【ごるステ】まんごるもあ【皇居のお堀に入浴剤】1包目

（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。
【００２４】
例えば、１２個のフルカラーＬＥＤを表示するために、入力された音波から１２階調の音程を分析する。このとき、人間の知覚は低周波なので、やはり低
域の周波数で更新し、さらにこれを左右の音波に対応することにより、まったく聞こえなかった次元の情報が目の前に現れることになる。眼鏡の縁に計
２４個のフルカラーＬＥＤを付けるなどすれば、より実用化に近づくと予想されるが、カラー液晶画面のようなものでも良い。（波形分析精度が低いＣＰＵ媒
体においては、高域周波数による波形分析を省略し、中域周波数の色相を明度に置き換える必要がある。）
なお、波形分析にはスペクトラムアナライザやオシロスコープを用いる方法の他に、コンピューターを用いて音声データから算出することにより前記分析
方法を実現する方法がある。例えば、一定時間内に含まれる波の回数、平均値、高低差（変動差、偏移差）から波長成分を算出すれば、任意の色空間
の色にも変換できる。また、色の出力段階においては人間工学的な色空間に変換することが望ましく、一例としてはマンセル色空間がある。
【実施例６】


【００２５】
実施例４−５で示された更新間隔のための低域周波数は、脳波に基づくものであるから、優勢脳波を検出して同期するために低域周波数を変調すれば、
利用者の脳波に応じて最も適切な低域周波数を導くことができる。


【００２６】
また、この関連技術としては、検出された脳波をα波のために特定の周波数でフィルタし、光変換してバイオフィードバックする脳波誘導装置がある。
つまり、人工視覚装置、人工聴覚装置、の更新間隔にバイオフィードバックの技術や、脳波を賦活するための脳波誘導方式を応用することは技術的に
可能と考えられる。
【実施例７】



【００２７】
更新間隔のための低域周波数は、脳波に基づくものであるから、単調な波長によりストレスを伴うことがある。そのため、脳波賦活方法を用いて微妙な
変化を有することによりこれらのストレスを軽減させることができる。