【ごるステ】まんごるもあ【皇居のお堀に入浴剤】1包目
【００１８】
ところで、シンセサイザーには１２音階に対応した音程の周波数を合成して出力する装置であるが、自動演奏や音の強弱のほかに音色の加工を行うことができる
機能がある。具体的には、音色の要素となる波形を音程の周波数に合成することで音色は決定される。つまり、音程のために用いられる16-1.6kHzの周波数に
任意の波形を合成しても、音程には影響しないように工夫することができるのである。このような音色の加工は、ピアノのペダルを踏むことでも同様に得られるも
のである。
【００１９】
さて、人工視覚装置では、このように音程と音色を聞き分けられることを利用して、可聴域の音波への変換を行っている。例えば、映像画面の８ドット分の色情報
を音に変換する場合には、ドの音から（黒鍵盤は無視するとして）１オクターブ上のドまでを、順番に弾く。
【００２０】
このときのドレミファソラシドが、８個分の色情報に対応する。さらに、音の強弱は色相に応じて変化し、青であればピアニシモのように小さく、白や黄色であればア
クセントのように強くすることで表現することができる。前述した音色の加工は、明度や彩度などを表現するために用いることができる。具体的には、音色として合
成可能な波形を高域周波数によって生成し、音程のための周波数に基づいて波形出力を行っている。つまり、中域周波数の出力は単にＳｉｎ波やパルス波のこと
ではなく、高域周波数により生成された波形の出力間隔である。（例えば色相や色調ではなく単に白黒画像のような明度のみを変換するのであれば波形を高域周
波数によって生成する必要はない。）
【００２１】
また、低域周波数においても同様に前述の変換処理に対する更新間隔を意味する。例えばテレビなどのように６０Ｈｚの更新間隔を設けることにより、映像から
音波への変換を連続的に行うための周波数である。
よって、各周波数の時間軸の関係式４−５が理論的に成立する。例えば、中域周波数が１２階調（１２個）の鍵盤である場合、低域周波数は１回の音程を聞き分けられる
最低必要な長さｘ１２回分が必要であり、これを周波数（ヘルツ）に換算すると必然的に式４が成立する。中域周波数に対して高域周波数との関係式は、式５で示すことが
できる。また、実施例１の上記式１−式２の時間軸の関係は、式６−式７であることが分かる。
（式４） 低域周波数≦中域周波数の平均値÷色情報の個数
（式５） 中域周波数≦高域周波数÷Ａ（分解能）
（式６） ２秒＞更新間隔＞約２１ミリ秒
（式７） 音程の周波数に基づく１周期分の長さ＞波形の長さ
（式８） ６２．５ミリ秒＞音程の周波数に基づく１周期分の長さ＞波形の長さ＞０．６２５ミリ秒
【００２２】
つまり、低域周波数や分解能を下げることで色情報の個数は追加することが可能である。実際には、可聴域を考慮して、より多くの色情報を変換するために更新間隔
を低く設定する必要があり、脳波のα波低域までが人工知覚装置として適切であると思われる。また、そのため、状況に応じて自動的に増減することで利便性は高く
なると考えられる。将来的な場合、利用者が能力的に（音楽家のように）音階を聞き分けられるようになるため、鍵盤が１オクターブ分増えるように、変換範囲を縦軸方
向も含めて拡大することにより、より大量の視覚情報を認識できるようになると予想することができる。
【実施例５】
【００２３】
人工聴覚装置は、本発明の波形変換方式を逆算的に応用したものである。すなわち、光から音波に変換する法則が人工知能推論に基づくような人間工学的なもの
であれば、別の利用法においても可逆的に適応できるからである。
また、声紋を分析するためのフォルマント周波数に特化した人工聴覚装置であれば、視覚から得た情報で人間の声を聞き分けることができると考えられる。
ところで、シンセサイザーには１２音階に対応した音程の周波数を合成して出力する装置であるが、自動演奏や音の強弱のほかに音色の加工を行うことができる
機能がある。具体的には、音色の要素となる波形を音程の周波数に合成することで音色は決定される。つまり、音程のために用いられる16-1.6kHzの周波数に
任意の波形を合成しても、音程には影響しないように工夫することができるのである。このような音色の加工は、ピアノのペダルを踏むことでも同様に得られるも
のである。
【００１９】
さて、人工視覚装置では、このように音程と音色を聞き分けられることを利用して、可聴域の音波への変換を行っている。例えば、映像画面の８ドット分の色情報
を音に変換する場合には、ドの音から（黒鍵盤は無視するとして）１オクターブ上のドまでを、順番に弾く。
【００２０】
このときのドレミファソラシドが、８個分の色情報に対応する。さらに、音の強弱は色相に応じて変化し、青であればピアニシモのように小さく、白や黄色であればア
クセントのように強くすることで表現することができる。前述した音色の加工は、明度や彩度などを表現するために用いることができる。具体的には、音色として合
成可能な波形を高域周波数によって生成し、音程のための周波数に基づいて波形出力を行っている。つまり、中域周波数の出力は単にＳｉｎ波やパルス波のこと
ではなく、高域周波数により生成された波形の出力間隔である。（例えば色相や色調ではなく単に白黒画像のような明度のみを変換するのであれば波形を高域周
波数によって生成する必要はない。）
【００２１】
また、低域周波数においても同様に前述の変換処理に対する更新間隔を意味する。例えばテレビなどのように６０Ｈｚの更新間隔を設けることにより、映像から
音波への変換を連続的に行うための周波数である。
よって、各周波数の時間軸の関係式４−５が理論的に成立する。例えば、中域周波数が１２階調（１２個）の鍵盤である場合、低域周波数は１回の音程を聞き分けられる
最低必要な長さｘ１２回分が必要であり、これを周波数（ヘルツ）に換算すると必然的に式４が成立する。中域周波数に対して高域周波数との関係式は、式５で示すことが
できる。また、実施例１の上記式１−式２の時間軸の関係は、式６−式７であることが分かる。
（式４） 低域周波数≦中域周波数の平均値÷色情報の個数
（式５） 中域周波数≦高域周波数÷Ａ（分解能）
（式６） ２秒＞更新間隔＞約２１ミリ秒
（式７） 音程の周波数に基づく１周期分の長さ＞波形の長さ
（式８） ６２．５ミリ秒＞音程の周波数に基づく１周期分の長さ＞波形の長さ＞０．６２５ミリ秒
【００２２】
つまり、低域周波数や分解能を下げることで色情報の個数は追加することが可能である。実際には、可聴域を考慮して、より多くの色情報を変換するために更新間隔
を低く設定する必要があり、脳波のα波低域までが人工知覚装置として適切であると思われる。また、そのため、状況に応じて自動的に増減することで利便性は高く
なると考えられる。将来的な場合、利用者が能力的に（音楽家のように）音階を聞き分けられるようになるため、鍵盤が１オクターブ分増えるように、変換範囲を縦軸方
向も含めて拡大することにより、より大量の視覚情報を認識できるようになると予想することができる。
【実施例５】
【００２３】
人工聴覚装置は、本発明の波形変換方式を逆算的に応用したものである。すなわち、光から音波に変換する法則が人工知能推論に基づくような人間工学的なもの
であれば、別の利用法においても可逆的に適応できるからである。
また、声紋を分析するためのフォルマント周波数に特化した人工聴覚装置であれば、視覚から得た情報で人間の声を聞き分けることができると考えられる。
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