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JP4319805B2 - Music data impression system and program - Google Patents
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JP4319805B2 - Music data impression system and program - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音楽の印象から音楽データを検索するシステムの音楽データベースを構築するのに好適な音楽データの印象付けシステム及びプログラムに関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、ネットインフラの進展と、携帯電話などの携帯端末装置の普及により、音楽データをインターネットを介してモバイル配信するなど、音楽データの配信技術の進歩は著しい。カラオケシステムなどに代表されるように、所望とする音楽データを音楽データベースから検索するには、曲のコードや、曲名、歌手名、作曲者名などのテキスト検索が一般的である。これに対し、曲名や歌手名などの書誌的事項が不明な場合に、「楽しい」、「悲しい」などのユーザが求める楽曲の印象を検索キーとして入力することにより、ファジィ推論などを用いてユーザの好みに近い選曲を可能とするような選曲システムも種々提案されている(例えば特開平5−257487号)。
【0003】
このようなシステムでは、音楽データベースを構成する各曲の音楽データにその印象を付与するための印象付けを行う必要がある。従来、このような音楽データに付与される印象は、曲のテンポ、音程、音程差など、種々の特徴パラメータに注目し、楽曲全体に対する出現頻度のような平均値で求めるようにしている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、曲には盛り上がりなどがあり、楽しいテンポの速い曲の場合には、前半部分で意図的にテンポを落とすことがなされることもある。従って、上述したような楽曲全体に対する平均値で曲の印象を求めると、曲の途中の変化が全く無視されて、本来曲が持っている印象が求められないという問題がある。
【0005】
本発明は、このような点に鑑みなされたもので、曲の構造に基づいて、曲の持つ印象を適切に求めて音楽データに付与することができる音楽データの印象付けシステムおよびプログラムを提供することを目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る音楽データの印象付けシステムは、音楽データをGTTM(Generative Theory of Tonal Music)に基づいて複数のグループに分割して各グループの重みを求めるグループ重み付け処理部と、前記音楽データから前記各グループ毎に当該音楽の特徴を示す特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部と、前記各グループ毎に前記抽出された特徴パラメータからそれら特徴パラメータによって関連付けられる1又は複数の概念の関連性の強さを示す活性値を算出すると共に前記各グループの概念の活性値を前記各グループの重みで重み付けして合成することにより前記音楽データの概念の活性値を算出する概念活性値算出部と、前記算出された音楽データの概念の活性値に基づいて前記音楽データにその印象を付与する印象付与処理部とを備えたことを特徴とする。
【0007】
本発明に係る音楽データの印象付けプログラムは、音楽データをGTTM(Generative Theory of Tonal Music)に基づいて複数のグループに分割して各グループの重みを求めるグループ重み付けステップと、前記音楽データから前記各グループ毎に当該音楽の特徴を示す特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、前記各グループ毎に前記抽出された特徴パラメータから1又は複数の概念の活性値を算出すると共に前記各グループの概念の活性値を前記各グループの重みで重み付けして合成することにより前記音楽データの概念の活性値を算出する概念活性値算出ステップと、前記算出された音楽データの概念の活性値に基づいて前記音楽データにその印象を付与する印象付与ステップとをコンピュータに実行させるように構成されたものである。
【0008】
本発明によれば、音楽データをグループ分けして各グループの曲における重みを求め、各グループ毎に抽出された特徴パラメータから概念の活性値を求め、各グループの概念の活性値を各グループの重みで重み付けして合成することにより音楽データのトータル的な概念の活性値を求め、これに基づいて音楽データに印象を付与するようにしているので、楽曲の中で重要な部分の評価が反映されて、楽曲の特徴を良好に捉えた印象付けを行うことができる。
【0009】
なお、グループ重み付け処理部が、前記音楽データを階層別にグループに分割して、下位の階層ほど重みが大きくなるように各グループの重みを決定するものであると、より特徴部分を強調することができる。
【0010】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態を詳細に説明する。
図1は、本実施形態に係る音楽データの印象付けシステムの構成を示す図である。
図示しない入力装置や受信装置から入力されるMIDI、音符データなどの音楽データは、グループ重み付け処理部1と、特徴パラメータ抽出部2とに供給されている。グループ重み付け処理部1は、入力された音楽データをグループ分けして各グループの重みを求める。このシステムでは、音楽データは階層別にグループ化して各グループの重みを求める。特徴パラメータ抽出部2は、グループ重み付け処理部1で求められたグループ毎に、音楽データから種々の特徴パラメータを抽出する。特徴パラメータとしては、例えば、音高平均の高から低、又は低から高への変化、音長平均の長から短、又は短から長への変化、音高分散の高から低、又は低から高への変化、テンポなどがある。
【0011】
グループ重み付け処理部1で求められた各グループの重みと、特徴パラメータ抽出部2で抽出された特徴パラメータは、概念活性値算出部3に入力されている。概念活性値算出部3は、各グループ毎に抽出された特徴パラメータからそれら特徴パラメータによって関連付けられる1又は複数の概念の関連性の強さを示す活性値を算出すると共に各グループの概念の活性値を各グループの重みで重み付けして合成することにより音楽データのトータル的な概念の活性値を算出する。求められた音楽データの概念の活性値は、印象付与処理部4に入力されている。印象付与処理部4は、音楽データの概念の活性値から音楽データにその印象を付与する。音楽データとそれに付与された印象とは、音楽データベース5に格納される。なお、グループ重み付け処理部1、特徴パラメータ抽出部2、概念活性値算出部3及び印象付与処理部4は、各部の処理をコンピュータにより実行させるため、グループ重み付けステップ、特徴パラメータ処理ステップ、概念活性値算出ステップ、および印象付与ステップを備えたプログラムにより構成されていても良い。
【0012】
次に、このように構成された本システムの各部の処理の詳細を説明する。
図2は、入力される音楽データの例を示す図である。音楽データは音符データから構成されている。グループ重み付け処理部1は、入力された音楽データを音楽構造解析してグルーピング及び重み付けを行っていく。このような音楽構造解析の手法としては、例えばGTTM(Generative Theory of Tonal Music)が知られている。本システムでは、GTTMをベースとして、次のような処理を実行してグループ重み付け処理を実行する。
【0013】
まず、所定のルールに基づいて、楽曲を構成する各音符に拍の強さを割り当てる。例えば、楽曲中で1番出現頻度が高い拍を基本拍とし(図2の例では、8分音符が基本拍)、次に基本拍の部分に音符が存在している場合、相対的に長い拍やそれらの拍の間隔などに基づいて強拍を判定する。これら拍の強さに基づいて、最も下層レベルの各音符に重みw1〜w12を割り当てる。
【0014】
次に、音符データに含まれるリズムを分析する。図2の例では、4分音符−8分音符−8分音符というリズムが存在することが検出され、これに基づいて拍節構造のグループが図3のように求められる。次に、求められた拍節構造の最も下位の階層のグループから順に、各グループで最も重要な音符を上位のグループに残していきながら、各グループに重みを付加して行く。どの音符を重要であると見るかは、ルール次第であるが、例えば、より高い音、グループ中の最初の音符等を優先することができる。そして、最終的には、図4に示すように、下層から上層にかけて徐々に枝が収束していく、ツリー構造が求められ、各ツリーの枝に相当する各グループに重みが求められる。図4の例では、8分音符レベル、4分音符レベル、2分音符レベル、全音符レベル、2小節レベルのそれぞれに12個、8個、4個、2個、1個の重みw1,w2,…が求められる。
次に、各グループの重みの計算例を図5を参照して説明する。
重みは、例えば下層のグループから引き継がれた音符の重みを、新たなグループの中の比率に変換することにより求めていくことができる。ここで新たなグループの比率とは、図5の右側に示す1.0,0.5,0.25等である。グループの最下位レベルは、あまり短いと楽曲の特徴を捉えることができないため、2小節程度とする。図示の例では、グループの長さが最下位レベルから順に2小節、4小節、8小節となっている。ここで、最下位レベルの2小節のグループに、楽曲の特徴が最も現れると考えられ、2小節のグループのトータルの重みを1.0とし、4小節のグループのトータルの重みを0.5、8小節のグループのトータルの重みを0.25とする。この例では、第7小節と第8小節のグループ(7,8)の重みwが0.606811と最も重くなっている。
【0015】
一方、特徴パラメータ抽出部2では、図6に示すように、各グループ(1,2),(3,4),…,(1,8)毎に音符データを解析して、音高平均が高から低に移る程度、低から高に移る程度、音長平均が長から短に移る程度、短から長に移る程度、音高分散が高から低に移る程度、低から高に移る程度、…などの特徴パラメータを抽出する。
【0016】
概念活性値算出部3では、求められた特徴パラメータによって、例えば図7に示すような概念知識を駆動して「明るい」、「力強い」、「美しい」等の概念の活性値を求める。このような概念知識は、CFS(Conceptual Fuzzy Sets:概念ファジィ集合)の概念体系により適宜作成することができる。図8は、このような概念辞書に基づいて作成された概念の活性値算出のためのテーブルを示す図である。いま、図8に示す「安定」という概念に着目すると、この「安定」の項目の図中横方向に延びるワードベクトルの各項が特徴パラメータと対応しており、ワードベクトルと特徴パラメータとの内積を求めることにより、概念「安定」についての活性値が求められる。他の概念「不安定」、「軽さ」、…についても同様に、それらのワードベクトルと特徴パラメータとの内積を求める。
【0017】
この結果、図9に示すように、各グループ(1,2),(3,4),…,(1,8)毎に概念の活性値が求められる。但し、各グループの概念の活性値には、そのグループの重みwが乗算されている。つまり、グループ(1,2)の概念の活性値は、特徴パラメータとワードベクトルの内積にグループ(1,2)の重みw=0.146199を掛け合わせた結果となっている。各グループ(1,2),(3,4),…,(1,8)の概念の活性値が求められたら、全グループの活性値を加算して音楽データ全体の概念の活性値を求める。図9の右欄に求められた合計が、音楽データ全体の概念の活性値を示している。
【0018】
これらの概念の活性値を「印象」としてそのまま音楽データに付与しても良いが、このシステムでは、更にこれらの概念を中間概念と位置付け、これらの中間概念の活性値から、更に「喜び」、「悲しみ」といった総括概念の活性値を求めている。図10は、中間概念から総括概念を求めるテーブルの例を示している。「喜び」という総括概念に対応するワードベクトルと、図9に示したトータルの中間概念の活性値との内積を求めることにより、総括概念「喜び」の活性値が求められる。また、図11に示すように、各グループ毎に中間概念の活性値から総括概念の活性値を求め、これらを全グループについて加算して総括的な総括概念の活性値を求めるようにしても良い。
【0019】
印象付与処理分4は、このようにして求められた総括概念の活性値、又は総括概念と中間概念の活性値を、「印象」として音楽データと関連付け、音楽データベース5に登録する。
【0020】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、音楽データをグループ分けして各グループの曲における重みを求め、各グループ毎に抽出された特徴パラメータから概念の活性値を求め、各グループの概念の活性値を各グループの重みで重み付けして合成することにより音楽データのトータル的な概念の活性値を求め、これに基づいて音楽データに印象を付与するようにしているので、楽曲の中で重要な部分の評価が反映されて、楽曲の特徴を良好に捉えた印象付けを行うことができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の一実施形態に係る音楽データの印象付けシステムの構成を示すブロック図である。
【図2】 同システムで印象付けの対象となる音楽データを示す図である。
【図3】 同音楽データのグループ化を説明するための図である。
【図4】 同音楽データのグループ構造を示す図である。
【図5】 同音楽データのグループ構造の各グループの重みを示す図である。
【図6】 同音楽データから抽出された各グループの特徴パラメータを示す図である。
【図7】 特徴パラメータから概念を求める概念知識を説明するための図である。
【図8】 特徴パラメータから概念の活性値を求めるテーブルを示す図である。
【図9】 求められた各グループの概念の活性値を示す図である。
【図10】 中間概念の活性値から総括概念の活性値を求めるテーブルを示す図である。
【図11】 求められた各グループ毎の総括概念の活性値を示す図である。
【符号の説明】
1…グループ重み付け処理部
2…特徴パラメータ抽出部
3…概念活性値算出部
4…印象付与処理部
5…音楽データベース
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a music data impression system and program suitable for constructing a music database of a system for retrieving music data from music impressions.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art In recent years, with the development of network infrastructure and the spread of mobile terminal devices such as mobile phones, the progress of music data distribution technology, such as mobile distribution of music data via the Internet, has been remarkable. As represented by a karaoke system or the like, in order to search desired music data from a music database, a text search such as a song code, a song name, a singer name, a composer name, etc. is generally used. On the other hand, when bibliographic items such as song names and singer names are unknown, the user can use fuzzy inference etc. by entering the impression of the song that the user wants such as “fun” or “sad” as a search key. Various music selection systems that enable music selection close to the user's preference have been proposed (for example, JP-A-5-257487).
[0003]
In such a system, it is necessary to make an impression to give the impression to the music data of each song constituting the music database. Conventionally, the impression given to such music data is determined by an average value such as the appearance frequency for the entire music, paying attention to various characteristic parameters such as the tempo, pitch, and pitch difference of the song.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, there is a climax in the song, and in the case of a song with a pleasant fast tempo, the tempo may be intentionally reduced in the first half. Therefore, when the impression of a song is obtained with the average value for the entire song as described above, there is a problem that changes in the middle of the song are completely ignored and the impression that the song originally has cannot be obtained.
[0005]
The present invention has been made in view of the above points, and provides a music data impression system and program capable of appropriately obtaining an impression of a song based on the structure of the song and adding the impression to the music data. For the purpose.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
A music data impression system according to the present invention includes a group weighting processing unit that divides music data into a plurality of groups based on GTTM (Generative Theory of Tonal Music) and obtains a weight of each group, A feature parameter extraction unit that extracts a feature parameter indicating the feature of the music for each group, and a strength of relevance of one or more concepts associated by the feature parameter from the extracted feature parameter for each group A concept activity value calculator that calculates an activity value of the concept of the music data by combining the activity values of the concept of each group with the weights of the groups and combining the activity values indicating the activity values indicating the music data An impression imparting processing unit for imparting an impression to the music data based on the activity value of the concept of the music data obtained Characterized by comprising.
[0007]
A music data impression program according to the present invention includes: a group weighting step of dividing music data into a plurality of groups based on GTTM (Generative Theory of Tonal Music) to obtain weights of each group; A feature parameter extracting step for extracting a feature parameter indicating the music feature for each group; calculating an activity value of one or more concepts from the extracted feature parameters for each group; and A concept activity value calculating step of calculating an activity value of the concept of the music data by combining the activity values by weighting the weights of the groups, and the music based on the calculated activity value of the concept of the music data It was configured to cause the computer to execute an impression step for giving the impression to the data Than is.
[0008]
According to the present invention, music data is divided into groups, the weights of the songs in each group are obtained, the activity values of the concepts are obtained from the feature parameters extracted for each group, and the activity values of the concepts of each group are obtained. The weight of the music data is combined to determine the activity value of the total concept of the music data, and based on this, the impression is given to the music data, which reflects the evaluation of important parts of the music Thus, it is possible to make an impression that captures the characteristics of the music well.
[0009]
If the group weighting processing unit divides the music data into groups by hierarchy and determines the weight of each group so that the weight becomes higher in the lower hierarchy , the characteristic portion can be emphasized more. it can.
[0010]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a music data impression system according to the present embodiment.
Music data such as MIDI and note data input from an input device (not shown) or a receiving device is supplied to the group weighting processing unit 1 and the feature parameter extraction unit 2. The group weighting processing unit 1 divides input music data into groups and obtains weights for each group. In this system, music data is grouped by hierarchy and the weight of each group is obtained. The feature parameter extraction unit 2 extracts various feature parameters from the music data for each group obtained by the group weighting processing unit 1. The characteristic parameters include, for example, pitch average high to low, or low to high, pitch average long to short, or short to long, pitch variance high to low, or low to low. There are changes to high, tempo, etc.
[0011]
The weight of each group obtained by the group weight processing unit 1 and the feature parameter extracted by the feature parameter extraction unit 2 are input to the concept activation value calculation unit 3. The concept activity value calculation unit 3 calculates an activity value indicating the strength of relevance of one or more concepts associated with the feature parameters from the feature parameters extracted for each group, and also activates the activity values of the concepts of each group. Are weighted by the weight of each group and synthesized to calculate the activity value of the total concept of the music data. The calculated activity value of the concept of music data is input to the impression imparting processing unit 4. The impression imparting processing unit 4 imparts the impression to the music data from the activation value of the concept of the music data. The music data and the impression given thereto are stored in the music database 5. The group weighting processing unit 1, the feature parameter extraction unit 2, the concept activation value calculation unit 3 and the impression imparting processing unit 4 execute the processing of each unit by a computer, so that the group weighting step, the feature parameter processing step, the concept activation value are performed. You may comprise by the program provided with the calculation step and the impression provision step.
[0012]
Next, details of processing of each part of the system configured as described above will be described.
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of input music data. The music data is composed of note data. The group weighting processing unit 1 performs grouping and weighting by analyzing the music structure of the input music data. As such a music structure analysis technique, for example, GTTM (Generative Theory of Tonal Music) is known. In this system, the group weighting process is executed by executing the following process based on GTTM.
[0013]
First, based on a predetermined rule, a beat strength is assigned to each note constituting the music. For example, if a beat having the highest appearance frequency in the music is a basic beat (in the example of FIG. 2, an eighth note is a basic beat), and then a note is present in the basic beat portion, it is relatively long. A strong beat is determined based on the beat and the interval between those beats. Based on the strength of these beats, weights w1 to w12 are assigned to the notes at the lowest level.
[0014]
Next, the rhythm contained in the note data is analyzed. In the example of FIG. 2, it is detected that there is a rhythm of quarter note−eighth note−eighth note, and based on this, a group of syllable structures is obtained as shown in FIG. 3. Next, in order from the group of the lowest hierarchy of the obtained syllable structure, weights are added to each group while leaving the most important note in each group in the upper group. Which note is considered important depends on the rule, but for example, a higher note, the first note in the group, etc. can be prioritized. Finally, as shown in FIG. 4, a tree structure in which branches gradually converge from the lower layer to the upper layer is obtained, and weights are obtained for the groups corresponding to the branches of each tree . In the example of FIG. 4, the weights w1, w2 are 8, 8, 4, 2, and 1 for the eighth note level, quarter note level, half note level, whole note level, and two bar level, respectively. , ... is required.
Next, a calculation example of the weight of each group will be described with reference to FIG.
The weight can be obtained, for example, by converting the weight of the note inherited from the lower group into a ratio in the new group. Here, the ratio of the new group is 1.0, 0.5, 0.25, etc. shown on the right side of FIG. Lowest level of the group, it is not possible to capture the features of the music and too short, the two measures approximately. In the illustrated example, the length of the group is 2 bars, 4 bars, and 8 bars in order from the lowest level. Here, it is considered that the feature of the music appears most in the group of two measures at the lowest level, and the total weight of the group of two measures is 1.0, the total weight of the group of four measures is 0.5, The total weight of a group of 8 bars is 0.25. In this example, the weight w of the group (7, 8) of the seventh bar and the eighth bar is the heaviest at 0.606811.
[0015]
On the other hand, the feature parameter extraction unit 2 analyzes the note data for each group (1, 2), (3, 4),..., (1, 8) as shown in FIG. Degree of transition from high to low, Degree of transition from low to high, Degree of average pitch length from short to long, Degree of shift from short to long, Degree of pitch dispersion from high to low, Degree of shift from low to high, Extract feature parameters such as ...
[0016]
The concept activity value calculation unit 3 calculates concept activity values such as “bright”, “powerful”, and “beautiful” by driving concept knowledge as shown in FIG. Such conceptual knowledge can be appropriately created by a conceptual system of CFS (Conceptual Fuzzy Sets). FIG. 8 is a diagram showing a table for calculating the activity value of a concept created based on such a concept dictionary. Now, paying attention to the concept of “stable” shown in FIG. 8, each term of the word vector extending in the horizontal direction of the “stable” item corresponds to the feature parameter, and the inner product of the word vector and the feature parameter. To obtain the activity value for the concept “stable”. Similarly, for other concepts “unstable”, “lightness”,..., The inner product of the word vector and the feature parameter is obtained.
[0017]
As a result, as shown in FIG. 9, a conceptual activation value is obtained for each group (1, 2), (3,4),..., (1, 8). However, the active value of the concept of each group is multiplied by the weight w of that group. That is, the activation value of the concept of the group (1, 2) is a result of multiplying the inner product of the feature parameter and the word vector by the weight w = 0.146199 of the group (1, 2). When the activity values of the concepts of the groups (1, 2), (3, 4),. . The total obtained in the right column of FIG. 9 indicates the activity value of the concept of the entire music data.
[0018]
The activity values of these concepts may be added to the music data as they are as “impressions”, but in this system, these concepts are further positioned as intermediate concepts, and from the activity values of these intermediate concepts, further “joy”, The activity value of the general concept such as “sadness” is obtained. FIG. 10 shows an example of a table for obtaining the general concept from the intermediate concept. The active value of the general concept “joy” is obtained by calculating the inner product of the word vector corresponding to the general concept “joy” and the active value of the total intermediate concept shown in FIG. Further, as shown in FIG. 11, the activation value of the general concept may be obtained from the activation value of the intermediate concept for each group, and these may be added to all groups to obtain the activation value of the general concept. .
[0019]
The impression giving process 4 associates the activation value of the general concept obtained in this way, or the activation value of the general concept and the intermediate concept with the music data as “impression” and registers it in the music database 5.
[0020]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, music data is divided into groups, the weights of the songs in each group are obtained, the activity values of the concepts are obtained from the feature parameters extracted for each group, and the activity of the concepts in each group is obtained. By combining the values weighted by the weights of each group, the activity value of the total concept of the music data is obtained, and based on this, the impression is given to the music data. Reflecting the evaluation of the part, there is an effect that it is possible to make an impression that satisfactorily captures the characteristics of the music.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a music data impression system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing music data to be impressed by the system.
FIG. 3 is a diagram for explaining grouping of the music data.
FIG. 4 is a diagram showing a group structure of the music data.
FIG. 5 is a diagram showing the weight of each group in the music data group structure;
FIG. 6 is a diagram showing feature parameters of each group extracted from the music data.
FIG. 7 is a diagram for explaining concept knowledge for obtaining a concept from a feature parameter.
FIG. 8 is a diagram showing a table for obtaining a concept activation value from feature parameters.
FIG. 9 is a diagram showing the activity value of each group concept obtained.
FIG. 10 is a diagram showing a table for obtaining the activation value of the general concept from the activation value of the intermediate concept.
FIG. 11 is a diagram showing the activity value of the general concept obtained for each group.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Group weighting process part 2 ... Feature parameter extraction part 3 ... Concept activity value calculation part 4 ... Impression imparting process part 5 ... Music database

Claims (3)

音楽データをGTTM(Generative Theory of Tonal Music)に基づいて複数のグループに分割して各グループの重みを求めるグループ重み付け処理部と、
前記音楽データから前記各グループ毎に当該音楽の特徴を示す特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出部と、
前記各グループ毎に前記抽出された特徴パラメータからそれら特徴パラメータによって関連付けられる1又は複数の概念の関連性の強さを示す活性値を算出すると共に前記各グループの概念の活性値を前記各グループの重みで重み付けして合成することにより前記音楽データの概念の活性値を算出する概念活性値算出部と、
前記算出された音楽データの概念の活性値に基づいて前記音楽データにその印象を付与する印象付与処理部と
を備えたことを特徴とする音楽データの印象付けシステム。
A group weighting processing unit that divides music data into a plurality of groups based on GTTM (Generative Theory of Tonal Music) and obtains a weight of each group;
A feature parameter extracting unit that extracts a feature parameter indicating a feature of the music for each group from the music data;
For each group, an activity value indicating the strength of relevance of one or more concepts associated with the feature parameters is calculated from the extracted feature parameters, and the activity values of the concepts of each group are calculated for each group. A concept activity value calculation unit that calculates an activity value of the concept of the music data by weighting and combining with a weight;
An impression imparting system for music data, comprising: an impression imparting processing unit for imparting an impression to the music data based on the calculated activity value of the music data concept.
前記グループ重み付け処理部は、前記音楽データを階層別にグループに分割して、下位の階層ほど重みが大きくなるように各グループの重みを決定するものであることを特徴とする請求項1記載の音楽データの印象付けシステム。2. The music according to claim 1, wherein the group weight processing unit divides the music data into groups by hierarchy, and determines the weight of each group so that the weight is increased in a lower hierarchy. Data impression system. 音楽データをGTTM(Generative Theory of Tonal Music)に基づいて複数のグループに分割して各グループの重みを求めるグループ重み付けステップと、
前記音楽データから前記各グループ毎に当該音楽の特徴を示す特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出ステップと、
前記各グループ毎に前記抽出された特徴パラメータから1又は複数の概念の活性値を算出すると共に前記各グループの概念の活性値を前記各グループの重みで重み付けして合成することにより前記音楽データの概念の活性値を算出する概念活性値算出ステップと、
前記算出された音楽データの概念の活性値に基づいて前記音楽データにその印象を付与する印象付与ステップと
をコンピュータに実行させるように構成された音楽データの印象付けプログラム。
A group weighting step for dividing the music data into a plurality of groups based on GTTM (Generative Theory of Tonal Music) and calculating the weight of each group;
A feature parameter extracting step for extracting a feature parameter indicating a feature of the music for each group from the music data;
The active value of one or more concepts is calculated from the extracted feature parameters for each group, and the active values of the concepts of each group are weighted with the weight of each group and synthesized. A concept activity value calculating step for calculating an activity value of the concept;
A music data impression program configured to cause a computer to execute an impression imparting step of imparting an impression to the music data based on the calculated activity value of the music data concept.
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