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Gebiet der Erfindung:
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Die vorliegende Offenbarung bezieht sich allgemein auf Biofeedback. Insbesondere bezieht sie sich auf ein System für Biofeedback, ein Verfahren für Biofeedback, ein Verfahren zum Trainieren eines Empfehlungssystems, ein Empfehlungssystem, ein Verfahren zum Bereitstellen eines Entzerrers, die Verwendung eines solchen Entzerrers und einen computerlesbaren Datenträger.
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Hintergrund:
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Es gibt herkömmliche Ansätze zum Biofeedback, bei denen ein Biosignal eines Benutzers gemessen wird und der Benutzer aktiv Entspannungs- oder Meditationstechniken durchführt, insbesondere um Stress abzubauen.
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Ein weiterer bekannter Ansatz besteht darin, dass ein Biosignal eines Benutzers gemessen wird und ein Filter auf ein Audiosignal angewendet wird, um das Audiosignal durch Veränderung einer Grenzfrequenz in Abhängigkeit von dem Biosignal variabel zu filtern, um menschlichen Stress zu reduzieren.
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Zusammenfassung:
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Ein Nachteil der oben beschriebenen Ansätze ist, dass es für die Benutzer sehr schwierig ist, sie über einen längeren Zeitraum in der gewünschten lehrreichen Weise zu nutzen. Dies ist ein wichtiger Nachteil, da es bekannt ist, dass menschlicher Stress mit jeder Behandlung viel effektiver reduziert werden kann, wenn diese Behandlung auf unbewusste Weise und/oder über einen langen Zeitraum angewendet wird.
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Ein allgemeines Ziel der Ausführungsformen gemäß der vorliegenden Offenbarung ist es, Biofeedback bereitzustellen, um den messbaren mentalen Konzentrationszustand eines Benutzers zu verbessern, insbesondere zur meditativen Verbesserung oder zur Verbesserung des Leistungsverhaltens. Qualitativ gesehen kann der mentale Zustand oder der Zustand der mentalen Gesundheit mit erhöhten Gefühlen von Konzentration, Kontrolle, Entspannung und Flow-Zustand des Geistes und mit verringerten Gefühlen von Stress oder Schlaflosigkeit verbunden sein.
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Der Fachmann weiß, dass die Konzentration auf verschiedene Weise gemessen werden kann, z. B. durch Messung und Analyse bestimmter Gehirnströme (d. h. neuronaler Schwingungen, einer Form der Gehirnaktivität) des Benutzers. Es ist bekannt, dass Alphawellen mit Nicht-Erregung, Kreativität und Entspannung korrelieren, während Betawellen mit Erregung, Angst, Stress und geistigen Aktivitäten korrelieren.
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Ein spezifischeres Ziel von Ausführungsformen gemäß der vorliegenden Offenbarung ist es, Biofeedback in einer Weise bereitzustellen, die den Benutzer dazu anregt, das Biofeedback über einen langen Zeitraum hinweg zu nutzen.
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Die Erfinder sind zu der Erkenntnis gelangt, dass Benutzer durch ein besseres Maßschneidern des Biofeedbacks an ihre Bedürfnisse dazu angeregt werden können, das Biofeedback über einen langen Zeitraum hinweg zu nutzen. „Maßschneidern“ kann in diesem Zusammenhang bedeuten, dass das Biofeedback an den Benutzer angepasst wird.
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Gemäß einem ersten Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird ein System für Biofeedback bereitgestellt, das Folgendes umfasst:
- - mindestens eine Eingabevorrichtung, die zum Erfassen mindestens eines Biosignals eines Benutzers ausgelegt ist;
- - ein Verarbeitungsmodul, das ausgelegt ist, um ein sensorisches Signal relativ zu einer Standardeinstellung des sensorischen Signals anzupassen;
- - eine Signalschnittstelle, die zum Ausgeben des angepassten sensorischen Signals an eine Signalwiedergabevorrichtung ausgelegt ist, die so angeordnet ist, dass sie für den Benutzer wahrnehmbar ist;
wobei das Anpassen umfasst:
- - Bestimmen mindestens eines Merkmals basierend auf dem mindestens einen Biosignal;
- - Anpassen des sensorischen Signals auf der Grundlage des mindestens einen Merkmals unter Verwendung eines maschinellen Lernverfahrens oder auf der Grundlage einer Ausgabe von einem vortrainierten maschinellen Lernsystem.
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Darüber hinaus erstreckt sich die Bestimmung über einen Kalibrierungszeitspanne von mindestens 10, vorzugsweise mindestens 20 Sekunden vor dem Anpassen.
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Indem das Anpassen auf dem mindestens einen Merkmal basiert, das wiederum von dem mindestens einen Biosignal des Benutzers abhängt, ist es möglich, das Biofeedback besser auf den jeweiligen Benutzer maßzuschneidern. Durch dieses bessere Maßschneidern kann der Benutzer ein Verlangen nach dem Biofeedback verspüren. Auf diese Weise ist es wahrscheinlicher, dass der Benutzer das Biofeedback über einen längeren Zeitraum hinweg nutzt. Durch die Einführung einer Kalibrierungszeitspanne ist es außerdem möglich, eine bessere Individualisierung für den Benutzer vorzunehmen, nicht nur, indem das mindestens eine Biosignal genauer konvergieren kann, sondern auch, indem jedes in Betracht gezogene Anpassen stabilisiert wird, bevor sie durchgeführt wird. Es wird angenommen, dass der Vorteil der Verwendung dieser Kalibrierungszeitspanne aus der relativ langsamen Änderungsrate der Biosignale des Benutzers resultiert, in dem Sinne, dass es eine gewisse Zeit dauert, bis sich die menschliche Physiologie anpasst, und dass das System somit in der Lage ist, diese Zeit besser zu berücksichtigen.
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Im Zusammenhang mit der vorliegenden Offenbarung kann der Begriff Kalibrierungszeitspanne so verstanden werden, dass er sich auf eine Zeitspanne der Überwachung ohne aktives Anpassen bezieht.
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Die Eingabevorrichtung kann aus einem Sensor bestehen. Zusätzlich oder alternativ kann die Eingabevorrichtung mit einem separaten Sensor gekoppelt sein.
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In diesem Zusammenhang kann ein „Merkmal“ ein charakteristisches Merkmal, eine Qualität oder eine Eigenschaft sein, die sich auf etwas bezieht, das eine Person, eine Sache oder eine Klasse unterscheidet oder identifiziert. Im Falle eines Signals kann ein Merkmal jedes Signalmerkmal sein, das über eine Signalverarbeitung verfügbar ist. Im Falle einer Person kann ein Merkmal als Benutzermerkmal bezeichnet werden. Ein solches Merkmal kann allgemein sein, z. B. ein Geschlecht oder eine Altersgruppe, oder es kann spezifisch sein, z. B. ein Alter, ein Gewicht oder eine Größe. Darüber hinaus kann ein Merkmal auch zeitspezifisch sein, z. B. kann es anzeigen, ob eine Person zu einem bestimmten Zeitpunkt entspannt oder aufgeregt ist, oder es kann sogar helfen zu erkennen, ob die Person abgelenkt, glücklich oder ängstlich ist.
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In diesem Zusammenhang kann „Anpassen“ bedeuten, dass das ursprüngliche Signal verändert wird (gegebenenfalls einschließlich der Hinzufügung eines zusätzlichen Signals), es kann aber auch bedeuten, dass das ursprüngliche Signal beibehalten und ein zusätzliches Signal hinzugefügt wird.
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In diesem Zusammenhang kann „Anpassen eines sensorischen Signals relativ zu einer Standardeinstellung des sensorischen Signals“ bedeuten, dass eine ursprüngliche Version des sensorischen Signals angepasst wird, um eine neue, andere Version dieses sensorischen Signals zu werden, und/oder dass eine voreingestellte Konfiguration des ursprünglichen sensorischen Signals angepasst wird, um ein verändertes sensorisches Signal im Vergleich zum ursprünglichen sensorischen Signal zu erzeugen.
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Ein weiteres Ziel zumindest einiger Ausführungsformen gemäß der vorliegenden Offenbarung ist es, jede Anpassung des sensorischen Signals so auszugleichen, dass einerseits der Benutzer das Anpassen nicht oder nur minimal wahrnehmen kann, andererseits aber das Anpassen zu messbaren oder vorzugsweise maximalen Auswirkungen auf den Benutzer führt. Mit anderen Worten ist es ein weiteres Ziel zumindest einiger Ausführungsformen gemäß der vorliegenden Offenbarung, aus Sicht des Benutzers möglichst unbewusst zu wirken.
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Die Wirkung von Ausführungsformen gemäß der vorliegenden Offenbarung kann durch die Erfassung von Biosignalen der Benutzer gemessen werden. Beispiele von Biosignalen für diesen Zweck werden unten beschrieben. Zusätzlich oder alternativ zu dieser Art der Messung der Auswirkung auf den Fokus kann die Auswirkung auch anhand eines subjektiven Meinungswerts des Benutzers gemessen werden.
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Das mindestens eine Biosignal, das von der mindestens einen Eingabevorrichtung erfasst wird, umfasst vorzugsweise mindestens eines der folgenden Beispiele. Beispielhafte Biosignale können die oben beschriebenen Gehirnströme umfassen, die z. B. mittels EEG (Elektroenzephalographie) oder ECoG (Elektrokortikographie) erfasst werden können. Beispielhafte Biosignale können zusätzlich oder alternativ mindestens eines der folgenden Elemente umfassen
- - Muskelaktivität, die z. B. mittels EMG (Elektromyographie) bestimmt werden kann;
- - die Herzfrequenz, die z. B. durch ein EKG (Elektrokardiographie) oder ein von einem PPG (Photoplethysmograph) abgeleitetes Pulswellensignal bestimmt werden kann;
- - HRV (Herzfrequenzvariabilität), die z. B. über EKG, Blutdruck, Ballistokardiogramme oder ein von einem PPG (Photoplethysmograph) abgeleitetes Pulswellensignal bestimmt werden kann;
- - Atemrhythmus;
- - Blutdruck;
- - Körpertemperatur;
- - Gasgehalt des Blutes;
- - Schweißabsonderung, z. B. eine Flussrate und/oder Kortisolkonzentration usw;
- - elektrodermale Aktivität (EDA), z.B. Hautleitwert, GSR (galvanische Hautreaktion), usw.;
- - Gesichtsausdruck;
- - Parameter der Geschicklichkeitsleistung, z. B. Tippen, Handschrift oder Handzeichen; und
- - Stimmmuster.
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Atemrhythmus und Herzfrequenz (und nachfolgend HRV) werden derzeit bevorzugt. Es ist bekannt, dass die Schaffung eines kohärenten Zustands, in dem Herzfrequenz (und nachfolgend HRV) und Atemrhythmus synchronisiert sind, mehr Alphawellen im Gehirn erzeugt, was einem Entspannungszustand entspricht. In diesem Zusammenhang wird der Fachmann erkennen, dass mehr Alphawellen und eine hohe HRV auf ein gesteigertes Wohlbefinden und ein Gleichgewicht von Körper und Geist des Benutzers hinweisen (das vom parasympathischen Nervensystem dominiert wird), während Betawellen und eine niedrige HRV auf eine starrere Herzfrequenz des Benutzers hindeuten können, was wiederum auf erhöhten Stress (dominiert vom sympathischen Nervensystem) hinweisen kann.
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Vorzugsweise können nicht-invasive Scanning-Techniken verwendet werden; invasive Techniken wie das ECoG (Elektrokortikographie) werden daher nicht bevorzugt, da das Eindringen in den Körper des Benutzers dessen positive Gefühle des Wohlbefindens und des Gleichgewichts von Körper und Geist beeinträchtigen könnte.
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Die Körpertemperatur wird derzeit weniger bevorzugt, da die Zeitskala, in der sie schwankt, als zu langsam angesehen wird. Im Prinzip kann sie jedoch verwendet werden.
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Das mindestens eine Biosignal kann ein Echtzeitsignal oder ein Abtastwert sein. Ein Abtastwert ist in diesem Zusammenhang ein Wert zu einem diskreten Zeitpunkt. Es ist vorteilhaft, wenn es sich bei dem mindestens einen Biosignal um ein Echtzeitsignal handelt, da dieses direkt die Echtzeit-Physiologie des Benutzers abbildet. Alternativ können Abtastwerte verwendet werden, denn obwohl Abtastwerte im Vergleich zu einem Echtzeitsignal eine gewisse Latenz aufweisen, kann diese Latenz vernachlässigt werden, da sich die Physiologie des Benutzers nur innerhalb bestimmter Grenzen über eine Zeitskala in der Größenordnung von mehreren Sekunden, z. B. 2-30 Sekunden, ändert. Besonders bevorzugt kann ein höchstens 15-20 Sekunden alter Abtastwert verwendet werden, ohne dass der Einblick in die Physiologie des Benutzers beeinträchtigt wird. In einer weiteren Ausbaustufe können Abtastwerte im Burst-Modus verwendet werden, bei dem mehrere über einen bestimmten Zeitraum gesammelte Abtastwerte gebündelt und in einem Burst erfasst werden. Auf diese Weise kann die technische Durchführbarkeit über bandbreitenbegrenzte Kanäle verbessert werden.
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Vorzugsweise ist das mindestens eine Merkmal ein Signalmerkmal des mindestens einen Biosignals und/oder das mindestens eine Merkmal ein Benutzermerkmal, das zur Unterscheidung einer Gruppe, zu der der Benutzer gehört, von einer Vielzahl von Gruppen oder zur Unterscheidung des Benutzers von anderen Benutzern ausgewählt wird.
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Auf diese Weise kann das Anpassen an den Benutzer erfolgen, während sie gleichzeitig kostengünstiger ist, da das Anpassen nur auf Gruppenebene durchgeführt wird. Wenn hilfsweise das Anpassen auf der Ebene des einzelnen Benutzers erfolgt, kann das Anpassen perfekt maßgeschneidert sein.
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Zu den Benutzergruppen gehören beispielsweise Kinder, junge Erwachsene, Erwachsene, Schwangere, ältere Menschen, Menschen mit Aufmerksamkeitsstörungen usw. Bestimmte Gruppen unter diesen Gruppen können physiologisch eingeschränkt sein, z. B. aufgrund einer begrenzten Bandbreite der HRV, z. B. schwangere Frauen in Abhängigkeit vom Fortschreiten ihrer Schwangerschaft oder z. B. ältere Menschen, die in höheren Frequenzen weniger gut hören können.
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Vorzugsweise basiert das Anpassen ferner auf mindestens einer Voreinstellung, wobei die mindestens eine Voreinstellung mindestens eines der folgenden Elemente umfasst: einen Entzerrer; eine Genre-Einstellung des Entzerrers wie Rock, Jazz, 80er Jahre usw.; und ein Timbre. Bei visuellen sensorischen Signalen kann sich Timbre auf eine Einstellung der Helligkeit und/oder eine Einstellung der Farbe beziehen. Die Voreinstellung kann vorzugsweise vom Benutzer vor dem Anpassen manuell vorgenommen werden, oder es kann sich um eine Standardvoreinstellung handeln, die von einem Bediener des Systems vorgenommen wird.
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Auf diese Weise kann das Anpassen von einer leicht verfügbaren Voreinstellung ausgehen. Außerdem kann auf diese Weise davon ausgegangen werden, dass diese Voreinstellung für den Benutzer angenehm ist.
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Das Verarbeitungsmodul ist vorzugsweise für Folgendes ausgelegt:
- - das am Ende der Kalibrierungszeitspanne detektierte, mindestens eine Merkmal als zuverlässiges Ausmaß des mindestens einen Merkmals zu definieren;
- - während des Anpassens zu detektieren, ob die Zuverlässigkeit des mindestens einen Merkmals unter den zuverlässigen Wert fällt; und
- - wenn detektiert wird, dass die Zuverlässigkeit des mindestens einen Merkmals geringer wird als das zuverlässige Ausmaß, wird das Anpassen des sensorischen Signals vorübergehend unterbrochen, bis eine weitere Kalibrierungszeitspanne von mindestens 10, vorzugsweise mindestens 20, Sekunden vergangen ist.
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Wenn also während einer Sitzung die Zuverlässigkeit des mindestens einen Merkmals unter das am Ende der ursprünglichen Kalibrierungszeitspanne definierte zuverlässige Ausmaß fällt, kann das System dies detektieren und mit einer weiteren Kalibrierungszeitspanne von ähnlicher Dauer neu kalibrieren, um sicherzustellen, dass das mindestens eine Merkmal wieder ein akzeptables Zuverlässigkeitsausmaß erreicht.
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Bei dem sensorischen Signal kann es sich vorzugsweise um ein Mediensignal handeln, wie unten beschrieben. Alternativ dazu kann ein sensorisches Signal auch eine andere Art von sensorischem Signal sein, einschließlich, aber nicht beschränkt auf:
- - Licht, z.B. definiert als eine Frequenz oder ein Frequenzbereich elektromagnetischer Strahlung, eine Amplitude eines Lumenwerts, als einzelner oder zusammengesetzter Farbwert oder als eine Kombination davon;
- - Temperatur;
- - Geruch;
- - Haptik, d.h. taktile Stimulation; und
- - in begrenztem Maße auch Schmerz, z. B. durch Akupunktur oder elektrische Stimulation mit sehr geringer Leistung.
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Ein Mediensignal kann mindestens eine Art von Signal umfassen, d. h. eine einzige Art von Signal oder mindestens zwei Arten von Signalen. Die letztere Option kann als Multimediasignal bezeichnet werden. Ein Signal, das nur ein Audiosignal (d. h. hörbare Komponenten) enthält, ist beispielsweise ein Mediensignal, ein Signal, das nur ein Videosignal (d. h. sichtbare Komponenten, die von einem elektrischen Signal stammen, das ein Bild oder eine Bildfolge erzeugen soll) enthält, ist ein Mediensignal, und ein Signal, das sowohl ein Audio- als auch ein Videosignal enthält, ist ein Mediensignal und insbesondere ein Multimediasignal.
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Der Begriff sensorisch kann so verstanden werden, dass er sich auf die Sinne bezieht, insbesondere dass er mit den Sinnen wahrnehmbar ist. Vorzugsweise ist das sensorische Signal ein Mediensignal, und das sensorische Signal basiert auf einer Mehrzahl von Mediensignalen, die zu einer vorbestimmten Medienbibliothek des Benutzers gehören, und wird vorzugsweise aus diesen ausgewählt.
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Vorteilhafterweise kann es sich dabei um Lieblingsaudio (Musik) oder Lieblingsvideo (Filme) handeln. Die Bibliothek kann z.B. anfänglich vorgegeben sein, aber auch im laufenden Betrieb ermittelt werden, um eine kontinuierliche Übereinstimmung mit den Präferenzen des Benutzers zu gewährleisten. Die Bibliothek kann vorzugsweise durch Analyse von Medieninhalten bestimmt werden, die auf einem Mediengerät des Benutzers gespeichert sind, z.B. einem lokalen Gerät des Benutzers oder einem NAS (Network Attached Storage) in einem LAN (Local Area Network) des Benutzers; und/oder durch Analyse von Medieninhalten, die dem Benutzer auf einem Internet-Streaming-Dienst zugeordnet sind, z.B. Spotify®, Last.fm™, Pandora®, Apple Music®, etc.
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Vorzugsweise umfasst das sensorische Signal ein Audiosignal, wobei das Anpassen mindestens eines der folgenden Elemente umfasst:
- - Verstärken oder Abschwächen von Audioamplituden des Audiosignals über mindestens 3, vorzugsweise mindestens 5, Frequenzbänder; und
- - das Entfernen oder Hinzufügen mindestens eines Tons aus mindestens einem Frequenzband oder zu mindestens einem Frequenzband.
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Vorzugsweise wird das Anpassen so durchgeführt, dass hörbare Audioverzerrungen in der Nähe der Ränder der Frequenzbänder verhindert werden und dass höhere harmonische Frequenzen des Audiosignals erhalten bleiben.
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Auf diese Weise kann das Audiosignal für den Benutzer angenehm gehalten werden, was die Wahrscheinlichkeit erhöhen kann, dass der Benutzer das Biofeedback über einen langen Zeitraum hinweg verwendet.
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Vorzugsweise umfasst das sensorische Signal ein Videosignal, und das Anpassen umfasst mindestens einen der folgenden Schritte:
- - Verstärken oder Abschwächen mindestens eines der folgenden Elemente:
- ein Leuchtkraftwert (z.B. Helligkeit); ein Farbwert; eine Videoeinzelbildrate; eine Videounschärfe; und ein Videofokus;
- - Entfernen oder Hinzufügen von mindestens einem Videoeinzelbild des sensorischen Signals; und
- - Entfernen oder Hinzufügen mindestens einer Videokomponente aus oder zu mindestens einem Videoeinzelbild des sensorischen Signals.
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Bei der mindestens einen Videokomponente kann es sich um jede denkbare Komponente des Videosignals handeln, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Bereiche des Videoeinzelbildes oder im Videoeinzelbild sichtbare Objekte.
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In einer besonders bevorzugten Ausführungsform wird das Anpassen über einen progressiven Mittelwert in Bezug auf die minimale und maximale Bandbreite zeitlich eingegrenzt.
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Auf diese Weise kann das Anpassen über die Zeit konvergieren, um Abruptheit zu reduzieren.
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In einer weiterentwickelten Ausführungsform kann die Eingrenzung das ermittelte mindestens eine Merkmal und/oder mindestens eine vorgegebene Eigenschaft des Benutzers berücksichtigen, beispielsweise eine Benutzergruppe, zu der der Benutzer gehört.
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Vorzugsweise basiert das Anpassen auf unterschiedlichen Grenzfrequenzen und/oder unterschiedlichen Dämpfungswerten für unterschiedliche individuelle Benutzer und/oder für unterschiedliche Gruppen von Benutzern.
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Vorzugsweise basiert das Anpassen ferner auf kontextbezogenen Daten, wie Standort, Zeitstempel, Aktivitätsausmaß einer vergangenen Zeitspanne, Jahreszeit, Wetter usw.
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Vorzugsweise umfasst das sensorische Signal ein Lichtsignal, und das Anpassen umfasst mindestens eines der folgenden Elemente:
- - Ändern einer Kombination von elektromagnetischen Frequenzen des Lichtsignals;
- - Verstärken oder Abschwächen mindestens einer Lichtamplitude über mindestens einen Frequenzbereich des Lichtsignals; und
- - Variieren mindestens einer Lichtamplitude des Lichtsignals über ein Zeitmuster.
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Gemäß einem zweiten Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird ein Verfahren für Biofeedback bereitgestellt, das Folgendes umfasst:
- - Erfassen mindestens eines Biosignals eines Benutzers;
- - Anpassen eines sensorischen Signals relativ zu einer Standardeinstellung des sensorischen Signals; und
- - Ausgeben des angepassten sensorischen Signals an eine Signalwiedergabevorrichtung, die so angeordnet ist, dass sie für den Benutzer wahrnehmbar ist;
wobei das Anpassen umfasst:
- - Bestimmen mindestens eines Merkmals basierend auf dem mindestens einen Biosignal; und
- - das Anpassen des sensorischen Signals auf der Grundlage des mindestens einen Merkmals unter Verwendung eines maschinellen Lernverfahrens oder auf der Grundlage einer Ausgabe von einem vortrainierten maschinellen Lernsystem.
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Darüber hinaus erstreckt sich die Bestimmung über einen Kalibrierungszeitspanne von mindestens 10, vorzugsweise mindestens 20, Sekunden vor der Anpassung.
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Der Fachmann wird erkennen, dass für das Verfahren sinngemäß die gleichen Überlegungen und Vorteile gelten wie für das oben beschriebene System.
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Vorzugsweise umfasst das Verfahren:
- - Definieren des am Ende der Kalibrierungszeitspanne ermittelten mindestens einen Merkmals als zuverlässiges Ausmaß des mindestens einen Merkmals;
- - während des Anpassens zu detektieren, ob die Zuverlässigkeit des mindestens einen Merkmals unter das zuverlässige Ausmaß fällt; und
- - beim Detektieren, dass die Zuverlässigkeit des mindestens einen Merkmals geringer wird als das zuverlässige Ausmaß, vorübergehendes Aussetzen der Anpassung des sensorischen Signals, bis eine weitere Kalibrierungszeitspanne von mindestens 10, vorzugsweise mindestens 20, Sekunden vergangen ist.
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Vorzugsweise umfasst das mindestens eine Biosignal mindestens eine der folgenden Elemente:
- - Gehirnwellen;
- - eine Muskelaktivität
- - eine Herzfrequenz;
- - eine Herzfrequenzvariabilität;
- - einen Atemrhythmus;
- - einen Blutdruck;
- - eine Körpertemperatur;
- - einen Gasgehalt des Blutes;
- - eine Schweißabsonderung;
- - eine elektrodermale Aktivität
- - einen Gesichtsausdruck;
- - einen Parameter für die Geschicklichkeitsleistung; und
- - ein Stimmmuster.
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Vorzugsweise ist das mindestens eine Merkmal ein Signalmerkmal des mindestens einen Biosignals und/oder das mindestens eine Merkmal ist ein Benutzermerkmal, das ausgewählt wird, um eine Gruppe, zu der der Benutzer gehört, von einer Vielzahl von Gruppen zu unterscheiden oder um den Benutzer individuell von anderen Benutzern zu unterscheiden.
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Vorzugsweise basiert das Anpassen ferner auf mindestens einer Voreinstellung, wobei die mindestens eine Voreinstellung mindestens eines der folgenden Elemente umfasst: einen Entzerrer, ein Genre und ein Timbre. Die Voreinstellung kann vorzugsweise vom Benutzer vor der Anpassung manuell angepasst werden, oder es kann eine Standardvoreinstellung sein, die von einem Bediener des Verfahrens angepasst wird.
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Vorzugsweise ist das sensorische Signal ein Mediensignal, und das sensorische Signal basiert auf einer Vielzahl von Mediensignalen, die zu einer vorbestimmten Medienbibliothek des Benutzers gehören, und wird vorzugsweise daraus ausgewählt.
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Vorzugsweise umfasst das sensorische Signal ein Audiosignal, und das Anpassen umfasst mindestens eines der folgenden Verfahren:
- - Verstärken oder Abschwächen von Audioamplituden des Audiosignals über mindestens 3, vorzugsweise mindestens 5, Frequenzbänder; und
- - das Entfernen oder Hinzufügen mindestens eines Tons aus mindestens einem Frequenzband oder zu mindestens einem Frequenzband.
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Vorzugsweise wird das Anpassen so durchgeführt, dass hörbare Audioverzerrungen in der Nähe der Ränder der Frequenzbänder verhindert werden und dass höhere harmonische Frequenzen des Audiosignals erhalten bleiben.
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Vorzugsweise besteht das sensorische Signal aus einem Videosignal, und das Anpassen umfasst mindestens eines der folgenden Verfahren:
- - Verstärken oder Abschwächen mindestens eines der folgenden Elemente:
- ein Leuchtkraftwert; ein Farbwert; eine Videoeinzelbildrate; eine Videoweichheit; und ein Videofokus;
- - Entfernen oder Hinzufügen von mindestens einem Videoeinzelbild des sensorischen Signals; und
- - Entfernen oder Hinzufügen mindestens einer Videokomponente aus oder zu mindestens einem Videoeinzelbild des sensorischen Signals.
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Vorzugsweise basiert das Anpassen auf verschiedenen Grenzfrequenzen und/oder verschiedenen Dämpfungswerten für verschiedene individuelle Benutzer und/oder für verschiedene Gruppen von Benutzern.
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Vorzugsweise umfasst das sensorische Signal ein Lichtsignal, und das Anpassen umfasst mindestens eines der folgenden Elemente:
- - Ändern einer Kombination von elektromagnetischen Frequenzen des Lichtsignals;
- - Verstärken oder Abschwächen mindestens einer Lichtamplitude über mindestens einen Frequenzbereich des Lichtsignals; und
- - Variieren mindestens einer Lichtamplitude des Lichtsignals über ein Zeitmuster.
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Vorzugsweise wird das Verfahren wiederholt über eine Vielzahl von Biofeedback-Sitzungen durchgeführt, wobei jede Sitzung eine Dauer von mindestens 5 Minuten, vorzugsweise mindestens 10 Minuten, noch bevorzugter mindestens 15 Minuten hat, und wobei die Vielzahl von Biofeedback-Sitzungen mindestens eine Zeitspanne von 3 Tagen, vorzugsweise mindestens 7 Tagen, noch bevorzugter mindestens 28 Tagen umspannt.
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Gemäß einem dritten Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird ein Verfahren zum Bereitstellen eines Empfehlungssystems zum Empfehlen von Medieninhalten an einen Benutzer bereitgestellt, umfassend: Durchführen des Verfahrens eines der oben beschriebenen Verfahren für Biofeedback; und basierend auf Assoziationen des erfassten mindestens einen Biosignals, des sensorischen Signals und des angepassten sensorischen Signals, Durchführen eines maschinellen Lernprozesses, um ein Empfehlungssystem zu trainieren, das zum Empfehlen von Medieninhalten an den Benutzer ausgelegt ist.
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Der Fachmann wird in sinngemäßer Anwendung erkennen, dass für das Verfahren analoge Überlegungen und Vorteile gelten können wie für das oben beschriebene System.
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Gemäß einem vierten Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird ein Empfehlungssystem zum Empfehlen von Medieninhalten bereitgestellt, dadurch gekennzeichnet, dass das Empfehlungssystem gemäß dem Verfahren zum Bereitstellen eines Empfehlungssystems trainiert worden ist.
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Der Fachmann wird in sinngemäßer Anwendung erkennen, dass für das Empfehlungssystem analoge Überlegungen und Vorteile gelten wie für das oben beschriebene System.
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Gemäß einem fünften Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird ein Verfahren zum Bereitstellen eines Entzerrers bereitgestellt, das Folgendes umfasst: Durchführen des Verfahrens eines der oben beschriebenen Verfahren für Biofeedback; und Bestimmen eines Entzerrers auf der Grundlage der Anpassung.
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Der Fachmann wird in sinngemäßer Anwendung erkennen, dass für das Verfahren analoge Überlegungen und Vorteile gelten wie für das oben beschriebene System.
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Gemäß einem sechsten Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird eine Verwendung eines Entzerrers bereitgestellt, der durch das oben beschriebene Verfahren zur Bereitstellung eines Entzerrers bereitgestellt wird.
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Der Fachmann wird in sinngemäßer Anwendung erkennen, dass für diese Verwendung analoge Überlegungen und Vorteile gelten können wie für das oben beschriebene System.
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Vorteilhafterweise ist es dadurch möglich, einen auf einen Benutzer zugeschnittenen Entzerrer für einen anderen Benutzer zu verwenden, wenn der eine Benutzer und der andere Benutzer hinreichend kompatibel sind, beispielsweise aufgrund ihrer Zugehörigkeit zur gleichen Benutzergruppe.
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Gemäß einem siebten Aspekt der vorliegenden Offenbarung wird ein computerlesbarer Datenträger bereitgestellt, der ein Computerprogramm mit Anweisungen enthält, die, wenn sie auf mindestens einem Prozessor ausgeführt werden, den mindestens einen Prozessor veranlassen, eines der oben beschriebenen Verfahren durchzuführen.
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Der Fachmann wird in sinngemäßer Anwendung verstehen, dass für den computerlesbaren Datenträger analoge Überlegungen und Vorteile gelten können wie für das oben beschriebene System.
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Kurzbeschreibung der Zeichnungen & Detailbeschreibung
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Die oben beschriebenen Ausführungsformen werden mit Hilfe der beigefügten Zeichnungen, in denen gleiche Elemente gleiche Bezugszeichen tragen, besser verstanden, wobei:
- 1A schematisch ein System gemäß der vorliegenden Offenbarung zeigt;
- 1B schematisch ein anderes System gemäß der vorliegenden Offenbarung zeigt;
- 1C schematisch ein anderes System gemäß der vorliegenden Offenbarung veranschaulicht;
- 2A schematisch ein Diagramm einer beispielhaften Beziehung während einer Biofeedback-Sitzung zwischen Merkmalen von (Echtzeit- oder Abtastwerte von) Biosignalen (wie Alpha- und Betawellen in Gehirnströmen oder die Intervalle zwischen den Schlägen in der Herzfrequenz) über die Zeit, entweder von einem Biosignal oder durch Kombination der Merkmale von einer Vielzahl von Biosignalen und dem tatsächlichen Wert über die Zeit eines Entspannungsmaßes R veranschaulicht;
- 2B schematisch ein Diagramm einer anderen beispielhaften Beziehung während einer Biofeedback-Sitzung zwischen Merkmalen von (Echtzeit- oder Abtastwerte von) Biosignalen (wie Alpha- und Betawellen in Gehirnströmen oder die Intervalle zwischen den Schlägen in der Herzfrequenz) über die Zeit, entweder von einem Biosignal oder durch Kombination der Merkmale von einer Vielzahl von Biosignalen und dem tatsächlichen Wert über die Zeit eines Wachheits/Konzentrations-Maßes A/F zeigt;
- 3A schematisch einen Beispielgraphen eines Medien-Entzerrers, insbesondere für Audiosignale zeigt;
- 3B schematisch einen Beispielgraphen für einen Licht-Entzerrer zeigt;
- 4 schematisch ein Beispiel für ein Videosignal mit Videoeinzelbildern im Zeitverlauf zeigt;
- 5 schematisch ein Verfahren für Biofeedback zeigt;
- 6 schematisch ein Verfahren zeigt, das ein Verfahren zum Trainieren eines Empfehlungssystems auf der Grundlage des Verfahrens von 5 oder einer Weiterentwicklung des Verfahrens von 5 umfasst, um ein Empfehlungssystem zu erzeugen; und
- 7 schematisch ein Verfahren zeigt, das ein Verfahren zur Bestimmung eines Entzerrers auf der Grundlage des Verfahrens von 5, insbesondere eines Anpassungsschritts dieses Verfahrens, oder einer Weiterentwicklung des Verfahrens von 5 umfasst, um einen Entzerrer zu erzeugen.
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In 1A ist schematisch ein System 100 gemäß der vorliegenden Offenbarung dargestellt. Das System 100 umfasst mindestens eine Eingabevorrichtung 101, die zum Erfassen mindestens eines Biosignals eines Benutzers ausgebildet ist. Bei dem mindestens einen Biosignal kann es sich um eines der oben beschriebenen Biosignale handeln. Die Eingabevorrichtung 101 kann selbst ein Sensor sein, der zum Erfassen des mindestens einen Biosignals eingerichtet ist, oder sie kann eine Schnittstelle sein, die mit einem externen Sensor (nicht dargestellt) gekoppelt ist, um das mindestens eine Biosignal von diesem externen Sensor zu empfangen und somit zu erfassen. Das System 100 umfasst ferner ein Verarbeitungsmodul 102, das so ausgelegt ist, dass es ein sensorisches Signal relativ zu einer Standardeinstellung des sensorischen Signals anpasst. Ein Verarbeitungsmodul 102 kann beispielsweise ein logisches Softwaremodul sein, das in ein elektronisches System mit einem Prozessor und einem Speicher integriert ist. Das System 100 umfasst ferner eine Signalschnittstelle 103, die zur Ausgabe des angepassten sensorischen Signals an ein Signalwiedergabegerät (nicht dargestellt) ausgelegt ist. Die Signalschnittstelle kann z. B. einen Sender umfassen, der zum Übertragen des Signals an die Signalwiedergabevorrichtung ausgelegt ist, oder sie kann direkt mit der Signalwiedergabevorrichtung gekoppelt sein. Die Signalwiedergabevorrichtung kann in einer praktischen Ausführung so angeordnet sein, dass sie für den Benutzer wahrnehmbar ist. Die Signalwiedergabeeinrichtung kann z. B. ein Audio-Lautsprecher oder eine Videoanzeige oder eine Kombination davon sein. Alternativ oder zusätzlich kann die Signalwiedergabevorrichtung z. B. ein Lichterzeugungssystem, ein dimmbares Licht und/oder eine haptische Vorrichtung sein, die zur taktilen Stimulation des Benutzers ausgelegt ist, und/oder jede andere Vorrichtung, die in der Lage ist, eine sensorische Ausgabe auszugeben, die der Benutzer mit einem oder mehreren seiner Sinne wahrnehmen kann. Handelt es sich bei dem Signalwiedergabegerät um eine haptische Vorrichtung, wie z. B. ein Smartphone, dann ist es bevorzugt, eine Vibrationsfunktion der haptischen Vorrichtung mit dem Biosignal des Benutzers, z. B. dem Atemrhythmus des Benutzers, zu koppeln, um das Biofeedback weiter zu verbessern.
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Das Verarbeitungsmodul 102 kann auf dieses Anpassen ausgelegt sein, indem es: mindestens ein Merkmal auf der Grundlage des mindestens einen Biosignals bestimmt und anschließend das sensorische Signal auf der Grundlage des mindestens einen Merkmals unter Verwendung eines maschinellen Lernverfahrens oder auf der Grundlage einer Ausgabe von einem vortrainierten maschinellen Lernsystem anpasst. Das Verarbeitungsmodul 102 ist ferner so ausgelegt, dass das Ermitteln einer Kalibrierungszeitspanne von mindestens 10, vorzugsweise mindestens 20, Sekunden vor dem Anpassen umfasst.
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Das System 100 dient dem Biofeedback in dem Sinne, dass es ein Biosignal von einem Benutzer aufnimmt und ein angepasstes sensorisches Signal ausgibt, das an diesen Benutzer gerichtet werden kann.
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In 1 B ist ein weiteres System 100 gemäß der vorliegenden Offenbarung schematisch dargestellt. Das System 100 der 1B kann eine Weiterentwicklung des Systems 100 der 1A sein und weist daher das gleiche Bezugszeichen auf. 1 B zeigt einen Benutzer 106, mit dem ein optionaler Sensor 104 auf irgendeine Weise verbunden ist. Der Sensor 104 kann z. B. ein EEG-Sensor oder ein beliebiger Sensor sein, der in der Lage ist, zumindest die gewünschte Art von Biosignal für das System 100 zu erfassen. Es können ein oder mehrere Sensoren verwendet werden. Der Sensor 104 kann mit dem System 100 verbunden sein, z. B. mit einer Eingabevorrichtung 101 des Systems 100, um das mindestens eine Biosignal an das System 100 zu liefern.
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1B zeigt ferner eine optionale Signalwiedergabevorrichtung 105, die so angeordnet ist, dass sie für den Benutzer 106 wahrnehmbar ist. Diese Wahrnehmbarkeit ist in dieser Figur durch eine gestrichelte Linie dargestellt. Die Signalwiedergabevorrichtung 105 kann z.B. eine Signalwiedergabevorrichtung sein, wie sie oben in Bezug auf die 1A beschrieben wurde.
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Das System 100 dient dem Biofeedback analog zu der Situation in 1A. 1B zeigt weiter, wie die Rückkopplungsschleife über die Signalwiedergabeeinrichtung 105 geschlossen werden kann.
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In 1C ist ein weiteres System 100 gemäß der vorliegenden Offenbarung schematisch dargestellt. Das System 100 der 1B kann eine Weiterentwicklung des Systems 100 der 1A oder der 1 B sein und weist daher das gleiche Bezugszeichen auf. 1B zeigt einen Benutzer 106, mit dem ein optionaler Sensor 104 auf irgendeine Weise verbunden ist, analog zu der Situation in 1B.
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1C zeigt ferner eine optionale Zwischenvorrichtung 200, z. B. ein Smartphone oder einen Personal-Computer. Die Zwischenvorrichtung 200 kann das mindestens eine Biosignal an das System 100 weiterleiten, z. B. an mindestens ein Eingabegerät 101 des Systems 100.
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1C zeigt ferner eine Medienbibliothek 201, die optional auf der Zwischenvorrichtung 200 gespeichert sein kann und die bevorzugte Medieninhalte des Benutzers 106 enthalten kann. Die Medienbibliothek 201 kann z.B. eine persönliche Musik- , Video- oder Multimediabibliothek auf einem Smartphone oder auf einem Netzwerkspeicher in einem lokalen Netzwerk des Benutzers 106 sein. Alternativ kann die Medienbibliothek 201 auch an einem anderen Ort, z. B. in der Cloud, als Streaming-Medienbibliothek des Benutzers 106 gespeichert sein. Die Medienbibliothek 201 kann mit dem System 100, insbesondere mit dem Verarbeitungsmodul 102 des Systems 100, verbunden sein, um eine Voreinstellung des sensorischen Signals bereitzustellen. Dies hat den Vorteil, dass das System 100 mit den bevorzugten Medieninhalten des Benutzers 106 arbeiten kann, wodurch das Komfortgefühl des Benutzers 106 verbessert wird.
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2A zeigt schematisch einen Graphen einer beispielhaften Beziehung während einer Biofeedback-Sitzung zwischen Merkmalen von (Echtzeit- oder Abtastwerte von) Biosignalen (wie Alpha- und Betawellen in Gehirnwellen oder die Intervalle zwischen den Schlägen in der Herzfrequenz) über die Zeit, entweder von einem Biosignal oder durch Kombination der Merkmale von einer Vielzahl von Biosignalen und dem tatsächlichen Wert über die Zeit eines Entspannungsmaßes R.
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Diese Beziehung basiert auf einer mathematischen Berechnung der Eingabe von den Merkmalen von (Echtzeit- oder Abtastwerte von) Biosignalen, die zu diesem aktuellen R-Wert führen. Dieser tatsächliche R-Wert bestimmt zusammen mit voreingestellten Werten (die aus den Präferenzen des Benutzers/der Zielgruppe und/oder aus dem maschinellen Lernen stammen) eine kumulative Belohnungsfunktion, die auf das ursprüngliche sensorische Signal (z. B. Musik, Licht usw.) während einer Biofeedback-Sitzung angewendet wird, mit möglichen Anpassungsbeispielen, wie in 3A (Anpassen des sensorischen Audiosignals) und 3B (Anpassen des sensorischen Lichtsignals) dargestellt.
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2B zeigt schematisch einen Graphen eines weiteren Beispiels für eine zeitliche Beziehung während einer Biofeedback-Sitzung zwischen Merkmalen von (Echtzeit- oder Abtastwerte von) Biosignalen (wie Alpha- und Betawellen in Gehirnströmen oder die Intervalle zwischen Herzschlägen), entweder von einem Biosignal oder durch Kombination der Merkmale von mehreren Biosignalen, und dem aktuellen Wert eines Wachheit/Konzentrations-Maßes A/F.
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Diese Relation basiert auf einer mathematischen Berechnung der Eingabe von den Merkmalen von (Echtzeit- oder Abtastwerte von) Biosignalen, die zu diesem aktuellen A/F-Wert führen. Dieser aktuelle A/F-Wert bestimmt zusammen mit voreingestellten Werten (die aus den Präferenzen des Benutzers/der Zielgruppe und/oder aus dem maschinellen Lernen stammen) eine kumulative Belohnungsfunktion, die auf das ursprüngliche sensorische Signal (z. B. Musik, Licht usw.) während einer Biofeedback-Sitzung angewendet wird, mit möglichen Anpassungsbeispielen, wie in 3A (Anpassung des sensorischen Audiosignals) und 3B (Anpassung des sensorischen Lichtsignals) dargestellt.
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3A zeigt schematisch einen Beispielgraphen für einen Medien-Entzerrer 300A. In diesem Beispiel hat der Medienentzerrer 300A die Form einer Funktion der Frequenz f (ausgedrückt in Kilohertz) zum Amplitudenskalierungsfaktor A, wobei der Amplitudenskalierungsfaktor A im Verhältnis zu einer Standardeinstellung, z. B. 1,0 (307), ausgedrückt wird. Es wird deutlich, dass der Medien-Entzerrer auf ein Audiosignal angewendet werden kann, z. B. durch Multiplikation einer Audioamplitude des Audiosignals mit dem Amplitudenskalierungsfaktor für ein bestimmtes Frequenzband. Die Figur zeigt, dass es mehrere Frequenzbänder 301-306 im hörbaren Audiofrequenzband (20 Hz - 20 kHz) geben kann, in diesem Beispiel sechs, obwohl es auch weniger oder mehr sein können, in denen ein Amplitudenskalierungsfaktor definiert ist.
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Es ist wissenschaftlich erwiesen, dass unter allen Medien insbesondere Musik ein direktes Mittel ist, um den menschlichen Geist über den Hörsinn und das parasympathische Nervensystem zu beeinflussen. Dies trägt zur Selbstwahrnehmung und Selbstregulierung bei. Die langfristige Wirkung dieser Ansätze auf den Stressabbau hängt davon ab, wie gut sich die Benutzer an sie halten und wie viel Mühe das kostet. Andere Arten von Mediensignalen, die von den menschlichen Sinnen wahrgenommen werden können, wie z. B. das Sehen oder der Tastsinn, können andere oder ähnliche Auswirkungen haben.
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Für das Frequenzband 301 wird ein linear ansteigender Amplitudenskalierungsfaktor von weniger als 1,0 gewählt, d. h. die Audioamplitude des Audiosignals wird über das Frequenzband 301 linear abgeschwächt.
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Im Gegensatz dazu wird für das Frequenzband 302 ein Amplitudenskalierungsfaktor von mehr als 1,0 gewählt, d. h. die Audioamplitude des Audiosignals wird über das gesamte Frequenzband 302 verstärkt.
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Optional kann es auch ein oder mehrere Frequenzbänder geben, in denen der Amplitudenskalierungsfaktor bei 1,0 gehalten wird, in diesem Beispiel das Frequenzband 303. Das bedeutet, dass die Audioamplitude des Audiosignals in diesem Frequenzband nicht über die Audioamplitudenskalierung angepasst wird.
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Optional können auch komplexere Definitionen des Amplitudenskalierungsfaktors vorgenommen werden. So wird z. B. für das Frequenzband 304 eine lineare stückweise Funktion und für das Frequenzband 305 eine kontinuierliche Kurve definiert.
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Für das Frequenzband 306 wird ein Amplitudenskalierungsfaktor von 0,5 gewählt, d. h. die Audioamplitude des Audiosignals wird über das gesamte Frequenzband 306 abgeschwächt.
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Optional können ein oder mehrere Töne aus mindestens einem Frequenzband entfernt oder hinzugefügt werden (nicht dargestellt).
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Optional können auch einer oder mehrere der Parameter Schwebung, Überblendung und Stereopegel angepasst werden.
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Optional können ein oder mehrere Töne (auch höhere Obertöne) aus mindestens einem Frequenzband außerhalb des hörbaren Audiofrequenzbandes (jenseits des Frequenzbandes 306 oder unterhalb des Frequenzbandes 301) entfernt oder zu diesem hinzugefügt werden.
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3B zeigt schematisch einen Beispielgraphen eines Lichtentzerrers 300B zum Anpassen eines Lichtsignals eines optionalen Lichterzeugungssystems (nicht dargestellt). In diesem Beispiel hat der Lichtentzerrer 300B die Form einer Funktion der Frequenz f (ausgedrückt in Terahertz) zum Amplitudenskalierungsfaktor A. Der Amplitudenskalierungsfaktor A wird im Verhältnis zu einer Standardeinstellung, z. B. 1,0 (317), ausgedrückt. Die Figur zeigt, dass es mehrere elektromagnetische Frequenzbänder 311-316 im sichtbaren Spektrum geben kann, d. h. in dem Teil des größeren elektromagnetischen Spektrums, den der Mensch von etwa 400 THz (rot) bis etwa 800 THz (violett) sehen kann. In diesem Beispiel gibt es sechs solcher Bänder im sichtbaren Spektrum und eines unterhalb des sichtbaren Spektrums, obwohl es auch weniger oder mehr sein könnten, wobei ein Amplitudenskalierungsfaktor definiert ist.
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Die sichtbaren elektromagnetischen Frequenzbänder (oder optional unsichtbare elektromagnetische Frequenzbänder, die detektierbar sind und möglicherweise schädlich sein können) können durch Änderung der Kombination von elektromagnetischen Frequenzen, d. h. polychromatischem Licht (verbunden mit der Farbwahrnehmung) und der Lichtamplitude (verbunden mit der menschlichen Wahrnehmung von Helligkeit oder Farbintensität), gemäß dem in der vorhergehenden 3A, dem Verfahren 100 und dem System 100 beschriebenen und in den 2A und 2B dargestellten Verfahren angepasst werden. Mit anderen Worten, das Anpassen des Lichtsignals kann mindestens eines der folgenden Elemente umfassen:
- - Ändern einer Kombination von elektromagnetischen Frequenzen des Lichtsignals;
- - Verstärken oder Abschwächen mindestens einer Lichtamplitude über mindestens einen Frequenzbereich des Lichtsignals; und
- - Variieren mindestens einer Lichtamplitude des Lichtsignals über ein Zeitmuster, z. B. um ein Flackermuster des Lichtsignals zu erhalten.
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In einem anderen Ausführungsbeispiel kann das sensorische Signal ein Lichtsignal sein, z.B. ein dynamisches Licht oder ein Umgebungslicht, dessen Amplitude erhöht oder verringert werden kann, z.B. gemäß dem in 3B beschriebenen Lichtentzerrer 300B, und/oder dessen Farbwert angepasst werden kann, und/oder das andere Eigenschaften haben kann, die gemäß der vorliegenden Offenbarung angepasst werden können.
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Es können auch mehrere Arten von sensorischen Signalen kombiniert werden, z. B. ein Audiosignal und ein Lichtsignal oder ein Tastsignal und ein Audiosignal oder ein Videosignal und ein Geruchssignal usw.
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4 zeigt schematisch ein Beispiel für ein Videosignal mit den Videoeinzelbildern F1-F4 über die Zeit t. Videoeinzelbilder sind Bilder, die zusammen ein Video bilden.
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In den Videoeinzelbildern F1-F4 wird ein Objekt 401-404 gezeigt, hier abstrakt als Kreuz in einem Rechteck dargestellt, das für den Benutzer von Interesse sein kann. Bei dem Objekt 401-404 kann es sich beispielsweise um einen Bildbereich einer Person oder eines Haustiers oder eines gefälligen unbelebten Objekts handeln. Der Bildbereich der Objekte 401-404 in den jeweiligen Videoeinzelbildern F1-F4 kann relativ zu seiner Standardeinstellung angepasst werden, beispielsweise durch Verstärkung seines Leuchtkraftwertes, durch Verstärkung des Farbwertes, z. B. zur Verbesserung eines dynamischen Kontrastes der Farbwerte des Objekts 401-404, und/oder durch Verstärkung eines Videofokus des Bildbereichs des Objekts 401-404. Zusätzlich oder alternativ können andere Bereiche der Videoeinzelbilder F1-F4 als der Bildbereich des Objekts 401-404 relativ zu ihren Standardeinstellungen angepasst werden, z.B. kann ein Videofokus anderer Bereiche als des Objekts 401-404 abgeschwächt werden, ein Farbwert kann abgeschwächt werden und/oder ein Leuchtkraftwert kann abgeschwächt werden. In diesem Zusammenhang kann es ein Ziel sein, die Wahrnehmung der Person, des Haustiers oder des gefälligen unbelebten Objekts durch den Benutzer zu verstärken, um das Biofeedback weiter zu verbessern.
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Mit anderen Worten, eine oder mehrere der folgenden Operationen können optional an dem Videosignal durchgeführt werden: Verstärken oder Abschwächen mindestens einer der folgenden Operationen: ein Leuchtkraftwert; ein Farbwert; eine Videoeinzelbildrate; eine Videounschärfe; und ein Videofokus; und Entfernen oder Hinzufügen mindestens einer Videokomponente aus oder zu mindestens einem Videoeinzelbild des sensorischen Signals. In diesem Zusammenhang kann eine Videokomponente jeder technische Teil des Videosignals sein, der für die technische Interpretation des Videosignals verwendet werden kann.
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Optional können ein oder mehrere Videoeinzelbilder aus dem Videosignal entfernt werden, z.B. kann das Videoeinzelbild F3 entfernt werden. Optional können ein oder mehrere Videoeinzelbilder zum Videosignal hinzugefügt werden, z. B. kann ein neues Videoeinzelbild zwischen Videoeinzelbild F3 und Videoeinzelbild F4 hinzugefügt werden. In diesem Fall wird vorzugsweise entweder eines der benachbarten Videoeinzelbilder F3 und F4 als neues Videoeinzelbild verwendet, oder es wird ein neues Videoeinzelbild erzeugt, das ein Übergangsvideoeinzelbild zwischen den Videoeinzelbildern F3 und F4 ist, z. B. als Interpolation dieser beiden Videoeinzelbilder.
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In 5 ist schematisch ein Verfahren 500 für Biofeedback dargestellt. Das Verfahren umfasst: Erfassen 501 mindestens eines Biosignals eines Benutzers; Anpassen 502 eines sensorischen Signals relativ zu einer Standardeinstellung des sensorischen Signals; und Ausgeben 503 des angepassten sensorischen Signals an eine Signalwiedergabevorrichtung, die so angeordnet ist, dass sie für den Benutzer wahrnehmbar ist.
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Der Schritt des Anpassens 502 des sensorischen Signals umfasst: Bestimmen 504 mindestens eines Merkmals auf der Grundlage des mindestens einen Biosignals; und Anpassen 505 des sensorischen Signals auf der Grundlage des mindestens einen Merkmals unter Verwendung eines maschinellen Lernverfahrens oder auf der Grundlage einer Ausgabe von einem vortrainierten maschinellen Lernsystem. Die Bestimmung erstreckt sich über eine Kalibrierungszeitspanne von mindestens 10, vorzugsweise mindestens 20, Sekunden vor dem Anpassen.
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Im Folgenden wird ein beispielhaftes Verfahren zur Bestimmung mindestens eines Merkmals auf Basis des mindestens einen Biosignals und zum Anpassen des sensorischen Signals auf Basis des mindestens einen Merkmals unter Verwendung eines maschinellen Lernverfahrens oder auf Basis einer Ausgabe eines vortrainierten maschinellen Lernsystems beschrieben. Das folgende Beispiel bezieht sich speziell auf ein Audiosignal als sensorisches Signal, aber die Überlegungen können auch auf andere Arten von Signalen und auch auf Kombinationen mehrerer Arten von Signalen anwendbar sein.
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Vor oder zu Beginn einer Biofeedback-Sitzung kann ein Standard-Entzerrer ausgewählt werden, z. B. basierend auf einer generischen Vorgabe oder vorzugsweise auf einer benutzerspezifischen oder benutzergruppenspezifischen Vorgabe, die vor der Biofeedback-Sitzung bestimmt wurde, z. B. durch ein maschinelles Lernsystem vortrainiert, um einen Standard-Entzerrer im Voraus zu erzeugen. Während der Biofeedback-Sitzung, d.h. während der Betriebszeit des Biofeedback-Systems, kann ein maschineller Lernagent den Entzerrer steuern, d.h. den Entzerrer anpassen, um ein maschinelles Lernziel zu erfüllen, z.B. ein Ziel zur Optimierung einer kumulativen Belohnungsfunktion. In diesem Sinne kann ein maschinelles Lernverfahren verwendet werden, um eine Beziehung zwischen einem oder mehreren Merkmalen und einer oder mehreren Anpassungen zu erlernen, wobei der Entzerrer kontinuierlich angepasst wird und die Auswirkungen solcher Anpassungen über die Biofeedback-Schleife bestimmt werden. Dies ermöglicht es dem Verfahren, das Anpassen auf der Grundlage des mindestens einen Merkmals mit Hilfe eines maschinellen Lernverfahrens vorzunehmen.
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Alternativ kann das Anpassen des sensorischen Signals auf der Grundlage des mindestens einen Merkmals erfolgen, und zwar auf der Grundlage einer Ausgabe eines vortrainierten maschinellen Lernsystems, wenn kein maschineller Lernagent das Anpassen dynamisch steuert und daraus lernt, indem ein vortrainiertes maschinelles Lernsystem bereitgestellt und dessen Ausgabe als statischer Standard-Entzerrer verwendet wird. Das vortrainierte maschinelle Lernsystem kann selbst zuvor unter Verwendung aller Schritte eines Verfahrens gemäß der vorliegenden Offenbarung trainiert werden, mit der Ausnahme, dass es nicht auf einem anderen maschinellen Lernsystem basiert, sondern z. B. auf einem manuell vordefinierten Standard-Entzerrer.
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Vorteilhafterweise kann die kumulative Belohnungsfunktion ein Maß für die Entspannung des Benutzers oder die Wachsamkeit/Konzentration des Benutzers darstellen, z. B. durch Anwendung einer mathematischen Berechnung auf die Merkmale eines in Echtzeit gemessenen Biosignals (wie EEG-Gehirnströme oder HRV) oder durch Kombination einer Vielzahl von Biosignalen des Benutzers, wie Gehirnströme und Herzfrequenzvariabilität.
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Dem Agenten kann das mindestens eine Biosignal in der vorteilhaften Form der kumulativen Belohnungsfunktion zur Verfügung gestellt werden, vorzugsweise laufend während der Biofeedback-Sitzung. Der Agent kann so ausgelegt sein, dass er die kumulative Belohnungsfunktion als eine Charakteristik des Benutzers interpretiert, z.B. ob der Benutzer entspannt oder angespannt ist.
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Alternativ oder zusätzlich kann der Agent so ausgelegt sein, dass er mindestens eine Signalcharakteristik des mindestens einen Biosignals ableitet und so ausgelegt ist, dass er die Anpassungen auf die mindestens eine abgeleitete Signalcharakteristik stützt.
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Indem er Anpassungen am Entzerrer vornimmt und damit sicherstellt, dass das Audiosignal seinerseits angepasst wird (da der Entzerrer auf das Audiosignal vor der Wahrnehmung durch den Benutzer angewendet wird) und indem er die Auswirkungen dieser Anpassungen auf die kumulative Belohnungsfunktion bestimmt, kann der maschinelle Lernagent belohnt oder bestraft werden, um zu lernen, welche Anpassungen zur größten erwarteten Belohnung führen, d. h. Verstärkungslernen.
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Beachten Sie, dass die obige Beschreibung eines Beispielverfahrens mit maschinellem Lernen nur eine Option darstellt. Der Fachmann wird verstehen, dass auch andere Arten des maschinellen Lernens verwendet werden können.
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In einem weiter entwickelten Beispiel kann der Standard-Entzerrer, der in einer Biofeedback-Sitzung verwendet werden soll, vor der Biofeedback-Sitzung bestimmt werden, z. B. durch Clustern von Benutzern in k verschiedene Benutzergruppen unter Verwendung eines Clustern-Algorithmus wie k-Means-Clustern. Für jede Benutzergruppe kann ein optimaler Entzerrer bestimmt werden, z. B. unter Verwendung des oben beschriebenen Verfahrens, ausgehend von einem generischen Standard-Entzerrer. Dann kann in der vorliegenden Biofeedback-Sitzung ein Benutzer einer Benutzergruppe unter den k verschiedenen Benutzergruppen zugewiesen werden, und der jeweilige Entzerrer dieser Benutzergruppe kann als benutzergruppenspezifischer Standard ausgewählt werden.
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6 zeigt schematisch ein Verfahren 600 mit einem Verfahren 601 zum Trainieren eines Empfehlungssystems basierend auf dem Verfahren 500 aus 5 oder einer Weiterentwicklung des Verfahrens 500, um ein Empfehlungssystem 602 zu erzeugen. Das Empfehlungssystem 602 ist ein Produkt des Verfahrens 601 und ist daher mit einer gestrichelten Linie dargestellt. Das Empfehlungssystem 602 kann anschließend in einem Verfahren 603 zur Nutzung des Empfehlungssystems verwendet werden, welches ebenfalls mit einer gestrichelten Linie dargestellt ist.
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Basierend auf den Assoziationen des erfassten mindestens einen Biosignals, des sensorischen Signals und des angepassten sensorischen Signals kann ein maschineller Lernprozess durchgeführt werden, um das Empfehlungssystem zu trainieren, das für die Empfehlung von Medieninhalten an den Benutzer ausgelegt ist. Ein besonderes Beispiel für empfohlene Medieninhalte kann z.B. eine Sequenz von Audiosignalen, z.B. Musiktitel, sein.
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In einem weiter entwickelten Beispiel kann der maschinelle Lernprozess das Trainieren eines Ensemble-/Hybrid-Empfehlungssystems umfassen, d. h. eines Empfehlungssystems, der so ausgelegt ist, dass es die Ausgaben einer Vielzahl von Empfehlungssystemen kombiniert.
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In einem speziellen Beispiel können die Empfehlungssysteme eine kollaborative Filterung verwenden, z. B. eine kollaborative Filterung von Element zu Element und/oder eine inhaltsbasierte Filterung, z. B. auf der Grundlage des oben beschriebenen Maßes für die Entspannung des Benutzers, einer bestimmten Sequenz von Audiosignalen, die ausgewählt wurden, um an den Benutzer zurückgegeben zu werden, und der Anpassungen, die an den Audiosignalen vorgenommen wurden.
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Vorzugsweise wird das Empfehlungssystem weiterhin auf die oben beschriebene Weise trainiert. Zusätzlich kann es bevorzugt sein, den Benutzer nach einer Bewertung des empfohlenen Medieninhalts zu fragen und das Verfahren zum Trainieren des Empfehlungssystems auf die abgefragte Bewertung zu stützen.
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In einem praktischen Beispiel kann es bevorzugt sein, die Anzahl der anfänglichen Empfehlungskandidaten mit Hilfe von Elementfiltern zu reduzieren, z.B. basierend auf populärer Musik, auf Benutzer- oder Benutzergruppenpräferenzen und/oder auf Expertenmeinungen, um die Dünnbesetztheit der Matrizen, die im Empfehlungssystem verwendet werden, und damit die reduzierte Genauigkeit der empfohlenen Medieninhalte zu verringern.
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7 zeigt schematisch ein Verfahren 700 mit einem Verfahren 701 zur Bestimmung eines Entzerrers auf der Grundlage des Verfahrens 500, insbesondere eines Anpassungsschritts dieses Verfahrens, von 5 oder einer Weiterentwicklung des Verfahrens 500, um einen Entzerrer 702, z. B. den Entzerrer 300A von 3A (oder ähnlich für den leichten Entzerrer 300B von 3B), zu erzeugen. Der Entzerrer 702 ist ein Produkt des Verfahrens 701 und wird daher mit einer gestrichelten Linie dargestellt. Der Entzerrer 702 kann anschließend in einem Verfahren 703 zur Verwendung des Entzerrers verwendet werden, wobei diese Beziehung ebenfalls mit einer gestrichelten Linie dargestellt ist.
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Der Entzerrer 702 kann beispielsweise nach dem oben beschriebenen Verfahren unter Verwendung eines maschinellen Lernagenten erstellt werden, obwohl der Fachmann weiß, dass auch andere Ansätze verwendet werden können.
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WO2012080962A1 offenbart ein System zum Bereitstellen von Biofeedback für eine Person, das eine Quelle zum Erzeugen eines Quellensignals, einen Wandler zum Erzeugen eines Messsignals als Reaktion auf einen physiologischen Parameter, der auf die mentale Entspannung der Person hinweist, einen Filter zum variablen Filtern des Quellensignals durch Modifizieren einer Grenzfrequenz als Reaktion auf das Messsignal und eine Schnittstelle zum Bereitstellen eines Biofeedbacksignals für die Person auf der Grundlage des Quellensignals, wie es durch den Filter variabel gefiltert wurde, umfasst.
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Die oben zitierte Offenbarung erfordert einen Filter zum Anpassen einer Grenzfrequenz an ein Messsignal, das auf mentale Entspannung hinweist, und zum anschließenden Filtern eines Quellensignals durch einen solchen adaptiven Filter und durch Basieren des Biofeedbacksignals auf einem solchen variabel gefilterten Quellensignal.
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Außerdem gibt es in der oben zitierten Offenbarung keine Bestimmung von mindestens einem Merkmal, das auf dem mindestens einen Biosignal basiert, wodurch die Grundlage für die Filterung eingeschränkt wird. Außerdem basiert das Biofeedback-Signal nicht auf Mediensignalen, die zu einer vorgegebenen Medienbibliothek des Benutzers gehören, und kann daher keine optimale Wirkung erzielen.
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Im Zusammenhang mit der vorliegenden Offenbarung kann der Begriff „Konzentration“ so verstanden werden, dass er sowohl mentale Entspannung als auch mentale Leistung umfasst.
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In Ausführungsformen gemäß der vorliegenden Offenbarung kann in Erwägung gezogen werden, dem Benutzer nach der Bereitstellung des angepassten Mediensignals entweder innerhalb der Dauer einer Biofeedback-Sitzung oder nach der Biofeedback-Sitzung das nicht angepasste Mediensignal, d.h. das Mediensignal in seiner Standardeinstellung, zur Verfügung zu stellen, um eine Antwortkonditionierung zu induzieren. Auf diese Weise kann der Benutzer noch leichteren Zugang zu den Vorteilen der vorliegenden Offenbarung haben.
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Vorteilhafterweise können in einigen Ausführungsformen gemäß der vorliegenden Offenbarung dem Benutzer Anweisungen bezüglich Meditationsabläufen und/oder Übungsabläufen gegeben werden. Dies hat den Vorteil, dass das Wohlbefinden des Benutzers weiter verbessert wird.
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In bestimmten Ausführungsbeispielen des Systems und des Verfahrens gemäß der vorliegenden Offenbarung kann der Benutzer zu einer Benutzergruppe von schwangeren Frauen gehören. Eine Schwangerschaft ist mit einer tiefgreifenden kardiovaskulären Anpassung mit verändertem kardialen autonomen Gleichgewicht verbunden. Dies kann anhand der Herzfrequenzvariabilität (HRV) untersucht werden, die die Variation der RR-Intervalle von Schlag zu Schlag im EKG anzeigt. Vor allem das zweite Trimester ist mit einer starken Abnahme der HRV verbunden. Bei einer normalen Schwangerschaft kommt es in allen Trimestern zu einer globalen Verringerung der HRV, die mit dem erstmaligen Gebären verbunden ist. Dies deutet darauf hin, dass die Schwangerschaft ein erhebliches Risiko in Bezug auf ein verändertes kardiales Gleichgewicht darstellt und die HRV ein gutes Instrument zur Beurteilung desselben ist.
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Es ist daher wünschenswert, den Ansatz auf die Benutzergruppe der Schwangeren maßzuschneidern.
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Dies kann vorteilhafterweise dadurch geschehen, dass die sensorischen Signale entsprechend der durchschnittlichen Abnahme, die eine Frau während der Schwangerschaft erfährt, angepasst werden, insbesondere während der ersten Schwangerschaft und während des zweiten Trimesters.
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In Ausführungsformen gemäß der vorliegenden Offenbarung kann maschinelles Lernen auf der Grundlage von gekennzeichneten Daten von zuvor untersuchten schwangeren Frauen angewandt werden, mit dem Ziel, die HRV-Messung auf die Werte vor der Schwangerschaft oder so weit wie vernünftigerweise während der Schwangerschaft zu erwarten ist, unter Bezugnahme auf die am wenigsten betroffenen schwangeren Personen (Referenzgruppe), zurückzubringen.
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Darüber hinaus ist eine Schwangerschaft manchmal mit Hörverlust und vestibulären Beschwerden verbunden; Studien haben ergeben, dass über die Hälfte der schwangeren Frauen unter Tinnitus leiden.
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Vorteilhafterweise können Ausführungsformen gemäß der vorliegenden Offenbarung daher Unterschiede im Biofeedback zwischen schwangeren Frauen mit und ohne Tinnitus-Symptome berücksichtigen.
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Vorteilhafterweise kann durch die Erhöhung der HRV eine höhere körperliche Belastbarkeit erreicht und das psychische Wohlbefinden verbessert werden, möglicherweise mit direkter Auswirkung auf das ungeborene Kind, wodurch die schädlichen Auswirkungen der Schwangerschaft auf das Herz-Kreislauf-System positiv beeinflusst werden.
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Natürlich können die oben genannten Vorteile für schwangere Frauen mit Tinnitus auch für andere Arten von Benutzern mit Tinnitus gelten, ebenso wie für andere Arten von Benutzern mit anderen „Hörverlust“-Symptomen. In anderen Ausführungsbeispielen des Systems und dem Verfahren gemäß der vorliegenden Offenbarung kann zum Beispiel ein Hochfrequenz-Hörverlust bei älteren Menschen berücksichtigt werden, wobei ein Bereich, typischerweise ein breiter Hochfrequenzbereich, innerhalb des hörbaren Schallspektrums betroffen ist.
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Vorteilhafterweise kann das Biofeedback gemäß der vorliegenden Offenbarung Anpassungen des sensorischen Signals beinhalten, die dieses Phänomen berücksichtigen, zum Beispiel durch Optimierung der Anpassungen, um sich auf die nicht betroffenen Bereiche des hörbaren Schallspektrums zu konzentrieren.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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