応するパラメータ値を算出する（Ｓ１０３）。算出部２３０は、周知の機械学習の手法を用いて、環境情報及びユーザ情報からパラメータ値を算出してよい。例えば、算出部２３０は、図３に示されるＰ３「人の速度」及びＰ４「人の密集度」からＰ１０「人流の活性度合い」を算出し、Ｐ１０に対応するパラメータ値を算出する。

【0083】

続いて、算出部２３０は、パラメータ値に基づいて、各パラメータの点数を算出する（Ｓ１０４）。算出部２３０は、各パラメータの点数を合計して選曲用属性ごとの合計点数を算出し、合計点数から選曲用属性値を取得する（Ｓ１０５）。そして、選曲部２４０は、楽曲情報２９３を参照し、選曲用属性値を選曲条件として、楽曲を選択する（Ｓ１０６）。具体的には、選曲部２４０は、楽曲情報２９３の中に選曲条件と一致する楽曲が存在するか否かを判定する。

【0084】

選曲部２４０は、選択した楽曲に対応する音声信号を再生装置１００に送信し、選択した楽曲を再生させる（Ｓ１０７）。このような選曲処理により、選曲システム１０００では、ユーザの周囲環境に応じて適切に選曲を行い、楽曲を再生することができる。

【0085】

また、図６では図示を省略しているが、選曲部２４０は、再生中の楽曲がユーザの周囲環境と対応しているか否かを監視して、常時、ユーザの周囲環境に応じた楽曲を再生させるようにしてもよい。例えば、楽曲が再生中である場合、算出部２３０は、楽曲の再生開始後におけるＰ１０を新たに算出し、選曲用属性値を新たに取得する。選曲部２４０は、新たに取得された選曲用属性値と、再生中の楽曲の属性値と、を比較する。両者の一致度が所定値未満である場合、選曲部２４０は、再生中の楽曲を所定のタイミングで終了させ、新たに選曲した楽曲を再生装置１００で再生させる。

【0086】

以上説明したように、本実施形態にかかる選曲システム１０００では、端末２００において、環境情報取得部２１０及びユーザ情報取得部２２０は、環境情報及びユーザ情報をそれぞれ取得する。環境情報は、撮像情報及び音声情報のうち少なくとも撮像情報を含み得る。算出部２３０は、環境情報及びユーザ情報に基づいて、図３に示されるような様々なパラメータと、各パラメータのパラメータ値を算出する。

【0087】

例えば、算出部２３０は、撮像情報から検出される人の動きベクトルに基づいて人の速度を求める。また、算出部２３０は、撮像情報及び音声情報の少なくとも一方に基づいて人の密集度を求める。算出部２３０は、人の速度及び人の密集度に基づいて、人流の活性度合いを算出する。算出部２３０は、人流の活性度合いに対応するパラメータ値に対応する点数の合計から、選曲に用いられる選曲用属性値を取得する。算出部２３０は、人流の活性度合いに加えて、周囲の人の雰囲気、建物の雰囲気、建物の密集度、及びユーザの気分情報の一部又は全部を用いて、選曲用属性値を取得してもよい。

【0088】

選曲部２４０は、算出部２３０において取得された選曲用属性値を選曲条件として、選曲条件と一致する楽曲を選択する。選曲部２４０は、選択した楽曲に対応する音声信号を再生装置１００に送信し、再生装置１００で楽曲を再生させる。このような構成により、端末２００は、ユーザの周囲の環境やユーザの気分に応じて、適切な選曲を自動的に行い、再生装置１００で再生させることができる。

【0089】

また、端末２００は、楽曲の再生中において、ユーザの周囲環境に応じた楽曲を新たに選曲し、再生中の楽曲を所定のタイミングで終了させて、新たに選択した楽曲を再生させることができる。これにより、選曲システム１０００では、周囲の環境変化の細やかさに対応する自動選曲を実現することができる。

【0090】

＜ハードウエアの構成例＞
上述した再生装置１００及び端末２００の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。例えば、本開示は、任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。

【0091】

プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。

【0092】

なお、本開示は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上述の説明では、人流の活性度合い等が高い場合にはアップテンポの曲が対応するよう設定されていたが、逆にバラードの曲が対応するようにしてもよい。また、選曲のために用いられるパラメータや、各パラメータに対応する点数などは、ユーザの好みに応じて適宜設定されてよい。

【符号の説明】

【0093】

１００ 再生装置
１１０ 撮像部
１２０ 集音部
１３０ センサ部
１４０ 出力部
２００ 端末（選曲装置）
２１０ 環境情報取得部
２２０ ユーザ情報取得部
２３０ 算出部
２４０ 選曲部
２７０ 入出力部
２８０ 撮像部
２９０ 記憶部
２９１ パラメータ情報
２９２ 選曲用属性情報
２９３ 楽曲情報
１０００ 選曲システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】