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用于分析聲音的方法和系統(tǒng)

閱讀:885發(fā)布:2022-03-22

專利匯可以提供用于分析聲音的方法和系統(tǒng)專利檢索,專利查詢,專利分析的服務(wù)。并且本 發(fā)明 涉及分析 音軌 (例如音樂)的方法和系統(tǒng)。描述了人類大腦中的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下區(qū)域中的一個或多個的神經(jīng)生理運行和對聲音的反應(yīng)的 預(yù)測模型 。聲音被分析,以便合適的聲音能夠被選擇和播放給收聽者,以便刺激和/或操縱收聽者的神經(jīng)生理喚醒。該方法和系統(tǒng)特別適用于利用 生物 反饋資源的應(yīng)用。,下面是用于分析聲音的方法和系統(tǒng)專利的具體信息內(nèi)容。

1.一種用于分析聲音的計算機(jī)實現(xiàn)的系統(tǒng),例如用于分析音軌,或任何其它類型的聲音,其特征在于,該系統(tǒng)包括處理器,其編程為根據(jù)來源于或關(guān)聯(lián)到人類大腦中的下部皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下區(qū)域中的一個或多個的神經(jīng)生理運行和對聲音的反應(yīng)的預(yù)測模型的音樂參數(shù)自動地分析聲音;
并且其中,該系統(tǒng)分析聲音,以便可以選擇和播放合適的聲音給收聽者,以便刺激和/或操控該收聽者的神經(jīng)生理喚醒。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)適于自動分析聲音并將該分析的結(jié)果存儲在數(shù)據(jù)庫中,以便隨后能夠從該數(shù)據(jù)庫中選擇合適的聲音,并將其播放給收聽者,以向該收聽者提供神經(jīng)生理喚醒的期望的刺激和/或操控。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的系統(tǒng),其特征在于,音樂參數(shù)涉及節(jié)奏性。
4.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,音樂參數(shù)涉及諧度,其是與諧波列的對應(yīng)程度。
5.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,音樂參數(shù)涉及擾動,其是音樂體驗中的變化率和變化程度的測量。
6.根據(jù)權(quán)利要求3和上述任意一項根據(jù)權(quán)利要求3的權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,通過分析節(jié)拍感應(yīng),本系統(tǒng)利用具體校準(zhǔn)的初始窗口預(yù)測性地模擬原始脊髓通路和運動前回路(例如,基底神經(jīng)節(jié)、前庭系統(tǒng)、小腦),其所有都涉及對有節(jié)奏的脈動的原始反應(yīng)。
7.根據(jù)權(quán)利要求3和上述任意一項根據(jù)權(quán)利要求3的權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,通過利用自相似/自相關(guān)算法,本系統(tǒng)預(yù)測性地模擬節(jié)奏模式識別和保持區(qū)域(例如,顳葉的次級聽覺皮層)。
8.根據(jù)權(quán)利要求3和上述任意一項根據(jù)權(quán)利要求3的權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,本系統(tǒng)預(yù)測性地模擬鏡像神經(jīng)元系統(tǒng)的活動,其通過以下一個或多個檢測節(jié)奏性活動的功率、軌跡和意向性:節(jié)奏功率的索引,包括音量級別的計算、音量峰值密度、“低谷”、或能量的缺乏和、運行能量的動態(tài)曲線。
9.根據(jù)權(quán)利要求3和上述任意一項根據(jù)權(quán)利要求3的權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,通過分析起始之前和起始中的能量消耗曲線(陡峭對應(yīng)高喚醒,平滑對應(yīng)低喚醒)、重要的鏡像神經(jīng)元信息,以及導(dǎo)致明顯發(fā)音的能量流的曲線的計算,本系統(tǒng)預(yù)測性地模擬鏡像神經(jīng)元的活動。
10.根據(jù)權(quán)利要求4和上述任意一項根據(jù)權(quán)利要求4的權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,通過確定諧度和失諧度的平,本系統(tǒng)預(yù)測性地模擬黑索氏回對聲音的運行和反應(yīng)。
11.根據(jù)權(quán)利要求4和上述任意一項根據(jù)權(quán)利要求4的權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,其通過諧波產(chǎn)物頻譜的計算來檢測主要的基音,之后建立不同基音頻譜內(nèi)和之間的諧度的等級。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的系統(tǒng),其特征在于,將主要的基音的檢測和諧度等級的確定“垂直地”應(yīng)用于瞬時的時刻,和“水平地”應(yīng)用于音高和頻譜隨時間的演進(jìn)(涉及黑索氏回周圍區(qū)域的音質(zhì)映射),并且以線性諧波損失的方式表示,該諧波損失代表基音變化的速率和變化的諧波距離。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng),其特征在于,通過分析瞬時時刻的垂直諧度的窗口,本系統(tǒng)預(yù)測性地模擬黑索氏回、顳上溝、島環(huán)狀溝對簡單的音色的神經(jīng)生理感覺。
14.根據(jù)權(quán)利要求12所述的系統(tǒng),其特征在于,本系統(tǒng)根據(jù)每個短時傅里葉變換(STFT)時間片偏離于諧波列的簡單比例的程度來預(yù)測性地模擬旋律和諧波的演進(jìn):線性諧波損失從基音頻率不同于之前的片的短時傅里葉變換(STFT)時間片處上升;在基音上無變化的時間片具有零損失。
15.根據(jù)權(quán)利要求5和上述任意一項根據(jù)權(quán)利要求5的權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,擾動將節(jié)奏性和諧度的變化索引與聽覺腦干和皮質(zhì)活動相結(jié)合,該聽覺腦干和皮質(zhì)活動神經(jīng)支配杏仁核、海和核心情感系統(tǒng)區(qū)域,該杏仁核、海馬和核心情感系統(tǒng)區(qū)域影響神經(jīng)傳遞和內(nèi)分泌系統(tǒng),包括腎上腺軸、多巴胺回路和例如去甲腎上腺素、褪黑素和催產(chǎn)素的水平。
16.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,聲音的分析在本地存儲的音樂數(shù)據(jù)上實時地運行,并且該系統(tǒng)包括在個人計算裝置上運行的軟件固件和/或硬件
17.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,聲音的分析在存儲在服務(wù)器中的音樂數(shù)據(jù)上實時地運行,并且該系統(tǒng)包括在該服務(wù)器或相關(guān)的服務(wù)器上運行的軟件、固件和/或硬件。
18.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,將定義針對特定的聲音的節(jié)奏性、諧度和擾動的數(shù)據(jù)以給出代表喚醒的單一輸出的方式結(jié)合,該聲音例如為,音樂音軌或該音軌的部分。
19.根據(jù)權(quán)利要求3和上述任意一項根據(jù)權(quán)利要求3的權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,利用等式確定節(jié)奏性,該等式將R與B和S關(guān)聯(lián),例如等式R=√B*S^2,并且其中R是節(jié)奏性,B是每分鐘的節(jié)拍,S是節(jié)拍強(qiáng)度的平均值。
20.根據(jù)權(quán)利要求3和上述任意一項根據(jù)權(quán)利要求3的權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,利用等式確定節(jié)奏性,該等式將R與B和S關(guān)聯(lián),例如等式I=C/10-H,并且其中I是失諧度,C是線性諧度損失,和H是瞬時的節(jié)奏。
21.根據(jù)權(quán)利要求5和上述任意一項根據(jù)權(quán)利要求5的權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,利用等式確定擾動,該等式將T與H和P聯(lián)系起來,例如T=dH/dt*P,其中,T是擾動,H是節(jié)奏性,和P是峰值音量期間的能量。
22.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,將針對給定的音軌的節(jié)奏性、諧度和——如果適用——擾動的值結(jié)合在一起,并映射到表征生理狀態(tài)E的n維點p中。
23.根據(jù)權(quán)利要求22所述的系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)利用等式確定興奮度,該等式將E與I、R和T聯(lián)系起來,例如等式E=(10*I*R)+T,其中,E是興奮狀態(tài),R是節(jié)奏性、I是失諧度,和T是擾動。
24.根據(jù)權(quán)利要求22所述的系統(tǒng),其特征在于,將針對給定的音軌的節(jié)奏性、諧度和——如果適用——擾動的值的變差映射到表征對生理狀態(tài)的定向影響的n維點p中。
25.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,分析聲音是為了導(dǎo)航、或發(fā)現(xiàn)、或檢索、或選擇、或匹配特定需求、或創(chuàng)建播放列表、或誘導(dǎo)情感或誘導(dǎo)情緒的目的。
26.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,聲音是任意一種:音樂;工作間、影院、商店、車輛、汽車、火車、飛機(jī)的周圍或背景音樂;自然的聲音(風(fēng)、海等),動物的聲音、超聲(行星、恒星、花、樹、金融市場、細(xì)胞活動等)。
27.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)用于根據(jù)人類受檢者預(yù)先選擇的期望的喚醒狀態(tài)來選擇音軌并將其回放給人類受檢者,根據(jù)人類對音樂的神經(jīng)生理反應(yīng)的模型來選擇音軌,根據(jù)由神經(jīng)生理模型預(yù)測的對音樂音軌的神經(jīng)生理反應(yīng),神經(jīng)生理模型用于選擇回放的音樂音軌。
28.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)包含計算機(jī),其可操作為根據(jù)預(yù)先選擇的人類受檢者期望的喚醒狀態(tài)選擇用于回放給人類受檢者的音樂音軌,音樂音軌的選擇是根據(jù)人類對音樂的神經(jīng)生理反應(yīng)的模型實現(xiàn)的,該模型在計算機(jī)上運行,神經(jīng)生理模型由計算機(jī)使用,以根據(jù)由神經(jīng)生理模型預(yù)測的對音樂音軌的神經(jīng)生理反應(yīng),選擇回放的音樂音軌。
29.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,計算機(jī)可操作為接收人類受檢者期望的喚醒狀態(tài)的選擇。
30.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,人類受檢者既選擇他們期望的喚醒狀態(tài)也是由系統(tǒng)產(chǎn)生的音樂音軌輸出的接受者。
31.根據(jù)上述權(quán)利要求27-30中的任意一項所述的系統(tǒng),其特征在于,期望的喚醒狀態(tài)的選擇由不是人類受檢者的一方執(zhí)行。
32.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,向用戶呈現(xiàn)用戶界面,這樣,用戶界面可操作為使用戶能夠從活動菜單中挑選,以便系統(tǒng)建立喚醒和情感的目標(biāo)水平,這將促進(jìn)選擇活動。
33.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,主要的音樂庫和分析軟件存在于人類受檢者遠(yuǎn)程或本地地可操作的計算機(jī)上,其具有將音樂的選擇傳遞給個人音樂播放器裝置的能,之后,該個人音樂播放器裝置根據(jù)可用的音樂產(chǎn)生動態(tài)播放列表。
34.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,通過機(jī)器學(xué)習(xí)完善對聲音的人類神經(jīng)生理反應(yīng)模型,例如通過線性回歸和/或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。
35.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,通過機(jī)器學(xué)習(xí)程序和統(tǒng)計分析完善對音軌的人類神經(jīng)生理反應(yīng)模型。
36.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,人類受檢者的生物指標(biāo)數(shù)據(jù)利用傳感器測量,以確定人類受檢者的神經(jīng)生理喚醒。
37.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)包含包括傳感器的生物反饋系統(tǒng)。
38.根據(jù)權(quán)利要求37所述的系統(tǒng),其特征在于,生物反饋系統(tǒng)包含傳感器、處理器和存儲音樂分類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲庫,傳感器設(shè)置用于測量人類受檢者的一個或多個參數(shù),并將所述測量傳送給處理器,其中,處理器設(shè)置用于根據(jù)測量和音樂分類數(shù)據(jù)選擇音樂片段。
39.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,傳感器用于測量人類受檢者的喚醒狀態(tài),并且通過預(yù)測性模擬人類神經(jīng)生理反應(yīng)模型來分類的聲音被流媒體式提供或以其它方式提供,以便實現(xiàn)人類受檢者預(yù)先選擇的期望的喚醒狀態(tài)。
40.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)包含傳感器,這樣,一旦激活傳感器,系統(tǒng)測量人類受檢者的初始神經(jīng)生理喚醒水平,并且該系統(tǒng)將自動地創(chuàng)建播放列表,其將首先反映出該喚醒水平,之后引導(dǎo)人類受檢者接近并使他們保持在人類受檢者的預(yù)先選擇的期望喚醒狀態(tài)。
41.根據(jù)權(quán)利要求36-40中的任意一項所述的系統(tǒng),其特征在于,傳感器是以腕帶,或改造的機(jī),或腦電圖(EEG)‘帽子’,或手套的形式。
42.根據(jù)權(quán)利要求36-41中的任意一項所述的系統(tǒng),其特征在于,傳感器捕獲包含生物計量參數(shù)的數(shù)據(jù),其包括以下至少一個:心率,包括脈搏節(jié)律分析的心率、血壓、腎上腺素和催產(chǎn)素水平、肌張力、腦電波和皮膚電導(dǎo)性。
43.根據(jù)權(quán)利要求36-42中的任意一項所述的系統(tǒng),其特征在于,系統(tǒng)包括傳感器和軟件包。
44.根據(jù)權(quán)利要求1-35中的任意一項所述的系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)包含軟件但沒有傳感器,該系統(tǒng)依賴于平均預(yù)期的反應(yīng)。
45.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,創(chuàng)建播放列表,以便誘導(dǎo)或保持喚醒,以及引導(dǎo)精神狀態(tài)和/或情感。
46.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,個體的神經(jīng)生理喚醒水平的測量被自動地進(jìn)行并表示為數(shù)值,以便使其能夠通過數(shù)據(jù)庫中的理論上無限數(shù)量的音樂片段的任意一個的音樂效果所反映。
47.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)可操作為檢測音軌的情緒喚醒參數(shù)信息,并且進(jìn)一步可操作為將該信息嵌入到音軌或指向音軌的電子鏈接中,或作為與音軌關(guān)聯(lián)的元數(shù)據(jù)。
48.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)可操作為能夠?qū)崿F(xiàn)對存儲在遠(yuǎn)程或本地的數(shù)據(jù)庫中的音樂的自動搜索,以查找具有滿足定義的標(biāo)準(zhǔn)的標(biāo)簽的音樂。
49.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)可操作為在社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序中分享喚醒值。
50.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)可操作為將與例如這樣的搜索引擎交互的用戶所關(guān)聯(lián)的喚醒值分享給該搜索引擎,以便該搜索引擎能夠在之后使用這些值來優(yōu)化通過搜索引擎進(jìn)行的搜索和/或廣告選擇。
51.根據(jù)上述任意一項權(quán)利要求所述的系統(tǒng),其特征在于,該系統(tǒng)可操作為將與瀏覽特定網(wǎng)站或網(wǎng)頁的用戶關(guān)聯(lián)喚醒值分享給網(wǎng)站優(yōu)化系統(tǒng),以便網(wǎng)站優(yōu)化系統(tǒng)能夠使用這些值來優(yōu)化網(wǎng)站和/或特定網(wǎng)頁。
52.一種分析音軌的方法,其特征在于,包含自動分析音軌的步驟,這是根據(jù)人類大腦中的下部皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下區(qū)域中的一個或多個的神經(jīng)生理運行和對聲音的反應(yīng)的預(yù)測模型。
53.根據(jù)權(quán)利要求52所述的方法,其特征在于,包括根據(jù)需要的進(jìn)一步的步驟,以使分析音軌的系統(tǒng)能夠如上述權(quán)利要求1-51中任意一項所述的系統(tǒng)一樣運行。
54.一種根據(jù)人類受檢者預(yù)先選擇的期望喚醒狀態(tài)來分析用于回放給人類受檢者的音軌的方法,其特征在于,包含以下步驟:
(i)存儲一組可操作用于回放選擇的單獨的音軌;
(ii)根據(jù)人類大腦中的下部皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下區(qū)域中的一個或多個的運行和對聲音的反應(yīng)的神經(jīng)生理模型,預(yù)測對單獨的音軌的神經(jīng)生理反應(yīng);
(iii)接收人類受檢者選擇的期望的喚醒狀態(tài),和
(iv)根據(jù)預(yù)測的對單獨的音軌的神經(jīng)生理反應(yīng)和人類受檢者選擇的期望的喚醒狀態(tài),選擇音軌。
55.根據(jù)權(quán)利要求52-54中任意一項所述的方法,其特征在于,分析音軌是為了導(dǎo)航、或發(fā)現(xiàn)、或檢索、或選擇、或匹配特定需求、或創(chuàng)建播放列表、或誘導(dǎo)情感或誘導(dǎo)情緒的目的。
56.根據(jù)權(quán)利要求52-55中任意一項所述的方法,其特征在于,將用戶界面呈現(xiàn)給用戶,進(jìn)一步包含以下步驟:
(i)該用戶從用戶界面中的活動菜單挑選
(ii)該系統(tǒng)建立喚醒和情感的目標(biāo)水平,其將促進(jìn)所挑選的活動。
57.根據(jù)權(quán)利要求52-56中任意一項所述的方法,其特征在于,進(jìn)一步包含,根據(jù)音樂效果矩陣M中表示的值將音軌分類并將其編入索引的自動分類處理的步驟。
58.根據(jù)權(quán)利要求52-57中任意一項所述的方法,其特征在于,進(jìn)一步包含,針對它們的一般音樂的節(jié)奏性和失諧度的值來分析音軌的步驟。
59.根據(jù)權(quán)利要求52-58中任意一項所述的方法,其特征在于,進(jìn)一步包含,針對它們的一般音樂的擾動值來分析音軌的步驟。
60.根據(jù)權(quán)利要求52-59中任意一項所述的方法,其特征在于,利用信號處理技術(shù)自動確定節(jié)奏性、失諧度和——如果適合——擾動的值。
61.根據(jù)權(quán)利要求52-60中任意一項所述的方法,其特征在于,進(jìn)一步包含,結(jié)合節(jié)奏性、失諧度和擾動的值以產(chǎn)生興奮度或喚醒的測量的步驟。
62.根據(jù)權(quán)利要求61所述的方法,其特征在于,興奮度E等于(10*失諧度I*節(jié)奏性R)+擾動T。
63.一種可操縱的計算機(jī)程序產(chǎn)品,其特征在于,當(dāng)其在計算機(jī)上運行以分析用于回放給人類受檢者的音軌時,該計算機(jī)程序產(chǎn)品應(yīng)用基于人類大腦中的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下區(qū)域中的一個或多個的人類神經(jīng)生理運行和對音軌的反應(yīng)的預(yù)測模型的算法。
64.根據(jù)權(quán)利要求63所述的計算機(jī)程序產(chǎn)品,其特征在于,人類神經(jīng)生理反應(yīng)的預(yù)測模型是人類神經(jīng)生理反應(yīng)的確定性模型。
65.一種計算機(jī)程序產(chǎn)品,其特征在于,當(dāng)其在計算機(jī)上運行以根據(jù)人類受檢者預(yù)先選擇的期望的喚醒狀態(tài)來分析用于回放給人類受檢者的音軌時,該計算機(jī)程序產(chǎn)品可操作為執(zhí)行以下步驟:
(i)識別一組可操作用于回放的選擇的單獨的音軌;
(ii)根據(jù)神經(jīng)生理模型,預(yù)測對單獨的音軌的神經(jīng)生理反應(yīng);
(iii)接收人類受檢者選擇的期望的喚醒狀態(tài),和
(iv)根據(jù)對單獨的音軌的預(yù)測的神經(jīng)生理反應(yīng)和人類受檢者選擇的期望的喚醒狀態(tài),選擇用于回放的音軌。
66.一種將聲音(例如不論流派和文化淵源的任何的音樂片段)分類的計算機(jī)實現(xiàn)的方法,其特征在于,該方法根據(jù)源于人類大腦中的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下的神經(jīng)生理運行和對音樂片段的反應(yīng)的預(yù)測模型的音樂參數(shù),以這樣一種方式實現(xiàn),聲音可以被選擇(例如基于傳感器捕獲的生物計量數(shù)據(jù)自動進(jìn)行)以誘導(dǎo)神經(jīng)生理喚醒接近目標(biāo)水平。
67.根據(jù)權(quán)利要求1-51中任意一項所述的系統(tǒng),其特征在于,其適用于提供在遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫中的聲音(例如音樂片段)的自動分類(例如,根據(jù)源于人類大腦中的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下的神經(jīng)生理運行和對音樂片段的反應(yīng)的預(yù)測模型的音樂參數(shù))。
68.一種個體的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下神經(jīng)生理喚醒水平的自動診斷,其特征在于,將喚醒水平表示為一個值,以便與數(shù)據(jù)庫中的理論上無限數(shù)量的音樂片段的任何一個的音樂效果相對應(yīng)。
69.一種計算機(jī)實現(xiàn)的方法,其特征在于,創(chuàng)建通過自動或手動分析音樂參數(shù)產(chǎn)生的音軌的播放列表,以便誘導(dǎo)喚醒和引導(dǎo)精神狀態(tài)和/或情感,該音樂參數(shù)源于人類的下部皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下的神經(jīng)生理運行和對音樂片段的反應(yīng)的預(yù)測模型。
70.根據(jù)權(quán)利要求69所述的計算機(jī)實現(xiàn)的方法,其特征在于,包括以下進(jìn)一步的步驟:
a)通過參考現(xiàn)有的描述性元數(shù)據(jù),如果可用,例如,流派或用戶創(chuàng)建的播放列表,挑選數(shù)據(jù)庫中的音樂的子集;
b)通過將用戶的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下神經(jīng)生理喚醒的初始水平與包含在音樂效果矩陣的相關(guān)行中的音樂匹配,從該音樂子集選擇一些片段,該片段將對應(yīng)于用戶的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下神經(jīng)生理喚醒的初始水平;
c)選擇目標(biāo)的精神狀態(tài)和/或情感;
d)選擇一系列上升或下降的音樂效果值,其符合從初始到要求的神經(jīng)生理喚醒水平的期望的誘導(dǎo)通路;
e)基于這一系列值,從音樂數(shù)據(jù)庫中選擇合格的內(nèi)容;
f)隨機(jī)地從合格的內(nèi)容中以其它規(guī)則挑選播放列表,該規(guī)則例如,流派偏好、防重復(fù)規(guī)則或美國的數(shù)字千年版權(quán)法(DMCA)規(guī)則;
g)基于連續(xù)的或規(guī)則的或偶然的生物計量反饋,每隔一段時間重復(fù)計算播放列表。
71.一種針對情感誘導(dǎo)的音樂(例如個人的)數(shù)據(jù)庫的充足性的測定方法,其特征在于,利用權(quán)利要求1-51中任意一個所述的系統(tǒng),并在之后顯示關(guān)于充足性和不充足的信息給用戶。
72.一種推薦音樂內(nèi)容的補(bǔ)充的方法,其特征在于,該方法針對個人音樂數(shù)據(jù)庫,以便于保證數(shù)據(jù)庫的充足性,該方法通過利用源于人類的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下的神經(jīng)生理運行和對該音樂的反應(yīng)的預(yù)測模型的音樂參數(shù)來實現(xiàn)。
73.一種選擇音樂的方法,其特征在于,其選擇具有類似的音樂效果的音樂(例如根據(jù)源于人類的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下的神經(jīng)生理運行和對音樂片段的反應(yīng)的預(yù)測模型的音樂參數(shù))。
74.一種將音樂分類的方法,其特征在于,該方法根據(jù)其音樂效果而不是其描述性屬性分類,利用源于人類的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下的神經(jīng)生理運行和對音樂片段的反應(yīng)的預(yù)測模型。
75.一種給播放列表中的一系列音樂片段排序的方法,其特征在于,通過將每段的音樂效果與音樂效果矢量所描述的值的時間序列匹配實現(xiàn)該方法,該音樂效果矢量源于人類的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下的神經(jīng)生理運行和對音樂片段的反應(yīng)的預(yù)測模型。
76.一種操縱用戶喚醒的方法,其特征在于,通過利用上述任何一種方法和系統(tǒng)實現(xiàn)。
77.一種在任何給定的環(huán)境中修改周圍聲音屬性的方法,其特征在于,目的對收聽者產(chǎn)生期望的神經(jīng)生理反應(yīng),該方法通過利用上述任何一種方法和系統(tǒng)實現(xiàn)。
78.一種適于執(zhí)行上述任何一種方法的系統(tǒng)。
79.軟件、固件、系統(tǒng)芯片或音頻堆棧,其特征在于,其編程為或適于執(zhí)行上述任何一種方法或形成上述任何一種系統(tǒng)定義的系統(tǒng)的一部分。
80.一種計算裝置,例如智能手機(jī)或平板電腦,其特征在于,適于操縱用戶的喚醒,該方法通過利用上述任何一種方法或通過利用或包括上述任何一種系統(tǒng)、軟件、固件系統(tǒng)芯片或音頻堆棧。
81.適于與權(quán)利要求80所定義的計算裝置一起工作的傳感器。

說明書全文

用于分析聲音的方法和系統(tǒng)

[0001] 發(fā)明背景1.技術(shù)領(lǐng)域
[0002] 本發(fā)明涉及一種分析聲音的方法和系統(tǒng)(例如,音樂音軌)。來自于聲音——例如音樂——數(shù)據(jù)庫的音軌能夠被分析,以便自動預(yù)測這些聲音對收聽者產(chǎn)生的效果和影響。2.技術(shù)背景
[0003] 公知地存在最適合例如學(xué)習(xí)、放松、睡覺或運動這樣具體的活動特定神經(jīng)生理喚醒平(涉及情緒、精神狀態(tài)和情感)。然而,因為這些喚醒水平是由意識心智、環(huán)境刺激、自主神經(jīng)系統(tǒng)、內(nèi)分泌活動、神經(jīng)傳遞和基礎(chǔ)代謝之間的復(fù)雜的相互作用引起的,所以其很難控制和維持。
[0004] 也公知地存在基于一系列復(fù)雜功能的對于音樂的普遍的人類反應(yīng),該一系列復(fù)雜功能從感知系統(tǒng)延伸,通過大腦皮層和其它的過程,以激活大腦和軀體系統(tǒng)的核心情感中心。同樣公知這些功能存在于大腦的某部分中,例如,蝸、初級聽皮層、運動前區(qū)皮層、杏仁核和導(dǎo)水管周圍灰質(zhì)(等)。例如節(jié)奏對運動前區(qū)皮層、自主神經(jīng)系統(tǒng)、軀體系統(tǒng)、內(nèi)分泌系統(tǒng)和神經(jīng)傳遞具有可測量的影響。音樂結(jié)構(gòu)和體驗的其它方面也可影響人類的神經(jīng)生理學(xué),如下所述。
[0005] 3.相關(guān)技術(shù)的論述
[0006] 已知三種對用于喚醒和逆喚醒人類的音樂的分析方法(為了簡便起見,術(shù)語“喚醒”在本文中有時也包括逆喚醒)。第一種方法需要個人的判斷,此人可以是專家或受檢者本身。第二種方法是通過測試一些人并問其對于不同音樂音軌的感受。這兩者都不可靠,因為每個都太過主觀。
[0007] 第三種方法是分析根據(jù)音樂自身計算出的韻律(通常是節(jié)拍,但也包括平均能量的測量),并且將該韻律與所需的主體的喚醒狀態(tài)關(guān)聯(lián)。有幾種這樣的系統(tǒng),其中一些將在下文中引用。其中大多數(shù)依賴于“誘導(dǎo)”(在惠斯登感應(yīng)中,也就是與外部的節(jié)拍或節(jié)奏同步的傾向)或者增加的節(jié)拍(在已知的情況下,能量)和增加的作用或者喚醒之間的相關(guān)性(并且,對于減少的節(jié)拍和能量則相反)。
[0008] 現(xiàn)有技術(shù)的系統(tǒng)的實例是利用根據(jù)節(jié)拍選定的音樂來操縱喚醒和逆喚醒,包括專利文獻(xiàn)US282045、US191037、US113725、US270667、WO151116、US5267942。該技術(shù)可利用計算的每分鐘的節(jié)拍數(shù)來預(yù)測誘導(dǎo),或者,如專利文獻(xiàn)US060446所述,可以調(diào)控節(jié)拍以便改進(jìn)誘導(dǎo)。雖然該技術(shù)可以定向地校正,并且,通過惠斯登誘導(dǎo)原理(Huygens’entrainment principle)的擴(kuò)展,其很可能通過一些曲目在一定程度上起效,但是,節(jié)拍難以被自動檢測,并且其自身在容易而準(zhǔn)確地檢測節(jié)拍并且節(jié)拍接近收聽者的當(dāng)前心率(見下段)的受限情況下才可以最佳地用于計算神經(jīng)生理影響。任何重要的分離和誘導(dǎo)的效果很可能會丟失。最重要地,如下所述,有效的節(jié)奏誘導(dǎo)不僅取決于每分鐘的節(jié)拍數(shù),并且不可分離地協(xié)同并依賴于其它的喚醒的音樂生成器,舉個例子,例如諧度和擾動(turbulence)。
[0009] 專利文獻(xiàn)US5667470是憑借對照曲目中確定的模式來實現(xiàn)或者否定音樂預(yù)期結(jié)果,而專利文獻(xiàn)US4883067引入訓(xùn)練大腦的構(gòu)思,以通過結(jié)合某些聲音信號來復(fù)制神經(jīng)活動的積極模式。一項專利文獻(xiàn)US5267942,引用阿特舒勒在1948年記錄的情緒同態(tài)原理(iso-moodic principle)作為其推斷的證據(jù),即,音樂節(jié)拍要對誘導(dǎo)心率產(chǎn)生任何影響,其必須位于個體的實際心率的“誘導(dǎo)范圍”內(nèi),即接近它。其引入這樣一個概念,即,一段音樂的神經(jīng)生理影響依賴于受檢者的初始狀態(tài),也就是說任何給定的音樂片段的影響是相對的而不是絕對的。也可以參考專利文獻(xiàn)US2007/0270667,嘗試使用生物計量反饋來操縱喚醒。
[0010] 也可以參考心理聲學(xué)。心理聲學(xué)已經(jīng)廣泛地應(yīng)用在音樂壓縮技術(shù)中(例如MP3),但另一個應(yīng)用記錄在專利文獻(xiàn)US7081579中,其描述了一種基于七個測量的特性進(jìn)行的歌曲相似性分析的方法,這七個特性是:亮度、頻帶寬、音量、節(jié)拍、節(jié)奏、低頻噪聲和八度音階。在神經(jīng)生理學(xué)術(shù)語中,這些技術(shù)能夠識別“相似聲音”的音樂(關(guān)于這點目前有許多),但是不能用于預(yù)測音樂的神經(jīng)生理效果。

發(fā)明內(nèi)容

[0011] 本發(fā)明是一種用于分析聲音——例如音軌——的計算機(jī)實現(xiàn)的系統(tǒng),該系統(tǒng)根據(jù)來源于或關(guān)聯(lián)到神經(jīng)生理運行的預(yù)測模型的音樂參數(shù)以及人類大腦中的下層皮質(zhì)(lower cortical)、邊緣(limbic)和皮質(zhì)下區(qū)域(subcortical region)中的一個或多個對聲音的反應(yīng)來自動分析音樂;
[0012] 并且在其中,該系統(tǒng)分析聲音,以便可以選擇和播放合適的聲音給收聽者,從而刺激和/或操縱該收聽者的神經(jīng)生理喚醒。
[0013] 該模型是一種“人類神經(jīng)生理運行和響應(yīng)的預(yù)測模型”,因為其預(yù)測大腦(例如,在下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下的區(qū)域中的結(jié)構(gòu),包括相關(guān)的自主神經(jīng)系統(tǒng)、內(nèi)分泌系統(tǒng)、和神經(jīng)傳遞系統(tǒng))將如何響應(yīng)特定的聲音。
[0014] 在一個實施例中,分析了來自于音樂數(shù)據(jù)庫的音軌,以便自動預(yù)測這些聲音將給收聽者帶來的神經(jīng)生理效果或影響。由此能夠選擇不同的音軌及其最佳的播放順序,以操縱神經(jīng)生理喚醒、精神狀態(tài)和/或情感——例如接近、達(dá)到或保持所需的喚醒或逆喚醒狀態(tài)、精神狀態(tài)或情感(術(shù)語“情感”用在情緒、心情或狀態(tài)的心理感受中)。
[0015] 我們可以將該系統(tǒng)與傳統(tǒng)的心理聲學(xué)(是例如MPEG MP3音頻壓縮算法的基礎(chǔ))進(jìn)行比較,因為心理聲學(xué)總體上涉及通過模擬信號處理來了解如何處理引入的壓波,該信息的處理是由例如耳蝸和初級聽覺皮層承擔(dān),然而,本發(fā)明涉及聲音效果——例如大腦中的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下的區(qū)域的神經(jīng)生理運行以及對聲音的反應(yīng)。并且,心理聲學(xué)科學(xué)不涉及為了刺激和操縱所需的收聽者的喚醒狀態(tài)而選擇特定聲音。
[0016] 我們也可以將該系統(tǒng)與音樂效果的普通模型(trivial model)進(jìn)行比較,例如增加的節(jié)拍導(dǎo)致更大的喚醒。從這樣的模型中完全缺失的是對神經(jīng)生理運行和對聲音的反應(yīng)的廣義理解;而且,在實際中,這樣的模型過于薄弱以至于不具備真正的預(yù)測特性,并且,基于上述原因,該模型不是針對選擇不同聲音以便刺激和操縱收聽者的喚醒水平的技術(shù)問題的通用的解決方案,這與本發(fā)明不同。
[0017] 源于或關(guān)聯(lián)到預(yù)測模型的音樂參數(shù)可涉及節(jié)奏性和諧度也可涉及擾動——這些術(shù)語將在下面詳細(xì)解釋。本發(fā)明可用于音樂的搜索、選擇、定序(即按順序安排)、使用、推廣、訂購和銷售。其可進(jìn)一步用于選擇、修改、定購或設(shè)計非音樂的聲音,以對收聽者產(chǎn)生期望的神經(jīng)生理效果,或可以用于允許選擇,例如設(shè)計或修改發(fā)動機(jī)排氣音調(diào)、電影配樂、工業(yè)噪聲和其它的音頻源。
[0018] 本發(fā)明通過一種稱為X-系統(tǒng)的系統(tǒng)實現(xiàn)。X-系統(tǒng)包括音樂音軌的數(shù)據(jù)庫,根據(jù)源于或關(guān)聯(lián)到人類神經(jīng)生理運行的預(yù)測模型的音樂參數(shù)以及對那些音軌的反應(yīng)已經(jīng)分析了該音樂音軌。X-系統(tǒng)也可以包括傳感器、用于選擇合適的音軌的音樂選擇算法/播放列表計算器以及連接音樂播放器的連接器。一旦激活傳感器,系統(tǒng)將診斷受檢者的神經(jīng)生理喚醒的初始水平,并自動構(gòu)建源自于對X-系統(tǒng)編碼的音樂或聲音數(shù)據(jù)庫的搜索的播放列表,該播放列表將首先符合或反映此喚醒水平,之后將收聽者引導(dǎo)向和幫助將他/她保持在期望的喚醒水平。按照需要,根據(jù)定期的神經(jīng)生理或其它指示信號的測量而重新計算播放列表。
[0019] 神經(jīng)生理狀態(tài)的測量可以利用多種技術(shù)實現(xiàn),例如電子腦造影、正電子放射斷層造影術(shù)、血漿、唾液或其它的細(xì)胞采樣、皮膚電導(dǎo)、心率以及一些其它的技術(shù),同時反應(yīng)的預(yù)測可以通過任何合適的算法集得以實現(xiàn),其首先假設(shè),之后通過測試來完善。任何給定的算法集將依賴于模擬的刺激以及測量刺激效果的生物計量,但是,即使給定常量參數(shù),也有很多有效的數(shù)學(xué)方法:因此在本說明書中所述的特定的算法本身不是本發(fā)明最根本的特征,即使該系統(tǒng)中的大部分算法在構(gòu)思和實施上都是獨特的。也沒有選擇特定的生物計量來測量神經(jīng)生理狀態(tài),盡管皮膚電導(dǎo)和心率都適合于一般用途,這是因為它們使測量能夠容易地和非侵入性地實施,同時能夠給出對自主神經(jīng)系統(tǒng)中的喚醒或逆喚醒的良好指示,這又在很大程度上協(xié)同于內(nèi)分泌活動和相關(guān)的神經(jīng)傳遞。
[0020] X-系統(tǒng)代表了基于現(xiàn)有技術(shù)的改進(jìn),因為:a)通過參考大腦的音頻刺激處理,該音頻刺激包括音樂,描述了音樂的生物活性成分(除了節(jié)拍和能量以外),和b)描述了如何將任何給定的聲源校準(zhǔn)到受檢者的初始狀態(tài),以便具有最大化的誘導(dǎo)效果。其提供了很多優(yōu)于其它系統(tǒng)的優(yōu)點,其既不需要節(jié)拍的調(diào)制(從專利文獻(xiàn)US2007/0113725、US20070060446A1、US2006/0107822A1已知節(jié)拍調(diào)制)也不需要心理聲學(xué)校正的成分、合成音樂(從專利文獻(xiàn)US4883067已知)來實現(xiàn)其效果。在無需以任何方式操縱音樂的渲染的情況下,X-系統(tǒng)提供了利用全世界的音樂曲目進(jìn)行情感的調(diào)制的可能性。
[0021] X-系統(tǒng)是以我們將其稱之為“對音樂的先天神經(jīng)生理反應(yīng)”(INRM-我們將在下面詳細(xì)描述)的范例為基礎(chǔ)的,并且以與這些反應(yīng)相關(guān)的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下功能中的一個或多個的獨特信息模擬為基礎(chǔ)。X-系統(tǒng)具有獨特的能力來自動分析音軌并構(gòu)建產(chǎn)生收聽者的喚醒和逆喚醒水平的可能性。這一獨特的分析方法是人類通用的分析方法,并且其不但可以適用于所有人類文化的音樂而且適用于環(huán)境的和其它的聲源。X-系統(tǒng)有能力根據(jù)核心情感效應(yīng)將音樂和聲音數(shù)據(jù)庫歸類。X-系統(tǒng)可遠(yuǎn)程地實施自動分類,例如針對個人的曲目。利用獨特的基于無線電電極和擴(kuò)音器的電導(dǎo)/心率傳感器和其它裝置,X-系統(tǒng)也可以具有檢測用戶的心理狀態(tài)和身體的能力。X-系統(tǒng)可使用該傳感器數(shù)據(jù)從任何選擇的曲目中子選擇音樂,無論是通過單獨的音軌還是誘導(dǎo)的序列,當(dāng)聽這些曲目時,將幫助用戶實現(xiàn)興奮、放松、專注、警覺、提高身體活動的潛力等目標(biāo)狀態(tài)。其實現(xiàn)是通過分析用戶的音樂數(shù)據(jù)庫中的音軌(利用源于人類神經(jīng)生理反應(yīng)的預(yù)測模型的音樂參數(shù)),并且之后自動創(chuàng)建音樂播放列表,其也可以根據(jù)實時的生物反饋被動態(tài)地重新計算,該音樂播放列表將播放給用戶,以便引導(dǎo)她/他接近,且有助于保持她/他處于期望的目標(biāo)狀態(tài)。
[0022] 如上所述,X-系統(tǒng)模擬音樂對大腦下部和中部的特定部分——包括邊緣系統(tǒng)和皮質(zhì)下系統(tǒng)——的效果,但是大腦對音樂做出反應(yīng)的部分不僅僅是這些。其他的中心支配著更多的個人感受,包括偏好、修養(yǎng)、記憶和聯(lián)想、歌詞的意義、寫下它們的歷史背景、表演者或作曲家有關(guān)情形的認(rèn)識以及其它的因素。這些也具有顯著的效果,因此重要的是不要期待任何音樂片段對任何個體具有絕對的影響。INRM描述了音樂效果的重要部分,但不是全部。某些音樂片段將使收聽者平靜、甚至誘發(fā)睡眠的預(yù)測不像藥物或麻醉劑,其中某種劑量的效果可以以合理的精確性預(yù)測到,并且該效果不能被有意識的努力所抵抗。然而,實驗證實了INRM模型所基于的大腦的每個元素緊密的聯(lián)系著喚醒和逆喚醒。然而,當(dāng)適當(dāng)?shù)剡x擇以伴隨所需的狀態(tài)或活動時音樂具有其最大的效果,并且X-系統(tǒng)提供了選擇總是適合于收聽者正在做的事情的音樂的自動化方法,這在許多情況下可以非常有效,從治療焦慮癥以增強(qiáng)松弛或?qū)Wⅲ虼碳?chuàng)造“流”,或為體育活動帶來力量和流暢性。支持X-系統(tǒng)的大腦模擬提供其它存在的分類系統(tǒng)所不能提供的進(jìn)一步能力:就是普遍性;X-系統(tǒng)可針對全世界的音樂曲目準(zhǔn)確地預(yù)測心理喚醒的水平,無論是西方古典和流行、中國或印度的古典或民間的音樂、非洲流行或傳統(tǒng)、還是前衛(wèi)的電子或爵士樂。
[0023] 已經(jīng)證明,在廣泛的曲目中,X-系統(tǒng)在根據(jù)心率和皮電反應(yīng)電阻這樣的生物計量參數(shù)預(yù)測喚醒/逆喚醒的總指數(shù)(general index)方面能夠勝過音樂專家,但是在這些生物計量參數(shù)不同的情況下,等式——我們將在本文的后面部分中描述——幾乎確定需要修改。同樣地,有很多本領(lǐng)域技術(shù)人員熟悉的數(shù)學(xué)技術(shù),其已經(jīng)用于預(yù)測一段音樂的神經(jīng)生理效果,并且許多中的任何一項可產(chǎn)生同樣令人滿意的結(jié)果。因此,本發(fā)明的關(guān)鍵特征在于對音樂中的模式的識別,其是有神經(jīng)生理活性的(“生物活性”)且對于人類的神經(jīng)生理——包括喚醒和逆喚醒——具有可預(yù)測的效果。
[0024] 本發(fā)明的其它方面
[0025] 我們下面列舉了本發(fā)明15個進(jìn)一步的方面,每個也可以與其它任何一個相結(jié)合:
[0026] 1.一種以這樣一種方式將聲音分類的通過計算機(jī)實施的方法(例如無論流派或文化淵源的任何音樂片段)(例如根據(jù)源于人類的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下的神經(jīng)生理運行和對音樂片段的反應(yīng)的預(yù)測模型的音樂參數(shù)),即,其可以被選擇(例如根據(jù)由傳感器捕獲的生物計量數(shù)據(jù)自動地進(jìn)行)以用于誘導(dǎo)神經(jīng)生理喚醒接近目標(biāo)水平;這可能發(fā)生在引導(dǎo)收聽者接近一些預(yù)先指定的精神狀態(tài)和/或情感中的一個或多個的時候,或者為了引導(dǎo)收聽者接近一些預(yù)先指定的精神狀態(tài)和/或情感中的一個或多個而發(fā)生。
[0027] 2.在遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫中(例如根據(jù)源于人類的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下的神經(jīng)生理運行和對音樂片段的反應(yīng)的預(yù)測模型的音樂參數(shù))的聲音(例如音樂片段)的自動分類。這包括我們能夠搜索/發(fā)現(xiàn)具有類似于X-系統(tǒng)深層結(jié)構(gòu)的的音樂和將傳統(tǒng)的分類方案( 等)與X-系統(tǒng)交叉匹配的計劃。作為自動分類的另-種選擇,或者除此之
外,X-系統(tǒng)提供了用于商業(yè)和宣傳目的的選擇和“推送”,或者用于特定音樂的描述和檢測的方法論,其針對所有的應(yīng)用,而不僅是誘導(dǎo)。一個實例是一種根據(jù)對音樂的先天神經(jīng)生理反應(yīng)將不論流派或文化淵源的任何音樂片段分類的通過計算機(jī)實現(xiàn)的方法,以用于搜索、引導(dǎo)、音樂發(fā)現(xiàn)、檢索和選擇的目的。
[0028] 我們現(xiàn)在擴(kuò)大搜索/發(fā)現(xiàn)的概念,其中X-系統(tǒng)提供遠(yuǎn)程或者本地音樂數(shù)據(jù)庫以及X-系統(tǒng)編碼服務(wù)的自動搜索。在本發(fā)明中,用戶可以:
[0029] ●通過在其計算機(jī)或者智能手機(jī)的X-系統(tǒng)設(shè)備應(yīng)用程序上按下“查找更多”或“我喜歡”鍵,就可以搜索具有與他們標(biāo)記為喜歡的音樂類似的簽名的音樂。
[0030] ●通過社交網(wǎng)絡(luò)群體中的收聽喜好模式搜索和搜索社交網(wǎng)絡(luò)群體中的收聽喜好模式,這樣通過分享自己的喜好和選擇并且將這些與自己的朋友交流,人們將看到自己對特定音軌的情緒反應(yīng)和在網(wǎng)絡(luò)中與其它人的對照之間的關(guān)系。
[0031] ●通過音樂或體驗之旅搜索,這樣可以存儲特定的音樂序列在例如自己的智能手機(jī)中,并且當(dāng)自己按下“我喜歡該序列,存儲其以便我再次播放”時重復(fù)。
[0032] ●通過發(fā)現(xiàn)模式和用戶標(biāo)記為“我喜歡”的音軌之間的關(guān)系搜索,這樣所述流派、音樂家、活動的類似的組合和X-系統(tǒng)編碼的喚醒數(shù)據(jù)能夠主動進(jìn)行推薦。因此,例如,X-系統(tǒng)將產(chǎn)生播放列表建議,其將結(jié)合爵士、特定的邁爾斯·戴維斯音軌、記錄一篇短文、專注和喚醒水平,其前提是類似的組合已經(jīng)從更早的收聽序列中標(biāo)記(標(biāo)記的活動是智能手機(jī)應(yīng)用程序的一部分);和
[0033] ●在Google和其它網(wǎng)站搜索X-系統(tǒng)編碼的信息,這樣,例如,對音樂、視頻或其它網(wǎng)頁內(nèi)容進(jìn)行分類和標(biāo)記——這是自動地進(jìn)行;或者與搜索引擎服務(wù)商合作,以便其“宣傳”X-系統(tǒng)喚醒或情緒狀態(tài);或者根據(jù)在查看網(wǎng)頁時自動標(biāo)記網(wǎng)站的訪問者。
[0034] 3.個體的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下神經(jīng)生理喚醒的水平的自動診斷并將其表達(dá)為數(shù)值,以便對應(yīng)于在數(shù)據(jù)庫中理論上數(shù)量無上限的音樂片段中的任何一個的音樂效果??蛇x擇地或附加地,可以提供一種自我診斷的反復(fù)試驗的方法,例如通過上述的歌曲選擇。
[0035] 4.一種創(chuàng)建音軌播放列表的計算機(jī)實施的方法,該音軌播放列表是由自動(或?qū)嶋H上手動)分析音樂參數(shù)產(chǎn)生的,該音樂參數(shù)源于人類的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下的神經(jīng)生理運行和對音樂片段的反應(yīng)的預(yù)測模型,以便誘導(dǎo)喚醒和引導(dǎo)精神狀態(tài)和/或情感??蛇x擇地,其可包括:
[0036] 通過參考現(xiàn)有的描述性元數(shù)據(jù)——如果可用,例如流派或用戶創(chuàng)建的播放列表——來在數(shù)據(jù)庫中挑選音樂的子集;b)通過將用戶的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下的神經(jīng)生理喚醒的初始水平與音樂效果矩陣的相關(guān)行中包含的音樂進(jìn)行匹配(我們將在之后詳細(xì)解釋該矩陣),從該音樂子集中選擇符合該神經(jīng)生理喚醒的初始水平的一些片段;c)選擇目標(biāo)的精神狀態(tài)和/或情感;d)選擇一系列升序或降序的音樂效果值,其對應(yīng)于從初始的到所需的神經(jīng)生理喚醒水平的預(yù)期誘導(dǎo)通路;e)在這一系列的值的基礎(chǔ)上,從音樂數(shù)據(jù)庫選擇合格的目錄;f)從合格的內(nèi)容中隨機(jī)挑選播放列表,該合格的內(nèi)容服從于其他的規(guī)則,例如流派喜好、防重復(fù)規(guī)則(看下面的“音樂選擇算法”)或美國的千禧年數(shù)字版權(quán)法(DMCA)規(guī)則;g)以連續(xù)的生物計量反饋為基礎(chǔ)每隔一段時間重復(fù)播放列表的計算,例如,基于包括最新反饋的生物計量反饋,播放列表可以被每分鐘重復(fù)計算一次。
[0037] 5.一種確定音樂數(shù)據(jù)庫(例如個人的)對于情感的誘導(dǎo)的充分性并且之后將關(guān)于充分和不充分的信息顯示給用戶的方法。
[0038] 6.一種推薦音樂內(nèi)容的補(bǔ)充給個人的音樂數(shù)據(jù)庫以便保證充分性的方法,這是通過使用源于人類的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下的神經(jīng)生理運行和對該音樂的反應(yīng)的預(yù)測模型的音樂參數(shù)實現(xiàn)的。
[0039] 7.一種選擇具有類似的音樂效果的音樂的方法(例如根據(jù)源于人類的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下的神經(jīng)生理運行和對音樂片段的反應(yīng)的預(yù)測模型的音樂參數(shù))。其可包括X-系統(tǒng)編碼的搜索。
[0040] 8.一種根據(jù)音樂效果而不是描述性特性的將音樂分類的方法。
[0041] 9.一種通過將每段的音樂效果與音樂效果矢量所描述的值的時間序列匹配以便給播放列表中的一系列音樂片段排序的方法。
[0042] 10.一種利用上述任何一種方法和系統(tǒng)操縱用戶喚醒的方法。
[0043] 11.一種利用上述任何一種方法和系統(tǒng)來修改任何給定的環(huán)境中的環(huán)境聲屬性以便在收聽者中產(chǎn)生所需的神經(jīng)生理反應(yīng)的方法。以及其作為定義這些反應(yīng)的選擇、控制或設(shè)計的工具的用途。
[0044] 12.一種適于執(zhí)行上述任何一種方法的系統(tǒng)。
[0045] 13.北邊稱為或者適應(yīng)于執(zhí)行上述的任何方法或形成上述系統(tǒng)的一部分的軟件(不論是裝置駐留、網(wǎng)絡(luò)駐留或其它位置)、固件、系統(tǒng)芯片(SoC)或音頻堆棧(audio stack)。
[0046] 14.一種適于通過利用上述任何方法或通過利用或包括上述任何系統(tǒng)、軟件、固件、系統(tǒng)芯片或音頻堆棧來操縱用戶的喚醒的計算裝置,例如智能手機(jī)或平板電腦。
[0047] 15.適于與上述定義的計算裝置一起工作的傳感器。
[0048] 一些更廣義的說明如下:
[0049] 關(guān)于音樂中的哪些結(jié)構(gòu)和經(jīng)驗現(xiàn)象(experiential phenomena)激活原腦(primitive brain)的哪些部分的識別,利用數(shù)字簽名分析來測量的技術(shù)的發(fā)展,以及一系列通用模型結(jié)構(gòu)的構(gòu)建,其使用相對簡單的等式預(yù)測大腦的相關(guān)區(qū)域和器官的激活水平并且進(jìn)而預(yù)測其在生物計量指標(biāo)上效果,這些是本發(fā)明的關(guān)鍵方面。
[0050] 本發(fā)明的實例可對所有的音樂流派有效并且不依賴于任何預(yù)存在數(shù)字化音樂數(shù)據(jù)庫中的元數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)庫可以由用戶從他或她自己的收藏中匯編并且存儲在本地播放器中,在這種情況下,數(shù)據(jù)庫中的音樂可以進(jìn)行遠(yuǎn)程地描述,其可以在數(shù)字存儲裝置上被提供預(yù)分析,或其可以從中央服務(wù)器流動式接收。在后一種情況下,音樂可以與其它的數(shù)據(jù)和/或數(shù)字媒體關(guān)聯(lián),以便增強(qiáng)用戶的體驗,或者可以描述和包括簽名片段(signature excerpt),以便促進(jìn)所需的效果。
[0051] 本發(fā)明可以作為應(yīng)用軟件在遠(yuǎn)程服務(wù)器、音樂播放器自身或另一個直接或通過本地或廣域網(wǎng)連接音樂播放器的裝置,或固件或嵌入在芯片中執(zhí)行;其可以形成音頻堆棧的一部分或用作一組設(shè)計工具的一部分。這些實施例可實現(xiàn)音軌和其它聲音的實時分析,都在例如智能手機(jī)或平板電腦這樣的便攜式計算裝置內(nèi)部本地地完成,或在服務(wù)器上遠(yuǎn)程地完成,或一些分散式的基于本地和服務(wù)器的處理的組合。所有這些部署也將支持一致的API(應(yīng)用程序界面),使應(yīng)用程序供應(yīng)商和服務(wù)提供商有接入系統(tǒng)的能力,例如,使新的應(yīng)用程序被構(gòu)建和部署。
[0052] 如果必要的元數(shù)據(jù)是可用的,可在音樂數(shù)據(jù)庫上的這些元數(shù)據(jù)中挑選首選的音樂風(fēng)格;如果必要的元數(shù)據(jù)不是可用的,系統(tǒng)也可從全部音樂數(shù)據(jù)庫而不是挑選的子集中選擇。
[0053] 如下術(shù)語在本文中采用特定含義:
[0054] “神經(jīng)生理喚醒的水平”:一種計算出的指數(shù),其根據(jù)例如皮膚電導(dǎo)和脈搏率來計算,雖然也可以選擇其它的參數(shù),包括需要更復(fù)雜的測量的情況。不同的神經(jīng)生理喚醒水平促進(jìn)不同的活動、精神狀態(tài)和情感。
[0055] “精神狀態(tài)”:與例如創(chuàng)造力、學(xué)習(xí)、沉思、想象等這樣的不同類型的思維相關(guān)的大腦的功能區(qū)之間的動態(tài)關(guān)系。
[0056] “情感”(名稱):在心理學(xué)中使用以表示感覺或情緒,以及在精神病學(xué)中表示表達(dá)出的或觀察到的情緒反應(yīng)。心情。
[0057] “音樂效果”:由給定的音樂片段引起的精神狀態(tài)或心情,以及其對神經(jīng)生理喚醒的影響。
[0058] “聲音”:包括任何聲音,其包括如傳統(tǒng)地理解的音樂,但是也延伸到其它的聲音,例如,在工作場所、電影院、家、商店、車輛、汽車、火車、飛機(jī)——聲音可以在理論上影響收聽者的喚醒的任何地方——的環(huán)境或背景噪聲。例如,調(diào)諧汽車排氣的音律就是一個實例;修改引擎聲是另一個實例。自然的聲音(風(fēng)、海等)、動物的聲音、超聲(行星、恒星、花、樹、金融市場、細(xì)胞活性等)是“聲音”的其它實例。在本文中,我們將涉及“音樂”,但是該術(shù)語應(yīng)該被寬泛地解釋為,不僅包括藝術(shù)形式的音樂,其中的聲音和/或樂器聯(lián)合展現(xiàn)了和諧、優(yōu)美或自我表現(xiàn),而且還包括其它所有的聲音形式,如上述寬泛定義的術(shù)語。
[0059] 關(guān)于術(shù)語的說明:初級聽覺皮層位于新皮質(zhì)——大腦中最“進(jìn)化”的部分——的顳葉中,但是其實質(zhì)上在系統(tǒng)的“下層”,因此是“下層皮質(zhì)”。對X-系統(tǒng)關(guān)鍵的器官——例如海和杏仁核(amygdala)——通常被描述為“邊緣”(來自拉丁文“l(fā)imen、liminis”,意思是“閾值”,即,在新皮質(zhì)的下限部分)。這與情緒相關(guān)的區(qū)域接近,例如伏隔核(nucleus accumbens)、和導(dǎo)水管周圍灰質(zhì)有時也被視為邊緣。邊緣系統(tǒng)也可以描述為原腦皮質(zhì)(archicortex)和舊皮質(zhì)(paleocortex)——“主要的、最初的或支配的”和“舊的”皮質(zhì)。最終,涉及節(jié)奏,核心情感和運動的很多X-系統(tǒng)區(qū)域是皮質(zhì)下,例如基底神經(jīng)節(jié)和小腦。
[0060] 因此,相對于新皮質(zhì)的更多認(rèn)知相關(guān)、文化相關(guān)和反射區(qū)域來說,X-系統(tǒng)主要涉及大腦的下層皮質(zhì)、邊緣和皮質(zhì)下區(qū)域,關(guān)系到對音樂的基本的和普遍的反應(yīng)。附圖說明
[0061] 圖1表示涉及適用于X-系統(tǒng)的音頻處理的神經(jīng)元件的圖解示意圖。實線框內(nèi)封閉的元件是現(xiàn)有模型的一部分;包含在虛線框中的元件可以包括在該模型中。
[0062] 圖2表示其中系統(tǒng)的用戶既要選擇他們所需的情感目標(biāo)又是產(chǎn)生的輸出的接受者的整個系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。
[0063] 圖3表示其中由系統(tǒng)用戶以外的一方做出目標(biāo)情感的選擇的整個系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。
[0064] 圖4表示X-系統(tǒng)發(fā)明的一個實施例,其中,軟件的各個方面都位于用戶的個人電腦上(術(shù)語“個人電腦”應(yīng)該被寬泛地解釋為涵蓋任何形狀因素的任何計算裝置,包括能夠執(zhí)行計算功能的任何裝置)。
[0065] 圖5表示X-系統(tǒng)發(fā)明的一個實施例,其中,初級的音樂庫和分析軟件位于用戶的個人電腦上,其有能力傳遞選擇的音樂給個人音樂播放器,其之后基于可用的音樂產(chǎn)生動態(tài)播放列表。
[0066] 圖6表示X-系統(tǒng)發(fā)明的一個實施例,其中,外部服務(wù)提供商通過網(wǎng)絡(luò)連接提供分析工具。音頻可位于用戶的個人電腦上或由服務(wù)提供商“流動式接收”,并且存儲音樂情感的數(shù)據(jù)庫可用于最小化音軌分析。
[0067] 圖7A是表示X-系統(tǒng)音頻分析工具的用于分析諧度的主要部分的詳細(xì)的方框圖。
[0068] 圖7B是表示X-系統(tǒng)音頻分析工具的所有主要部分的詳細(xì)的方框圖。
[0069] 圖8是表示X-系統(tǒng)音樂重放和監(jiān)測應(yīng)用程序的主要部分的詳細(xì)的方框圖。
[0070] 圖9表示以圖表表示針對興奮、平穩(wěn)或放松的通路的隨時間變化的喚醒。
[0071] 圖10:通過使用A-加權(quán)濾波器實現(xiàn)耳蝸和初級聽覺通路的模擬。其弱化低頻和增大高頻,向著人類聽覺的頻率上限再次快速地下降。
[0072] 圖11表示隨時間變化的節(jié)拍能量(Beat Energy)。
[0073] 圖12表示隨時間變化的諧波能量(Harmonic Energy)。
[0074] 圖13表示隨時間變化的諧波損失(Harmonic Cost)。
[0075] 圖14表示隨時間變化的音量。
[0076] 圖15表示隨時間變化的諧波能量。
[0077] 圖16表示從邁爾斯·戴維斯的曲目中的取樣分類。
[0078] 圖17表示其它手動分類的實例,其中,音軌被進(jìn)一步分類成穩(wěn)定、上升和下降的矢量。
[0079] 圖18表示來自貝多芬交響曲的樂章中已經(jīng)根據(jù)矢量分類的實施例。

具體實施方式

[0080] 具體實施方式由以下部分組成:
[0081] A.高級概念
[0082] B.對音樂的先天神經(jīng)生理反應(yīng)(INRM)的詳細(xì)解釋
[0083] C.如何使用X-系統(tǒng)
[0084] D.一個或多個傳感器
[0085] E.音樂選擇算法
[0086] F.音樂播放器
[0087] G.診斷和成流軟件
[0088] H.手動分類
[0089] I.手動分類矢量
[0090] J.社交網(wǎng)絡(luò)
[0091] K.擴(kuò)展/增強(qiáng)的時機(jī)
[0092] L.X-系統(tǒng)的優(yōu)勢。
[0093] A.高級概念
[0094] 科學(xué)證明,通過直接神經(jīng)生理的參與,音樂誘導(dǎo)和塑造喚醒、精神狀態(tài)和情感;本發(fā)明關(guān)注對音樂的先天神經(jīng)生理反應(yīng)的測定的發(fā)現(xiàn)和一般方法,并且包括一種利用這種現(xiàn)象的新方法。如上所述,本發(fā)明通過稱為X-系統(tǒng)的產(chǎn)品實現(xiàn)。X-系統(tǒng)利用音樂的潛力來影響收聽者的神經(jīng)生理變化,尤其涉及喚醒和逆喚醒以及相關(guān)的精神狀態(tài),致力于大腦的邊緣、下層皮質(zhì)和皮質(zhì)下區(qū)域的最基本的、先天的神經(jīng)生理活動和反應(yīng)的水平。
[0095] 其不同于其它的音樂分類方法,因為其不關(guān)注通過符號標(biāo)記或通過聲學(xué)特性的分析的音樂相似性。其也不同于標(biāo)準(zhǔn)的治療方法,例如情緒的分類。
[0096] X-系統(tǒng)通過INRM(對音樂的先天神經(jīng)生理反應(yīng))的預(yù)測性、確定性模擬(奧斯本2009,未出版),如圖1所示,以及通過接近身體和精神的目標(biāo)狀態(tài)的通路的構(gòu)建來工作。B部分詳細(xì)解釋了INRM。簡而言之,INRM范例采取聽覺的標(biāo)準(zhǔn)解釋,從耳道到耳蝸的卵圓窗。
模擬耳蝸本身以復(fù)制人類聽覺特征的模型。范例進(jìn)一步假定了到下丘和初級聽覺皮層的神經(jīng)通路。通過對鏡像神經(jīng)元(mirror neuron)和與前運動區(qū)相關(guān)的系統(tǒng)的簡單模擬來預(yù)測脈沖和節(jié)奏性相關(guān)的喚醒的水平,包括節(jié)拍感應(yīng)以及節(jié)奏功率和密度的指數(shù)。其它的音樂的生物活性特征也可以被模擬,其中包括例如在右前次級聽覺皮層中的節(jié)奏模式的識別。
[0097] X-系統(tǒng)附加地模擬黑索氏回(Heschls gyrus)、后顳平面(posterior planum temporale)、顳上溝和島環(huán)狀溝(circular insular sulcus)的活動,以預(yù)測與喚醒相關(guān)的音質(zhì)和與指數(shù)級數(shù)相關(guān)的頻率結(jié)構(gòu),包括八度音階等值。還存在其他模擬的可能性,例如,利用例如諧度指數(shù)來模擬顳上回前部(planum polare)中色度(chroma)(旋律的單個音符)之間的與喚醒相關(guān)的效果。
[0098] 最后,計算“擾動”的一般水平以作為對核心情感位置和器官——例如導(dǎo)水管周圍灰質(zhì)和杏仁核——中喚醒和逆喚醒的預(yù)測。
[0099] 將計算出的預(yù)測性喚醒和逆喚醒的值結(jié)合,以模擬自主神經(jīng)系統(tǒng)和例如HPA(下丘-垂體-腎上腺)軸這樣的相關(guān)系統(tǒng)中的喚醒和逆喚醒的過程。
[0100] 傳感器可選擇地用于確定用戶的喚醒狀態(tài),并通過INRM范例的預(yù)測性模擬分類的音樂被流動式接受/回放,以實現(xiàn)用戶的目標(biāo)喚醒狀態(tài)。在一個可選擇的實施例中未提供傳感器。改為,初始和目標(biāo)狀態(tài)都是直接或間接地自選擇的(例如,通過選擇具有關(guān)于用戶真實的當(dāng)前狀態(tài)的喚醒值的“開始曲”)。例如,用戶做出粗略的初始選擇,首先,他/她最初可以從歌曲之間一一跳過,直到發(fā)現(xiàn)一個(即通過反復(fù)試驗)既“喜歡”又“適合”他們的初始狀態(tài)的歌曲。由此,在無傳感器的實施例中,X-系統(tǒng)可以根據(jù)預(yù)期的正常人的反應(yīng)來創(chuàng)造趨向所需的喚醒狀態(tài)的播放列表。
[0101] 另一替代方案中,提供了一個將一群人看作具有軟件但沒有傳感器、依靠平均預(yù)期的反應(yīng)的系統(tǒng)的實施例。一種應(yīng)用是適用于“人群”的應(yīng)用程序,其中,自動的電臺音樂節(jié)目主持人(DJ)將能夠在聚會中操縱一群人的情緒。
[0102] 其它的替代方案包括這些應(yīng)用,即,通過傳感器發(fā)送情緒暗示給系統(tǒng)來控制個人的音頻環(huán)境,以及通過傳感器或無傳感器的輸入來調(diào)查群體的情緒,以便誘導(dǎo)個人或群體接近所需的反應(yīng)。
[0103] 其它可選的應(yīng)用包括,根據(jù)音樂的神經(jīng)生理內(nèi)容的音樂的搜索、選擇、說明、檢測、分享或推廣。
[0104] 在所有的系統(tǒng)和活動都涉及音樂和喚醒的情況下,個體之間的存在反應(yīng)上的變差,以及由身體和精神、藥物等的極端或罕見的狀態(tài)造成的變化。X-系統(tǒng)的優(yōu)勢是,其以最根本的生理反應(yīng)為基礎(chǔ)工作,其可以隨著用戶有意識和無意識的應(yīng)答在道德和民主的協(xié)同作用中發(fā)揮作用?;贗NRM分類系統(tǒng)的進(jìn)一步的優(yōu)勢是,其可以適用于任何人類文化的音樂,并真正地適用于聲音設(shè)計和自然世界的聲音。
[0105] B.對音樂的先天神經(jīng)生理反應(yīng)(INRM)的詳細(xì)解釋
[0106] 圖1表示與聽覺處理和解釋有關(guān)的神經(jīng)結(jié)構(gòu)的簡化模型。本發(fā)明的實例X-系統(tǒng)可模擬這些系統(tǒng)響應(yīng)于以下部分所描述的聲音(例如音樂的)刺激作出的運行和行為。
[0107] 對音樂范例的先天神經(jīng)生理反應(yīng)是精神和身體對音樂的最基本的反應(yīng)的預(yù)測性、確定性的模型。雖然對音樂的反應(yīng)深深地受文化、個人的歷史和背景的影響,但是基本的神經(jīng)生理反應(yīng)通用到所有的音樂體驗中。目前在神經(jīng)生理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)中研究的真正的主體——包括來自于功能性磁共振成像腦電圖(EEG)和電子發(fā)射斷層掃描(Positron Emission Tomography)的證據(jù),以及與內(nèi)分泌和自主活動相關(guān)的研究——使得建立大腦的下層皮質(zhì)、皮質(zhì)下和邊緣部分如何對音樂起反應(yīng)的預(yù)測模型成為可能。
[0108] X-系統(tǒng)使用以下協(xié)議用于音頻輸入。輸入取自于未壓縮的WAV文件或任何其它合適的格式(當(dāng)X-系統(tǒng)進(jìn)行遠(yuǎn)程分類時——例如分類在遠(yuǎn)程服務(wù)器或個人裝置上的音樂音軌,X-系統(tǒng)可使用較低質(zhì)量的文件格式。同樣地,較高質(zhì)量的文件格式可能更適合于其它情況)。如果音軌是立體聲,我們通過將其均分來結(jié)合兩個聲道。這是特別重要的,例如,對于上世紀(jì)六十年代的音軌,其中一些響亮的樂器全部配置在左邊或右邊。這樣應(yīng)該不會導(dǎo)致干擾,除非音頻由故障的立體聲設(shè)備傳出(例如錯位的磁頭)。音軌被分成給定長度的部分,并且獨立地對每部分進(jìn)行分析。
[0109] 圖7A是表示在X-系統(tǒng)中用于分析諧度的主要組件的方框圖,以及圖7B是音樂分析工具的全部主要組件的方框圖表示。主要組件的運行將在B部分的其余部分中描述。
[0110] B.1耳蝸和初級聽覺通路
[0111] 耳蝸和初級聽覺通路的模擬通過使用A-加權(quán)濾波器來實現(xiàn),如IEC(國際電工委員會)61672中所規(guī)定的。這弱化低頻和增強(qiáng)高頻,向著人類聽覺的頻率上限再次快速地下降;濾波器“拐點”在6kHz左右。需要用該加權(quán)來確保,(如在人類聽覺中)高能量低頻率的聲音不會覆蓋其它頻譜信息。參照圖10。
[0112] B.2諧度:黑索氏回和相關(guān)的音質(zhì)圖(tonotopic map)
[0113] “諧度”描述了聲音(例如音樂)與諧波列(harmonic series)(當(dāng)風(fēng)吹過樹洞,用你的手指輕輕地?fù)軇有√崆倩?a href='/zhuanli/list-23685-1.html' target='_blank'>吉他的弦,或者漸進(jìn)地吹長笛上更刺耳的單音符時,諧波列出現(xiàn)在你聽到的聲音中)的模式的對應(yīng)。該諧波列在對稱的共鳴對象中是聲能量濃度的通用模式:基音f,伴隨其諧波f2、f3、f4等聯(lián)合發(fā)出的聲音。該模式在有感知的生命形式的進(jìn)化過程中自始至終都是非常重要的,從原始細(xì)胞的諧波共振,經(jīng)過感知在環(huán)境中的諧波聲音的“安全性”,到樂器和人類聲音的賞心悅目的諧波共振?!爸C度”或者諧波列的模式的對應(yīng)是通過黑索氏回來檢測,其位于大腦的初級聽覺皮層中。諧度激活大腦的核心情感中心中逆喚醒和快樂的中心。失諧度(Inharmonicity)或者缺乏與諧波列的對應(yīng)激活喚醒系統(tǒng)。
[0114] X-系統(tǒng)通過確定諧度和失諧度的水平來模擬黑索氏回對聲音的活動和反應(yīng)。這可能是一個復(fù)雜的過程。音樂結(jié)構(gòu)可包括數(shù)個基音,每個都有各自的諧波或非諧波頻譜。
[0115] X-系統(tǒng)是前所未有的,因為其將音高和音色的所有情感處理結(jié)合成兩個與諧度相關(guān)的算法。音色(聲音的內(nèi)部結(jié)構(gòu)“色”),諧度(內(nèi)部結(jié)構(gòu)對應(yīng)于諧波列的模式的程度)和個別的音高是在初級聽覺皮層中進(jìn)行最初地處理。處理音色的主要區(qū)域是黑索氏回和顳上溝,延伸到島環(huán)狀溝中(McAdams等1995;Griffiths等1998;Menon等2002)。音高是逐漸地更加深入地在黑索氏回周圍的區(qū)域中處理:色度(或者說八度音階中音高的差異,例如在大多數(shù)傳統(tǒng)的旋律中)激活黑索氏回和顳平面前部的雙側(cè)區(qū)域,而音高的改變(八度音階移調(diào)等,例如男人和女人唱同樣的曲調(diào)之間的差異)激活黑索氏回和顳平面后部的雙側(cè)區(qū)域(Brugge1985;Pantev等1988;Recanzone等1993;Zatorre等1994;Warren等2000;Patterson 等2002;Formisano2003;Decety和Chaminade2003;Jeannerod2004;Talavage2004)。諧度和音高結(jié)構(gòu)激活杏仁核和海馬區(qū)域,并進(jìn)而激活自主神經(jīng)系統(tǒng)、核心情感中心、和內(nèi)分泌和神經(jīng)傳遞系統(tǒng)(Wieser和Mazzola1986;Blood和Zatorre2001;
Brown等2004;Baumgartner等2006;Koelsch等2006)。X-系統(tǒng)通過分析垂直諧度窗口來預(yù)測性地模擬簡單音色的神經(jīng)生理的感覺(黑索氏回、顳上溝、島環(huán)狀溝):X-系統(tǒng)通過諧波產(chǎn)物頻譜(harmonic product spectrum)的計算來檢測主要的基音,之后在不同的基音頻譜內(nèi)部和之間確定諧度的度。該分析“垂直地”應(yīng)用于瞬時時刻,和“水平地”應(yīng)用于音高和頻譜隨時間的演進(jìn)(與黑索氏回周圍區(qū)域的音質(zhì)映射相關(guān))并以線性諧波損失的方式表示出來。
[0116] 在一個非常簡單的實施例中,線性諧波損失(C)的平均值和瞬時的諧度(H)結(jié)合在一起計算一段聲音的失諧度(I),其中:
[0117] I=C/10-H
[0118] 該等式是如何計算失諧度非限制性實例,并且將I與C和H結(jié)合的其它方式可能也是適合的;而且,I可以以其它或附加的變量來定義,就像C和H。如圖12和13,表示隨時間變化的諧波能量和損失。
[0119] 關(guān)于諧度計算的更多細(xì)節(jié)現(xiàn)說明如下:
[0120] B.2.1頻譜分析
[0121] 首先,利用8192樣本的窗口長度和2250樣本的間距(0.05秒)進(jìn)行音頻的STFT(短時傅里葉變換)。其產(chǎn)生時間相對于頻率的二維數(shù)組。
[0122] B.2.2耳蝸建模
[0123] 在處理節(jié)奏的情況下,分析是在輸入樣本數(shù)據(jù)的變換的實例上進(jìn)行的,其解釋聽覺通路的某些方面,主要是耳蝸拾音器(cochlea pick-up)。耳蝸的特性是眾所周知的,并且已經(jīng)發(fā)展出了精確地模型。我們將基于頻率的增益函數(shù)應(yīng)用于輸入信號,該輸入信號減弱低音信號并放大高音部分,在在6kHz具有濾波器“拐點”。使用的確切變換是在IEC61672中規(guī)定的“A加權(quán)”。
[0124] B.2.3基本頻率的檢測
[0125] 在STFT數(shù)組的每個時間片中,基本頻率的確定是利用諧波產(chǎn)物頻譜的方法(harmonic product spectrum method),如下所示:
[0126] ●取頻譜,通過因數(shù)2、3、4和5,產(chǎn)生其沿著頻率軸壓縮的副本。
[0127] ●乘以所有5個副本(包括原始的)
[0128] ●基本頻率是由此產(chǎn)生的頻譜的最大值。
[0129] B.2.4平均諧度
[0130] 對于STFT數(shù)組的每個時間片,平均諧度是諧波能量和時間片中存在的當(dāng)前總能量的比值。諧波能量是在后面的基音、以及基音的1/2和1/4的諧波中所獲得的能量:[1234567]。對于每個這些諧波,我們計算在最接近STFT存儲桶(STFT bucket)加上每一側(cè)的3個存儲桶中獲得的能量的總和,。
[0131] B.2.5線性諧波損失
[0132] 在黑索氏回的周圍區(qū)域(顳平面、后顳平面)的活動和演進(jìn)(progression)的預(yù)測——包括色度、八度音階的變化和和弦進(jìn)行(chord progression)等——被結(jié)合在一個單一操作中,描述為“線性諧度”或“諧波損失”。
[0133] 這完全是前所未有的:其根據(jù)每個步驟的偏離于諧波列的簡單比例有多遠(yuǎn)來分析全部旋律和諧波的演進(jìn):線性諧波損失從STFT時間片上升,STFT時間片的基本頻率與之前的時間片的基本頻率不同。在基音上無變化時間片損失為零?;纛l率第一次歸一化是通過將其湊整至A440音調(diào)以下的最接近的音符值,之后,將其轉(zhuǎn)換為單八度音階。之后將該(歸一化的)基音與前一個進(jìn)行比較:如果它們完全一樣,損失為零。如果新的基音是之前(歸一化的)基音的以下諧波和次諧波(1/91/71/61/51/33679)之一,那么損失將定義為諧波的乘數(shù)或次諧波的除數(shù)。否則損失定義為15。
[0134] 線性諧波損失以每秒的損失表示。因此,度量標(biāo)準(zhǔn)既代表基音變化的比率,也代表變化的諧波距離。數(shù)值越大,表示更強(qiáng)的刺激效果。
[0135] 線性諧度將類似的情感系統(tǒng)激活為垂直的諧度(Wieser和Mazzola1986;Blood和Zatorre2001;Brown等2004;Baumgartner等2006;Koelsch等2006)。
[0136] B.2.6諧度和效價
[0137] 垂直和線性的諧度都是效價的強(qiáng)有力的指數(shù)(Fritz2009),或者說聲音是“正面的”還是“負(fù)面的”,“令人愉快的”還是“不那么令人愉快的”。線性諧度可追蹤效價指標(biāo)隨時間的發(fā)展——原理只不過是諧波越多、正效價越多,諧波越少、負(fù)效價越多。
[0138] 可以想象的是,與黑索氏回相關(guān)的等式可以由不同的數(shù)學(xué)方法重新構(gòu)建。顳平面函數(shù)能用任何不同的方式逼近是極不可能的。
[0139] B.3節(jié)奏性:鏡像神經(jīng)元、聽覺皮層和前運動區(qū)皮層
[0140] 人類對音樂節(jié)奏的反應(yīng)涉及一組復(fù)雜的精神和身體系統(tǒng)的活動(Osborne1.2009;Osborne2009.2;Osborne2012.3),包括感知系統(tǒng)、蝸背側(cè)核(dorsal cochlear nucleus)、下丘和脊柱系統(tǒng)(Meloni和Davis1998;Li等1998)初級和次級聽覺皮層(Peretz和Kolinsky1993;Penhune等 1999)、鏡 像神 經(jīng) 元(Rizzolati等2001;Gallese2003;
Molnar-Szakacs和Overy2006;Overy和Molnar-Szakacs2009)、運動前和運動皮層、基底神經(jīng)節(jié)、前庭系統(tǒng)和小腦(Zatorre和Peretz2001;Peretz和Zatorre2003;Turner和Ioannides2009;)、自主神經(jīng)系統(tǒng)(Updike和Charles1987;Iwanaga和Tsukamoto1997;
Byers和Smyth1997;Cardigan等 2001;Knight和 Rickard2001;Aragon等 2002;Mok 和Wong2003;Lee等2003;Iwanaga等2005),以及最終的身體和核心情感的系統(tǒng)(Holstege等
1996;Gerra等1998;Panksepp和Trevarthen2009)。其中一些可能特別涉及能夠使編碼在聲音中的感知行為、生命力情感和活力再生的鏡像神經(jīng)元的激勵,及其在在收聽者的精神和身體中的表現(xiàn)形式。高能量的快節(jié)奏激活自主神經(jīng)系統(tǒng)和內(nèi)分泌系統(tǒng)中的喚醒,例如下丘腦-垂體-腎上腺軸。慢節(jié)奏激活逆喚醒。
[0141] X-系統(tǒng)根據(jù)每分鐘的節(jié)拍數(shù)檢測基本的、“默認(rèn)的”節(jié)奏脈沖。經(jīng)常在確定韻律的時候遇到困難,但是X-系統(tǒng)通過節(jié)奏事件的功率(power of a rhythmic event)隨時間的累積來接近韻律結(jié)構(gòu)的喚醒效果。節(jié)奏事件的功率定義為節(jié)拍前的能量與之后的能量的比率。在一個非常簡單的實施例中,每分鐘節(jié)拍的值(B)與節(jié)拍強(qiáng)度(S)的平均值結(jié)合以產(chǎn)生節(jié)奏性的值(R),其中:
[0142] R=√B*S^2
[0143] 該等式是如何計算節(jié)奏的非限制性實例,并且將R與B和S結(jié)合的其它方式也可能適合;而且,R可以以其它或附加的變量來定義。一般來說,R可以是B和S的函數(shù),但是最佳的關(guān)系將依賴于各種因素。如圖11,表示隨時間變化的的節(jié)拍能量。
[0144] 關(guān)于節(jié)奏性的更多細(xì)節(jié):
[0145] B.3.1耳蝸的模型
[0146] 根據(jù)前面的解釋,節(jié)奏的聽覺感知是由傳統(tǒng)的耳蝸模型預(yù)測的:隨著音頻輸入,在輸入樣本數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換實例上執(zhí)行所有的后續(xù)分析,其解釋聽覺通路的某些方面,主要是耳蝸拾音器。耳蝸的行為是眾所周知的并且已經(jīng)開發(fā)出了精確的模型。我們將基于頻率的增益函數(shù)應(yīng)用于輸入信號,該輸入信號減弱低音信號和放大高音部分,具有6kHz左右處的濾波器“拐點”。使用的確切變換是在IEC61672中規(guī)定的“A加權(quán)”。
[0147] B.3.2節(jié)奏感應(yīng)
[0148] 通過節(jié)拍感應(yīng),利用具體校準(zhǔn)的起始窗口預(yù)測性地模擬原始脊柱通路和運動前環(huán)(pre-motor loop)(包括基底神經(jīng)節(jié)、前庭系統(tǒng)、小腦等)的激活,所有這些都與對節(jié)奏脈動的原始反應(yīng)有關(guān)。
[0149] 當(dāng)然,節(jié)奏性是模擬樣本基本節(jié)拍以及其中的高階韻律結(jié)構(gòu)的參數(shù)。其首先通過利用頻譜峰值通量的檢測確定音符起點(note onset)來計算。這些起點之后用于產(chǎn)生和給大量的韻律結(jié)構(gòu)假設(shè)打分。利用Dixon的方法[音頻節(jié)拍追蹤系統(tǒng)節(jié)拍根源的評價(Evaluation ofthe Audio Beat Tracking System BeatRoot),新音樂研究雜志(Journal ofNew Music Research),36(1),39-50,2007]來產(chǎn)生、過濾和和評分備選的假設(shè)。除了所描述的方法,我們將該程序延伸至包括起點事件周圍的頻譜通量的量級,以便評價更高階的結(jié)構(gòu)。產(chǎn)生的假設(shè)利用同樣的方法進(jìn)行過濾和打分,終端輸出包含樣本的基本節(jié)拍的預(yù)測,根據(jù)預(yù)測的韻律結(jié)構(gòu)加權(quán)節(jié)拍的次級輸出,其中,低音節(jié)拍的重音節(jié)拍越明顯,該值越高。針對所有得分高于給定的閾值的節(jié)拍假說,置信度值也表示為這些輸出的分布方差。將該置信度值歸一化以允許橫向比較樣本。
[0150] B.3.3自相關(guān)
[0151] 節(jié)奏模式識別和保持(例如在顳葉的二級聽覺皮層中)是通過自相似性/自 相 關(guān) 算 法(self-similarity/auto-correlation algorithm)( 例 如 Foote http://207.21.18.5/publications/FXPAL-PR-99-093.pdf)進(jìn)行預(yù)測性地模擬。
[0152] 首先音頻在重疊步驟中用漢明窗口處理;針對每個窗的功率譜的記錄,每個窗通過DFT(精細(xì)的傅里葉變換)的平均值計算。這些系數(shù)通過梅爾縮放(Mel-scaling)感知加權(quán)。最終,第二個DFT用于創(chuàng)造倒譜系數(shù)(cepstral coefficient)。高階MFCC(梅爾頻率倒譜系數(shù))被刪除,留下了12個低階MFCC,在100Hz速度時形成13維的特征矢量(12加能量)。這些數(shù)據(jù)之后經(jīng)過矢量自相關(guān),繪制在二維窗中,其中,x和y軸隨時間繪制音軌的展開。向上讀數(shù)——例如從x軸上的音軌的第一瞬間上——的“亮度”區(qū)域顯示相似點,和可能的韻律結(jié)構(gòu)。
[0153] 點的分布密度也用在節(jié)奏誘導(dǎo)的喚醒的預(yù)測指數(shù)中(密度越大,喚醒越高)。
[0154] B.3.4功率
[0155] 鏡像神經(jīng)元系統(tǒng)——除了別的之外,其檢測“節(jié)奏的”活動的功率、軌跡和意向性——的激活通過節(jié)奏功率的指數(shù)預(yù)測性地模擬,該指數(shù)包括音量級、音量峰值密度、“低谷”,或能量缺乏和運行能量的動態(tài)分布的計算。
[0156] B.3.5音量包絡(luò)分析(Volume envelope analysis)
[0157] 音量包絡(luò)的計算為振幅數(shù)據(jù)的5毫秒的片的均方根。
[0158] B.3.6音量級
[0159] 這是簡單的在時間段內(nèi)的平均的均方根級。
[0160] B.3.7音量峰值密度
[0161] 每片(通常10秒)音量峰值的數(shù)量——如通過最小峰值間距=100毫秒的矩陣實驗室(MATLAB)尋找峰值函數(shù)(findpeaks function)獲得——乘以超過音量平均值的峰值平均高度,除以音量標(biāo)準(zhǔn)偏差。
[0162] B.3.8音量微分峰密度(Volume differential peak density)
[0163] 類似于音量峰密度,但是采用音量的第一微分。
[0164] B.3.9音量波谷長度
[0165] 音量比音量平均值低標(biāo)準(zhǔn)偏差的一半的平均持續(xù)時間。
[0166] B.3.10音量波谷的最小值
[0167] 音量波谷的音量最小值的平均值除以音量標(biāo)準(zhǔn)偏差。
[0168] B.3.11動態(tài)分布圖
[0169] 此外,在起始之前和之間的能量損失的分布圖(陡峭對于高喚醒,平滑對于低喚醒),其出現(xiàn)重要的鏡像神經(jīng)元信息,將在以后通過導(dǎo)致重要的發(fā)音的能量流的分布計算來預(yù)測。
[0170] 例如,τ“tau”(希臘文第十九個字母)耦合(Lee2005):τx=K x,gτg[0171] 其中,tau=滑音原點的時間(前一個起始的終點),x=在下一個可預(yù)測的起始之前的間隙,g=通過神經(jīng)元組裝的電能的模式流(patterned flow),kappa=由大腦確定的移動值。能量的分布圖將由kappaXG的平均值的分布圖確定。
[0172] B.3.12標(biāo)準(zhǔn)的、市售的用于節(jié)奏檢測的軟件可能令人滿意地用于一些音樂流派,但是這樣的軟件可能不能檢測任何給定的音樂片段的特定生物激活的節(jié)奏,并且可能在檢測某些節(jié)奏上依然有些困難。預(yù)測性地模擬大腦的核心節(jié)奏處理中心的激活的上述算法已經(jīng)被證明是可靠的。這些算法中的一些——例如節(jié)拍檢測——在理論上能被其它的數(shù)學(xué)程序代替。本發(fā)明的獨創(chuàng)性在于前所未有的仿生性質(zhì)。因此,我們在音樂(節(jié)奏)中有一個現(xiàn)象,就是已知對自主神經(jīng)系統(tǒng)(也有核心情感系統(tǒng)、內(nèi)分泌活動和神經(jīng)傳遞)中的喚醒和逆喚醒產(chǎn)生效果,已知其進(jìn)而對你的感覺產(chǎn)生強(qiáng)大的影響:放松、能夠?qū)W?、想跳舞等。我們也具有測量節(jié)奏效果的的手段(我們的傳感器)。我們的分類算法(上述的)作為來自于數(shù)字簽名分析的有關(guān)數(shù)據(jù)的輸入,并且產(chǎn)生對挑選的生物計量有預(yù)測性影響的輸出。強(qiáng)烈的節(jié)奏將具有喚醒的效果而溫和的節(jié)奏將具有鎮(zhèn)靜的效果,并且基于同樣原理,沒有現(xiàn)有技術(shù)中的不足。在模擬對節(jié)奏的先天神經(jīng)生理反應(yīng)中,假設(shè)、測試和細(xì)化將節(jié)奏的測量與其預(yù)期的對心率和皮膚電導(dǎo)產(chǎn)生的效果(在本實施例中)連接的算法。
[0173] B.4擾動和核心情感系統(tǒng)(位置和器官)
[0174] 一段音樂的“擾動”涉及其在一段時間內(nèi)變化的速度和程度,根據(jù)節(jié)奏性和諧度以及聲壓中的一般波動
[0175] “擾動”將涉及上述通路的節(jié)奏和諧度的變化指數(shù)與聽覺腦干和皮質(zhì)活動結(jié)合,該聽覺腦干和皮質(zhì)活動使杏仁核、海馬和核心情感區(qū)域受神經(jīng)支配,該杏仁核、海馬和核心情感區(qū)域影響神經(jīng)傳遞和內(nèi)分泌系統(tǒng),包括腎上腺軸、多巴胺回路和,例如去甲腎上腺素、褪黑素和催產(chǎn)素的水平(Miluk-Kolasa等1995;Gerra等1998;Kumar等1999;Evers和Suhr2000;Schneider等2001;Blood和Zatorre2001;Grape等2003;Uedo等004;Stefano等2004;Herbert等2005;Nilsson等2005)。喚醒和逆喚醒的這一重要的預(yù)測器可被表示為節(jié)奏和諧度的微分。
[0176] 因此,“擾動”是音樂體驗中的變化率的測量和變化程度的測量。這些因素似乎可以激活大腦的核心情感系統(tǒng),例如杏仁核和導(dǎo)水管周圍灰質(zhì),其進(jìn)而與自主和內(nèi)分泌系統(tǒng)連接。高水平的音樂能量擾動可提高喚醒;在低水平的音樂能量擾動可增加逆喚醒效果。
[0177] 一段的總擾動(T)被確定為片段的諧度(H’)和音軌(P)的音量峰值期間存在的能量的擾動的結(jié)合。諧度的擾動計算公式為諧度的微分的標(biāo)準(zhǔn)偏差除以微分的平均值。
[0178] 在一個非常簡單的實施例中,總擾動的計算公式是:
[0179] T=dH/dt*P
[0180] 該等式是如何計算擾動的非限制性實例,并且將T與H和P結(jié)合的其它方式可能也是適合的;而且,T可以以其它或附加的變量來定義。
[0181] 如圖14和15,表示隨時間變化的音量和諧波能量。
[0182] B.5結(jié)合值
[0183] 上述通過測試假設(shè)和完善的每個算法有效地成為了大腦的“虛擬器官”,這有助于我們預(yù)測對喚醒和逆喚醒模式的水平所產(chǎn)生的效果,其能夠在音樂中利用數(shù)字簽名分析來檢測。每個“器官”的相對加權(quán)可以適于利用啟發(fā)式的、機(jī)器學(xué)習(xí)或其它技術(shù)來校準(zhǔn)一組協(xié)調(diào)一致地工作的“虛擬器官”的整體預(yù)測能力。
[0184] 上述分析的任何子集可以結(jié)合在一起以產(chǎn)生單數(shù)估算,其中一段音樂(或其部分)位于從放松至興奮的尺度上。執(zhí)行該結(jié)合的公式可能來源于實驗數(shù)據(jù),如下:許多收聽者聽相同選擇的音軌。每個收聽者之后獨立地將所有音軌排列成序,從他們認(rèn)為最令人放松的到最令人興奮的。(該排序過程也可以通過測量收聽者的生理數(shù)據(jù)來客觀地實施,但是,這到目前為止給了收聽者很多不太一致的結(jié)果。)統(tǒng)計回歸分析在此之后執(zhí)行,平均的人類排序作為因變量,以及音樂分析的所選子集作為自變量。換句話說,產(chǎn)生使用分析來預(yù)測人類排序的單一公式。在該公式中的系數(shù)被挑選以用于給出最好的預(yù)測,并針對所有音軌。所得到的公式可之后用于產(chǎn)生針對大量音軌的大規(guī)模地自動預(yù)測??紤]下面的示例數(shù)據(jù):
[0185]
[0186] 任何統(tǒng)計回歸方法可用于產(chǎn)生整體公式。例如,如果我們使用具有普通最小平方法估計的多元線性回歸,我們將獲得以下公式:
[0187] 預(yù)測的順序=-6.59*mh+1.63*vol+0.0018*rhy+1.36
[0188] 也可以使用一個變量的非線性變換(例如對數(shù)或倒數(shù))或者多個變量的非線性組合(它們的乘積或比例),這是通過預(yù)先計算它們以及之后將它們作為回歸分析中的附加變量來實現(xiàn)的。
[0189] 用在每個算法中的系數(shù)和算法的相對加權(quán)相結(jié)合,可利用元數(shù)據(jù)(例如流派和藝術(shù)家)針對不同的音樂風(fēng)格進(jìn)行優(yōu)化,該元數(shù)據(jù)通常攜帶在以數(shù)字化格式散布的音樂中,例如光盤和因特網(wǎng)上。隨著大量的(匿名的)人類反應(yīng)數(shù)據(jù)的累積,其可以反饋(經(jīng)過收聽者的同意)到網(wǎng)絡(luò)部署的X-系統(tǒng)中,這將有可能微調(diào)兩個方程的系數(shù)的相對加權(quán)并將它們的相對權(quán)重結(jié)合來提高精確度。類似的系數(shù)和加權(quán)的優(yōu)化將通過將分析用戶數(shù)據(jù)與音樂元數(shù)據(jù)(例如流派和藝術(shù)家)結(jié)合來實現(xiàn),該元數(shù)據(jù)典型地在以數(shù)字格式散布的音樂中可用,并在適當(dāng)?shù)臅r候,這種優(yōu)化將擴(kuò)展到個別用戶和特定唱片中。
[0190] 為每段音樂計算的全部喚醒指數(shù)可以表示為描述從開始聽到結(jié)束的所有神經(jīng)生理效果的單個數(shù)字,或者其可以以喚醒指數(shù)為縱軸和以時間為橫軸地以圖形表示出來。最終的軌跡將有效地描述收聽者從開始聽到結(jié)束的預(yù)期的收聽者神經(jīng)生理學(xué)行程。后者很可能特別用在更長更復(fù)雜的音樂片段中,例如大部分的經(jīng)典曲目,反之一些其它的曲目,例如現(xiàn)代西方流行音樂可能更方便用單一數(shù)值表示。不論哪種情況,音樂片段的效果是固有的(因為,它是在音樂中檢測到的模式的結(jié)果)并且依賴于收聽者的狀態(tài)(因為,音樂的神經(jīng)生理效果是相對的而不是絕對的[Altshuler“I情緒同態(tài)原理(The Iso-Moodic Principle)”1948])。
[0191] 當(dāng)我們更深入更細(xì)致的學(xué)習(xí)誘導(dǎo)大腦時,以及當(dāng)傳感器技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展時,將開發(fā)不同的等式來預(yù)測不同的音樂結(jié)構(gòu)在不同的可測量的輸出上產(chǎn)生的效果。所有這些對音樂的先天神經(jīng)生理反應(yīng)的應(yīng)用實例將作為本發(fā)明的不同的實施例,本發(fā)明要求保護(hù)一種預(yù)測來自于任何音樂傳統(tǒng)的任何音樂片段對普遍的人類神經(jīng)生理產(chǎn)生的效果的新的系統(tǒng)和方法,這通過分析音樂中的生物激活模式和利用適合于特定生物計量指數(shù)的數(shù)學(xué)公式來預(yù)測這些音樂模式在挑選出的生物計量指數(shù)上產(chǎn)生的效果來實現(xiàn)。
[0192] B.6本部分描述一種替代方法,其是將節(jié)奏性、失諧度和擾動的值結(jié)合而獲得興奮值(E)。在該變換方法中,E由以下公式給出:
[0193] E=(10*I*R)+T
[0194] 該等式是如何計算興奮值E的非限制性實例,并且將E與I、R和T連接的其它方式也可能是適合的;而且,E可以以其它或附加的變量來定義。
[0195] 這通常產(chǎn)生一個來自于-1至7之間的數(shù)字,表示逆喚醒-喚醒的數(shù)值范圍。一般,五種類別的喚醒的閾值近似于:
[0196] -1至0.6=1
[0197] 0.6至2.2=2
[0198] 2.2至3.8=3
[0199] 3.8至5.4=4
[0200] 5.4至7=5
[0201] 另一種選擇是,節(jié)奏性和諧度相乘再加上擾動的等式。在一個實施例中,對數(shù)標(biāo)度和斐波那契數(shù)列可用在聽覺數(shù)據(jù)的分析中。
[0202] 詳細(xì)信息:針對每個R、H和T,X-系統(tǒng)記錄進(jìn)一步分類成上升、下降或恒定的單個平均值(μR、μH、μT)和變化屬性(ΔR>0,ΔR<0,ΔR=0;ΔH>0,ΔH<0,ΔH=0;ΔT>0,ΔT<0,ΔT=0)。
[0203] R、H和T的平均值映射到(在最簡單的情況下取歸一化的平均值)表征生理狀態(tài)的n維的點p上。R、H和T的變差也映射到(再次,在最簡單的情況下取歸一化的平均值)另一個表征這些值在生理狀態(tài)上產(chǎn)生的定向效果的n維的點q上。
[0204] p和q的連結(jié)允許每個音樂片段被映射到音樂效果矩陣M、一種2*n維矩陣上,n維對應(yīng)于由E所測量的、表示E可落入的粒狀范圍的生理參數(shù),其它的n維對應(yīng)于音軌對生理參數(shù)產(chǎn)生的效果(上升、下降或保持任何給定的生理參數(shù)或E的維度)。
[0205] 我們現(xiàn)在更詳細(xì)地描述音樂效果矩陣M是如何產(chǎn)生的。如前面所指出的,圖7A是表示X-系統(tǒng)中用于分析諧度的主要組件的方框圖,以及圖7B是音樂分析工具的所有主要組件的方框圖表示。由分析輸出的值指定為t中的函數(shù),特定測量的時間指數(shù)。這些值(對應(yīng)于R、H和T)分組如下:
[0206] X(t):關(guān)于節(jié)奏“存在”的值,與脈搏相關(guān)的節(jié)奏結(jié)構(gòu)節(jié)拍、功率和密度,和與大腦皮層活動、核心情感位置,和自主和內(nèi)分泌反應(yīng)有關(guān)的諧波節(jié)奏的值。
[0207] Y(t):在人類感知的極限內(nèi),與旋律與諧度中的與指數(shù)系列相關(guān)的頻率結(jié)構(gòu)符合度——涉及耳蝸、黑索氏回和大腦皮層處理,核心情感位置和自主和內(nèi)分泌反應(yīng)。
[0208] Z(t):X(t)、Y(t)和動態(tài)功率(W(t))中變化的比例和幅度,其測量是利用歸一化的、增益調(diào)整的音量級別——涉及核心情感系統(tǒng)、和內(nèi)分泌和自主神經(jīng)系統(tǒng)的變化。
[0209] 在分類之前可以是關(guān)于音軌的聚集、記錄出處、流派和其它數(shù)據(jù)。這可能是根據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)來執(zhí)行的,例如 提供的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),這可能是個人用戶編輯的、眾包方法(crowd-sourcing method)的結(jié)果,例如協(xié)同篩選,或者可能是未來聚集標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)果,其基于,例如數(shù)字簽名分析。聚集的目的是允許用戶挑選喜歡的音樂風(fēng)格,雖然這對于X-系統(tǒng)的正常工作不是嚴(yán)格必須的。
[0210] 為了減少分析一段音樂的計算費用,只檢查某些區(qū)域?;谶f歸地檢查具有大的變化率的區(qū)域的配置參數(shù)和適應(yīng)機(jī)制,這些區(qū)域的位置和長度被動態(tài)地確定。這產(chǎn)生了針對每個函數(shù)的稀疏數(shù)組值,由時間指數(shù)確定。由于遞歸分析,步長t在函數(shù)定義域t中將有所不同。
[0211] 在算法上,這些區(qū)域通過將窗口函數(shù)(windowing function)應(yīng)用于引入的音頻數(shù)據(jù)來產(chǎn)生。之后,采樣窗口在該區(qū)域“分級”,并且將每級的結(jié)果聚集以形成在時間t的單個輸出。例如,一個區(qū)域可包括(絕對的)時間間隔(0s;1s),其進(jìn)一步加窗為50ms的樣本,其具有10ms步長。這產(chǎn)生了總共96個樣本點,將其結(jié)合以形成單一值X(0)=x。
[0212] 由“聲流”執(zhí)行X(t)的分析——基于將節(jié)奏感應(yīng)與模式識別和功率和密度指數(shù)相結(jié)合。
[0213] 利用兩項主要的技術(shù)執(zhí)行節(jié)奏感應(yīng);帶限的功率譜密度起始分析、自適應(yīng)梳狀濾波(adaptive comb filtering)。之后,兩個技術(shù)的結(jié)果經(jīng)受一定數(shù)目的基于音樂理論的探試法,并結(jié)合以形成音樂節(jié)奏的單一估計。
[0214] 探試法包括例如將合理的節(jié)奏最小化和最大化的規(guī)則,或者適合于如果已知的給定輸入流派的節(jié)拍的一些概率分布。其也可以包括基于輸入的某些頻段的加重和去加重。
[0215] 頻譜密度起始分析使用加窗樣本的短時傅里葉變換序列來計算存在于特定頻帶中的能量。該數(shù)據(jù)被暫時追蹤以觀察頻帶中的峰值,其表征節(jié)奏事件。
[0216] 梳狀濾波包括輸入信號的卷積,其具有各種不同間距的脈沖序列,在脈沖間隔接近輸入節(jié)奏的基礎(chǔ)上,整體卷積結(jié)果將增加。該技術(shù)在之后遞歸地用于發(fā)現(xiàn)表征輸入節(jié)奏的最適合的脈沖間隔。
[0217] Y(t)值的確定是通過聽覺場景分析的改編。音頻輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過伽馬音耳蝸濾波器組(gammatone cochlear filter bank),將其分成多個流。針對每個流,計算特設(shè)的頻率和起始信息。
[0218] 從每個流的立體聲音軌獲得空間信息,頻率峰值利用傅里葉變換來計算,起始探測器映射(onset detector map)用于尋找聲音元素的開始。
[0219] 該信息被合并且被相互關(guān)聯(lián),以分割輸入到聲源中的音頻數(shù)據(jù)。針對這些聲源中的每一個,數(shù)字的計算公式為其基頻的諧波內(nèi)的聲能與其基頻的諧波外的聲能的比值。Y(t)是針對每個片段的聲源的比例的平均值。
[0220] 基頻的確定是利用諧波積譜(Harmonic Product Spectrum)實現(xiàn)的,其中,信號反復(fù)乘以其自身向下采樣的副本,導(dǎo)致在頻譜中出現(xiàn)對應(yīng)基頻的大的峰。標(biāo)準(zhǔn)信號處理技術(shù)也適用于將產(chǎn)生的輸出去噪。
[0221] 在X(t)、Y(t)和(W(t))中的變化的比例和幅度下測量Z(t)。
[0222] 在每種情況下(X(t)、Y(t)和Z(t)),系統(tǒng)記錄單個平均值(μX,μY,μZ)和進(jìn)一步分成上升、下降或穩(wěn)定的變化的曲線。
[0223] ●上升的——在函數(shù)X(t)、Y(t)和Z(t)中是整體正趨勢的。
[0224] ●下降的——在函數(shù)X(t)、Y(t)和Z(t)中是整體負(fù)趨勢的。
[0225] ●平穩(wěn)的——僅微小地偏離于音頻輸入信號中產(chǎn)生的平均值μ。
[0226] X、Y和Z的平均值被映射到(在最簡單的情況下采用歸一化的平均值)表征生理狀態(tài)的n維點p上。X、Y和Z的變差也映射到(再次,在最簡單的情況下采用歸一化的平均值)另一個表征這些值在生理狀態(tài)上產(chǎn)生的定向效果的n維的點q上。
[0227] p和q的連結(jié)允許每個音樂片段被映射到音樂效果矩陣M、一種2*n維矩陣上,n維對應(yīng)于由E所測量的、表征E可以落入的粒狀范圍的生理參數(shù),其它的n維對應(yīng)于音軌對生理參數(shù)產(chǎn)生的效果(上升、下降或保持任何給定的生理參數(shù)或E的維度)。
[0228] C.如何使用X-系統(tǒng)
[0229] 如上所述,X-系統(tǒng)可使用受檢者的生物計量數(shù)據(jù)(傳感器是可用的情況下)來測量神經(jīng)生理喚醒。之后,其引導(dǎo)受檢者分階段接近這種目標(biāo)的喚醒水平、精神和/或情感狀態(tài)。這是在具有音樂數(shù)據(jù)庫的情況下實現(xiàn)的,其利用先天神經(jīng)生理反應(yīng)的預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)先分類。也可能是實時或近實時的分類。分類可以直觀地顯示出來(例如在用于音樂回放的計算裝置的顯示屏上);這包括針對每個音軌的E值的顯示,或E(興奮值)值在音軌中如何變化;R、I、H、C和T可以直觀地顯示出來。選擇預(yù)測或匹配受檢者當(dāng)前的神經(jīng)生理喚醒水平的一段音樂,并且在音樂每部分的基本音樂效果的基礎(chǔ)上創(chuàng)建播放列表。聽播放列表會引導(dǎo)或鼓動用戶通過隨著音樂的無意識的神經(jīng)生理誘導(dǎo)接近期望的喚醒水平、精神和/或情感狀態(tài),并使這種水平能夠保持下去。受檢者當(dāng)前的神經(jīng)生理喚醒水平也可以直觀地表示出來,能夠收斂到期望的目標(biāo)狀態(tài)。
[0230] 在一個實施例中,X-系統(tǒng)是設(shè)計用于感知用戶的精神和身體狀態(tài),和成流所選曲目以實現(xiàn)目標(biāo)狀態(tài),例如:
[0231] ●興奮
[0232] ●放松
[0233] ●集中
[0234] ●警覺
[0235] ●身體活動的強(qiáng)化
[0236] 例如,參照圖2、3和9。
[0237] C.1X-系統(tǒng)中的組件
[0238] X-系統(tǒng)包括:
[0239] ●能夠根據(jù)特定的喚醒和逆喚醒水平將所有文化的音樂遠(yuǎn)程或近程分類的自動分類軟件;這種分類可被提供用于一般獨立使用的傳感器和診斷軟件。這可能是基于奈杰爾·奧斯本的INRM(對音樂的先天神經(jīng)生理反應(yīng))范例。
[0240] ●手動或自動分類的音樂數(shù)據(jù)庫(利用自動分類軟件),以實現(xiàn)特定的喚醒和逆喚醒水平
[0241] ●傳感器,檢測喚醒(例如激動)和逆喚醒的生理指標(biāo)(困倦),包括心率和皮膚電導(dǎo)
[0242] ●診斷軟件,其使用傳感器數(shù)據(jù),以監(jiān)測用戶中的喚醒和逆喚醒水平[0243] ●音樂回放/成成流(例如播放列表選擇)軟件,其選擇從數(shù)據(jù)庫中預(yù)先分類的音樂來成流適當(dāng)?shù)那?,以通過逐步的誘導(dǎo)過程實現(xiàn)精神和身體的目標(biāo)狀態(tài),該過程開始于當(dāng)前診斷出的“狀態(tài)”;通過診斷軟件監(jiān)測接近這些目標(biāo)的進(jìn)度。根據(jù)來自于收聽者的生物反饋,可選擇針對收聽者的特定音軌用于回放(通過成流或其它方式);播放列表可以在本地創(chuàng)建并且要求的音軌用于成流/下載等;這也可能用于將生物反饋和期望的“狀態(tài)”信息發(fā)送給遠(yuǎn)程音樂服務(wù)器,并且為此,服務(wù)器產(chǎn)生適當(dāng)?shù)牟シ帕斜砬姨峁┮糗壗o本地、個人的回放裝置。在該變體中,個人回放裝置不必有本地音樂庫或X-系統(tǒng)軟件/固件等;其僅需要有檢測收聽者的音頻偏好和生物反饋數(shù)據(jù),以及利用低容量的反向通道將其傳遞給遠(yuǎn)程服務(wù)器,并且之后接收來自于遠(yuǎn)程音樂服務(wù)器的音樂的能力。
[0244] 需要注意的是,所有軟件也可以實施在硬件、固件、系統(tǒng)級芯片中,作為第三方音頻堆棧的一部分,以及以其它任何方便的方式。
[0245] 附錄1是X-系統(tǒng)組件的更詳細(xì)的說明。
[0246] C.2X-系統(tǒng)的實際應(yīng)用
[0247] 傳感器意在用于測量一個或多個預(yù)先確定的用戶的精神和身體狀態(tài)的參數(shù),并將該信息傳遞給處理器;該處理器設(shè)計用于從音樂分類數(shù)據(jù)中選擇適合于將用戶從她的/他的當(dāng)前的精神和身體狀態(tài)引導(dǎo)到喚醒和逆喚醒的預(yù)期狀態(tài)的音軌。該組合將允許X-系統(tǒng):
[0248] ●實時地感知人的精神和身體的神經(jīng)生理狀態(tài);
[0249] ●分析用戶的音樂收藏,或他/她有權(quán)訪問的任何其它的收藏,例如以音樂服務(wù)為基礎(chǔ)的基于或遠(yuǎn)程/中央服務(wù)器;和
[0250] ●根據(jù)期望的喚醒狀態(tài)計算和傳遞播放列表。
[0251] 這將使用戶誘導(dǎo)自身到期望的狀態(tài),例如:
[0252] ●被激勵并準(zhǔn)備運動或鍛煉;例如,為了比賽而增加血水平或減少手術(shù)后的恢復(fù)時間;
[0253] ●使自身放松并能夠漸漸入睡;
[0254] ●在深思狀態(tài)中支持洞察力的發(fā)展;
[0255] ●在深思狀態(tài)中支持創(chuàng)造性思維的發(fā)展;和
[0256] ●保持專注并能夠集中精力。
[0257] (例如,提供支持來克服例如失眠的狀態(tài),以減少創(chuàng)傷后精神緊張性精神障礙(PTSD)和狂躁癥患者中的藥物治療,從而開發(fā)和組織記憶,通過數(shù)據(jù)保留所需的短期、中期和長期來分類。),并創(chuàng)造一種鼓勵創(chuàng)造力和想象力的狀態(tài)。
[0258] 圖4的圖表示X-系統(tǒng)的當(dāng)前計劃的實施例。在一個可選擇的圖4的實施例中,因為無處不在的移動計算模糊了裝置之間的差別,圖4中示出的元件在用戶的PC內(nèi)(音樂播放器、音樂庫、自動化分析和音樂效果數(shù)據(jù)庫)可以分布在兩個或兩個以上的計算裝置中。在一個商業(yè)實例中,其也可以設(shè)置成與便攜式音頻裝置一起工作:參照圖5。
[0259] 雖然這些組件是X-系統(tǒng)的關(guān)鍵元件,其核心創(chuàng)新技術(shù)是音樂的生物活性成分的定義(根據(jù)預(yù)測性的對音樂的先天神經(jīng)生理反應(yīng)的范例,Osborne2009,例如參照圖1),該算法用于根據(jù)數(shù)字簽名分析和校準(zhǔn)方法來計算這些生物活性成分,該校準(zhǔn)方法用于使系統(tǒng)和個體的先天神經(jīng)生理反應(yīng)一致。
[0260] D.一個或多個傳感器
[0261] 傳感器可以是腕帶、手持或任何其它適于執(zhí)行必須的參數(shù)測試的形式。傳感器可以是身體搭載的,或使用耳機(jī)的(例如,將傳感器合成到頭戴式耳機(jī)中),通過紅外或聽覺、無線,或更普遍的任何形式的生命傳感來遠(yuǎn)程監(jiān)測的。捕獲到的數(shù)據(jù)優(yōu)選包含生物計量參數(shù),例如,心率(包括脈搏節(jié)律分析)、血壓、腎上腺素和催產(chǎn)素水平、肌張力、腦電波和皮膚電導(dǎo)性??蛇x擇的設(shè)備形式包括項鏈、手鐲、嵌入在衣服中的傳感器、其它首飾、皮膚下植入的傳感器、頭戴式耳機(jī)、聽筒、手持式的傳感器,例如涵蓋了手機(jī)、MP3播放器,或其它的移動計算裝置。
[0262] 當(dāng)前用在X-系統(tǒng)項目中的傳感器包含用于測量皮電反應(yīng)(GSR)腕帶傳感器,和用于心率和血氧測量的標(biāo)準(zhǔn)夾指氏血氧儀。為了商業(yè)化的目的,這些傳感器將結(jié)合成單一的、可佩戴的無線裝置。其它的潛在的生物傳感器和移動傳感器也可以包括在內(nèi),只要它們在經(jīng)濟(jì)上可行。
[0263] 這些傳感器必須能夠與任何其它可能的測量結(jié)合來測量脈搏率和皮膚電的組合體,以及必須對用戶的運動或環(huán)境的變化的破壞有抵抗力;其同時必須使長時間穿戴該傳感器沒有不適和尷尬成為可能。其它的傳感器包括實體的生物傳感器,例如氧合作用、EDA、EDC、EDR、ECG、血糖水平、BPM、EEG等,以及多頻譜傳感器(無線電、紅外、紫外、熱力學(xué)、和廣譜),其檢測身體輻射光環(huán)。
[0264] 圖5表示期望的體系結(jié)構(gòu)概述。圖5表示本發(fā)明的X-系統(tǒng)的一個實施例,其中,基本的音樂庫和分析軟件存在于用戶或第三方遠(yuǎn)程或本地地可操作個人電腦中,具有將選擇的音樂傳遞給個人音樂播放器裝置的能力,之后,其基于可用的音樂產(chǎn)生動態(tài)的播放器列表。
[0265] X-系統(tǒng)傳感器測量某些挑選出的用戶生理狀態(tài)的參數(shù)并將結(jié)果數(shù)據(jù)無線傳遞給(或與之通信)播放列表計算器的處理器,其存在于或是以其它方式連接到音樂回放裝置的(例如,個人電腦、智能手機(jī)、MP3播放器或其它音頻裝置)。傳遞方式優(yōu)選無線地,但是需要理解的是,其它傳遞方式也是可能的。當(dāng)然,處理器可以與傳感器集成。
[0266] 挑選出的生理狀態(tài)參數(shù)由P表示。函數(shù)F(P)將這些參數(shù)減少為單個的、歸一化的點E,表征用戶的一般生理狀態(tài)。在最簡單的情況下,E是用戶的生理喚醒(或逆喚醒)的一維測量。隨著進(jìn)一步的輸入,可能會獲得更加復(fù)雜的測量,從產(chǎn)生n維的點E。一種有效的原型已經(jīng)被開發(fā)出來,其利用脈搏率‘p’和皮膚電導(dǎo)性‘v’來計算生理喚醒的簡單指數(shù):其中E=p+v。目前,該原型使用的是美國燕牌指夾氏脈沖血氧儀(Nonin X Pod Pulse Oximeter)和皮膚電導(dǎo)生物傳感器。用戶的脈搏率、血氧和皮膚電導(dǎo)是不斷地監(jiān)測的;心率可用于控制電傳導(dǎo)中的平均值。這兩個傳感器目前都是獨立地工作并且與控制計算機(jī)無線連接。其可以被替換為一個集成的傳感器??蛇x擇地,采用任何其它形式的有線或無線連接,將傳感器輸出與播放器與輸出裝置連接都是可能的。附錄1給出了更多的細(xì)節(jié)。
[0267] 用戶最初提供具有其個人音樂收藏的系統(tǒng)(或者使用可成流或可下載的線上音樂庫)。這是針對興奮水平的分析,其利用INRM分類與信號處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合。用戶之后使該信息與其音樂播放器同步并選擇興奮/喚醒的水平;除了用戶的其他人也可以選擇興奮水平。腕帶式傳感器提供給系統(tǒng)不斷更新的用戶興奮度的實時狀態(tài),允許該系統(tǒng)對在用戶中產(chǎn)生的外部影響做出反應(yīng),并且“捕獲”它們,利用誘導(dǎo)的原理將它們帶回到接近期望的狀態(tài)。一旦用戶已經(jīng)達(dá)到興奮的目標(biāo)水平,他們將通過確定有效于保持該狀態(tài)的音樂被保持于此。
[0268] 雖然X-系統(tǒng)的傳感器的當(dāng)前版本是基于心率和皮膚電導(dǎo),但是存在針對其它測量的前期整合的強(qiáng)有力的論據(jù),該其他測量包括例如EEG、腦電波傳感器。這將允許例如集中、警覺、沉思、困倦或創(chuàng)意流這樣的因素直接被監(jiān)測,這是通過大腦中的神經(jīng)元誘發(fā)啟動的頻率的感測,而不是直接通過喚醒的指示器。第二組相關(guān)的激發(fā)存在于機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)一步的方面中。個體的生理反應(yīng)差別很大,因人而異,取決于當(dāng)時的情況、新陳代謝狀態(tài)等。X-系統(tǒng)可從個人用戶得知他們的生理反應(yīng)的范圍,以便識別相關(guān)的喚醒水平,并單獨校準(zhǔn)診斷軟件。正如已經(jīng)闡明的,其也可以通過他們所選擇的曲目得知他們的個人喜好。X-系統(tǒng)也可以直接從一組音樂特性出發(fā),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測這些特性在生理測試上產(chǎn)生的效果,不是先減少這些特性到預(yù)期的興奮/喚醒水平。
[0269] E.音樂選擇算法
[0270] 某些神經(jīng)生理喚醒的水平一些活動的必要的先兆,例如,睡眠、放松、加速學(xué)習(xí)和研究,或提高警覺性和活動力。用戶將優(yōu)選地被呈現(xiàn)以用戶界面并從這些活動菜單中挑選,以便使系統(tǒng)建立喚醒和情感的目標(biāo)水平,這將有利于所選的活動。
[0271] 表征由傳感器診斷出的受檢者的神經(jīng)生理狀態(tài)的點E用于從音軌數(shù)據(jù)庫中選擇音樂,該音軌數(shù)據(jù)庫是由音樂效果矩陣M索引的,基于粒狀點r和指向生理狀態(tài)的方向d,用戶已經(jīng)選擇移動向該生理狀態(tài)(更多細(xì)節(jié)可參照之前的E部分)。
[0272] 選擇的第一段音樂將對應(yīng)受檢者的初級神經(jīng)生理狀態(tài),由E表示。隨后的片段是基于它們在M中的值選擇,這樣,每個都將——按順序播放——有能力逐步地引導(dǎo)受檢者的狀態(tài)接近目標(biāo)狀態(tài)。一段音樂被選擇包括在播放列表中的順序由矢量確定,其代表M中合適的、系列的音樂效果值臨時組織的上升,或下降。數(shù)據(jù)庫中滿足該系列效果值的要求的一組音樂片段被稱為‘合格的目錄’。
[0273] 該合格的目錄根據(jù)一組規(guī)則安排在實際的播放列表中,包括但不限于隨機(jī)選擇、防重復(fù)、流派偏好或一些其它的探試法。在某些情況下,可能要遵守US數(shù)字千年版權(quán)法案(DMCA)。
[0274] 在使用傳感器的情況下,之后會建立生物反饋回路,以便保證播放列表連續(xù)的重算來校正基于全部情感的任何維度的干擾、個體敏感性和其它因素,其易受連續(xù)測量的影響。接近非測量的精神和/或情感狀態(tài)參數(shù)的方向?qū)⒁廊粫l(fā)生,盡管缺少生物反饋回路,因為神經(jīng)生理喚醒是精神狀態(tài)和情感的必要的前提,并且其建立了一些條件,在這些條件下,收聽者最容易受到所有音樂效果的這些其它方面的影響。
[0275] 一旦已經(jīng)播放一段音樂,為了最小化循環(huán)周期,優(yōu)選將其從潛在可用的目錄中移除,以便避免不必要的重復(fù)播放。該防重復(fù)規(guī)則服從可行性試驗,以便可以將合適的嚴(yán)重性消息顯示給用戶,如音樂數(shù)據(jù)庫中內(nèi)容或內(nèi)容多樣性不充足的警報,以使系統(tǒng)能夠隨著改進(jìn)的建議有效運行,例如更多音樂片段的推薦,可以將其添加到數(shù)據(jù)庫中以改進(jìn)其運行。
[0276] 在該情況下,目錄已經(jīng)被分散式的預(yù)分類或者從中央服務(wù)器中成流,播放列表可以以動態(tài)模式進(jìn)行初始化計算,該模式中,從數(shù)據(jù)庫取用短片段。一旦收聽者已達(dá)到喚醒的目標(biāo)水平,長片段將被允許進(jìn)入到合格的目錄庫中,為的是播放列表計算和系統(tǒng)可進(jìn)入到維持模式。由超過一個預(yù)先確定的因素引起用戶的喚醒水平變化的任何干擾,可導(dǎo)致系統(tǒng)重新進(jìn)入基于短片段的動態(tài)模式和重新計算播放列表,以便誘導(dǎo)用戶以更快的速度回到目標(biāo)狀態(tài)。
[0277] 適用于短片段的防重復(fù)規(guī)則可用于計算最小要求的目錄尺寸,其以獨立的音樂風(fēng)格的數(shù)量為基礎(chǔ),該獨立的音樂風(fēng)格數(shù)量可以由用戶、短片段的平均長度、最小周期數(shù)、以及落入音樂效果矩陣的最小構(gòu)成單元中的可用的短片段的數(shù)量來選擇,在防重復(fù)規(guī)則允許歌曲或片段回到選擇池中之前必須通過該最小周期數(shù)。
[0278] F.音樂播放器
[0279] 音樂播放器可以是標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)軟件的改編,例如Windows媒體播放器,其能夠根據(jù)音樂選擇算法建立動態(tài)的播放列表,以及能夠提供給用戶更多的輔助程序,例如,音樂風(fēng)格的選擇、相關(guān)元數(shù)據(jù)的顯示和視頻目錄。
[0280] 音樂播放器也可以是從通過互聯(lián)網(wǎng)訪問的應(yīng)用軟件商店下載的應(yīng)用軟件。圖8概括了一種播放器系統(tǒng)和與傳感器子系統(tǒng)集成的設(shè)計。在一個實施例中,播放器系統(tǒng)和子系統(tǒng)可以分布在兩個或兩個以上的計算裝置中;與移動計算和個人輸入相似的普遍存在的計算方法可以與處理和傳遞音頻輸出的多種方式一起使用,無論是私人的還是公共的。因此不僅播放器,而且處理器和人機(jī)互交裝置,包括但不限于通過情感暗示以及排序或定序消耗的交互作用的誘導(dǎo)和個人環(huán)境的控制,可以用在實施方式中。
[0281] G.診斷和成流軟件
[0282] 當(dāng)傳感器用在X-系統(tǒng)中時,那么診斷和成流軟件就有讀取來自于傳感器的值和確定用戶的喚醒狀態(tài)的能力。皮膚電導(dǎo)的性質(zhì)意味著絕對值能夠明顯地改變,這是因為其與皮膚的接觸程度,因人而異并通過正常出汗實現(xiàn)的。為了解決這個問題,皮膚電導(dǎo)值可以基于用戶的心率進(jìn)行自動校準(zhǔn)。
[0283] 系統(tǒng)的用戶佩戴該系統(tǒng),選擇他們喜歡聽的音樂曲目,決定他們想要達(dá)到什么興奮水平并穿上傳感器。一旦對用戶的喚醒狀態(tài)作出診斷,隨著選擇的興奮水平,該數(shù)據(jù)會用于選擇來自于曲目的音軌程序。
[0284] 可選擇地,用戶選擇音樂的曲目,例如,爵士樂、古典的、印度的、世界、巴洛克式,并決定他們應(yīng)該達(dá)到什么喚醒水平(例如放松、興奮、穩(wěn)定)并穿戴該傳感器。一旦對用戶的當(dāng)前喚醒水平作出診斷,曲目將自動選擇引導(dǎo)或“誘導(dǎo)”收聽者從其當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)入到他們所選擇的喚醒狀態(tài)。這是通過定義播放列表執(zhí)行的,其誘導(dǎo)用戶從由INRM參數(shù)定義的多維空間中的當(dāng)前情感位置,以小步長移動至接近INRM空間中已經(jīng)定義的位置,其由期望的終點定義。
[0285] H.手動分類
[0286] 在一個實施例中,曲目已經(jīng)被手動地分類,這是利用節(jié)拍器通過脈搏/韻律的綜合檢測,以及關(guān)于喚醒和逆喚醒的水平的直觀地預(yù)測判斷,該喚醒和逆喚醒水平與各種音樂參數(shù)關(guān)聯(lián),包括節(jié)奏、諧度、擾動等,例如,脈搏/韻律越快,喚醒越高,諧度越高,喚醒越低。在圖16的樣本分類中(選自邁爾斯·戴維斯的曲目),音軌被置入到對應(yīng)激活/喚醒水平的五個類別之一。
[0287] I.手動分類矢量
[0288] 舉例說明,在另一種手動分類中,音軌被進(jìn)一步分成平穩(wěn)、上升和下降的矢量,例如,如果用戶選擇高的激活/喚醒目標(biāo)狀態(tài),“類型4上升”將被選擇;如果用戶希望保持適度激活狀態(tài),“類型4平穩(wěn)”將被選擇。例如,參照圖17。
[0289] 在圖18的實施例中,選自貝多芬交響曲的樂章已經(jīng)根據(jù)矢量進(jìn)行了分類。需要注意的是,沒有樂章被識別適合于4/平穩(wěn)或2/平穩(wěn)。
[0290] 本發(fā)明的實施例已經(jīng)參照其對人類的影響而被說明。然而,音樂對動物的影響是有據(jù)可查的。這幾乎確定取決于聲音環(huán)境的簡單心理聲學(xué)影響,而不是就音樂/生物本身的論述,但是除了一般的消費者、專業(yè)的、運動的、健康、醫(yī)療、以及其它市場,本發(fā)明的實施例還可看到在畜牧業(yè)獸醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用。
[0291] J.社交網(wǎng)絡(luò)
[0292] 在本方面的應(yīng)用中,X-系統(tǒng)作為診斷、監(jiān)測或誘導(dǎo)工具,適用于促進(jìn)由X-系統(tǒng)的算法確定的神經(jīng)生理狀態(tài)、喚醒、情感和效價數(shù)據(jù)通過短距離無線和藍(lán)牙網(wǎng)絡(luò)和更廣泛的社交網(wǎng)絡(luò)——例如,F(xiàn)acebook和Twitter——傳遞給朋友,以及傳遞給醫(yī)護(hù)人員。
[0293] 該應(yīng)用實現(xiàn)了一系列在智能手機(jī)和其它裝置上的引導(dǎo)和連通的應(yīng)用程序,能夠允許用戶‘連通和引導(dǎo)喚醒的先天狀態(tài)’(情緒或情感)以及‘連通和引導(dǎo)體驗’。其使個別的X-系統(tǒng)用戶不僅能夠看到顯示器顯示他們自己的先天狀態(tài),而且,當(dāng)他們體驗豐富多彩的活動時,從聽音樂到運動和在醫(yī)療機(jī)構(gòu)中的恢復(fù)和術(shù)后護(hù)理,允許其他人‘讀取’他們的真實的或無意識的狀態(tài)。
[0294] 一種系統(tǒng)和方法,其用于連通X-系統(tǒng)診斷能力,以解碼神經(jīng)生理狀態(tài),將其改編,以促進(jìn)更深入的、更直接的喚醒狀態(tài)和效價的連通,同時將其用于社交網(wǎng)絡(luò)中的個體和群體之間的各種各樣的活動(包括但不限于音樂)。
[0295] 一種根據(jù)喚醒的實際狀態(tài)(由X-系統(tǒng)測試的)產(chǎn)生請求信息給搜索引擎的系統(tǒng)和方法,該搜索引擎例如Google——該喚醒信息能夠在之后作為給搜索算法和控制顯示的廣告的算法的輸入(例如,當(dāng)在特定的喚醒狀態(tài)時網(wǎng)絡(luò)用戶可以更容易接受關(guān)于某種產(chǎn)品的廣告,并且利用喚醒狀態(tài)信息將搜索結(jié)果和廣告定制為最大相關(guān)性)。該喚醒信息也能夠用于指示‘當(dāng)前’狀態(tài)信息(“我心情很好,正在聽貝多芬”等。)。
[0296] X-系統(tǒng)將個體的先天神經(jīng)生理‘狀態(tài)’按照數(shù)據(jù)的連續(xù)體和精細(xì)的類別進(jìn)行分類,從1(高喚醒)到5(逆喚醒)進(jìn)行排列。這將核心的X-系統(tǒng)應(yīng)用連接到了音樂選擇上。
[0297] 在該‘社交網(wǎng)絡(luò)’或‘分享’應(yīng)用中,先天的‘狀態(tài)’喚醒/逆喚醒和個體的效價數(shù)據(jù)被各種標(biāo)準(zhǔn)的通信網(wǎng)絡(luò)(包括但不限于Wi-Fi、藍(lán)牙、GSM,以及其它移動網(wǎng)絡(luò)和固話互聯(lián)網(wǎng))直接地以及經(jīng)過廣泛社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)(例如Facebook)傳遞出去,以使端對端和一個對多個的喚醒連同(可選地)指示同時的音樂或其它的娛樂選擇,或自發(fā)的活動(‘正在看電影的是我;響應(yīng)一個廣告;在村莊中行走;跑步、騎車’)的編碼的連通成為可能,所有都是實時的,或接近實時的。例如,X-系統(tǒng)檢測音軌的情感喚醒參數(shù)信息,并且之后將該信息嵌入到音軌中或與音軌連接的電子設(shè)備中,或者作為與音軌關(guān)聯(lián)的元數(shù)據(jù)。
[0298] X-系統(tǒng)‘狀態(tài)’數(shù)據(jù)能夠被分成實時快照(當(dāng)前的喚醒和效價);實時流(連續(xù)流);作為歷史(昨天的喚醒和效價),隨著或不隨著當(dāng)時所選擇的音樂的數(shù)據(jù)。這可能被稱為“個人的活力指數(shù)”(活力:有生氣;活潑)。
[0299] 該數(shù)據(jù)之后將作為圖形、彩色代碼,或各種統(tǒng)計表方式被顯示出來。用戶將能夠給該數(shù)據(jù)和音樂注釋以‘活動標(biāo)簽’(我當(dāng)時在跑步,或者正在做作業(yè))其將開辟其它形式的關(guān)于喚醒、效價、音樂、其它娛樂體驗和活動之間的關(guān)系分析。
[0300] 該應(yīng)用將使個體能夠在他們社交網(wǎng)絡(luò)中搜索具有類似的情緒,或從事類似的活動的人,例如‘在我的網(wǎng)絡(luò)中尋找某個想要說話的人’或者情緒低落但熱衷于談話的人。這能夠通過情緒板指示出來或在Facebook和其它社交網(wǎng)絡(luò)上擴(kuò)大狀態(tài)信息。
[0301] 隨著大量的用戶,參加(在匿名表達(dá)規(guī)則和同意分享的影響下)的人表達(dá)他們自動產(chǎn)生的情緒,該數(shù)據(jù)可指示在群體和更大的社區(qū)之間的全部喚醒狀態(tài)。
[0302] 該應(yīng)用將被擴(kuò)展,以提供圖形化的網(wǎng)絡(luò)地圖,其示出社會團(tuán)體之間的情緒的模式和群集,創(chuàng)造一種‘社會情感’景象,在社會環(huán)境中,其針對從事他們自己的個體活動或者聚集在一起的活動群體,例如,在社交聚會中,或聽音樂會,或跳舞。
[0303] 這與社交網(wǎng)絡(luò)分析的早期實例相反,其受源自語言和語義分析的數(shù)據(jù)挖掘和模式匹配的限制,并因此限制了他們的精確度。X-系統(tǒng)將通過捕捉真實的先天神經(jīng)生理狀態(tài)信息,產(chǎn)生個體和群體喚醒更真實和準(zhǔn)確的解釋。
[0304] 該應(yīng)用通過將X-系統(tǒng)的用戶連接到網(wǎng)站的cookies,也將用于優(yōu)化網(wǎng)站,這樣,如果我正在瀏覽網(wǎng)站并同意使用X-系統(tǒng)讀取我的先天狀態(tài)信息,cookies將產(chǎn)生網(wǎng)站或特定網(wǎng)頁對情緒影響的分析。這將使網(wǎng)站設(shè)計者嘗試各種文本、影片、音樂和畫面顯示,布局和體驗以及獲得關(guān)于用戶的情緒反應(yīng)的即時反饋。
[0305] 該信息之后將用于與廣告和營銷索引進(jìn)行匹配,這樣,對網(wǎng)站體驗的反應(yīng)可以與品牌價值和創(chuàng)造特定產(chǎn)品和服務(wù)目標(biāo)的期望的情緒或要求進(jìn)行匹配。因此,例如,反饋機(jī)制可用于匹配關(guān)于特定汽車的廣告的情緒反應(yīng)。
[0306] X-系統(tǒng)的核心算法的這種擴(kuò)展創(chuàng)造了一個新的連通形式,其在深層次運行,超越了文化的界限、語言的情緒表達(dá),選擇性地將其連接到當(dāng)前活動中,包括音樂的選擇、其它的娛樂活動以及其它的活動。
[0307] 該無意識的、前語言水平的喚醒、情感和效價的連通,開辟了一個新的社交網(wǎng)絡(luò)和醫(yī)療診斷的范例。在醫(yī)療機(jī)構(gòu)中,例如,監(jiān)測病人的‘狀態(tài)’信息將提供自知力而不是利用傳統(tǒng)的診斷技術(shù)。X-系統(tǒng)可以與各種傳統(tǒng)的醫(yī)療、護(hù)理和診斷裝置和應(yīng)用程序集成,以創(chuàng)造病人病情和情緒狀態(tài)的更全面的描繪。
[0308] X-系統(tǒng)關(guān)于先天喚醒、效價和音樂選擇的核心數(shù)據(jù),通過標(biāo)準(zhǔn)界面?zhèn)鬟f給廣泛使用的社交網(wǎng)絡(luò),例如,F(xiàn)acebook和Twitter,以及直接傳遞給局域網(wǎng)絡(luò)中的智能手機(jī)。
[0309] X-系統(tǒng)將被嵌入到智能手機(jī)和其它裝置中,以與各種軟件、固件和芯片硬件的多種組合的方式。X-系統(tǒng)API將使專業(yè)應(yīng)用程序開發(fā)人員能夠創(chuàng)造各種工具和技術(shù),以利用‘狀態(tài)’信息流,創(chuàng)造反饋和監(jiān)測服務(wù)。
[0310] 有很多將數(shù)據(jù)和界面?zhèn)鬟f給社交網(wǎng)絡(luò)和智能手機(jī)的協(xié)議和系統(tǒng)。X-系統(tǒng)的該應(yīng)用是獨一無二的,因為,其能夠以新數(shù)據(jù)擴(kuò)展這些系統(tǒng),否則將無法使用。X-系統(tǒng)擴(kuò)展到目標(biāo)的先天喚醒和效價的連通,其具有在本地、廣域和社交網(wǎng)絡(luò)中的個人或群體中指示此時的音樂、其它娛樂活動或自發(fā)的活動的隨附數(shù)據(jù)。
[0311] X-系統(tǒng)也能夠分享喚醒值給搜索引擎,該喚醒值與用戶和搜索引擎,例如,之間的互動相關(guān)。該搜索引擎隨后可以使用這些值優(yōu)化該搜索引擎的搜索和廣告選擇。
[0312] X-系統(tǒng)也能夠分享喚醒值,其與用戶在具有網(wǎng)站優(yōu)化系統(tǒng)的網(wǎng)站中瀏覽特定網(wǎng)站或網(wǎng)頁相關(guān),以便網(wǎng)站優(yōu)化系統(tǒng)能夠使用這些值來優(yōu)化網(wǎng)站和/或特定的網(wǎng)頁(內(nèi)容、布局、聲音等)。
[0313] K.擴(kuò)展/增強(qiáng)的時機(jī)
[0314] 對產(chǎn)品的改進(jìn)和擴(kuò)展的主要方向如下:
[0315] ●識別對音樂的情緒反應(yīng)是受記憶或?qū)Ω柙~的刺激或歌曲或一段音樂的其它方面的反應(yīng),而不是生物學(xué)——由過濾掉預(yù)期的生理反應(yīng)開發(fā)。
[0316] ●傳感器的發(fā)展和配件,例如,新一代的微型腦電圖描記器(EEG)、大腦掃描傳感器。一種可能的方法是在耳機(jī)和手套中包括傳感器(測試任何上述的參數(shù),例如,脈搏、皮膚電導(dǎo)等)。
[0317] ●高級的音樂搜索、導(dǎo)航和發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。
[0318] ●高級的音樂搜索、導(dǎo)航和發(fā)現(xiàn)系統(tǒng),包括推廣、訂購、選擇和控制界面。
[0319] ●專業(yè)的醫(yī)學(xué)應(yīng)用。
[0320] ●分析音樂,以確定先天的情緒反應(yīng);和
[0321] 從早期采用者中捕獲和分析傳感器數(shù)據(jù),以微調(diào)整喚醒水平。
[0322] 有兩個用于細(xì)化分析功能的進(jìn)一步的策略。第一個是通過系統(tǒng)的大規(guī)模使用。其計劃招募一百名志愿者分五個階段來測試該系統(tǒng)。他們在聽音樂過程中的生理數(shù)據(jù),包括心率和皮膚電導(dǎo)的讀數(shù),該數(shù)據(jù)將與自動分類數(shù)據(jù)和手動分類的結(jié)果進(jìn)行比較,作為在自動分析程序中識別優(yōu)勢和劣勢的手段,無論是在數(shù)據(jù)的捕獲還是值的組合中。第二個用于細(xì)化的策略是通過機(jī)器學(xué)習(xí),利用線性回歸和/或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。訓(xùn)練階段將在五個測試階段的每一個之后。該方法將具有這些價值,即,審閱現(xiàn)存值和它們的組合,并建立所了解的信息和程序的發(fā)展資源。其可能不能夠顯著地細(xì)化自動分類。如果這被證明是事實的話,機(jī)器學(xué)習(xí)程序和統(tǒng)計分析將被用于產(chǎn)生必要的細(xì)化。此外,在自動分類系統(tǒng)中的劣勢能夠通過收集和分析特定音軌對用戶產(chǎn)生的影響的真實的測試來修正。本領(lǐng)域的技術(shù)人員將認(rèn)識到,可以使用人工智能(AI)和基于探試規(guī)則的方法,以及迭代自動化和測試方法論。
[0323] X-也能夠用于在零售環(huán)境、和/或在線社區(qū)中,通過播放合適的音樂來創(chuàng)造和調(diào)節(jié)‘情緒’。個體能夠通過網(wǎng)站界面連接,以產(chǎn)生常見的反應(yīng)/讀數(shù)。
[0324] 類似地,X-系統(tǒng)能夠用在理解和匹配對品牌的情緒反應(yīng)中——基本上是利用X-系統(tǒng)作為一種工具,用來診斷并且之后分享對品牌的情緒反應(yīng),這是通過準(zhǔn)確地將這些品牌與針對目標(biāo)受眾的合適的音樂關(guān)聯(lián)實現(xiàn)的。X-系統(tǒng)能夠用于判斷不同社交群體對品牌音樂的反應(yīng)。
[0325] 利用輪詢和類似的人群傳感技術(shù),X-系統(tǒng)也能夠作為在群體環(huán)境中的動態(tài)群體誘導(dǎo)工具使用,以選擇加劇喚醒的音樂,例如在運動或娛樂活動中,以及用來在公共環(huán)境中減少群體的緊張和挫敗,例如交通工具、醫(yī)院和政府大樓中。
[0326] L.X-系統(tǒng)的優(yōu)勢
[0327] 該技術(shù)預(yù)期會具有廣泛的社會、生理和生物優(yōu)勢,在減少壓力、治療失眠中,在集中和學(xué)習(xí)的優(yōu)化中,在提高創(chuàng)造性思維中,以及在促進(jìn)最佳的運動模式中,無論是普通的人群或是針對優(yōu)秀運動員的培訓(xùn)制度,還用在提高活動的競爭力中。
[0328] X-系統(tǒng)可以適用在針對特定醫(yī)療條件的治療方法中。有大量的文獻(xiàn)提供音樂藥物和音樂療法的功效的證據(jù),其作為對于以下狀況的治療的補(bǔ)充支持,例如,慢性疼痛、癡呆、帕金森氏病、抑郁癥、創(chuàng)傷后緊張癥失語癥,以及在緩和劑、手術(shù)后、中風(fēng)后護(hù)理??赡艿膬?yōu)勢包括手術(shù)后減少臥床休息時間和減少藥物使用時間。
[0329] 作為一個實例,簡希望能夠更加集中在手頭的工作上,因此她滑動腕帶式無線傳感器,觸摸她的iPhone上的“集中”符號,并且當(dāng)她繼續(xù)工作時聽。該系統(tǒng)將監(jiān)測她的思想和身體狀態(tài),并播放合適的音樂來保持適當(dāng)?shù)募兴健?/div>
[0330] 應(yīng)該注意的是,此外,X-系統(tǒng)的自動分類算法具有相當(dāng)大的潛在的市場價值,因為其“獨一無二”,不依賴于傳感器技術(shù),能夠針對音樂成流系統(tǒng)提供一種“情緒的”導(dǎo)引能力。
[0331] 本發(fā)明可有利地用于根據(jù)音樂的神經(jīng)生理效果選擇和分類音樂,包括但不限于,根據(jù)音樂的神經(jīng)生理影響,進(jìn)行音樂的排序/定序、使用、宣傳、訂購和銷售。本發(fā)明也可以有利地用于將這種分類連接到其它常用的分類方案中。
[0332] 該系統(tǒng)其它潛在的用途可以是從音樂數(shù)據(jù)庫中選擇合適的音樂片段用于在電影中的配音,其期望觀眾的特定情緒。其也能夠用在視覺藝術(shù)中,其期望觀眾的特定情緒。因此,這些應(yīng)用程序?qū)⑹且曈X應(yīng)用程序或視聽?wèi)?yīng)用程序,而不僅是音頻應(yīng)用程序。
[0333] 相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)將從這樣兩個方面產(chǎn)生,以產(chǎn)生關(guān)于市場中的發(fā)展趨勢的市場情報,即,涉及音樂分析的產(chǎn)品和服務(wù),以確定先天的情緒反應(yīng),以及將產(chǎn)生來自早期采用者的傳感器數(shù)據(jù)的捕獲和分析以微調(diào)整喚醒水平,以產(chǎn)生關(guān)于在未來市場中的趨勢的情報。實例中可包括服務(wù)于電子游戲產(chǎn)業(yè)以促進(jìn)聲道選擇從而提高互動游戲技術(shù)的情緒體驗,或者作為對音樂作曲家尋求引起對所推薦的樂曲的整體或部分產(chǎn)生特定的反應(yīng)的輔助。
[0334] 注釋
[0335] 應(yīng)當(dāng)理解的是,上面引用的設(shè)置僅僅是針對本發(fā)明的原理的應(yīng)用的說明??梢栽诓槐畴x本發(fā)明的精神和范圍的情況下做出更多的修改和其它的安排。雖然本發(fā)明已在附圖中示出,并且結(jié)合目前認(rèn)為是本發(fā)明最實用和優(yōu)選的實施例,詳細(xì)具體地在以上充分說明,對本領(lǐng)域的技術(shù)人員顯而易見地是,在不背離如本文所列的本發(fā)明的原理和概念的情況下可以做出更多的修改。例如,在本文中給出的數(shù)學(xué)方程僅是特定的和非限制性的實例。
[0336] 附錄1
[0337] X-系統(tǒng)技術(shù)要點:組件概述
[0338] 從根本上,X-系統(tǒng)包含3個組件,其中的兩個是軟件,另一個是硬件。
[0339] 一個軟件(“音樂分析器”)用在脫機(jī)的(不與系統(tǒng)的實時操作直接連接)模式中,以分析候選音樂文件,以及建立他們的興奮/情感影響的評估。
[0340] 第二個軟件部分是回放組件。其負(fù)責(zé)實際播放音樂文件并且也負(fù)責(zé)接收來自于傳感器硬件的數(shù)據(jù),并利用它來升級它的內(nèi)部模型,該內(nèi)部模型確定之后要播放的音軌。
[0341] 最后,硬件組件包含多個傳感器,其收集來自于本地環(huán)境、主要是實際用戶的實時數(shù)據(jù)。
[0342] 詳細(xì)說明
[0343] 音樂分析
[0344] 音樂分析子系統(tǒng)的分析方面已經(jīng)在別處詳細(xì)描述,在這里不再贅述。本部分僅描述集成方面。如上所述,預(yù)期其主要在脫機(jī)時以非互交方式運行。其將針對于一批音樂輸入周期地運行,其結(jié)果是產(chǎn)生描述音軌的某些屬性的一組值。這些值也能夠結(jié)合用于產(chǎn)生音軌的單一的‘興奮’圖,其由回放系統(tǒng)使用。單獨存儲組件的優(yōu)勢是,當(dāng)數(shù)據(jù)被收集用于調(diào)諧系統(tǒng)時,在不需要重新分析整個音軌的情況下,興奮值能夠隨著不同的系數(shù)被重新計算,這大大地減少了開銷。
[0345] 所有的分析輸出將被存儲在數(shù)據(jù)庫中,并以多個參數(shù)被索引,至少包括音軌和藝術(shù)家標(biāo)識符,并且其中一些形成聲學(xué)特征,其是相對寬容的編碼差異和背景噪聲。
[0346] 這些索引將在用戶‘輸入’他們的音樂收藏時使用。如果有任何曲目已經(jīng)在數(shù)據(jù)庫中存在,它們的值將不需要被重新計算。
[0347] 反饋程序?qū)⑹且环N選擇系統(tǒng)(opt-in system),在該系統(tǒng)中,用戶同意提供關(guān)于他們的匿名信息供系統(tǒng)使用,以改進(jìn)該系統(tǒng)。
[0348] 可以使用自動化功能,例如,喚醒中的歸一化變化、建議的音軌的重放/跳過、和合計的傳感器數(shù)據(jù)。也可以使用以喜歡/不喜歡的應(yīng)答以及偶爾的隨機(jī)問卷調(diào)查的形式的顯示反饋。
[0349] 使用反饋以誘導(dǎo)系統(tǒng)參數(shù)可以以總體和每個用戶為基礎(chǔ)。大規(guī)模的數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)將用于改進(jìn)音樂的情感/喚醒評估。
[0350] 分析組件將作為互聯(lián)網(wǎng)訪問服務(wù)運行,結(jié)合一些音樂成流服務(wù)以提供音頻,或者純粹作為運行用戶的個人音樂收藏的控制系統(tǒng)。
[0351] 在可以使用快速和可靠的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的地方,程序的重要組分能夠被卸載到托管的X-系統(tǒng)服務(wù)中。這允許比典型的終端裝置更強(qiáng)大的程序,并且也保護(hù)了分析器的IP。
[0352] 附加的用途
[0353] 除了‘喚醒調(diào)整’的主要目標(biāo)——促進(jìn)放松或興奮——還存在音樂分析的其它可能的用途。其可以用于將額外的維度加入到音樂發(fā)現(xiàn)和導(dǎo)引中,這通過觀察大量的短音樂樣本對用戶產(chǎn)生的影響,并且之后建議類似特征的音軌或藝術(shù)家給用戶。如果該系統(tǒng)已經(jīng)被一些人在任何合理的時間使用,并且具有適應(yīng)良好的個人模式,將不需要初始步驟。類似于“像藝術(shù)家/專輯X的音樂”的導(dǎo)航,也有可能是基于音軌分析中所確定的特征。
[0354] 回放和決定
[0355] 回放組件處理兩個任務(wù)?;趥鞲衅鬏斎雭砜刂埔魳坊胤藕瓦\行實時的喚醒分析/誘導(dǎo)模型。該組件可負(fù)責(zé)實際播放音樂,或者可以是在現(xiàn)有媒體播放器——例如,iTunes/Windows媒體播放器等——的基礎(chǔ)上的控制層。喚醒分析模型將基于X-系統(tǒng)INRM模型,使用來自于作為起始點的音樂分析組件的預(yù)先計算的值。用戶將選擇期望的輸出,以及傳感器將用于測量接近每個音軌輸出的進(jìn)度。顯式的超控裝置將允許用戶—次手動跳過特定的音軌,或者永久地將其計入黑名單中,以保證其永遠(yuǎn)不再被選擇。除了它們的效果之外,這些超控裝置將給決定模型提供回饋。
[0356] 該組件的功能將在一定程度上取決于其正在運行的環(huán)境。在相關(guān)的低功率的裝置上,例如,手機(jī)和便攜式音樂播放器,其可能以較小的精確度、較小的計算集約模式運行,或者如果可能的話,卸載一些程序到遠(yuǎn)程服務(wù)中。
[0357] 針對筆記本電腦/臺式機(jī)/平板電腦的應(yīng)用程序,可使用更復(fù)雜的模型。針對小生境的使用,其可與模擬器或視頻回放組件相結(jié)合運行,以增強(qiáng)誘導(dǎo)的效果。
[0358] 很多用戶很可能希望在多個不同的主機(jī)上使用該系統(tǒng),例如,他們的手機(jī)和平板電腦上。該播放器需要一些在系統(tǒng)之間同步和分享這些模型數(shù)據(jù)的方法。這可能最好通過(或基于)一些類似于蘋果iCloud或GooglegDrive的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)實現(xiàn)。這也將提供用于顯示數(shù)據(jù)給分析系統(tǒng)從而用于模擬/訓(xùn)練的渠道。
[0359] 附加的用途、注釋
[0360] 給予足夠的訓(xùn)練,也許有可能開發(fā)一個X-系統(tǒng)版本,其能夠某種程度上在沒有傳感器反饋的情況下運行。其效果很可能低于機(jī)械化裝置,但是對于用戶可以有足夠的價值,在于避免傳感器購買、維修和穿著不便的復(fù)雜化。如果這被證明是不可能或不可取的,將很可能通過沒有直接連接用戶的傳感器獲得一些反饋,例如,在他們的口袋里攜帶的手機(jī)的加速計,或者在同時指示他們的位置的GPS。
[0361] 傳感器硬件
[0362] 目前,系統(tǒng)的傳感部分使用兩個不同的傳感器。一個是脈搏血氧儀,其用于監(jiān)測心率,另一個是皮膚電導(dǎo)傳感器,其測量皮膚的電傳導(dǎo)性(電阻的倒數(shù))。
[0363] 脈搏血氧儀
[0364] 脈搏血氧儀在通過血流中(氧)血紅蛋白的光吸收波長原理的基礎(chǔ)上運行。通過比較紅光和紅外的波長吸收值,可以確定含氧血的相對比例,產(chǎn)生‘血氧飽和度’(spO2)圖。以相對高的頻率追蹤該值,其允許指示心跳引起的脈搏的突然變化的檢測,因此,能夠確定心跳的速度。盡管在醫(yī)療環(huán)境中很有用,血氧不發(fā)生顯著地變化或在對X-系統(tǒng)有用的時間尺度上不發(fā)生顯著地變化或,并且在只有心率數(shù)據(jù)被收集。
[0365] 當(dāng)前系統(tǒng)使用COTS(商品化的產(chǎn)品和技術(shù))傳感器,燕牌3150腕帶式氧傳感器無線脈搏血氧儀。該裝置使用軟橡膠指尖夾來覆蓋光線發(fā)射器/檢測器,其是典型的傳感器類型??蛇x擇地,可使用傳感器輕輕夾緊耳朵的耳垂,以及身體的其他方面的裝置。該裝置使用藍(lán)牙(具有標(biāo)準(zhǔn)和通用的SPP-串行端口協(xié)議)用于數(shù)據(jù)傳輸。
[0366] 在該傳感器的將來的實施例中,很可能使用比指尖更便利和更少侵入性的傳感器位置。通過利用直接傳遞吸收(即,光直接穿過相對較薄的身體部分,例如手指或耳垂),傳感器的可靠性和準(zhǔn)確性被大大地改善,但是可以以反射模式運行的裝置確實存在,允許其幾乎可以放在任何位置,雖然區(qū)域要求是血管密度高的位置,并且優(yōu)選相對靠近皮膚表層的位置。一個好的位置——即,非常適合X-系統(tǒng)的目標(biāo)的位置——將是表帶的一部分,具有在手腕內(nèi)側(cè)的傳感器,其中,表帶扣位于典型的表帶上。
[0367] 皮膚電導(dǎo)
[0368] 皮膚電導(dǎo),有不同的術(shù)語,EDA(電子皮膚活性)、GRS(皮膚電阻抗),或僅是皮膚電阻/電導(dǎo),其是皮膚帶電的能力的測量?;陲@而易見的安全因素,電流必須保持在非常低的值,并且需嚴(yán)格控制。針對個人和他們的本地環(huán)境的基線皮膚電導(dǎo)率取決于多個因素,但是在短時間尺度上,主要的影響因素是汗液。汗液,本質(zhì)上是富含電解質(zhì)的水,是一種良好的導(dǎo)體,并且它的存在降低了皮膚的有效電阻。順便說一句,電導(dǎo)率(由西子/歐姆測得(Siemens/mhos))被定義為電阻的倒數(shù)(以歐姆表示)。按照慣例,在描述這些系統(tǒng)的時候使用電導(dǎo),雖然其轉(zhuǎn)換為電阻是微不足道的。
[0369] 出汗受多種因素的影響,但是我們更感興趣其與副交感神經(jīng)系統(tǒng)的關(guān)系。喚醒增強(qiáng)與出汗增加有很大的關(guān)聯(lián)性,從而使皮膚電導(dǎo)增加。這種效果是比較快的,可數(shù)秒完成。身體汗腺密度最高的區(qū)域——手和腳的工作表面——是最有效的傳感位置,但是其它位置也是可能的,結(jié)果各不相同。手腕和前臂外側(cè)已經(jīng)顯示出可以提供合適的結(jié)果[可供參考]。
[0370] 測量皮膚電導(dǎo)可以多種方式實現(xiàn)。目前的傳感器使用簡單的分壓器,其具有高精度電阻作為接腳,并且兩個皮膚接觸器應(yīng)用于用戶以作為另外的接腳。為了測量,中央節(jié)點也與緩沖的ADC(數(shù)模轉(zhuǎn)換器)以用于測量。
[0371] 也存在其它的設(shè)計,并且已經(jīng)利用惠斯登電橋——特殊的電路結(jié)構(gòu),其允許高精度微分測量——做了一些原型產(chǎn)品,以改進(jìn)精度和噪聲抑制。
[0372] 該參數(shù)的一個重要的方面是,值可以變化幾個數(shù)量級。干性皮膚,在寒冷的、干燥的環(huán)境中,可以具有微西門子(micro-Siemen)(兆歐姆)范圍的電導(dǎo),而且極愛出汗的皮膚可以降到數(shù)百的毫西門子(milli-Siemen)(1-1000歐姆)。在這么大的范圍內(nèi)的精確測量,對于傳感器的設(shè)計提出了重大的挑戰(zhàn)。
[0373] 現(xiàn)有的傳感器,如上所述的,使用相對簡單的分壓器。其通過集成在傳感器微控制器(MCU)中的模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換器(ADC),在50Hz左右采樣。
[0374] 目前使用的特定的MCU是德州儀器(Texas Instruments)MSP430F2774。除了ADC之外,該裝置包含集成的可編程的增益放大器(PGA),其用于放大來自于1x至16x的信號。這提供了從4位到現(xiàn)有的10位ADC的精度的有效增加。前述的分放大器是另一個用在跟隨器(增益)模式的集成的運算放大器,其運行以緩沖信號,并且提供高阻抗負(fù)載給分壓器,以保證讀數(shù)不會因為流經(jīng)采樣子系統(tǒng)的大電流而失真。
[0375] ADC輸入是在近似50Hz的范圍采樣。如果測試的值落入靠近其全部測量范圍的上端或下端的兩個區(qū)域之一,PGA的前置放大器的增益將被調(diào)整,以將其提高來接近測量范圍的中心。緊隨本次調(diào)整之后(在放大器所需的短的穩(wěn)定期之后)將采用另一個樣本。一個滯后的方法在每個區(qū)域的邊緣實現(xiàn),以使兩個放大器增益水平之間的‘翻滾’的可能性以及與及時采集的值的干擾被反復(fù)地減到最少。此外,相對高的采樣速率(50Hz)與約2Hz的傳輸速率相比,留有足夠大的空間給放大器調(diào)節(jié)。高采樣率的讀數(shù)利用具有10Hz的保險裝置的簡單的低通(FIR)濾波器平均化。
[0376] 一旦第二個樣本完成,落入這些邊緣區(qū)域并導(dǎo)致放大的變化的樣本將被刪除。軟件信號燈用在固件中,以保證通信子系統(tǒng)當(dāng)其使用或包含不可靠的數(shù)據(jù)的時候不能訪問樣本緩沖器。
[0377] 如果讀數(shù)落入緩沖區(qū)域但是前置放大器可能已經(jīng)設(shè)置到最大值或最小值,該讀數(shù)將被存儲和傳輸,但標(biāo)記有指示潛在的飽和/消波錯誤的標(biāo)記。
[0378] MCU也與無線電模連接,其用于與USB基站連通。無線通信在同樣不受管制的頻帶運行,例如WiFi和藍(lán)牙,在2.4GHz。然而,它們具有非常低的功率和數(shù)據(jù)速率,并被設(shè)計成與這些附近的其它裝置共存。
[0379] 更高級別的無線電通信的運用是利用在傳感器裝置和基站上的SimpliciTI(簡單網(wǎng)絡(luò)協(xié)議)專有網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的稍加修改的版本。其允許多個傳感器在彼此的范圍內(nèi)運行,同時保證數(shù)據(jù)被正確的基站接收?;臼抢玫诙€MSP430實現(xiàn),這次有USB接口,并且其使用標(biāo)準(zhǔn)的USB串行裝置驅(qū)動器,該驅(qū)動器由幾乎所有的主機(jī)裝置和操作系統(tǒng)支持。分層的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議之上是X-系統(tǒng)傳感器協(xié)議,其存在主要是為了傳感器讀數(shù)的方便傳輸、提供調(diào)試輸出,以及為了節(jié)約功率而允許傳感器的選擇性啟用/禁用。傳感器升級的頻率也可以調(diào)節(jié)。
[0380] 該傳感器是采用電池供電的,可以通過USB在原位充電。這允許完全無線操作,并且使可能出現(xiàn)在外部電源線的噪音最小化。
[0381] 注釋
[0382] 上述部分描述了現(xiàn)有的實施例,但是還有許多計劃但尚未展開的附加特征。這些包括升級當(dāng)前的傳感模式,以及與傳感器附加類型的結(jié)合。
[0383] 升級包括:
[0384] ●心率:
[0385] ○適合手腕式傳感的反射紅外脈搏血氧計。
[0386] ○針對心臟波形和節(jié)律分析的高頻體積描記的采樣,超過了簡單的‘心率’值。
[0387] ●皮膚電導(dǎo):
[0388] ○基于皮膚電導(dǎo)傳感器的惠斯登電橋,其具有分散或集成的精密儀表放大器
[0389] ○更復(fù)雜的數(shù)字濾波階段。
[0390] ○使用附屬于/靠近皮膚接觸的同步加速器來將因為接觸式移動物品的讀數(shù)標(biāo)記為可疑。
[0391] 附加的特征包括:
[0392] ●EEG類型的傳感器或針對腦波活動的‘帽子’
[0393] ●肌電圖儀肌張力/觸發(fā)率
[0394] ●針對高分辨率的心臟波形的多點ECG
[0395] ●呼吸深度/速度
[0396] ●眼球追蹤/注視/眨眼分析
[0397] 未來的數(shù)據(jù)源尚不可行,但是其將有利于該系統(tǒng),包括:應(yīng)激激素(例如皮質(zhì)醇)血漿濃度、神經(jīng)觸發(fā)速率、區(qū)域的大腦活動。
[0398] 在傳感器的發(fā)展中,將要克服的主要障礙是便利。如果針對大眾市場,很少的用戶會忍受繁瑣的連接線或他們的手或感官的障礙,例如,與治療或醫(yī)療市場相比。將傳感器合并成單一的程序包中,例如手表或耳機(jī)這樣的用品,將是理想的方式。其它的可行性包括將柔性電路集成于服裝或類中。
[0399] 傳感器包應(yīng)該有能力與盡可能多的主機(jī)裝置具備可行的互用性。這可包括智能手機(jī)、功能手機(jī)、平板電腦、便攜式音樂播放器、手提電腦、家庭音響、和車載音頻。最常用的接口可能是WiFi或藍(lán)牙,雖然支持所述主機(jī)的范圍明顯不同。
[0400] 附錄2
[0401] 模擬人類神經(jīng)生理反應(yīng)
[0402] 下列文件,其通過引用并入本文,在模擬人類的神經(jīng)生理反應(yīng)方面提供了信息。
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