「音と音楽で世の中を幸せにしたい!」それをサポートする発明とは?

「音と音楽で世の中を幸せにしたい!」それをサポートする発明とは?

音と音楽で世の中を幸せにしたい

私の活動ポリシーはプロフィールに書いてあるとおり

「音と音楽で世の中を幸せにしたい!」  です。

音楽はこれまで様々な場面で人類にとってなくてはならないものでありました。時に心の支えとなり、人々の尊い命すら救ってきました。これからも音楽は私達にとってかけがえのない宝物であることは誰も疑わないでしょう。

しかしその一方で、世界は今だに餓えや貧困、戦争などによる社会不安が後を絶ちません。このような状況の中で、私達は誰もが今こそ自分の行動を見直し、何をすべきかを考えるべきではないでしょうか。

例えば私の場合は、今までの活動を振り返って、この先も旧来の音楽の範囲内で活動を続けて行くだけでよいのか?という疑問が生じます。

一時は音楽そのものを奏でても、目の前の傷つけ合い争う人々を救うことはできないと無力感を感じたこともありました。ちょっと弱気でしたね(笑)

現在、私は音も音楽も今以上にはるかに進化できると考えています。これは単なる思い込みではありません。なぜなら、私にはそれを実現できるかもしれない技術(波形生成技術(後述の発明))があるからです。

それを実現できるかもしれない技術とは

その技術を応用して、これまで不可能であった様々な問題を「音と音楽」で解決させたいと考えています。

この技術は旧来の音楽制作や音響制作の手法を用いたものではありません。カオス理論を起点とした、これまでの人類至上に無かった全く新しい方法です。(← ちょっと大げさでしょうか?でもそれくらい可能性を感じています) そしてこの技術も巻き込みながら、音や音楽の価値すらも変えて行くことを目指したいと思っています。

私が行なっているイベント「数式に記された愛」の第一回では、この技術を紹介しました。当時は一人自宅のスタジオで細々と机上で理論を作ったり、実験をしていましたが、今では世界に誇れる最先端企業が私のパートナーとなってくださり、一緒に楽しく研究を進めています。

イベント「数式に記された愛」は「音と音楽で世の中を幸せにしたい!」という想いを、芸術と科学によるアプローチによって、エンターテイメント形式で提供していくものです。その中でも、この技術の進捗を随時報告していこうと考えています。

私が提唱してきた波形生成理論

さて、以下からは内容が専門的になります。私の技術に興味がある方のみ読み進めてください。

私が提唱してきた波形生成理論は、簡単に説明すると以下のようなステップから構成されています。原波形(音や映像などの波形)の作用効果(印象)を増幅、減衰させることが可能となるはずです。

  • 「原波形→認知データ化(多次元化)
    → 認知データ編集→逆変換による波形再生成」

また一言で概要を説明するならばこんな感じでしょうか、、、、

  • 「情動を含む認知や動作のメカニズムを利用しその逆のメカニズムを用いて波形の編集を行う波形の生成方法。」

上記の波形生成理論のうち、以前日記でご紹介した、私の発明のうち「波形生成技術(アトラクター逆変換技術)」が日本国特許庁に正式に特許として認められました。(特許第4656443号/平成23年3月 23日) 

ちなみに、この方法では、認知波形としてアトラク ターを使いますので「アトラクター逆変換技術」と仮名でよんでいます。(アトラクターを用いることはあくまでも一つの例です)具体的には以下のような段取り、手順で進めていきます。

  • 1、脳の認知モデルの決定(既知または推測による脳内認知モデルの決定)
  • 2、脳の認知モデルのメカニズムを波形データから認知データに変換する時系列処理手順を作成。例えば座標変換(例;ターケンスの埋め込み定理など)を用いて認知データ(例;アトラクターなど)を描画する。
  • 3、得られた波形の印象を含む波形から特徴部を抽出する。(他の波形との比較による)
  • 4、特徴部を任意に変更・修正する。
  • 5、上記メカニズムの逆の変換を行い、2次元波形に戻す。

但し原波形は2次元波形に限りません。例えば音符(音高データ)にも適用できるので音楽も生成が可能です。

また認知データ化したものはアトラクターとは限りません。ターケンスの埋め込み定理およびその逆ターケンスはあくまで最もシンプルなものとして採用しただけであって他の方法を採用しても構いません。

さらにアトラクターについてはターケンンスの埋め込み定理で作成されたものに限りません。例えばニューラルネットワークにおけるニューロン素子の重みが学習の結果によって最終パラメータに調整されることも重みがアトラクトした結果であり、これもアトラクターです。

つまり、この学習データより得たアトラクターを用いて出力層からデータを入れ、入力層から出力を取り出すといったものもアトラクタ逆変換技術の下位概念です。
(これはニューラルネットワークアトラクター逆変換と呼んでいます。)

つまり私が世の中に紹介している波形生成理論は「情動を含む認知や動作のメカニズムを利用しその逆のメカニズムを用いて波形の編集を行う波形の生成方法。」であれば、どのような形をとっても構わないのです。

非常に広範囲にわたる発明となりますが、これらのように下位概念としてアトラクターを用いたものは「アトラクター逆変換技術」と呼んでいます。

ここまでご理解いただけていると良いのですが(笑)
私の日記をご覧くださいましてありがとうございました。

ps;
誰も興味ないと思いますが(笑)私の発明リストです。
http://tatsuyadejima.tokyo/distinations/list-of-invention/
「アトラクター逆変換技術」についての詳細は以下をご覧ください。
http://d.hatena.ne.jp/TatsuyaDejima/20100709/1278680391

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