KR20050083604A - 사운드 생성 방법, 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체, 스탠드얼론형 사운드 생성 재생 장치 및 네트워크 배신형 사운드생성 재생 시스템 - Google Patents

사운드 생성 방법, 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체, 스탠드얼론형 사운드 생성 재생 장치 및 네트워크 배신형 사운드생성 재생 시스템 Download PDF

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Abstract

카오스성 및 프랙털성을 갖는 기초 정보를 수치 연산 가능한 데이터로 변환함으로써, 카오스성 및 프랙털성을 갖는 기초 정보의 카오스 및 프랙털 특성을 산출하고, 얻어진 카오스 및 프랙털 데이터에 생성 룰을 적용함으로써, 카오스성 및 프랙털성을 갖는 기초 정보에 대한 사운드 생성 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. 카오스성 및 프랙털성을 갖는 기초 정보를 수치 연산 가능한 데이터로 변환하는 기초 정보 변환 수순과, 그 기초 정보 변환 수순에서 변환한 데이터에 기초하여 카오스 어트랙터 및 프랙털 특징을 산출하고, 카오스 특성 공간을 생성하는 카오스 특성 공간 생성 수순과, 프랙털 특성 공간을 생성하는 프랙털 특성 생성 수순과, 그 카오스 특성 공간 생성 수순 및 그 프랙털 특성 공간 생성 수순에서 생성한 카오스 및 프랙털 특성 공간에 있는 데이터로부터 소정의 사운드 생성 룰에 따라 사운드 파일을 생성하는 사운드 생성 수순을 구비하는 카오스 및 프랙털성을 갖는 기초 정보에 대한 사운드 생성 방법에 의해 달성된다.

Description

사운드 생성 방법, 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체, 스탠드 얼론형 사운드 생성 재생 장치 및 네트워크 배신형 사운드 생성 재생 시스템{SOUND GENERATION METHOD, COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM, STAND-ALONE TYPE SOUND GENERATION/REPRODUCTION DEVICE, AND NETWORK DISTRIBUTION TYPE SOUND GENERATION/REPRODUCTION SYSTEM}
본 발명의 기술 분야는, 사운드 생성 방법에 카오스성 및/또는 프랙털성을 갖는 기초 정보를 이용함으로써, 카오스성 및/또는 프랙털성을 갖고, 그 특징을 살린 인체에 유용한 사운드를 생성하는 사운드 생성 방법에 관한 것이다.
또한, 상기 사운드 생성 방법에 기초한 사운드 생성 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체와, 그 목적에 합치한 사운드를 생성하는 스탠드 얼론형 사운드 생성 재생 장치 및 네트워크 배신형 사운드 생성 재생 시스템에 관한 것이다.
종래의 사운드 생성 방법에서, 소위 힐링 뮤직 등의 "치료"를 테마로 한 음악을 수록한 컴팩트 디스크 등은 다수 존재하고 있다. 예로서, 작곡자 및 편곡자의 의도에 따라 뇌파의 α파가 출현하기 쉬운 구성으로 한 α파 음악이나, 자연음을 그대로 녹음하는 힐링 사운드 등이 알려져 있다.
한편, 인체의 생체 신호를 카오스 이론에 의해 비선형 처리를 실시하는 비선형 처리 방법이 최근 주목받게 되었다. 맥파 및 심박 신호에 대하여 이들이 카오스이다라는 조건을 만족시키고 있는지의 여부로써 건강 상태의 진단을 행하는 기술이 개시되어 있다(예를 들면 일본 특개평4-208136호 공보(제2-8페이지) 참조). 이것은 건강한 생체로부터 얻어지는 맥파나 심박 신호에는 카오스성이 있는 것으로 되어 있는 지견을 이용한 것이다. 임의의 데이터가 카오스이기 위해서는, 비정수의 프랙털 차원을 갖는 것, 최대 리아프노프수가 플러스인 것 등의 조건이 일반적으로 자주 이용되고 있다. 마찬가지로, 사람의 심신 상태를 객관적으로 진단하는 기술로서는, 카오스 어트랙터나 리아프노프 지수를 이용한 기술이 개시되어 있다(예를 들면 일본 특개평6-54813호 공보(제2-6페이지) 참조).
또한, 인간의 심신 상태를 정량적으로 평가하는 방법 중 하나로, 뇌파 해석을 들 수 있다. 일반적으로 릴렉스 시에는 α파가 나오고, 흥분하면 β파가 나온다고 한다. 인간의 정신 상태를 평가하는 기술로서는, 2종류의 뇌파 대역 내의 평균 파워값을 구하여, 비를 산출함으로써 인간의 정신 상태를 평가하는 기술이 개시되어 있다(예를 들면 일본 특개2002-577호 공보(제3-5페이지, 도 5) 참조).
그러나, 종래의 사운드 생성 방법에서는, 작곡자 및 편곡자가 의도한 사운드 생성을 하고 있기 때문에, 개인의 생체 정보와 같은 카오스성을 갖는 기초 정보에 기초한 사운드를 생성할 수는 없었다.
본 발명의 목적은, 카오스성 및/또는 프랙털성을 갖는 기초 정보를 수치 연산 가능한 데이터로 변환함으로써, 카오스성 및/또는 프랙털성을 갖는 기초 정보의 카오스 및/또는 프랙털 특성을 산출하고, 얻어진 카오스 및/또는 프랙털 데이터에 생성 룰을 적용함으로써, 카오스성 및/또는 프랙털성을 갖는 기초 정보에 대한 사운드 생성 방법을 제공하는 것이다.
또한, 얻어진 사운드에 대한 평가 결과를 피드백하면서, 보다 편안함이 있는 사운드로 다시 만들 수 있는 사운드 생성 방법을 제공하는 것이다.
또한, 상기 방법에 의한 사운드 생성 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체와, 정보 제공자 개인으로부터의 생체 신호의 측정과 생성된 사운드를 재생하는 스탠드 얼론형 사운드 생성 재생 장치 및 네트워크 배신형 사운드 생성 재생 시스템을 제공하는 것이다.
<발명의 개시>
본 발명은 이하와 같다.
1. 카오스성을 갖는 기초 정보를 수치 연산 가능한 데이터로 변환하는 기초 정보 변환 수순과, 그 기초 정보 변환 수순에서 변환한 데이터에 기초하여 카오스 어트랙터를 산출하고, 카오스 특성 공간을 생성하는 카오스 특성 공간 생성 수순과, 그 카오스 특성 공간 생성 수순에서 생성한 카오스 특성 공간에 있는 데이터로부터 소정의 사운드 생성 룰에 따라 사운드 파일을 생성하는 사운드 생성 수순을 구비하는 것을 특징으로 하는 사운드 생성 방법.
2. 프랙털성을 갖는 기초 정보를 수치 연산 가능한 데이터로 변환하는 기초 정보 변환 수순과, 그 기초 정보 변환 수순에서 변환한 데이터에 기초하여 프랙털 특징을 추출함으로써 프랙털 특성 공간을 생성하는 프랙털 특성 공간 생성 수순과, 그 프랙털 특성 공간 생성 수순에서 생성한 프랙털 특성 공간으로부터 소정의 사운드 생성 룰에 따라 사운드 파일을 생성하는 사운드 생성 수순을 구비하는 것을 특징으로 하는 사운드 생성 방법.
3. 정보 제공자 개인의 시계열적인 생성 신호를 수치 연산 가능한 데이터로 변환하는 생체 신호 변환 수순과, 그 생체 신호 변환 수순에서 변환한 데이터에 기초하여 카오스 어트랙터를 산출하고, 카오스 특성 공간을 생성하는 카오스 특성 공간 생성 수순과, 그 카오스 특성 공간 생성 수순에서 생성한 카오스 특성 공간에 있는 데이터로부터 소정의 사운드 생성 룰에 따라, 상기 정보 제공자에 적응한 사운드 파일을 생성하는 사운드 생성 수순을 구비하는 것을 특징으로 하는 사운드 생성 방법.
4. 정보 제공자 개인의 시계열적인 생성 신호를 수치 연산 가능한 데이터로 변환하는 생체 신호 변환 수순과, 그 생체 신호 변환 수순에서 변환한 데이터에 기초하여 자기 상사 특징을 추출함으로써 프랙털 특성 공간을 생성하는 프랙털 특성 공간 생성 수순과, 그 프랙털 특성 공간 생성 수순에서 생성한 프랙털 특성 공간으로부터 소정의 사운드 생성 룰에 따라, 상기 정보 제공자에 적응한 사운드 파일을 생성하는 사운드 생성 수순을 구비하는 것을 특징으로 하는 사운드 생성 방법.
5. 상기 생체 신호 변환 수순은, 생체 신호를 측정하는 생체 신호 측정 수순과, 그 생체 신호 측정 수순에서 측정된 생체 신호 데이터를 주파수 대역마다의 수치 데이터로서 계산하는 주파수 해석 수순과, 그 주파수 해석 수순에 기초하여 상기 정보 제공자 개인의 생체에서의 신경 종별 특성에 대응하는 사운드 생성 수순을 구비하는 상기 3.에 기재된 사운드 생성 방법.
6. 상기 생체 신호 변환 수순은, 생체 신호를 측정하는 생체 신호 측정 수순과, 그 생체 신호 측정 수순에서 측정된 생체 신호 데이터를 주파수 대역마다의 수치 데이터로서 계산하는 주파수 해석 수순과, 그 주파수 해석 수순에 기초하여 상기 정보 제공자 개인의 생체에서의 신경 종별 특성에 대응하는 사운드 생성 수순을 구비하는 상기 4.에 기재된 사운드 생성 방법.
7. 상기 카오스 특성 공간 생성 수순은, 상기 주파수 해석 수순에서 계산된 정보 제공자 개인의 생체에서의 신경 종별 특성의 수치 데이터를 비교하여, 상기 정보 제공자의 심신 상태를 평가하는 상태 평가 수순과, 그 상태 평가 수순에서의 평가에 따라 카오스 어트랙터를 절단하는 평면을 변경하는 절단면 변경 수순을 구비하는 상기 3.에 기재된 사운드 생성 방법.
8. 상기 프랙털 특성 공간 생성 수순은, 상기 주파수 해석 수순에서 계산된 정보 제공자 개인의 생체에서의 신경 종별 특성의 수치 데이터를 비교하여, 상기 정보 제공자의 심신 상태를 평가하는 상태 평가 수순과, 그 상태 평가 수순에서의 평가에 따라 프랙털 특징을 추출하기 위한 스케일링 폭을 변경하는 스케일링 폭 변경 수순을 구비하는 상기 4.에 기재된 사운드 생성 방법.
9. 상기 사운드 생성 수순은, 상기 생체 신호의 정보 제공자와 대화할 수 있는 인터페이스를 갖고, 사운드 생성에 관한 조건을 입력 가능하게 하는 조건 입력 수순과, 그 조건 입력 수순에서 입력된 조건에 따라, 상기 사운드 생성 룰을 설정하는 생성 룰 설정 수순을 포함하고, 그 생성 룰 설정 수순에서 설정된 생성 룰에 따라 상기 사운드 파일을 생성하는 상기 3.에 기재된 사운드 생성 방법.
10. 상기 사운드 생성 수순은, 상기 생체 신호의 정보 제공자와 대화할 수 있는 인터페이스를 갖고, 사운드 생성에 관한 조건을 입력 가능하게 하는 조건 입력 수순과, 그 조건 입력 수순에서 입력된 조건에 따라, 상기 사운드 생성 룰을 설정하는 생성 룰 설정 수순을 포함하고, 그 생성 룰 설정 수순에서 설정된 생성 룰에 따라 상기 사운드 파일을 생성하는 상기 4.에 기재된 사운드 생성 방법.
11. 상기 상태 평가 수순에서는, 뇌파의 α파의 출현 비율에 의해 심신 상태를 평가하는 상기 7.에 기재된 사운드 생성 방법.
12. 상기 상태 평가 수순에서는, 뇌파의 α파의 출현 비율에 의해 심신 상태를 평가하는 상기 8.에 기재된 사운드 생성 방법.
13. 상기 생체 신호로서 맥파, 심전, 뇌파, 근전 및 호흡 중 적어도 1종을 이용하는 상기 3. 내지 10. 중 어느 하나에 기재된 사운드 생성 방법.
14. 상기 1. 내지 12. 중 어느 하나에 기재된 사운드 생성 방법 중 적어도 1종을 컴퓨터에 의해 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체.
15. 상기 13.에 기재된 사운드 생성 방법을 컴퓨터에 의해 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체.
16. 생체 신호를 측정하는 수단과, 상기 1. 내지 상기 12. 중 어느 하나에 기재된 사운드 생성 방법 중 적어도 1종을 실행하는 컴퓨터와, 그 사운드 생성 방법에 의해 생성된 사운드를 재생하는 수단과, 상기 생체 신호를 제공하여 상기 사운드를 경청하는 정보 제공자 개인의 상태를 측정하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 스탠드 얼론형 사운드 생성 재생 장치.
17. 생체 신호를 측정하는 수단과, 상기 13.에 기재된 사운드 생성 방법을 실행하는 컴퓨터와, 그 사운드 생성 방법에 의해 생성된 사운드를 재생하는 수단과, 상기 생체 신호를 제공하여 상기 사운드를 경청하는 정보 제공자 개인의 상태를 측정하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 스탠드 얼론형 사운드 생성 재생 장치.
18. 상기 1. 내지 상기 12. 중 어느 하나에 기재된 사운드 생성 방법 중 적어도 1종을 실행하는 서버 컴퓨터와, 그 사운드 생성 방법에 필요한 생체 신호를 측정하는 수단 및 사운드를 재생하는 수단을 구비하는 컴퓨터 네트워크로 접속된 원격지의 컴퓨터로 실행하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 네트워크 배신형 사운드 생성 재생 시스템.
19. 상기 13.에 기재된 사운드 생성 방법을 실행하는 서버 컴퓨터와, 그 사운드 생성 방법에 필요한 생체 신호를 측정하는 수단 및 사운드를 재생하는 수단을 구비하는 컴퓨터 네트워크로 접속된 원격지의 컴퓨터로 실행하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 네트워크 배신형 사운드 생성 재생 시스템.
<발명의 효과>
본 발명의 사운드 생성 방법에 따르면, 카오스성 및/또는 프랙털성을 갖는 기초 정보를 수치 연산 가능한 데이터로 변환함으로써, 카오스성 및/또는 프랙털성을 갖는 기초 정보의 카오스 및/또는 프랙털 특성을 산출하고, 얻어진 카오스 및/또는 프랙털 데이터에 생성 룰을 적용함으로써, 카오스성 및 프랙털성을 갖는 기초 정보에 대한 사운드의 생성을 할 수 있다.
본 발명의 사운드 생성 방법에 따르면, 정보 제공자의 맥파 및 뇌파 등을 측정하면서, 카오스 어트랙터를 절단하는 평면, 및 프랙털 특징을 추출하는 스케일링 폭을 변화시킴으로써, 정보 제공자에게 있어서 보다 편안함 효과를 얻는 것을 가능하게 하는 사운드를 생성할 수 있다.
또한, 정보 제공자와 대화하면서 사운드 생성 룰을 변경하는 경우에는, 정보 제공자에게 있어서 보다 편안함 효과를 얻는 사운드를 생성할 수 있다.
또한, 사운드 파일을 생성하는 기초 정보로서, 생체 정보를 이용하는 경우에는, 그 생체 정보 제공자 개인에 적응한 사운드를 생성할 수 있기 때문에, 예를 들면, 그 생체 정보 제공자의 기분이나 몸 상태가 양호할 때의 생체 정보에 기초하여, 몸 상태가 좋지 않을 때, 기분이 우울할 때에 대하여, 몸 상태 개선 및 기분 회복 등의 효과를 발휘하는 사운드를 생성할 수 있다. 유아에 대하여 출생 전에 모친의 태내에서 들었던 소리를 들려줌으로써, 유아를 안정시킬 수 있다고 하는 것과 비슷하게, 개인 특유의 사운드를 들음으로써, 그 사람을 치유하거나, 격려하게 되어, 일반적으로 치유 효능이 있다고 하는 자연계의 소리를 들려주는 것과는, 소리 그 자체의 본질이 상이하다.
심신 상태를 생체 신호의 주파수 대역별 데이터에 의해 평가하고, 얻어지는 평가값이 보다 바람직한 상태로 되도록 수속시키기 위해, 절단면 및 스케일링 폭의 변경과 평가를 반복함으로써, 최선으로 생각되는 것이 얻어지게 된다.
본 사운드 생성 방법의 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체에 따르면, 상기 사운드 생성 방법을 실행하여, 사운드를 생성할 수 있다.
본 스탠드 얼론형 사운드 생성 재생 장치에 따르면, 장치 단체만으로 상기 사운드 생성 방법을 이용하여 사운드를 생성할 수 있다.
본 네트워크 배신형 사운드 생성 재생 시스템에 따르면, 원격지의 컴퓨터에 의해 얻은 생체 신호에 기초하여, 서버 컴퓨터측에서 상기 사운드 생성 방법을 이용하여 사운드를 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 카오스 특성을 갖는 기초 정보로부터의 사운드 생성 방법의 전체 구성을 설명하기 위한 설명도.
도 2는 본 발명의 프랙털 특성을 갖는 기초 정보로부터의 사운드 생성 방법의 전체 구성을 설명하기 위한 설명도.
도 3은 스탠드 얼론형 사운드 생성 재생 장치의 구성도.
도 4는 네트워크 배신형 사운드 생성 재생 장치의 구성도.
도 5는 측정된 맥파의 그래프.
도 6은 측정된 맥파의 그래프.
도 7은 산출된 카오스 어트랙터의 3차원 그래프.
도 8은 산출된 카오스 어트랙터의 3차원 그래프.
도 9는 절단면에 플롯되는 양태를 도시하는 모식도.
도 10은 맥파 데이터를 예로 든 프랙털 특징 추출의 과정에서의 스케일링 변환의 도면.
도 11은 맥파 데이터를 예로 든 프랙털 특징 추출의 과정에서의 스케일링 변환의 도면.
도 12는 맥파 데이터를 예로 든 프랙털 특징 추출의 과정에서의 스케일링 변환의 도면.
도 13은 맥파 데이터를 예로 든 프랙털 특징 추출의 과정에서의 변환의 도면.
도 14의 (a)는 맥파 데이터를 예로 든 프랙털 특징 추출의 과정에서의 스케일링 변환의 도면, (b)는 (a)의 일부분을 확대한 도면.
도 15의 (a)는 도 14의 (b)의 맥파 데이터를 예로 든 프랙털 특징 추출의 과정에서의 스케일링 변환의 도면의 일부분을 확대한 도면, (b)는 (a)의 일부분을 확대한 도면.
도 16은 (a) 맥파 그래프와, (b) 그 맥파 그래프를 스케일링 변환하여 산출한 카오스 어트랙터의 3차원 그래프.
도 17은 (a) 맥파 그래프와, (b) 그 맥파 그래프를 스케일링 변환하여 산출한 카오스 어트랙터의 3차원 그래프.
도 18은 (a) 맥파 그래프와, (b) 그 맥파 그래프를 스케일링 변환하여 산출한 카오스 어트랙터의 3차원 그래프.
도 19의 (a)∼(c)는 스케일링 변환된 각 맥파 데이터로부터 산출된 카오스 어트랙터의 3차원 그래프인 도 16의 (b), 도 17의 (b), 도 18의 (b)를 열거한 도면.
도 20은 맥파 데이터를 예로 든 기초 정보로부터 직접 추출된 프랙털 특징의 그래프로서, (a)는 맥파의 시계열 데이터 그래프, (b)는 |ti-ti±k|=0.5초일 때의 데이터 그래프.
도 21은 맥파 데이터를 예로 든 기초 정보로부터 직접 추출된 프랙털 특징의 그래프로서, (a)는 |ti-ti±k|=0.05초일 때의 데이터 그래프, (b)는 |ti-t i±k|=0.005초일 때의 데이터 그래프.
도 22는 맥파 데이터를 예로 든 기초 정보로부터 직접 프랙털 특징을 추출하는 과정에서의 특징 추출의 측정 방법을 도시하는 모식도.
도 23은 본 발명의 절단면 학습 처리의 전체 구성을 설명하기 위한 설명도.
도 24는 본 발명의 절단면 학습 처리를 설명하는 플로우차트.
도 25는 본 발명의 스케일링 폭 학습 처리의 전체 구성을 설명하기 위한 설명도.
도 26은 본 발명의 스케일링 폭 학습 처리를 설명하는 플로우차트.
도 27은 뇌파 측정 환경의 모식도.
도 28은 국제 뇌파 학회 표준법(국제 10/20법)에 의한 전극 위치를 상으로부터 본 모식도.
도 29는 국제 뇌파 학회 표준법(국제 10/20법)에 의한 전극 위치를 정면으로부터 본 모식도.
도 30은 본 발명의 생성 룰 학습 처리의 전체 구성을 설명하기 위한 설명도.
도 31은 본 발명의 카오스 특성을 갖는 기초 정보로부터의 사운드 생성 룰 학습 처리를 설명하는 플로우차트.
도 32는 본 발명의 프랙털 특성을 갖는 기초 정보로부터의 사운드 생성 룰 학습 처리를 설명하는 플로우차트.
도 33의 (a)는 사운드 경청 시의 생체로부터 측정된 심박의 변동을 산출한 그래프, (b)는 (a)의 심박 변동을 예로 든 생체 신호로부터의 신경 종별 특성의 해석 결과의 그래프.
<발명을 실시하기 위한 최량의 형태>
이하, 본 발명의 실시 형태를 도면에 기초하여 설명한다.
상기 「카오스성」은, 결정론적인 방정식에 따르는 시스템이어도 주기성이나 개략적 주기성를 갖지 않고, 일견 불규칙한 거동을 나타내는 성질을 말한다. 또한, 상기 「프랙털성」은 자기 상사성을 구비하는 것을 말한다.
카오스성 및 프랙털성을 갖는 「기초 정보」는, 생물 및 기상 등으로부터 유래되는 신호이다. 이 예로서 생체 신호 외에, 자연계에서 발생하는 정보, 예를 들면, 강의 시냇물 소리와 같은 소리 데이터나, 바람의 강도 및/또는 방향의 측정 데이터, 지진계에 의해 계측된 진동 데이터 등을 예로 들 수 있다.
상기 「생체 신호」는 신체로부터 측정 가능한 신호이면 되고, 임의로 선택할 수 있다. 이 예로서 뇌파, 맥박을 측정하여 얻어진 맥파, 심장의 박동에 수반하는 활동 전위의 시간적 변화인 심전, 근육의 수축에 수반하는 전위의 시간적 변화인 근전, 및 입으로부터 내쉬는 숨의 압력 또는 유량 등 우의 변화인 호기 등을 예로 들 수 있다.
상기 「사운드 파일」은, 사운드로서 재생 가능한 데이터이면 되고 그 형식은 특별히 상관없다. 또한, 이 예로서, 음성 신호를 PCM(Pulse Code Modulation) 등의 형식으로 샘플링한 형식이나, 소리의 주파수나 길이를 소정의 형식으로 열거하는 형식 등을 들 수 있다. 또한, 구체적으로는, 스탠더드 MIDI 포맷 파일(MIDI 파일, SMF 파일이라고도 함)이나 PCM 등의 형식으로 샘플링한 것을 파일화한 것(WAVE 파일) 등을 들 수 있다.
본 실시예의 생성 방법은, 도 1에 도시한 바와 같이, 카오스성 및 프랙털성을 갖는 기초 정보 A를 측정하여 수치 연산 가능한 데이터로 변환하는 기초 정보 변환부(1)와, 카오스 어트랙터를 산출함으로써 얻어지는 카오스 특성 공간을 생성하는 카오스 특성 공간 생성 수순(2)와, 사운드 생성 룰 B를 적용함으로써, 카오스적인 행동을 하는 사운드 파일 C를 생성하는 사운드 생성 수순(3)을 구비한다.
상기 기초 정보 변환부(1)는, 카오스성 및/또는 프랙털성을 갖는 기초 정보 A를, 정보 측정 장치(101)에 의해 수치 연산 가능한 데이터로 변환하고, 측정용 컴퓨터(102)에 의해 시계열의 카오스성 및 프랙털성을 갖는 기초 정보 A를 측정하는 기초 정보 변환 수순을 구비한다.
또한, 본 실시예의 사운드 생성 방법은, 도 1, 도 2에 도시한 바와 같이, 카오스성 및 프랙털성을 갖는 기초 정보 A를 측정하여 수치 연산 가능한 데이터로 변환하는 기초 정보 변환부(1)와, 프랙털 특징을 추출함으로써 얻어지는 프랙털 특성 공간(6)과, 사운드 생성 룰 B를 적용함으로써, 프랙털적인 행동을 하는 사운드 파일 C를 생성하는 사운드 생성 수순(3)을 구비한다.
본 발명의 생체 신호를 이용한 사운드 생성 방법 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체는, 생체 신호를 이용한 사운드 생성을 컴퓨터에 행하게 하는 프로그램과, 사운드 생성에 이용하는 생체 신호와, 사운드 생성에 의해 얻어진 사운드 파일을 구비하도록 구성된다.
또한, 본 발명의 사운드 생성 재생 장치는, 생체 신호의 측정과, 사운드 파일의 재생을 일체형 혹은 네트워크 접속형으로 구비하도록 구성된다.
일체형의 사운드 생성 재생 장치는 도 3에 도시한 바와 같이, 경청자 상태 측정부, 생체 신호 측정부, 사운드 생성부 및 사운드 재생부를 구비한다.
또한, 네트워크형의 사운드 생성 재생 장치는 도 4에 도시한 바와 같이, 사운드 생성부를 구비하는 서버 컴퓨터와, 이 서버 컴퓨터에 네트워크를 통해 접속되는 원격지의 컴퓨터인 클라이언트 단말기를 구비한다. 또한, 클라이언트 단말기는, 경청자 상태 측정부, 생체 신호 측정부 및 사운드 재생부를 구비한다. 또한, 네트워크는, 경청자 상태 측정부 및 생체 신호 측정부에서 얻어진 경청자 상태 및 생체 신호를 서버 컴퓨터의 사운드 생성부에 송신하거나, 서버 컴퓨터의 사운드 생성부로부터 얻어진 사운드 파일을 클라이언트 단말기의 사운드 재생부에 송신하기 위해 이용된다.
상기 「경청자 상태 측정부」는, 절단면 학습에서 이용하는 경청자 상태를 측정한다. 이 경청자 상태는 임의의 계측 방법으로 구할 수 있으며, 예를 들면 뇌파를 측정함으로써 구할 수 있다. 또한, 본 경청자 상태 측정부는, 뇌파를 측정하여, 경청자 상태를 구한다.
상기 「생체 신호 측정부」는 생체 신호의 측정을 행한다. 또한, 생체 신호로서 맥파를 이용한다.
상기 「사운드 생성부」는, 사운드 생성 방법을 실행할 수 있는 컴퓨터를 구비하고, 경청자 상태 측정부에서 얻은 경청자 상태, 및 생체 신호 측정부에서 얻은 생체 신호에 기초하여 사운드를 생성한다.
상기 「사운드 재생부」는, 사운드 생성부에서 작성된 사운드를 재생하는 스피커 및 증폭기 등을 구비한다.
또한, 상기 「네트워크」는 그 종류 및 형태는 상관하지 않는다.
또한, 본 사운드 생성 방법 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체 및 사운드 생성 재생 장치는, 카오스성 또는 프랙털성 중 어느 하나를 이용한 사운드 생성 방법을 이용해도 되고, 양방의 사운드 생성 방법을 구비하여, 임의로 선택하여 사용할 수도 있다. 또한, 복수의 사운드 생성 방법을 이용하여 얻어진 사운드 파일을 1개로 믹싱할 수도 있다.
1. 카오스성 기초 정보로부터의 사운드 생성
상기 카오스 특성 공간 생성 수순(2)는, 측정된 시계열의 카오스성을 갖는 기초 정보 A를 1차원의 시계열 데이터로 간주하고, x(t)로 정의한다. 여기서 t는 시간의 경과를 나타낸다. 측정된 시계열의 카오스성을 갖는 기초 정보 A의 예로서, 도 5 및 도 6에 맥파의 그래프를 도시하였다.
카오스 어트랙터 산출부(201)는, 시간 지연 τ(초)와 매립 차원 m(차원)이라는 2개의 임의의 파라미터를 이용함으로써, 카오스 어트랙터를 산출한다. 카오스 어트랙터는 m차원의 다변량 데이터로 된다. 카오스 어트랙터의 정의식을 수학식 1에 나타낸다. 또한, 측정된 맥파에 대하여, 시간 지연을 0.1초, 매립 차원을 3차원으로 설정하고, 수학식 1를 이용하여 산출한 카오스 어트랙터의 3차원 그래프의 2개의 예를 도 7 및 도 8에 도시한다.
절단면 구성부(202)는, 산출된 카오스 어트랙터에 대하여 푸앵카레 사상을 이용하여 카오스 주기의 미소한 어긋남을 계산한다. 이 계산은, 카오스 어트랙터의 해 궤도를 소정의 면에서 절단하고, 그 절단면(푸앵카레 절단면) 상에 플롯되는 (m-1)차원의 점렬 p(i)를 구한다. 여기서 i는 교점의 집합 내에서의 시간 추이적인 순서이다.
기준점 설정부(203)는, 카오스 어트랙터와 절단면과의 교점의 벡터를 구하기 위해 이용되는 기준점 Pb를, 절단면 상의 소정의 위치에 설정한다. 이 기준점 Pb는 임의의 위치를 선택할 수 있다.
사운드 생성 수순(3)의 룰 적용부(301)는, 카오스 어트랙터의 절단면 상의 교점인 점렬 p(i)의 위치 벡터 p(i)와 기준점 pb의 위치 벡터 pb의 차 P(i)를 구한다. 예를 들면, 도 9에 도시한 바와 같이 기준점 pb와 절단면 상의 교점 p(1)∼p(5) 사이의 벡터 P(i)로서 계산할 수 있다.
벡터 P(i)와 사운드 생성 룰 B를 조합함으로써, 사운드 생성을 행한다. 사운드 생성에서는 높이 n, 길이 l, 강도 v로 구성되는 사운드의 최소 단위(음소)를 결정한다. m차원의 카오스 어트랙터로부터 생성되는 사운드는, 적어도 m음의 화음의 계열로 구성할 수 있다. 사운드 생성 룰 B는, 예를 들면, 푸앵카레 절단면 상의 점렬 p(i)의 벡터 P(i)로부터, 수학식 2∼수학식 5로 표시되는 변환식으로 제공된다.
여기서, Sk(i)는 채널 k에서의 i번째의 음소이다. 또한, m(a, b)은 옥타브 높이 a, 음계 번호 b의 음계 요소이고, r은 선택된 음계에서의 음의 수이다. 또한, Pk(i)는 벡터 P(i)에서의 k번째의 요소값을 나타내고, mod는 잉여 연산을 나타낸다.
또한, 사운드 생성 룰은, 상기 이외의 룰을 적용할 수 있으며, 예를 들면 전회 및 금회의 교점으로부터 얻은 2벡터 P(i-1), P(i)의 편각 등, 푸앵카레 절단면 상의 교점 및 기준점으로부터 구할 수 있는 길이 및 각도 등의 임의의 요소를 이용할 수 있다. 또한, 이들 요소를 이용하여, 연주 악기(음색)의 종류, 코드 진행, 비브라토, 포르타멘토 및 에코 등의 연주 효과를 결정하고, 보다 심리 효과가 높은 사운드를 생성할 수 있다.
2. 프랙털성 기초 정보로부터의 사운드 생성
상기 프랙털 특성 공간(6)을 구하는 방법으로서는, 측정된 시계열의 프랙털성을 갖는 기초 정보에 대하여 스케일링 변환을 반복하여 행한 기초 정보마다로부터 어트랙터를 산출하는 방법과, 측정된 기초 정보로부터 직접 구하는 방법을 들 수 있다.
상기 프랙털 특성 공간(6)은, 측정된 시계열의 프랙털성을 갖는 기초 정보 A를 1차원의 시계열 데이터로 간주하고, x(t)로 정의한다. 여기서 t는 시간의 경과를 나타낸다. 이러한 x(t)의 2개의 예를 도 10∼도 13과, 도 14의 (a), 도 14의 (b), 도 15의 (a), 도 15의 (b)에 도시한다. 또한, 도 11∼도 13은 도 10의 일부분을 확대한 것이고, 도 14의 (b), 도 15의 (a), 도 15의 (b)는 도 14의 (a)의 일부분을 확대한 것이다. 이러한 x(t)는, 측정된 시계열의 프랙털성을 갖는 기초 정보 A의 예인 맥파의 그래프에 대하여 스케일링 변환을 행하여, 자기 상사적인 프랙털 특징을 추출함으로써 구해진다.
예를 들면, 도 13은 맥파 센서에서 4초간 측정된 지첨 용적 맥파의 시계열 데이터의 1/5(0.8초간)분을 시계열 방향으로 5배 스케일 신장하는 조작을 2회 반복한 결과를 도시하고 있고, 도 16∼도 19는 각각의 시계열의 맥파 (a)로부터 수학식 1을 이용하여 산출된 (b) 어트랙터의 3차원 그래프를 도시하고 있다.
이와 같이 하여 얻어진 3개의 어트랙터 공간에 대하여, 상기 사운드 변환 룰을 적용한 사운드 계열을 믹싱함으로써, 프랙털성을 갖는 기초 정보에 대한 사운드가 생성된다.
또한, 시계열 데이터의 변화가 초래하는 복잡한 형상을 편각의 변동으로 파악하고, 복수의 적절한 스케일로 편각의 변동을 관측함으로써, 측정된 기초 정보로부터 직접 프랙털 특징을 추출하는 것도 가능하다.
예를 들면, 도 20의 (a)에 도시한 측정된 지침 용적 맥파에 대하여, 도 22에 도시한 바와 같은 편각의 산출 방법으로 편각의 변동 θ(t)를 범위 |ti-ti±k｜를 변화시키면서 측정한다. 이 방법은, 임의의 소정 주기로 기초 정보의 일점 Pi(ti, y(ti))를 구하여 기준으로 하고, 그 전 주기 Pi-k(ti-k, y(ti-k))와, 다음 주기 Pi+k(ti+k, y(ti+k))의 2점으로 구성되는 각도를 θ(ti)로 한다.
범위 |ti-ti±k｜를 0.5∼0.005(초)까지 변화시킴으로써, 도 20의 (a), 도 21의 (a) 및 도 21의 (b)에 도시한 바와 같은 3개의 편각의 변동 θ(t)가 얻어진다. 이 계열 θ(t)를 상기 사운드 변환 룰에서의 p(i)로 치환하고, 맥의 리듬에 맞춘 타이밍에서, 사운드 계열을 생성한다. 얻어진 3개의 사운드를 믹싱함으로써, 프랙털성을 갖는 기초 정보에 대한 사운드가 생성된다.
3. 절단면 학습
절단면 학습(4)은, 도 23에 도시한 바와 같이, 정보 제공자의 뇌파를 측정하는 뇌파 측정부(401)와, 뇌파 데이터를 주파수 대역마다의 수치 데이터로서 계산하는 주파수 해석부(402)와, 주파수 대역마다의 수치 데이터를 비교하여, 심신 상태를 평가하는 뇌파 평가부(403)와, 평가에 따라 카오스 어트랙터를 절단하는 평면을 변경하는 절단면 변경부(404)를 구비하도록 구성된다.
본 절단면 학습(4)은, 도 24에 도시한 절단면 학습 처리를 설명하는 플로우차트와 같이, 뇌파 등의 기초 정보에 기초하여 생성한 사운드를 재생한다. 계속해서, 재생한 사운드를 들은 사람의 뇌파를 검출하여 그 평가를 행하고, 평가에 따른 절단면의 변경을 행하는 피드백을 행한다. 이에 의해, 보다 적합한 사운드를 생성할 수 있다.
또한, 본 실시예에서의 스케일링 폭 학습(7)은, 도 25에 도시한 바와 같이, 정보 제공자의 뇌파를 측정하는 뇌파 측정부(701)와, 뇌파 데이터를 주파수 대역마다의 수치 데이터로서 계산하는 주파수 해석부(702)와, 주파수 대역마다의 수치 데이터를 비교하여, 심신 상태를 평가하는 뇌파 평가부(703)와, 평가에 따라 프랙털 특징을 추출하기 위한 스케일링 폭을 변경하는 스케일링 폭 변경부(704)를 구비하도록 구성된다.
4. 스케일링 폭 학습
본 스케일링 폭 학습(7)은, 도 26에 도시한 스케일링 폭 학습 처리를 설명하는 플로우차트와 같이, 뇌파 등의 기초 정보에 기초하여 생성한 사운드를 재생한다. 계속해서, 재생한 사운드를 들은 사람의 뇌파를 검출하여 그 평가를 행하고, 평가에 따른 스케일링 폭의 변경을 하는 피드백을 행한다. 이에 의해, 보다 적합한 사운드를 생성할 수 있다.
상기 뇌파 측정부(401, 701)는, 정보 제공자의 두부 복수 개소에 전극을 장착하고, 각 부위에서의 뇌파를 측정하여, 수치 연산 가능한 데이터로 변환한다.
또한, 뇌파 측정 방법에 대해서는, 국제 뇌파 학회 표준법(국제 10/20법)에 준거하고 있다. 뇌파 측정에 이용하는 전극 위치로서는, (Fp1, Fp2, F7, F8, Fz, C3, C4, Pz, T5, T6, O1, O2)의 12개소를 채용하고 있다. 그 밖에, 지첨 맥파, 안구 운동, 및, 심전도도 측정하고 있다.
뇌파를 측정하는 경우, 예를 들면 도 27의 뇌파 측정 환경의 개략도에 도시한 바와 같이, 뇌파 측정용의 전극을 장착한 피험자의 전방에 소정의 간격을 두고 사운드 재생용의 스피커를 설치한다. 또한, 본 사운드 생성 방법을 동작시키는 컴퓨터를 동작시켜, 얻어진 사운드 파일을 이 스피커로 재생한다. 또한, 도 28, 도 29에 도시한 바와 같이, 전극을 장착하는 위치는, 국제 뇌파 학회 표준법(국제 10/20법)에 의한 전극 위치의 배치도에 따라 행한다.
상기 주파수 해석부(402, 702)는, 측정하여 얻어진 뇌파 데이터를, δ파(0.5∼3Hz), θ파(3∼7Hz), α파(7∼13Hz), β파(13∼30Hz), γ파(30∼40Hz)의 각 주파수 대역으로 분해하고, 각각의 파워 스펙트럼을 계산함으로써 뇌의 상황을 파악할 수 있는 수치 데이터로 하여, 뇌파를 해석한다.
상기 뇌파 평가부(403)는, 해석에 의해 얻어진 주파수 대역마다의 수치 데이터의 상관을 조사하여, 정보 제공자가 편안해지고 있는지의 여부를 평가하고, 그 결과를 보수값으로서 축적한다. 편안함의 평가 척도로서는, 각 주파수 대역의 파가 전체의 뇌파에 차지하는 비율인 각 주파수 대역의 함유율, 각 주파수 대역의 파의 강도 그 자체를 나타내는 각 주파수 대역의 스펙트럼값을 이용하여 전체적인 경향을 파악함으로써 뇌의 상태를 평가하고, 평가값이 높아지는 절단면에 대하여 플러스의 보수값을 제공하며, 평가값이 낮아지는 절단면에 대하여 마이너스의 보수값을 제공한다.
상기 뇌파 평가부(703)는, 해석에 의해 얻어진 주파수 대역마다의 수치 데이터의 상관을 조사하여, 정보 제공자가 편안해지고 있는지의 여부를 평가한다. 편안함의 평가 척도로서는, 각 주파수 대역의 파가 전체의 뇌파에 차지하는 비율인 각 주파수 대역의 함유율, 각 주파수 대역의 파의 강도 그 자체를 나타내는 각 주파수 대역의 스펙트럼값을 이용하여 전체적인 경향을 파악함으로써 뇌의 상태를 평가하고, 평가값이 높아지는 스케일링 폭에 대하여 플러스의 보수값을 제공하며, 평가값이 낮아지는 스케일링 폭에 대하여 마이너스의 보수값을 제공한다.
상기 절단면 변경부(404)는, 평가값이 낮아진 경우에, 지금까지의 축적된 보수값을 고려하여, 절단면을 변경하여 뇌파 측정을 속행한다. 평가값이 수속한 경우에는, 학습이 완료된 것으로 간주하고 현재의 절단면을 최적 절단면으로 하여, 뇌파 측정을 종료한다.
상기 스케일링 폭 변경부(704)는, 평가값이 낮아진 경우에, 지금까지의 축적된 보수를 고려하여, 스케일링 폭을 변경하여 뇌파 측정을 속행한다. 평가값이 수속한 경우에는, 학습이 완료된 것으로 간주하고 현재의 스케일링 폭을 최적 스케일링 폭으로 하여, 뇌파 측정을 종료한다.
본 실시예에서의 생성 룰 학습(5)에서는, 도 30에 도시한 바와 같이, 정보 제공자와 대화할 수 있는 인터페이스를 갖는 사용자 입력부(501)와, 입력 내용에 따라 사운드 생성 룰 B를 변경하는 생성 룰 변경부(502)와, 변경에 따른 사운드를 생성하는 사운드 변경부(503)를 구비하도록 구성된다. 도 31 및 도 32는, 생성 룰 학습 처리를 설명하는 플로우차트이다. 도 31 및 도 32에 도시한 바와 같이, 생성 룰 학습(5)은, 생성하는 사운드의 음색이나 음량 등을 변경할 수 있다.
사운드의 경청자의 심신 상태를 평가하는 수단으로서는, 뇌파 이외에도, 맥박이나 심박의 생체 신호를 측정하고, 그 변동의 주파수 스펙트럼을 관측함으로써 자율 신경계의 활동을 조사하는 방법을 이용한다. 도 33의 (a)는, 사운드 경청 시의 생체로부터 측정된 심박의 변동을 산출한 그래프로서, 이 변동의 주파수 성분을 저주파 성분(0.024∼0.15(Hz)) 및 고주파 성분(0.15∼0.6(Hz)의 2개로 분해하고, 그 함유율의 비인 고주파/저주파를 관측함으로써, 사운드 경청 시의 생체에서의 부교감 신경과 교감 신경의 활동의 비(신경 종별 특성이라고 함)를 측정할 수 있다. 도 33의 (b)는 도 33의 (a)의 심박 변동을 예로 든 생체 신호로부터의 신경 종별 특성의 해석 결과의 그래프이다. 사운드 경청자로부터 뇌파를 측정하는 것이 곤란한 경우에는, 상기 고주파/저주파의 값의 크기로써 사운드 경청자의 편안함의 평가값으로 치환한다.
상기 사용자 입력부(501)는, 정보 제공자가 사운드를 들으면서, 연주 악기, 음고의 범위, 음의 강도의 범위 및 음장의 범위를 변경 가능한 인터페이스를 갖고, 정보 제공자의 취미 및 기호를 반영할 수 있도록 한다.
상기 생성 룰 변경부(502)는, 정보 제공자가 인터페이스를 이용하여 변경한 항목 내용을 생성 룰에 적용한다.
상기 사운드 변경부(503)는, 변경된 생성 룰을 이용하여 사운드를 생성한다.
이러한 카오스 어트랙터를 이용하는 사운드 생성 방법은, 도 1에 도시한 바와 같이, 기초 정보 변환부(1)에 의해 정보 제공자의 기초 정보 A를 측정하여 수치 연산 가능한 데이터로 변환한다. 계속해서, 이 데이터를 카오스 특성 공간 생성 수순(2)에 의해 카오스 어트랙터를 산출한다. 그 후, 얻어진 카오스 어트랙터를 사운드 생성 수순(3)에 건네주어, 사운드 생성 룰 B를 적용함으로써, 카오스적인 행동을 하는 사운드 파일 C를 생성한다.
또한, 프랙털 특징을 이용하는 사운드 생성 방법은, 도 2에 도시한 바와 같이, 기초 정보 변환부(1)에 의해 정보 제공자의 기초 정보 A를 측정하여 수치 연산 가능한 데이터로 변환한다. 계속해서, 이 데이터를 프랙털 특성 공간(6)에 의해 프랙털 특징을 산출한다. 그 후, 얻어진 프랙털 특징을 사운드 생성 수순(3)에 건네주어, 사운드 생성 룰 B를 적용함으로써, 사운드 파일 C를 생성한다.

Claims (19)

  1. 카오스성을 갖는 기초 정보를 수치 연산 가능한 데이터로 변환하는 기초 정보 변환 수순과,
    상기 기초 정보 변환 수순에서 변환한 데이터에 기초하여 카오스 어트랙터를 산출하고, 카오스 특성 공간을 생성하는 카오스 특성 공간 생성 수순과,
    상기 카오스 특성 공간 생성 수순에서 생성한 카오스 특성 공간에 있는 데이터로부터 소정의 사운드 생성 룰에 따라 사운드 파일을 생성하는 사운드 생성 수순
    을 구비하는 것을 특징으로 하는 사운드 생성 방법.
  2. 프랙털성을 갖는 기초 정보를 수치 연산 가능한 데이터로 변환하는 기초 정보 변환 수순과,
    상기 기초 정보 변환 수순에서 변환한 데이터에 기초하여 프랙털 특징을 추출함으로써 프랙털 특성 공간을 생성하는 프랙털 특성 공간 생성 수순과,
    상기 프랙털 특성 공간 생성 수순에서 생성한 프랙털 특성 공간으로부터 소정의 사운드 생성 룰에 따라 사운드 파일을 생성하는 사운드 생성 수순
    을 구비하는 것을 특징으로 하는 사운드 생성 방법.
  3. 정보 제공자 개인의 시계열적인 생성 신호를 수치 연산 가능한 데이터로 변환하는 생체 신호 변환 수순과,
    상기 생체 신호 변환 수순에서 변환한 데이터에 기초하여 카오스 어트랙터를 산출하고, 카오스 특성 공간을 생성하는 카오스 특성 공간 생성 수순과,
    상기 카오스 특성 공간 생성 수순에서 생성한 카오스 특성 공간에 있는 데이터로부터 소정의 사운드 생성 룰에 따라, 상기 정보 제공자에 적응한 사운드 파일을 생성하는 사운드 생성 수순
    을 구비하는 것을 특징으로 하는 사운드 생성 방법.
  4. 정보 제공자 개인의 시계열적인 생성 신호를 수치 연산 가능한 데이터로 변환하는 생체 신호 변환 수순과,
    상기 생체 신호 변환 수순에서 변환한 데이터에 기초하여 자기 상사 특징을 추출함으로써 프랙털 특성 공간을 생성하는 프랙털 특성 공간 생성 수순과,
    상기 프랙털 특성 공간 생성 수순에서 생성한 프랙털 특성 공간으로부터 소정의 사운드 생성 룰에 따라, 상기 정보 제공자에 적응한 사운드 파일을 생성하는 사운드 생성 수순
    을 구비하는 것을 특징으로 하는 사운드 생성 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 생체 신호 변환 수순은, 생체 신호를 측정하는 생체 신호 측정 수순과,
    상기 생체 신호 측정 수순에서 측정된 생체 신호 데이터를 주파수 대역마다의 수치 데이터로서 계산하는 주파수 해석 수순과,
    상기 주파수 해석 수순에 기초하여 상기 정보 제공자 개인의 생체에서의 신경 종별 특성에 대응하는 사운드 생성 수순
    을 구비하는 사운드 생성 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 생체 신호 변환 수순은, 생체 신호를 측정하는 생체 신호 측정 수순과,
    상기 생체 신호 측정 수순에서 측정된 생체 신호 데이터를 주파수 대역마다의 수치 데이터로서 계산하는 주파수 해석 수순과,
    상기 주파수 해석 수순에 기초하여 상기 정보 제공자 개인의 생체에서의 신경 종별 특성에 대응하는 사운드 생성 수순
    을 구비하는 사운드 생성 방법.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 카오스 특성 공간 생성 수순은, 상기 주파수 해석 수순에서 계산된 정보 제공자 개인의 생체에서의 신경 종별 특성의 수치 데이터를 비교하여, 상기 정보 제공자의 심신 상태를 평가하는 상태 평가 수순과,
    상기 상태 평가 수순에서의 평가에 따라 카오스 어트랙터를 절단하는 평면을 변경하는 절단면 변경 수순
    을 구비하는 사운드 생성 방법.
  8. 제4항에 있어서,
    상기 프랙털 특성 공간 생성 수순은, 상기 주파수 해석 수순에서 계산된 정보 제공자 개인의 생체에서의 신경 종별 특성의 수치 데이터를 비교하여, 상기 정보 제공자의 심신 상태를 평가하는 상태 평가 수순과,
    상기 상태 평가 수순에서의 평가에 따라 프랙털 특징을 추출하기 위한 스케일링 폭을 변경하는 스케일링 폭 변경 수순
    을 구비하는 사운드 생성 방법.
  9. 제3항에 있어서,
    상기 사운드 생성 수순은, 상기 생체 신호의 정보 제공자와 대화할 수 있는 인터페이스를 갖고, 사운드 생성에 관한 조건을 입력 가능하게 하는 조건 입력 수순과, 상기 조건 입력 수순에서 입력된 조건에 따라, 상기 사운드 생성 룰을 설정하는 생성 룰 설정 수순을 포함하며, 상기 생성 룰 설정 수순에서 설정된 생성 룰에 따라 상기 사운드 파일을 생성하는 사운드 생성 방법.
  10. 제4항에 있어서,
    상기 사운드 생성 수순은, 상기 생체 신호의 정보 제공자와 대화할 수 있는 인터페이스를 갖고, 사운드 생성에 관한 조건을 입력 가능하게 하는 조건 입력 수순과, 상기 조건 입력 수순에서 입력된 조건에 따라, 상기 사운드 생성 룰을 설정하는 생성 룰 설정 수순을 포함하며, 상기 생성 룰 설정 수순에서 설정된 생성 룰에 따라 상기 사운드 파일을 생성하는 사운드 생성 방법.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 상태 평가 수순에서는, 뇌파의 α파의 출현 비율에 의해 심신 상태를 평가하는 사운드 생성 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 상태 평가 수순에서는, 뇌파의 α파의 출현 비율에 의해 심신 상태를 평가하는 사운드 생성 방법.
  13. 제3항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 생체 신호로서 맥파, 심전, 뇌파, 근전 및 호흡 중 적어도 1종을 이용하는 사운드 생성 방법.
  14. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항의 사운드 생성 방법 중 적어도 1종을 컴퓨터에 의해 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체.
  15. 제13항의 사운드 생성 방법을 컴퓨터에 의해 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체.
  16. 생체 신호를 측정하는 수단과, 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항의 사운드 생성 방법 중 적어도 1종을 실행하는 컴퓨터와, 상기 사운드 생성 방법에 의해 생성된 사운드를 재생하는 수단과, 상기 생체 신호를 제공하여 상기 사운드를 경청하는 정보 제공자 개인의 상태를 측정하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 스탠드 얼론형 사운드 생성 재생 장치.
  17. 생체 신호를 측정하는 수단과, 제13항의 사운드 생성 방법을 실행하는 컴퓨터와, 상기 사운드 생성 방법에 의해 생성된 사운드를 재생하는 수단과, 상기 생체 신호를 제공하여 상기 사운드를 경청하는 정보 제공자 개인의 상태를 측정하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 스탠드 얼론형 사운드 생성 재생 장치.
  18. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항의 사운드 생성 방법 중 적어도 1종을 실행하는 서버 컴퓨터와, 상기 사운드 생성 방법에 필요한 생체 신호를 측정하는 수단 및 사운드를 재생하는 수단을 구비하는 컴퓨터 네트워크로 접속된 원격지의 컴퓨터로 실행하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 네트워크 배신형 사운드 생성 재생 시스템.
  19. 제13항의 사운드 생성 방법을 실행하는 서버 컴퓨터와, 상기 사운드 생성 방법에 필요한 생체 신호를 측정하는 수단 및 사운드를 재생하는 수단을 구비하는 컴퓨터 네트워크로 접속된 원격지의 컴퓨터로 실행하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 네트워크 배신형 사운드 생성 재생 시스템.
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