異なるレートで非アクティブフレームを符号化する音声符号器および音声符号化方法が開示される。第１の周波数帯域上のスペクトル包絡線の記述、および第１の周波数帯域に対する記述が対応する符号化フレームから得られた情報に基づく、また第２の周波数帯域に対する記述が少なくとも１つの先行する符号化フレームから得られた情報に基づく、第２の周波数帯域上のスペクトル包絡線の記述に基づき復号化フレームを計算する符号化音声信号を処理するための装置および方法が開示される。復号化フレームの計算は、さらに、少なくとも１つの先行する符号化フレームから得られた情報に基づく第２の周波数帯域に対する時間情報の記述に基づくことができる。
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マルチメディア・ユーザ・インタフェースを生成する方法であって、電子デバイス（１０）で音楽を再生する工程と、音楽に関連するパラメータを確認する工程と、電子デバイスのディスプレイ（１４）上に表示されるビジュアルコンテンツを、パラメータとの関連を持つビジュアル効果をビジュアルコンテンツに適用することにより、音楽のパラメータと調和するように適合させる工程と、を含む。 （もっと読む）

【課題】ラジオ放送等の放送データより容易に楽曲データ等のコンテンツデータを抽出することができ、視聴者の利便性の向上を図る。
【解決手段】放送局より放送される放送データ受信するラジオ受信部と、放送データを分析して、楽曲データと会話とに分類し、分類した楽曲データの特徴を数値化する入力部１４と、数値化された楽曲データの特徴を楽曲データベースへ送信し、楽曲データの識別データとアーティスト名とを受信する通信手段と、受信された識別データとアーティスト名とを楽曲データと対応付けて保存する記憶部１３とを備える。 （もっと読む）

【課題】ガイドボーカルの各音素の発音タイミングと歌詞との対応付けを自動的に生成する。
【解決手段】ＣＰＵ１１は、楽曲データを読み出し（ＳＡ１）、歌詞テキストデータに対して形態素解析を施して、各文字の発音を表す平仮名列を取得する（ＳＡ２）。そして、ＣＰＵ１１は、平仮名列の各文字に対応付けて歌詞発音タイミングデータを生成する（ＳＡ３）。次に、ＣＰＵ１１は、歌詞発音タイミングデータを参照して、処理単位に対応する区間の音声データを抽出する（ＳＡ４）。ＣＰＵ１１は、歌詞の文字に対応付けられている歌詞発音タイミングデータに代えて、対応する音声データの区間の音素の発音タイミングを各歌詞（仮名）に対応付ける（ＳＡ５）。 （もっと読む）

【課題】対話型情報検索システムの動作に対するユーザの応答入力操作のしかたに応じてデータ選択法を変える。
【解決手段】対話型の情報検索システムは、入力情報処理手段から次に受付けるべき情報を決定し、入力情報処理手段から受付けた情報に応答して、ユーザに提示するデータを決定し、そのデータの属性に基づいて出力情報処理手段に供給すべき出力情報を決定する対話制御手段(50)と、検索条件を決定する検索条件決定手段と、検索条件に従ってデータベースを検索するデータ検索手段(30)と、取出したデータの中からユーザに提示するデータを選択するデータ選択手段(72)と、提示した出力情報に対して、入力情報処理手段が受取った入力情報の特徴を抽出する特徴抽出手段(60)と、抽出した特徴に応じて、出力情報のいずれの属性の値を変更するかを決定する変更属性決定手段(74)と、を具える。検索条件決定手段は変更された属性の値に基づいて検索条件を決定する。 （もっと読む）

【課題】メロディーが無い曲でも歌唱採点できる歌唱採点装置を実現する。
【解決手段】伴奏データの再生により発生するカラオケ伴奏音に合せてユーザが歌唱する歌唱音をサンプリングして得たユーザ歌唱データと、伴奏データの再生に同期してカラオケデータメモリ１３から読み出される手本歌唱データとを所定のデータ数分のフレームで区切り、区切られたフレーム中の手本歌唱データから手本歌唱音の音声特徴量ＭＦＣＣを、ユーザ歌唱データからユーザ歌唱音の音声特徴量ＭＦＣＣをそれぞれ抽出する。抽出した手本歌唱音の音声特徴量ＭＦＣＣとユーザ歌唱音の音声特徴量ＭＦＣＣとの類似度から適否判定して歌唱を採点する。つまり、曲の歌詞が正しく歌唱されているかどうかを採点する為、「ラップ」と呼ばれるメロディーが無い曲でも歌唱採点できる。 （もっと読む）

【課題】機械学習に基づく動画像ハイライト作成では、専門家が予め十分な数のサンプル動画像から抽出したトレーニング動画像を学習させた学習データファイルを作成しておく必要がある。一方、テレビ番組の放送内容は、たとえ同じ番組ジャンルであっても様々なパターンが存在するため、その全てを網羅する学習データを予め準備しておくことは困難である。
【解決手段】ユーザがハイライト検出処理完了済のテレビ番組動画像を視聴中に、未検出のハイライト区間を見つけた場合、ユーザがそのハイライト区間をＵＩから選択すると、学習データに新たなトレーニングデータとして追加される。次回の検出処理では更新された学習データを使用することで、類似の特徴ベクトルを持つハイライトシーンが検出可能となる。さらに、学習データ更新時には、初期設定時の性能を著しく損なわぬよう、ユーザが追加できるデータの割合に制限を設けておく。 （もっと読む）

【課題】歌唱の評価を行う歌唱指導装置において、練習者が歌唱の練習を行う際の操作性を向上させる。
【解決手段】カラオケ装置１の制御部１１は、まず、お手本音声を歌唱区間毎に再生し、次いで、伴奏データ記憶領域１２１に記憶された伴奏データの表す伴奏音を、歌唱区間毎にスピーカ１７に放音させることによってカラオケ伴奏を行う。練習者が、スピーカ１７から放音される伴奏にあわせて歌唱を行うと、練習者の音声が収音され、練習者音声データとして練習者音声データ記憶領域１２５に記憶される。制御部１１は、お手本音声データと練習者音声データとを比較し、比較結果に基づいて練習者音声データを評価区間毎に評価し、評価結果を、評価区間毎に表示部１３に表示させる。 （もっと読む）

【課題】各音響信号の周波数変動に柔軟に対応しながら精度よく、かつ高速に検索することを可能とする音響信号検索装置を提供する。
【解決手段】音響信号検索装置１において、基準周波数検出部１１は、参照信号及び蓄積信号それぞれの時間周波数スペクトログラムから、時間間隔ごとの所定の基準特徴部を抽出し、抽出した所定の基準特徴部の周波数を時間間隔ごとの参照信号及び蓄積信号それぞれの基準周波数とする。特徴抽出部１２は、当該基準周波数を基準として一意に定められる周波数のパワースペクトル値に基づいて参照信号の信号全体における参照特徴量を抽出する。類似度計算部１３は、抽出した参照特徴量に基づいて蓄積信号の時間間隔ごとの特徴量を抽出し、抽出した蓄積信号の区間ごとの区間特徴量を算出し、算出した区間特徴量と、参照特徴量とに基づいて類似度を算出する。 （もっと読む）

【課題】雑音抑圧音声の評価を正確に行う。
【解決手段】雑音抑圧音声品質推定装置は、雑音重畳音声信号Ｂを与えたときに評価対象装置１００から出力される雑音抑圧音声信号Ｃの品質要因の特徴量を検出する検出手段（音声区間検出部７、遅延補正部８−１，８−２−１，８−２−２、スイッチ制御部９、音声連結部１０、音声歪み測定部１１、雑音歪み測定部１２、音量測定部１３、雑音量測定部１４、スイッチ２０〜２２）と、特徴量に基づいて雑音抑圧音声信号Ｃの品質を推定する音声品質推定部１５とを備える。検出手段は、雑音抑圧音声信号Ｃの品質要因の特徴量として音声歪み、雑音歪み、音量、雑音量を検出する。 （もっと読む）