JP5413779B2 - 音響−独自性データベース生成システム、音響データ類似判定システム、音響−独自性データベース生成方法、及び、音響データ類似判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、音響データに関連するデータベースを生成するシステムに関し、特に、音響データと当該音響データの独自性との関係を示すデータベースを生成するシステムに関する。

近年、デジタルデータが普及し、著作権保護の意識が高まっている。日本の特許庁では、従来は商標登録の対象外であった音響商標についても、商標登録を認めるか否かが検討されている。また、米国等では音響商標の商標登録が可能である。

音響商標の使用を所望する者は、音響商標の使用が登録音響商標の商標権を侵害するか否かを把握するために、例えば、使用する音響商標が登録音響商標と同一又は類似であるか否か、及び使用する音響商標が一般的に使用されているものであるか否かを把握することが重要となる。

従来、音響データベースに登録された音響データから、ユーザによって入力された音響データに類似する音響データを検索する音響検索システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１に記載された音響検索システムは、音響データを特徴量系列に変換し、特徴量系列同士の距離をＥａｒｔｈ Ｍｏｖｅｒ’ｓ Ｄｉｓｔａｎｃｅ法によって計算することによって、音響データ間の類似度を算出する。

なお、特徴量系列同士の距離を動的計画法を用いて高速に計算することは、当業者にとって周知である。

著作物である音響が記憶された音響データと、判定対象となる音響データとの類似度を算出し、算出された類似度が所定値以上であれば著作権侵害と判定し、判定結果を表示する著作権審査システムが知られている（例えば、特許文献２及び３参照）。なお、判定対象となる音響データは、ユーザによって与えられた音響データであってもよいし、記憶された音響データであってもよいし、放送された音響データであってもよいし、配信された音響データであってもよい。

また、不正著作物の検出に関して、入力された画像データの特徴量に基づいてネットワーク上のＷｅｂサイトから類似画像を検索し、検索結果を調査レポートとして通知する画像データの不正使用調査サービス提供システムが知られている（例えば、特許文献４及び５参照）。

特開２００９−１５５３５号公報 特開２００１−７５９９２号公報 特開２００１−２６５７７９号公報 特開２００５−３８４０２号公報 特開２００５−３８４０３号公報

上記技術を利用すれば、ユーザが使用を所望する音響商標が他者の登録音響商標を侵害していないことを確認できる。しかしながら、これらの技術には以下の三つの課題がある。

課題１：音響商標として商標登録されていなくても、ある会社が独自に利用する音響データが多く存在すると考えられる。このような独自性を有する音響データを利用することは潜在的に他者の登録音響商標に係る商標権を侵害する可能性がある。しかしながら、従来技術ではこの登録音響商標ではなく独自性を有する音響データの存在を検出できない。さらに、従来技術では、どの音響データをどの会社が独自に使用しているかを示す情報を網羅的に登録したデータベースは存在せず、当該データベースの生成方法も知られていない。

課題２：従来技術では、ある音響データが他者の登録音響商標に係る商標権を侵害している可能性があるということを把握できるが、当該音響データを具体的にどのように修正すれば当該音響データと登録音響商標とが類似しなくなるかが把握できない。

課題３：従来技術では、音響データの一部が他者の登録音響商標に係る商標権を侵害する可能性がある場合には、音響データのすべてを再度作成しなければならなかった。

したがって、本発明は、音響データが独自性を有するか否かを示すデータベースを生成するシステムを提供すること、及び、類似する音響データが存在する場合に当該音響データを修正しやすいシステムを提供することを目的とする。

本発明の代表的な一例を示せば、音響データと当該音響データを使用する使用者の独自性との関係を示す音響−独自性データベースを生成する音響−独自性データベース生成システムにおいて、前記音響データと当該音響データを使用する使用者との関係を示す音響−使用者データベースを記憶し、前記音響−使用者データベースに登録された各音響データ間で類似する音響区間を抽出する共通音響抽出部と、前記音響−使用者データベースに基づいて、前記共通音響抽出部によって抽出された音響区間の音響データを使用する使用者の数を特定し、前記特定された使用者の数が所定値より小さい場合、当該音響区間に独自性が有ると判定する独自性判定部と、前記独自性判定部による判定の結果を前記音響−独自性データベースに登録する音響−独自性データベース生成部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、音響データが独自性を有するか否かを示すデータベースを生成するシステムを提供でき、類似する音響データが存在する場合に当該音響データを修正しやすいシステムを提供できる。

本発明の第１の実施形態の計算機システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態のサーバによって実行される音響−独自性データベース生成処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施形態の音響−使用者データベースの説明図である。 本発明の第１の実施形態の音響−独自性データベースの説明図である。 本発明の第１の実施形態の検証対象の音響データの独自性検証処理のフローチャートである。 本発明の第１の実施形態の非類似メッセージの説明図である。 本発明の第１の実施形態の類似独自性無しメッセージの説明図である。 本発明の第１の実施形態の類似独自性有りメッセージの説明図である。 本発明の第１の実施形態の抑圧処理のフローチャートである。 本発明の第２の実施形態の音響−独自性データベース生成処理のフローチャートである。 本発明の第３の実施形態の検証対象の音響データの独自性検証処理のフローチャートである。 本発明の第４の実施形態の類似独自性有りメッセージの説明図である。

以下、本発明の実施形態を図１〜図１２を用いて説明する。

（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態を図１〜図９を用いて説明する。

図１は、本発明の第１の実施形態の計算機システムの構成を示すブロック図である。

本計算機システムは、サーバ１０１及びクライアント計算機１０４を備える。サーバ１０１とクライアント計算機１０４とはネットワーク１０６を介して説明されている。

サーバ１０１は、音響データに独自性があるか否かを示す音響−独自性データベース１０３を生成するとともに、音響−独自性データベース１０３を参照し、検証対象の音響データが他者の音響データに類似するか否かを判定する。

サーバ１０１は、音響−使用者データベース１０２、音響−独自性データベース１０３、音響特徴抽出手段１１０、共通音響抽出手段１１１、独自性判定手段１１２、及び、類似度計算手段１１３を備える。

音響−使用者データベース１０２は、音響データと当該音響データを使用する使用者との対応関係を示し、図３で詳細を説明する。

音響−独自性データベース１０３は、音響データを構成する音響区間のうち他の音響データと共通する音響区間（共通音響区間）に独自性があるか否かを示し、図４で詳細を説明する。

音響特徴抽出手段１１０、共通音響抽出手段１１１、独自性判定手段１１２、及び類似度計算手段１１３は、サーバ１０１の内部処理によって実現される構成である。

音響特徴抽出手段１１０は、音響の各構成要素の特徴量（音響特徴量）を抽出する。なお、音響の構成要素は、例えば、パワー、メロディ、音色、和声、及び音韻である。

共通音響抽出手段１１１は、音響特徴抽出手段１１０によって抽出された音響特徴量の自己相関を算出して、算出した自己相関が所定の値以上となる音響区間を抽出する。

独自性判定手段１１２は、共通音響抽出手段１１１によって抽出された音響区間に独自性があるか否かを判定する。独自性判定手段１１２の具体的な独自性の判定方法は、図２で詳細に説明する。

類似度計算手段１１３は、検証対象の音響データの音響特徴量と音響−独自性データベース１０３に登録された音響特徴量との類似度を計算することによって、検証対象の音響データが他者の音響データに類似するか否かを判定する。なお、類似度計算手段１１３の類似度計算方法は、図５で詳細に説明する。

クライアント計算機１０４は、音響データ蓄積装置１０５、音響特徴抽出手段１１４、情報提示手段１１５、及び音響抑圧手段１１６を備える。また、クライアント計算機１０４は、表示装置１０７、入力装置１０８、及び音声出力装置１０９に接続されている。

音響データ蓄積装置１０５は、検証対象となる音響データが記憶された記憶装置（ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の）である。

なお、検証対象となる音響データは、例えば、ユーザによって入力装置１０８を介して入力装置を介して入力される。ユーザは、音声出力装置１０９から出力された音響、及び表示装置１０７に表示された音響を示す画面を確認しながら、検証対象となる音響データを入力してもよい。

音響特徴抽出手段１１４は、サーバ１０１に備わる音響特徴抽出手段１１０と同様に、音響特徴抽出手段１１４に記憶された音響データの各構成要素の音響特徴量を抽出する。

情報提示手段１１５は、検証対象の音響データが他者の音響データに類似するか否かの判定結果を示すメッセージをクライアント計算機１０４のユーザに提示する。なお、情報提示手段１１５が提示するメッセージは、図６〜図８で詳細に説明する。

音響抑圧手段１１６は、検証対象の音響データの構成要素のうち他者の音響データの構成要素に類似すると判定された構成要素が当該他者の音響データの構成要素との類似度が所定値以下になるように、類似度を抑圧する処理を実行する。なお、音響抑圧手段１１６の抑圧処理は、図９で詳細に説明する。

なお、クライアント計算機１０４は、少なくとも情報提示手段１１５を備え、表示装置１０７と接続されていればよく、他の構成はサーバ１０１が備えていてもよい。

図２は、本発明の第１の実施形態のサーバ１０１によって実行される音響−独自性データベース生成処理のフローチャートである。

音響−独自性データベース生成処理は、生成が容易な音響−使用者データベース１０２に基づいて、音響特徴量と独自性との関係を示す音響−独自性データベース１０３を自動的に生成する。

音響−独自性データベース生成処理を説明する前に、図３を用いて、音響−使用者データベース１０２について説明する。図３は、本発明の第１の実施形態の音響−使用者データベース１０２の説明図である。

音響−使用者データベース１０２は、ファイル名３０１及び使用者３０２を含む。

ファイル名３０１には、音響データのファイル名が登録される。使用者３０２には、ファイル名３０１に登録された音響データを使用する使用者の一意な識別子が登録される。

例えば、音響データがテレビコマーシャルの１５秒間の音響データである場合には、ファイル名３０１には、当該テレビコマーシャルの音響データのファイル名が登録され、使用者３０２には、当該テレビコマーシャルの音響データを使用する会社名が登録される。

なお、音響−使用者データベース１０２は、音響−独自性データベース生成処理が実行される前に、サーバ１０１の管理者によって予め設定されているものとする。

図２に戻り、音響−独自性データベース生成処理について説明する。

音響−独自性データベース生成処理は、音響データの一つの構成要素が選択され、選択された構成要素に対して実行され、音響データのすべての構成要素に対して実行されるまで繰り返される（２０１、２１６）。

サーバ１０１は、ステップ２０１の処理で選択された構成要素の音響特徴量を抽出する（２０３）。ステップ２０３の処理は、音響−使用者データベース１０２に登録されたすべての音響データに対して実行されるまで繰り返される（２０２、２０４）。また、ステップ２０３の処理は、音響特徴抽出手段１１０によって実行される。

以下に、各構成要素（パワー、メロディ、音色、和声、及び音韻）についての音響特徴量の抽出方法について説明する。

まず、パワーの音響特徴量（パワー特徴量）の抽出方法について説明する。

処理対象となる構成要素としてパワーがステップ２０１の処理で選択された場合には、音響特徴抽出手段１１０は、フレーム長２５ｍｓ及びフレーム周期１０ｍｓの音響サンプルを音響データから抽出して、抽出された音響サンプルごとに、音響サンプルの振幅値を二乗した値（二乗値）を算出する。そして、音響特徴抽出手段１１０は、算出した二乗値をすべての音響サンプル分加算することによって、音響データのパワー特徴量を算出する。

次に、メロディの音響特徴量（メロディ特徴量）の抽出方法について説明する。

処理対象となる構成要素としてメロディがステップ２０１の処理で選択された場合には、音響特徴抽出手段１１０は、非特許文献１に記載された基本周波数を用いることによって、メロディ特徴量を抽出する。

基本周波数は、音響特徴抽出手段１１０が、所定の時刻Ｔを基準とした音響データの自己相関を計算し、自己相関の値が最大となる時刻と時刻Ｔとの差である時間ｔを算出し、１／ｔを計算することによって算出される。なお、音響特徴抽出手段１１０は、基本周波数を算出する際に用いる所定の時刻Ｔは任意の時刻であってもよい。なお、メロディ特徴量は、非特許文献２に記載された方法を用いても抽出できる。

次に、音色の音響特徴量（音色特徴量）の抽出方法について説明する。

処理対象となる構成要素として音色がステップ２０１の処理で選択された場合には、音響特徴抽出手段１１０は、非特許文献３に記載されたＭＦＣＣ（Ｍｅｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｃｅｐｓｔｒｕｍ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）を用いることによって、音色特徴量を抽出する。なお、この方法については周知の方法であるため説明を省略する。

次に、和声の音響特徴量（和声特徴量）の抽出方法について説明する。

処理対象となる構成要素として和声がステップ２０１の処理で選択された場合には、音響特徴抽出手段１１０は、非特許文献４に記載されたクロマベクトルを用いることによって、和声特徴量を抽出する。

クロマベクトルは音響信号のパワースペクトルをオクターブごとに重ね合わせたもので、１２音名をＣ（＝１，２,・・・，１２）として数式１によって表現される。

Ｆ（Ｃ，ｆ）は、周波数fが音名ｃのオクターブである場合には１であり、周波数fがｃのオクターブでない場合には０であるフィルタの役割を果たす。ここで、周波数fがｃのオクターブである場合とは、ｃの基準周波数をｆｃとして、所定のｘに対して数式２が成立する状態を示す。また、Ｐ（ｆ、ｔ）は時刻ｔ及び周波数fにおけるパワースペクトルの密度関数を示す。

次に、音韻の音響特徴量（音韻特徴量）の抽出方法について説明する。

処理対象となる構成要素として音韻がステップ２０１の処理で選択された場合には、音響特徴抽出手段１１０は、例えば音響データの音響波形を音声認識した場合に取得される音素系列を利用することによって、音韻特徴量を抽出する。音声認識については非特許文献１に記載される。
Ｄａｎｉｅｌ Ｊｕｒａｆｓｋｙ ｅｔ．ａｌ．著、Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（２ｎｄ Ｅｄｉｔｉｏｎ）、Ｐｒｅｎｔｉｃｅ Ｈａｌｌ、２００８ Ａ．ｄｅ Ｃｈｅｖｅｉｇｎｅ ｅｔ．ａｌ．著、ＹＩＮ， ａ ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｅｓｔｉｍａｔｏｒ ｆｏｒ ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ ｍｕｓｉｃ、Ｔｈｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ａｃｏｕｓｔｉｃａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ ２００２ Ｔａｋｅｎｏｂｕ Ｔｏｋｕｎａｇａ ｅｔ．ａｌ．著、Ｌａｒｇｅ−Ｓｃａｌｅ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ、Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ ２００８ Ｍ．Ａ．Ｂａｒｔｓｃｈ ｅｔ．ａｌ．著、Ｔｏ Ｃａｔｃｈ Ａ Ｃｈｏｒｕｓ：Ｕｓｉｎｇ Ｃｈｒｏｍａ−Ｂａｓｅｄ Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ Ａｕｄｉｏ Ｔｈｕｍｂｎａｉｌｉｎｇ、 Ｐｒｏｃ． ＷＡＳ−ＰＡＡ‘０１，ｐｐ．１５−１８、２００１ ステップ２０１の処理で選択された処理対象の構成要素の音響特徴量が音響−使用者データベース１０２に登録されたすべて音響データに対して抽出された場合には、サーバ１０１は、ステップ２０３の処理で抽出された音響特徴量の系列ｆ1，ｆ2，…，ｆNを縦列接続し、一つの音響特徴量の系列（Ｆ＝（ｆ1，ｆ2，…，ｆN））に変換する（２０５）。そして、共通音響抽出手段１１１は、ステップ２０５の処理で変換された音響特徴量Ｆの自己相関を計算し、自己相関の値が所定の値以上となる音響区間を検出する（２０６）。ステップ２０６の処理は、音響−使用者データベース１０２に登録された音響データの類似する音響特徴量の音響区間を検出する処理である。

そして、独自性判定手段１１２は、ステップ２０６の処理で検出された音響区間から処理対象となる一つの音響区間を選択し、選択した処理対象の音響区間にステップ２０８〜２１０の処理を実行し、ステップ２０６の処理で検出されたすべての音響区間にステップ２０８〜２１０の処理が実行されるまで繰り返す（２０７、２１１）。

まず、独自性判定手段１１２は、処理対象の音響区間の使用者の異なり数が１であるか否か、つまり、当該音響区間が一人の使用者によって使用されているか、異なる複数の使用者によって使用されているかを判定する（２０８）。

ステップ２０８の処理について具体的に説明する。

まず、独自性判定手段１１２は、音響−使用者データベース１０２を参照し、処理対象の音響区間を含む音響データの使用者を特定し、処理対象の音響区間の使用者の異なり数を１とする。

そして、独自性判定手段１１２は、自己相関の値が処理対象の音響区間の自己相関の値から所定範囲内となる音響区間（類似音響区間）を抽出する。そして、独自性判定手段１１２は、音響−使用者データベース１０２を参照し、類似音響区間を含む音響データの使用者を特定する。

次に、独自性判定手段１１２は、処理対象の音響区間の使用者と類似音響区間の使用者とが異なる場合には、処理対象の音響区間の使用者の異なり数を使用者が異なる分だけ増加させる。独自性判定手段１１２は、特定された処理対象の音響区間の使用者と類似音響区間の使用者とが同一である場合には、処理対象の音響区間の使用者の異なり数を増加させない。

処理対象の音響区間の使用者数が１であるとステップ２０８の処理で判定された場合、つまり、当該音響区間が一人の使用者によって使用されていると判定された場合には、独自性判定手段１１２は、音響−独自性データベース１０３に、当該音響区間に独自性がある旨を登録する（２０９）。

一方、処理対象の音響区間の使用者数が２以上であるとステップ２０８の処理で判定された場合、つまり、当該音響区間が異なる複数の使用者によって使用されていると判定された場合には、独自性判定手段１１２は、音響−独自性データベース１０３に、当該音響区間に独自性がない旨を登録する（２１０）。

なお、ステップ２０８〜２１０の処理において、音響区間に独自性があるか否かを判定するための閾値として使用者の異なり数が１であるか否かを用いたが、当該使用者の異なり数の閾値は１に限られず、任意の値であればよい。

また、ステップ２０６の処理で検出された音響区間が多ければ多いほど音響区間に独自性があるか否かを判定するための閾値を大きくし、ステップ２０６の処理で検出された音響区間が少なければ少ないほど音響区間に独自性があるか否かを判定するための閾値を小さくしてもよい。

ここで、音響−独自性データベース１０３について、図４を用いて説明する。図４は、本発明の第１の実施形態の音響−独自性データベース１０３の説明図である。

音響−独自性データベース１０３は、ファイル名４０１、区間４０２、特徴量タイプ４０３、特徴量ファイル４０４、使用者４０５、及び独自性４０６を含む。

ファイル名４０１には、区間４０２に登録された音響区間を含む音響データのファイル名が登録される。区間４０２には、自己相関の値が所定値以上となった音響区間を示す時間情報が登録される。特徴量タイプ４０３には、区間４０２に登録された音響区間の構成要素を示す情報が登録される。特徴量ファイル４０４には、区間４０２に登録された音響区間の特徴量を示す値が登録される。使用者４０５には、区間４０２に登録された音響区間及び当該音響区間の類似音響区間の使用者の一意な識別子が登録される。独自性４０６には、区間４０２に登録された音響区間に独自性があるか否かを示す情報が登録される。

独自性判定手段１１２は、ステップ２０８及び２０９の処理では、音響−独自性データベース１０３のファイル名４０１、区間４０２、特徴量タイプ４０３、特徴量ファイル４０４、使用者４０５、及び独自性４０６に、処理対象の音響区間の対応する情報を登録する。

ステップ２０６の処理で検出されたすべての音響区間にステップ２０８〜２１０の処理が実行されると、独自性判定手段１１２は、自己相関の値が所定値よりも小さい音響区間を検出する（２１２）。

そして、独自性判定手段１１２は、ステップ２１２の処理で検出された音響区間から処理対象となる一つの音響区間を選択し、選択した処理対象の音響区間にステップ２１４の処理を実行し、ステップ２１２の処理で検出されたすべての音響区間にステップ２１４の処理が実行されるまで繰り返す（２１３、２１５）。

独自性判定手段１１２は、音響−独自性データベース１０３に、処理対象の音響区間に独自性がある旨を登録する（２１４）。

独自性判定手段１１２は、ステップ２１４の処理では、ステップ２０８及び２０９の処理と同じく、音響−独自性データベース１０３のファイル名４０１、区間４０２、特徴量タイプ４０３、特徴量ファイル４０４、使用者４０５、及び独自性４０６に、処理対象の音響区間の対応する情報を登録する。

ステップ２１２の処理で検出されたすべての音響区間にステップ２１４の処理が実行されると、サーバ１０１は、音響データのすべての構成要素に対してステップ２０２〜２１５の処理が実行されたか否かを判定し、音響データのすべての構成要素に対してステップ２０２〜２１５の処理が実行されていない場合には、ステップ２０１の処理に戻り他の構成要素に対してステップ２０２〜２１５の処理を実行し、音響データのすべての構成要素に対してステップ２０２〜２１５の処理が実行された場合には、音響−独自性データベース生成処理を終了する（２１６）。

以上の処理によって、音響−使用者データベース１０２から音響−独自性データベース１０３が生成される。

音響−独自性データベース１０３に登録されたエントリは、追加又は削除が可能であり、例えば、登録音響商標の音響データが音響−独自性データベース１０３のエントリに追加されてもよい。

図５は、本発明の第１の実施形態の検証対象の音響データの独自性検証処理のフローチャートである。

検証対象の音響データは、例えば、クライアント計算機１０４に備わる音響データ蓄積装置１０５に記憶された音響データのうちユーザによって指定された音響データである。

独自性検証処理は、ユーザによって指定された音響データ（検証対象の音響データ）の独自性を音響−独自性データベース１０３を用いて検証する処理であり、検証対象の音響データのどの構成要素が他者の音響データの構成要素と類似するかをユーザに提示する処理である。

なお、独自性検証処理は、検証対象の音響データの指定及び独自性検証処理の開始指令を入力装置１０８を介してクライアント計算機１０４が受け付けた場合に実行される。

まず、クライアント計算機１０４の音響特徴抽出手段１１４は、音響データ蓄積装置１０５に記憶された音響データのうち、検証対象となる音響データの各構成要素の音響特徴量を抽出する（５０１）。なお、ステップ５０１の処理の詳細は、図２のステップ２０３の処理と同じであるので、説明を省略する。

ステップ５０１の処理で、検証対象の音響データの各構成要素の音響特徴量が抽出されると、クライアント計算機１０４は、検証対象の音響データ、及び、ステップ５０１の処理で抽出された当該音響データの各構成要素の音響特徴量をサーバ１０１へ送信する。

なお、クライアント計算機１０４は、ユーザからの処理開始の指令を受け付けた場合に、検証対象の音響データを送信する構成であれば、ステップ５０１の処理を実行する必要はなく、サーバ１０１の音響特徴抽出手段１１０がステップ５０１の処理を実行すればよい。

サーバ１０１は、検証対象の音響データ及び当該音響データの音響特徴量を受信した場合に、検証対象の音響データの一つの構成要素を選択し、選択された構成要素に対してステップ５０３〜５０９の処理を実行し、検証対象の音響データのすべての構成要素に対してステップ５０３〜５０９の処理を実行するまで繰り返す（５０２、５１０）。

そして、サーバ１０１は、音響−独自性データベース１０３に登録された一の音響区間を選択し、当該音響区間の音響特徴量とステップ５０２の処理で選択された構成要素の音響特徴量とを検証する処理（ステップ５０４〜５０８）を、音響−独自性データベース１０３に登録されたすべての音響区間の音響特徴量に実行するまで繰り返す（５０３、５０９）。

まず、サーバ１０１の類似度計算手段１１３は、検証対象の音響データの構成要素のうち処理対象となる構成要素の任意の区間の音響特徴量（以下、音響特徴量Ａという）と、ステップ５０３の処理で選択された音響−独自性データベース１０３の一の音響区間の音響特徴量（以下、音響特徴量Ｂという）との類似度を計算し、計算された類似度が所定値以上であるか否かを判定する（５０４）。類似度計算方法には、例えば動的計画方法を用いることができる。

ステップ５０４の処理で、音響特徴量Ａと音響特徴量Ｂとの類似度が所定値未満であると判定された場合には、サーバ１０１は、ステップ５０２の処理で選択された構成要素の音響特徴量と音響−独自性データベース１０３に登録されたすべての音響区間の音響特徴量との検証が終了したか否かを判定し、ステップ５０２の処理で選択された構成要素の音響特徴量と音響−独自性データベース１０３に登録されたすべての音響区間の音響特徴量との検証が終了していない場合には、ステップ５０３の処理に戻り、ステップ５０２の処理で選択された構成要素の音響特徴量と音響−独自性データベース１０３に登録されたすべての音響区間の音響特徴量との検証が終了した場合には、ステップ５１０の処理に進む（５０９）。

ステップ５１０の処理では、サーバ１０１は、検証対象の音響データのすべての構成要素にステップ５０３〜５０９の処理が実行されたか否かを判定し、検証対象の音響データのすべての構成要素にステップ５０３〜５０９の処理が実行されていない場合には、ステップ５０２の処理に戻り、検証対象の音響データのすべての構成要素にステップ５０３〜５０９の処理が実行された場合には、ステップ５１１の処理に進む（５１０）。

サーバ１０１は、音響−独自性データベース１０３に登録された音響特徴量との類似度が閾値以上となる検証対象の音響データの構成要素が存在するか否かを判定する（５１１）。

ステップ５１１の処理で、音響−独自性データベース１０３に登録された音響特徴量との類似度が閾値以上となる検証対象の音響データの構成要素が存在しないと判定された場合には、検証対象の音響データは他者の音響データと非類似であるので、サーバ１０１は、検証対象の音響データは他者の音響データと非類似であることをクライアント計算機１０４に通知する。

クライアント計算機１０４は、検証対象の音響データは他者の音響データと非類似であることをサーバ１０１から通知されると、クライアント計算機１０４に備わる情報提示手段１１５は、検証対象の音響データが非類似である旨の非類似メッセージ６００（図６参照）を表示装置１０７に表示する（５１２）。

一方、ステップ５１１の処理で、音響−独自性データベース１０３に登録された音響特徴量との類似度が閾値以上となる検証対象の音響データの構成要素が存在すると判定された場合には、クライアント計算機１０４は非類似メッセージ６００を表示する必要はないので、独自性検証処理を終了する。

図６は、本発明の第１の実施形態の非類似メッセージ６００の説明図である。

非類似メッセージ６００は、図６に示すように、検証対象の音響データが他者の音響データと非類似である旨をユーザに提示する。

なお、ステップ５１１の処理では、検証対象の音響データは他者の音響データと非類似であることをサーバ１０１から通知された場合に、クライアント計算機１０４は非類似メッセージ６００を表示するとしたが、何も表示しなくてもよい。

ステップ５０４の処理で、音響特徴量Ａと音響特徴量Ｂとの類似度が所定値以上であると判定された場合には、サーバ１０１は、音響特徴量Ｂに独自性があるか否かを判定する（５０６）。

具体的には、サーバ１０１は、音響−独自性データベース１０３に登録されたエントリのうち、音響特徴量Ｂの音響区間を示すエントリの独自性４０６に「あり」が登録されているか否かを判定する。

ステップ５０６の処理で、音響特徴量Ｂの音響区間を示すエントリの独自性４０６に「あり」が登録されていないと判定された場合、つまり、音響特徴量Ｂに独自性がないと判定された場合には、サーバ１０１は、音響特徴量Ａの音響区間が音響特徴量Ｂの音響区間と類似し、かつ、音響特徴量Ａと類似する音響特徴量Ｂに独自性がないことをクライアント計算機１０４に通知し、ステップ５０９の処理に進む。

クライアント計算機１０４は、音響特徴量Ａの音響区間が音響特徴量Ｂの音響区間と類似し、かつ、音響特徴量Ａと類似する音響特徴量Ｂに独自性がないことをサーバ１０１から通知された場合には、音響特徴量Ａの音響区間が音響特徴量Ｂの音響区間と類似し、かつ、音響特徴量Ａと類似する音響特徴量Ｂに独自性がない旨の類似独自性無しメッセージ７００（図７参照）を表示装置１０７に表示する（５０７）。

図７は、本発明の第１の実施形態の類似独自性無しメッセージ７００の説明図である。

類似独自性無しメッセージ７００は、互いに類似する構成要素、互いに類似する音響特徴量の音響区間、及び、検査対象の音響データの音響特徴量と類似する他者の音響特徴量に独自性が無いことをユーザに提示する。

図７に示す類似独自性無しメッセージ７００では、互いに類似する構成要素は「和声」で、互いに類似する音響特徴量の音響区間は、「音響データＡの３．５秒から４．９秒」及び「００１．ｗａｖの３．５秒から４．１秒」である。また、検査対象の音響データの音響特徴量と類似する他者の音響特徴量に独自性が無いことは、「多数の使用者が利用している」及び「著作権上の問題がないかを確認してください。」によってユーザに提示される。

また、類似独自性無しメッセージ７００は、「問題箇所を抑圧する」と表示された抑圧ボタン７０１を含む。

抑圧ボタン７０１がクリックされると、クライアント計算機１０４は、検査対象の音響データの類似する構成要素の音響区間の音響特徴量の類似度が低下するように、当該音響特徴量を抑圧する抑圧処理を実行する。この抑圧処理については図９で詳細に説明する。

一方、ステップ５０６の処理で、音響特徴量Ｂの音響区間を示すエントリの独自性４０６に「あり」が登録されていると判定された場合、つまり、音響特徴量Ｂに独自性があると判定された場合には、サーバ１０１は、音響特徴量Ａの音響区間が音響特徴量Ｂの音響区間と類似し、かつ、音響特徴量Ａと類似する音響特徴量Ｂに独自性があることをクライアント計算機１０４に通知し、ステップ５０９の処理に進む。

クライアント計算機１０４は、音響特徴量Ａの音響区間が音響特徴量Ｂの音響区間と類似し、かつ、音響特徴量Ａと類似する音響特徴量Ｂに独自性があることをサーバ１０１から通知された場合には、音響特徴量Ａの音響区間が音響特徴量Ｂの音響区間と類似し、かつ、音響特徴量Ａと類似する音響特徴量Ｂに独自性がある旨の類似独自性有りメッセージ８００（図８参照）を表示装置１０７に表示する（５０８）。

図８は、本発明の第１の実施形態の類似独自性有りメッセージ８００の説明図である。

類似独自性有りメッセージ８００は、互いに類似する構成要素、互いに類似する音響特徴量の音響区間、及び、検査対象の音響データの音響特徴量と類似する他者の音響特徴量に独自性があることをユーザに提示する。

図８に示す類似独自性有りメッセージ８００では、互いに類似する構成要素は「メロディ」で、互いに類似する音響特徴量の音響区間は、「音響データＡの３．５秒から４．９秒」及び「００２．ｗａｖの３．４秒から４．１秒」である。また、検査対象の音響データの音響特徴量と類似する他者の音響特徴量に独自性があることは、「使用者Ｂが独自に利用している」によってユーザに提示される。

また、類似独自性有りメッセージ８００は、「問題箇所を抑圧する」と表示された抑圧ボタン８０１を含む。

なお、抑圧ボタン８０１がクリックされると、クライアント計算機１０４は、抑圧ボタン７０１がクリックされた場合と同じく、抑圧処理を実行する。

以上のように、独自性検証処理では、検証対象の音響データの類似する構成要素、類似する音響区間、及び、類似する音響区間の音響特徴量に独自性があるか否かを表示装置１０７に表示されるので、ユーザは、音響データのどの構成要素を修正すればよいのかが把握できる。

図９は、本発明の第１の実施形態の抑圧処理のフローチャートである。

抑圧処理は、ユーザによって指定された音響データＡのある構成要素の音響区間（ｔ_start…ｔ_end）の音響特徴量Ｔ_Aが他者の音響データＢのある構成要素の音響特徴量Ｔ_Bと類似する場合に、音響特徴量Ｔ_Bと類似する音響特徴量Ｔ_Aを効果的に抑圧する処理である。抑圧処理は、音響特徴量Ｔ_Bの構成要素に合わせて効果的な抑圧方法を切り替える点、及び、音響特徴量Ｔ_Bと類似する音響特徴量Ｔ_Aの音響区間のみを適切に抑圧する点に特徴がある。

抑圧処理は、図７に示す類似独自性無しメッセージ７００の抑圧ボタン７０１又は図８に示す類似独自性有りメッセージ８００の抑圧ボタン８０１がクリックされた場合に、クライアント計算機１０４に備わる音響抑圧手段１１６によって実行される。

まず、音響抑圧手段１１６は、音響データＡの構成要素のうち音響データＢと類似する構成要素が音色であるか否かを判定する（９０１）。

ステップ９０１の処理で、音響データＡの構成要素のうち音響データＢと類似する構成要素が音色でないと判定された場合には、ステップ９０３の処理に進む。

一方、ステップ９０１の処理で、音響データＡの構成要素のうち音響データＢと類似する構成要素が音色であると判定された場合には、音響抑圧手段１１６は、当該音色を抑圧する処理を実行する（９０２）。

具体的には、音響抑圧手段１１６は、音響データＡの音響区間（ｔ_start…ｔ_end）の音色特徴量系列と音響データＢの音色特徴量系列との類似度が最も高くなるように、音響区間（ｔ_start…ｔ_end）を音響データＢの音色特徴量系列に同期させる。この同期には、動的計画法を用いることができる。

そして、音響抑圧手段１１６は、音響データＡの音響区間（ｔ_start…ｔ_end）から２５ミリ秒単位の音響サンプルを１０ミリ秒周期で抽出し、抽出した各音響サンプルの音色特徴系列を、当該各音響サンプルの時刻と同じ時刻の音響データＢの音色特徴量に対して抑圧するためにフィルタする。これによって、音響データＢと類似する音色のみを効果的に抑圧できる。なお、特定の周波数成分のみを抑圧するために、あるサンプルをフィルタする方法は周知であるので、説明を省略する。

次に、音響抑圧手段１１６は、音響データＡの構成要素のうち音響データＢと類似する構成要素がメロディであるか否かを判定する（９０３）。

ステップ９０３の処理で、音響データＡの構成要素のうち音響データＢと類似する構成要素がメロディでないと判定された場合には、ステップ９０５の処理に進む。

一方、ステップ９０３の処理で、音響データＡの構成要素のうち音響データＢと類似する構成要素がメロディであると判定された場合には、音響抑圧手段１１６は、当該メロディを抑圧する処理を実行する（９０４）。

具体的には、音響抑圧手段１１６は、音響データＡの音響区間（ｔ_start…ｔ_end）から２５ミリ秒単位の音響サンプルを１０ミリ秒周期で抽出する。そして、音響特徴抽出手段１１４は、抽出した各音響サンプルから基本周波数成分を抽出する。

次に、音響抑圧手段１１６は、音響特徴抽出手段１１４によって抽出された基本周波数成分のみを抑圧するために抽出した音響サンプルをフィルタする。これによって、音響抑圧手段１１６は、音響データＢと類似するメロディのみを効果的に抑圧できる。なお、特定の周波数成分のみを抑圧するためにあるサンプルをフィルタする方法は周知であるので、説明を省略する。

次に、音響抑圧手段１１６は、音響データＡの構成要素のうち音響データＢと類似する構成要素が和声であるか否かを判定する（９０５）。

ステップ９０５の処理で、音響データＡの構成要素のうち音響データＢと類似する構成要素が和声でないと判定された場合には、ステップ９０７の処理に進む。

一方、ステップ９０５の処理で、音響データＡの構成要素のうち音響データＢと類似する構成要素が和声であると判定された場合には、音響抑圧手段１１６は、当該和声を抑圧する処理を実行する（９０６）。

具体的には、音響抑圧手段１１６は、音響データＡの音響区間（ｔ_start…ｔ_end）の和声特徴量系列と音響データＢの和声特徴量系列との類似度が最も高くなるように、音響区間（ｔ_start…ｔ_end）を音響データＢの和声特徴量系列に同期させる。この同期には、動的計画法を用いることができる。

そして、音響抑圧手段１１６は、音響データＡの音響区間（ｔ_start…ｔ_end）から２５ミリ秒単位の音響サンプルを１０ミリ秒周期で抽出し、抽出した各音響サンプルの和声特徴系列を、当該各音響サンプルの時刻と同じ時刻の音響データＢの和声特徴量に対して抑圧するためにフィルタする。これによって、音響データＢと類似する和声のみを効果的に抑圧できる。なお、特定の周波数成分のみを抑圧するためにあるサンプルをフィルタする方法は周知であるので、説明を省略する。

次に、音響抑圧手段１１６は、音響データＡの構成要素のうち音響データＢと類似する構成要素が音韻であるか否かを判定する（９０７）。

ステップ９０７の処理で、音響データＡの構成要素のうち音響データＢと類似する構成要素が音韻でないと判定された場合には、ステップ９０９の処理に進む。

一方、ステップ９０７の処理で、音響データＡの構成要素のうち音響データＢと類似する構成要素が音韻であると判定された場合には、音響抑圧手段１１６は、当該音韻を抑圧する処理を実行する（９０８）。

具体的には、音響抑圧手段１１６は、音響データＡの音響区間（ｔ_start…ｔ_end）のスペクトル系列と音響データＢのスペクトル系列との間のスペクトル間距離が最も小さくなるように、音響区間（ｔ_start…ｔ_end）を音響データＢのスペクトル系列に同期させる。この同期には、動的計画法を用いることができる。

そして、音響抑圧手段１１６は、音響データＡの音響区間（ｔ_start…ｔ_end）から２５ミリ秒単位の音響サンプルを１０ミリ秒周期で抽出し、抽出した各音響サンプルのスペクトルを、当該各音響サンプルの時刻と同じ時刻の音響データＢのスペクトルに対して抑圧するためにフィルタする。これによって、音響データＢと類似する音韻のみを効果的に抑圧できる。なお、特定の周波数成分のみを抑圧するためにあるサンプルをフィルタする方法は周知であるので、説明を省略する。

次に、音響抑圧手段１１６は、音響データの音響区間（ｔ_start…ｔ_end）のスペクトルから、当該スペクトルの距離が最も近い音響データＢの音響区間のスペクトルを減算し（９０９）、抑圧処理を終了する。

具体的には、音響抑圧手段１１６は、音響データＡの音響区間（ｔ_start…ｔ_end）のスペクトル系列と音響データＢのスペクトル系列との間のスペクトル間距離が最も小さくなるように、音響区間（ｔ_start…ｔ_end）を音響データＢのスペクトル系列に同期させる。この同期には、動的計画法を用いることができる。

そして、音響抑圧手段１１６は、音響データＡの音響区間（ｔ_start…ｔ_end）から２５ミリ秒単位の音響サンプルを１０ミリ秒周期で抽出し、抽出した各音響サンプルのスペクトルを、当該各音響サンプルの時刻と同じ時刻の音響データＢのスペクトルに対して抑圧するためにフィルタする。これによって、音響データＢと類似する音響データＡのスペクトル系列のみを効果的に抑圧できる。なお、特定の周波数成分のみを抑圧するためにあるサンプルをフィルタする方法は周知であるので、説明を省略する。

以上によって、音響データＡの構成要素の音響区間のうち音響データＢと類似する構成要素の音響区間のみを効果的に抑圧できる。

（第２の実施形態）
以下、本発明の第２の実施形態を図１０を用いて説明する。

第２の実施形態は、第１の実施形態の図２に示す音響−独自性データベース生成処理の別実施形態である。

図１０は、本発明の第２の実施形態の音響−独自性データベース生成処理のフローチャートである。

音響−独自性データベース生成処理は、音響データの一つの構成要素が選択され、選択された構成要素に対して実行され、音響データのすべての構成要素に対して実行されるまで繰り返される（１１０１、１１１７）。

サーバ１０１は、ステップ１１０１の処理で選択された構成要素の音響特徴量を抽出する（１１０３）。ステップ１１０３の処理は、音響−使用者データベース１０２に登録されたすべての音響データに対して実行されるまで繰り返される（１１０２、１１０４）。また、ステップ１１０３の処理は、音響特徴抽出手段１１０によって実行され、図２に示すステップ２０３の処理と同じなので、説明を省略する。

次に、サーバ１０１は、ステップ１１０２〜１１０４の処理で抽出された音響特徴量の構成要素ごとにステップ１１０６〜１１１５の処理を実行する。なお、サーバ１０１は、ステップ１１０６〜１１１５の処理を音響特徴量のすべての構成要素に対して実行する（１１０５、１１１６）。

まず、共通音響抽出手段１１１は、実行対象の構成要素の音響特徴量と他の構成要素の構成要素の音響特徴量との相互相関を計算し、相互相関の値が所定の値以上となる音響区間を検出する（１１０６）。

そして、独自性判定手段１１２は、ステップ１１０６の処理で検出された音響区間から処理対象となる一つの音響区間を選択し、選択した処理対象の音響区間にステップ１１０８〜１１１０の処理を実行し、ステップ１１０６の処理で検出されたすべての音響区間にステップ１１０８〜１１１０の処理が実行されるまで繰り返す（１１０７、１１１１）。

なお、ステップ１１０８〜１１１０の処理は、図２に示すステップ２０８〜２１０の処理と同じであるので説明を省略する。

ステップ２０６の処理で検出されたすべての音響区間にステップ１１０８〜１１１０の処理が実行されると、独自性判定手段１１２は、相互相関の値が所定値よりも小さい音響区間を検出する（１１１２）。

そして、独自性判定手段１１２は、ステップ１１１２の処理で検出された音響区間から処理対象となる一つの音響区間を選択し、選択した処理対象の音響区間にステップ１１１４の処理を実行し、ステップ１１１２の処理で検出されたすべての音響区間にステップ１１１４の処理が実行されるまで繰り返す（１１１３、１１１５）。

独自性判定手段１１２は、音響−独自性データベース１０３に、処理対象の音響区間に独自性がある旨を登録する（１１１４）。

なお、ステップ１１１４の処理は、図２に示すステップ２１４の処理と同じであるので説明を省略する。

ステップ１１１２の処理で検出されたすべての音響区間にステップ１１１４の処理が実行されると、サーバ１０１は、音響データのすべての構成要素に対してステップ１１０２〜１１１５の処理が実行されたか否かを判定し、音響データのすべての構成要素に対してステップ１１０２〜１１１５の処理が実行されていない場合には、ステップ２０１の処理に戻り他の構成要素に対してステップ１１０２〜１１１５の処理を実行し、音響データのすべての構成要素に対してステップ１１０２〜１１１５の処理が実行された場合には、音響−独自性データベース生成処理を終了する（１１１６）。

以上の処理によって、音響−使用者データベース１０２から音響−独自性データベース１０３が生成される。

（第３の実施形態）
以下、本発明の第３の実施形態を図１１を用いて説明する。

第３の実施形態は、第１の実施形態の図５に示す独自性検証処理の別実施形態である。

図１１は、本発明の第３の実施形態の検証対象の音響データの独自性検証処理のフローチャートである。

なお、第３の実施形態の独自性検証処理は、検証対象の音響データの指定及び独自性検証処理の開始指令をクライアント計算機１０４からサーバ１０１が受信した場合に実行される。

サーバ１０１に備わる類似度計算手段１１３は、検証対象の音響データの総類似度変数Ｓ[ｔ]を用意する（１２０１）。ここで、変数ｔは離散時刻を示し、例えば、１０ミリ秒ごとに１ずつ増加するものとする。検査対象の音響データの総時間を離散時刻Ｔとすると、類似度計算手段１１３は、時刻０から時刻Ｔまでの総類似度変数Ｓ[ｔ]をすべて０に設定する。

また、検証対象の音響データの指定及び独自性検証処理の開始指令をクライアント計算機１０４が受け付けた場合には、クライアント計算機１０４に備わる音響特徴抽出手段１１４は、音響データ蓄積装置１０５に記憶された音響データのうち、検証対象となる音響データの各構成要素の音響特徴量を抽出する（１２０２）。なお、ステップ１２０２の処理の詳細は、図２のステップ２０３の処理と同じであるので、説明を省略する。

ステップ１２０２の処理で、検証対象の音響データの各構成要素の音響特徴量が抽出されると、クライアント計算機１０４は、ステップ１２０２の処理で抽出された当該音響データの各構成要素の音響特徴量をサーバ１０１へ送信する。

なお、クライアント計算機１０４は、ユーザからの処理開始の指令を受け付けた場合に、検証対象の音響データを送信する構成であれば、ステップ１２０２の処理を実行する必要はなく、サーバ１０１の音響特徴抽出手段１１０がステップ１２０２の処理を実行すればよい。

サーバ１０１は、検証対象の音響データの音響特徴量を受信した場合には、音響−独自性データベース１０３に登録された一の音響区間を選択し、選択した一の音響区間に対してステップ１２０４〜１２１７の処理を実行し、音響−独自性データベース１０３に登録されたすべての音響区間に対してステップ１２０４〜１２１７の処理を実行するまで繰り返す（１２０３、１２１８）。

そして、サーバ１０１は、検証対象の音響データの一つの構成要素を選択し、選択された構成要素に対してステップ１２０５及び１２０６の処理を実行し、検証対象の音響データのすべての構成要素に対してステップ１２０５及び１２０６の処理を実行するまで繰り返す（１２０４、１２０７）。

まず、サーバ１０１に備わる類似度計算手段１１３は、検証対象の構成要素の音響特徴量（音響特徴量Ａ）と音響−独自性データベース１０３に登録された音響特徴量（音響特徴量Ｂ）との類似度Ｒを計算する（１２０５）。類似度計算方法には、例えば動的計画方法を用いることができる。

また、類似度計算手段１１３は、音響特徴量Ａの音響区間との時間的な重なりが所定の値以上である音響特徴量Ｂのみを類似度を計算する対象にしてもよい。さらに、類似度計算手段１１３は、音響区間の長さが所定値以上の音響特徴量Ｂのみを類似度を計算する対象にしてもよい。

ここで、ステップ１２０５の処理で計算された類似度Ｒは音響特徴量Ａのある区間（ｔｓ〜ｔｅ）の音響特徴量Ｂに対する類似度であるとする。

この場合に、類似度計算手段１１３は、ステップ１２０５の処理で算出された類似度Ｒを当該区間（ｔｓ〜ｔｅ）の総類似度Ｓ[ｔ]に加算し、加算された値を当該区間（ｔｓ〜ｔｅ）の新たな総類似度Ｓ[ｔ]とする（１２０６）。

次に、類似度計算手段１１３は、検証対象の音響データのすべての構成要素に対してステップ１２０５及び１２０６の処理が実行されたか否かを判定し、検証対象の音響データのすべての構成要素に対してステップ１２０５及び１２０６の処理が実行されていない場合には、ステップ１２０５の処理に戻り、検証対象の音響データのすべての構成要素に対してステップ１２０５及び１２０６の処理が実行された場合には、ステップ１２０８の処理に進む（１２０７）。

独自性判定手段１１２は、ＳｏｌｄにＳ[０]を代入して、ステップ１２０９〜１２１７の処理を実行する（１２０８）。

独自性判定手段１１２は、検証対象の音響データの各離散時刻の総類似度Ｓ[ｔ]とＳｏｌｄとを比較する処理（ステップ１２１０〜１２１６）を検証対象の音響データの全離散時刻の総類似度Ｓ[ｔ]に実行するまで、ステップ１２１０〜１２１６の処理を繰り返す（１２０９、１２１７）。

まず、独自性判定手段１１２は、Ｓｏｌｄの値とＳ[ｔ]の値とが異なるか否かを判定する（１２１０）。なお、Ｓ[ｔ]の離散時刻ｔには最初０が代入されている。

ステップ１２１０の処理で、Ｓｏｌｄの値とＳ[ｔ]の値とが同じと判定された場合には、独自性判定手段１１２は、Ｓ[ｔ]の離散時刻ｔにｔの値をインクリメントした値を代入し（１２１１）、ステップ１２０９の処理に戻る。

一方、ステップ１２１０の処理で、Ｓｏｌｄの値とＳ[ｔ]の値とが異なると判定された場合には、独自性判定手段１１２は、ＳｏｌｄにＳ[ｔ]を代入する（１２１２）。

そして、独自性判定手段１１２は、ステップ１２１２の処理でＳ[ｔ]の値が代入されたＳｏｌｄの値が所定値以上であるか否かを判定する（１２１３）。

ステップ１２１３の処理で、Ｓｏｌｄの値が所定値未満であると判定された場合には、ステップ１２１７の処理に進む。

一方、ステップ１２１３の処理で、Ｓｏｌｄの値が所定値以上であると判定された場合には、独自性判定手段１１２は、類似度の計算に利用された音響特徴量Ｂに独自性があるか否かを判定する（１２１４）。

具体的には、独自性判定手段１１２は、音響−独自性データベース１０３に登録されたエントリのうち類似度の計算に利用された音響特徴量Ｂを示すエントリの独自性４０６に「あり」が登録されているか否かを判定する。

ステップ１２１４の処理で、類似度の計算に利用された音響特徴量Ｂに独自性がないと判定された場合には、独自性判定手段１１２は、離散時刻ｔ及びステップ１２０５の処理で計算された類似度Ｒを参照して、音響特徴量Ｂと類似する構成要素を特定する。

これは、Ｓ[ｔ]の値は、検証対象の音響データのすべての構成要素の離散時刻ｔにおける音響特徴量の類似度が加算されることによって算出されるため、独自性判定手段は、Ｓ[ｔ]の値だけではどの構成要素の音響特徴量が音響特徴量Ｂと類似するのか把握できない。

このため、独自性判定手段１１２は、当該離散時刻ｔにおけるステップ１２０５の処理で計算された構成要素ごとの類似度Ｒに基づき、音響特徴量Ｂと類似する音響特徴量の構成要素を特定する。

次に、サーバ１０１は、離散時刻ｔが示す音響区間が音響特徴量Ｂと類似すること、当該音響区間Ｂと類似する構成要素、及び当該音響特徴量Ｂに独自性がないことをクライアント計算機１０４に通知し、ステップ１２１７の処理に進む。

クライアント計算機１０４は、離散時刻ｔが示す音響区間が音響特徴量Ｂと類似すること、当該音響区間Ｂと類似する構成要素、及び当該音響特徴量Ｂに独自性がないことをサーバ１０１から通知された場合には、図７に示す類似独自性無しメッセージ７００を表示装置１０７に表示する（１２１５）。

一方、ステップ１２１４の処理で、類似度の計算に利用された音響特徴量Ｂに独自性があると判定された場合には、独自性判定手段１１２は、離散時刻ｔ及びステップ１２０５の処理で計算された類似度Ｒを参照して、音響特徴量Ｂと類似する構成要素を特定する。なお、音響特徴量Ｂと類似する構成要素の特定方法については、前述したとおりである。

次に、サーバ１０１は、離散時刻ｔが示す音響区間が音響特徴量Ｂと類似すること、当該音響区間Ｂと類似する構成要素、及び当該音響特徴量Ｂに独自性があることをクライアント計算機１０４に通知し、ステップ１２１７の処理に進む。

クライアント計算機１０４は、離散時刻ｔが示す音響区間が音響特徴量Ｂと類似すること、当該音響区間Ｂと類似する構成要素、及び当該音響特徴量Ｂに独自性があることをサーバ１０１から通知された場合には、図８に示す類似独自性有りメッセージ８００を表示装置１０７に表示する（１２１６）。

次に、独自性判定手段１１２は、検証対象の音響データの全離散時刻の総類似度Ｓ[ｔ]にステップ１２１０〜１２１６の処理が実行されたか否かを判定し、検証対象の音響データの全離散時刻の総類似度Ｓ[ｔ]にステップ１２１０〜１２１６の処理が実行されていないと判定された場合には、ステップ１２０９の処理に戻り、検証対象の音響データの全離散時刻の総類似度Ｓ[ｔ]にステップ１２１０〜１２１６の処理が実行されたと判定された場合には、ステップ１２１８の処理に進む。

次に、サーバ１０１は、音響−独自性データベース１０３に登録されたすべての音響区間に対してステップ１２０４〜１２１７の処理が実行されたか否かを判定し、音響−独自性データベース１０３に登録されたすべての音響区間に対してステップ１２０４〜１２１７の処理がされていないと判定された場合には、ステップ１２０４の処理に戻り、音響−独自性データベース１０３に登録されたすべての音響区間に対してステップ１２０４〜１２１７の処理がされていないと判定された場合には、ステップ１２１９の処理に進む。

サーバ１０１は、ステップ１２１３の処理で音響−独自性データベース１０３に登録された音響特徴量との類似度が所定値以上であると判定された検証対象の音響データの構成要素が存在したか否かを判定する（１２１９）。

ステップ１２１９の処理で、音響−独自性データベース１０３に登録された音響特徴量との類似度が所定値以上であるとステップ１２１３の処理で判定された検証対象の音響データの構成要素が存在しないと判定された場合には、検証対象の音響データは他者の音響データと非類似であるので、サーバ１０１は、検証対象の音響データは他者の音響データと非類似であることをクライアント計算機１０４に通知する。

クライアント計算機１０４は、検証対象の音響データは他者の音響データと非類似であることをサーバ１０１から通知されると、図６に示す非類似メッセージ６００（図６参照）を表示装置１０７に表示する（１２２０）。

一方、ステップ１２１９の処理で、音響−独自性データベース１０３に登録された音響特徴量との類似度が所定値以上であるとステップ１２１３の処理で判定された検証対象の音響データの構成要素が存在すると判定された場合には、クライアント計算機１０４は非類似メッセージ６００を表示する必要はないので、独自性検証処理を終了する。

以上のように、第３の実施形態では、音響データを構成するすべての構成要素の音響特徴量の類似度を加算した類似度が算出されるので、検証対象の音響データが全体としてどの音響データに類似するかを把握することができる。

（第４の実施形態）
以下、本発明の第４の実施形態を図１２を用いて説明する。

本発明の第４の実施形態は、第１の実施形態の類似独自性有りメッセージ８００の別実施形態である。

図１２は、本発明の第４の実施形態の類似独自性有りメッセージ１３００の説明図である。

類似独自性有りメッセージ１３００は、検証対象音響データ表示部１３０１、メッセージ部１３０２、及び抑圧ボタン１３０３を含む。

検証対象音響データ表示部１３０１には、検証対象の音響データのスペクトルが表示される。メッセージ部１３０２には、図８に示す類似独自性有りメッセージ８００と同じく、音響特徴量Ａの音響区間が音響特徴量Ｂの音響区間と類似し、かつ、音響特徴量Ａと類似する音響特徴量Ｂに独自性がある旨が表示される。

抑圧ボタン１３０３は、図８に示す抑圧ボタン８０１と同じなので説明を省略する。

メッセージ部１３０２は、検証対象音響データ表示部１３０１に表示された音響データＡの音響区間のうち音響データＢと類似する音響区間を示すように、表示される。このため、ユーザは、音響データＡのどの音響区間が他者の音響データと類似しているのかを一目で把握できる。

また、第４の実施形態の類似独自性有りメッセージ１３００は、第１の実施形態の図７に示す類似独自性無しメッセージ７００に適用してもよい。

１０１ サーバ
１０２ 音響−使用者データベース
１０３ 音響−独自性データベース
１０４ クライアント計算機
１０５ 音響データ蓄積装置
１０６ ネットワーク
１０７ 表示装置
１０８ 入力装置
１０９ 音声出力装置
１１０ 音響特徴抽出手段
１１１ 共通音響抽出手段
１１２ 独自性判定手段
１１３ 類似度計算手段
１１４ 音響特徴抽出手段
１１５ 情報提示手段
１１６ 音響抑圧手段
６００ 非類似メッセージ
７００ 類似独自性無しメッセージ
８００ 類似独自性有りメッセージ

Claims (16)

1. 音響データと当該音響データを使用する使用者の独自性との関係を示す音響−独自性データベースを生成する音響−独自性データベース生成システムにおいて、
   前記音響データと当該音響データを使用する使用者との関係を示す音響−使用者データベースを記憶し、
   前記音響−使用者データベースに登録された各音響データ間で類似する音響区間を抽出する共通音響抽出部と、
   前記音響−使用者データベースに基づいて、前記共通音響抽出部によって抽出された音響区間の音響データを使用する使用者の数を特定し、前記特定された使用者の数が所定値より小さい場合、当該音響区間に独自性が有ると判定する独自性判定部と、
   前記独自性判定部による判定の結果を前記音響−独自性データベースに登録する音響−独自性データベース生成部と、を備えることを特徴とする音響−独自性データベース生成システム。
2. 前記独自性判定部は、前記共通音響抽出部によって抽出された音響区間の数が大きくなると、前記所定の値を大きくすることを特徴とする請求項１に記載の音響−独自性データベース生成システム。
3. 前記音響データは複数の構成要素によって構成され、
   前記音響データの前記構成要素ごとの音響特徴量を抽出する音響特徴抽出部を備え、
   前記共通音響抽出部は、前記音響−使用者データベースに登録された各音響データ間で前記音響特徴抽出部によって抽出された音響特徴量が類似する音響区間を抽出し、
   前記音響特徴抽出部は、ユーザによって音響データが与えられた場合、前記与えられた音響データの前記構成要素ごとの音響特徴量を抽出し、
   前記与えられた音響データの音響特徴量と前記音響−独自性データベースに登録された音響区間の音響特徴量との類似度を計算する類似度計算部と、
   前記類似度計算部によって計算された類似度が所定値以上である場合、前記類似度が所定値以上である音響特徴量の音響区間、及び前記類似度が所定値以上である音響特徴量の構成要素をユーザに提示する提示部と、を備えることを特徴とする請求項１に記載の音響−独自性データベース生成システム。
4. ユーザによって与えられた音響データと予め記憶された音響データとが類似するか否かを判定する音響データ類似判定システムにおいて、
   前記音響データは複数の構成要素によって構成され、
   前記音響データ類似判定システムには、前記予め記憶された音響データと当該音響データの独自性との関係を示す音響−独自性データベースが記憶され、
   前記音響データの前記構成要素ごとの音響特徴量を抽出する音響特徴量抽出部を備え、 前記音響−独自性データベースには、前記予め記億された音響データの音響特徴量の使用者数が所定数以上である場合、当該音響特徴量は前記独自性を有さないこと、又は、前記使用者数が前記所定数より小さい場合、当該音響特徴量は前記独自性を有することが登録され、
   前記与えられた音響データの音響特徴量と前記音響−独自性データベースに登録された前記音響特徴量との類似度を計算する類似度計算部と、
   前記類似度計算部によって計算された類似度が所定値以上である場合、前記類似度が所定値以上である音響特徴量の音響区間、及び前記類似度が所定値以上である音響特徴量の構成要素をユーザに提示する提示部と、を備えることを特徴とする音響データ類似判定システム。
5. 前記類似度計算部によって計算された類似度が所定値以上である場合、前記音響−独自性データベースを参照し、前記類似度が所定値以上である前記予め記憶された音響データの音響特徴量に前記独自性が有るか否かを判定する独自性判定部を備え、
   前記提示部は、前記独自性判定部による前記独自性の判定結果によって前記ユーザに提示する情報を切り換えることを特徴とする請求項４に記載の音響データ類似判定システム。
6. 前記類似度計算部によって計算された類似度が所定値以上である前記与えられた音響データの音響特徴量の類似度が前記所定値より小さくなるように、当該音響特徴量を抑圧する音響抑圧部を備えることを特徴とする請求項４に記載の音響データ類似判定システム。
7. 前記音響抑圧部は、前記抑圧の対象となる音響特徴量の構成要素によって適当な抑圧方法を用いることを特徴とする請求項６に記載の音響データ類似判定システム。
8. 前記類似度計算部は、
   前記与えられた音響データの各構成要素の音響特徴量ごとに前記類似度を計算し、
   前記類似度が計算された音響特徴量の音響区間が重複している場合、前記重複している音響区間の音響特徴量の類似度を加算することによって、前記音響データの総合類似度を計算することを特徴とする請求項４に記載の音響データ類似判定システム。
9. 音響データと当該音響データを使用する使用者の独自性との関係を示す音響−独自性データベースを生成する計算機における音響−独自性データベース生成方法において、
   前記計算機には、前記音響データと当該音響データを使用する使用者との関係を示す音響−使用者データベースが記憶され、
   前記音響−使用者データベースに登録された各音響データ間で類似する音響区間を抽出する共通音響抽出ステップと、
   前記音響−使用者データベースに基づいて、前記共通音響抽出ステップによって抽出された音響区間の音響データを使用する使用者の数を特定し、前記特定された使用者の数が所定値より小さい場合、当該音響区間に独自性があると判定する独自性判定ステップと、
   前記独自性判定ステップによる判定の結果を前記音響−独自性データベースに登録する音響−独自性データベース生成ステップと、を含むことを特徴とする音響−独自性データベース生成方法。
10. 前記独自性判定ステップは、前記共通音響抽出ステップによって抽出された音響区間の数が大きくなると、前記所定の値を大きくすることを特徴とする請求項９に記載の音響−独自性データベース生成方法。
11. 前記音響データは複数の構成要素によって構成され、
    前記音響データの前記構成要素ごとの音響特徴量を抽出する音響特徴抽出ステップを含み、
    前記共通音響抽出ステップは、前記音響−使用者データベースに登録された各音響データ間で前記音響特徴抽出ステップによって抽出された音響特徴量が類似する音響区間を抽出し、
    前記音響特徴抽出ステップは、ユーザによって音響データが与えられた場合、前記与えられた音響データの前記構成要素ごとの音響特徴量を抽出し、
    前記与えられた音響データの音響特徴量と前記音響−独自性データベースに登録された音響区間の音響特徴量との類似度を計算する類似度計算ステップと、
    前記類似度計算ステップによって計算された類似度が所定値以上である場合、前記類似度が所定値以上である音響特徴量の音響区間、及び前記類似度が所定値以上である音響特徴量の構成要素をユーザに提示する提示ステップと、を含むことを特徴とする請求項９に記載の音響−独自性データベース生成方法。
12. ユーザによって与えられた音響データと予め記憶された音響データとが類似するか否かを判定する計算機における音響データ類似判定方法において、
    前記音響データは複数の構成要素によって構成され、
    前記計算機には、前記音響データ類似判定方法には、前記予め記憶された音響データと当該音響データの独自性との関係を示す音響−独自性データベースが記憶され、
    前記音響データの前記構成要素ごとの音響特徴量を抽出する音響特徴量抽出ステップを含み、
    前記音響−独自性データベースには、前記予め記億された音響データの音響特徴量の使用者数が所定数以上である場合、当該音響特徴量は前記独自性を有さないこと、又は、前記使用者数が前記所定数より小さい場合、当該音響特徴量は前記独自性を有することが登録され、
    前記与えられた音響データの音響特徴量と前記音響−独自性データベースに登録された前記音響特徴量との類似度を計算する類似度計算ステップと、
    前記類似度計算ステップによって計算された類似度が所定値以上である場合、前記類似度が所定値以上である音響特徴量の音響区間、及び前記類似度が所定値以上である音響特徴量の構成要素をユーザに提示する提示ステップと、を含むことを特徴とする音響データ類似判定方法。
13. 前記類似度計算ステップによって計算された類似度が所定値以上である場合、前記音響−独自性データベースを参照し、前記類似度が所定値以上である前記予め記憶された音響データの音響特徴量に前記独自性が有るか否かを判定する独自性判定ステップを含み、
    前記提示ステップは、前記独自性判定ステップによる前記独自性の判定結果によって前記ユーザに提示する情報を切り換えることを特徴とする請求項１２に記載の音響データ類似判定方法。
14. 前記類似度計算ステップによって計算された類似度が所定値以上である前記与えられた音響データの音響特徴量の類似度が前記所定値より小さくなるように、当該音響特徴量を抑圧する音響抑圧ステップを含むことを特徴とする請求項１２に記載の音響データ類似判定方法。
15. 前記音響抑圧ステップは、前記抑圧の対象となる音響特徴量の構成要素によって適当な抑圧方法を用いることを特徴とする請求項１４に記載の音響データ類似判定方法。
16. 前記類似度計算ステップは、
    前記与えられた音響データの各構成要素の音響特徴量ごとに前記類似度を計算し、
    前記類似度が計算された音響特徴量の音響区間が重複している場合、前記重複している音響区間の音響特徴量の類似度を加算することによって、前記音響データの総合類似度を計算することを特徴とする請求項１２に記載の音響データ類似判定方法。

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