(57)【要約】【課題】カオス性並びにフラクタル性を有する基礎情報のカオス並びにフラクタル特性を算出し、得られたカオス並びにフラクタルデータに生成ルールを適用することにより、カオス性並びにフラクタル性を有する基礎情報に対するサウンド生成方法を提供する。【解決手段】本発明のサウンド生成方法は、カオス性並びにフラクタル性を有する基礎情報を数値演算可能なデータに変換する基礎情報変換手順と、該基礎情報変換手順で変換したデータに基づいてカオスアトラクタ並びにフラクタル特徴を算出し、カオス特性空間を生成するカオス特性空間生成手順と、フラクタル特性空間を生成するフラクタル特性生成手順と、該カオス特性空間生成手順並びに該フラクタル特性空間生成手順で生成したカオス並びにフラクタル特性空間にあるデータから所定のサウンド生成ルールに従ってサウンドファイルを生成するサウンド生成手順と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カオス性を有する基礎情報を数値演算可能なデータに変換する基礎情報変換手順と、
該基礎情報変換手順で変換したデータに基づいてカオスアトラクタを算出し、カオス特性空間を生成するカオス特性空間生成手順と、
該カオス特性空間生成手順で生成したカオス特性空間にあるデータから所定のサウンド生成ルールに従ってサウンドファイルを生成するサウンド生成手順と、を備えることを特徴とするサウンド生成方法。
【請求項２】
フラクタル性を有する基礎情報を数値演算可能なデータに変換する基礎情報変換手順と、
該基礎情報変換手順で変換したデータに基づいてフラクタル特徴を抽出することによりフラクタル特性空間を生成するフラクタル特性空間生成手順と、
該フラクタル特性空間生成手順で生成したフラクタル特性空間から所定のサウンド生成ルールに従ってサウンドファイルを生成するサウンド生成手順と、を備えることを特徴とするサウンド生成方法。
【請求項３】
情報提供者個人の時系列的な生成信号を数値演算可能なデータに変換する生体信号変換手順と、
該生体信号変換手順で変換したデータに基づいてカオスアトラクタを算出し、カオス特性空間を生成するカオス特性空間生成手順と、
該カオス特性空間生成手順で生成したカオス特性空間にあるデータから所定のサウンド生成ルールに従って、前記情報提供者に適応したサウンドファイルを生成するサウンド生成手順と、
を備えることを特徴とするサウンド生成方法。
【請求項４】
情報提供者個人の時系列的な生成信号を数値演算可能なデータに変換する生体信号変換手順と、
該生体信号変換手順で変換したデータに基づいて自己相似特長を抽出することによりフラクタル特性空間を生成するフラクタル特性空間生成手順と、
該フラクタル特性空間生成手順で生成したフラクタル特性空間から所定のサウンド生成ルールに従って、前記情報提供者に適応したサウンドファイルを生成するサウンド生成手順と、を備えることを特徴とするサウンド生成方法。
【請求項５】
前記生体信号変換手順は、生体信号を測定する生体信号測定手順と、
該生体信号測定手順で測定された生体信号データを周波数帯域ごとの数値データとして計算する周波数解析手順と、
該周波数解析手順に基づいて前記情報提供者個人の生体における神経種別特性に対応するサウンド生成手順と、を備える請求項３記載のサウンド生成方法。
【請求項６】
前記生体信号変換手順は、生体信号を測定する生体信号測定手順と、
該生体信号測定手順で測定された生体信号データを周波数帯域ごとの数値データとして計算する周波数解析手順と、
該周波数解析手順に基づいて前記情報提供者個人の生体における神経種別特性に対応するサウンド生成手順と、を備える請求項４記載のサウンド生成方法。
【請求項７】
前記カオス特性空間生成手順は、前記周波数解析手順で計算された情報提供者個人の生体における神経種別特性の数値データを比較し、前記情報提供者の心身状態を評価する状態評価手順と、
該状態評価手順での評価に応じてカオスアトラクタを切断する平面を変更する切断面変更手順と、を備える請求項３記載のサウンド生成方法。
【請求項８】
前記フラクタル特性空間生成手順は、前記周波数解析手順で計算された情報提供者個人の生体における神経種別特性の数値データを比較し、前記情報提供者の心身状態を評価する状態評価手順と、
該状態評価手順での評価に応じてフラクタル特徴を抽出するためのスケーリング幅を変更するスケーリング幅変更手順と、を備える請求項４記載のサウンド生成方法。
【請求項９】
前記サウンド生成手順は、前記生体信号の情報提供者と対話できるインターフェースを有し、サウンド生成に関する条件を入力可能とする条件入力手順と、該条件入力手順で入力された条件に従って、前記サウンド生成ルールを設定する生成ルール設定手順と、を含み、該生成ルール設定手順で設定された生成ルールに従って前記サウンドファイルを生成する請求項３記載のサウンド生成方法。
【請求項１０】
前記サウンド生成手順は、前記生体信号の情報提供者と対話できるインターフェースを有し、サウンド生成に関する条件を入力可能とする条件入力手順と、該条件入力手順で入力された条件に従って、前記サウンド生成ルールを設定する生成ルール設定手順と、を含み、該生成ルール設定手順で設定された生成ルールに従って前記サウンドファイルを生成する請求項４記載のサウンド生成方法。
【請求項１１】
前記状態評価手順では、脳波のα波の出現割合によって心身状態を評価する請求項７記載のサウンド生成方法。
【請求項１２】
前記状態評価手順では、脳波のα波の出現割合によって心身状態を評価する請求項８記載のサウンド生成方法。
【請求項１３】
前記生体信号として脈波、心電、脳波、筋電及び呼吸の少なくとも１種を利用する請求項３乃至１０のいずれか一項に記載のサウンド生成方法。
【請求項１４】
請求項１乃至１２のいずれか一項に記載のサウンド生成方法のうちの少なくとも１種をコンピュータにより実行させるためのプログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１５】
請求項１３に記載のサウンド生成方法をコンピュータにより実行させるためのプログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１６】
生体信号を測定する手段と、請求項１乃至１２のいずれか一項に記載のサウンド生成方法のうちの少なくとも１種を実行するコンピュータと、該サウンド生成方法によって生成されたサウンドを再生する手段と、前記生体信号を提供し前記サウンドを傾聴する情報提供者個人の状態を測定する手段と、を備えることを特徴とするスタンドアロン型サウンド生成再生装置。
【請求項１７】
生体信号を測定する手段と、請求項１３に記載のサウンド生成方法を実行するコンピュータと、該サウンド生成方法によって生成されたサウンドを再生する手段と、前記生体信号を提供し前記サウンドを傾聴する情報提供者個人の状態を測定する手段と、を備えることを特徴とするスタンドアロン型サウンド生成再生装置。
【請求項１８】
請求項１乃至１２のいずれか一項に記載のサウンド生成方法のうちの少なくとも１種を実行するサーバコンピュータと、該サウンド生成方法に必要な生体信号を測定する手段及びサウンドを再生する手段を具備するコンピュータネットワークで接続された遠隔地のコンピュータで実行する手段と、を備えることを特徴とするネットワーク配信型サウンド生成再生システム。
【請求項１９】
請求項１３に記載のサウンド生成方法を実行するサーバコンピュータと、該サウンド生成方法に必要な生体信号を測定する手段及びサウンドを再生する手段を具備するコンピュータネットワークで接続された遠隔地のコンピュータで実行する手段と、を備えることを特徴とするネットワーク配信型サウンド生成再生システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の技術分野は、サウンド生成方法にカオス性及び／又はフラクタル性を有する基礎情報を用いることにより、カオス性及び／又はフラクタル性を有し、その特徴を生かした人体に有用なサウンドを生成するサウンド生成方法に関するものである。また、上記サウンド生成方法に基づいたサウンド生成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体と、その目的に合致したサウンドを生成するスタンドアロン型サウンド生成再生装置及びネットワーク配信型サウンド生成再生システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来のサウンド生成方法において、いわゆるヒーリングミュージック等の"癒し"をテーマとした音楽を収録したコンパクトディスクなどは多数存在している。例として、作曲者及び編曲者の意図により脳波のα波が出現しやすい構成としたα波音楽や、自然音をそのまま録音するようなヒーリングサウンド等が知られている。
【０００３】
一方、人体の生体信号をカオス理論によって非線形処理を施す非線形処理方法が近年注目されるようになってきた。脈波及び心拍信号に対してそれらがカオスであるという条件を満たしているか否かをもって健康状態の診断を行う技術が開示されている（例えば、下記特許文献１参照）。これは健康な生体から得られる脈波や心拍信号にはカオス性があるとされている知見を利用したものである。あるデータがカオスであるためには、非整数のフラクタル次元をもつこと、最大リアプノフ数が正であることなどの条件が一般によく用いられている。同様に、人の心身状態を客観的に診断する技術としては、カオスアトラクタやリアプノフ指数を用いた技術が開示されている（例えば、下記特許文献２参照。）。
【０００４】
また、人間の心身状態を定量的に評価する方法の一つに、脳波解析が挙げられる。一般にリラックス時にはα波が出ているといわれ、興奮してくるとβ波が出てくるといわれている。人間の精神状態を評価する技術としては、２種類の脳波帯域内の平均パワー値を求め、比を算出することにより人間の精神状態を評価する技術が開示されている（例えば、下記特許文献３参照。）。
【０００５】
【特許文献１】特開平４−２０８１３６号公報（第２−８頁）
【特許文献２】特開平６−５４８１３号公報（第２−６頁）
【特許文献３】特開２００２−５７７号公報（第３−５頁、第５図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、従来のサウンド生成方法では、作曲者及び編曲者の意図したサウンド生成をしているため、個人の生体情報のようなカオス性を有する基礎情報を基にしたサウンドを生成することはできなかった。
【０００７】
本発明の目的は、カオス性及び／又はフラクタル性を有する基礎情報を数値演算可能なデータに変換することにより、カオス性及び／又はフラクタル性を有する基礎情報のカオス及び／又はフラクタル特性を算出し、得られたカオス及び／又はフラクタルデータに生成ルールを適用することにより、カオス性及び／又はフラクタル性を有する基礎情報に対するサウンド生成方法を提供することである。
【０００８】
更に、得られたサウンドに対する評価結果をフィードバックしながら、より安らぎのあるサウンドに作り変えてゆけるサウンド生成方法を提供することである。
【０００９】
また、上記方法によるサウンド生成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体と、情報提供者個人からの生体信号の測定と生成されたサウンドを再生するスタンドアロン型サウンド生成再生装置及びネットワーク配信型サウンド生成再生システムと、を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、以下の通りである。
１．カオス性を有する基礎情報を数値演算可能なデータに変換する基礎情報変換手順と、該基礎情報変換手順で変換したデータに基づいてカオスアトラクタを算出し、カオス特性空間を生成するカオス特性空間生成手順と、該カオス特性空間生成手順で生成したカオス特性空間にあるデータから所定のサウンド生成ルールに従ってサウンドファイルを生成するサウンド生成手順と、を備えることを特徴とするサウンド生成方法。
２．フラクタル性を有する基礎情報を数値演算可能なデータに変換する基礎情報変換手順と、該基礎情報変換手順で変換したデータに基づいてフラクタル特徴を抽出することによりフラクタル特性空間を生成するフラクタル特性空間生成手順と、該フラクタル特性空間生成手順で生成したフラクタル特性空間から所定のサウンド生成ルールに従ってサウンドファイルを生成するサウンド生成手順と、を備えることを特徴とするサウンド生成方法。
３．情報提供者個人の時系列的な生成信号を数値演算可能なデータに変換する生体信号変換手順と、該生体信号変換手順で変換したデータに基づいてカオスアトラクタを算出し、カオス特性空間を生成するカオス特性空間生成手順と、該カオス特性空間生成手順で生成したカオス特性空間にあるデータから所定のサウンド生成ルールに従って、前記情報提供者に適応したサウンドファイルを生成するサウンド生成手順と、を備えることを特徴とするサウンド生成方法。
４．情報提供者個人の時系列的な生成信号を数値演算可能なデータに変換する生体信号変換手順と、該生体信号変換手順で変換したデータに基づいて自己相似特長を抽出することによりフラクタル特性空間を生成するフラクタル特性空間生成手順と、該フラクタル特性空間生成手順で生成したフラクタル特性空間から所定のサウンド生成ルールに従って、前記情報提供者に適応したサウンドファイルを生成するサウンド生成手順と、を備えることを特徴とするサウンド生成方法。
５．前記生体信号変換手順は、生体信号を測定する生体信号測定手順と、該生体信号測定手順で測定された生体信号データを周波数帯域ごとの数値データとして計算する周波数解析手順と、該周波数解析手順に基づいて前記情報提供者個人の生体における神経種別特性に対応するサウンド生成手順と、を備える上記３．記載のサウンド生成方法。
６．前記生体信号変換手順は、生体信号を測定する生体信号測定手順と、該生体信号測定手順で測定された生体信号データを周波数帯域ごとの数値データとして計算する周波数解析手順と、該周波数解析手順に基づいて前記情報提供者個人の生体における神経種別特性に対応するサウンド生成手順と、を備える上記４．記載のサウンド生成方法。
７．前記カオス特性空間生成手順は、前記周波数解析手順で計算された情報提供者個人の生体における神経種別特性の数値データを比較し、前記情報提供者の心身状態を評価する状態評価手順と、該状態評価手順での評価に応じてカオスアトラクタを切断する平面を変更する切断面変更手順と、を備える上記３．記載のサウンド生成方法。
８．前記フラクタル特性空間生成手順は、前記周波数解析手順で計算された情報提供者個人の生体における神経種別特性の数値データを比較し、前記情報提供者の心身状態を評価する状態評価手順と、該状態評価手順での評価に応じてフラクタル特徴を抽出するためのスケーリング幅を変更するスケーリング幅変更手順と、を備える上記４．記載のサウンド生成方法。
９．前記サウンド生成手順は、前記生体信号の情報提供者と対話できるインターフェースを有し、サウンド生成に関する条件を入力可能とする条件入力手順と、該条件入力手順で入力された条件に従って、前記サウンド生成ルールを設定する生成ルール設定手順と、を含み、該生成ルール設定手順で設定された生成ルールに従って前記サウンドファイルを生成する上記３．記載のサウンド生成方法。
１０．前記サウンド生成手順は、前記生体信号の情報提供者と対話できるインターフェースを有し、サウンド生成に関する条件を入力可能とする条件入力手順と、該条件入力手順で入力された条件に従って、前記サウンド生成ルールを設定する生成ルール設定手順と、を含み、該生成ルール設定手順で設定された生成ルールに従って前記サウンドファイルを生成する上記４．記載のサウンド生成方法。
１１．前記状態評価手順では、脳波のα波の出現割合によって心身状態を評価する上記７．記載のサウンド生成方法。
１２．前記状態評価手順では、脳波のα波の出現割合によって心身状態を評価する上記８．記載のサウンド生成方法。
１３．前記生体信号として脈波、心電、脳波、筋電及び呼吸の少なくとも１種を利用する上記３．乃至１０．のいずれかに記載のサウンド生成方法。
１４．上記１．乃至１２．のいずれかに記載のサウンド生成方法のうちの少なくとも１種をコンピュータにより実行させるためのプログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１５．上記１３．に記載のサウンド生成方法をコンピュータにより実行させるためのプログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
１６．生体信号を測定する手段と、上記１．乃至上記１２．のいずれか一項に記載のサウンド生成方法のうちの少なくとも１種を実行するコンピュータと、該サウンド生成方法によって生成されたサウンドを再生する手段と、前記生体信号を提供し前記サウンドを傾聴する情報提供者個人の状態を測定する手段と、を備えることを特徴とするスタンドアロン型サウンド生成再生装置。
１７．生体信号を測定する手段と、上記１３．に記載のサウンド生成方法を実行するコンピュータと、該サウンド生成方法によって生成されたサウンドを再生する手段と、前記生体信号を提供し前記サウンドを傾聴する情報提供者個人の状態を測定する手段と、を備えることを特徴とするスタンドアロン型サウンド生成再生装置。
１８．上記１．乃至上記１２．のいずれか一項に記載のサウンド生成方法のうちの少なくとも１種を実行するサーバコンピュータと、該サウンド生成方法に必要な生体信号を測定する手段及びサウンドを再生する手段を具備するコンピュータネットワークで接続された遠隔地のコンピュータで実行する手段と、を備えることを特徴とするネットワーク配信型サウンド生成再生システム。
１９．上記１３．に記載のサウンド生成方法を実行するサーバコンピュータと、該サウンド生成方法に必要な生体信号を測定する手段及びサウンドを再生する手段を具備するコンピュータネットワークで接続された遠隔地のコンピュータで実行する手段と、を備えることを特徴とするネットワーク配信型サウンド生成再生システム。
【発明の効果】
【００１１】
本発明のサウンド生成方法によれば、カオス性及び／又はフラクタル性を有する基礎情報を数値演算可能なデータに変換することにより、カオス性及び／又はフラクタル性を有する基礎情報のカオス及び／又はフラクタル特性を算出し、得られたカオス及び／又はフラクタルデータに生成ルールを適用することにより、カオス性並びにフラクタル性を有する基礎情報に対するサウンドの生成をすることができる。
【００１２】
本発明のサウンド生成方法によれば、情報提供者の脈波及び脳波等を測定しながら、カオスアトラクタを切断する平面、並びにフラクタル特徴を抽出するスケーリング幅を変化させることにより、情報提供者にとってより安らぎ効果を得ることを可能とするサウンドを生成することができる。
【００１３】
また、情報提供者と対話しながらサウンド生成ルールを変更する場合は、情報提供者にとってより安らぎ効果を得るサウンドを生成することができる。
更に、サウンドファイルを生成する基礎情報として、生体情報を用いる場合は、その生体情報提供者個人に適応したサウンドを生成できるので、例えば、その生体情報提供者の気分や体調が良好なときの生体情報を基にし、体調を崩しかけたとき、気分がめいっているときなどに対して、体調改善及び気分回復等といった効果を発揮するサウンドを生成することができる。乳児に対して出生前に母親の胎内で聞いていた音を聞かせることで、乳児を落ち着かせることができるといったことと似て、個人特有のサウンドを聞くことで、その人を癒したり、励ましたりすることになり、一般的に癒しといわれている自然界の音を聞かせるのとは、音そのものの本質が異なることになる。
【００１４】
心身状態を生体信号の周波数帯域別データによって評価し、得られる評価値がより好ましい状態になるように収束させるために、切断面並びにスケーリング幅の変更と評価を繰り返すことで、最善と考えられるものが得られることとなる。
【００１５】
本サウンド生成方法のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体によれば、上記サウンド生成方法を実行し、サウンドを生成することができる。
【００１６】
本スタンドアロン型サウンド生成再生装置によれば、装置単体だけで上記サウンド生成方法を用いてサウンドを生成することができる。
【００１７】
本ネットワーク配信型サウンド生成再生システムによれば、遠隔地のコンピュータで得た生体信号を元にして、サーバコンピュータ側で上記サウンド生成方法を用いてサウンドを生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
上記「カオス性」は、決定論的な方程式に従う系であっても周期性や概周期性をもたず、一見不規則な挙動を示す性質をいう。また、上記「フラクタル性」は、自己相似性を備えることをいう。
【００１９】
カオス性並びにフラクタル性を有する「基礎情報」は、生物及び気象等から由来される信号である。この例として生体信号のほか、自然界で発生する情報、例えば、川のせせらぎのような音データや、風の強さ及び／又は方向の測定データ、地震計で計測された振動データ等を挙げることができる。
【００２０】
上記「生体信号」は身体から測定可能な信号であればよく、任意に選択することができる。この例として脳波、脈拍を測定して得られた脈波、心臓の拍動に伴う活動電位の時間的変化である心電、筋肉の収縮に伴う電位の時間的変化である筋電、及び口からはき出す息の圧力又は流量等右の変化である呼気等を挙げることができる。
【００２１】
上記「サウンドファイル」は、サウンドとして再生可能なデータであればよくその形式を特に問わない。また、この例として、音声信号をＰＣＭ（Ｐｕｌｓｅ  Ｃｏｄｅ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）などの形式でサンプリングした形式や、音の周波数や長さを所定の形式で列挙する形式などを挙げることができる。更に、具体的には、スタンダードＭＩＤＩフォーマットファイル（ＭＩＤＩファイル、ＳＭＦファイルともいう）やＰＣＭ等の形式でサンプリングしたものをファイル化したもの（ＷＡＶＥファイル）等を挙げることができる。
【００２２】
本実施例の生成方法は、第１図に示すように、カオス性並びにフラクタル性を有する基礎情報Ａを測定し数値演算可能なデータに変換する基礎情報変換部１と、カオスアトラクタを算出することにより得られるカオス特性空間を生成するカオス特性空間生成手順２と、サウンド生成ルールＢを適用することにより、カオス的な振る舞いをするサウンドファイルＣを生成するサウンド生成手順３を備える。
【００２３】
前記基礎情報変換部１は、カオス性及び／又はフラクタル性を有する基礎情報Ａを、情報測定装置１０１により数値演算可能なデータに変換し、測定用コンピュータ１０２により時系列なカオス性並びにフラクタル性を有する基礎情報Ａを測定する基礎情報変換手順を具備する。
【００２４】
また、本実施例のサウンド生成方法は、第１図、第２図に示すように、カオス性並びにフラクタル性を有する基礎情報Ａを測定し数値演算可能なデータに変換する基礎情報変換部１と、フラクタル特徴を抽出することにより得られるフラクタル特性空間６と、サウンド生成ルールＢを適用することにより、フラクタル的な振る舞いをするサウンドファイルＣを生成するサウンド生成手順３を備える。
【００２５】
本発明の生体信号を用いたサウンド生成方法プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、生体信号を用いたサウンド生成をコンピュータに行わせるプログラムと、サウンド生成に用いる生体信号と、サウンド生成により得られたサウンドファイルと、を備えるように構成される。
【００２６】
また、本発明のサウンド生成再生装置は、生体信号の測定と、サウンドファイルの再生とを一体型あるいはネットワーク接続型で備えるように構成される。
【００２７】
一体型のサウンド生成再生装置は第３図に示すように、傾聴者状態測定部、生体信号測定部、サウンド生成部及びサウンド再生部を備える。
【００２８】
また、ネットワーク型のサウンド生成再生装置は第４図に示すように、サウンド生成部を備えるサーバコンピュータと、このサーバコンピュータにネットワークを介して接続される遠隔地のコンピュータであるクライアント端末とを備える。また、クライアント端末は、傾聴者状態測定部、生体信号測定部及びサウンド再生部を備える。更に、ネットワークは、傾聴者状態測定部及び生体信号測定部で得られた傾聴者状態及び生体信号をサーバコンピュータのサウンド生成部に送信したり、サーバコンピュータのサウンド生成部から得られたサウンドファイルをクライアント端末のサウンド再生部に送信するために用いられる。
【００２９】
上記「傾聴者状態測定部」は、切断面学習で用いる傾聴者状態を測定する。この傾聴者状態は任意の計測方法で求めることができ、例えば脳波を測定することで求めることができる。また、本傾聴者状態測定部は、脳波を測定し、傾聴者状態を求める。
【００３０】
上記「生体信号測定部」は、生体信号の測定を行う。また、生体信号として脈波を用いる。
【００３１】
上記「サウンド生成部」は、サウンド生成方法を実行することができるコンピュータを具備し、傾聴者状態測定部で得た傾聴者状態、及び生体信号測定部で得た生体信号を元にサウンドを生成する。
【００３２】
上記「サウンド再生部」は、サウンド生成部で作成されたサウンドを再生するスピーカ及びアンプ等を備える。
【００３３】
また、上記「ネットワーク」はその種類及び形態を問わない。
尚、本サウンド生成方法プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体及びサウンド生成再生装置は、カオス性又はフラクタル性のいずれかを用いたサウンド生成方法を利用してよいし、両方のサウンド生成方法を備え、任意に選択して使用することもできる。更に、複数のサウンド生成方法を用いて得られたサウンドファイルを１つにミキシングすることもできる。
【実施例】
【００３４】
１．カオス性基礎情報からのサウンド生成
前記カオス特性空間生成手順２は、測定された時系列なカオス性を有する基礎情報Ａを１次元の時系列データとみなし、ｘ（ｔ）と定義する。ここでｔは時間の経過を表す。測定された時系列なカオス性を有する基礎情報Ａの例として、第５図及び第６図に脈波のグラフを示した。
【００３５】
カオスアトラクタ算出部２０１は、時間遅れτ（秒）と埋め込み次元ｍ（次元）という二つの任意のパラメータを用いることにより、カオスアトラクタを算出する。カオスアトラクタはｍ次元の多変量データとなる。カオスアトラクタの定義式を数１に示す。また、測定された脈波に対して、時間遅れを０．１秒、埋め込み次元を３次元に設定し、数１を用いて算出したカオスアトラクタの３次元グラフの２つの例を第７図及び第８図に示す。
【００３６】
【数１】
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【００３７】
切断面構成部２０２は、算出されたカオスアトラクタに対してポアンカレ写像を用いてカオス周期の微小なズレを計算する。この計算は、カオスアトラクタの解軌道を所定の面で切断し、その切断面（ポアンカレ切断面）上にプロットされる（ｍ−１）次元の点列ｐ（ｉ）を求める。ここでｉは交点の集合内における時間推移的な順番である。
【００３８】
基準点設定部２０３は、カオスアトラクタと切断面との交点とのベクトルを求めるために用いられる基準点Ｐｂを、切断面上の所定の位置に設定する。この基準点Ｐｂは任意の位置を選択することができる。
【００３９】
サウンド生成手順３のルール適用部３０１は、カオスアトラクタの切断面上の交点である点列ｐ（ｉ）の位置ベクトルｐ（ｉ）と基準点ｐｂの位置ベクトルｐｂの差Ｐ（ｉ）を求める。例えば、第９図に示すように基準点ｐｂと切断面上の交点ｐ（１）〜ｐ（５）との間のベクトルＰ（ｉ）として計算することができる。
【００４０】
ベクトルＰ（ｉ）とサウンド生成ルールＢを組み合わせることにより、サウンド生成を行う。サウンド生成では高さｎ、長さｌ、強さｖから構成されるサウンドの最小単位（音素）を決定する。ｍ次元のカオスアトラクタから生成されるサウンドは、少なくともｍ音の和音の系列で構成することができる。サウンド生成ルールＢは、例えば、ポアンカレ切断面上の点列ｐ（ｉ）のベクトルＰ（ｉ）から、数２〜数５で表される変換式で与えられる。
【００４１】
【数２】
2006346471.tif 000004
【００４２】
【数３】
2006346471.tif 000005
【００４３】
【数４】
2006346471.tif 000006
【００４４】
【数５】
2006346471.tif 000007
【００４５】
ここで、Ｓｋ（ｉ）はチャンネルｋにおけるｉ番目の音素である。また、ｍ（ａ，ｂ）はオクターブ高ａ、音階番号ｂの音階要素であり、ｒは選択された音階における音の数である。更に、Ｐｋ（ｉ）はベクトルＰ（ｉ）におけるｋ番目の要素値を表し、ｍｏｄは剰余演算を表す。
【００４６】
尚、サウンド生成ルールは、上記以外のルールを適用することができ、例えば前回及び今回の交点から得た２ベクトルＰ（ｉ−１）、Ｐ（ｉ）の偏角等、ポアンカレ切断面上の交点及び基準点から求めることができる長さ及び角度等の任意の要素を用いることができる。また、これらの要素を用いて、演奏楽器（音色）の種類、コード進行、ビブラート、ポルタメント及びエコー等の演奏効果を決定し、より心理効果の高いサウンドを生成することができる。
【００４７】
２．フラクタル性基礎情報からのサウンド生成
前記フラクタル特性空間６を求める方法としては、測定された時系列なフラクタル性を有する基礎情報に対してスケーリング変換を繰り返し行った基礎情報毎からアトラクタを算出する方法と、測定された基礎情報から直接求める方法が挙げられる。
【００４８】
前記フラクタル特性空間６は、測定された時系列なフラクタル性を有する基礎情報Ａを１次元の時系列データとみなし、ｘ（ｔ）と定義する。ここでｔは時間の経過を表す。このようなｘ（ｔ）の２つの例を第１０図〜第１３図と、第１４図（ａ）、第１４図（ｂ）、第１５図（ａ）、第１５図（ｂ）に示す。また、第１１図〜第１３図は第１０図の一部分を拡大したものであり、第１４図（ｂ）、第１５図（ａ）、第１５図（ｂ）は第１４図（ａ）の一部分を拡大したものである。このようなｘ（ｔ）は、測定された時系列なフラクタル性を有する基礎情報Ａの例である脈波のグラフに対してスケーリング変換を行い、自己相似的なフラクタル特徴を取り出すことで求められる。
【００４９】
例えば、第１３図は、脈波センサで４秒間測定された指尖容積脈波の時系列データの１／５（０．８秒間）分を時系列方向に５倍スケール伸長する操作を２回繰り返した結果を示しており、第１６図〜第１９図はそれぞれの時系列の脈波（ａ）から数１を用いて算出された（ｂ）アトラクタの３次元グラフを示している。
【００５０】
このようにして得られた３つのアトラクタ空間に対して、前記サウンド変換ルールを適用したサウンド系列をミキシングすることにより、フラクタル性を有する基礎情報に対するサウンドが生成される。
【００５１】
また、時系列データの変化がもたらす複雑な形状を偏角の変動と捉え、複数の適切なスケールで偏角の変動を観測することにより、測定された基礎情報から直接フラクタル特徴を抽出することも可能である。
【００５２】
例えば、第２０図（ａ）に示される測定された指尖容積脈波に対して、第２２図に示すような偏角の算出方法で偏角の変動θ（ｔ）を範囲｜ｔｉ−ｔｉ±ｋ｜を変化させながら測定する。この方法は、ある所定周期で基礎情報の一点Ｐｉ（ｔｉ，ｙ（ｔｉ））を求めて基準とし、その前周期Ｐｉ−ｋ（ｔｉ−ｋ，ｙ（ｔｉ−ｋ））と、次周期Ｐｉ＋ｋ（ｔｉ＋ｋ，ｙ（ｔｉ＋ｋ））の２点から構成される角度をθ（ｔｉ）とする。
【００５３】
範囲｜ｔｉ−ｔｉ±ｋ｜を０．５〜０．００５（秒）まで変化させることにより、第２０図（ａ）、第２１図（ａ）及び第２１図（ｂ）に示すような３つの偏角の変動θ（ｔ）が得られる。この系列θ（ｔ）を前記サウンド変換ルールにおけるｐ（ｉ）に置き換え、脈のリズムに合わせたタイミングで、サウンド系列を生成する。得られた３つのサウンドをミキシングすることにより、フラクタル性を有する基礎情報に対するサウンドが生成される。
【００５４】
３．切断面学習
切断面学習４は、第２３図に示すように、情報提供者の脳波を測定する脳波測定部４０１と、脳波データを周波数帯域ごとの数値データとして計算する周波数解析部４０２と、周波数帯域ごとの数値データを比較し、心身状態を評価する脳波評価部４０３と、評価に応じてカオスアトラクタを切断する平面を変更する切断面変更部４０４を備えるように構成される。
【００５５】
本切断面学習４は、第２４図に示す切断面学習処理を説明するフローチャートのように、脳波等の基礎情報を基に生成したサウンドを再生する。次いで、再生したサウンドを聴いた人の脳波を検出してその評価を行い、評価に応じた切断面の変更をするフィードバックを行う。これによって、より適したサウンドを生成することができる。
【００５６】
また、本実施例におけるスケーリング幅学習７は、第２５図に示すように、情報提供者の脳波を測定する脳波測定部７０１と、脳波データを周波数帯域ごとの数値データとして計算する周波数解析部７０２と、周波数帯域ごとの数値データを比較し、心身状態を評価する脳波評価部７０３と、評価に応じてフラクタル特徴を抽出するためのスケーリング幅を変更するスケーリング幅変更部７０４を備えるように構成される。
【００５７】
４．スケーリング幅学習
本スケーリング幅学習７は、第２６図に示すスケーリング幅学習処理を説明するフローチャートのように、脳波等の基礎情報を基に生成したサウンドを再生する。次いで、再生したサウンドを聴いた人の脳波を検出してその評価を行い、評価に応じたスケーリング幅の変更をするフィードバックを行う。これによって、より適したサウンドを生成することができる。
【００５８】
前記脳波測定部４０１、７０１は、情報提供者の頭部複数箇所に電極を装着し、各部位における脳波を測定し、数値演算可能なデータに変換する。
また、脳波測定手法については、国際脳波学会標準法（国際１０／２０法）に準拠している。脳波測定に用いる電極位置としては、（Ｆｐ１、Ｆｐ２、Ｆ７、Ｆ８、Ｆｚ、Ｃ３、Ｃ４、Ｐｚ、Ｔ５、Ｔ６、Ｏ１、Ｏ２）の１２箇所を採用している。その他、指尖脈波、眼球運動、及び、心電図も測定している。
【００５９】
脳波を測定する場合、例えば第２７図の脳波測定環境の簡略図に示すように、脳波測定用の電極を装着した被験者の前方に所定の間隔を空けてサウンド再生用のスピーカを設置する。また、本サウンド生成方法を動作させるコンピュータを動作させ、得られたサウンドファイルをこのスピーカで再生する。更に、第２８図、第２９図に示すように、電極を装着する位置は、国際脳波学会標準法（国際１０／２０法）による電極位置の配置図に従って行う。
【００６０】
前記周波数解析部４０２、７０２は、測定して得られた脳波データを、δ波（０．５〜３Ｈｚ）、θ波（３〜７Ｈｚ）、α波（７〜１３Ｈｚ）、β波（１３〜３０Ｈｚ）、γ波（３０〜４０Ｈｚ）の各周波数帯域に分解し、それぞれのパワースペクトルを計算することにより脳の状況を把握できる数値データにし、脳波を解析する。
【００６１】
前記脳波評価部４０３は、解析により得られた周波数帯域ごとの数値データの相関を調べ、情報提供者が安らいでいるかどうかを評価し、その結果を報酬値として蓄積する。安らぎの評価尺度としては、各周波数帯域の波が全体の脳波に占める割合である各周波数帯域の含有率、各周波数帯域の波の強さそのものを表す各周波数帯域のスペクトル値を用いて全体的な傾向を掴むことで脳の状態を評価し、評価値が高くなる切断面に対して正の報酬値を与え、評価値が低くなる切断面に対して負の報酬値を与える。
【００６２】
前記脳波評価部７０３は、解析により得られた周波数帯域ごとの数値データの相関を調べ、情報提供者が安らいでいるかどうかを評価する。安らぎの評価尺度としては、各周波数帯域の波が全体の脳波に占める割合である各周波数帯域の含有率、各周波数帯域の波の強さそのものを表す各周波数帯域のスペクトル値、を用いて全体的な傾向を掴むことで脳の状態を評価し、評価値が高くなるスケーリング幅に対して正の報酬値を与え、評価値が低くなるスケーリング幅に対して負の報酬値を与える。
【００６３】
前記切断面変更部４０４は、評価値が低くなった場合に、今までの蓄積された報酬値を考慮に入れて、切断面を変更し脳波測定を続行する。評価値が収束した場合には、学習が完了したものとみなし現在の切断面を最適切断面として、脳波測定を終了する。
【００６４】
前記スケーリング幅変更部７０４は、評価値が低くなった場合に、今までの蓄積された報酬を考慮に入れて、スケーリング幅を変更し脳波測定を続行する。評価値が収束した場合には、学習が完了したものとみなし現在のスケーリング幅を最適スケーリング幅として、脳波測定を終了する。
【００６５】
本実施例における生成ルール学習５では、第３０図に示すように、情報提供者と対話できるインターフェースをもつユーザ入力部５０１と、入力内容に従ってサウンド生成ルールＢを変更する生成ルール変更部５０２と、変更に応じたサウンドを生成するサウンド変更部５０３を備えるように構成される。第３１図及び第３２図は、生成ルール学習処理を説明するフローチャートである。第３１図及び第３２図に示すように、生成ルール学習５は、生成するサウンドの音色や音量等を変更することができる。
【００６６】
サウンドの傾聴者の心身状態を評価する手段としては、脳波以外にも、脈拍や心拍の生体信号を測定し、その変動の周波数スペクトルを観測することで自律神経系の活動を調べる方法を用いる。第３３図（ａ）は、サウンド傾聴時の生体から測定された心拍の変動を算出したグラフであり、この変動の周波数成分を低周波成分（０．０２４〜０．１５（Ｈｚ））及び高周波成分（０．１５〜０．６（Ｈｚ）の２つに分解し、その含有率の比である高周波／低周波を観測することで、サウンド傾聴時の生体における副交感神経と交感神経の活動の比（神経種別特性と呼ぶ）を測定することができる。第３３図（ｂ）は第３３図（ａ）の心拍変動を例とした生体信号からの神経種別特性の解析結果のグラフである。サウンド傾聴者から脳波を測定することが困難な場合には、前記高周波／低周波の値の大きさをもってサウンド傾聴者の安らぎの評価値と置き換える。
【００６７】
上記ユーザ入力部５０１は、情報提供者がサウンドを聞きながら、演奏楽器、音高の範囲、音の強さの範囲及び音長の範囲を変更可能なインターフェースを有し、情報提供者の趣味及び嗜好を反映できるようにする。
【００６８】
上記生成ルール変更部５０２は、情報提供者がインターフェースを用いて変更した項目内容を生成ルールに適用する。
【００６９】
上記サウンド変更部５０３は、変更された生成ルールを用いてサウンドを生成する。
【００７０】
このようなカオスアトラクタを用いるサウンド生成方法は、第１図に示すように、基礎情報変換部１によって情報提供者の基礎情報Ａを測定し数値演算可能なデータに変換する。次いで、このデータをカオス特性空間生成手順２によってカオスアトラクタを算出する。その後、得られたカオスアトラクタをサウンド生成手順３に渡し、サウンド生成ルールＢを適用することにより、カオス的な振る舞いをするサウンドファイルＣを生成する。
【００７１】
また、フラクタル特徴を用いるサウンド生成方法は、第２図に示すように、基礎情報変換部１によって情報提供者の基礎情報Ａを測定し数値演算可能なデータに変換する。次いで、このデータをフラクタル特性空間６によってフラクタル特徴を算出する。その後、得られたフラクタル特徴をサウンド生成手順３に渡し、サウンド生成ルールＢを適用することにより、サウンドファイルＣを生成する。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明のカオス特性を有する基礎情報からのサウンド生成方法の全体構成を説明するための説明図である。
【図２】本発明のフラクタル特性を有する基礎情報からのサウンド生成方法の全体構成を説明するための説明図である。
【図３】スタンドアロン型サウンド生成再生装置の構成図である。
【図４】ネットワーク配信型サウンド生成再生装置の構成図である。
【図５】測定された脈波のグラフである。
【図６】測定された脈波のグラフである。
【図７】算出されたカオスアトラクタの３次元グラフである。
【図８】算出されたカオスアトラクタの３次元グラフである。
【図９】切断面にプロットされる様子を表す模式図である。
【図１０】脈波データを例としたフラクタル特徴抽出の過程におけるスケーリング変換の図である。
【図１１】脈波データを例としたフラクタル特徴抽出の過程におけるスケーリング変換の図である。
【図１２】脈波データを例としたフラクタル特徴抽出の過程におけるスケーリング変換の図である。
【図１３】脈波データを例としたフラクタル特徴抽出の過程におけるスケーリング変換の図である。
【図１４】脈波データを例としたフラクタル特徴抽出の過程におけるスケーリング変換の図（ａ）及びその一部分を拡大したもの（ｂ）である。
【図１５】図１４（ｂ）の脈波データを例としたフラクタル特徴抽出の過程におけるスケーリング変換の図の一部分を拡大したもの（ａ）及びその一部分を拡大したものである。
【図１６】脈波グラフ（ａ）と、該脈波グラフ（ａ）をスケーリング変換して算出したカオスアトラクタの３次元グラフ（ｂ）である。
【図１７】脈波グラフ（ａ）と、該脈波グラフ（ａ）をスケーリング変換して算出したカオスアトラクタの３次元グラフ（ｂ）である。
【図１８】脈波グラフ（ａ）と、該脈波グラフをスケーリング変換して算出したカオスアトラクタの３次元グラフ（ｂ）である。
【図１９】スケーリング変換された各脈波データから算出されたカオスアトラクタの３次元グラフである図１６（ｂ）、図１７（ｂ）、図１８（ｂ）を列挙したものである。
【図２０】脈波データを例とした基礎情報から直接抽出されたフラクタル特徴のグラフであり、（ａ）は脈波の時系列データグラフ、（ｂ）は｜ｔｉ−ｔｉ±ｋ｜＝０．５秒のときのデータグラフである。
【図２１】脈波データを例とした基礎情報から直接抽出されたフラクタル特徴のグラフであり、（ｂ）は｜ｔｉ−ｔｉ±ｋ｜＝０．０５秒のときのデータグラフ、（ｂ）は｜ｔｉ−ｔｉ±ｋ｜＝０．００５秒のときのデータグラフである。
【図２２】脈波データを例とした基礎情報から直接フラクタル特徴を抽出する過程における特徴抽出の測定方法を表す模式図である。
【図２３】本発明の切断面学習処理の全体構成を説明するための説明である。
【図２４】本発明の切断面学習処理を説明するフローチャートである。
【図２５】本発明のスケーリング幅学習処理の全体構成を説明するための説明図である。
【図２６】本発明のスケーリング幅学習処理を説明するフローチャートである。
【図２７】脳波測定環境の模式図である。
【図２８】国際脳波学会標準法（国際１０／２０法）による電極位置を上から見た模式図である。
【図２９】国際脳波学会標準法（国際１０／２０法）による電極位置を正面から見た模式図である。
【図３０】本発明の生成ルール学習処理の全体構成を説明するための説明図である。
【図３１】本発明のカオス特性を有する基礎情報からのサウンド生成ルール学習処理を説明するフローチャートである。
【図３２】本発明のフラクタル特性を有する基礎情報からのサウンド生成ルール学習処理を説明するフローチャートである。
【図３３】サウンド傾聴時の生体から測定された心拍の変動を算出したグラフ（ａ）及びその心拍変動を例とした生体信号からの神経種別特性の解析結果のグラフ（ｂ）である。
【符号の説明】
【００７３】
１；基礎情報変換部、１０１；情報測定装置、１０２；測定用コンピュータ、２；カオス特性空間生成手順、２０１；カオスアトラクタ算出部、２０２；切断面構成部、２０３；基準点設定部、３；サウンド生成手順、４；切断面学習、４０１；脳波測定部、４０２；周波数解析部、４０３；脳波評価部、４０４；切断面変更部、５；生成ルール学習、５０１；ユーザ入力部、５０２；変更部、５０３；サウンド変更部、６；フラクタル特性空間、７；スケーリング幅学習、７０１；脳波測定部、７０２；周波数解析部、７０３；脳波評価部、７０４；スケーリング幅変更部、Ａ；基礎情報、Ｂ；サウンド生成ルール、Ｃ；サウンドファイル。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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