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公开(公告)号：CN101369320B
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN200810134654.8
申请日：2008-08-12
Applicant: 索尼株式会社
Inventor： 小林由幸
CPC classification number: G06N3/126
Abstract: 本发明涉及信息处理装置和方法、记录介质及计算机程序。信息处理装置包括：目标问题获取单元，用于获取目标问题；生成单元，用于生成用以解决目标问题的针对目标问题的多个解决方案候选；以及贡献率计算单元，用于如果使用针对目标问题获取单元所获取的目标问题的所有多个解决方案候选来解决目标问题则计算针对目标问题的每个解决方案候选的贡献率。生成单元根据使用评价值的遗传算法来生成针对目标问题的下一代解决方案候选，该评价值是至少使用贡献率计算单元所确定的、针对目标问题的每个解决方案候选的贡献率而算出的。
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公开(公告)号：CN101740013B
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN200910221925.8
申请日：2009-11-23
Applicant: 索尼株式会社
Inventor： 小林由幸
CPC classification number: G10H1/383 , G10H2210/076 , G10H2210/081
Abstract: 公开了一种信息处理设备、声音分析方法和程序。该信息处理设备包括：用于检测音频信号中所包括的拍子的位置的拍子分析单元；用于计算类似概率的结构分析单元，每个类似概率是用由拍子分析单元所检测到的各个拍子位置划分出的拍子区间的声音内容之间相类似的概率；以及和弦进行检测单元，其用于基于根据由结构分析单元所计算出的类似概率而确定的和弦概率来确定音频信号的有可能的和弦进行，每个和弦概率是各个拍子区间的各种类型的和弦的概率。
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公开(公告)号：CN101414353B
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN200810170549.X
申请日：2008-10-17
Applicant: 索尼株式会社
Inventor： 小林由幸
CPC classification number: G06N99/005 , G06F17/30256 , G06F17/30743 , G06K9/6229
Abstract: 公开了一种信息处理装置、信息处理方法及程序。该信息处理装置产生用于确定数据对之间的相似性的相似性确定算法，包括：特征量提取表达式列表产生机构，产生包括有多个特征量提取表达式的特征量提取表达式列表，它通过更新上一代特征量提取表达式列表而实现；计算机构，将给定作为教师数据的第一和第二数据输入到包含在特征量提取表达式列表中的每个特征量提取表达式中，以计算与第一和第二数据的每一个相对应的特征量；评估值计算机构，利用所计算的特征量以及给定作为教师数据的第一与第二数据之间的相似性来计算每个特征量提取表达式的评估值；及相似性计算表达式估计机构，估计用于计算第一与第二数据之间的相似性的相似性计算表达式。
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公开(公告)号：CN101030366B
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN200610064341.0
申请日：2006-10-25
Applicant: 索尼株式会社
CPC classification number: G10H1/00 , G10H2210/031 , G10H2210/576 , G10H2250/011 , G10L25/48
Abstract: 这里公开了一种信息处理装置，其算术运算内容数据的特征量，包括：第一算术运算装置，用于使用低级特征量提取表达式算术运算低级特征量；第二算术运算装置，用于使用高级特征量提取表达式算术运算高级特征量；计算装置，用于计算高级特征量与事先得到的对应于该内容数据的高级特征量之间的误差；生成装置，用于通过学习其中由所述计算装置计算的误差被用作教师数据来生成误差评估表达式；以及算术运算控制装置，用于当要获得对应于该内容数据的高级特征量时，将低级特征量应用于误差评估表达式。
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公开(公告)号：CN101419610A
公开(公告)日：2009-04-29
申请号：CN200810170287.7
申请日：2008-10-20
Applicant: 索尼株式会社
Inventor： 小林由幸
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种信息处理设备，用于生成用于输出与输入数据对应的目标特征量的目标特征量计算表达式，该信息处理设备包括：特征量提取表达式列表生成单元，配置成生成和更新特征量提取表达式列表；特征量计算单元，配置成将作为教导数据供应的实际数据输入到在特征量提取表达式列表中包括的每个特征量提取表达式以计算与实际数据对应的多个特征量；目标特征量计算表达式生成单元，配置成同等地利用多个特征量和与作为教导数据供应的实际数据对应的现有特征量以通过机器学习来生成目标特征量计算表达式；以及评价值计算单元，配置成计算在特征量提取表达式列表中包括的每个特征量提取表达式的评价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101740010B
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN200910221922.4
申请日：2009-11-23
Applicant: 索尼株式会社
Inventor： 小林由幸
IPC: G10G3/00
CPC classification number: G10H1/40 , G10H2210/076 , G10H2210/081 , G10H2250/021
Abstract: 本发明公开了一种信息处理设备、声音分析方法和程序。该信息处理设备包括：用于检测音频信号中所包括的拍子的位置的拍子分析单元；用于计算类似概率的结构分析单元，每个类似概率是用由拍子分析单元所检测到的各个拍子位置划分出的拍子区间的声音内容之间相类似的概率；以及小节线检测单元，用于基于根据由所述结构分析单元所计算出的类似概率而确定的小节线概率来确定所述音频信号的有可能的小节线进行，所述小节线概率指示各个拍子对应于哪种节拍中的哪个拍数。
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公开(公告)号：CN101165773B
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN200710162891.0
申请日：2007-10-22
Applicant: 索尼株式会社
Inventor： 小林由幸
CPC classification number: G10G3/04
Abstract: 在此公开一种信号处理设备及方法、程序和记录介质。信号处理设备包括：抽取装置，用于抽取在声音信号的预定范围内指示十二平均律的不同音的声音的特性的特征量，这些声音以基准声音为基准以音阶顺序排列，该基准声音是预定音的声音；和通过对特征量的学习而预先产生的根音判别装置，用于根据特征量判别基准声音是否是根音。
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公开(公告)号：CN101419610B
公开(公告)日：2011-11-16
申请号：CN200810170287.7
申请日：2008-10-20
Applicant: 索尼株式会社
Inventor： 小林由幸
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种信息处理设备，用于生成用于输出与输入数据对应的目标特征量的目标特征量计算表达式，该信息处理设备包括：特征量提取表达式列表生成单元，配置成生成和更新特征量提取表达式列表；特征量计算单元，配置成将作为教导数据供应的实际数据输入到在特征量提取表达式列表中包括的每个特征量提取表达式以计算与实际数据对应的多个特征量；目标特征量计算表达式生成单元，配置成同等地利用多个特征量和与作为教导数据供应的实际数据对应的现有特征量以通过机器学习来生成目标特征量计算表达式；以及评价值计算单元，配置成计算在特征量提取表达式列表中包括的每个特征量提取表达式的评价值。
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公开(公告)号：CN101116134B
公开(公告)日：2011-01-19
申请号：CN200680004335.4
申请日：2006-11-08
Applicant: 索尼株式会社
Inventor： 小林由幸
CPC classification number: G10H1/0008 , G10H2210/051 , G10H2210/061 , G10H2210/066 , G10H2250/135 , G10H2250/235 , G10L25/48
Abstract: 本发明涉及能够用减少的操作量来分析包含调制的曲调波形的信息处理设备、方法及程序。拍子特征提取部分(41)从包含调制的曲调的波形的部分中提取涉及拍子的特征，每个部分对应于每个拍子。拍子特征消除部分(42)从所提取的每个特征的频率分量中消除相位分量。基于其相位分量已经消除了的特征，自相关映射生成部分(43)生成表示一个部分和另一部分之间的相关性的自相关信息。这使得包含调制的曲调波形能够用减少的操作量来分析。本发明可应用于信息处理设备。
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公开(公告)号：CN101568013A
公开(公告)日：2009-10-28
申请号：CN200910133689.4
申请日：2009-04-22
Applicant: 索尼株式会社
Inventor： 小林由幸
CPC classification number: G06N99/005
Abstract: 本发明提供了信息处理设备及方法以及程序。所述信息处理设备包括：候选生成单元，其使用表示多个用户针对多个内容的评价的评价值的用户评价矩阵来生成作为用于对用户针对内容的评价进行估计的估计式的候选的多个估计式候选；估计结果计算单元，其利用各个所述估计式候选来对所述用户评价矩阵进行计算，以生成由作为对评价值的估计值的预测评价值所构成的估计结果；以及估计式选择单元，在使用多个估计结果并且多个估计式候选用作估计式的情况下，该估计式候选单元获得用于获得最终估计结果的线性组合系数，并选择评价最高的估计式候选及线性组合系数作为下一代的估计式及线性组合系数。
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