JP2002520111A - 思考の検知および検知に応答して制御命令の生成をするためのシステムおよび方法 - Google Patents

思考の検知および検知に応答して制御命令の生成をするためのシステムおよび方法

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Abstract

(57)【要約】 思考を検出して思考に対応する制御命令を生成する方法は、ユーザが考えているときに人の耳近傍の気圧をモニタすることによって思考を検出することを含む。方法はさらに、検出された思考に対応する制御命令を提供する工程を含む。思考を検出して思考に対応する制御命令を生成するシステムもまた開示され、ユーザが考えているときに人の耳近傍の気圧を感知する圧力センサ（１２）を含む。センサは圧力に対応する電気信号を生成する。プロセッサ（１８）は、電気信号を処理して思考を検出し、検出に応答して制御命令を生成し、出力周辺機器（２０）に制御命令を送信する。出力周辺機器（２０）は、制御命令に対応する出力制御機能を提供する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】 （発明の分野） 本発明は、一般に思考等の精神活動をセンサーを用いて検知すること、および
検知された精神活動に応答してシステム制御機能を提供することに関する。さら
に詳細には、本発明は、人間の耳の近くの空気圧の変化を分析すること、および
収集したデータを処理することによって思考を検知し、思考に対応する適切な制
御機能性を判定する。
【０００２】 （発明の背景） 長年の間、思考または感情に無意識に応答して、人体が生成する生体電気信号
を用いて、人の思考を解読しようという試みがなされてきた。伝統的なバイオフ
ィードバック技術は、例えば、電気皮膚反応（ＧＳＲ）および皮膚電気反射（Ｅ
ＤＲ）を用いて、皮膚の伝導性および電気感度（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ｓｅｎ
ｓｉｔｉｖｉｔｙ）を測定することに集中してきた。しかしながら、上記の身体
的特性に強い影響を与える人体の化学的特性が、急速に変化することがないので
、従来の技術は遅い。遅い電気化学的応答が、思考または感情を検知する際に、
結果的には数秒の遅れをもたらす。それゆえ、このような限界により、多くの制
御機能環境で必要とされるか、または所望されるリアルタイムな応答の機能性を
欠くこととなった。
【０００３】 従来技術における上記の問題に対する１つの例示的解決策は、人間の指にフィ
ットするセンサースリーブ（ｓｅｎｓｏｒ ｓｌｅｅｖｅ）を用いることである
。このセンサーは、指を通る電流を生成する１対の電極を用いるものであり、ま
た、紫外（ＵＶ）線を皮膚に照射し、心拍活動（例えば、脈拍）、温度（例えば
、抵抗力の変化）、血液の脈拍の量（ｂｌｏｏｄ ｐｕｌｓｅ ｖｏｌｕｍｅ）
、および複合神経活動（ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｎｅｕｒａｌ ａｃｔｉｖｉｔｙ
）を検知する。従来技術のセンサーシステムは、複数の検知されたパラメータを
思考により生成された一連の電気信号として処理する。センサー技術には、しか
しながら、性能のばらつき、および他の制限がある。例えば、血液の脈拍の量お
よび体温等の検知された体のパラメータはかなり遅く、リアルタイムタイプの制
御機能性を妨げるので、この技術もなお遅い。また、このセンサーは、オン／オ
フ、ストップ／ゴー、またはアップ／ダウン等の二値タイプの制御機能性のみ可
能である。多くのタイプの制御システムは３以上の制御状態を必要とするので、
上記の従来技術の解決策は効果的ではない。結果として、このセンサーは受動的
ではなく、むしろ、人体を電流および他の電気的な刺激で能動的に侵し、且つ健
康や環境に対して不確かな影響を及ぼす紫外線等の放射線で人体を照射する。こ
のような不確実性のため、多くの人はこの技術を用いることを差し控える。
【０００４】 それゆえ、思考を検知し、検知とリアルタイムで応答して制御機能を提供する
ためのシステムおよび方法が当該技術分野で必要である。また、パラメータを検
知するために電圧または照射を出力しない受動センサーで、思考の検知が達成さ
れるシステムおよび方法が当該技術分野で必要であり、結果として、さまざまな
制御機能を提供するシステムおよび方法が必要である。
【０００５】 （発明の要旨） 本発明は、思考を検知し、その思考に対応する検知に応答して、１以上の制御
命令を提供するシステムおよび方法に関する。本発明は、人間の耳の近くの空気
圧を受動的に監視することを含む。思考の存在の検知および伝達される思考のタ
イプの判定のために、空気圧の情報が収集および処理される。一度判定されると
、思考に対応する制御命令が、システム制御機能性を遂行するために提供される
。
【０００６】 本発明の１つの局面に基づいて、空気圧が人間の耳の近くに置かれるマイクロ
フォン等の圧力変換器によって、監視および収集される。マイクロフォンは、時
間に関連する、感知された空気圧の変化に対応するアナログ電気信号を生成する
。本発明に基づいて、人の思考が、複数の思考のそれぞれに実質的に特有である
、耳の近くの空気圧の変化をもたらす。よって、検知された空気圧の変化が、思
考の存在およびタイプを検知するために用いられる。
【０００７】 本発明の別の局面に基づいて、監視された空気圧に応答して、圧力センサーが
生成するアナログ電気信号が、思考の存在およびタイプを検知するために、デジ
タル信号データに変換され、処理および分析される。本発明の１つの例示的実施
形態に基づいて、デジタル信号データが、思考と関連するデータをノイズと分離
するために、時間領域から周波数領域へと変換される。検知された思考に対応す
るデータが、次いで、さらに処理され、そして特定の思考に対応する複数のデー
タセットと相関させられ、思考のタイプを判定する。その後、制御命令が、検知
された思考に対応する制御機能を遂行するために提供される。
【０００８】 本発明のまた別の局面に基づいて、特定の思考に対応する複数のデータセット
が、較正または演習モードと関連づけて構築される。このようなモードにおいて
、人が自身の耳の近くに圧力センサーを置き、そして特定の事を思考する一方で
、実質的に同時に、手動で（例えば、ジャンプまたはキック等の特定の機能を示
すために、ボタンを押すか、またはジョイスティックを操作して）思考のタイプ
を１回以上示し、その後の相関のための例示的な思考のシグネチャを提供する。
演習モードは、制御アプリケーションに必要とされる各タイプの思考ごとに複数
回続くことが望ましい。所与の思考についての収集されたデータの各セットに対
して、その後に相関分析で用いられ得るデータセットのさまざまな点での、平均
および標準偏差の見地から、典型的な思考シグネチャを特徴づけるために、統計
モデルが用いられ得る。
【０００９】 本発明のさらに別の局面に基づいて、思考の検知およびそれ検知に応答して１
以上の制御命令の提供をするシステムが、耳の近くの空気圧の変化を検知する圧
力センサーを含む。圧力センサーは、気圧の変化をシステムプロセッサを用いて
処理される電気信号に変換する、マイクロフォン等の変換器を含み得る。プロセ
ッサは、さまざまな形式の信号処理を実行して、思考の検知、思考のタイプの判
定、および所望の制御機能を遂行するための出力周辺装置への１以上の制御命令
の提供を実施する。よって、出力周辺装置は、ディスプレイ、医療機器、産業機
器、その他の１以上の巨大なアレイを含み得る。音波または空気圧の変化を人間
の脳が音に変換するための入力装置として、伝統的に見なされてきた人間の耳が
、脳で生成される思考による気圧の変化を生じる出力装置として用いられ、且つ
監視されるので、本発明のシステムはユニークである。それゆえ、耳の中で起こ
る気圧の変化は、生体信号として用いられ、そして制御機能で用いる思考の発生
およびタイプを検知するために処理される。
【００１０】 本発明に従って、耳の近くの空気圧の変化が起きて、そしてすぐに検知される
ので、実質的にリアルタイムの制御システムを提供する。また、空気圧の変化が
、実質的にさまざまな思考に対して特有であるので、複数の制御機能が従来技術
の二値制御能力に反して、利用可能である。結果として、圧力センサーが受動的
であり、それゆえ、いずれの潜在的な健康および／または環境に関する問題も生
じない。
【００１１】 前述および関連する目的の達成のために、本発明の特徴を以下で十分に説明し
、且つ請求の範囲で詳細に示す。下記の説明および添付の図面は、本発明のある
例示的な実施形態を詳細に示すものである。それらの実施形態は、しかしながら
、本発明の原理が用いられ得る、各種の方法のうちの少数を示したものにすぎな
い。本発明の他の目的、利点、および新奇な特徴が、図面とともに検討すること
で、本発明の下記の詳細な説明からより明らかになる。
【００１２】 本発明を下記の実施形態に関連して示し、且つ説明するが、当業者が本明細書
を読み、そして理解する上で同等のものおよび修正したものを思い浮かべること
は明白である。本発明は、そのような同等のものおよび修正したものの全てを含
み、且つ請求の範囲によってのみ制限される。
【００１３】 （発明の詳細な説明） 以下で、全図面を通じて同一の参照符号が同一の要素を指す添付の図面と共に
、本発明を詳細に説明する。本発明は、思考を検出し、その検出に応答して１つ
以上の制御命令を提供するシステムおよび方法に関する。従来技術においては、
身体の電気化学反応の遅い解析に依存して、思考または感情が検出されていたが
、本発明は、思考に応答してほぼ瞬時に起こる、人間の耳の近くの気圧の変化を
監視して、実質的にリアルタイムの検出および制御システムが提供される。さら
に、気圧の監視は、受動的であり、従って、身体を電気信号および放射線にさら
すことに関する、健康および／または環境上の起こり得る問題点を避ける。また
、気圧の変化は、様々な思考のうちの１つと一意的に対応して（例えば、一意的
な信号シグナチャーを有する）、複数の異なる思考が検出され、複数の制御機能
を必要とするシステムのために、区別されることを可能にする。
【００１４】 本発明の１つの局面によると、思考を検出し、その検出に応答して対応する制
御命令を提供するシステムには、ユーザの耳の近くに位置する圧力センサが含ま
れる。このセンサは、処理回路部と電気通信し、ユーザの思考に起因する、耳の
近くの気圧の変化を検知し、気圧の変化を電気信号へと変換する。電気信号は、
その後、回路部によって処理されて、電気信号の範囲内で思考の存在およびタイ
プが検出され、特定の思考と対応する制御命令が出力周辺装置に提供されて、制
御機能を実現する制御命令が実行される。制御機能の例には、テレビゲームディ
スプレイの制御、車椅子等の医療機器の一部の制御、手を用いなくてもよいマウ
スを実現するコンピュータ機能の制御が含まれ得るが、これらに限定されない。
【００１５】 本発明の他の局面によると、思考を検出し、その思考に対応する制御命令を提
供する方法が提供される。思考は、気圧を監視することによって監視され、気圧
は、耳の近くで、思考およびノイズに対応して変化する。方法には、気圧データ
のアナログ電気信号への変換が含まれ、アナログ電気信号は、さらなる処理のた
めに、続いてデジタル信号データに変換される。データを解析し、思考データか
らノイズを分けることによって、思考の存在を検出するために、データ信号処理
が実現される。その後さらなる処理が用いられて、検出された思考のタイプを判
定し、１つ以上の制御命令を、適切な制御機能の実行のために出力周辺装置に提
供する。
【００１６】 本発明の好適な実施形態において、圧力センサおよびトランスデューサには、
マイクが含まれ、データ信号処理には、データセグメントの周波数領域への変換
が含まれ、思考に関するデータをノイズと区別する。思考が検出された後、さら
なるデータ処理には、周波数領域内の信号データの、複数の周波数領域データ集
合への相関付けが含まれる。得られる相関係数が所定の閾値を越える場合、思考
のタイプが判定され、その思考に対応する１つ以上の制御命令がメモリから引き
出され、出力周辺装置へと送られて、命令が実行され、システム制御機能性が提
供される。
【００１７】 次に、図を参照して、以下に、本発明を詳細に説明する。図１は、思考を検出
し、検出された思考に対応する１つ以上の制御命令を提供するシステム１０を示
すブロックレベル図である。システム１０は、処理回路部１４に接続された圧力
センサ１２を含む。処理回路部１４は、Ａｄｌｉｎｋ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ製
のＰＣＩ９１１８ＨＧデータ取得カード、またはドイツのＩｎｅｓ Ｃｏｍｐａ
ｎｙ Ｇｍｂｈ製のＤＡＱｉ２５０データ取得カード等の、アナログ信号をデジ
タル信号データに変換するアナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換器１６を含む。処
理回路部１４は、また、Ａ／Ｄ変換器１６からデジタル信号データを受け取り、
デジタル信号データ上で様々な信号処理機能を行って、思考の存在を検出し、そ
の思考のタイプを判定するプロセッサ１８を含む。システム１０は、また、プロ
セッサ１８によって提供される、検出された思考に対応する１つ以上の制御命令
を実行する、プロセッサ１８に接続された出力周辺装置２０を含む。
【００１８】 図２ａは、システム１０を例示的環境内に示したものである。図２ａにおいて
、ユーザ２２は、一対のヘッドホン２６の内部に圧力センサ１２を配置すること
で圧力センサ１２を装着している。ヘッドホン２６は好適には、２つの機能を提
供する：（１）圧力センサ１２を耳部付近の比較的固定された位置に位置決めす
る（２）適度な断音効果をもたらすことにより、圧力センサ１２が検出する外部
音量を低減する。ユーザ２２が特定の思考を開始すると、耳部２４の周辺の空気
圧に変化が起こり、この空気圧変化は、思考を一義的に同定する。この空気圧変
化は、圧力センサ１２により検出され、検出された空気圧変化は、アナログの電
気信号に変換され、その後、回路１４により処理される。図２ａにおいて、例示
的出力周辺機器２０をディスプレイとして示している。周辺機器２０は、制御命
令（例えば、テレビゲームでパンチまたはキックを実行するなど）を実行する。
【００１９】 図２ｂは、圧力センサ１２と耳部２４との位置的関係をより詳細に示したもの
である。圧力センサ１２は、センサ（好適にはマイクロホン３０）を装着したヘ
ッドホンハウジングのようなハウジング２８を含む。マイクロホン３０のハウジ
ング２８への装着方法は、マイクロホン３０と耳部２４との間の距離を調整する
ため、異なり得る。マイクロホン３０と耳部２４との間の距離は、例えば、マイ
クロホンの感度に応じて約１〜２インチの範囲で近接するのが好ましいが、他の
距離を用いることもでき、本発明の範囲におさまると考えられる。より好適には
、マイクロホン３０は、耳部２４にできるだけ近接して具合良く位置決めして、
空気圧変化をより感度良く受信するのが好ましい。図２ｂではマイクロホン３０
の形状および位置は縮尺通りではなく、分かり易くするために単に例示的に示し
たものである。
【００２０】 本発明の好適な情報において、マイクロホン３０の感度は、少なくとも４７ｍ
Ｖ／Ｐａ（ミリボルト／パスカル）であり、より好適には、約１０Ｈｚ〜約８０
０Ｈｚの周波数範囲で約１００ｍＶ／Ｐａ以上である。使用可能なマイクロホン
の一例としては、デンマークの
【００２１】
【数１】 が製造しているＭｏｄｅｌ ４１９０のマイクロホンがある。しかし、他の種類
のマイクロホンまたは他の種類の圧力センサを用いることもでき、本発明の範囲
内におさまるものと考えられる。Ｍｏｄｅｌ ４１９０を用いると、上記アナロ
グ出力は、ピークツーピークで約４００ｍＶとなる。しかし、この出力信号の帯
域は、電子部品の帯域係数およびマイクロホンと耳部との位置関係によって異な
り、そのためかなりの変動があり得る。
【００２２】 様々な思考への応答が、どのような物理的、化学的、または神経系統的メカニ
ズムをたどって空気圧変化または耳部付近の空気圧変化を発生または生成するの
か明らかにされていない。仮説によれば、思考内容によって強度が異なることに
より、耳内部または耳付近の不随意筋が微細レベルで収縮または移動し、これに
より、耳部付近の空気が圧縮するために耳部付近の圧力が変化するという。しか
しながら、物理的、化学的、または神経系統的メカニズムの精密性にもかかわら
ず、長年の試験結果では、思考中の人間の耳内部または耳部付近には微細な圧力
変化が発生し、この空気圧変化は実質的に固有のシグネチャーを有しているため
、空気圧変化は各々の思考内容に対して実質的に一意に定まることが分かってい
る。従って、耳部付近の空気圧変化モニタリングして、ユーザの思考の存在およ
び種類を検出することができる。
【００２３】 本発明では、耳部付近の「空気圧変化」という用語を、測定パラメータに特性
を与えるよう、最も広い意味で用いている。空気圧変化は、音波として特徴付け
ることもできる。当業者に周知のように、音波は、「プッシュ」を媒体（この好
適な実施形態では空気）内部の分子から分子へと伝達する縦波である。このよう
な波の復元力は、空気圧により発生する。なぜならば、分子密度が通常よりも大
きいと、圧力も通常よりも高くなり、分子を互いに離す力が働くからである。図
２ｃは、空気中の例示的音波４０を示し、交互に現れる低分子密度ゾーン４２ａ
および高分子密度ゾーン４２ｂで構成される複数のゾーン４２からなる。この分
子密度の差異は、音波が伝搬する際に特定の周波数を持つ空気圧変化として現れ
る。また、当業者に周知のように、音波がソースから広がるにつれて、音波の伝
搬範囲が広がるため、音波強度が低下するが、音波のエネルギー全体は一定であ
る。従って、単位領域あたりのエネルギーは、距離の逆二乗則によって低下する
。そのため、空気圧変化の強度レベルを大きくしてあらゆる音を検出できるよう
、マイクロホン３０を耳部２４に十分に近付けることが望ましい。
【００２４】 音波の可聴範囲の周波数範囲は、約２０Ｈｚ〜約２０ＫＨｚであるが、本発明
では、マイクロホン３０は、十分な感度と高低の周波数の空気圧変化を検出する
のに十分な周波数検出範囲とを有するため、空気圧変化の可聴性に気を配る必要
はない。本発明の好適な実施形態では、長年の試験結果により、約１０Ｈｚ〜約
８００Ｈｚの周波数範囲で思考を検出および同定するのに十分なデータが得られ
ることがわかっているため、約１０Ｈｚ〜約８００Ｈｚの周波数範囲に焦点をお
いている。しかし、任意の周波数範囲をモニタリングしてもよく、このような周
波数範囲の変更は本発明の範囲内におさまるものと考えられる 図２ｄに示すように、（好適にはマイクロホン３０を含む）圧力センサ１２は
、空気圧変化をモニタリングし、空気圧変化のデータをアナログの電気信号５０
に変換する。信号５０は、少なくとも２つの信号構成要素（すなわち高周波要素
５２および低周波要素５４）を含む点に留意されたい。また、電気信号５０内に
は他の周波数も存在し得、本発明は好適には、その後のプロセッサ１８によるデ
ータ処理の際に様々な信号周波数を分析し、この点について以下に詳述する。
【００２５】 図３は、本発明の実行方法１００を開示している。方法１００は、工程１０２
において、人間の思考によって発生する空気圧変化をモニタリングすることによ
り思考を検出する工程を含む。工程１０２において思考を検出すると、工程１０
４において、検出された思考に対応する１つ以上の制御命令を出力周辺機器に提
供し、所望の制御機能を実行する。
【００２６】 図４は、思考を検出する（工程１０２）好適な方法を示す。工程１２０におい
て、図１および図２ａ〜２ｄに関連して開示したような圧力センサを、思考検出
の対象となるユーザの耳部付近に配置する。本発明の好適な実施形態において、
耳部付近の空気圧の変化は、思考に応答して発生するため、工程１２０において
圧力センサを耳部付近に配置する。しかし、思考によって身体の他の部分または
その付近に圧力変化が発生する可能性もあるため、本発明の別の実施形態では、
圧力センサを身体の他の部分またはその付近に位置決めし得、空気圧変化を解析
することによるあらゆる思考の検出が本発明の範囲内にあると考えられる。
【００２７】 工程１２２において、耳部付近の空気圧をセンサを用いてモニタリングし、工
程１２４において、モニタリングした空気圧を電気信号に変換し、その後解析を
行う。工程１２４において空気圧を電気信号に変換した後、工程１２６において
、電気信号を解析し、思考を検出する。さらなるデータ処理を行わなくても工程
１２６において空気圧変化に対応する信号を解析するだけで思考検出が可能であ
ることは想像に難くないが、工程１２６の思考検出工程において信号解析と共に
データ処理を行うのが好ましい。
【００２８】 モニタリングされた圧力に対応する電子信号の分析および処理を行なう方法を
図５に示す。図２ｄに示すようなアナログ信号である電気信号は、図６に示すよ
うに、ステップ１４０においてデジタル信号に変換される。当業者に周知である
ように、選択された周波数でアナログ信号をサンプリングし、信号の振幅を各サ
ンプリング点において特定することにより、アナログ信号はデジタル信号に変換
され得る。その後、サンプリングされたデータポイントの各々が、デジタルワー
ドとしてメモリ内にセーブされ、さらなる分析のために使用される。図６に、サ
ンプリングされたアナログ信号を示す。図中、点線は、特定の期間についての例
示的なアナログ信号を示し、点線上の複数の点は、メモリ内にセーブされた、サ
ンプリングされた振幅値を示す。サンプリング周波数は、十分なデータ点をキャ
プチャして、適切にアナログ信号を表現するのに十分な周波数であるのが望まし
い。好適には、本発明のサンプリングレートは３２ＫＨｚであり、分析が行われ
る合計信号時間の長さは２０４８ｍＳｅｃである。しかし、これとは異なり、他
のサンプリングレートおよびデータ捕捉時間フレームを使用し得、そのような変
形例が本発明の範囲内にあると想定されている。
【００２９】 ステップ１４０において一旦アナログ信号がデジタル信号データに変換される
と、デジタルデータは、ステップ１４２において、例えば信号プロセッサによっ
て分析および処理されて、思考の存在が検出される。好適には、データの分析お
よび処理は、図７および図８に示すように、複数のセグメントにおいて実行され
る。図７に示すように、ステップ１４４において第１のデータセグメントが分析
され、その後ステップ１４６において第２のデータセグメントの分析が行われる
。一旦さまざまなデータセグメントが別個に分析されると、ステップ１４８にお
いて、これらのデータセグメントが一緒に分析される。ステップ１５０において
全てのデータセグメントが分析されていない場合、方法１４２はステップ１４６
に戻り、次のデータセグメントが分析され、その後、ステップ１４８において、
前のセグメントの全てが一緒に分析される。ステップ１５０において全てのデー
タセグメントが分析されるまでこのプロセスが継続され、したがって、ステップ
１５２において、分析されたデータセグメントを用いて結果を生成することがで
きる。
【００３０】 データセグメント分析が図８に示され得る。図中、デジタル信号データ１５４
は、簡略化のために連続的なものとして示される。分析のためのデータの合計長
は、好適には、各々が３２ｍＳｅｃの長さを有する６４個のセグメントに分割さ
れる。信号１５４が高周波数成分１５５および低周波数成分１５６の両方を含む
ことに留意されたい。思考に関連するデータがいずれかの成分内に潜在的に見つ
かり得るか、または、思考データが複数のデータセグメントに亘り得るので、デ
ータセグメントは、一緒に分析されるとともに、別個に分析されるのが好ましい
。したがって、図７のステップ１４４において、第１のデータセグメントが分析
され（領域１５７）、ステップ１４６において、第２のデータセグメントが分析
され（領域１５８）、ステップ１４８において、両方のデータセグメントが一緒
に分析される（領域１５９）。その後、プロセスは全てのデータセグメントにつ
いて継続して行なわれる。その結果、実験テストは、関心のある信号が通常約１
０Ｈｚ〜約８００Ｈｚの範囲内にあることを示すので、本発明のデータ分析は、
好適には、高周波数信号および低周波数信号の両方を分析して、思考を検出する
。
【００３１】 図５に戻ると、思考データであるとみなされたデータが、ステップ１４２にお
ける圧力データ内に一旦見つかると、次の分析が行われて、ステップ１６０にお
いて検出された思考のタイプが判定される。好適には、そのような分析は、検出
された信号と予め識別された思考に対応する複数の格納されたデータセットとの
間の相関関係を含む。検出された信号データが、所定の量（通常、相関係数によ
って特定される）内で、格納されたデータセットのうちの１つと相関関係がある
場合、思考のタイプが判定されており、その特定の思考に対応する１つ以上の制
御命令が取り出され、出力周辺機器に出力されて、所望の制御機能を提供する。
しかし、それとは異なり、一旦思考が検出されると、他の技術を利用して思考タ
イプを特定し得る。そのような技術が本発明の範囲内にあると想定されている。
【００３２】 データセグメント内のデジタル信号を分析する１つの例示的な方法を図９に示
す。３２ｍＳｅｃの各データセグメントについて、データは、ステップ１７０に
おいて、例えば当業者に周知の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いて、時間ドメ
インから周波数ドメインに変換される。周知であるように、時間ドメイン信号ｆ
（ｔ）は、次の式に基づいて、周波数ドメインｆ（ｊω）とリンクされる。
【００３３】
【式１】 Ｆ（ｆ（ｔ））は、従来のフーリエ変換である。当業者に周知のように、高速フ
ーリエ変換は、離散フーリエ変換を計算するための効率的なアルゴリズムである
ので、高速フーリエ変換は従来のフーリエ変換に関係している。デジタル信号デ
ータが高速フーリエ変換を介して周波数ドメインに変換された後、ステップ１７
２において、周波数ドメインデータが処理されて、思考に関するデータがノイズ
データから区別される。当業者に周知のように、ノイズとは異なり、データ信号
は一定の物理的特性を有するので、ノイズからのデータの分離は、周波数ドメイ
ンにおいてしばしば簡略化される。時間ドメイン内のデータ信号はノイズよりも
小さな振幅を有するが、データ信号は周波数ドメイン内のノイズよりも大きな振
幅を有する。したがって、高速フーリエ変換は、ノイズを分離するための典型的
な方法である。
【００３４】 デジタル信号データのデータ処理の周辺の詳細は、当業者に周知のさまざまな
データ処理技術を介して達成され得、任意のデータ処理手法が本発明の範囲内に
あると想定されている。多くの異なるデータ処理手法を使用し得るが、以下の方
法と共に、好適な手法を以下に開示する。
【００３５】 本発明の好適な実施形態による、図５のステップ１４２のデータ処理を図１０
に詳細に示す。図７および図８と共に説明したように、２０４８ｍＳｅｃの合計
捕捉時間長を有するデジタル信号データを、複数のデータセグメントに分離する
。３２ｍＳｅｃの長さである各データセグメント１８０について、図１１に示す
ように、ステップ２００において、データセグメント１８０の一部分に対応する
時間窓１８２が選択される。本発明の好適な実施形態によると、時間窓１８２は
１６ｍＳｅｃの長さであり、したがって、データセグメントの半分を構成する。
その後、ステップ２０２において、時間窓１８２内のデータセグメント部分のデ
ータは、例えばＦＦＴ技術を用いて、時間ドメインから周波数ドメインに変換さ
れ、その結果、図１２に示す周波数スペクトル２０３が得られる。図１２の詳細
は必ずしも図１１のデジタル信号とは一致しないが、明瞭さのために簡略に提供
されていることに留意されたい。図１２に示すように、ｆMINは信号捕捉の合計
時間に関し（この特定の実施形態において、２０４８ｍＳｅｃであり、したがっ
てｆMINは０．５Ｈｚに等しい）、ｆMAXは可変であるナイキスト周波数に等しい
が、この特定の例では、１６ＫＨｚに等しい。
【００３６】 その後、図１２の周波数ドメインデータは、ステップ２０において、変換され
たデータ部分についてパワースペクトル２０４を計算することによりさらに処理
される。これを図１３にグラフで示す。当業者に周知のように、パワースペクト
ルは、周波数スペクトルデータの平方を計算することにより決定され得る。
【００３７】 その後、図１３のパワースペクトル２０４は、好適には、各思考についての較
正処理の間に規定される複数の周波数範囲内のパワー振幅（ｐｏｗｅｒ ａｍｐ
ｌｉｔｕｄｅ）を合計することによってさらに処理される。ここで、較正は、ユ
ーザが各思考についてシステムを調節する場合に方法を適用するプロセスである
。範囲の個数が２０〜５０の間を変化し得、周波数範囲が等しい長さである必要
はないことが実験によって分かった。例えば、「蹴る（ｋｉｃｋ）」という思考
について、以下のように２６個の周波数範囲を使用した。
【００３８】
【数２】 ステップ２０６において、各独立した範囲について、その範囲内のパワースペク
トルデータを利用して、各特定の周波数範囲内の各データ点についてのパワー振
幅の合計を効率的に含むパワースペクトルの積分値２０７を計算する。各範囲に
ついての例示的な積分値２０７を、図１４にグラフで示す。図１４において、明
瞭さのため、６個の周波数範囲のみを示す。他の個数の周波数範囲が本発明の範
囲内にあると想定されているが、しかし好適には、このような範囲が２０〜５０
個存在する。
【００３９】 ステップ２０６において信号データの積分値２０７が計算された後、図１０の
ステップ２０８において、ノイズデータを用いて各周波数レンジについての信号
対ノイズ比（Ｓ／Ｎ）を計算する。ノイズデータは好ましくは、思考が検出され
る前に圧力センサを用いて空気圧データを監視することによって取得される。次
に、記録されたノイズデータを周波数領域に変換し、ノイズパワースペクトルを
生成して、信号データについて前述したのと同様に複数の周波数レンジについて
ノイズ積分値を計算する。信号データの積分値２０７（Ｓ）およびノイズデータ
積分値（Ｎ）（図示せず）を用い、以下の計算式を用いて各周波数レンジについ
ての信号対ノイズ比（Ｓ／Ｎ）を計算する： Ｓ／Ｎ＝（Ｓ−Ｎ）／Ｎ×１００％ 各周波数レンジについての信号対ノイズ比（Ｓ／Ｎ）が計算されると、この比を
所定のしきい値と比較され（好ましくはしきい値は実証的に決定された値である
２０％に等しい）、ステップ２１０において、この比較を用いてさらなる分析の
ためのデータ信号積分値２０７の部分集合を選択する。
【００４０】 データ信号積分値の部分集合を選択するための好適な方法を図１５に示す。ス
テップ２３０において、複数の周波数レンジ中の最初の周波数レンジに対応する
ように変数「ｉ」を初期化する。最初の周波数レンジ（ｉ＝１）について、ステ
ップ２３２において信号対ノイズ比（Ｓ／Ｎ）を所定のしきい値と比較する。比
（Ｓ／Ｎ）がしきい値を越えた場合（ＹＥＳ）、ステップ２３４においてその周
波数レンジについてのデータ信号積分値は信号積分値部分集合に含められ、ステ
ップ２３６において変数「ｉ」を次の周波数レンジに対応するようにインクリメ
ントする。次にステップ２３８において、変数「ｉ」を、予め較正された周波数
レンジ（実証的に決定される）の総数を表す数と比較する。ステップ２３８にお
いて各周波数レンジについての信号対ノイズ比（Ｓ／Ｎ）がまだ評価されていな
ければ、ステップ２３２において次の周波数レンジについての信号対ノイズ比（
Ｓ／Ｎ）を評価する。
【００４１】 ステップ２３２において、特定の周波数レンジの信号対ノイズ比（Ｓ／Ｎ）が
しきい値より大きくなければ（ＮＯ）、ステップ２４０においてその特定の周波
数レンジに対応するデータ信号積分値はデータ信号積分値の部分集合に含められ
ない。全ての周波数レンジが分析された後（ステップ２３８でＹＥＳ）、所定の
しきい値より大きい信号対ノイズ比（Ｓ／Ｎ）を有するデータ信号積分値の部分
集合２４１が、図１６に示すように存在する。部分集合中の積分値の数を次にカ
ウントし、図１０のステップ２５０における後の分析を行うために部分集合が十
分大きいか否かを決定する。例えば、周波数レンジの数が６であり、かつ十分に
高い信号対ノイズ比（Ｓ／Ｎ）を含む部分集合が図１６に示すように４であれば
、データ信号積分値２０７の６６％は部分集合内にある。このパーセンテージを
次に所定のしきい値（好ましくは実証的に確率された値である７０％）に比較さ
れ、もししきい値を越えていなければ、分析を継続するために十分なデータが存
在しないという結論が出される。この特定の例において６６％＜７０％であるた
め、積分値の部分集合はさらなる分析のために十分には大きくなく、データサン
プルの検出プロセスは中断される。
【００４２】 図１０を再び参照し、ステップ２１０においてデータ信号積分値の部分集合が
選択されると（かつ積分値の数が継続するために十分であれば）、ステップ２５
０において思考の存在を検出するために積分値の部分集合２４１が用いられる。
ステップ２５０が完了すると、ステップ２５２において、思考が検出されたか否
かを決定するための決定がなされる。この問い合わせの答えが肯定（ＹＥＳ）で
あると（例えば部分集合内に十分な数のデータ信号積分値が存在するなど）、メ
ソッド１４２は引き続きステップ２５４において分析を継続し、ここで、図１１
に示すタイムウィンドウ１８２が異なるデータセグメント部分に対応するように
移動される。好ましくは、タイムウィンドウ１８２（１６ｍＳｅｃ幅）が右に１
ｍＳｅｃ移動され、新しいデータセグメント部分について図１０のステップ２０
２〜２５０を再び繰り返す。思考が検出されたにも関わらずプロセスがステップ
２５２および２５４で継続する理由は、ステップ２０２〜２５０で分析されたデ
ータセグメント部分の長さは１６ｍＳｅｃだけであり、検出された思考に対応す
るさらなるデータ信号情報が、次の隣接するデータセグメント部分中に（あるい
は次の３２ｍＳｅｃのデータセグメント中にさえも）存在し得るからである。従
って、ステップ２５２において思考が検出されなくなり（ＮＯ）、ステップ２５
６において次の問い合わせ（前回に思考が検出されたかの答えが肯定になるまで
（ＹＥＳ））、メソッド１４２はステップ２０２〜２５０を継続する。もしステ
ップ２５２において前回に思考が決定されておりかつこれ以上検出されなければ
、そのときメソッド１４２は、ステップ２５８において全ての思考データが検出
されたものと結論し、次にメソッドは、図５のステップ１６０における思考のタ
イプの決定へと進むことができる。
【００４３】 ステップ２５２において思考が検出されなかった（ＮＯ）と決定され、かつス
テップ２５６において前回に思考が検出されていなければ、そのときメソッド１
４２はステップ２５４へと進むことによりその検出プロセスを継続し、ここで、
タイムウィンドウ１８２を好ましくは右に１ｍＳｅｃインクリメントして移動さ
れることにより、ステップ２０２〜２５０の思考検出のプロセスを再び開始する
。
【００４４】 ステップ２５８において思考の検出が完了すると、図５のステップ１６０にお
いて思考のタイプが決定される。決定を達成するために好適な方法を図１７およ
び１８に示す。図１７中、ステップ２６０において、検出された思考に対応する
データ信号積分値の部分集合に関連するデータを、メモリに格納された１セット
の較正済みデータに相関付けることにより、思考のタイプが決定される。ここで
、データセットの各々は、特定の予め同定された思考に対応する。相関は好まし
くは図１８に示すように決定される。各周波数レンジ（ｆ1、ｆ2、．．．ｆn）
についての信号対ノイズ比（Ｓ／Ｎ）をＹ軸上にプロットしている。さらに、デ
ータセットの信号対ノイズ比（Ｓ／Ｎ）の各々を同様にプロットする。こうして
、図１８にグラフ表現したように、２つのデータセット間の相関を、例えば以下
のようなＰｅａｒｓｏｎ相関を用いて計算することができる：
【００４５】
【数３】 ここで、ρ（ｘ，ｙ）は相関係数であり、ａｖｇ（ｘ）はΣｘi（ｉ＝１〜Ｎ。
ただしＮは周波数レンジの数である）である。あるいは、しかし他の相関方法を
用いてもよく、そのような相関法はそれぞれ本発明の範囲内に属するものと考え
られる。
【００４６】 検出された思考データおよび格納されたデータセット（思考シグネチャーテン
プレートとして機能する）の各々を用いて相関係数を決定し、ステップ２６２に
おいて相関しきい値（好ましくは５０％であるが他のしきい値も用いられ得る）
に対して比較される。さらに、しきい値はプログラマブルにされるかあるいはユ
ーザ定義されることで、システムの感度を「チューニング」することができる。
例えば、所望に応じ、ユーザ特異的な用途（話者に依存する音声認識と同様な場
合）にシステムをチューニングするときには相関しきい値を増大させ得、一方、
複数のユーザによる使用（話者に非依存の音声認識と同様な場合）に対しては相
関しきい値を低くし得る。ステップ２６２において各相関付けられたデータセッ
トに対する相関係数がしきい値未満であれば（ＮＯ）、ステップ２６６において
思考は検出されない。しかし、格納されたデータセットのうちの１つが検出され
た思考に対しステップ２６２において十分に相関していれば、ステップ２６４に
おいて思考のタイプが検出され、検出された思考のタイプに対応する１つ以上の
制御命令が（好ましくはルックアップテーブルを用いて命令を検索することによ
り）提供されて所望の制御機能を実現することができる。
【００４７】 本発明を、特定の好適な実施形態について示し説明したが、本明細書および付
属の図面を読み理解することにより、これと均等な変更例および改変例が当業者
に想起されることは明らかである。特に上述の要素（アセンブリ、デバイス、回
路など）によって行われる様々な機能について、そのような要素を記述するため
に用いられる用語（「手段」と言及されるものも含む）は、特に断らない限り、
記載された要素の特定された機能を行う任意の要素（すなわち機能的等価物）に
対応することが−−たとえ本明細書に例示された本発明の実施形態例における機
能を行う開示された構造に対し構造的には等価でなくとも−−意図される。また
、本発明の特定の特徴を複数の実施形態のうちの１つのみについて開示した場合
も、そのような特徴は、所与のあるいは特定の用途において所望であり有利であ
れば、その他の実施形態の他の１つ以上の特徴と組み合わせられ得る。
【図面の簡単な説明】
【図１】 図１は、本発明による、思考を検出し、検出された思考に対応する制御機能を
提供するように用いられるシステムを示すブロックレベル図である。
【図２ａ】 図２ａは、本発明による、ディスプレイに接続されたプロセッサと電気通信し
ている圧力センサを耳の近くにつけているユーザの環境図である。
【図２ｂ】 図２ｂは、本発明の１つの局面による、耳の近くの気圧を監視する圧力センサ
をより詳細に示す、図２ａの一部分の拡大図である。
【図２ｃ】 図２ｃは、本発明による、複数の縦方向の分子密度変化を表す、空気中の波の
絵画図である。
【図２ｄ】 図２ｄは、本発明による、圧力センサにとって局所的である位置での気圧の変
化を示す圧力センサと関連付けられたトランスデューサが発生する例示的な電気
信号を示すグラフである。
【図３】 図３は、本発明による、思考を検出し、検出された思考に応答して制御命令を
提供する方法を示すフローチャートである。
【図４】 図４は、本発明による、気圧を監視する方法を示すフローチャートである。
【図５】 図５は、気圧に対応する電気信号を処理して、思考を検出する方法を示すフロ
ーチャートである。
【図６】 図６は、本発明による、アナログ電気信号のデジタル信号データへの変換を示
すグラフである。
【図７】 図７は、本発明による、デジタル信号データを解析する方法を示すフローチャ
ートである。
【図８】 図８は、本発明による、図７のフローチャートのデジタル信号データを解析す
る方法を示すグラフである。
【図９】 図９は、本発明による、デジタル信号データを処理する方法を示すフローチャ
ートである。
【図１０】 図１０は、本発明による、デジタル信号データを処理する方法を示すフローチ
ャートである。
【図１１】 図１１は、本発明による、デジタル信号データセグメントに対応するタイムウ
ィンドウの選択を示すグラフである。
【図１２】 図１２は、本発明による、図１１のデジタル信号データセグメントの例示的な
周波数領域表示を示すグラフである。
【図１３】 図１３は、本発明による、図１２の周波数領域表示のパワースペクトルを示す
グラフである。
【図１４】 図１４は、本発明による、複数の周波数範囲について、図１３のパワースペク
トルの積分値を示すグラフである。
【図１５】 図１５は、本発明による、信号対ノイズ比に基づいて、データ信号積分値の部
分集合を選択する方法を示すフローチャートである。
【図１６】 図１６は、本発明による、図１４のパワースペクトル積分値の、信号対ノイズ
比に基づいて選択された部分集合を示すグラフである。
【図１７】 図１７は、本発明による、データ信号積分値の部分集合を用いて思考の存在お
よびタイプを検出する方法を示すフローチャートである。
【図１８】 図１８は、２つのデータ集合の相関のために、２つのデータ集合の複数の周波
数範囲についての信号対ノイズ比を示すグラフである。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，Ｅ Ａ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ，ＣＺ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＧＨ，Ｇ Ｍ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ， ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，Ｎ Ｏ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ， ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＷ Ｆターム(参考） 4C038 PP03 PS00

Claims (20)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 思考を検出し、該思考に対応する制御命令を生成する方法で
    あって、 人が該思考を行っているときに該人の耳近傍の気圧をモニタすることによって
    該思考を検出する工程と、 該検出された思考に対応する制御命令を提供する工程と、 を包含する方法。
  2. 【請求項２】 前記思考を検出する工程が、 前記耳近傍に圧力センサを配置する工程と、 該圧力センサで前記気圧をモニタする工程と、 検出された気圧変化を電気信号に変換する工程と、 該電気信号を処理して該思考を検出する工程と、 を包含する、請求項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】 前記電気信号を処理する工程が、 該電気信号をディジタル信号データに変換する工程と、 該ディジタル信号データを処理して、前記思考の存在を検出する工程と、 該処理されたディジタル信号データを分析して、該思考に対応する適切な制御
    命令を決定する工程と、 を包含する、請求項２に記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記ディジタル信号データを処理する工程が、 該ディジタル信号データを時間領域から周波数領域に変換する工程と、 該周波数領域データを処理して、ノイズと前記思考とを区別する工程と、 を包含する、請求項３に記載の方法。
  5. 【請求項５】 前記ディジタル信号データを処理する工程が、 （ａ）該データを複数のデータセグメントに分割する工程と、 （ｂ）思考の検出のために第１のデータセグメントを分析する工程と、 （ｃ）思考の検出のために次のデータセグメントを分析する工程と、 （ｄ）思考の検出のためにすべての該分析されたデータセグメントを分析する
    工程と、 （ｅ）すべての該データセグメントが分析されるまで、工程（ｃ）と工程（ｄ
    ）とを反復する工程と、 を包含する、請求項３に記載の方法。
  6. 【請求項６】 前記ディジタル信号データを処理する工程が、 （ａ）時間窓に対応する該ディジタル信号データのセグメントを選択する工程
    と、 （ｂ）該データセグメントの一部分を時間領域から周波数領域に変換する工程
    と、 （ｃ）該変換されたデータ部分用のパワースペクトルを演算する工程と、 （ｄ）該変換されたデータ部分の該パワースペクトルの積分値を複数の周波数
    領域用に演算する工程と、 （ｅ）該変換されたデータ部分積分値と、該複数の周波数領域用のノイズ信号
    の該パワースペクトルの積分値とを用いて、複数のＳ／Ｎ比を演算する工程と、 （ｆ）該変換されたデータ部分積分値のサブセットを、該Ｓ／Ｎ比に基づいて
    選択する工程と、 （ｇ）該変換されたデータ部分積分値のサブセットを評価して、前記思考の存
    在を検出する工程と、 を包含する、請求項３に記載の方法。
  7. 【請求項７】 別の時間窓に対応する、前記ディジタル信号データの別のセ
    グメントを選択する工程であって、これら２つの時間窓が部分的に重複する工程
    と、 思考が検出されるまで、またはすべての該ディジタル信号データが評価される
    まで、工程（ｂ）から工程（ｇ）を反復する工程と、 をさらに包含する、請求項６に記載の方法。
  8. 【請求項８】 前記変換されたデータ部分積分値のサブセットを選択する工
    程が、 前記周波数領域の各々用のＳ／Ｎ比を、所定の閾値と比較する工程と、 該Ｓ／Ｎ比が該所定の閾値より大きい場合、該周波数領域に対応する該変換さ
    れたデータ部分積分値を選択する工程と、 次の分析のために、該選択された変換されたデータ部分積分値のサブセットを
    用いる工程と、 を包含する、請求項６に記載の方法。
  9. 【請求項９】 前記選択されたサブセット内の前記変換されたデータ部分積
    分値の数を閾値と比較する工程と、 該数が該閾値より低い場合、該データ部分を無視する工程と、 を包含する、請求項８に記載の方法。
  10. 【請求項１０】 前記積分値のサブセットを評価する工程が、 該積分値のサブセットを、複数の思考に対応する複数の積分値セットと相関さ
    せる工程と、 該積分値サブセットと、該複数の思考のうちの１つに対応する該積分値セット
    との相関が、所定の閾値より大きい場合、該複数の思考のうちの１つを前記検出
    された思考として選択する工程と、 を包含する、請求項６に記載の方法。
  11. 【請求項１１】 前記複数の思考に対応する前記積分値セットが、ユーザに
    よって思考較正プロセスを介して生成される、請求項１０に記載の方法。
  12. 【請求項１２】 前記思考較正プロセスが、 （ａ）人の前記耳近傍に前記圧力センサを配置する工程と、 （ｂ）該人に、少なくとも１回、特定の思考をさせる工程と、 （ｃ）該思考プロセス中の前記気圧を記録する工程と、 （ｄ）次の相関のために、該特定の思考に対応する積分値セットを生成する工
    程と、 を包含する、請求項１１に記載の方法。
  13. 【請求項１３】 複数の思考のために工程（ａ）から工程（ｄ）を反復し、
    それによって該複数の思考のための積分値セットを生成する工程を包含する、請
    求項１２に記載の方法。
  14. 【請求項１４】 前記気圧をモニタする工程が、 前記耳近傍にマイクロフォンを配置する工程と、 該マイクロフォンを用いて、気圧変化をアナログ電気信号に変換する工程と、
    を包含する、請求項１に記載の方法。
  15. 【請求項１５】 思考を検出し、該思考に対応する制御命令を生成するシス
    テムであって、 人が該思考を行っているときに該人の耳近傍の圧力を感知し、該圧力に対応す
    る電気信号を生成する圧力センサと、 該電気信号を処理して該思考を検出し、かつ、該検出に応答して該制御命令を
    生成する、プロセッサと、 該プロセッサからの該制御命令を受け取り、かつ、該制御命令に対応する出力
    を提供する、出力周辺機器と、 を備える、システム。
  16. 【請求項１６】 前記圧力センサからのアナログ信号を、前記プロセッサに
    よる次の処理のためにディジタル信号に変換するアナログ−ディジタル変換器を
    さらに備える、請求項１５に記載のシステム。
  17. 【請求項１７】 前記圧力センサがマイクロフォンを備える、請求項１５に
    記載のシステム。
  18. 【請求項１８】 前記マイクロフォンが、取付手段によって前記人の耳近傍
    に設けられ、外部圧力ノイズからは実質的に隔離されている、請求項１７に記載
    のシステム。
  19. 【請求項１９】 前記出力周辺機器が、ディスプレイ、ロボット、機械装置
    、医療機器、およびゲームのうちの少なくとも１つである、請求項１５に記載の
    システム。
  20. 【請求項２０】 人の耳近傍の気圧をモニタすることによって思考を検出す
    ることを包含する、思考を検出する方法。
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