[发明专利]信息处理方法、信息处理装置和信息处理程序

说明书

本信息处理装置(100)包括：提取单元(131)，从构成第一内容的元素中提取第一数据；和模型生成单元(132)，生成具有第一编码器(50)和第二编码器(55)的训练模型，第一编码器计算作为第一内容的特征量的第一特征量，第二编码器计算作为所提取的第一数据的特征量的第二特征量。

技术领域

本公开涉及一种信息处理方法、信息处理装置以及信息处理程序。更具体地，本公开涉及一种通过机器学习生成的学习模型的生成处理。

背景技术

在各种技术领域中，已使用了利用机器学习的信息处理。例如，通过使用模拟大脑神经系统的机制的神经网络学习内容(图像、音乐等)的特征，自动地生成其他内容。

例如，已经提出了一种技术，该技术使用户能够通过学习现有歌曲的特征来自动创作与歌词匹配的适当歌曲，而无需用户输入除歌词以外的参数。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：特开2011-175006号公报

发明内容

技术问题

根据相关技术，通过学习根据表示每首歌曲的歌词的歌词数据和表示歌曲的属性的属性数据计算出的语言特征量，如果给出新的歌词数据，则可以自动生成与新的歌词数据相匹配的歌曲。

然而，在相关技术中，仅生成与歌词匹配的旋律或和弦，并不总是以用户所希望的方式生成歌曲。例如，在相关技术中，难以生成保留用户所指定的特征的歌曲，诸如，在仅保留特定的现有歌曲的节奏的同时改变旋律等。也就是，在传统的学习处理中，难以执行选择性地学习内容的某些特征(例如，歌曲的节奏、旋律及构成声音)的处理。

因此，本公开提出了一种能够选择性地学习用户所指定的特征量的信息处理装置、信息处理方法以及信息处理程序。

问题的解决方案

为了解决上述问题，一种信息处理装置包括：提取单元，从构成第一内容的元素中提取第一数据；和模型生成单元，生成具有第一编码器和第二编码器的学习模型，第一编码器计算作为第一内容的特征量的第一特征量，第二编码器计算作为所提取的第一数据的特征量的第二特征量。

附图说明

图1是示出根据本公开的实施方式的信息处理的示例的示图。

图2是示出根据本公开的实施方式的特征量的示图。

图3是用于对根据本公开的实施方式的生成处理进行说明的示图。

图4是示出根据本公开的实施方式的信息处理装置的配置例的示图。

图5是示出根据本公开的实施方式的歌曲数据存储单元的示例的示图。

图6是示出根据本公开的实施方式的信息处理步骤的示例的流程图(1)。

图7是示出根据本公开的实施方式的信息处理步骤的流程图(2)。

图8是示出根据本公开的第一变形的学习处理的示例的示图。

图9是示出根据本公开的第二变形的学习处理的示例的示图。

图10是示出根据本公开的第三变形的生成处理的示例的示图。

图11是用于对根据本公开的生成处理进行概念性地描述的示图。

图12是示出根据本公开的第四变形的学习处理的示例的示图(1)。

图13是示出根据本公开的第四变形的学习处理的示例的示图(2)。

图14是示出根据本公开的第四变形的学习处理的示例的示图(3)。