TWI230922B - Voice generation method, computer readable memory media, voice regeneration device of standalone system and networked information delivery voice regeneration device - Google Patents

Voice generation method, computer readable memory media, voice regeneration device of standalone system and networked information delivery voice regeneration device Download PDF

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TWI230922B
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Description

1230922 (1) 玖、發明說明 【發明所屬之技術領域】 (產業上之利用區域） 本發明之技術領域係關於一種藉由在聲音產生方法來 使用具有混渾性及/或非整數性之基礎資訊而產生具有混 渾性及/或非整數性且發揮該特徵之有用於人體之聲音之 聲音產生方法。 此外’還關於一種記錄根據前述聲音產生方法所造成 之聲音產生程式之電腦可讀取之記憶媒體、產生符合於該 目的之聲音之單機型聲音產生再生裝置及網路配訊型聲音 產生再生裝置。 【先前技術】 在習知之聲音產生方法，收錄以所謂治療用音樂等之 ” “治療”來作爲題目之音樂之光碟等係存在許多。作爲 例子係知道有：成爲容易藉由作曲者及編曲者之意思而出 現腦波之α波之構造之α波音樂、或仍然直接來錄音自然 音之治療用聲音等。 另一方面，藉由混渾理論而對於人體之生物訊號來施 加非線形處理之非線形處理方法係在近年來，受到注目。 揭示：對於脈波及心跳訊號來擔負是否滿足所謂這些成爲 混渾之條件而進行健康狀態之診斷之技術·（例如參考曰本 特開平4 一 2 0 8 1 3 6號公報（第2〜8頁）。）。這個係利 用在由健康生物所得到之脈波或心跳訊號來具有混渾性之 -6 - (2) 1230922 意見。爲了使得某資料成爲混渾，因此，一般係經常使用 :具有非整數之非整數次元以及最大李亞普諾夫（ Lyapunov)數成爲正數等之條件。同樣地，作爲客觀地診 斷人身心狀態之技術係揭示：使用混渾吸引或李亞普諾夫 指數之技術（例如參考日本特開平6 — 5 4 8 1 3號公報（第 2〜6頁）。)。 此外，在定量地評價人類身心狀態之一種方法，列舉 腦波解析。認爲：一般在放鬆時，出現α波，在興奮時， 出現/3波。作爲評價人類精神狀態之技術係揭示：藉由求 出2種腦波區域內之平均功率値並且算出比値而評價人類 精神狀態之技術（例如參考日本特開2002 - 5 77號公報（ 第3〜5頁、第5圖）。）。 但是，在習知之聲音產生方法，進行作曲者及編曲者 所企圖表示之聲音之產生，因此，無法產生以具有例如個 人生物資訊之混渾性之基礎資訊來作爲基礎之聲音。 本發明之目的係提供一種藉由將具有混渾性及/或非 整數性之基礎資訊來轉換成爲可數値演算之資料而算出具 有混渾性及/或非整數性之基礎資訊之混渾及/或非整數 特性並且藉由在所得到之混渾及/或非整數資料來適用產 生規則而提供對於具有混渾性及/或非整數性之基礎資訊 之聲音產生方法。 此外，還提供一種回授對於所得到之聲音之評價結果 同時能夠改作成爲具有更加穩定之聲音之聲音產生方法。 此外，還提供一種記錄藉由前述方法所造成之聲音產 (3) 1230922 生程式之電腦可讀取之記憶媒體、再生來自資訊提供者個 人之生物訊號之測定和產生之聲音之單機型聲音產生再生 裝置及網路配訊型聲音產生再生裝置。 【發明內容】 本發明係正如以下。 1 . 一種聲音產生方法，其特徵爲：具備：將具有混渾 性之基礎資訊，來轉換成爲可數値演算之資料之基礎資訊 轉換程序；根據藉由該基礎資訊轉換程序所轉換之資料而 算出混渾吸引，來產生混渾特性空間之混渾特性空間產生 程序；以及，由位處於藉由該混渾特性空間產生程序所產 生之混渾特性空間之資料，按照既定之聲音產生規則而產 生聲音檔案之聲音產生程序。 2·—種聲音產生方法，其特徵爲：具備：將具有非整 數性之基礎資訊，來轉換成爲可數値演算之資料之基礎資 訊轉換程序；根據藉由該基礎資訊轉換程序所轉換之資料 而抽出非整數特徵，以便於產生非整數特性空間之非整數 特性空間產生程序；以及，由藉由該非整數特性空間產生 程序所產生之非整數特性空間，按照既定之聲音產生規則 而產生聲音檔案之聲音產生程序。 3 _ —種聲音產生方法，其特徵爲：具備：將資訊提供 者個人之時系列之產生訊號，來轉換成爲可數値演算之資 料之生物訊號轉換程序；根據藉由該生物訊號轉換程序所 轉換之資料而算出混渾吸引，來產生混渾特性空間之混渾 -8- (4) 1230922 特性空間產生程序；以及，由位處於藉由該混渾特性空間 產生程序所產生之混渾特性空間之資料，按照既定之聲音 產生規則而產生適合於前述資訊提供者之聲音檔案之聲音 產生程序。 4·一種聲音產生方法，其特徵爲：具備：將資訊提供 者個人之時系列之產生訊號，來轉換成爲可數値演算之資 料之生物訊號轉換程序；根據藉由該生物訊號轉換程序所 轉換之資料而抽出自己相似特長，來產生非整數特性空間 之非整數特性空間產生程序；以及，由藉著該非整數特性 空間產生程序所產生之非整數特性空間，按照既定之聲音 產生規則而產生適合於前述資訊提供者之聲音檔案之聲音 產生程序。 5. 前述3.所記載之聲音產生方法，其中，前述生物訊 號轉換程序係具備：測定生物訊號之生物訊號測定程序； 計算藉由該生物訊號測定程序所測定之生物訊號資料，來 作爲每個頻帶區域之數値資料之頻率解析程序；以及，根 據該頻率解析程序而對應於前述資訊提供者個人之生物之 神經種別特性之聲音產生程序。 6. 前述4.所記載之聲音產生方法，其中，前述生物訊 號轉換程序係具備：測定生物訊號之生物訊號測定程序； 計算藉由該生物訊號測定程序所測定之生物訊號資料，來 作爲每個頻帶區域之數値資料之頻率解析程序；以及，根 據該頻率解析程序而對應於前述資訊提供者個人之生物之 神經種別特性之聲音產生程序。 -9- 1230922 (5) 7.前述3.所記載之聲音產生方法，其中，前述混渾特 性空間產生程序係具備··比較藉由前述頻率解析程序所計 算之資訊提供者個人之生物之神經種別特性之數値資料， 來評價前述資訊提供者之身心狀態之狀態評價程序；以及 ，配合在該狀態評·價程序之評價而改變切斷混渾吸引之平 面之切斷面改變程序。 8·前述4·所記載之聲音產生方法，其中，前述非整數 特性空間產生程序係具備：比較藉由前述頻率解析程序所 計算之資訊提供者個人之生物之神經種別特性之數値資料 ，來評價前述資訊提供者之身心狀態之狀態評價程序；以 及，配合在該狀態評價程序之評價而改變用以抽出非整數 特徵之刻度幅寬之刻度幅寬改變程序。 9. 前述3.所記載之聲苜產生方法，其中，前述聲音產 生程序係包含：具有能夠對話於前述生物訊號之資訊提供 者之介面，可以輸入關於聲音產生之條件之條件輸入程序 ;以及，按照藉由該條件輸入程序所輸入之條件，而設定 前述聲音產生規則之產生規則設定程序；按照藉由該產生 規則設定程序所設定之產生規則而產生前述聲音檔案。 10. 前述4.所記載之聲音產生方法，其中，前述聲音 產生程序係包含：具有能夠對話於前述生物訊號之資訊提 供者之介面，可以輸入關於聲音產生之條件之條件輸入程 序；以及，按照藉由該條件輸入程序所輸入之條件，而設 定前述聲音產生規則之產生規則設定程序；按照藉由該產 生規則設定程序所設定之產生規則而產生前述聲音檔案。 -10- (6) 1230922 11. 前述7.所記載之聲音產生方法，其中，在前述狀 態評價程序，藉由腦波之α波出現比例而評價身心狀態。 12. 前述8.所記載之聲音產生方法，其中，在前述狀 態評價程序，藉由腦波之α波出現比例而評價身心狀態。 1 3 .前述3 .至1 0 .所記載的任一項之聲音產生方法，其 中，作爲前述生物訊號係利用脈波、心電、腦波、筋電和 呼吸之至少一種。 1 4 . 一種電腦可讀取之記憶媒體，其特徵爲：記錄用 以藉由電腦而執行前述1.至12.所記載的任一項之聲音產 生方法中之至少一種之程式。 1 5 . —種電腦可讀取之記憶媒體，其特徵爲：記錄用 以藉由電腦而執行前述1 3 .所記載之聲音產生方法之程式 〇 16. —種單機型聲音產生再生裝置，其特徵爲：具備 :測定生物訊號之手段；執行前述1.至前述12.所記載的 任一項之聲音產生方法中之至少一種之電腦；再生藉由該 聲音產生方法所產生之聲音之手段；以及，提供前述生物 訊號而測定傾聽前述聲音之資訊提供者個人之狀態之手段 〇 17. —種單機型聲音產生再生裝置，其特徵爲：具備 :測定生物訊號之手段；執行前述1 3 ·所記載之聲音產生 方法之電腦；再生藉由該聲音產生方法所產生之聲音之手 段；以及，提供前述生物訊號而測定傾聽前述聲音之資訊 提供者個人之狀態之手段。 -11 - (7) 1230922 1 8 . —種網路配訊型聲音產生再生裝置，其特徵爲： 具備：執行前述1 ·至前述1 2 ·所記載的任一項之聲音產生 方法中之至少一種之伺服器電腦；以及，藉由利用具備測 定該聲音產生方法所需要之生物訊號之手段及再生聲音之 手段之電腦網路所連接之遠端地點之電腦而執行之手段。 1 9 · 一種網路配訊型聲音產生再生裝置，其特徵爲： 具備：執行前述1 3 ·所記載之聲音產生方法之伺服器電腦 ;以及，藉由利用具備測定該聲音產生方法所需要之生物 訊號之手段及再生聲音之手段之電腦網路所連接之遠端地 點之電腦而執行之手段。 (發明之效果） 如果藉由本發明之聲音產生方法的話，則可以藉由將 具有混渾性及/或非整數性之基礎資訊，來轉換成爲可數 値演算之資料，藉由算出具有混渾性及/或非整數性之基 礎資訊之混渾及/或非整數特性，在所得到之混渾及/或 非整數資料，適用產生規則，以便於進行聲音對於具有混 渾性及非整數性之基礎資訊之產生。 如果藉由本發明之聲音產生方法的話，則可以藉由測 定資訊提供者之脈波及腦波等，同時’改變切斷混渾吸引 之平面及抽出非整數特徵之刻度幅寬’以便於產生能夠對 於資訊提供者來得到更加穩定效果之聲音。 此外，在對話於資訊提供者同時改變聲音產生規則之 狀態下，可以產生能夠對於資訊提供者來得到更加穩定效 -12- (8) 1230922 果之聲音。 此外，在使用生物資訊而作爲產生聲音檔案之基礎資 訊之狀態下，可以產生^合於該t物資訊提供者個1人之聲 音，因此，能夠在例如以該生物資訳*提丨共者之心情或體質 成爲良好時之生物資訊來作爲基礎而使得體質崩壞之際’ 對於心情憂鬱時等’可以產生發揮所謂體質改善及心情回 復等之效果之聲音。類似於可以藉由對於嬰兒使聽到在出 生前之母親胎內之所聽到之聲音而使得嬰兒安靜’藉由聽 到個人特有之聲音而治癒或激勵這個人’一般所謂聽到稱 爲治癒之自然界聲音係不同於聲音本質。 爲了藉由生物訊號之頻率區域各種資料而評價身心狀 態，使得所得到之評價値’會聚於更加理想之狀態，因此 ，藉由重複地進行切斷面及刻度幅寬之變更和評價而得到 最佳之考量。 如果藉由收納本聲音產生方法之程式之電腦可讀取之 記憶媒體的話，則能夠執行前述聲音產生方法，產生聲音 〇 如果藉由本單機型聲音產生再生裝置的話，則能夠僅 藉由裝置單體，而使用前述聲音產生方法，產生聲音。 如果藉由本網路配訊型聲音產生再生裝置的話，則能 夠以藉由遠端地點之電腦所得到之生物訊號，作爲根本， 在伺服器電腦側，使用前述聲音產生方法，產生聲音。 【實施方式】 -13- (9) 1230922 以下，根據圖式而說明本發明之實施形態。 前述「混渾性」係指即使是在按照決定論之方程式之 系統也不具有週期性或槪略週期性而顯示乍見不規則之舉 動之性質。此外，前述「非整數性」係指具備自己相似性 〇 具有混渾性及非整數性之「基礎資訊」係來自於生物 及氣象等之訊號。作爲該例子係除了生物訊號以外，還可 以列舉：在自然界所產生之資訊、例如河川之溪流聲之聲 音資料、或者是風強度及/或方向之測定資料、藉由地震 計所計測之振動資料等。 前述「生物資料」係可以是能夠由生物所測定之訊號 ，也可以任意地進行選擇。作爲該例子係可以列舉：腦波 、測定脈搏所得到之脈波、成爲隨著心臟跳動所造成之活 動電位之時間變化之心電、成爲隨著筋肉收縮所造成之電 位時間變化之筋電、以及成爲由嘴巴吐出之氣息之壓力或 流量等之變化之呼氣等。 前述「聲音檔案」係可以成爲聲音而能夠進行再生之 資料，並無特別限定其形式。此外，作爲該例子係可以列 舉：以 PCM(Pnlse Code Modulation (脈衝碼調變））等 之形式而採樣聲音訊號之形式、或者是藉由既定形式而列 舉聲音之頻率或長度之形式等。此外，具體地說，可以列 舉：標準MIDI格式檔案（也稱爲MIDI檔案、SMF檔案 )、或者是將藉由PCM等之形式所採樣者來進行檔案化 (WAVE (波）檔案）等。 (10) 1230922 本實施例之產生方法係正如第1圖所示，具備：測定 具有混渾性及非整數性之基礎資訊A而轉換成爲可數値 演算之資料之基礎資訊轉換部1 ;產生藉由算出混渾吸引 所得到之混渾特性空間之混渾特性空間產生程序2 ;以及 ，藉由適用聲音產生規則B而產生進行混渾動作之聲音槍 案C之聲音產生程序3。 前述基礎資訊轉換部1係具備：藉由資訊測定裝置 1 〇 1而將具有混渾性及/或非整數性之基礎資訊A，來轉 換成爲可數値演算之資料，藉由測定用電腦1 02而測定具 有時系列之混渾性及非整數性之基礎資訊A之基礎資訊 轉換程序。 此外，本實施例之聲音產生方法係正如第1、2圖所 示，具備：測定具有混渾性及非整數性之基礎資訊 A而 轉換成爲可數値演算之資料之基礎資訊轉換部1 ;藉由抽 出非整數特徵而得到之非整數特性空間6 ;以及，藉由適 用聲音產生規則B而產生進行非整數動作之聲音檔案C 之聲音產生程序3。 記錄使用本發明之生物訊號之聲音產生方法程式之電 腦可讀取之記憶媒體係構成爲具備：在電腦進行使用生物 訊號之聲音產生之程式、使用於聲音產生之生物訊號、以 及藉由聲音產生所得到之聲音檔案。 此外，本發明之聲音產生再生裝置係構成爲藉由一整 體型或網路連接型而具備生物訊號之再生和聲音檔案之再 生。 -15- (11) 1230922 一整體型之聲音產生再生裝置係正如第3圖所示，具 備：傾聽者狀態測定部、生物訊號測定部、聲音產生部和 聲音再生部。 此外’網路配訊型之聲音產生再生裝置係正如第4圖 所示，具備：具有聲音產生部之伺服器電腦、以及成爲透 過網路來連接於該伺服器電腦之遠端地點之電腦之客戶終 端。此外’客戶終端係具備：傾聽者狀態測定部、生物訊 號測定部和聲音再生部。此外，網路係使用來將藉由傾聽 鲁 者狀態測定部和生物訊號測定部所得到之傾聽者狀態及生 物訊號，傳送至伺服器電腦之聲音產生部，或者是將由伺 服益電腦之聲音產生部所得到之聲音檔案，傳送至客戶終 端之聲音再生部。 前述「傾聽者狀態測定部」係測定在切斷學習面所使 用之傾聽者狀態。該傾聽者狀態係能夠以任意之計測方法 而求出，例如可以藉由測定腦波而求出。此外，本傾聽者 狀態測定部係測定腦波而求出傾聽者狀態。 ® 前述「生物訊號測定部」係進行生物訊號之測定。此 外，作爲生物訊號係使用脈波。 前述「聲音產生部」係具備能夠執行聲音產生方法之 電腦，以藉由傾聽者狀態測定部所得到之傾聽者狀態和藉 由生物訊號測定部所得到之生物訊號’作爲根本而產生聲 音。 前述「聲音再生部」係具備：再生藉由聲音產生部所 作成之聲音之揚聲器和放大器等。 -16- (12) 1230922 此外，前述「網路」係不限定其種類和形態。 此外，記錄使用本聲音產生方法程式之電腦可讀取之 記憶媒體及聲音產生再生裝置係可以將使用混渾性或非整 數性之任何一種之聲音產生方法予以利用，也能夠具備兩 者之聲音產生方法而任意地進行選擇及使用。此外，也可 以將使用複數個聲音產生方法所得到之聲音檔案，混合成 爲1個。 1 .來自混渾性基礎資訊之聲音產生 前述混渾特性空間產生程序2係將具有所測定之時系 列之混渾性之基礎資訊A，作爲1次元之時系列資料而定 義成爲X ( t )。在此，t係表示時間之經過。作爲具有所 測定之時系列之混渾性之基礎資訊A之例子係在第5圖 及第6圖，顯示脈波之圖形圖。 混渾吸引算出部2 0 1係藉由使用所謂時間延遲r (秒 鐘）和埋入次元m (次元）之2個任意參數’而算出混渾 吸引。混渾吸引係成爲m次元之多變量資料。將混渾吸 引之定義式，顯示於數學式1。此外’對於所測定之脈波 ，來設定時間延遲成爲〇 · 1秒鐘、埋入次元成爲3次元’ 將使用數學式1所算出之混渾吸引之3次元圖形圖之2個 例子，顯示在第7圖及第8圖。 數學式1 -17- (13) 1230922 切斷面構成部2 0 2係對於所算出之混渾吸引，來使用 普安卡雷印像而計算混渾週期之微小偏離。該計算係在既 定面，來切斷混渾吸引之解軌道’求出繪圖於該切斷面（ 普安卡雷切斷面）上之（❿一1)次元之點列p(i)。在 此，i係交點集合內之時間推移順序。 基準點設定部203係將用以求出混渾吸引和切斷面間 之交點之向量所使用之基準點Pb，設定在切斷面上之既 定位置。該基準點P b係可以运擇任思之位置。 聲音產生程序3之規則適用部3 0 1係求出成爲混渾吸 引之切斷面上之交點之點列P ( i )之位置向量p ( i )和 基準點Pb之位置向量Pb間之差異P ( i )。例如正如第9 圖所示，可以成爲基準點P b和切斷面上之交點p ( 1 )〜p (5 )間之向量P ( i )而進行計算。 藉由組合向量P ( i )和聲音產生規則B而進行聲音 之產生。在聲音之產生，決定由高度η、長度1和強度v 所構成之聲音之最小單位（音素）。由m次元之混渾吸 引所產生之聲音係可以至少藉由m音之和音系列所構成 。聲音產生規則B係例如由普安卡雷切斷面上之點列P ( i)之向量P(i)，藉由以數學式2〜數學式5所表示之 轉換式而賦予。 數學式2 -18- (14) 1230922 數學式3 nk= m(a，b)，a = Pk(i)/r, b = Pk(i)mod r
數學式4 h =r(p〇-〇) 數學式5 n =|^G*)| 在此，s k ( i )係通道k之第i號之音素。此外，m ( a，b )係8度音程高a、音階編號b之音階要素，i：係所選 擇之音階之音數目。此外，Pk ( i )係表示向量P ( i )之 第k號之要素値，mo d係表示剩餘演算。 此外，聲音產生規則係能夠適用前述以外之規則，例 如能夠使用可以由上次及此次之交點所得到之2個向纛P (i-l) 、P(i)之偏角等、由普安卡雷切斷面上之交點 及基準點所求出之長度和角度等之任意要素。此外，可以 使用這些要素，決定演奏樂器（音色）之種類、碼進行、 -19- (15) 1230922 顫音、滑音和回聲等之演奏效果，產生心理效果更加高之 聲音。 2 ·來自非整數性基礎資訊之聲音產生 作爲求出前述非整數特性空間·6之方法係列舉：由對 於具有所測定之時系列之非整數性之基礎資訊來重複地進 行刻度轉換之每個基礎資訊而算出吸引之方法、以及由所 測定之基礎資訊而直接求出之方法。 馨 前述非整數特性空間6係將具有所測定之時系列之非 整數性之基礎資訊A，作爲1次元之時系列資料而定義成 爲X ( t )。在此，t係表示時間之經過。將此種X ( t )之 2個例子，顯示在第10〜13圖、第14(a) 、14(b)、 1 5 ( a )、1 5 ( b )圖。此外，第1 1〜1 3圖係擴大第1 〇圖 之一部分，第14(b) 、15(a) 、15(b)圖係擴大第14 (a )圖之一部分。此種X ( t )係藉由對於成爲具有所測 定之時系列之非整數性之基礎資訊A之例子的脈波圖形 · ，來進行刻度轉換，取出自己相似之非整數特徵而求出。 例如第1 3圖係顯示重複進行2次之使得藉由脈波感 測器所測定4秒鐘之指尖容積脈波之時系列資料之1/5 (〇. 8秒鐘）部分來沿著時系列方向而進行5倍刻度延長 之操作之結果；第1 6〜1 9圖係顯示由各個時系列之脈波 (a )而使用數學式1所算出之（b )吸引之3次元圖形。 藉由對於像這樣所得到之3個吸引空間，來混合適用 前述聲音轉換規則之聲音系列，而產生對於具有非整數性 -20- (16) 1230922 之基礎資訊之聲音。 此外，也可以藉由使得時系列資料之變化所造成之複 雜形狀，捕捉到偏角之變動，在複數個之適當刻度，觀測 偏角之變動，而由所觀測之基礎資訊，來直接地抽出非整 數特徵。 例如對於第20 ( a )圖所示之測定之指尖容積脈波， 藉由第22圖所示之偏角之算出方法而改變範圍| ti 一 ti±k I ，同時，測定偏角之變動Θ ( t )。該方法係在某既定 週期，求出基礎資訊之某一點Pi ( ti，y ( q ))，作爲基 準，使得由該前週期Pi-lcUiUOi-k))和下一個週 期Pi + k ( ti + k，y ( ti + k ))之2點所構成之角度，成爲0 (ti ) 〇 藉由使得範圍I ti — ti±k I來變化至0.5〜0.00 5 (秒鐘 )爲止而得到第20(a) 、21(a)及21(b)圖所示之3 個偏角之變動0 ( t )。將該系列0 ( t )取代成爲前述聲 音轉換規則之P ( i )，在配合於脈動節奏之時間，來產生 聲音系列。藉由混合所得到之3個聲音而產生對於具有非 整數性之基礎資訊之聲音。 3.切斷面學習 切斷面學習4係正如第23圖所示，構成爲具備：測 定資訊提供者之腦波之腦波測定部4 0 1 ;計算腦波資料而 成爲每個頻率區域之數値資料之頻率解析部402 ;比較每 個頻率區域之數値資料而評價身心狀態之腦波評價部403 -21 - (17) 1230922 ;以及，配合評價而改變切斷混渾吸引之平面之切斷面變 更部4 0 4。 本切斷面學習4係正如說明第24圖所示之切斷面學 習處理之流程圖，再生以腦波等之基礎資訊來作爲基礎而 產生之聲音。接著，檢測聽到再生聲音之人腦波，進行該 評價，將進行配合著評價之切斷面之變更之回授予以執行 。可以藉此而產生更加適當之聲音。 此外，本實施例之刻度幅寬學習7係正如第2 5圖所 示，構成爲具備：測定資訊提供者之腦波之腦波測定部 70 1 ;計算腦波資料而成爲每個頻率區域之數値資料之頻 率解析部 7 02 ;比較每個頻率區域之數値資料而評價身心 狀態之腦波評價部703 ;以及，配合評價而改變用以抽出 非整數特徵之刻度幅寬之刻度幅寬變更部704。 4 .刻度幅寬學習 本刻度幅寬學習7係正如說明第26圖所示之刻度幅 寬學習處理之流程圖，再生以腦波等之基礎資訊來作爲基 礎而產生之聲音。接著，檢測聽到再生聲音之人腦波，進 行該評價，將進行配合著評價之刻度幅寬之變更之回授予 以執行。可以藉此而產生更加適當之聲音。 前述腦波測定部401、701係在資訊提供者之頭部複 數個部位，裝設電極，測定各個部位之腦波，轉換成爲可 數値演算之資料。 此外，就腦波測定方法而言，依照國際腦波學會標準 -22- (18) 1230922 法（國際1 〇 / 2 0法）。作爲使用在腦波測定之電極位置 係採用（Fpl 、 Fp2 、 F7 、 F8 、 Fz 、 C3 、 C4 、 Pz 、 T5 、 T6 、Ο 1、02 )之1 2個部位。此外，也測定指尖脈波、眼球 運動及心電圖。 在測定腦波之狀態下，例如第2 7圖之腦波測定環境 之槪略圖所示，在裝設腦波測定用電極之被試驗者之前方 ，造成適當之間隔，設置聲音再生用揚聲器。此外，將啓 動本聲音產生方法之電腦予以動作，藉由該揚聲器而再生 馨 所得到之聲音檔案。此外，正如第2 8圖、第2 9圖所示， 裝設電極之位置係按照藉由國際腦波學會標準法（國際 10/20法）所造成之電極位置之配置圖而進行。 前述頻率解析部402、702係藉由將測定所得到之腦 波資料，分解成爲5波（0.5〜3Ηζ) 、Θ波（3〜7Hz)、 a 波(7 〜13Ηζ) 、β 波(13 〜30Ηζ) 、γ 波(30 〜40 Hz )之各個頻率區域，計算各個之功率光譜，而成爲能夠掌 握腦狀況之數値資料，來解析腦波。 # 前述腦波評價部403係調查藉由解析所得到之每個頻 率區域之數値資料之相關，評價資訊提供者是否穩定，使 得該結果成爲報酬値而進行儲存。作爲穩定之評價尺度係 藉由將成爲各個頻率區域之波佔據於整體腦波之比例之各 個頻率區域之含有率和表示各個頻率區域之波之強度之各 個頻率區域之向量値予以使用，來掌握整體傾向，而評價 腦狀態，對於評價値變高之切斷面，賦予正的報酬値，對 於評價値變低之切斷面，賦予負的報酬値。 -23- (19) 1230922 前述腦波評價部7 0 3係調查藉由解析所得到之每個頻 率區域之數値資料之相關，評價資訊提供者是否穩定。作 爲穩定之評價尺度係藉由將各個頻率區域之波佔據於整體 腦波之比例之各個頻率區域之含有率和表示各個頻率區域 之波之強度之各個頻率區域之向量値予以使用，來掌握整 體傾向，而評價腦狀態，對於評價値變高之刻度幅寬，賦 予正的報酬値，對於評價値變低之刻度幅寬，賦予負的報 酬値。 前述切斷面變更部404係在評價値變低之狀態下，在 考量上，加入目前爲止之所儲存之報酬値，改變切斷面， 繼續進行腦波測定。在評價値會聚之狀態下，成爲學習結 束，使得現在之切斷面，成爲最適當切斷面，結束腦波之 測定。 前述刻度幅寬變更部704係在評價値變低之狀態下， 在考量上，加入目前爲止之所儲存之報酬，改變刻度幅寬 ，繼續進行腦波測定。在評價値會聚之狀態下，成爲學習 結束，使得現在之刻度幅寬，成爲最適當刻度幅寬，結束 腦波之測定。 在本實施例之產生規則學習5，係正如第3 0圖所示 ，構成爲具備：具有能夠對話於資訊提供者之介面之使用 者輸入部5 0 1 ;按照輸入內容而改變聲音產生規則B之產 生規則變更部5 02 ;產生配合於變更之聲音之聲音變更部 5 0 3。第3 1圖及第3 2圖係說明產生規則學習處理之流程 圖。正如第3 1圖及第3 2圖所示，產生規則學習5係可以 -24- (20) 1230922 改變所產生之聲音之音色或音量等。 .作爲評價聲音傾聽者之身心狀態之手段係使用：除了 腦波以外，也藉由測定脈搏或心跳之生物訊號，觀測該變 動之頻率向量而調查自律神經系統之活動之方法。第3 3 (a )圖係算出由聲音傾聽時之生物所測定之心跳變動之 圖形，可以藉由將該變動之頻率成分，分解成爲低頻成分 (0.024 〜0.15 (Hz))及高頻成分（〇.15〜0.6 (Hz)) 之2種，觀測成爲該含有率比値之高頻/低頻，而測定聲 音傾聽時之生物之副交感神經和交感神經之活動比（稱爲 神經種別特性）。第3 3 ( b )圖係來自以第3 3 ( a )圖之 心跳變動來作爲例子之生物訊號之神經種別特性之解析結 果圖形。在由聲音傾聽者來測定腦波變得困難之狀態下， 具有前述高頻/低頻値之大小而取代成爲聲音傾聽者之穩 定評價値。 前述使用者輸入部5 01係能夠資訊提供者聽到聲音， 同時，具有能夠改變演奏樂器、音高之範圍、聲音之強度 範圍及音長之範圍的介面，反應資訊提供者之趣味及嗜好 〇 前述產生規則變更部5 02係資訊提供者使用介面’將 變更之項目內容，適用在產生規則。 前述聲音變更部5 03係使用變更之產生規則而產生聲 音。
使用此種混渾吸引之聲音產生方法係正如第1圖所示 ，藉由基礎資訊轉換部1而測定資訊提供者之基礎資訊A -25- (21) 1230922 ’轉換成爲可數値演算之資料。接著，藉由混渾特性空間 產生程序2而對於該資料，來算出混渾吸引。然後，藉由 將所得到之混渾吸引’傳送至聲音產生程序3，適用聲音 產生規則B而產生進行混渾動作之聲音檔案C。 此外，使用非整數特徵之聲音產生方法係正如第2圖 所示，藉由基礎資訊轉換部1而測定資訊提供者之基礎資 訊A，來轉換成爲可數値演算之資料。接著，藉由非整數 特性空間6而對於該資料，來算出非整數特徵。然後，藉 鲁 由將所得到之非整數特徵，交接至聲音產生程序3，適用 聲音產生規則B，而產生聲音檔案C。 【圖式簡單說明】 第1圖係用以說明來自具有本發明之混渾特性之基礎 資訊之聲音產生方法之整體構造之說明圖。 第2圖係用以說明來自具有本發明之非整數特性之基 礎資訊之聲音產生方法之整體構造之說明圖。 ® 第3圖係單機型聲音產生再生裝置之構成圖。 第4圖係網路配訊型聲音產生再生裝置之構成圖。 第5圖係所測定之脈波之圖形。 第6圖係所測定之脈波之圖形。 第7圖係所算出之混渾吸引之3次元圖形。 第8圖係所算出之混渾吸引之3次元圖形。 第9圖係顯示繪圖於切斷面之狀態之示意圖。 第1 0圖係以脈波資料作爲例子之非整數特徵抽出之 -26- (22) 1230922 過程之刻度轉換之圖。 第1 1圖係以脈波資料作爲例子之非整數特徵抽出之 過程之刻度轉換之圖。 第1 2圖係以脈波資料作爲例子之非整數特徵抽出之 過程之刻度轉換之圖。 第1 3圖係以脈波資料作爲例子之非整數特徵抽出之 過程之刻度轉換之圖。 第1 4圖之（a )係以脈波資料作爲例子之非整數特徵 抽出之過程之刻度轉換之圖；（b )係擴大（a )之一*部分 〇 第1 5圖之（a )係擴大以第1 4 ( b )圖之脈波資料作 爲例子之非整數特徵抽出之過程之刻度轉換圖之一部分； (b )係擴大（a )之一部分。 第1 6圖係（a )脈波圖形和（b )對於該脈波圖形進 行刻度轉換所算出之混渾吸引之3次元圖形。 第1 7圖係（a )脈波圖形和（b )對於該脈波圖形進 行刻度轉換所算出之混渾吸引之3次元圖形。 第1 8圖係（a )脈波圖形和（b )對於該脈波圖形進 行刻度轉換所算出之混渾吸引之3次元圖形。 第1 9圖之（a )〜（c )係列舉成爲由進行刻度轉換 之各個脈波資料所算出之混渾吸引之3次元圖形之第1 6 (b)圖、第17(b)圖和第18(b)圖。 第2 0圖係由以脈波資料作爲例子之基礎資訊而直接 抽出之非整數特徵之圖形；（a )係脈波之時系列資料圖 -27- (23) 1230922 形’ （b )係在I — tiQ I = 0.5秒鐘時之資料圖形。 第2 1圖係由以脈波資料作爲例子之基礎資訊而直接 抽出之非整數特徵之圖形；（a)係在| ti— ti±k| = 0.05 秒鐘時之資料圖形’ （b )係在丨ti — ti±k丨=〇 〇〇5秒鐘 時之資料圖形。 第2 2圖係顯示由以脈波資料作爲例子之基礎資訊而 直接抽出非整數特徵之過程之特徵抽出之測定方法之示意 圖。 ❿ 第2 3圖係用以說明本發明之切斷面學習處理之整體 構造之說明。 第2 4圖係說明本發明之切斷面學習處理之流程圖。 第2 5圖係用以說明本發明之刻度幅寬學習處理之整 體構造之說明圖。 第2 6圖係說明本發明之刻度幅寬學習處理之流程圖 〇 第2 7圖係腦波測定環境之示意圖。 Φ 第2 8圖係由上面來看到藉由國際腦波學會標準法（ 國際10/ 20法）所造成之電極位置之示意圖。 第2 9圖係由正面來看到藉由國際腦波學會標準法（ 國際10/ 20法）所造成之電極位置之示意圖。 第3 0圖係用以說明本發明之產生規則學習處理之整 體構造之說明圖。 第3 1圖係說明來自具有本發明之混渾特性之基礎資 訊之聲音產生規則學習處理之流程圖。 -28- (24) 1230922 第3 2圖係說明來自具有本發明之非整數特性之基礎 資訊之聲音產生規則學習處理之流程圖。 第3 3圖之（a )係算出由聲音傾聽時之生物所測定之 心跳變動之圖形，（b )係來自以（a )之心跳變動來作爲 例子之生物訊號之神經種別特性之解析結果之圖形。 主要元件對照表】
A
B
C C3 C4 F7 F8 F p 1
Fp2
Fz
Pb p ( i) P ( i ) P ( 1 )〜p ( 5 ) Pz 0 1 02 基礎資訊 聲音產生規則 聲音檔案 電極位置 電極位置 電極位置 電極位置 電極位置 電極位置 電極位置 基準點 向量 點歹ϋ 交點 電極位置 電極位置 電極位置
-29- 電極位置 電極位置 基礎資訊轉換部 混渾特性空間產生程序 聲音產生程序 切斷面學習 產生規則學習 非整數特性空間 刻度幅寬學習 資訊測定裝置 測定用電腦 混渾吸引算出部 切斷面構成部 基準點設定部 規則適用部 腦波測定部 頻率解析部 腦波評價部 切斷面變更部 使用者輸入部 產生規則變更部 聲音變更部 腦波測定部 頻率解析部 -30 (26)1230922 7 0 3 腦波評價部
-31 -

Claims (1)

  1. (1) 1230922 拾、申請專利範圍 1. 一種聲音產生方法，其特徵爲：具備： 將具有混渾性之基礎資訊，來轉換成爲可數値演算之 資料之基礎資訊轉換程序； 根據藉由該基礎資訊轉換程序所轉換之資料而算出混 渾吸引，來產生混渾特性空間之混渾特性空間產生程序； 以及， 由位處於藉由該混渾特性空間產生程序所產生之混渾 寒 特性空間之資料，按照既定之聲音產生規則而產生聲音檔 案之聲音產生程序。 2. —種聲音產生方法，其特徵爲：具備： 將具有非整數性之基礎資訊，來轉換成爲可數値演算 之資料之基礎資訊轉換程序； 根據藉由該基礎資訊轉換程序所轉換之資料而抽出非 整數特徵，以便於產生非整數特性空間之非整數特性空間 產生程序；以及， ® 由藉由該非整數特性空間產生程序所產生之非整數特 性空間，按照既定之聲音產生規則而產生聲音檔案之聲音 產生程序。 3 . —種聲音產生方法，其特徵爲：具備： 將資訊提供者個人之時系列之產生訊號，來轉換成爲 可數値演算之資料之生物訊號轉換程序； 根據藉由該生物訊號轉換程序所轉換之資料而算出混 渾吸引，來產生混渾特性空間之混渾特性空間產生程序； -32- (2) 1230922 以及， 由位處於藉由該混渾特性空間產生程序所產生之混渾 特性空間之資料，按照既定之聲音產生規則而產生適合於 前述資訊提供者之聲音檔案之聲音產生程序。 4. 一種聲音產生方法，其特徵爲：具備： 將資訊提供者個人之時系列之產生訊號，來轉換成爲 可數値演算之資料之生物訊號轉換程序； 根據藉由該生物訊號轉換程序所轉換之資料而抽出自 己相似特長，來產生非整數特性空間之非整數特性空間產 生程序；以及， 由藉著該非整數特性空間產生程序所產生之非整數特 性空間，按照既定之聲音產生規則而產生適合於前述資訊 提供者之聲音檔案之聲音產生程序。 5 .如申請專利範圍第3項所記載之聲音產生方法，其 中，前述生物訊號轉換程序係具備： 測定生物訊號之生物訊號測定程序； 計算藉由該生物訊號測定程序所測定之生物訊號資料 ，來作爲每個頻帶區域之數値資料之頻率解析程序；以及 ， 根據該頻率解析程序而對應於前述資訊提供者個人之 生物之神經種別特性之聲音產生程序。 6 .如申請專利範圍第4項所記載之聲音產生方法，其 中，前述生物訊號轉換程序係具備： 測定生物訊號之生物訊號測定程序； - 33- (3) 1230922 計算藉由該生物訊號測定程序所測定之生物訊號資料 ，來作爲每個頻帶區域之數値資料之頻率解析程序；以及 根據該頻率解析程序而對應於前述資訊提供者個人之 生物之神經種別特性之聲音產生程序。 7 ·如申請專利範圍第3項所記載之聲音產生方法，其 中，前述混渾特性空間產生程序係具備： 比較藉由前述頻率解析程序所計算之資訊提供者個人 之生物之神經種別特性之數値資料，來評價前述資訊提供 者之身心狀態之狀態評價程序；以及， 配合在該狀態評價程序之評價而改變切斷混渾吸引之 平面之切斷面改變程序。 8 .如申請專利範圍第4項所記載之聲音產生方法，其 中，前述非整數特性空間產生程序係具備： 比較藉由前述頻率解析程序所計算之資訊提供者個人 之生物之神經種別特性之數値資料，來評價前述資訊提供 者之身心狀態之狀態評價程序；以及， 配合在該狀態評價程序之評價而改變用以抽出非整數 特徵之刻度幅寬之刻度幅寬改變程序。 9.如申請專利範圍第3項所記載之聲音產生方法，其 中，前述聲音產生程序係包含：具有能夠對話於前述生物 訊號之資訊提供者之介面’可以輸入關於聲音產生之條件 之條件輸入程序；以及’按照藉由該條件輸入程序所輸入 之條件，而設定前述聲音產生規則之產生規則設定程序； -34- (4) 1230922 按照藉由該產生規則設定程序所設定之產生規則而產生前 述聲音檔案。 1 〇 .如申請專利範圍第4項所記載之聲音產生方法’ 其中，前述聲音產生程序係包含：具有能夠對話於前述生 物訊號之資訊提供者之介面，可以輸入關於聲音產生之條 件之條件輸入程序；以及，按照藉由該條件輸入程序所輸 入之條件，而設定前述聲音產生規則之產生規則設定程序 ;按照藉由該產生規則設定程序所設定之產生規則而產生 前述聲音檔案。 1 1 ·如申請專利範圍第7項所記載之聲音產生方法， 其中，在前述狀態評價程序，藉由腦波之α波出現比例而 評價身心狀態。 1 2 .如申請專利範圍第8項所記載之聲音產生方法， 其中，在前述狀態評價程序，藉由腦波之α波出現比例而 評價身心狀態。 1 3 .如申請專利範圍第3至1 0項所記載的任一項之聲 音產生方法’其中，作爲前述生物訊號係利用脈波、心電 、腦波、筋電和呼吸之至少一種。 1 4 · 一種電腦可讀取之記憶媒體，其特徵爲：記錄用 以藉由電腦而執行申請專利範圍第1至i 2項所記載的任 一項之聲音產生方法中之至少一種之程式。 1 5 · —種電腦可讀取之記憶媒體，其特徵爲：記錄用 以藉由電腦而執行申請專利範圍第1 3項所記載之聲音產 生方法之程式。 -35- (5) 1230922 16·—種單機型聲音產生再生裝置，其特徵爲：具備 測定生物訊號之手段； 執行申請專利範圍第1至1 2項所記載的任一項之聲 音產生方法中之至少一種之電腦； 再生藉由該聲音產生方法所產生之聲音之手段；以及 提供前述生物訊號而測定傾聽前述聲音之資訊提供者 個人之狀態之手段。 17·—種單機型聲音產生再生裝置，其特徵爲：具備 測定生物訊號之手段； 執行申請專利範圍第1 3項所記載之聲音產生方法之 電腦； - 再生藉由該聲音產生方法所產生之聲音之手段；以及 ， 提供前述生物訊號而測定傾聽前述聲音之資訊提供者 個人之狀態之手段。 18.—種網路配訊型聲音產生再生裝置，其特徵爲： 具備： 執行申請專利範圍第1至1 2項所記載的任一項之聲 音產生方法中之至少一種之伺服器電腦；以及， 藉由利用具備測定該聲音產生方法所需要之生物訊號 之手段及再生聲音之手段之電腦網路所連接之遠端地點之 -36- (6) 1230922 電腦而執行之手段。 1 9 . 一種網路配訊型聲音產生再生裝置，其特徵爲： 具備： 執行申請專利範圍第1 3項所記載之聲音產生方法之 伺服器電腦；以及， 藉由利用具備測定該聲音產生方法所需要之生物訊號 之手段及再生聲音之手段之電腦網路所連接之遠端地點之 電腦而執行之手段。 -37-
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