マルチメディア情報提供システム、サーバ装置、端末装置、マルチメディア情報提供方法、ならびに、プログラム
【課題】試聴用の低品質マルチメディア情報から高品質マルチメディア情報を復元する際に、ユーザが暗号鍵等を管理する必要のないマルチメディア情報提供システム等提供する。
【解決手段】サーバ装置は、端末装置から試聴要求があると（４０１）、端末装置に割り当てた初期値からカオス乱数列を生成して、これをノイズとして第１の混合比でマルチメディア情報とミキシングし、結果を第１の提供用マルチメディア情報として送信し（４０２）、向上要求があると（４０５）、端末装置に割り当てた初期値からカオス乱数列を生成して、これをノイズとして第２の混合比でマルチメディア情報とミキシングし、結果を第１の提供用マルチメディア情報として送信し（４０６）、端末装置は第１、第２の提供用マルチメディア情報を成分分析して、ノイズを除去し、高品質のマルチメディア情報を復元する。
【解決手段】サーバ装置は、端末装置から試聴要求があると（４０１）、端末装置に割り当てた初期値からカオス乱数列を生成して、これをノイズとして第１の混合比でマルチメディア情報とミキシングし、結果を第１の提供用マルチメディア情報として送信し（４０２）、向上要求があると（４０５）、端末装置に割り当てた初期値からカオス乱数列を生成して、これをノイズとして第２の混合比でマルチメディア情報とミキシングし、結果を第１の提供用マルチメディア情報として送信し（４０６）、端末装置は第１、第２の提供用マルチメディア情報を成分分析して、ノイズを除去し、高品質のマルチメディア情報を復元する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、低品質のマルチメディア情報を試聴したユーザが高品質のマルチメディア情報を求めると、試聴可能な他の低品質のマルチメディア情報を提供することにより、高品質のマルチメディア情報を取得させることで、ユーザが暗号鍵等を管理する必要のないマルチメディア情報提供システム、サーバ装置、端末装置、マルチメディア情報提供方法、ならびに、これらをコンピュータもしくはディジタル信号プロセッサ上にて実現するプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、音声や静止画、動画などのマルチメディア情報をユーザに試聴用に提供する際には、ビットレートやサンプリングレートが低い低品質のものを用いて、購入を希望するユーザには、別途高品質のマルチメディア情報を提供する手法が利用されている。
【０００３】
一方で、複数の信号源から発せられた信号が異なる混合比で混合された信号が得られる場合に、元の信号源における信号を分離、復元する手法として、独立成分分析が広く用いられている。
【０００４】
これらに関連する技術については、たとえば、以下のような文献で開示されている。
【特許文献１】特許３２１４８３７号公報
【特許文献２】特開２００３−１４１１０２号公報
【非特許文献１】A.Cichocki，S.Amari，R.Zdunek，R.Kompass，G.Hori and Z.He，"Extended SMART Algorithms for Non-Negative Matrix Factorization," Lecture Notes in Artificial Intelligence，Vol.4029 (2006)，pp.548-562，(8th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing，ICAISC06，Zakopane，Poland，25-29，June 2006)，２００６年６月
【０００５】
ここで、[特許文献１]では、マルチメディア情報に対する電子透かしとしてカオス系列からなる乱数列を用い、このカオス系列の種を渡すことで、電子透かしがマルチメディア情報に付与されているか否かを判断する技術が提案されている。すなわち、電子透かしを施すことによって、マルチメディア情報を低品質にする一方で、カオス系列の種を鍵として、電子透かしをマルチメディア情報から除去し、これを高品質なものに復元にすることができる、と考えられる。
【０００６】
一方、[特許文献２]では、主成分分析や独立成分分析を用いて、化学物質の量の変化を複数の成分に分離し、当該成分により、当該化学物質の生成の原因をグループ化する技術が提案されている。
【０００７】
一般に、独立成分分析においては、
（１）m個のチャンネルから観測信号を受け付けたときに、その時間方向の観測値を列方向に並べた行を、チャンネルの順序に並べたm行T列の観測信号行列X
を考える。
【０００８】
そして、観測信号行列Xを、
（２）n個のチャンネルの源信号の時間方向の源信号値を列方向に並べた行を、チャンネルの順序に並べたn行T列の源信号行列Sと、
（３）源信号の各チャンネルから観測信号の各チャンネルまでの経路の様子を表すm行n列の混合比行列Aと、
（４）m行T列の雑音行列Nと、
に、分離する。
【０００９】
その際に、所定の行列演算c(・,・)について
（５）X = c(A,S) + N
を満たすように分離をする。行列演算c(・,・)としては、行列の積、行列のコンボリューションのほか、各種の行列の非線型リンク関数が用いられる。
【００１０】
また、この際に、勾配法、共役勾配法、ニュートン法などの反復法を用いるのが一般的であるが、
（６）m行T列の行列とm行n列の行列とn行T列の行列とを受け付けてスカラー値を返す行列関数J(・,・,・)
をコスト関数として採用する。
【００１１】
具体的には、J(X,A,S)に対して、Xを固定して、A，Sを変化させたときに、J(X,A,S)の値が最小（極小。一般には、極大もしくは極小、すなわち、「極値」。）となるようなA，Sの組合せを計算する。
【００１２】
コスト関数としては、たとえば、J(X,A,S)として、行列(X - AS)の絶対値最大の要素の絶対値（要素の最大絶対値）や、行列(X - AS)の各要素の自乗平均、行列(X - AS)の各要素の総自乗和等を用いることができる。また、必要に応じて、非負性（non-negativity）、疎性（sparseness）、統計的独立性（statistical independence）などの制約を課すこともある。
【００１３】
単純に反復法を適用するのみでは、源信号同士の強弱の差が大きい場合や観測信号同士の差が小さい場合（観測信号同士が似ている場合）には、収束に時間がかかり、しかも信号の分離性能が落ちるという問題がある。
【００１４】
そこで、発明者らは、[非特許文献１]に開示するように、高速に収束し、信号の分離性能を向上させるような信号分離技術の研究を進めるとともに、この技術が応用できる分野の探求を続けている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、[特許文献１]に開示の発明においては、マルチメディア情報の提供を受ける側にカオス乱数の種となる暗号鍵を渡す必要がある。しかしながら、このような暗号鍵の情報は、ユーザ側ではなく、提供側で管理した方が、不正使用の可能性を低く抑えることができることも多い。
【００１６】
また、[特許文献２]、[非特許文献１]に開示される各種の信号分離の技術を適用することにより、ユーザ側と提供側でやりとりされる情報が盗聴・窃視等されたとしても問題が起きにくいようなものとしたい、という要望は大きい。
【００１７】
本発明は、以上のような課題を解決するためのもので、低品質のマルチメディア情報を試聴したユーザが高品質のマルチメディア情報を求めると、試聴可能な他の低品質のマルチメディア情報を提供することにより、高品質のマルチメディア情報を取得させることで、ユーザが暗号鍵等を管理する必要のないマルチメディア情報提供システム、サーバ装置、端末装置、マルチメディア情報提供方法、ならびに、これらをコンピュータもしくはディジタル信号プロセッサ上にて実現するプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明の第１の観点に係るマルチメディア情報提供システムは、サーバ装置と、端末装置と、を有し、以下のように構成する。
【００１９】
すなわち、サーバ装置は、音声もしくは画像の少なくとも一方を含むマルチメディア情報をあらかじめ記憶するマルチメディア情報記憶部、入力として与えられた値を初期値とするカオス系列からなる乱数列を生成するカオス系列生成部、初期値を選択する初期値選択部、選択された初期値を、カオス系列生成部に入力として与えて生成された乱数列を取得する第１乱数列取得部、第１乱数列取得部により取得された乱数をノイズ信号として、第１の混合比で、記憶されたマルチメディア情報と混合して、第１の配信用マルチメディア情報を得る第１混合部、得られた第１の配信用マルチメディア情報を、端末装置へ送信する第１送信部、選択された初期値を当該端末装置に対応付けて記憶する初期値記憶部を備える。
【００２０】
一方、端末装置は、サーバ装置から送信された第１の配信用マルチメディア情報を受信する第１受信部、受信された第１の配信用マルチメディア情報を再生する第１再生部、サーバ装置へ、再生された第１の配信用マルチメディア情報の品質を向上させる第２のマルチメディア情報を要求する向上要求を送信する要求送信部を備える。
【００２１】
さらに、サーバ装置は、端末装置から送信された向上要求を受信する要求受信部、受信された品質向上要求を送信した端末装置に対応付けて初期値記憶部に記憶された初期値を、カオス系列生成部に入力として与えて生成された乱数列を取得する第２乱数列取得部、第２乱数列取得部により取得された乱数をノイズ信号として、当該第１の混合比とは異なる第２の混合比で、記憶されたマルチメディア情報と混合して、第２の配信用マルチメディア情報を得る第２混合部、得られた第２の配信用マルチメディア情報を、端末装置へ送信する第２送信部をさらに備える。
【００２２】
そして、端末装置は、サーバ装置から送信された第２の配信用マルチメディア情報を受信する第２受信部、受信された第１の配信用マルチメディア情報と、受信された第２の配信用マルチメディア情報と、を入力信号として成分分析して、２つの成分信号を得る成分分析部、出力された２つの成分信号のうち、当該成分信号のうち当該カオス系列の特徴を呈する程度が低い方を、高品質マルチメディア情報として選択する情報選択部、選択された高品質マルチメディア情報を再生する高品質再生部をさらに備える。
【００２３】
また、本発明のマルチメディア情報提供システムにおいて、ある成分信号が当該カオス系列の特徴を呈する程度は、当該成分信号のリターンマップ、相関次元もしくは最大リャプノフ指数により定められるように構成することができる。
【００２４】
また、本発明のマルチメディア情報提供システムにおいて、当該カオス系列は、所定の範囲Dを定義域および値域とする関数F(・)を、Dに含まれる任意の初期値zに対して繰り返し適用して得られる
z，F(z)，F(F(z))，F(F(F(z)))，…
であり、ある成分信号
s1，s2，s3，…
が当該カオス系列の特徴を呈する程度を表す特徴値は、当該成分信号におけるi+1 (i≧1)番目の要素の誤差
|si+1 - F(si)|
の総和、自乗和、平均、もしくは、重み付き平均によって定められ、当該特徴値が小さければ小さいほど、当該カオス系列の特徴を呈する程度が高いものとするように構成することができる。
【００２５】
また、本発明のマルチメディア情報提供システムにおいて、当該関数F(・)は、
Ta(cosθ) = cos(aθ)
と定義されるa (a≧2)次のチェビシェフ関数Ta(・)であるように構成することができる。
【００２６】
また、本発明のマルチメディア情報提供システムにおいて、端末装置は、受信された第２の配信用マルチメディア情報を再生する第２再生部をさらに備えるように構成することができる。
【００２７】
また、本発明のマルチメディア情報提供システムであって、サーバ装置において、初期値選択部は、端末装置ごとに、ランダムに初期値を選択するように構成することができる。
【００２８】
本発明のその他の観点に係るサーバ装置は、上記のマルチメディア情報提供システムが有するサーバ装置である。
【００２９】
本発明のその他の観点に係る端末装置は、上記のマルチメディア情報提供システムが有する端末装置である。
【００３０】
本発明のその他の観点に係るマルチメディア情報提供方法は、サーバ装置と、端末装置と、を用い、サーバ装置は、音声もしくは画像の少なくとも一方を含むマルチメディア情報をあらかじめ記憶するマルチメディア情報記憶部、カオス系列生成部、初期値選択部、第１乱数列取得部、第１混合部、第１送信部、初期値記憶部、要求受信部、第２乱数列取得部、第２混合部、第２送信部を有し、端末装置は、第１受信部、第１再生部、要求送信部、第２受信部、成分分析部、情報選択部、高品質再生部、を有し、以下のように構成する。
【００３１】
すなわち、サーバ装置において、カオス系列生成部が、入力として与えられた値を初期値とするカオス系列からなる乱数列を生成するカオス系列生成工程、初期値選択部が、初期値を選択する初期値選択工程、第１乱数列取得部が、選択された初期値を、カオス系列生成工程に入力として与えて生成された乱数列を取得する第１乱数列取得工程、第１混合部が、第１乱数列取得工程にて取得された乱数をノイズ信号として、第１の混合比で、記憶されたマルチメディア情報と混合して、第１の配信用マルチメディア情報を得る第１混合工程、第１送信部が、得られた第１の配信用マルチメディア情報を、端末装置へ送信する第１送信工程、初期値記憶部が、選択された初期値を当該端末装置に対応付けて記憶する初期値記憶工程を備える。
【００３２】
一方、端末装置において、第１受信部が、サーバ装置から送信された第１の配信用マルチメディア情報を受信する第１受信工程、第１再生部が、受信された第１の配信用マルチメディア情報を再生する第１再生工程、要求送信部が、サーバ装置へ、再生された第１の配信用マルチメディア情報の品質を向上させる第２のマルチメディア情報を要求する向上要求を送信する要求送信工程を備える。
【００３３】
さらに、サーバ装置において、要求受信部が、端末装置から送信された向上要求を受信する要求受信工程、第２乱数列取得部が、受信された品質向上要求を送信した端末装置に対応付けて初期値記憶工程にて記憶された初期値を、カオス系列生成工程に入力として与えて生成された乱数列を取得する第２乱数列取得工程、第２混合部が、第２乱数列取得工程にて取得された乱数をノイズ信号として、当該第１の混合比とは異なる第２の混合比で、記憶されたマルチメディア情報と混合して、第２の配信用マルチメディア情報を得る第２混合工程、第２送信部が、得られた第２の配信用マルチメディア情報を、端末装置へ送信する第２送信工程をさらに備える。
【００３４】
そして、端末装置において、第２受信部が、サーバ装置から送信された第２の配信用マルチメディア情報を受信する第２受信工程、成分分析部が、受信された第１の配信用マルチメディア情報と、受信された第２の配信用マルチメディア情報と、を入力信号として成分分析して、２つの成分信号を得る成分分析工程、情報選択部が、出力された２つの成分信号のうち、当該成分信号のうち当該カオス系列の特徴を呈する程度が低い方を、高品質マルチメディア情報として選択する情報選択工程、高品質再生部が、選択された高品質マルチメディア情報を再生する高品質再生工程をさらに備える。
【００３５】
また、本発明のマルチメディア情報提供方法において、ある成分信号が当該カオス系列の特徴を呈する程度は、当該成分信号のリターンマップ、相関次元もしくは最大リャプノフ指数により定められるように構成することができる。
【００３６】
また、本発明のマルチメディア情報提供方法において、当該カオス系列は、所定の範囲Dを定義域および値域とする関数F(・)を、Dに含まれる任意の初期値zに対して繰り返し適用して得られる
z，F(z)，F(F(z))，F(F(F(z)))，…
であり、ある成分信号
s1，s2，s3，…
が当該カオス系列の特徴を呈する程度を表す特徴値は、当該成分信号におけるi+1 (i≧1)番目の要素の誤差
|si+1 - F(si)|
の総和、自乗和、平均、もしくは、重み付き平均によって定められ、当該特徴値が小さければ小さいほど、当該カオス系列の特徴を呈する程度が高いものとするように構成することができる。
【００３７】
また、本発明のマルチメディア情報提供方法において、当該関数F(・)は、
Ta(cosθ) = cos(aθ)
と定義されるa (a≧2)次のチェビシェフ関数Ta(・)であるように構成することができる。
【００３８】
また、本発明のマルチメディア情報提供方法において、端末装置は、第２再生部をさらに有し、第２再生部が、受信された第２の配信用マルチメディア情報を再生する第２再生工程をさらに備えるように構成することができる。
【００３９】
また、本発明のマルチメディア情報提供方法において、サーバ装置において、初期値選択工程では、端末装置ごとに、ランダムに初期値を選択するように構成することができる。
【００４０】
本発明のその他の観点に係るプログラムは、コンピュータもしくはディジタル信号プロセッサを、上記のマルチメディア情報提供システムのサーバ装置の各部もしくは端末装置の各部として機能させ、もしくは、上記のマルチメディア情報提供方法を実行させるように構成する。
【００４１】
また、本発明のプログラムは、コンパクトディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ディジタルビデオディスク、磁気テープ、半導体メモリ等のコンピュータ読取可能な情報記憶媒体に記録することができる。
【００４２】
上記プログラムは、プログラムが実行されるコンピュータやディジタル信号プロセッサとは独立して、コンピュータ通信網を介して配布・販売することができる。また、上記情報記憶媒体は、コンピュータやディジタル信号プロセッサとは独立して配布・販売することができる。
【発明の効果】
【００４３】
本発明によれば、低品質のマルチメディア情報を試聴したユーザが高品質のマルチメディア情報を求めると、試聴可能な他の低品質のマルチメディア情報を提供することにより、高品質のマルチメディア情報を取得させることで、ユーザが暗号鍵等を管理する必要のないマルチメディア情報提供システム、サーバ装置、端末装置、マルチメディア情報提供方法、ならびに、これらをコンピュータもしくはディジタル信号プロセッサ上にて実現するプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
以下に本発明の実施形態を説明する。なお、以下に説明する実施形態は説明のためのものであり、本発明の範囲を制限するものではない。したがって、当業者であればこれらの各要素もしくは全要素をこれと均等なものに置換した実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００４５】
なお、以下の説明では、成分分析の手法として独立成分分析を例としてとりあげて説明するが、これと同様の手法によって、成分分析の手法を主成分分析（スフィアリングによる成分分析を含む。）非負行列因子化に置き換えることができ、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００４６】
また、以下の説明では、理解を容易にするため、行列の演算c(・,・)として、行列の積を例にあげて説明するが、行列のコンボリューションや各種の行列の非線型リンク関数を利用することも可能であり、これらを採用した場合も本発明の範囲に含まれる。
【実施例１】
【００４７】
以下では、理解を容易にするため、
（１）まず、本発明にて利用可能な独立成分分析について説明し、
（２）ついで、本発明の実施形態に係るマルチメディア情報提供システムの詳細について説明する
こととする。
【００４８】
（独立成分分析）
本実施例における計算処理の理解を容易にするため、各種記号について、説明する。本実施例では、以下の行列Xを、信号分離の入力として用いる。
（１）m行T列の観測信号行列X
【００４９】
そして、以下の行列A，S，Nを信号分離の結果として得る。
（２）m行n列の混合比行列A
（３）n行T列の源信号行列S
（４）m行T列の雑音行列N
【００５０】
ただし、これらの行列の間には、以下の関係が成立しなければならない。
（５）X = AS + N
【００５１】
また、Xを固定してA，Sを微小に変化させたとしたときに、コスト関数J(X,A,S)最小あるいは極小（コスト関数の種類によっては、最大あるいは極大を含む「極値」。以下では、理解を容易にするため、コスト関数を極小にするものを求めるものとする。）となるものでなければならない。すなわち、以下が成立する。
（６）(A,S) = argmin(A,S)J(X,A,S)
【００５２】
一般的な独立成分分析の手法では、上記のコスト関数として行列(X - AS)の絶対値最大の要素の絶対値（要素の最大絶対値）や、行列(X - AS)の各要素の自乗平均、行列(X - AS)の各要素の総自乗和等のほか、甘利のα divergence、Kullback Leibler divergence、Frobenius norm、Jenssen Shannon divergence等を用いることができる。
【００５３】
また、上記の行列A，Sを求める計算手法としては、反復法（勾配法、共役勾配法、ニュートン法等）を採用する。通常、この反復は、A，Sが所定の反復終了条件を満たすようになるまで繰り返されるのが一般的である。たとえば、A，Sの要素の総自乗和に対する当該行列の反復の前後の要素の差の総自乗和の比が、所定の値εよりも小さくなった場合に反復終了条件が満たされる等である。
【００５４】
もっとも、粗い分析で十分な場合等には、反復回数を数回に固定することもありうる。後者の場合は、反復終了条件として「反復回数○○回」を指定したことと等価である。
【００５５】
このほか、解くべき信号の既知の性質に基づいて、非負性、疎性、時空間無相関性、smoothness、独立性などの束縛条件を課して、計算を行うこともある。
【００５６】
本実施形態では、このような独立成分分析を行う機能を、反復推測部という１つの計算モジュールとしてとらえるものとする。反復推測部が実行する処理については、既存の技術の他、各種の独立成分分析の技術を適用することができる。
【００５７】
図１は、反復推測部に対する入力と出力の様子を示す説明図である。以下、本図を参照して説明する。
【００５８】
反復推測部１０１は、一般的なコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）がＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置と共働して実現される。
【００５９】
反復推測部１０１に対しては、入力として行列X，A，Sが与えられる。一般には、行列X，A，SはＲＡＭ等に記憶されており、本実施形態では、反復推測部１０１を実現するライブラリ（プログラム）関数に、行列X，A，Sが確保されているメモリ内のアドレスが引き数として渡される構成をとる。
【００６０】
ここで、行列Xは、上記のように観測信号行列に相当するものであるが、広く考えると、反復法における条件を定める定数行列と考えることができる。一方、ここで与えられる行列A，Sは、混合比行列と源信号行列であるが、広く考えると、反復法において、真の値の近似値となる初期値と考えることができる。したがって、ＲＡＭ等に記憶される行列A，Sは、何らかの値で初期化される必要がある。
【００６１】
何ら情報がない場合には、行列Aの各要素には、要素分布が疎であるように乱数や定数（０や１や−１等）を与え、行列Sの各要素には乱数や定数（０，１，−１等）を与えたり、種々の技術が考えられる（図中の「初期化」）。また、後述するように、反復推測部１０１が前回の処理において出力した結果を初期値とすることとしても良く、多くの場合、これが好ましい。
【００６２】
このほか、コスト関数と反復終了条件も、反復推測部１０１に対して与えられる。これらは、反復推測部１０１を実現するためのコード（プログラム）に直接指定されることもあるし、ライブラリ関数のアドレスを指定することによる場合もありうる。
【００６３】
さて、反復推測部１０１は、上記のような諸情報を受け付けて、反復終了条件が満たされるまで反復を繰り返し、入力として与えられた行列A，Sを、さらに真の値に近付けた行列A'，S'を出力する。A'，S'が出力された、ということは、反復終了条件が満たされた、ということである。ここで、反復終了条件としては、以下のようなものが考えられる。
（１）反復回数が１回になったとき
（２）反復回数が所定のn回になったとき(n≧2)
（３）(Σi=1m Σk=1n |A'[i,k]-A[i,k]|2 + Σk=1n Σt=1T |S'[i,k]-S[i,k]|2) ≦ ε
（４）(maxi=1m maxk=1n |A'[i,k]-A[i,k]|2 + maxk=1n maxt=1T |S'[i,k]-S[i,k]|2) ≦ ε
（５）Σi=1m Σk=1n |A'[i,k]-A[i,k]|2 ≦ ε
（６）maxi=1m maxk=1n |A'[i,k]-A[i,k]|2 ≦ ε
（７）Σk=1n Σt=1T |S'[i,k]-S[i,k]|2 ≦ ε
（８）maxk=1n maxt=1T |S'[i,k]-S[i,k]|2 ≦ ε
【００６４】
ただし、出力方法としては、入力として与えられた行列A，SのＲＡＭ等内における領域に、A'，S'の内容を上書き（図中の「上書き」。）することとして、出力結果としても良い。本実施形態では、主にそのような態様を採用する。
【００６５】
さて、上記の事項に合わせて説明すると、反復法においては、Xを固定してJ(X,A,S)が小さくなるような方向にA，Sを移動させた結果をA'，S'とするのであるが、２つの行列A，Sをまとめて勾配法等に適用することはのは難しい場合もある。
【００６６】
そこで、コスト関数J(X,A,S)を、２つのコスト関数K(X,A,S)，H(X,A,S)の組み合わせとして取り扱う。ここで、K(・,・,・)とH(・,・,・)は、同じコスト関数を選択しても良いし（すなわち、K，H，Jの３つは同じコスト関数である。）、適宜異なるコスト関数を選択しても良い。
【００６７】
そして、
（１）まず、X,Aを固定して、K(X,A,S)を小さくする方向にSを移動させた結果をS'とし、
（２）次に、X,S'を固定して、H(X,A,S')を小さくする方向にAを移動させた結果をA'とする
ことを、反復の一回分と考えるのが典型的である。
【００６８】
あるいはその逆に、
（１）まず、X,Sを固定して、H(X,A,S)を小さくする方向にAを移動させた結果をA'とし、
（２）次に、X,A'を固定して、K(X,A',S)を小さくする方向にSを移動させた結果をS'とする
ことを、反復の一回分としても良い。
【００６９】
さて、本実施形態においては、上記のような反復推測部１０１を、サブルーチン呼び出しによって少なくともL (L≧2)回用いるが、その際に与える引き数等が異なる。そこで、理解を容易にするため、以下では、個別に反復推測部１０１をL個用意したものとして説明する。
【００７０】
図２は、本実施形態に係る信号分離装置の構成を示す模式図である。以下、本図を参照して説明する。
【００７１】
信号分離装置１００は、L個の反復推測部１０１、繰返計算部１０２、結果出力部１０３、繰返制御部１０４のほか、記憶部１０５を備える。
【００７２】
本実施形態では、反復推測の多段構成によって独立成分分析を行うため、Lは、「段（step）数」「層（layer）数」に相当するものである。
【００７３】
記憶部１０５には、以下の情報を記憶するための領域が確保される。
（１）m行T列の観測信号行列X。これは、信号分離の象となる観測値である。
（２）L個の行列A1，…，AL。これは、一時的な計算のために用いられる。
（３）L個のn行T列の行列S1，…，SL。これは、一時的な計算のために用いられる。
（４）m行n列の混合比行列A。これは、信号分離の結果の一つである。
（５）m行T列の雑音行列N。これは、信号分離の結果の一つである。
【００７４】
なお、信号分離の結果の一つであるn行T列の源信号行列Sは、SLと同一視することができる。
【００７５】
また、漸化式による表現の理解を容易にするため、仮想的に、行列XをS0と同一視することとする。
【００７６】
さらに、以下では、混乱のない限り、行列名と行列の要素の値を記憶する記憶部１０５内での領域とを同じ記号で表記するものとする。
【００７７】
なお、L個の行列A1，…，ALは、所定の演算c(・,・)
c(A1,c(A2,c(A3,c(…,c(AL-1,AL)…))))
がm行n列の行列となるようなものであり、本実施形態では、c(・,・)として、行列の積を用いている。
【００７８】
したがって、本実施形態では、L個の行列の行数と列数を定める数列
n0 = m，n1，n2，…，nL-1，nL = n
が一意に定まり、Aiは、ni-1行ni列の行列であることになる。
【００７９】
図３は、本信号分離装置にて実行される信号分離処理の制御の流れを示すフローチャートである。以下、本図を参照して説明する。
【００８０】
信号分離装置１００における処理が開始されると、行列X（すなわち、行列S0）に、入力となる観測信号の値を設定する（ステップＳ３０１）。
【００８１】
次に、行列S1，S2，…，SL-1，SLを適切な値で初期化する（ステップＳ３０２）。ここで、行列SLは行列Sと同一視することができる。
【００８２】
さらに、行列A1，A2，…，AL-1，ALを適切な値で初期化する（ステップＳ３０３）。
【００８３】
ステップＳ３０２およびステップＳ３０３における値の初期化は、上述した初期値による初期化のほか、種々の技術を適用することができる。本実施形態においては、これらの初期化処理は、ＣＰＵがＲＡＭ等と共働することによって実現される。
【００８４】
そして、繰返制御部１０４は、収束条件が満たされない間（ステップＳ３０８）、以下のステップＳ３０４〜ステップＳ３０８の処理を繰り返す（ステップＳ３０４）。収束条件については、反復終了条件同様種々のものを採用することができるが、当該繰返しにおける行列S1，…，SLおよび行列A1，…，ALの変化が極めて小さくなったときに、収束条件が満たされたものと考えるのが典型的である。
【００８５】
もっとも、適用分野によっては、繰返しの終端で判断される収束条件は常に真であることとしても良い。この場合、当該繰返しは１回だけ行われ、実際には単なる逐次処理を行うのみとなる。
【００８６】
したがって、繰返制御部１０４は、ＣＰＵがＲＡＭ等と共働することによって、実現される。
【００８７】
さて、当該繰返しの中で、繰返計算部１０２は、カウンタ変数iを、初期値1から終了値Lになるまで、１ずつ増やしながら、以下のステップＳ３０５〜ステップＳ３０７の処理を繰り返す（ステップＳ３０５）。
【００８８】
したがって、繰返計算部１０２は、ＣＰＵがＲＡＭ等と共働することによって、実現される。
【００８９】
すなわち、i番目の反復推測部１０１に、入力として、行列Si-1，Ai，Siを与えて、上記のような反復法の計算処理を行わせる（ステップＳ３０６）。
【００９０】
ステップＳ３０６における反復法の計算処理では、上述の通り、反復終了条件が満たされるまで反復を繰り返すが、いずれの反復終了条件を選択するかは、適用分野や目的に応じて適宜選択することができる。
【００９１】
また、i番目の反復推測部１０１に与えられるコスト関数Jiおよび反復終了条件(i)は、i = 1，…，Lのすべてにおいて同じものとしても良いし、異なるものとしても良い。
【００９２】
ステップＳ３０６の処理における反復法により「真の値」に近付く行列は、AiおよびSiである。そして、上記のように、記憶領域AiおよびSiに、反復推測部１０１における今回の推測結果が格納されることになる。
【００９３】
このようにして、反復推測部１０１における反復推測をi = 1，…，Lの間繰り返すと（ステップＳ３０７）、ステップＳ３０２、ステップＳ３０３において行列S1，…，SLおよび行列A1，…，ALに設定された初期値よりも、精度の高い値が、同じ領域に格納されることになる。
【００９４】
さて、この値を吟味することによって、収束条件が満たされたたか否かを判定し、収束条件が満たされていなければ、ステップＳ３０４に戻って繰り返しを続ける（ステップＳ３０８）。
【００９５】
一方、収束条件が満たされていれば、結果出力部１０３は、混合比行列Aを、
A = A1A2…AL-1AL
のように行列の乗算をすることによって求め（ステップＳ３０９）、雑音行列Nを、
N = X - AS
のように行列の演算をすることによって求め（ステップＳ３１０）、行列A，S (= SL)，Nを結果としてＲＡＭ等内に格納することによって出力して（ステップＳ３１１）、本処理を終了する。したがって、ＣＰＵがＲＡＭ等と共働して、結果出力部として機能することとなる。
【００９６】
さて、上記のような繰返しは、信号分離を以下のように行うことに相当する。なお、以下の式変形では、理解を容易にするため、雑音行列については表記を省略している。
X =
S0 = A1S1；
S1 = A2S2；
S2 = A3S3；
…
SL-2 = AL-1SL-1；
SL-1 = ALSL
= ALS
【００９７】
これらをまとめると、以下のように表記することができる。
X = A1A2A3…ALS
= AS
【００９８】
ステップＳ３０９における乗算は、行列Aを上記のように求めていることに相当するのである。
【００９９】
（所定の行列の演算）
上記実施形態では、所定の行列演算c(・,・)として、行列の積を用いていた。すなわち、行列Zのi行t列の要素をZ[i,t]とし、行列Zの行数をrow(Z)、行列Zの列数をcol(Z)と書くとき、行列Z，Wであって、col(Z) = row(W)が成立する行列Z，Wについて、所定の演算は、
c(Z,W)[i,t] = Σk=1col(Z) Z[i,k]W[k,t]
と定義される。
【０１００】
c(・,・)として、行列のコンボリューション演算を考える場合は、２次元の行列（２階のテンソル）と３次元の行列（３階のテンソル）とを考慮した、いわゆるテンソル演算を行うことになる。このコンボリューション演算される行列を、混合作用素（mixing operator）と呼ぶ。
【０１０１】
観測信号行列Xと源信号行列Sは、上記のように２次元の行列であるが、混合比行列Aは３次元の行列となる。３次元の行列の要素を、上記と同様に[・,・,・]の形式で表現することとし、また、テンソル演算の慣習にしたがって、要素が定義されていない範囲の値を０とおくこととし、Σの添字がテンソル内のインデックスとしてとりうる範囲をすべて走査した総和をとることとする。
【０１０２】
すると、３階のテンソルAと２階のテンソルSとのコンボリューションは、［数１］のように定義される。
【０１０３】
【数１】
【０１０４】
一方、３階のテンソルAと３階のテンソルBとのコンボリューションは、［数２］のように定義される。
【０１０５】
【数２】
【０１０６】
また、非線型リンク関数を用いる場合、
c(A,S)[i,t] = f(Σk Z[i,k]W[k,t])
のように演算を定義する。関数f(・)としては、典型的には、ニューラルネットの分野でよく用いられるステップ関数の原点付近を滑らかにした関数を利用することができる。たとえば、
f(x) = 2 arctan(k x)/π
において、kを十分に大きくしたような関数である。ただし一般には、任意の非線型関数を適用することが可能である。
【０１０７】
以下では、上記の実施形態と従来の手法とを比較する各種の実験結果について説明する。なお、以下の実験は、すべて計算機シミュレーションによっている。
【０１０８】
第１の実験は、複数の音源から発せられる音波（一般には、信号源から発せられる源信号の波動）を、近い位置に配置されたマイクで集めたとき（一般には、受信機やセンサーで波動を観測して観測信号を得るとき）に相当する信号分離の様子を対比するものである。以下では、ＮＭＦ（Non-negative Matrix Factorizationによる信号分離の分野で用いられるベンチマーク用データを用いて実験する。
【０１０９】
図４は、源信号の波形の様子を示すグラフであり、図５は、観測信号の波形の様子を示すグラフである。
【０１１０】
図４に示す源信号の波形に対して、条件数が１５,０００程度のヒルベルト行列を用いて混合を行うと、図５に示すような、互いに波形の類似した観測信号が得られる。
【０１１１】
図６は、L = 10として共役勾配法を用いて本実施形態の手法により４つの信号に独立成分分析を行った場合の波形のグラフであり、図７は、これに対して、従来の手法により４つの信号に独立成分分析を行った場合の波形のグラフである。
【０１１２】
従来の手法（図７）では、元の波形（図４）とはまったく異なる成分に分解がされてしまっているが、本実施形態の手法（図６）によると、元の波形（図４）に極めて近いものが得られていることがわかる。
【０１１３】
第２の実験は、雑音が大きい場合の信号分離の様子を示すものである。
【０１１４】
図８は、源信号の波形の様子を示すグラフであり、図９は、観測信号の波形の様子を示すグラフである。
【０１１５】
図８中の上段a1に示すように、雑音レベルがかなり大きいため、図９に示すように、観測信号にも雑音が乗っていることがわかる。
【０１１６】
図１０は、L = 5として甘利のα-divergenceＮＭＦアルゴリズムを反復推測部において用いた本実施形態の手法により得られた波形のグラフであり、図１１は、ＳＩＲ値（Singnal to Interference Ratio）を示すグラフである。
【０１１７】
図８と対比すると、極めて類似したものが得られていることがわかり、また、ＳＩＲ値も４０ｄＢ〜５３ｄＢ程度と、性能が良いことがわかる。
【０１１８】
図１２は、NMF Lee-Seungアルゴリズムという従来の手法により得られた波形である。
【０１１９】
従来手法は、ＳＩＲ値が８ｄＢ未満となり、本実施形態の手法の性能の高さがわかる。
【０１２０】
第３の実験は、画像処理における適用である。
【０１２１】
図１３は、源信号となる画像を示す図であり、図１４は、観測信号に相当する画像を示す図であり、図１５は、L = 5として本実施形態の手法を採用した場合に得られる源信号の様子であり、図１６は、L = 2として本実施形態の手法を採用した場合に得られる源信号の様子であり、図１７は、NMF Lee-Seungアルゴリズムという従来の手法により得られた源信号の画像であり、図１８は、本実施形態の手法における信号のＳＩＲ値の値を示すグラフである。
【０１２２】
図１３に示すように、源信号は４つであり、図１４に示すように、これらを９個のチャンネルで観測する。
【０１２３】
L = 5として本発明の手法により独立成分分析すると、図１５に示すように、源信号がほぼ完璧に復元される。ＳＩＲ値は、図１８に示すように、４６ｄＢ程度である。
【０１２４】
一方、L = 2として本発明の手法により独立成分分析すると、図１６に示すように、分離は不十分であり、ＳＩＲ値も１５ｄＢ未満と低い。Lの値を増やすことの効果がよくあらわれている。
【０１２５】
従来手法による分離の結果は、図１７に示すようになり、やはり分離は不十分で、ＳＩＲ値は１０ｄｂ未満である。
【０１２６】
（マルチメディア情報提供システム）
上記のような基本技術を踏まえ、本発明の実施形態に係るマルチメディア情報提供システムの詳細について、以下に説明する。
【０１２７】
本実施形態では、成分分析の手法として、上記のような高性能の信号分離装置１００を適用することとするが、そのかわりに前述した各種の信号分離の技術を利用することも可能である。
【０１２８】
図１９は、本実施形態に係るマルチメディア情報提供システムの概要構成を示す説明図である。以下、本図を参照して説明する。
【０１２９】
本実施形態に係るマルチメディア情報提供システム３０１は、サーバ装置３１１と、端末装置３３１と、を有し、両者は、インターネット等のコンピュータ通信網３５１を介して通信可能に接続されている。
【０１３０】
端末装置３３１は、通常は、一般的なユーザがインターネットにアクセスするために用いるパーソナルコンピュータやゲーム装置にて実現され、サーバ装置３１１は、このような端末装置３３１によってアクセスされるウェブサーバや会計・決済サーバなどのサーバコンピュータにより実現される。
【０１３１】
サーバ装置３１１は、音声、静止画、動画、立体画像など、各種のマルチメディア情報を端末装置３３１に提供するものであり、典型的には、低品質のマルチメディア情報を試聴用に提供し、端末装置３３１のユーザが購入を希望する場合には、これよりも高品質のマルチメディア情報を提供する。ここで「試聴」には、動画や静止画を試しに閲覧する行為も含むものとする（以下同様）。
【０１３２】
本実施形態に係るマルチメディア情報提供システム３０１では、カオス系列に基づく乱数列を利用するが、以下では、理解を容易にするため、このようなカオス系列として、チェビシェフ関数を用いたものを例としてあげて説明する。
【０１３３】
図２０は、チェビシェフ関数の様子を示すグラフである。以下、本図を参照して説明する。
【０１３４】
a (a≧2)次のチェビシェフ関数Ta(・)は、
Ta(cosθ) = cos(aθ)
のように定義され、具体的には、
T2(x) = 2x2 - 1；
T3(x) = 4x3 - 3x； …
のように定義される。
【０１３５】
本図に示すように、２次以上のチェビシェフ関数y = Ta(x)は、開区間-1<x<1を開区間-1<y<1に写像する有理写像である。
【０１３６】
このようなチェビシェフ関数を初期値x (-1<x<1)に繰り返し適用して得られる数列
x，F(x)，F(F(x))，F(F(F(x)))，…
は、カオス系列と呼ばれ、無限精度で計算した場合には周期がなく、有限精度で計算した場合でも周期が極めて長いほか、乱数として好ましい各種の性質を備えていることがわかっている。
【０１３７】
このような乱数列
x1，x2，x3，…
以下のような漸化式によって表現することができ、コンピュータ等の繰り返し計算を用いて簡単に計算することができる。
x1 = x；
xi+1 = F(xi) (i≧1)；
【０１３８】
そして、このカオス乱数は、その極限では分布が一致し、密度関数ρ(・)は、
ρ(x) = 1/〔π(1-x2)1/2〕
のように得られることがわかっている。
【０１３９】
図２１は、実際に適当な初期値を与えてチェビシェフ関数を用いて生成したカオス乱数の途中までの分布を示すグラフである。以下、本図を参照して説明する。
【０１４０】
上記の乱数列に含まれる数値は、−１〜１の区間の値であるが、本図においては、これに１を加算して２で割ることにより、０〜１の区間に移動している。横軸は、得られる乱数の値に相当するものであり、縦軸は、乱数が出現した出現頻度を全体長さで割ったもの（相対度数）に相当する尺度である。
【０１４１】
本図に示すように、上記ρ(・)によって表現される極限分布と同じような分布が得られることがわかる。
【０１４２】
このように、極限分布が解析的に表現可能なカオス乱数は種々存在する。すなわち、チェビシェフ関数は、三角関数の加法定理によって得られるものであるが、たとえば、楕円関数の加法定理より導かれる有理写像、特に、ウラム＝フォン・ノイマン写像、キュービック写像、クインティック写像、または、カツラ＝フクダ写像、一般化ウラム＝フォン・ノイマン写像、一般化キュービック写像、もしくは一般化チェビシェフ写像に所定のパラメータを与えたものなどを利用して、ノイズ信号に用いる乱数列を生成することとしても良い。
【０１４３】
さて、上記のように、本実施形態では、ある初期値に対して繰り返し関数F(・)を適用して得られるカオス系列を乱数値とするのであるが、逆に、ある長さMの数列
s1，s2，s3，…，sM
が、どの程度カオス系列の特徴を呈しているか、すなわち、どの程度、カオス系列に類似・非類似であるかを表す特徴量を考えることができる。
【０１４４】
このような特徴量としては、一般には、数列のカオス性を示す相関次元や最大リャプノフ指数を採用することができる。これらの数値は、いずれも大きいほどカオス性が高いと考えられる。
【０１４５】
たとえば、数列
s1，s2，s3，…，sM
の最大リャプノフ指数は、カオス系列の生成に用いられる関数F(・)があらかじめ判っている場合には、簡単に計算ができる。
【０１４６】
また、関数F(・)がわかっていない場合には、数列
s1，s2，s3，…，sM
から、カオス系列の生成における力学系のヤコビアンを推定し、これを元に、最大リャプノフ指数を求めることが可能である。
【０１４７】
このほか、上記のように、極限分布の形状が定まっている場合には、数列
s1，s2，s3，…，sM
の分布を求め、この分布と極限分布との形状の差によって、カオス系列にどの程度似ているか、を調べることが可能である。
【０１４８】
さらに、本実施形態では、漸化式によってカオス系列を生成することから、数列
s1，s2，s3，…，sM
がどの程度カオス系列に似ているか、を、誤差
εi = si+1 - F(si) (1≦i≦M-1)
を考えることで、簡単に求めても良い。
【０１４９】
F(・)を用いた漸化式によってカオス系列が生成されることから、もしこの数列
s1，s2，s3，…，sM
が、このカオス系列に似ているのであれば、数列における隣り合う２つの要素si，si+1においては、
si+1≒F(si)
が成立するはずだからである。
【０１５０】
そこで、
（１）誤差の総和 Σi=1M-1 |εi|；
（２）誤差の平均 Σi=1M-1 |εi|/(M-1)；
（３）誤差の重み付き平均 Σi=1M-1 ωi|εi|/(M-1)；
（４）誤差の自乗和 Σi=1M-1 εi2；
（５）誤差の自乗の平均 Σi=1M-1 εi2/(M-1)；
（６）誤差の重み付き自乗の平均 Σi=1M-1 ωiεi2/(M-1)；
などの量や、誤差の標準偏差などの数値を特徴量として、数列がカオス系列に類似する程度として考えることもできる。ここで、ωiは、適当な正数による重みである。
【０１５１】
このように、隣り合う要素についての誤差を用いた手法では、上記の特徴量が数値として小さければ小さいほど、数列がカオス系列に類似しており、カオス系列の特徴を呈する、ということとなる。
【０１５２】
さて、図２２は、本マルチメディア情報提供システム３０１のサーバ装置３１１と端末装置３３１の間の通信の様子を示すセッション図である。以下、本図を参照して説明する。
【０１５３】
本実施形態におけるマルチメディア情報の提供は、まず、ユーザからの試聴の希望に基づいて（４００）、端末装置３３１からサーバ装置３１１へ、試聴要求が送信される（４０１）ことを契機に開始される。
【０１５４】
この試聴要求は、たとえば電子メールによるもの、特定のＵＲＬ（Universal Resouce Locator）にブラウザ経由でアクセスし、あらかじめ用意されたＣＧＩ（Common Gateway Interface）スクリプト等を介して、要求を伝送するもの等、種々考えられる。
【０１５５】
サーバ装置３１１は、試聴要求を受信すると、端末装置３３１に提供する第１の配信用マルチメディア情報を生成して、これを送信する（４０２）。
【０１５６】
第１の配信用マルチメディア情報は、後述するようにノイズ信号とミキシングされたものであり、品質が低い。このため、試聴用として利用することができるほか、あくまで試聴用の低品質のマルチメディア情報であることから、第三者が盗聴・窃視したとしても、問題は生じない。
【０１５７】
第１の配信用マルチメディア情報を受信した端末装置３３１は、これを再生してユーザに試聴させる（４０３）。ユーザが、試聴によって、より高品質のマルチメディア情報を購入しようと考える場合（４０４）には、端末装置３３１により、サーバ装置３１１へ、向上要求を送信する（４０５）。
【０１５８】
サーバ装置３１１は、向上要求を受信すると、端末装置３３１に提供する第２の配信用マルチメディア情報を生成して、これを送信する（４０６）。
【０１５９】
第２の配信用マルチメディア情報は、第１の配信用マルチメディア情報同様、ノイズ信号とミキシングされたものであり、やはり品質が低い。このため、第２の配信用マルチメディア情報も試聴用として利用することができるほか、あくまで試聴用の低品質のマルチメディア情報であることから、第三者が盗聴・窃視したとしても、問題は生じない。
【０１６０】
第１の配信用マルチメディア情報と、第２の配信用マルチメディア情報と、は、同じ高品質のマルチメディア情報に対して、同じノイズ信号を、異なる混合比でミキシングしたものである。
【０１６１】
そこで、端末装置３３１が複数あることを想定して、端末装置３３１ごと、あるいは、端末装置３３１を利用するユーザごとに、使用するノイズ信号を異なるものとすることが望ましい。このため、第１の配信用マルチメディア情報を提供する時点で、ノイズ信号を同定するための情報、典型的には、ノイズ信号を生成するための乱数の種に相当する初期値と、端末装置３３１（のユーザ）の識別符号と、を対応付けて保存する。
【０１６２】
端末装置３３１（のユーザ）の識別符号は、ユーザ自身の個人情報（会員番号、メールアドレス等）や、端末装置３３１が持つネットワークインターフェースカードのＭＡＣ（Media Access Controlアドレス、端末装置３３１のＣＰＵ（Central Processing Unit)に割り当てられたＣＰＵ ＩＤ（IDentifier）、端末装置３３１にて動作するＯＳやアプリケーションのシリアル番号、これらを組み合わせたもの等を利用することができる。この場合には、試聴要求の際に当該識別符号を端末装置３３１からサーバ装置３１１へ送信するのが典型的である。
【０１６３】
一方、サーバ装置３１１が端末装置３３１へ、ユニークな識別符号を割り振り、第１の配信用マルチメディア情報を提供する際に、端末装置３３１へ送信する手法も考えられる。たとえば、ＣＧＩスクリプトを用いる場合には、識別符号に対応付けられる情報をクッキーに書き込んでおき、向上要求の際にブラウザから送信されるようにする、等の手法を採用することができる。
【０１６４】
以下では、前者の手法を典型例として説明する。
【０１６５】
さて、第２の配信用マルチメディア情報におけるノイズ信号の混合比を、第１の配信用マルチメディア情報におけるノイズ信号の混合比よりも大きくすれば、きわめて低品質のマルチメディア情報になるため、第三者が盗聴・窃視したとしても、事実上雑音しか視聴できないこととなり、盗聴者・窃視者の興味を失わせ、それ以上の盗用を防止する効果がある。
【０１６６】
第２の配信用マルチメディア情報を受信した端末装置３３１は、これを再生してユーザに視聴させることができるが、この利用手法は一般的ではない。
【０１６７】
第１の配信用マルチメディア情報と第２の配信用マルチメディア情報とに対して後述する処理を施すことにより、ノイズ信号を分離して、これら２つよりも高品質なマルチメディア情報を抽出する。
【０１６８】
そして、抽出された高品質なマルチメディア情報を再生してユーザに視聴させる（４０７）。
【０１６９】
以下、サーバ装置３１１および端末装置３３１について、さらに詳細に説明する。
【０１７０】
図２３は、本マルチメディア情報提供システム３０１のサーバ装置３１１の概要構成を示す説明図である。
【０１７１】
図２４は、本マルチメディア情報提供システム３０１の端末装置３３１の概要構成を示す説明図である。
【０１７２】
図２５は、本マルチメディア情報提供システム３０１のサーバ装置３１１にて実行されるサービス処理の制御の流れを示すフローチャートである。
【０１７３】
図２６は、本マルチメディア情報提供システム３０１の端末装置３３１にて実行される端末処理の制御の流れを示すフローチャートである。
【０１７４】
以下、これらの図を参照して説明する。
【０１７５】
図２３に示すように、サーバ装置３１１は、マルチメディア情報記憶部５０１、カオス系列生成部５０２、初期値選択部５０３、第１乱数列取得部５０４、第１混合部５０５、第１送信部５０６、初期値記憶部５０７、要求受信部５１１、第２乱数列取得部５１２、第２混合部５１３、第２送信部５１４を有する。
【０１７６】
ここで、マルチメディア情報記憶部５０１には、音声もしくは画像の少なくとも一方を含むマルチメディア情報があらかじめ記憶される。
【０１７７】
これは、レコードにおける「原盤」に相当するものであり、この「原盤」から、第１の提供用マルチメディア情報や、第２の提供用マルチメディア情報が作り出される。また「原盤」の情報そのものが、端末装置３３１側で復元されるのではなく、ユーザが最終的に手にすることができるのは、「原盤」よりも品質が微少に劣るものであるのが典型的である。
【０１７８】
また、このマルチメディア情報そのものは、ハードディスクなどに圧縮して保存しておくことができるが、後述するミキシング処理等は、いわゆるＲＡＷデータに戻してから行う必要がある。
【０１７９】
したがって、サーバコンピュータにおけるハードディスクなどの記憶媒体が、マルチメディア情報記憶部５０１として機能する。
【０１８０】
サーバ装置３１１において実行されるサービス処理は、端末装置３３１からの要求パケットを待ち、その要求パケットに応じた処理を行って、処理結果を端末装置３３１に応答パケットとして送信する、という制御を繰り返すものである。
【０１８１】
そこで、サーバ装置３１１は、サービス処理を開始すると、各端末装置３３１から送信される各種の要求パケットが到達するまで待機する（ステップＳ５５１）。この要求パケットの種類としては、上述の通り、試聴要求、向上要求が含まれるが、それ以外の種類を適宜用意することとしても良い。
【０１８２】
さて、図２４に示すように、端末装置３３１は、第１受信部６０１、第１再生部６０２、要求送信部６０３、第２受信部６１１、成分分析部６１２、情報選択部６１３、高品質再生部６１４、第２再生部６２１を備える。
【０１８３】
端末装置３３１において実行される端末処理は、ユーザからの指示を待ち、その指示に応じた処理を行って、処理結果をユーザに提示する、という制御を繰り返すものである。
【０１８４】
すなわち、端末装置３３１において、端末処理が開始されると、端末装置３３１は、ユーザからの指示入力があるまで待機する（ステップＳ６５１）。そして、指示入力があったら、その種類を調べる（ステップＳ６５２）。
【０１８５】
その種類が、マルチメディア情報の試聴を求めるものである場合（ステップＳ６５２；試聴）、端末装置３３１は、当該端末装置３３１（のユーザ）を識別する識別符号と、求めるマルチメディア情報の識別符号と、を指定した試聴要求を要求パケットとして、サーバ装置３１１に送信する（ステップＳ６５３）。
【０１８６】
さて、到達した要求パケットがあると、サーバ装置３１１は、要求パケットの種類を調べる（ステップＳ５５２）。当該要求パケットの種類が試聴要求である場合（ステップＳ５５２；試聴）、サーバ装置３１１の初期値選択部５０３は、当該端末装置３３１（のユーザ）の識別符号に対応付けられる初期値を選択する（ステップＳ５５３）。
【０１８７】
さて、ステップＳ５５３にて選択される初期値は、カオス系列の初期値として用いられるものである。
【０１８８】
初期値の選択は、現在時刻、要求パケットの送信時刻、要求パケットに指定される端末装置３３１やユーザの識別符号、他の乱数列などに基づいてランダムに、できるだけ重複しないように行われる。したがって、サーバ装置３１１のＣＰＵは、初期値選択部５０３として機能する。
【０１８９】
さて、サーバ装置３１１のカオス系列生成部５０２は、入力として与えられた値を初期値とするカオス系列からなる乱数列を生成する。上記のように、入力された数値に対して漸化式を用いて関数F(・)を繰り返し適用することにより、任意の長さのカオス系列を乱数列として出力する。カオス系列を得るための計算は決定的（deterministic）であるため、入力として与えられた数値が同じであれば、常に同じカオス系列が得られる。
【０１９０】
したがって、サーバ装置３１１が備えるＣＰＵは、計算の途中経過や結果を格納するためのＲＡＭ（Random Access Memory）等と共働して、カオス系列生成部５０２として機能する。
【０１９１】
さて、初期値選択部５０３が、当該端末装置３３１（のユーザ）のための初期値を選択すると、第１乱数列取得部５０４は、選択された初期値を、カオス系列生成部５０２に入力として与えて生成された乱数列を取得する（ステップＳ５５４）。ここで計算される乱数列の長さは、試聴を求められたマルチメディア情報のＲＡＷデータと同じ長さとするのが典型的である。
【０１９２】
したがって、ＣＰＵが、ＲＡＭ等と共働して、第１乱数列取得部５０４として機能する。
【０１９３】
ついで、第１混合部５０５は、第１乱数列取得部５０４により取得された乱数をノイズ信号として、第１の混合比で、記憶されたマルチメディア情報と混合して、第１の配信用マルチメディア情報を得る（ステップＳ５５５）。
【０１９４】
ここでいう混合は、いわゆるミキンシングによるものであり、マルチメディア情報のＲＡＷデータのそれぞれにある定数を乗じたものと、ノイズ信号のそれぞれに他の定数を乗じたものと、を出力するものである。そして、これら２つの定数の比が、混合比である。
【０１９５】
第１の混合比は、試聴に適したものとするのが好ましい。また、後述する第２の混合比とは異なるものとする必要があるため、端末装置３３１（のユーザ）の識別子から２つの異なる数値を生成し、これらの数値に微少な係数を乗じたものをあらかじめ定めた基本混合比に加算することによって、第１の混合比と第２の混合比を得ることもできる。
【０１９６】
ＲＡＷデータとして混合された後に、聴取・閲覧が可能な適切な可逆圧縮や非可逆圧縮アルゴリズムを適用して、適宜データ圧縮を施すことにより、第１の配信用マルチメディア情報を得るのが典型的である。
【０１９７】
したがって、ＣＰＵが、ＲＡＭ等と共働して第１混合部５０５として機能する。
【０１９８】
ついで、第１送信部５０６は、得られた第１の配信用マルチメディア情報を、端末装置３３１へ当該試聴要求の要求パケットに対する応答として送信する（ステップＳ５５６）。
【０１９９】
第１の配信用マルチメディア情報の提供は、端末装置３３１側で直ちに再生が開始できるようなストリーミング配信のプロトコルを採用するのが典型的であるが、後に高品質のマルチメディア情報を復元するためにも使用されるので、保存が可能な形態で提供する。
【０２００】
したがって、ＣＰＵが、ＲＡＭやネットッワークインターフェースカード等と共働して、第１送信部５０６として機能する。
【０２０１】
ついで、初期値記憶部５０７は、ステップＳ５５３にて選択された初期値を当該端末装置３３１（のユーザ）の識別符号や、当該試聴を要求されたマルチメディア情報の識別符号（第１の配信用マルチメディア情報を識別する識別符号と同じにしたり、ある程度共通させ、相互に変換可能にするのが典型的である。）に対応付けて記憶し（ステップＳ５５７）、ステップＳ５５１に戻る。
【０２０２】
したがって、初期値記憶部５０７は、一種のデータベースにより実現することができる。すなわち、ＣＰＵやＲＡＭ、ハードディスクが共働して、初期値記憶部５０７として機能する。
【０２０３】
さて、端末装置３３１の第１受信部６０１は、ステップＳ６５３においてサーバ装置３１１へ送信した試聴要求に対する応答として、第１の配信用マルチメディア情報を受信する（ステップＳ６５４）。
【０２０４】
したがって、端末装置３３１のＣＰＵが、ネットワークインターフェースカードやＲＡＭ等と共働して、第１受信部６０１として機能する。
【０２０５】
第１再生部６０２は、受信された第１の配信用マルチメディア情報を保存して（ステップＳ６５５）再生し（ステップＳ６５６）、ステップＳ６５１に戻る。
【０２０６】
この再生は、ユーザが試聴したいとの指示入力をしたことに応えるものである。
【０２０７】
上記のように、第１の配信用マルチメディア情報は、ストリーミング配信されるのが典型的であるが、後で高品質のマルチメディア情報を復元するために必要となることから、第１の配信用マルチメディア情報の全体を受信して、ハードディスクなどの記憶媒体に保存しておくこととなる。
【０２０８】
したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭやハードディスク、モニタなどと共働して、第１再生部６０２として機能する。
【０２０９】
さて、第１の配信用マルチメディア情報を試聴用に聴取・閲覧したユーザが、当該マルチメディア情報の購入（無償の場合も含む。）を希望する場合には、ステップＳ６５１において、購入を求める旨の指示入力を行う。端末装置３３１のＣＰＵは、購入を求める旨の指示入力があったことを検出すると（ステップＳ６５２；購入）、要求送信部６０３は、サーバ装置３１１へ、当該第１の配信用マルチメディア情報の品質を向上させる第２のマルチメディア情報を要求する向上要求を、要求パケットとして送信する（ステップＳ６５６）。
【０２１０】
この要求パケットには、当該端末装置３３１（のユーザ）の識別符号のほか、当該第１の配信用マルチメディア情報を識別する識別符号などの情報が指定される。したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭやネットワークインターフェースカード等と共働して、要求送信部６０３として機能する。
【０２１１】
すると、サーバ装置３１１の要求受信部５１１は、ステップＳ５５１において、端末装置３３１から送信された向上要求を要求パケットとして受信するため、要求パケットの種類は、向上要求であることになる（ステップＳ５５２；向上）。
【０２１２】
すると、ＣＰＵは、ステップＳ５５７において初期値記憶部５０７に保存された初期値のうち、当該向上要求に指定された当該端末装置３３１（のユーザ）の識別符号および当該第１の配信用マルチメディア情報を識別する識別符号に対応付けて保存されたものを取得する（ステップＳ５６１）。
【０２１３】
そして、第２乱数列取得部５１２は、初期値記憶部５０７から取得された初期値を、カオス系列生成部５０２に入力として与えて生成された乱数列を取得する（ステップＳ５６２）。
【０２１４】
これにより得られる乱数列は、入力として与えられる初期値が同じであるから、ステップＳ５５４において得られるものと一致する。したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭやハードディスク等と共働して、第２乱数列取得部５１２として機能する。
【０２１５】
ついで、第２混合部５１３は、第２乱数列取得部５１２により取得された乱数をノイズ信号として、当該第１の混合比とは異なる第２の混合比で、記憶されたマルチメディア情報と混合して、第２の配信用マルチメディア情報を得る（ステップＳ５６３）。
【０２１６】
ここで行う処理は、ステップＳ５５５におけるものと同様であるが、上記のように、混合比が異なる。したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭ等と共働して、第２混合部５１３として機能する。
【０２１７】
さらに、第２送信部５１４は、得られた第２の配信用マルチメディア情報を、端末装置３３１へ応答パケットして送信し（ステップＳ５６４）、ステップＳ５５１に戻る。
【０２１８】
ステップＳ５６４にて行う処理は、ステップＳ５５６におけるものと同様である。したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭやネットワークインターフェースカード等と共働して、第２送信部５１４として機能する。
【０２１９】
このほか、要求パケットがその他の種類である場合（ステップＳ５５２；その他）は、対応する処理を実行して（ステップＳ５７１）、ステップＳ５５１に戻る。
【０２２０】
さて、端末装置３３１において、第２受信部６１１は、サーバ装置３１１から送信された第２の配信用マルチメディア情報を、ステップＳ６５６において送信した向上要求の要求パケットに対する応答として、受信する（ステップＳ６６１）。そして、当該第２の配信用マルチメディア情報を、ハードディスクなどに保存する（ステップＳ６６２）。なお、この際に、第２再生部６２１が、受信された第２の配信用マルチメディア情報を再生することとしても良い（図示せず）。
【０２２１】
したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭやハードディスク、モニタなどと共働して、第２再生部６２１として機能する。
【０２２２】
そして、成分分析部６１２が、第１の配信用マルチメディア情報と、第２の配信用マルチメディア情報と、を入力信号として成分分析して、２つの成分信号を得る（ステップＳ６６３）。成分分析には、上記のような多段の独立成分分析を用いるのが典型的であるが、上述した種々の成分分析の手法を利用することも可能である。
【０２２３】
したがって、ＣＰＵが、ＲＡＭやハードディスク等と共働して、成分分析部６１２として機能する。以下、このような成分分析によって、どのような信号が得られるか、について説明する。
【０２２４】
サーバ装置３１１のカオス系列生成部５０２にて利用される関数F(・)が、２次のチェビシェフ関数T2(・)であり、マルチメディア信号が音声信号である場合を考える。
【０２２５】
図２７は、サーバ装置３１１のマルチメディア情報記憶部５０１に元のマルチメディア信号として記憶されるものの波形の様子を示す説明図である。本図に示すように、音声の前半と後半とで波形が変化しているものの、全体として見ると同じ高さの音が出ている（実際には、後半で演奏される楽器が増加している）。
【０２２６】
これに対して、初期値として０.２を、第１の混合比として音声：ノイズ＝９：１を、第２の混合比として音声：ノイズ＝８：２を、それぞれ選択した場合を考える。
【０２２７】
図２８は、第１の提供用マルチメディア情報と、第２の提供用マルチメディア情報と、のそれぞれの波形を示す説明図である。本図に示すように、第１の提供用マルチメディア情報と、第２の提供用マルチメディア情報と、は、いずれもノイズと混合された結果得られたものであるため、いずれの波形も、元の信号に比べて明らかに品質が劣化している。
【０２２８】
図２９は、これらを入力として、上記のような独立成分分析を適用した結果得られる２つの成分信号の波形を示す説明図である。
【０２２９】
本図に示す２つの波形のうち、一方は、一見して元のマルチメディア信号の波形にそっくりであり、他方は、塗り潰された帯状の波形となっているため、ノイズらしきものであることが判明する。
【０２３０】
さて、上記の例と、初期値として０.４を選んだ点のみ異なる場合を考える。
【０２３１】
図３０は、第１の提供用マルチメディア情報と、第２の提供用マルチメディア情報と、のそれぞれの波形を示す説明図である。本図に示す結果は、図２８と同様に、元の信号に比べて品質が劣化していることがわかる。
【０２３２】
図３１は、これらを入力として、上記のような独立成分分析を適用した結果得られる２つの成分信号の波形を示す説明図である。これも、図２９と同様に、一方が元のマルチメディア情報の波形にそっくりの高品質な波形であり、他方がノイズらしき波形である。
【０２３３】
このように、独立成分分析によって、２つの低品質の提供用マルチメディア情報を、高品質のマルチメディア情報と、混合されたノイズ信号と、に分離できるのである。
【０２３４】
次に、初期値０.２、混合比９：１の波形と、初期値０.４、混合比８：２の波形と、を選んだ場合を考える。すなわち、本来提供すべき相手を間違った場合や、何らかの事情で提供用マルチメディア情報が盗聴・窃視された場合に相当する。
【０２３５】
図３２は、第１の提供用マルチメディア情報と、第２の提供用マルチメディア情報と、のそれぞれの波形を示す説明図である。これは、図２８の上段の波形と、図３０の下段の波形とを並べたものに相当する。
【０２３６】
図３３は、これらを入力として、上記のような独立成分分析を適用した結果得られる２つの成分信号の波形を示す説明図である。
【０２３７】
図２８、図３０と異なり、元のマルチメディア情報がまったく復元されておらず、両方ともノイズ混じりの波形しか得られない。（ちなみに、本図の波形のうち、上段は、２つの提供用マルチメディア情報と同程度にノイズが含まれる音声の波形に相当し、下段は、単なるノイズに相当するものと考えられる。）
【０２３８】
すなわち、２つの提供用マルチメディア情報において、カオス系列を定める力学系（本実施例では、漸化式に使用される関数F(・)によって定まる。）と、使用する初期値と、の両方が共通しない限り、高品質のマルチメディア情報は得られないのである。
【０２３９】
このように、２つの成分信号が得られたら、情報選択部６１３は、出力された２つの成分信号のうち、当該成分信号のうち当該カオス系列の特徴を呈する程度が低い方を、高品質マルチメディア情報として選択する（ステップＳ６６４）。
【０２４０】
高品質のマルチメディア情報を得ることが目的であるから、所望のマルチメディア情報であるか否かを判断することは難しいが、上記のように、カオス系列の特徴を呈するか、すなわち、カオス系列に類似しているかどうか、は、各種の手法によって判断することが可能である。
【０２４１】
そこで、カオス系列により類似していない方を、高品質のマルチメディア情報として選択するのである。したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭやハードディスク等と共働して、情報選択部６１３として機能する。
【０２４２】
さらに、高品質再生部６１４は、選択された高品質マルチメディア情報をハードディスクに保存して、これをユーザの希望に応じて再生し（ステップＳ６６５）、ステップＳ６５１に戻る。
【０２４３】
したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭやハードディスク、モニタなどと共働して、高品質再生部６１４として機能する。
【０２４４】
また、ユーザからの指示入力がその他のものであった場合（ステップＳ６５２；その他）、対応する処理を実行して（ステップＳ６７１）、ステップＳ６５１に戻る。
【０２４５】
なお、これらの処理は、適宜並列処理、並行処理、コルーチン的な処理による制御を行っても良いし、必要に応じて、本発明の原理に適う範囲で処理の手順を変更しても良い。
【０２４６】
このように、本実施形態では、第１の提供用マルチメディア情報や第２の提供用マルチメディア情報が「暗号文」の一種として機能し、初期値が「暗号鍵」の一種として機能するのであるが、「暗号鍵」たる初期値は、サーバ装置３１１側で管理され、ユーザ側の端末装置３３１に知らされることはない。
【０２４７】
また、「暗号文」たる第１の提供用マルチメディア情報や第２の提供用マルチメディア情報は、それだけでは試聴用に利用することができるものであり、盗聴・窃視されても大きな問題は生じない。場合によっては、宣伝広告効果を奏する。
【０２４８】
そして、ユーザ側の端末装置３３１では、正しい第１の提供用マルチメディア情報と第２の提供用マルチメディア情報との組み合わせが得られて初めて、高品質のマルチメディア情報が得られることになる。これら２つは、一種の「勘合」としても機能するのである。
【０２４９】
したがって、本実施形態によれば、低品質のマルチメディア情報を試聴したユーザが高品質のマルチメディア情報を求めると、試聴可能な他の低品質のマルチメディア情報を提供することにより、高品質のマルチメディア情報を取得させることで、ユーザが暗号鍵等を管理する必要がなくなる。
【産業上の利用可能性】
【０２５０】
本発明によれば、低品質のマルチメディア情報を試聴したユーザが高品質のマルチメディア情報を求めると、試聴可能な他の低品質のマルチメディア情報を提供することにより、高品質のマルチメディア情報を取得させることで、ユーザが暗号鍵等を管理する必要のないマルチメディア情報提供システム、サーバ装置、端末装置、マルチメディア情報提供方法、ならびに、これらをコンピュータもしくはディジタル信号プロセッサ上にて実現するプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０２５１】
【図１】本発明の実施形態にて利用される独立成分分析を行うための反復推測部の概要構成を示す模式図である。
【図２】本発明の実施形態にて利用される独立成分分析を行うための信号分離装置の構成を示す模式図である。
【図３】本信号分離装置にて実行される信号分離処理の制御の流れを示すフローチャートである。
【図４】第１の実験における源信号の波形の様子を示すグラフである。
【図５】第１の実験における観測信号の波形の様子を示すグラフである。
【図６】第１の実験において、L = 10として共役勾配法を用いて本実施形態の手法により４つの信号に独立成分分析を行った場合の波形のグラフである。
【図７】第１の実験において、従来の手法により４つ信号に独立成分分析を行った場合の波形のグラフである。
【図８】第２の実験における源信号の波形の様子を示すグラフである。
【図９】第２の実験における観測信号の波形の様子を示すグラフである。
【図１０】第２の実験においてL = 5として甘利のα-divergenceＮＭＦアルゴリズムを反復推測部において用いた本実施形態の手法により得られた波形のグラフである。
【図１１】第２の実験におけるＳＩＲ値（Singnal to Interference Ratio）を示すグラフである。
【図１２】第２の実験においてNMF Lee-Seungアルゴリズムという従来の手法により得られた波形である。
【図１３】第３の実験における源信号となる画像を示す図である。
【図１４】第３の実験における観測信号に相当する画像を示す図である。
【図１５】第３の実験においてL = 5として本実施形態の手法を採用した場合に得られる源信号の様子を示す図である。
【図１６】第３の実験においてL = 2として本実施形態の手法を採用した場合に得られる源信号の様子を示す図である。
【図１７】第３の実験において、NMF Lee-Seungアルゴリズムという従来の手法により得られた源信号の画像を示す図である。
【図１８】第３の実験における本実施形態の手法における信号のＳＩＲ値の値を示すグラフである。
【図１９】本実施形態に係るマルチメディア情報提供システムの概要構成を示す説明図である。
【図２０】チェビシェフ関数の様子を示すグラフである。
【図２１】適当な初期値を与えてチェビシェフ関数を用いて生成したカオス乱数の途中までの分布を示すグラフである。
【図２２】本マルチメディア情報提供システムのサーバ装置と端末装置の間の通信の様子を示すセッション図である。
【図２３】本マルチメディア情報提供システムのサーバ装置の概要構成を示す説明図である。
【図２４】本マルチメディア情報提供システムの端末装置の概要構成を示す説明図である。
【図２５】本マルチメディア情報提供システムのサーバ装置にて実行されるサービス処理の制御の流れを示すフローチャートである。
【図２６】本マルチメディア情報提供システムの端末装置にて実行される端末処理の制御の流れを示すフローチャートである。
【図２７】元のマルチメディア信号の波形の様子を示す説明図である。
【図２８】初期値０.２による２つの提供用マルチメディア情報の波形を示す説明図である。
【図２９】初期値０.２による２つの提供用マルチメディア情報に独立成分分析を適用した結果得られる２つの成分信号の波形を示す説明図である。
【図３０】初期値０.４による２つの提供用マルチメディア情報の波形を示す説明図である。
【図３１】初期値０.４による２つの提供用マルチメディア情報に独立成分分析を適用した結果得られる２つの成分信号の波形を示す説明図である。
【図３２】異なる初期値による２つの提供用マルチメディア情報の波形を示す説明図である。
【図３３】異なる初期値による２つの提供用マルチメディア情報に独立成分分析を適用した結果得られる２つの成分信号の波形を示す説明図である。
【符号の説明】
【０２５２】
１００ 信号分離装置
１０１ 反復推測部
１０２ 繰返計算部
１０３ 結果出力部
１０４ 繰返制御部
１０５ 記憶部
３０１ マルチメディア情報提供システム
３１１ サーバ装置
３３１ 端末装置
３５１ コンピュータ通信網
５０１ マルチメディア情報記憶部
５０２ カオス系列生成部
５０３ 初期値選択部
５０４ 第１乱数列取得部
５０５ 第１混合部
５０６ 第１送信部
５０７ 初期値記憶部
５１１ 要求受信部
５１２ 第２乱数列取得部
５１３ 第２混合部
５１４ 第２送信部
６０１ 第１受信部
６０２ 第１再生部
６０３ 要求送信部
６１１ 第２受信部
６１２ 成分分析部
６１３ 情報選択部
６１４ 高品質再生部
６２１ 第２再生部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、低品質のマルチメディア情報を試聴したユーザが高品質のマルチメディア情報を求めると、試聴可能な他の低品質のマルチメディア情報を提供することにより、高品質のマルチメディア情報を取得させることで、ユーザが暗号鍵等を管理する必要のないマルチメディア情報提供システム、サーバ装置、端末装置、マルチメディア情報提供方法、ならびに、これらをコンピュータもしくはディジタル信号プロセッサ上にて実現するプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、音声や静止画、動画などのマルチメディア情報をユーザに試聴用に提供する際には、ビットレートやサンプリングレートが低い低品質のものを用いて、購入を希望するユーザには、別途高品質のマルチメディア情報を提供する手法が利用されている。
【０００３】
一方で、複数の信号源から発せられた信号が異なる混合比で混合された信号が得られる場合に、元の信号源における信号を分離、復元する手法として、独立成分分析が広く用いられている。
【０００４】
これらに関連する技術については、たとえば、以下のような文献で開示されている。
【特許文献１】特許３２１４８３７号公報
【特許文献２】特開２００３−１４１１０２号公報
【非特許文献１】A.Cichocki，S.Amari，R.Zdunek，R.Kompass，G.Hori and Z.He，"Extended SMART Algorithms for Non-Negative Matrix Factorization," Lecture Notes in Artificial Intelligence，Vol.4029 (2006)，pp.548-562，(8th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing，ICAISC06，Zakopane，Poland，25-29，June 2006)，２００６年６月
【０００５】
ここで、[特許文献１]では、マルチメディア情報に対する電子透かしとしてカオス系列からなる乱数列を用い、このカオス系列の種を渡すことで、電子透かしがマルチメディア情報に付与されているか否かを判断する技術が提案されている。すなわち、電子透かしを施すことによって、マルチメディア情報を低品質にする一方で、カオス系列の種を鍵として、電子透かしをマルチメディア情報から除去し、これを高品質なものに復元にすることができる、と考えられる。
【０００６】
一方、[特許文献２]では、主成分分析や独立成分分析を用いて、化学物質の量の変化を複数の成分に分離し、当該成分により、当該化学物質の生成の原因をグループ化する技術が提案されている。
【０００７】
一般に、独立成分分析においては、
（１）m個のチャンネルから観測信号を受け付けたときに、その時間方向の観測値を列方向に並べた行を、チャンネルの順序に並べたm行T列の観測信号行列X
を考える。
【０００８】
そして、観測信号行列Xを、
（２）n個のチャンネルの源信号の時間方向の源信号値を列方向に並べた行を、チャンネルの順序に並べたn行T列の源信号行列Sと、
（３）源信号の各チャンネルから観測信号の各チャンネルまでの経路の様子を表すm行n列の混合比行列Aと、
（４）m行T列の雑音行列Nと、
に、分離する。
【０００９】
その際に、所定の行列演算c(・,・)について
（５）X = c(A,S) + N
を満たすように分離をする。行列演算c(・,・)としては、行列の積、行列のコンボリューションのほか、各種の行列の非線型リンク関数が用いられる。
【００１０】
また、この際に、勾配法、共役勾配法、ニュートン法などの反復法を用いるのが一般的であるが、
（６）m行T列の行列とm行n列の行列とn行T列の行列とを受け付けてスカラー値を返す行列関数J(・,・,・)
をコスト関数として採用する。
【００１１】
具体的には、J(X,A,S)に対して、Xを固定して、A，Sを変化させたときに、J(X,A,S)の値が最小（極小。一般には、極大もしくは極小、すなわち、「極値」。）となるようなA，Sの組合せを計算する。
【００１２】
コスト関数としては、たとえば、J(X,A,S)として、行列(X - AS)の絶対値最大の要素の絶対値（要素の最大絶対値）や、行列(X - AS)の各要素の自乗平均、行列(X - AS)の各要素の総自乗和等を用いることができる。また、必要に応じて、非負性（non-negativity）、疎性（sparseness）、統計的独立性（statistical independence）などの制約を課すこともある。
【００１３】
単純に反復法を適用するのみでは、源信号同士の強弱の差が大きい場合や観測信号同士の差が小さい場合（観測信号同士が似ている場合）には、収束に時間がかかり、しかも信号の分離性能が落ちるという問題がある。
【００１４】
そこで、発明者らは、[非特許文献１]に開示するように、高速に収束し、信号の分離性能を向上させるような信号分離技術の研究を進めるとともに、この技術が応用できる分野の探求を続けている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかしながら、[特許文献１]に開示の発明においては、マルチメディア情報の提供を受ける側にカオス乱数の種となる暗号鍵を渡す必要がある。しかしながら、このような暗号鍵の情報は、ユーザ側ではなく、提供側で管理した方が、不正使用の可能性を低く抑えることができることも多い。
【００１６】
また、[特許文献２]、[非特許文献１]に開示される各種の信号分離の技術を適用することにより、ユーザ側と提供側でやりとりされる情報が盗聴・窃視等されたとしても問題が起きにくいようなものとしたい、という要望は大きい。
【００１７】
本発明は、以上のような課題を解決するためのもので、低品質のマルチメディア情報を試聴したユーザが高品質のマルチメディア情報を求めると、試聴可能な他の低品質のマルチメディア情報を提供することにより、高品質のマルチメディア情報を取得させることで、ユーザが暗号鍵等を管理する必要のないマルチメディア情報提供システム、サーバ装置、端末装置、マルチメディア情報提供方法、ならびに、これらをコンピュータもしくはディジタル信号プロセッサ上にて実現するプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明の第１の観点に係るマルチメディア情報提供システムは、サーバ装置と、端末装置と、を有し、以下のように構成する。
【００１９】
すなわち、サーバ装置は、音声もしくは画像の少なくとも一方を含むマルチメディア情報をあらかじめ記憶するマルチメディア情報記憶部、入力として与えられた値を初期値とするカオス系列からなる乱数列を生成するカオス系列生成部、初期値を選択する初期値選択部、選択された初期値を、カオス系列生成部に入力として与えて生成された乱数列を取得する第１乱数列取得部、第１乱数列取得部により取得された乱数をノイズ信号として、第１の混合比で、記憶されたマルチメディア情報と混合して、第１の配信用マルチメディア情報を得る第１混合部、得られた第１の配信用マルチメディア情報を、端末装置へ送信する第１送信部、選択された初期値を当該端末装置に対応付けて記憶する初期値記憶部を備える。
【００２０】
一方、端末装置は、サーバ装置から送信された第１の配信用マルチメディア情報を受信する第１受信部、受信された第１の配信用マルチメディア情報を再生する第１再生部、サーバ装置へ、再生された第１の配信用マルチメディア情報の品質を向上させる第２のマルチメディア情報を要求する向上要求を送信する要求送信部を備える。
【００２１】
さらに、サーバ装置は、端末装置から送信された向上要求を受信する要求受信部、受信された品質向上要求を送信した端末装置に対応付けて初期値記憶部に記憶された初期値を、カオス系列生成部に入力として与えて生成された乱数列を取得する第２乱数列取得部、第２乱数列取得部により取得された乱数をノイズ信号として、当該第１の混合比とは異なる第２の混合比で、記憶されたマルチメディア情報と混合して、第２の配信用マルチメディア情報を得る第２混合部、得られた第２の配信用マルチメディア情報を、端末装置へ送信する第２送信部をさらに備える。
【００２２】
そして、端末装置は、サーバ装置から送信された第２の配信用マルチメディア情報を受信する第２受信部、受信された第１の配信用マルチメディア情報と、受信された第２の配信用マルチメディア情報と、を入力信号として成分分析して、２つの成分信号を得る成分分析部、出力された２つの成分信号のうち、当該成分信号のうち当該カオス系列の特徴を呈する程度が低い方を、高品質マルチメディア情報として選択する情報選択部、選択された高品質マルチメディア情報を再生する高品質再生部をさらに備える。
【００２３】
また、本発明のマルチメディア情報提供システムにおいて、ある成分信号が当該カオス系列の特徴を呈する程度は、当該成分信号のリターンマップ、相関次元もしくは最大リャプノフ指数により定められるように構成することができる。
【００２４】
また、本発明のマルチメディア情報提供システムにおいて、当該カオス系列は、所定の範囲Dを定義域および値域とする関数F(・)を、Dに含まれる任意の初期値zに対して繰り返し適用して得られる
z，F(z)，F(F(z))，F(F(F(z)))，…
であり、ある成分信号
s1，s2，s3，…
が当該カオス系列の特徴を呈する程度を表す特徴値は、当該成分信号におけるi+1 (i≧1)番目の要素の誤差
|si+1 - F(si)|
の総和、自乗和、平均、もしくは、重み付き平均によって定められ、当該特徴値が小さければ小さいほど、当該カオス系列の特徴を呈する程度が高いものとするように構成することができる。
【００２５】
また、本発明のマルチメディア情報提供システムにおいて、当該関数F(・)は、
Ta(cosθ) = cos(aθ)
と定義されるa (a≧2)次のチェビシェフ関数Ta(・)であるように構成することができる。
【００２６】
また、本発明のマルチメディア情報提供システムにおいて、端末装置は、受信された第２の配信用マルチメディア情報を再生する第２再生部をさらに備えるように構成することができる。
【００２７】
また、本発明のマルチメディア情報提供システムであって、サーバ装置において、初期値選択部は、端末装置ごとに、ランダムに初期値を選択するように構成することができる。
【００２８】
本発明のその他の観点に係るサーバ装置は、上記のマルチメディア情報提供システムが有するサーバ装置である。
【００２９】
本発明のその他の観点に係る端末装置は、上記のマルチメディア情報提供システムが有する端末装置である。
【００３０】
本発明のその他の観点に係るマルチメディア情報提供方法は、サーバ装置と、端末装置と、を用い、サーバ装置は、音声もしくは画像の少なくとも一方を含むマルチメディア情報をあらかじめ記憶するマルチメディア情報記憶部、カオス系列生成部、初期値選択部、第１乱数列取得部、第１混合部、第１送信部、初期値記憶部、要求受信部、第２乱数列取得部、第２混合部、第２送信部を有し、端末装置は、第１受信部、第１再生部、要求送信部、第２受信部、成分分析部、情報選択部、高品質再生部、を有し、以下のように構成する。
【００３１】
すなわち、サーバ装置において、カオス系列生成部が、入力として与えられた値を初期値とするカオス系列からなる乱数列を生成するカオス系列生成工程、初期値選択部が、初期値を選択する初期値選択工程、第１乱数列取得部が、選択された初期値を、カオス系列生成工程に入力として与えて生成された乱数列を取得する第１乱数列取得工程、第１混合部が、第１乱数列取得工程にて取得された乱数をノイズ信号として、第１の混合比で、記憶されたマルチメディア情報と混合して、第１の配信用マルチメディア情報を得る第１混合工程、第１送信部が、得られた第１の配信用マルチメディア情報を、端末装置へ送信する第１送信工程、初期値記憶部が、選択された初期値を当該端末装置に対応付けて記憶する初期値記憶工程を備える。
【００３２】
一方、端末装置において、第１受信部が、サーバ装置から送信された第１の配信用マルチメディア情報を受信する第１受信工程、第１再生部が、受信された第１の配信用マルチメディア情報を再生する第１再生工程、要求送信部が、サーバ装置へ、再生された第１の配信用マルチメディア情報の品質を向上させる第２のマルチメディア情報を要求する向上要求を送信する要求送信工程を備える。
【００３３】
さらに、サーバ装置において、要求受信部が、端末装置から送信された向上要求を受信する要求受信工程、第２乱数列取得部が、受信された品質向上要求を送信した端末装置に対応付けて初期値記憶工程にて記憶された初期値を、カオス系列生成工程に入力として与えて生成された乱数列を取得する第２乱数列取得工程、第２混合部が、第２乱数列取得工程にて取得された乱数をノイズ信号として、当該第１の混合比とは異なる第２の混合比で、記憶されたマルチメディア情報と混合して、第２の配信用マルチメディア情報を得る第２混合工程、第２送信部が、得られた第２の配信用マルチメディア情報を、端末装置へ送信する第２送信工程をさらに備える。
【００３４】
そして、端末装置において、第２受信部が、サーバ装置から送信された第２の配信用マルチメディア情報を受信する第２受信工程、成分分析部が、受信された第１の配信用マルチメディア情報と、受信された第２の配信用マルチメディア情報と、を入力信号として成分分析して、２つの成分信号を得る成分分析工程、情報選択部が、出力された２つの成分信号のうち、当該成分信号のうち当該カオス系列の特徴を呈する程度が低い方を、高品質マルチメディア情報として選択する情報選択工程、高品質再生部が、選択された高品質マルチメディア情報を再生する高品質再生工程をさらに備える。
【００３５】
また、本発明のマルチメディア情報提供方法において、ある成分信号が当該カオス系列の特徴を呈する程度は、当該成分信号のリターンマップ、相関次元もしくは最大リャプノフ指数により定められるように構成することができる。
【００３６】
また、本発明のマルチメディア情報提供方法において、当該カオス系列は、所定の範囲Dを定義域および値域とする関数F(・)を、Dに含まれる任意の初期値zに対して繰り返し適用して得られる
z，F(z)，F(F(z))，F(F(F(z)))，…
であり、ある成分信号
s1，s2，s3，…
が当該カオス系列の特徴を呈する程度を表す特徴値は、当該成分信号におけるi+1 (i≧1)番目の要素の誤差
|si+1 - F(si)|
の総和、自乗和、平均、もしくは、重み付き平均によって定められ、当該特徴値が小さければ小さいほど、当該カオス系列の特徴を呈する程度が高いものとするように構成することができる。
【００３７】
また、本発明のマルチメディア情報提供方法において、当該関数F(・)は、
Ta(cosθ) = cos(aθ)
と定義されるa (a≧2)次のチェビシェフ関数Ta(・)であるように構成することができる。
【００３８】
また、本発明のマルチメディア情報提供方法において、端末装置は、第２再生部をさらに有し、第２再生部が、受信された第２の配信用マルチメディア情報を再生する第２再生工程をさらに備えるように構成することができる。
【００３９】
また、本発明のマルチメディア情報提供方法において、サーバ装置において、初期値選択工程では、端末装置ごとに、ランダムに初期値を選択するように構成することができる。
【００４０】
本発明のその他の観点に係るプログラムは、コンピュータもしくはディジタル信号プロセッサを、上記のマルチメディア情報提供システムのサーバ装置の各部もしくは端末装置の各部として機能させ、もしくは、上記のマルチメディア情報提供方法を実行させるように構成する。
【００４１】
また、本発明のプログラムは、コンパクトディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ディジタルビデオディスク、磁気テープ、半導体メモリ等のコンピュータ読取可能な情報記憶媒体に記録することができる。
【００４２】
上記プログラムは、プログラムが実行されるコンピュータやディジタル信号プロセッサとは独立して、コンピュータ通信網を介して配布・販売することができる。また、上記情報記憶媒体は、コンピュータやディジタル信号プロセッサとは独立して配布・販売することができる。
【発明の効果】
【００４３】
本発明によれば、低品質のマルチメディア情報を試聴したユーザが高品質のマルチメディア情報を求めると、試聴可能な他の低品質のマルチメディア情報を提供することにより、高品質のマルチメディア情報を取得させることで、ユーザが暗号鍵等を管理する必要のないマルチメディア情報提供システム、サーバ装置、端末装置、マルチメディア情報提供方法、ならびに、これらをコンピュータもしくはディジタル信号プロセッサ上にて実現するプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４４】
以下に本発明の実施形態を説明する。なお、以下に説明する実施形態は説明のためのものであり、本発明の範囲を制限するものではない。したがって、当業者であればこれらの各要素もしくは全要素をこれと均等なものに置換した実施形態を採用することが可能であるが、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００４５】
なお、以下の説明では、成分分析の手法として独立成分分析を例としてとりあげて説明するが、これと同様の手法によって、成分分析の手法を主成分分析（スフィアリングによる成分分析を含む。）非負行列因子化に置き換えることができ、これらの実施形態も本発明の範囲に含まれる。
【００４６】
また、以下の説明では、理解を容易にするため、行列の演算c(・,・)として、行列の積を例にあげて説明するが、行列のコンボリューションや各種の行列の非線型リンク関数を利用することも可能であり、これらを採用した場合も本発明の範囲に含まれる。
【実施例１】
【００４７】
以下では、理解を容易にするため、
（１）まず、本発明にて利用可能な独立成分分析について説明し、
（２）ついで、本発明の実施形態に係るマルチメディア情報提供システムの詳細について説明する
こととする。
【００４８】
（独立成分分析）
本実施例における計算処理の理解を容易にするため、各種記号について、説明する。本実施例では、以下の行列Xを、信号分離の入力として用いる。
（１）m行T列の観測信号行列X
【００４９】
そして、以下の行列A，S，Nを信号分離の結果として得る。
（２）m行n列の混合比行列A
（３）n行T列の源信号行列S
（４）m行T列の雑音行列N
【００５０】
ただし、これらの行列の間には、以下の関係が成立しなければならない。
（５）X = AS + N
【００５１】
また、Xを固定してA，Sを微小に変化させたとしたときに、コスト関数J(X,A,S)最小あるいは極小（コスト関数の種類によっては、最大あるいは極大を含む「極値」。以下では、理解を容易にするため、コスト関数を極小にするものを求めるものとする。）となるものでなければならない。すなわち、以下が成立する。
（６）(A,S) = argmin(A,S)J(X,A,S)
【００５２】
一般的な独立成分分析の手法では、上記のコスト関数として行列(X - AS)の絶対値最大の要素の絶対値（要素の最大絶対値）や、行列(X - AS)の各要素の自乗平均、行列(X - AS)の各要素の総自乗和等のほか、甘利のα divergence、Kullback Leibler divergence、Frobenius norm、Jenssen Shannon divergence等を用いることができる。
【００５３】
また、上記の行列A，Sを求める計算手法としては、反復法（勾配法、共役勾配法、ニュートン法等）を採用する。通常、この反復は、A，Sが所定の反復終了条件を満たすようになるまで繰り返されるのが一般的である。たとえば、A，Sの要素の総自乗和に対する当該行列の反復の前後の要素の差の総自乗和の比が、所定の値εよりも小さくなった場合に反復終了条件が満たされる等である。
【００５４】
もっとも、粗い分析で十分な場合等には、反復回数を数回に固定することもありうる。後者の場合は、反復終了条件として「反復回数○○回」を指定したことと等価である。
【００５５】
このほか、解くべき信号の既知の性質に基づいて、非負性、疎性、時空間無相関性、smoothness、独立性などの束縛条件を課して、計算を行うこともある。
【００５６】
本実施形態では、このような独立成分分析を行う機能を、反復推測部という１つの計算モジュールとしてとらえるものとする。反復推測部が実行する処理については、既存の技術の他、各種の独立成分分析の技術を適用することができる。
【００５７】
図１は、反復推測部に対する入力と出力の様子を示す説明図である。以下、本図を参照して説明する。
【００５８】
反復推測部１０１は、一般的なコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）がＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置と共働して実現される。
【００５９】
反復推測部１０１に対しては、入力として行列X，A，Sが与えられる。一般には、行列X，A，SはＲＡＭ等に記憶されており、本実施形態では、反復推測部１０１を実現するライブラリ（プログラム）関数に、行列X，A，Sが確保されているメモリ内のアドレスが引き数として渡される構成をとる。
【００６０】
ここで、行列Xは、上記のように観測信号行列に相当するものであるが、広く考えると、反復法における条件を定める定数行列と考えることができる。一方、ここで与えられる行列A，Sは、混合比行列と源信号行列であるが、広く考えると、反復法において、真の値の近似値となる初期値と考えることができる。したがって、ＲＡＭ等に記憶される行列A，Sは、何らかの値で初期化される必要がある。
【００６１】
何ら情報がない場合には、行列Aの各要素には、要素分布が疎であるように乱数や定数（０や１や−１等）を与え、行列Sの各要素には乱数や定数（０，１，−１等）を与えたり、種々の技術が考えられる（図中の「初期化」）。また、後述するように、反復推測部１０１が前回の処理において出力した結果を初期値とすることとしても良く、多くの場合、これが好ましい。
【００６２】
このほか、コスト関数と反復終了条件も、反復推測部１０１に対して与えられる。これらは、反復推測部１０１を実現するためのコード（プログラム）に直接指定されることもあるし、ライブラリ関数のアドレスを指定することによる場合もありうる。
【００６３】
さて、反復推測部１０１は、上記のような諸情報を受け付けて、反復終了条件が満たされるまで反復を繰り返し、入力として与えられた行列A，Sを、さらに真の値に近付けた行列A'，S'を出力する。A'，S'が出力された、ということは、反復終了条件が満たされた、ということである。ここで、反復終了条件としては、以下のようなものが考えられる。
（１）反復回数が１回になったとき
（２）反復回数が所定のn回になったとき(n≧2)
（３）(Σi=1m Σk=1n |A'[i,k]-A[i,k]|2 + Σk=1n Σt=1T |S'[i,k]-S[i,k]|2) ≦ ε
（４）(maxi=1m maxk=1n |A'[i,k]-A[i,k]|2 + maxk=1n maxt=1T |S'[i,k]-S[i,k]|2) ≦ ε
（５）Σi=1m Σk=1n |A'[i,k]-A[i,k]|2 ≦ ε
（６）maxi=1m maxk=1n |A'[i,k]-A[i,k]|2 ≦ ε
（７）Σk=1n Σt=1T |S'[i,k]-S[i,k]|2 ≦ ε
（８）maxk=1n maxt=1T |S'[i,k]-S[i,k]|2 ≦ ε
【００６４】
ただし、出力方法としては、入力として与えられた行列A，SのＲＡＭ等内における領域に、A'，S'の内容を上書き（図中の「上書き」。）することとして、出力結果としても良い。本実施形態では、主にそのような態様を採用する。
【００６５】
さて、上記の事項に合わせて説明すると、反復法においては、Xを固定してJ(X,A,S)が小さくなるような方向にA，Sを移動させた結果をA'，S'とするのであるが、２つの行列A，Sをまとめて勾配法等に適用することはのは難しい場合もある。
【００６６】
そこで、コスト関数J(X,A,S)を、２つのコスト関数K(X,A,S)，H(X,A,S)の組み合わせとして取り扱う。ここで、K(・,・,・)とH(・,・,・)は、同じコスト関数を選択しても良いし（すなわち、K，H，Jの３つは同じコスト関数である。）、適宜異なるコスト関数を選択しても良い。
【００６７】
そして、
（１）まず、X,Aを固定して、K(X,A,S)を小さくする方向にSを移動させた結果をS'とし、
（２）次に、X,S'を固定して、H(X,A,S')を小さくする方向にAを移動させた結果をA'とする
ことを、反復の一回分と考えるのが典型的である。
【００６８】
あるいはその逆に、
（１）まず、X,Sを固定して、H(X,A,S)を小さくする方向にAを移動させた結果をA'とし、
（２）次に、X,A'を固定して、K(X,A',S)を小さくする方向にSを移動させた結果をS'とする
ことを、反復の一回分としても良い。
【００６９】
さて、本実施形態においては、上記のような反復推測部１０１を、サブルーチン呼び出しによって少なくともL (L≧2)回用いるが、その際に与える引き数等が異なる。そこで、理解を容易にするため、以下では、個別に反復推測部１０１をL個用意したものとして説明する。
【００７０】
図２は、本実施形態に係る信号分離装置の構成を示す模式図である。以下、本図を参照して説明する。
【００７１】
信号分離装置１００は、L個の反復推測部１０１、繰返計算部１０２、結果出力部１０３、繰返制御部１０４のほか、記憶部１０５を備える。
【００７２】
本実施形態では、反復推測の多段構成によって独立成分分析を行うため、Lは、「段（step）数」「層（layer）数」に相当するものである。
【００７３】
記憶部１０５には、以下の情報を記憶するための領域が確保される。
（１）m行T列の観測信号行列X。これは、信号分離の象となる観測値である。
（２）L個の行列A1，…，AL。これは、一時的な計算のために用いられる。
（３）L個のn行T列の行列S1，…，SL。これは、一時的な計算のために用いられる。
（４）m行n列の混合比行列A。これは、信号分離の結果の一つである。
（５）m行T列の雑音行列N。これは、信号分離の結果の一つである。
【００７４】
なお、信号分離の結果の一つであるn行T列の源信号行列Sは、SLと同一視することができる。
【００７５】
また、漸化式による表現の理解を容易にするため、仮想的に、行列XをS0と同一視することとする。
【００７６】
さらに、以下では、混乱のない限り、行列名と行列の要素の値を記憶する記憶部１０５内での領域とを同じ記号で表記するものとする。
【００７７】
なお、L個の行列A1，…，ALは、所定の演算c(・,・)
c(A1,c(A2,c(A3,c(…,c(AL-1,AL)…))))
がm行n列の行列となるようなものであり、本実施形態では、c(・,・)として、行列の積を用いている。
【００７８】
したがって、本実施形態では、L個の行列の行数と列数を定める数列
n0 = m，n1，n2，…，nL-1，nL = n
が一意に定まり、Aiは、ni-1行ni列の行列であることになる。
【００７９】
図３は、本信号分離装置にて実行される信号分離処理の制御の流れを示すフローチャートである。以下、本図を参照して説明する。
【００８０】
信号分離装置１００における処理が開始されると、行列X（すなわち、行列S0）に、入力となる観測信号の値を設定する（ステップＳ３０１）。
【００８１】
次に、行列S1，S2，…，SL-1，SLを適切な値で初期化する（ステップＳ３０２）。ここで、行列SLは行列Sと同一視することができる。
【００８２】
さらに、行列A1，A2，…，AL-1，ALを適切な値で初期化する（ステップＳ３０３）。
【００８３】
ステップＳ３０２およびステップＳ３０３における値の初期化は、上述した初期値による初期化のほか、種々の技術を適用することができる。本実施形態においては、これらの初期化処理は、ＣＰＵがＲＡＭ等と共働することによって実現される。
【００８４】
そして、繰返制御部１０４は、収束条件が満たされない間（ステップＳ３０８）、以下のステップＳ３０４〜ステップＳ３０８の処理を繰り返す（ステップＳ３０４）。収束条件については、反復終了条件同様種々のものを採用することができるが、当該繰返しにおける行列S1，…，SLおよび行列A1，…，ALの変化が極めて小さくなったときに、収束条件が満たされたものと考えるのが典型的である。
【００８５】
もっとも、適用分野によっては、繰返しの終端で判断される収束条件は常に真であることとしても良い。この場合、当該繰返しは１回だけ行われ、実際には単なる逐次処理を行うのみとなる。
【００８６】
したがって、繰返制御部１０４は、ＣＰＵがＲＡＭ等と共働することによって、実現される。
【００８７】
さて、当該繰返しの中で、繰返計算部１０２は、カウンタ変数iを、初期値1から終了値Lになるまで、１ずつ増やしながら、以下のステップＳ３０５〜ステップＳ３０７の処理を繰り返す（ステップＳ３０５）。
【００８８】
したがって、繰返計算部１０２は、ＣＰＵがＲＡＭ等と共働することによって、実現される。
【００８９】
すなわち、i番目の反復推測部１０１に、入力として、行列Si-1，Ai，Siを与えて、上記のような反復法の計算処理を行わせる（ステップＳ３０６）。
【００９０】
ステップＳ３０６における反復法の計算処理では、上述の通り、反復終了条件が満たされるまで反復を繰り返すが、いずれの反復終了条件を選択するかは、適用分野や目的に応じて適宜選択することができる。
【００９１】
また、i番目の反復推測部１０１に与えられるコスト関数Jiおよび反復終了条件(i)は、i = 1，…，Lのすべてにおいて同じものとしても良いし、異なるものとしても良い。
【００９２】
ステップＳ３０６の処理における反復法により「真の値」に近付く行列は、AiおよびSiである。そして、上記のように、記憶領域AiおよびSiに、反復推測部１０１における今回の推測結果が格納されることになる。
【００９３】
このようにして、反復推測部１０１における反復推測をi = 1，…，Lの間繰り返すと（ステップＳ３０７）、ステップＳ３０２、ステップＳ３０３において行列S1，…，SLおよび行列A1，…，ALに設定された初期値よりも、精度の高い値が、同じ領域に格納されることになる。
【００９４】
さて、この値を吟味することによって、収束条件が満たされたたか否かを判定し、収束条件が満たされていなければ、ステップＳ３０４に戻って繰り返しを続ける（ステップＳ３０８）。
【００９５】
一方、収束条件が満たされていれば、結果出力部１０３は、混合比行列Aを、
A = A1A2…AL-1AL
のように行列の乗算をすることによって求め（ステップＳ３０９）、雑音行列Nを、
N = X - AS
のように行列の演算をすることによって求め（ステップＳ３１０）、行列A，S (= SL)，Nを結果としてＲＡＭ等内に格納することによって出力して（ステップＳ３１１）、本処理を終了する。したがって、ＣＰＵがＲＡＭ等と共働して、結果出力部として機能することとなる。
【００９６】
さて、上記のような繰返しは、信号分離を以下のように行うことに相当する。なお、以下の式変形では、理解を容易にするため、雑音行列については表記を省略している。
X =
S0 = A1S1；
S1 = A2S2；
S2 = A3S3；
…
SL-2 = AL-1SL-1；
SL-1 = ALSL
= ALS
【００９７】
これらをまとめると、以下のように表記することができる。
X = A1A2A3…ALS
= AS
【００９８】
ステップＳ３０９における乗算は、行列Aを上記のように求めていることに相当するのである。
【００９９】
（所定の行列の演算）
上記実施形態では、所定の行列演算c(・,・)として、行列の積を用いていた。すなわち、行列Zのi行t列の要素をZ[i,t]とし、行列Zの行数をrow(Z)、行列Zの列数をcol(Z)と書くとき、行列Z，Wであって、col(Z) = row(W)が成立する行列Z，Wについて、所定の演算は、
c(Z,W)[i,t] = Σk=1col(Z) Z[i,k]W[k,t]
と定義される。
【０１００】
c(・,・)として、行列のコンボリューション演算を考える場合は、２次元の行列（２階のテンソル）と３次元の行列（３階のテンソル）とを考慮した、いわゆるテンソル演算を行うことになる。このコンボリューション演算される行列を、混合作用素（mixing operator）と呼ぶ。
【０１０１】
観測信号行列Xと源信号行列Sは、上記のように２次元の行列であるが、混合比行列Aは３次元の行列となる。３次元の行列の要素を、上記と同様に[・,・,・]の形式で表現することとし、また、テンソル演算の慣習にしたがって、要素が定義されていない範囲の値を０とおくこととし、Σの添字がテンソル内のインデックスとしてとりうる範囲をすべて走査した総和をとることとする。
【０１０２】
すると、３階のテンソルAと２階のテンソルSとのコンボリューションは、［数１］のように定義される。
【０１０３】
【数１】
【０１０４】
一方、３階のテンソルAと３階のテンソルBとのコンボリューションは、［数２］のように定義される。
【０１０５】
【数２】
【０１０６】
また、非線型リンク関数を用いる場合、
c(A,S)[i,t] = f(Σk Z[i,k]W[k,t])
のように演算を定義する。関数f(・)としては、典型的には、ニューラルネットの分野でよく用いられるステップ関数の原点付近を滑らかにした関数を利用することができる。たとえば、
f(x) = 2 arctan(k x)/π
において、kを十分に大きくしたような関数である。ただし一般には、任意の非線型関数を適用することが可能である。
【０１０７】
以下では、上記の実施形態と従来の手法とを比較する各種の実験結果について説明する。なお、以下の実験は、すべて計算機シミュレーションによっている。
【０１０８】
第１の実験は、複数の音源から発せられる音波（一般には、信号源から発せられる源信号の波動）を、近い位置に配置されたマイクで集めたとき（一般には、受信機やセンサーで波動を観測して観測信号を得るとき）に相当する信号分離の様子を対比するものである。以下では、ＮＭＦ（Non-negative Matrix Factorizationによる信号分離の分野で用いられるベンチマーク用データを用いて実験する。
【０１０９】
図４は、源信号の波形の様子を示すグラフであり、図５は、観測信号の波形の様子を示すグラフである。
【０１１０】
図４に示す源信号の波形に対して、条件数が１５,０００程度のヒルベルト行列を用いて混合を行うと、図５に示すような、互いに波形の類似した観測信号が得られる。
【０１１１】
図６は、L = 10として共役勾配法を用いて本実施形態の手法により４つの信号に独立成分分析を行った場合の波形のグラフであり、図７は、これに対して、従来の手法により４つの信号に独立成分分析を行った場合の波形のグラフである。
【０１１２】
従来の手法（図７）では、元の波形（図４）とはまったく異なる成分に分解がされてしまっているが、本実施形態の手法（図６）によると、元の波形（図４）に極めて近いものが得られていることがわかる。
【０１１３】
第２の実験は、雑音が大きい場合の信号分離の様子を示すものである。
【０１１４】
図８は、源信号の波形の様子を示すグラフであり、図９は、観測信号の波形の様子を示すグラフである。
【０１１５】
図８中の上段a1に示すように、雑音レベルがかなり大きいため、図９に示すように、観測信号にも雑音が乗っていることがわかる。
【０１１６】
図１０は、L = 5として甘利のα-divergenceＮＭＦアルゴリズムを反復推測部において用いた本実施形態の手法により得られた波形のグラフであり、図１１は、ＳＩＲ値（Singnal to Interference Ratio）を示すグラフである。
【０１１７】
図８と対比すると、極めて類似したものが得られていることがわかり、また、ＳＩＲ値も４０ｄＢ〜５３ｄＢ程度と、性能が良いことがわかる。
【０１１８】
図１２は、NMF Lee-Seungアルゴリズムという従来の手法により得られた波形である。
【０１１９】
従来手法は、ＳＩＲ値が８ｄＢ未満となり、本実施形態の手法の性能の高さがわかる。
【０１２０】
第３の実験は、画像処理における適用である。
【０１２１】
図１３は、源信号となる画像を示す図であり、図１４は、観測信号に相当する画像を示す図であり、図１５は、L = 5として本実施形態の手法を採用した場合に得られる源信号の様子であり、図１６は、L = 2として本実施形態の手法を採用した場合に得られる源信号の様子であり、図１７は、NMF Lee-Seungアルゴリズムという従来の手法により得られた源信号の画像であり、図１８は、本実施形態の手法における信号のＳＩＲ値の値を示すグラフである。
【０１２２】
図１３に示すように、源信号は４つであり、図１４に示すように、これらを９個のチャンネルで観測する。
【０１２３】
L = 5として本発明の手法により独立成分分析すると、図１５に示すように、源信号がほぼ完璧に復元される。ＳＩＲ値は、図１８に示すように、４６ｄＢ程度である。
【０１２４】
一方、L = 2として本発明の手法により独立成分分析すると、図１６に示すように、分離は不十分であり、ＳＩＲ値も１５ｄＢ未満と低い。Lの値を増やすことの効果がよくあらわれている。
【０１２５】
従来手法による分離の結果は、図１７に示すようになり、やはり分離は不十分で、ＳＩＲ値は１０ｄｂ未満である。
【０１２６】
（マルチメディア情報提供システム）
上記のような基本技術を踏まえ、本発明の実施形態に係るマルチメディア情報提供システムの詳細について、以下に説明する。
【０１２７】
本実施形態では、成分分析の手法として、上記のような高性能の信号分離装置１００を適用することとするが、そのかわりに前述した各種の信号分離の技術を利用することも可能である。
【０１２８】
図１９は、本実施形態に係るマルチメディア情報提供システムの概要構成を示す説明図である。以下、本図を参照して説明する。
【０１２９】
本実施形態に係るマルチメディア情報提供システム３０１は、サーバ装置３１１と、端末装置３３１と、を有し、両者は、インターネット等のコンピュータ通信網３５１を介して通信可能に接続されている。
【０１３０】
端末装置３３１は、通常は、一般的なユーザがインターネットにアクセスするために用いるパーソナルコンピュータやゲーム装置にて実現され、サーバ装置３１１は、このような端末装置３３１によってアクセスされるウェブサーバや会計・決済サーバなどのサーバコンピュータにより実現される。
【０１３１】
サーバ装置３１１は、音声、静止画、動画、立体画像など、各種のマルチメディア情報を端末装置３３１に提供するものであり、典型的には、低品質のマルチメディア情報を試聴用に提供し、端末装置３３１のユーザが購入を希望する場合には、これよりも高品質のマルチメディア情報を提供する。ここで「試聴」には、動画や静止画を試しに閲覧する行為も含むものとする（以下同様）。
【０１３２】
本実施形態に係るマルチメディア情報提供システム３０１では、カオス系列に基づく乱数列を利用するが、以下では、理解を容易にするため、このようなカオス系列として、チェビシェフ関数を用いたものを例としてあげて説明する。
【０１３３】
図２０は、チェビシェフ関数の様子を示すグラフである。以下、本図を参照して説明する。
【０１３４】
a (a≧2)次のチェビシェフ関数Ta(・)は、
Ta(cosθ) = cos(aθ)
のように定義され、具体的には、
T2(x) = 2x2 - 1；
T3(x) = 4x3 - 3x； …
のように定義される。
【０１３５】
本図に示すように、２次以上のチェビシェフ関数y = Ta(x)は、開区間-1<x<1を開区間-1<y<1に写像する有理写像である。
【０１３６】
このようなチェビシェフ関数を初期値x (-1<x<1)に繰り返し適用して得られる数列
x，F(x)，F(F(x))，F(F(F(x)))，…
は、カオス系列と呼ばれ、無限精度で計算した場合には周期がなく、有限精度で計算した場合でも周期が極めて長いほか、乱数として好ましい各種の性質を備えていることがわかっている。
【０１３７】
このような乱数列
x1，x2，x3，…
以下のような漸化式によって表現することができ、コンピュータ等の繰り返し計算を用いて簡単に計算することができる。
x1 = x；
xi+1 = F(xi) (i≧1)；
【０１３８】
そして、このカオス乱数は、その極限では分布が一致し、密度関数ρ(・)は、
ρ(x) = 1/〔π(1-x2)1/2〕
のように得られることがわかっている。
【０１３９】
図２１は、実際に適当な初期値を与えてチェビシェフ関数を用いて生成したカオス乱数の途中までの分布を示すグラフである。以下、本図を参照して説明する。
【０１４０】
上記の乱数列に含まれる数値は、−１〜１の区間の値であるが、本図においては、これに１を加算して２で割ることにより、０〜１の区間に移動している。横軸は、得られる乱数の値に相当するものであり、縦軸は、乱数が出現した出現頻度を全体長さで割ったもの（相対度数）に相当する尺度である。
【０１４１】
本図に示すように、上記ρ(・)によって表現される極限分布と同じような分布が得られることがわかる。
【０１４２】
このように、極限分布が解析的に表現可能なカオス乱数は種々存在する。すなわち、チェビシェフ関数は、三角関数の加法定理によって得られるものであるが、たとえば、楕円関数の加法定理より導かれる有理写像、特に、ウラム＝フォン・ノイマン写像、キュービック写像、クインティック写像、または、カツラ＝フクダ写像、一般化ウラム＝フォン・ノイマン写像、一般化キュービック写像、もしくは一般化チェビシェフ写像に所定のパラメータを与えたものなどを利用して、ノイズ信号に用いる乱数列を生成することとしても良い。
【０１４３】
さて、上記のように、本実施形態では、ある初期値に対して繰り返し関数F(・)を適用して得られるカオス系列を乱数値とするのであるが、逆に、ある長さMの数列
s1，s2，s3，…，sM
が、どの程度カオス系列の特徴を呈しているか、すなわち、どの程度、カオス系列に類似・非類似であるかを表す特徴量を考えることができる。
【０１４４】
このような特徴量としては、一般には、数列のカオス性を示す相関次元や最大リャプノフ指数を採用することができる。これらの数値は、いずれも大きいほどカオス性が高いと考えられる。
【０１４５】
たとえば、数列
s1，s2，s3，…，sM
の最大リャプノフ指数は、カオス系列の生成に用いられる関数F(・)があらかじめ判っている場合には、簡単に計算ができる。
【０１４６】
また、関数F(・)がわかっていない場合には、数列
s1，s2，s3，…，sM
から、カオス系列の生成における力学系のヤコビアンを推定し、これを元に、最大リャプノフ指数を求めることが可能である。
【０１４７】
このほか、上記のように、極限分布の形状が定まっている場合には、数列
s1，s2，s3，…，sM
の分布を求め、この分布と極限分布との形状の差によって、カオス系列にどの程度似ているか、を調べることが可能である。
【０１４８】
さらに、本実施形態では、漸化式によってカオス系列を生成することから、数列
s1，s2，s3，…，sM
がどの程度カオス系列に似ているか、を、誤差
εi = si+1 - F(si) (1≦i≦M-1)
を考えることで、簡単に求めても良い。
【０１４９】
F(・)を用いた漸化式によってカオス系列が生成されることから、もしこの数列
s1，s2，s3，…，sM
が、このカオス系列に似ているのであれば、数列における隣り合う２つの要素si，si+1においては、
si+1≒F(si)
が成立するはずだからである。
【０１５０】
そこで、
（１）誤差の総和 Σi=1M-1 |εi|；
（２）誤差の平均 Σi=1M-1 |εi|/(M-1)；
（３）誤差の重み付き平均 Σi=1M-1 ωi|εi|/(M-1)；
（４）誤差の自乗和 Σi=1M-1 εi2；
（５）誤差の自乗の平均 Σi=1M-1 εi2/(M-1)；
（６）誤差の重み付き自乗の平均 Σi=1M-1 ωiεi2/(M-1)；
などの量や、誤差の標準偏差などの数値を特徴量として、数列がカオス系列に類似する程度として考えることもできる。ここで、ωiは、適当な正数による重みである。
【０１５１】
このように、隣り合う要素についての誤差を用いた手法では、上記の特徴量が数値として小さければ小さいほど、数列がカオス系列に類似しており、カオス系列の特徴を呈する、ということとなる。
【０１５２】
さて、図２２は、本マルチメディア情報提供システム３０１のサーバ装置３１１と端末装置３３１の間の通信の様子を示すセッション図である。以下、本図を参照して説明する。
【０１５３】
本実施形態におけるマルチメディア情報の提供は、まず、ユーザからの試聴の希望に基づいて（４００）、端末装置３３１からサーバ装置３１１へ、試聴要求が送信される（４０１）ことを契機に開始される。
【０１５４】
この試聴要求は、たとえば電子メールによるもの、特定のＵＲＬ（Universal Resouce Locator）にブラウザ経由でアクセスし、あらかじめ用意されたＣＧＩ（Common Gateway Interface）スクリプト等を介して、要求を伝送するもの等、種々考えられる。
【０１５５】
サーバ装置３１１は、試聴要求を受信すると、端末装置３３１に提供する第１の配信用マルチメディア情報を生成して、これを送信する（４０２）。
【０１５６】
第１の配信用マルチメディア情報は、後述するようにノイズ信号とミキシングされたものであり、品質が低い。このため、試聴用として利用することができるほか、あくまで試聴用の低品質のマルチメディア情報であることから、第三者が盗聴・窃視したとしても、問題は生じない。
【０１５７】
第１の配信用マルチメディア情報を受信した端末装置３３１は、これを再生してユーザに試聴させる（４０３）。ユーザが、試聴によって、より高品質のマルチメディア情報を購入しようと考える場合（４０４）には、端末装置３３１により、サーバ装置３１１へ、向上要求を送信する（４０５）。
【０１５８】
サーバ装置３１１は、向上要求を受信すると、端末装置３３１に提供する第２の配信用マルチメディア情報を生成して、これを送信する（４０６）。
【０１５９】
第２の配信用マルチメディア情報は、第１の配信用マルチメディア情報同様、ノイズ信号とミキシングされたものであり、やはり品質が低い。このため、第２の配信用マルチメディア情報も試聴用として利用することができるほか、あくまで試聴用の低品質のマルチメディア情報であることから、第三者が盗聴・窃視したとしても、問題は生じない。
【０１６０】
第１の配信用マルチメディア情報と、第２の配信用マルチメディア情報と、は、同じ高品質のマルチメディア情報に対して、同じノイズ信号を、異なる混合比でミキシングしたものである。
【０１６１】
そこで、端末装置３３１が複数あることを想定して、端末装置３３１ごと、あるいは、端末装置３３１を利用するユーザごとに、使用するノイズ信号を異なるものとすることが望ましい。このため、第１の配信用マルチメディア情報を提供する時点で、ノイズ信号を同定するための情報、典型的には、ノイズ信号を生成するための乱数の種に相当する初期値と、端末装置３３１（のユーザ）の識別符号と、を対応付けて保存する。
【０１６２】
端末装置３３１（のユーザ）の識別符号は、ユーザ自身の個人情報（会員番号、メールアドレス等）や、端末装置３３１が持つネットワークインターフェースカードのＭＡＣ（Media Access Controlアドレス、端末装置３３１のＣＰＵ（Central Processing Unit)に割り当てられたＣＰＵ ＩＤ（IDentifier）、端末装置３３１にて動作するＯＳやアプリケーションのシリアル番号、これらを組み合わせたもの等を利用することができる。この場合には、試聴要求の際に当該識別符号を端末装置３３１からサーバ装置３１１へ送信するのが典型的である。
【０１６３】
一方、サーバ装置３１１が端末装置３３１へ、ユニークな識別符号を割り振り、第１の配信用マルチメディア情報を提供する際に、端末装置３３１へ送信する手法も考えられる。たとえば、ＣＧＩスクリプトを用いる場合には、識別符号に対応付けられる情報をクッキーに書き込んでおき、向上要求の際にブラウザから送信されるようにする、等の手法を採用することができる。
【０１６４】
以下では、前者の手法を典型例として説明する。
【０１６５】
さて、第２の配信用マルチメディア情報におけるノイズ信号の混合比を、第１の配信用マルチメディア情報におけるノイズ信号の混合比よりも大きくすれば、きわめて低品質のマルチメディア情報になるため、第三者が盗聴・窃視したとしても、事実上雑音しか視聴できないこととなり、盗聴者・窃視者の興味を失わせ、それ以上の盗用を防止する効果がある。
【０１６６】
第２の配信用マルチメディア情報を受信した端末装置３３１は、これを再生してユーザに視聴させることができるが、この利用手法は一般的ではない。
【０１６７】
第１の配信用マルチメディア情報と第２の配信用マルチメディア情報とに対して後述する処理を施すことにより、ノイズ信号を分離して、これら２つよりも高品質なマルチメディア情報を抽出する。
【０１６８】
そして、抽出された高品質なマルチメディア情報を再生してユーザに視聴させる（４０７）。
【０１６９】
以下、サーバ装置３１１および端末装置３３１について、さらに詳細に説明する。
【０１７０】
図２３は、本マルチメディア情報提供システム３０１のサーバ装置３１１の概要構成を示す説明図である。
【０１７１】
図２４は、本マルチメディア情報提供システム３０１の端末装置３３１の概要構成を示す説明図である。
【０１７２】
図２５は、本マルチメディア情報提供システム３０１のサーバ装置３１１にて実行されるサービス処理の制御の流れを示すフローチャートである。
【０１７３】
図２６は、本マルチメディア情報提供システム３０１の端末装置３３１にて実行される端末処理の制御の流れを示すフローチャートである。
【０１７４】
以下、これらの図を参照して説明する。
【０１７５】
図２３に示すように、サーバ装置３１１は、マルチメディア情報記憶部５０１、カオス系列生成部５０２、初期値選択部５０３、第１乱数列取得部５０４、第１混合部５０５、第１送信部５０６、初期値記憶部５０７、要求受信部５１１、第２乱数列取得部５１２、第２混合部５１３、第２送信部５１４を有する。
【０１７６】
ここで、マルチメディア情報記憶部５０１には、音声もしくは画像の少なくとも一方を含むマルチメディア情報があらかじめ記憶される。
【０１７７】
これは、レコードにおける「原盤」に相当するものであり、この「原盤」から、第１の提供用マルチメディア情報や、第２の提供用マルチメディア情報が作り出される。また「原盤」の情報そのものが、端末装置３３１側で復元されるのではなく、ユーザが最終的に手にすることができるのは、「原盤」よりも品質が微少に劣るものであるのが典型的である。
【０１７８】
また、このマルチメディア情報そのものは、ハードディスクなどに圧縮して保存しておくことができるが、後述するミキシング処理等は、いわゆるＲＡＷデータに戻してから行う必要がある。
【０１７９】
したがって、サーバコンピュータにおけるハードディスクなどの記憶媒体が、マルチメディア情報記憶部５０１として機能する。
【０１８０】
サーバ装置３１１において実行されるサービス処理は、端末装置３３１からの要求パケットを待ち、その要求パケットに応じた処理を行って、処理結果を端末装置３３１に応答パケットとして送信する、という制御を繰り返すものである。
【０１８１】
そこで、サーバ装置３１１は、サービス処理を開始すると、各端末装置３３１から送信される各種の要求パケットが到達するまで待機する（ステップＳ５５１）。この要求パケットの種類としては、上述の通り、試聴要求、向上要求が含まれるが、それ以外の種類を適宜用意することとしても良い。
【０１８２】
さて、図２４に示すように、端末装置３３１は、第１受信部６０１、第１再生部６０２、要求送信部６０３、第２受信部６１１、成分分析部６１２、情報選択部６１３、高品質再生部６１４、第２再生部６２１を備える。
【０１８３】
端末装置３３１において実行される端末処理は、ユーザからの指示を待ち、その指示に応じた処理を行って、処理結果をユーザに提示する、という制御を繰り返すものである。
【０１８４】
すなわち、端末装置３３１において、端末処理が開始されると、端末装置３３１は、ユーザからの指示入力があるまで待機する（ステップＳ６５１）。そして、指示入力があったら、その種類を調べる（ステップＳ６５２）。
【０１８５】
その種類が、マルチメディア情報の試聴を求めるものである場合（ステップＳ６５２；試聴）、端末装置３３１は、当該端末装置３３１（のユーザ）を識別する識別符号と、求めるマルチメディア情報の識別符号と、を指定した試聴要求を要求パケットとして、サーバ装置３１１に送信する（ステップＳ６５３）。
【０１８６】
さて、到達した要求パケットがあると、サーバ装置３１１は、要求パケットの種類を調べる（ステップＳ５５２）。当該要求パケットの種類が試聴要求である場合（ステップＳ５５２；試聴）、サーバ装置３１１の初期値選択部５０３は、当該端末装置３３１（のユーザ）の識別符号に対応付けられる初期値を選択する（ステップＳ５５３）。
【０１８７】
さて、ステップＳ５５３にて選択される初期値は、カオス系列の初期値として用いられるものである。
【０１８８】
初期値の選択は、現在時刻、要求パケットの送信時刻、要求パケットに指定される端末装置３３１やユーザの識別符号、他の乱数列などに基づいてランダムに、できるだけ重複しないように行われる。したがって、サーバ装置３１１のＣＰＵは、初期値選択部５０３として機能する。
【０１８９】
さて、サーバ装置３１１のカオス系列生成部５０２は、入力として与えられた値を初期値とするカオス系列からなる乱数列を生成する。上記のように、入力された数値に対して漸化式を用いて関数F(・)を繰り返し適用することにより、任意の長さのカオス系列を乱数列として出力する。カオス系列を得るための計算は決定的（deterministic）であるため、入力として与えられた数値が同じであれば、常に同じカオス系列が得られる。
【０１９０】
したがって、サーバ装置３１１が備えるＣＰＵは、計算の途中経過や結果を格納するためのＲＡＭ（Random Access Memory）等と共働して、カオス系列生成部５０２として機能する。
【０１９１】
さて、初期値選択部５０３が、当該端末装置３３１（のユーザ）のための初期値を選択すると、第１乱数列取得部５０４は、選択された初期値を、カオス系列生成部５０２に入力として与えて生成された乱数列を取得する（ステップＳ５５４）。ここで計算される乱数列の長さは、試聴を求められたマルチメディア情報のＲＡＷデータと同じ長さとするのが典型的である。
【０１９２】
したがって、ＣＰＵが、ＲＡＭ等と共働して、第１乱数列取得部５０４として機能する。
【０１９３】
ついで、第１混合部５０５は、第１乱数列取得部５０４により取得された乱数をノイズ信号として、第１の混合比で、記憶されたマルチメディア情報と混合して、第１の配信用マルチメディア情報を得る（ステップＳ５５５）。
【０１９４】
ここでいう混合は、いわゆるミキンシングによるものであり、マルチメディア情報のＲＡＷデータのそれぞれにある定数を乗じたものと、ノイズ信号のそれぞれに他の定数を乗じたものと、を出力するものである。そして、これら２つの定数の比が、混合比である。
【０１９５】
第１の混合比は、試聴に適したものとするのが好ましい。また、後述する第２の混合比とは異なるものとする必要があるため、端末装置３３１（のユーザ）の識別子から２つの異なる数値を生成し、これらの数値に微少な係数を乗じたものをあらかじめ定めた基本混合比に加算することによって、第１の混合比と第２の混合比を得ることもできる。
【０１９６】
ＲＡＷデータとして混合された後に、聴取・閲覧が可能な適切な可逆圧縮や非可逆圧縮アルゴリズムを適用して、適宜データ圧縮を施すことにより、第１の配信用マルチメディア情報を得るのが典型的である。
【０１９７】
したがって、ＣＰＵが、ＲＡＭ等と共働して第１混合部５０５として機能する。
【０１９８】
ついで、第１送信部５０６は、得られた第１の配信用マルチメディア情報を、端末装置３３１へ当該試聴要求の要求パケットに対する応答として送信する（ステップＳ５５６）。
【０１９９】
第１の配信用マルチメディア情報の提供は、端末装置３３１側で直ちに再生が開始できるようなストリーミング配信のプロトコルを採用するのが典型的であるが、後に高品質のマルチメディア情報を復元するためにも使用されるので、保存が可能な形態で提供する。
【０２００】
したがって、ＣＰＵが、ＲＡＭやネットッワークインターフェースカード等と共働して、第１送信部５０６として機能する。
【０２０１】
ついで、初期値記憶部５０７は、ステップＳ５５３にて選択された初期値を当該端末装置３３１（のユーザ）の識別符号や、当該試聴を要求されたマルチメディア情報の識別符号（第１の配信用マルチメディア情報を識別する識別符号と同じにしたり、ある程度共通させ、相互に変換可能にするのが典型的である。）に対応付けて記憶し（ステップＳ５５７）、ステップＳ５５１に戻る。
【０２０２】
したがって、初期値記憶部５０７は、一種のデータベースにより実現することができる。すなわち、ＣＰＵやＲＡＭ、ハードディスクが共働して、初期値記憶部５０７として機能する。
【０２０３】
さて、端末装置３３１の第１受信部６０１は、ステップＳ６５３においてサーバ装置３１１へ送信した試聴要求に対する応答として、第１の配信用マルチメディア情報を受信する（ステップＳ６５４）。
【０２０４】
したがって、端末装置３３１のＣＰＵが、ネットワークインターフェースカードやＲＡＭ等と共働して、第１受信部６０１として機能する。
【０２０５】
第１再生部６０２は、受信された第１の配信用マルチメディア情報を保存して（ステップＳ６５５）再生し（ステップＳ６５６）、ステップＳ６５１に戻る。
【０２０６】
この再生は、ユーザが試聴したいとの指示入力をしたことに応えるものである。
【０２０７】
上記のように、第１の配信用マルチメディア情報は、ストリーミング配信されるのが典型的であるが、後で高品質のマルチメディア情報を復元するために必要となることから、第１の配信用マルチメディア情報の全体を受信して、ハードディスクなどの記憶媒体に保存しておくこととなる。
【０２０８】
したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭやハードディスク、モニタなどと共働して、第１再生部６０２として機能する。
【０２０９】
さて、第１の配信用マルチメディア情報を試聴用に聴取・閲覧したユーザが、当該マルチメディア情報の購入（無償の場合も含む。）を希望する場合には、ステップＳ６５１において、購入を求める旨の指示入力を行う。端末装置３３１のＣＰＵは、購入を求める旨の指示入力があったことを検出すると（ステップＳ６５２；購入）、要求送信部６０３は、サーバ装置３１１へ、当該第１の配信用マルチメディア情報の品質を向上させる第２のマルチメディア情報を要求する向上要求を、要求パケットとして送信する（ステップＳ６５６）。
【０２１０】
この要求パケットには、当該端末装置３３１（のユーザ）の識別符号のほか、当該第１の配信用マルチメディア情報を識別する識別符号などの情報が指定される。したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭやネットワークインターフェースカード等と共働して、要求送信部６０３として機能する。
【０２１１】
すると、サーバ装置３１１の要求受信部５１１は、ステップＳ５５１において、端末装置３３１から送信された向上要求を要求パケットとして受信するため、要求パケットの種類は、向上要求であることになる（ステップＳ５５２；向上）。
【０２１２】
すると、ＣＰＵは、ステップＳ５５７において初期値記憶部５０７に保存された初期値のうち、当該向上要求に指定された当該端末装置３３１（のユーザ）の識別符号および当該第１の配信用マルチメディア情報を識別する識別符号に対応付けて保存されたものを取得する（ステップＳ５６１）。
【０２１３】
そして、第２乱数列取得部５１２は、初期値記憶部５０７から取得された初期値を、カオス系列生成部５０２に入力として与えて生成された乱数列を取得する（ステップＳ５６２）。
【０２１４】
これにより得られる乱数列は、入力として与えられる初期値が同じであるから、ステップＳ５５４において得られるものと一致する。したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭやハードディスク等と共働して、第２乱数列取得部５１２として機能する。
【０２１５】
ついで、第２混合部５１３は、第２乱数列取得部５１２により取得された乱数をノイズ信号として、当該第１の混合比とは異なる第２の混合比で、記憶されたマルチメディア情報と混合して、第２の配信用マルチメディア情報を得る（ステップＳ５６３）。
【０２１６】
ここで行う処理は、ステップＳ５５５におけるものと同様であるが、上記のように、混合比が異なる。したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭ等と共働して、第２混合部５１３として機能する。
【０２１７】
さらに、第２送信部５１４は、得られた第２の配信用マルチメディア情報を、端末装置３３１へ応答パケットして送信し（ステップＳ５６４）、ステップＳ５５１に戻る。
【０２１８】
ステップＳ５６４にて行う処理は、ステップＳ５５６におけるものと同様である。したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭやネットワークインターフェースカード等と共働して、第２送信部５１４として機能する。
【０２１９】
このほか、要求パケットがその他の種類である場合（ステップＳ５５２；その他）は、対応する処理を実行して（ステップＳ５７１）、ステップＳ５５１に戻る。
【０２２０】
さて、端末装置３３１において、第２受信部６１１は、サーバ装置３１１から送信された第２の配信用マルチメディア情報を、ステップＳ６５６において送信した向上要求の要求パケットに対する応答として、受信する（ステップＳ６６１）。そして、当該第２の配信用マルチメディア情報を、ハードディスクなどに保存する（ステップＳ６６２）。なお、この際に、第２再生部６２１が、受信された第２の配信用マルチメディア情報を再生することとしても良い（図示せず）。
【０２２１】
したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭやハードディスク、モニタなどと共働して、第２再生部６２１として機能する。
【０２２２】
そして、成分分析部６１２が、第１の配信用マルチメディア情報と、第２の配信用マルチメディア情報と、を入力信号として成分分析して、２つの成分信号を得る（ステップＳ６６３）。成分分析には、上記のような多段の独立成分分析を用いるのが典型的であるが、上述した種々の成分分析の手法を利用することも可能である。
【０２２３】
したがって、ＣＰＵが、ＲＡＭやハードディスク等と共働して、成分分析部６１２として機能する。以下、このような成分分析によって、どのような信号が得られるか、について説明する。
【０２２４】
サーバ装置３１１のカオス系列生成部５０２にて利用される関数F(・)が、２次のチェビシェフ関数T2(・)であり、マルチメディア信号が音声信号である場合を考える。
【０２２５】
図２７は、サーバ装置３１１のマルチメディア情報記憶部５０１に元のマルチメディア信号として記憶されるものの波形の様子を示す説明図である。本図に示すように、音声の前半と後半とで波形が変化しているものの、全体として見ると同じ高さの音が出ている（実際には、後半で演奏される楽器が増加している）。
【０２２６】
これに対して、初期値として０.２を、第１の混合比として音声：ノイズ＝９：１を、第２の混合比として音声：ノイズ＝８：２を、それぞれ選択した場合を考える。
【０２２７】
図２８は、第１の提供用マルチメディア情報と、第２の提供用マルチメディア情報と、のそれぞれの波形を示す説明図である。本図に示すように、第１の提供用マルチメディア情報と、第２の提供用マルチメディア情報と、は、いずれもノイズと混合された結果得られたものであるため、いずれの波形も、元の信号に比べて明らかに品質が劣化している。
【０２２８】
図２９は、これらを入力として、上記のような独立成分分析を適用した結果得られる２つの成分信号の波形を示す説明図である。
【０２２９】
本図に示す２つの波形のうち、一方は、一見して元のマルチメディア信号の波形にそっくりであり、他方は、塗り潰された帯状の波形となっているため、ノイズらしきものであることが判明する。
【０２３０】
さて、上記の例と、初期値として０.４を選んだ点のみ異なる場合を考える。
【０２３１】
図３０は、第１の提供用マルチメディア情報と、第２の提供用マルチメディア情報と、のそれぞれの波形を示す説明図である。本図に示す結果は、図２８と同様に、元の信号に比べて品質が劣化していることがわかる。
【０２３２】
図３１は、これらを入力として、上記のような独立成分分析を適用した結果得られる２つの成分信号の波形を示す説明図である。これも、図２９と同様に、一方が元のマルチメディア情報の波形にそっくりの高品質な波形であり、他方がノイズらしき波形である。
【０２３３】
このように、独立成分分析によって、２つの低品質の提供用マルチメディア情報を、高品質のマルチメディア情報と、混合されたノイズ信号と、に分離できるのである。
【０２３４】
次に、初期値０.２、混合比９：１の波形と、初期値０.４、混合比８：２の波形と、を選んだ場合を考える。すなわち、本来提供すべき相手を間違った場合や、何らかの事情で提供用マルチメディア情報が盗聴・窃視された場合に相当する。
【０２３５】
図３２は、第１の提供用マルチメディア情報と、第２の提供用マルチメディア情報と、のそれぞれの波形を示す説明図である。これは、図２８の上段の波形と、図３０の下段の波形とを並べたものに相当する。
【０２３６】
図３３は、これらを入力として、上記のような独立成分分析を適用した結果得られる２つの成分信号の波形を示す説明図である。
【０２３７】
図２８、図３０と異なり、元のマルチメディア情報がまったく復元されておらず、両方ともノイズ混じりの波形しか得られない。（ちなみに、本図の波形のうち、上段は、２つの提供用マルチメディア情報と同程度にノイズが含まれる音声の波形に相当し、下段は、単なるノイズに相当するものと考えられる。）
【０２３８】
すなわち、２つの提供用マルチメディア情報において、カオス系列を定める力学系（本実施例では、漸化式に使用される関数F(・)によって定まる。）と、使用する初期値と、の両方が共通しない限り、高品質のマルチメディア情報は得られないのである。
【０２３９】
このように、２つの成分信号が得られたら、情報選択部６１３は、出力された２つの成分信号のうち、当該成分信号のうち当該カオス系列の特徴を呈する程度が低い方を、高品質マルチメディア情報として選択する（ステップＳ６６４）。
【０２４０】
高品質のマルチメディア情報を得ることが目的であるから、所望のマルチメディア情報であるか否かを判断することは難しいが、上記のように、カオス系列の特徴を呈するか、すなわち、カオス系列に類似しているかどうか、は、各種の手法によって判断することが可能である。
【０２４１】
そこで、カオス系列により類似していない方を、高品質のマルチメディア情報として選択するのである。したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭやハードディスク等と共働して、情報選択部６１３として機能する。
【０２４２】
さらに、高品質再生部６１４は、選択された高品質マルチメディア情報をハードディスクに保存して、これをユーザの希望に応じて再生し（ステップＳ６６５）、ステップＳ６５１に戻る。
【０２４３】
したがって、ＣＰＵは、ＲＡＭやハードディスク、モニタなどと共働して、高品質再生部６１４として機能する。
【０２４４】
また、ユーザからの指示入力がその他のものであった場合（ステップＳ６５２；その他）、対応する処理を実行して（ステップＳ６７１）、ステップＳ６５１に戻る。
【０２４５】
なお、これらの処理は、適宜並列処理、並行処理、コルーチン的な処理による制御を行っても良いし、必要に応じて、本発明の原理に適う範囲で処理の手順を変更しても良い。
【０２４６】
このように、本実施形態では、第１の提供用マルチメディア情報や第２の提供用マルチメディア情報が「暗号文」の一種として機能し、初期値が「暗号鍵」の一種として機能するのであるが、「暗号鍵」たる初期値は、サーバ装置３１１側で管理され、ユーザ側の端末装置３３１に知らされることはない。
【０２４７】
また、「暗号文」たる第１の提供用マルチメディア情報や第２の提供用マルチメディア情報は、それだけでは試聴用に利用することができるものであり、盗聴・窃視されても大きな問題は生じない。場合によっては、宣伝広告効果を奏する。
【０２４８】
そして、ユーザ側の端末装置３３１では、正しい第１の提供用マルチメディア情報と第２の提供用マルチメディア情報との組み合わせが得られて初めて、高品質のマルチメディア情報が得られることになる。これら２つは、一種の「勘合」としても機能するのである。
【０２４９】
したがって、本実施形態によれば、低品質のマルチメディア情報を試聴したユーザが高品質のマルチメディア情報を求めると、試聴可能な他の低品質のマルチメディア情報を提供することにより、高品質のマルチメディア情報を取得させることで、ユーザが暗号鍵等を管理する必要がなくなる。
【産業上の利用可能性】
【０２５０】
本発明によれば、低品質のマルチメディア情報を試聴したユーザが高品質のマルチメディア情報を求めると、試聴可能な他の低品質のマルチメディア情報を提供することにより、高品質のマルチメディア情報を取得させることで、ユーザが暗号鍵等を管理する必要のないマルチメディア情報提供システム、サーバ装置、端末装置、マルチメディア情報提供方法、ならびに、これらをコンピュータもしくはディジタル信号プロセッサ上にて実現するプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０２５１】
【図１】本発明の実施形態にて利用される独立成分分析を行うための反復推測部の概要構成を示す模式図である。
【図２】本発明の実施形態にて利用される独立成分分析を行うための信号分離装置の構成を示す模式図である。
【図３】本信号分離装置にて実行される信号分離処理の制御の流れを示すフローチャートである。
【図４】第１の実験における源信号の波形の様子を示すグラフである。
【図５】第１の実験における観測信号の波形の様子を示すグラフである。
【図６】第１の実験において、L = 10として共役勾配法を用いて本実施形態の手法により４つの信号に独立成分分析を行った場合の波形のグラフである。
【図７】第１の実験において、従来の手法により４つ信号に独立成分分析を行った場合の波形のグラフである。
【図８】第２の実験における源信号の波形の様子を示すグラフである。
【図９】第２の実験における観測信号の波形の様子を示すグラフである。
【図１０】第２の実験においてL = 5として甘利のα-divergenceＮＭＦアルゴリズムを反復推測部において用いた本実施形態の手法により得られた波形のグラフである。
【図１１】第２の実験におけるＳＩＲ値（Singnal to Interference Ratio）を示すグラフである。
【図１２】第２の実験においてNMF Lee-Seungアルゴリズムという従来の手法により得られた波形である。
【図１３】第３の実験における源信号となる画像を示す図である。
【図１４】第３の実験における観測信号に相当する画像を示す図である。
【図１５】第３の実験においてL = 5として本実施形態の手法を採用した場合に得られる源信号の様子を示す図である。
【図１６】第３の実験においてL = 2として本実施形態の手法を採用した場合に得られる源信号の様子を示す図である。
【図１７】第３の実験において、NMF Lee-Seungアルゴリズムという従来の手法により得られた源信号の画像を示す図である。
【図１８】第３の実験における本実施形態の手法における信号のＳＩＲ値の値を示すグラフである。
【図１９】本実施形態に係るマルチメディア情報提供システムの概要構成を示す説明図である。
【図２０】チェビシェフ関数の様子を示すグラフである。
【図２１】適当な初期値を与えてチェビシェフ関数を用いて生成したカオス乱数の途中までの分布を示すグラフである。
【図２２】本マルチメディア情報提供システムのサーバ装置と端末装置の間の通信の様子を示すセッション図である。
【図２３】本マルチメディア情報提供システムのサーバ装置の概要構成を示す説明図である。
【図２４】本マルチメディア情報提供システムの端末装置の概要構成を示す説明図である。
【図２５】本マルチメディア情報提供システムのサーバ装置にて実行されるサービス処理の制御の流れを示すフローチャートである。
【図２６】本マルチメディア情報提供システムの端末装置にて実行される端末処理の制御の流れを示すフローチャートである。
【図２７】元のマルチメディア信号の波形の様子を示す説明図である。
【図２８】初期値０.２による２つの提供用マルチメディア情報の波形を示す説明図である。
【図２９】初期値０.２による２つの提供用マルチメディア情報に独立成分分析を適用した結果得られる２つの成分信号の波形を示す説明図である。
【図３０】初期値０.４による２つの提供用マルチメディア情報の波形を示す説明図である。
【図３１】初期値０.４による２つの提供用マルチメディア情報に独立成分分析を適用した結果得られる２つの成分信号の波形を示す説明図である。
【図３２】異なる初期値による２つの提供用マルチメディア情報の波形を示す説明図である。
【図３３】異なる初期値による２つの提供用マルチメディア情報に独立成分分析を適用した結果得られる２つの成分信号の波形を示す説明図である。
【符号の説明】
【０２５２】
１００ 信号分離装置
１０１ 反復推測部
１０２ 繰返計算部
１０３ 結果出力部
１０４ 繰返制御部
１０５ 記憶部
３０１ マルチメディア情報提供システム
３１１ サーバ装置
３３１ 端末装置
３５１ コンピュータ通信網
５０１ マルチメディア情報記憶部
５０２ カオス系列生成部
５０３ 初期値選択部
５０４ 第１乱数列取得部
５０５ 第１混合部
５０６ 第１送信部
５０７ 初期値記憶部
５１１ 要求受信部
５１２ 第２乱数列取得部
５１３ 第２混合部
５１４ 第２送信部
６０１ 第１受信部
６０２ 第１再生部
６０３ 要求送信部
６１１ 第２受信部
６１２ 成分分析部
６１３ 情報選択部
６１４ 高品質再生部
６２１ 第２再生部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーバ装置と、端末装置と、を有するマルチメディア情報提供システムであって、
（ａ）前記サーバ装置は、
音声もしくは画像の少なくとも一方を含むマルチメディア情報をあらかじめ記憶するマルチメディア情報記憶部、
入力として与えられた値を初期値とするカオス系列からなる乱数列を生成するカオス系列生成部、
初期値を選択する初期値選択部、
前記選択された初期値を、前記カオス系列生成部に入力として与えて生成された乱数列を取得する第１乱数列取得部、
前記第１乱数列取得部により取得された乱数をノイズ信号として、第１の混合比で、前記記憶されたマルチメディア情報と混合して、第１の配信用マルチメディア情報を得る第１混合部、
前記得られた第１の配信用マルチメディア情報を、前記端末装置へ送信する第１送信部、
前記選択された初期値を当該端末装置に対応付けて記憶する初期値記憶部
を備え、
（ｂ）前記端末装置は、
前記サーバ装置から送信された第１の配信用マルチメディア情報を受信する第１受信部、
前記受信された第１の配信用マルチメディア情報を再生する第１再生部、
前記サーバ装置へ、前記再生された第１の配信用マルチメディア情報の品質を向上させる第２のマルチメディア情報を要求する向上要求を送信する要求送信部
を備え、
（ｃ）前記サーバ装置は、
前記端末装置から送信された向上要求を受信する要求受信部、
前記受信された品質向上要求を送信した端末装置に対応付けて前記初期値記憶部に記憶された初期値を、前記カオス系列生成部に入力として与えて生成された乱数列を取得する第２乱数列取得部、
前記第２乱数列取得部により取得された乱数をノイズ信号として、当該第１の混合比とは異なる第２の混合比で、前記記憶されたマルチメディア情報と混合して、第２の配信用マルチメディア情報を得る第２混合部、
前記得られた第２の配信用マルチメディア情報を、前記端末装置へ送信する第２送信部
をさらに備え、
（ｄ）前記端末装置は、
前記サーバ装置から送信された第２の配信用マルチメディア情報を受信する第２受信部、
前記受信された第１の配信用マルチメディア情報と、前記受信された第２の配信用マルチメディア情報と、を入力信号として成分分析して、２つの成分信号を得る成分分析部、
前記出力された２つの成分信号のうち、当該成分信号のうち当該カオス系列の特徴を呈する程度が低い方を、高品質マルチメディア情報として選択する情報選択部、
前記選択された高品質マルチメディア情報を再生する高品質再生部
をさらに備える
ことを特徴とするマルチメディア情報提供システム。
【請求項２】
請求項１に記載のマルチメディア情報提供システムであって、
ある成分信号が当該カオス系列の特徴を呈する程度は、当該成分信号のリターンマップ、相関次元もしくは最大リャプノフ指数により定められる
ことを特徴とするマルチメディア情報提供システム。
【請求項３】
請求項１に記載のマルチメディア情報提供システムであって、
当該カオス系列は、所定の範囲Dを定義域および値域とする関数F(・)を、Dに含まれる任意の初期値zに対して繰り返し適用して得られる
z，F(z)，F(F(z))，F(F(F(z)))，…
であり、
ある成分信号
s1，s2，s3，…
が当該カオス系列の特徴を呈する程度を表す特徴値は、当該成分信号におけるi+1 (i≧1)番目の要素の誤差
|si+1 - F(si)|
の総和、自乗和、平均、もしくは、重み付き平均によって定められ、当該特徴値が小さければ小さいほど、当該カオス系列の特徴を呈する程度が高いものとする
ことを特徴とするマルチメディア情報提供システム。
【請求項４】
請求項３に記載のマルチメディア提供システムであって、
当該関数F(・)は、
Ta(cosθ) = cos(aθ)
と定義されるa (a≧2)次のチェビシェフ関数Ta(・)である
ことを特徴とするマルチメディア情報提供システム。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載のマルチメディア情報提供システムであって、
前記端末装置は、
前記受信された第２の配信用マルチメディア情報を再生する第２再生部
をさらに備える
ことを特徴とするマルチメディア情報提供システム。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載のマルチメディア情報提供システムであって、
前記サーバ装置において、
前記初期値選択部は、前記端末装置ごとに、ランダムに初期値を選択する
ことを特徴とするマルチメディア情報提供システム。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載のマルチメディア情報提供システムが有するサーバ装置。
【請求項８】
請求項１から６のいずれか１項に記載のマルチメディア情報提供システムが有する端末装置。
【請求項９】
サーバ装置と、端末装置と、を用いるマルチメディア情報提供方法であって、前記サーバ装置は、音声もしくは画像の少なくとも一方を含むマルチメディア情報をあらかじめ記憶するマルチメディア情報記憶部、カオス系列生成部、初期値選択部、第１乱数列取得部、第１混合部、第１送信部、初期値記憶部、要求受信部、第２乱数列取得部、第２混合部、第２送信部を有し、前記端末装置は、第１受信部、第１再生部、要求送信部、第２受信部、成分分析部、情報選択部、高品質再生部、を有し、
（ａ）前記サーバ装置において、
前記カオス系列生成部が、入力として与えられた値を初期値とするカオス系列からなる乱数列を生成するカオス系列生成工程、
前記初期値選択部が、初期値を選択する初期値選択工程、
前記第１乱数列取得部が、前記選択された初期値を、前記カオス系列生成工程に入力として与えて生成された乱数列を取得する第１乱数列取得工程、
前記第１混合部が、前記第１乱数列取得工程にて取得された乱数をノイズ信号として、第１の混合比で、前記記憶されたマルチメディア情報と混合して、第１の配信用マルチメディア情報を得る第１混合工程、
前記第１送信部が、前記得られた第１の配信用マルチメディア情報を、前記端末装置へ送信する第１送信工程、
前記初期値記憶部が、前記選択された初期値を当該端末装置に対応付けて記憶する初期値記憶工程
を備え、
（ｂ）前記端末装置において、
前記第１受信部が、前記サーバ装置から送信された第１の配信用マルチメディア情報を受信する第１受信工程、
前記第１再生部が、前記受信された第１の配信用マルチメディア情報を再生する第１再生工程、
前記要求送信部が、前記サーバ装置へ、前記再生された第１の配信用マルチメディア情報の品質を向上させる第２のマルチメディア情報を要求する向上要求を送信する要求送信工程
を備え、
（ｃ）前記サーバ装置において
前記要求受信部が、前記端末装置から送信された向上要求を受信する要求受信工程、
前記第２乱数列取得部が、前記受信された品質向上要求を送信した端末装置に対応付けて前記初期値記憶工程にて記憶された初期値を、前記カオス系列生成工程に入力として与えて生成された乱数列を取得する第２乱数列取得工程、
前記第２混合部が、前記第２乱数列取得工程にて取得された乱数をノイズ信号として、当該第１の混合比とは異なる第２の混合比で、前記記憶されたマルチメディア情報と混合して、第２の配信用マルチメディア情報を得る第２混合工程、
前記第２送信部が、前記得られた第２の配信用マルチメディア情報を、前記端末装置へ送信する第２送信工程
をさらに備え、
（ｄ）前記端末装置において、
前記第２受信部が、前記サーバ装置から送信された第２の配信用マルチメディア情報を受信する第２受信工程、
前記成分分析部が、前記受信された第１の配信用マルチメディア情報と、前記受信された第２の配信用マルチメディア情報と、を入力信号として成分分析して、２つの成分信号を得る成分分析工程、
前記情報選択部が、前記出力された２つの成分信号のうち、当該成分信号のうち当該カオス系列の特徴を呈する程度が低い方を、高品質マルチメディア情報として選択する情報選択工程、
前記高品質再生部が、前記選択された高品質マルチメディア情報を再生する高品質再生工程
をさらに備える
ことを特徴とするマルチメディア情報提供方法。
【請求項１０】
請求項９に記載のマルチメディア情報提供方法であって、
ある成分信号が当該カオス系列の特徴を呈する程度は、当該成分信号のリターンマップ、相関次元もしくは最大リャプノフ指数により定められる
ことを特徴とするマルチメディア情報提供方法。
【請求項１１】
請求項９に記載のマルチメディア情報提供方法であって、
当該カオス系列は、所定の範囲Dを定義域および値域とする関数F(・)を、Dに含まれる任意の初期値zに対して繰り返し適用して得られる
z，F(z)，F(F(z))，F(F(F(z)))，…
であり、
ある成分信号
s1，s2，s3，…
が当該カオス系列の特徴を呈する程度を表す特徴値は、当該成分信号におけるi+1 (i≧1)番目の要素の誤差
|si+1 - F(si)|
の総和、自乗和、平均、もしくは、重み付き平均によって定められ、当該特徴値が小さければ小さいほど、当該カオス系列の特徴を呈する程度が高いものとする
ことを特徴とするマルチメディア情報提供方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載のマルチメディア提供方法であって、
当該関数F(・)は、
Ta(cosθ) = cos(aθ)
と定義されるa (a≧2)次のチェビシェフ関数Ta(・)である
ことを特徴とするマルチメディア情報提供方法。
【請求項１３】
請求項９から１２のいずれか１項に記載のマルチメディア情報提供方法であって、
前記端末装置は、第２再生部をさらに有し、
前記第２再生部が、前記受信された第２の配信用マルチメディア情報を再生する第２再生工程
をさらに備える
ことを特徴とするマルチメディア情報提供方法。
【請求項１４】
請求項９から１３のいずれか１項に記載のマルチメディア情報提供方法であって、
前記サーバ装置において、
前記初期値選択工程では、前記端末装置ごとに、ランダムに初期値を選択する
ことを特徴とするマルチメディア情報提供方法。
【請求項１５】
第１のコンピュータと、第２のコンピュータと、を請求項１から６のいずれか１項に記載のマルチメディア情報提供システムとして機能させるプログラムであって、
前記プログラムは、前記第１のコンピュータを、前記サーバ装置の各部として機能させ、
前記プログラムは、前記第２のコンピュータを、前記端末装置の各部として機能させる
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
コンピュータを、請求項７に記載のサーバ装置の各部として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１７】
コンピュータを、請求項８に記載の端末装置の各部として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１】
サーバ装置と、端末装置と、を有するマルチメディア情報提供システムであって、
（ａ）前記サーバ装置は、
音声もしくは画像の少なくとも一方を含むマルチメディア情報をあらかじめ記憶するマルチメディア情報記憶部、
入力として与えられた値を初期値とするカオス系列からなる乱数列を生成するカオス系列生成部、
初期値を選択する初期値選択部、
前記選択された初期値を、前記カオス系列生成部に入力として与えて生成された乱数列を取得する第１乱数列取得部、
前記第１乱数列取得部により取得された乱数をノイズ信号として、第１の混合比で、前記記憶されたマルチメディア情報と混合して、第１の配信用マルチメディア情報を得る第１混合部、
前記得られた第１の配信用マルチメディア情報を、前記端末装置へ送信する第１送信部、
前記選択された初期値を当該端末装置に対応付けて記憶する初期値記憶部
を備え、
（ｂ）前記端末装置は、
前記サーバ装置から送信された第１の配信用マルチメディア情報を受信する第１受信部、
前記受信された第１の配信用マルチメディア情報を再生する第１再生部、
前記サーバ装置へ、前記再生された第１の配信用マルチメディア情報の品質を向上させる第２のマルチメディア情報を要求する向上要求を送信する要求送信部
を備え、
（ｃ）前記サーバ装置は、
前記端末装置から送信された向上要求を受信する要求受信部、
前記受信された品質向上要求を送信した端末装置に対応付けて前記初期値記憶部に記憶された初期値を、前記カオス系列生成部に入力として与えて生成された乱数列を取得する第２乱数列取得部、
前記第２乱数列取得部により取得された乱数をノイズ信号として、当該第１の混合比とは異なる第２の混合比で、前記記憶されたマルチメディア情報と混合して、第２の配信用マルチメディア情報を得る第２混合部、
前記得られた第２の配信用マルチメディア情報を、前記端末装置へ送信する第２送信部
をさらに備え、
（ｄ）前記端末装置は、
前記サーバ装置から送信された第２の配信用マルチメディア情報を受信する第２受信部、
前記受信された第１の配信用マルチメディア情報と、前記受信された第２の配信用マルチメディア情報と、を入力信号として成分分析して、２つの成分信号を得る成分分析部、
前記出力された２つの成分信号のうち、当該成分信号のうち当該カオス系列の特徴を呈する程度が低い方を、高品質マルチメディア情報として選択する情報選択部、
前記選択された高品質マルチメディア情報を再生する高品質再生部
をさらに備える
ことを特徴とするマルチメディア情報提供システム。
【請求項２】
請求項１に記載のマルチメディア情報提供システムであって、
ある成分信号が当該カオス系列の特徴を呈する程度は、当該成分信号のリターンマップ、相関次元もしくは最大リャプノフ指数により定められる
ことを特徴とするマルチメディア情報提供システム。
【請求項３】
請求項１に記載のマルチメディア情報提供システムであって、
当該カオス系列は、所定の範囲Dを定義域および値域とする関数F(・)を、Dに含まれる任意の初期値zに対して繰り返し適用して得られる
z，F(z)，F(F(z))，F(F(F(z)))，…
であり、
ある成分信号
s1，s2，s3，…
が当該カオス系列の特徴を呈する程度を表す特徴値は、当該成分信号におけるi+1 (i≧1)番目の要素の誤差
|si+1 - F(si)|
の総和、自乗和、平均、もしくは、重み付き平均によって定められ、当該特徴値が小さければ小さいほど、当該カオス系列の特徴を呈する程度が高いものとする
ことを特徴とするマルチメディア情報提供システム。
【請求項４】
請求項３に記載のマルチメディア提供システムであって、
当該関数F(・)は、
Ta(cosθ) = cos(aθ)
と定義されるa (a≧2)次のチェビシェフ関数Ta(・)である
ことを特徴とするマルチメディア情報提供システム。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載のマルチメディア情報提供システムであって、
前記端末装置は、
前記受信された第２の配信用マルチメディア情報を再生する第２再生部
をさらに備える
ことを特徴とするマルチメディア情報提供システム。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載のマルチメディア情報提供システムであって、
前記サーバ装置において、
前記初期値選択部は、前記端末装置ごとに、ランダムに初期値を選択する
ことを特徴とするマルチメディア情報提供システム。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載のマルチメディア情報提供システムが有するサーバ装置。
【請求項８】
請求項１から６のいずれか１項に記載のマルチメディア情報提供システムが有する端末装置。
【請求項９】
サーバ装置と、端末装置と、を用いるマルチメディア情報提供方法であって、前記サーバ装置は、音声もしくは画像の少なくとも一方を含むマルチメディア情報をあらかじめ記憶するマルチメディア情報記憶部、カオス系列生成部、初期値選択部、第１乱数列取得部、第１混合部、第１送信部、初期値記憶部、要求受信部、第２乱数列取得部、第２混合部、第２送信部を有し、前記端末装置は、第１受信部、第１再生部、要求送信部、第２受信部、成分分析部、情報選択部、高品質再生部、を有し、
（ａ）前記サーバ装置において、
前記カオス系列生成部が、入力として与えられた値を初期値とするカオス系列からなる乱数列を生成するカオス系列生成工程、
前記初期値選択部が、初期値を選択する初期値選択工程、
前記第１乱数列取得部が、前記選択された初期値を、前記カオス系列生成工程に入力として与えて生成された乱数列を取得する第１乱数列取得工程、
前記第１混合部が、前記第１乱数列取得工程にて取得された乱数をノイズ信号として、第１の混合比で、前記記憶されたマルチメディア情報と混合して、第１の配信用マルチメディア情報を得る第１混合工程、
前記第１送信部が、前記得られた第１の配信用マルチメディア情報を、前記端末装置へ送信する第１送信工程、
前記初期値記憶部が、前記選択された初期値を当該端末装置に対応付けて記憶する初期値記憶工程
を備え、
（ｂ）前記端末装置において、
前記第１受信部が、前記サーバ装置から送信された第１の配信用マルチメディア情報を受信する第１受信工程、
前記第１再生部が、前記受信された第１の配信用マルチメディア情報を再生する第１再生工程、
前記要求送信部が、前記サーバ装置へ、前記再生された第１の配信用マルチメディア情報の品質を向上させる第２のマルチメディア情報を要求する向上要求を送信する要求送信工程
を備え、
（ｃ）前記サーバ装置において
前記要求受信部が、前記端末装置から送信された向上要求を受信する要求受信工程、
前記第２乱数列取得部が、前記受信された品質向上要求を送信した端末装置に対応付けて前記初期値記憶工程にて記憶された初期値を、前記カオス系列生成工程に入力として与えて生成された乱数列を取得する第２乱数列取得工程、
前記第２混合部が、前記第２乱数列取得工程にて取得された乱数をノイズ信号として、当該第１の混合比とは異なる第２の混合比で、前記記憶されたマルチメディア情報と混合して、第２の配信用マルチメディア情報を得る第２混合工程、
前記第２送信部が、前記得られた第２の配信用マルチメディア情報を、前記端末装置へ送信する第２送信工程
をさらに備え、
（ｄ）前記端末装置において、
前記第２受信部が、前記サーバ装置から送信された第２の配信用マルチメディア情報を受信する第２受信工程、
前記成分分析部が、前記受信された第１の配信用マルチメディア情報と、前記受信された第２の配信用マルチメディア情報と、を入力信号として成分分析して、２つの成分信号を得る成分分析工程、
前記情報選択部が、前記出力された２つの成分信号のうち、当該成分信号のうち当該カオス系列の特徴を呈する程度が低い方を、高品質マルチメディア情報として選択する情報選択工程、
前記高品質再生部が、前記選択された高品質マルチメディア情報を再生する高品質再生工程
をさらに備える
ことを特徴とするマルチメディア情報提供方法。
【請求項１０】
請求項９に記載のマルチメディア情報提供方法であって、
ある成分信号が当該カオス系列の特徴を呈する程度は、当該成分信号のリターンマップ、相関次元もしくは最大リャプノフ指数により定められる
ことを特徴とするマルチメディア情報提供方法。
【請求項１１】
請求項９に記載のマルチメディア情報提供方法であって、
当該カオス系列は、所定の範囲Dを定義域および値域とする関数F(・)を、Dに含まれる任意の初期値zに対して繰り返し適用して得られる
z，F(z)，F(F(z))，F(F(F(z)))，…
であり、
ある成分信号
s1，s2，s3，…
が当該カオス系列の特徴を呈する程度を表す特徴値は、当該成分信号におけるi+1 (i≧1)番目の要素の誤差
|si+1 - F(si)|
の総和、自乗和、平均、もしくは、重み付き平均によって定められ、当該特徴値が小さければ小さいほど、当該カオス系列の特徴を呈する程度が高いものとする
ことを特徴とするマルチメディア情報提供方法。
【請求項１２】
請求項１１に記載のマルチメディア提供方法であって、
当該関数F(・)は、
Ta(cosθ) = cos(aθ)
と定義されるa (a≧2)次のチェビシェフ関数Ta(・)である
ことを特徴とするマルチメディア情報提供方法。
【請求項１３】
請求項９から１２のいずれか１項に記載のマルチメディア情報提供方法であって、
前記端末装置は、第２再生部をさらに有し、
前記第２再生部が、前記受信された第２の配信用マルチメディア情報を再生する第２再生工程
をさらに備える
ことを特徴とするマルチメディア情報提供方法。
【請求項１４】
請求項９から１３のいずれか１項に記載のマルチメディア情報提供方法であって、
前記サーバ装置において、
前記初期値選択工程では、前記端末装置ごとに、ランダムに初期値を選択する
ことを特徴とするマルチメディア情報提供方法。
【請求項１５】
第１のコンピュータと、第２のコンピュータと、を請求項１から６のいずれか１項に記載のマルチメディア情報提供システムとして機能させるプログラムであって、
前記プログラムは、前記第１のコンピュータを、前記サーバ装置の各部として機能させ、
前記プログラムは、前記第２のコンピュータを、前記端末装置の各部として機能させる
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
コンピュータを、請求項７に記載のサーバ装置の各部として機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項１７】
コンピュータを、請求項８に記載の端末装置の各部として機能させることを特徴とするプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【公開番号】特開２００８−２４４５１２（Ｐ２００８−２４４５１２Ａ）
【公開日】平成２０年１０月９日（２００８．１０．９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−７７５７３（Ｐ２００７−７７５７３）
【出願日】平成１９年３月２３日（２００７．３．２３）
【出願人】（５０３３５９８２１）独立行政法人理化学研究所 (1,056)
【出願人】（３０４００１５４５）株式会社カオスウェア (28)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年１０月９日（２００８．１０．９）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年３月２３日（２００７．３．２３）
【出願人】（５０３３５９８２１）独立行政法人理化学研究所 (1,056)
【出願人】（３０４００１５４５）株式会社カオスウェア (28)
【Ｆターム（参考）】
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