生物特征数据的声化、状态歌曲生成、生物模拟建模和人工智能制造技术

本发明专利技术的实施例大体上涉及用于生成和回放代表用户的目标状态的个性化状态歌曲的方法、系统和设备。在一种情况下，计算机系统访问对应于用户的各种身体系统的生物特征数据。该计算机系统将生物特征数据编码为数据结构，其配置为使用用户特异性算法来建模。该计算机系统对编码的生物特征数据进行建模，以识别编码的生物特征数据中的指定模式，并使用这些识别出的模式来生成用户独有的与所识别的模式相对应的个性化算法。然后，计算机系统使用个性化算法来合成代表身体系统之一的特定的生物特征状态的状态歌曲，并将该状态歌曲回放给用户，以引导用户进入该特定的生物特征状态。

Voice based biometric data, state song generation, bio simulation modeling and artificial intelligence

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】生物特征数据的声化、状态歌曲生成、生物模拟建模和人工智能背景个人的“状态”(即快乐、沮丧、恐惧)体现为“状态依从性行为”(微笑、不活动、大肆抨击)。例如，患有PTSD的人处于创伤状态，并在该创伤状态下表现出一系列负面的反应行为。在创伤状态之外，很难获得这类PTSD行为。更积极的是，与平静状态有关的行为通常会排除与创伤、压力和焦虑有关的行为。理想地，一个人将能够控制他/她的情绪，从而实现积极的状态并维持建设性行为。不幸的是，很难对一个人的状态进行控制。因此，需要用于更有效地控制个体的状态依从性行为的系统和方法。附图说明从以下描述、所附权利要求书和附图中可以更好地理解本公开的这些和其他的特征、方面和优点。图1-3示出了用于上下文的不同的外部和内部状态。图4示出了根据一个实施例的用于控制用户的状态依从性行为的方法。图5示出了根据一个实施例的用于控制用户的状态依从性行为的系统。图6示出了根据一个实施例的体模块。图7示出了根据另一实施例的内分泌模块。图8示出了根据另一实施例的EEG模块。图9示出了根据一个实施例的模块集成系统。图10示出了根据一个实施例的建模系统。图11示出了根据另一实施例的建模系统。图12示出了根据实施例的用户界面。图13示出了根据另一实施例的用户界面。图14示出了根据另一实施例的用户界面。图15示出了这里所描述的实施例可在其中运行的计算架构。图16示出了用于生成和回放表示用户的目标状态的个性化状态歌曲的方法的流程图。图17A和17B示出了用于生成和回放代表用户的目标状态的个性化状态歌曲的系统。
技术实现思路
本文描述的实施例大体上针对用于生成和回放代表用户的目标状态的个性化状态歌曲的方法、系统和设备。例如，在一个实施例中，计算机系统访问与用户的各种身体系统相对应的生物特征数据。该计算机系统将生物特征数据编码为数据结构，该数据结构配置为使用用户特异性算法来进行建模。该计算机系统对编码的生物特征数据进行建模，以识别编码的生物特征数据中的指定模式，并且这些识别出的模式用于生成用户唯一性的与识别模式相对应的个性化算法。然后，计算机系统使用个性化算法来合成状态歌曲，该状态歌曲表示身体系统之一的特定的生物特征状态，并向用户回放该状态歌曲以使用户进入该特定的生物特征状态。具体实施方式根据下面的描述并结合附图，可以更好地理解本公开的不同实施例。在附图和下文中提供了一些说明性实施例，但本公开的内容也可以进行各种修改和替代性构造。然而应当理解，本公开并不被限制为所公开的特定实施例，而是相反，本专利技术涵盖了落入本公开的精神和范围内的所有修改、替代性构造、组合和等同形式。应当理解，除非在本申请中明确定义了一个术语以具有所描述的含义，否则并没有意图在其明确的或普通的含义之外明确地或间接地限制该术语的含义。权利要求中未明确说明“用于执行特定功能的装置”或“用于执行特定功能的步骤”的任何要素，均不应解释为美国法典第35条112(f)款中规定的“装置”或“步骤”。本公开的实施例将来自用户的生物特征数据转换成声音，该声音被反馈回用户，以有利地影响用户的状态依从性行为。例如，本公开的方法可涉及生成基于生物特征的音乐，以在用户中诱发沉默寡言、学习和/或恢复平静呼吸的所期望的或目标的内部状态。作为替代，本文描述的方法可涉及生成用于电影或电视音轨的基于生物特征的音乐，以诱发一种或多种所期望的听众情感。在其他实施例中，本公开的方法可适于提供用于生物刺激建模的替代性模式和方法。在其他一些实施例中，本公开的方法可适于生成基于生物特征的音乐，并将其用作预测性的、诊断性的和/或人工智能的工具，如下面更详细描述的那样。图1-3示出了用户的内部和外部状态之间的示例性关系，以提供本公开的上下文场景。参见图1，内部状态A包括沮丧的生理状态，而外部状态B包括身体姿势B，在沮丧时该身体姿势B包括下垂的肩膀，下巴指向下方，无精打采。沮丧的内部状态A和身体姿势B通常是同构的，或者是相同状态在不同水平(内部的和外部的)下的两种不同的表示形式。身体姿势B通常是个人的内部状态或生理状况的结果。例如，如果内部生理是沮丧的，则身体就呈现出这样的姿势。参见图2，内部状态A与外部状态或身体姿势B之间的关系可以是互相关的，这是因为身体姿势B能够以下面的方式反馈并影响内部状态A，即，如果我们通过向后拉肩膀、向上抬下巴并突出有信心的姿势来改变身体姿势B，则内部状态A会根据有信心的身体姿势B而变为有信心的内部状态。换句话说，内部状态A会创建身体姿势B，但是身体姿势B也会影响或迫使内部状态A符合身体姿势B。因此，尽管外部状态或身体姿势B是从内部或生理状态A中得到的姿势同构体，但外部状态或身体姿势B可以从外向内地控制内部状态A。控制论指出，如果将外部状态B反馈到内部状态A(其中外部状态B从内部状态A中得到)的系统中，则内部状态A将至少部分地符合外部状态B。参见图3，所描述的内部状态A和外部状态或身体姿势B之间的关系可以扩展为包括其他同构体，例如声音同构体。基于生物特征的音乐可从处于内部状态A的系统中获得，然后反馈到该系统中以影响该系统。基于生物特征的音乐可称为状态歌曲C。该状态歌曲C代表起源系统的状态，并可使该系统的内部状态A至少部分地符合状态歌曲C。例如，如果那个状态歌曲C是从心律升高的用户处获得的生物特征数据中生成的，则那个用户可以在与用户的心率降低时不同的时间收听状态歌曲C，并出现明显的心率增加。因此，本公开的系统和方法可以有利地从生物特征或生理学数据中生成基于生物特征的音乐，以产生可诱发相同或相似状态的状态的声音同构体。这可识别为现象同构体，其意味着可用其他状态同构体(例如音乐)来获得相同的结果。与生理/姿势情况的先前示例相似，可以将源自特定的内部状态的状态歌曲C反馈给用户或起源系统，以诱发目标状态，例如冷静、清醒、兴奋、恢复平静呼吸、集中注意力，等等。本公开的系统和方法可适于解决PTSD、抑郁、焦虑、失眠和/或任何其他内部状态，从而改变受那些状态妨碍的生理和行为。其他实施例可适于产生个体化的声仿真模型，其可将体细胞、EEG和内分泌学数据合并在一起。可替代地，这种个性化的仿真模型可由人工智能代理用于健康诊断和干预。图4示出了用于控制用户的状态依从性行为的方法50中的示例性步骤。在步骤60中，从用户处获得生物特征数据。该生物特征数据可以包括体细胞数据、内分泌数据、皮质数据，或任何其他合适的生物特征数据。在步骤70中，将至少一些生物特征数据转换或变换为声音线。这可称为使生物特征数据“声化”。生物特征数据的转换或变换可包括频率/幅度转换和/或算法处理。如下所述，可通过一个或多个模块来执行生物特征数据的转换和/或变换。例如，可通过计算设备的处理模块来将生物特征数据转换或变换为声音线。在步骤80中，至少一些声音线被编译成配置为代表用户的目标状态的乐曲或状态歌曲。如下所述，可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种在包括至少一个处理器的计算机系统上实现的用于生成和回放表示用户的目标状态的个性化状态歌曲的方法，所述方法包括：/n访问与用户的一个或多个身体系统相对应的生物特征数据的一个或多个部分；/n使用用户特异性算法来将所述生物特征数据的一个或多个部分编码为配置用于建模的数据结构；/n对编码的生物特征数据进行建模，以识别所述编码的生物特征数据中的一个或多个指定的模式，所识别的模式用于生成用户唯一的与所识别的模式相对应的个性化算法；/n使用所述个性化算法来合成状态歌曲，所述状态歌曲代表至少一个身体系统的特定的生物特征状态；和/n向用户回放所述状态歌曲，以将用户引导到所述特定的生物特征状态。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20170706 US 15/642,6911.一种在包括至少一个处理器的计算机系统上实现的用于生成和回放表示用户的目标状态的个性化状态歌曲的方法，所述方法包括：
访问与用户的一个或多个身体系统相对应的生物特征数据的一个或多个部分；
使用用户特异性算法来将所述生物特征数据的一个或多个部分编码为配置用于建模的数据结构；
对编码的生物特征数据进行建模，以识别所述编码的生物特征数据中的一个或多个指定的模式，所识别的模式用于生成用户唯一的与所识别的模式相对应的个性化算法；
使用所述个性化算法来合成状态歌曲，所述状态歌曲代表至少一个身体系统的特定的生物特征状态；和
向用户回放所述状态歌曲，以将用户引导到所述特定的生物特征状态。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述编码的生物特征数据进行建模还包括：
识别不同类型的生物特征数据之间的一种或多种关系；
其中，生成个性化算法将所识别的不同类型的生物特征数据之间的关系作为输入。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从专用生物医学设备中接收所述不同类型的生物特征数据。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码在包括编码层的转码引擎处执行，所述编码层配置为通过根据采样率、过滤、混响或压缩中的至少一种来映射所述生物特征数据而将所述生物特征数据转换为音乐元素。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，针对每种类型的生物特征数据建立默认映射。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，映射包括将每种特定类型的生物特征数据映射到特定的乐器或音景。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，实施人工智能引擎以学习使音乐在听觉上令人满意的音乐模式，并且在将不同类型的生物特征数据映射到所述乐器或音景时，使用所学习到的音乐模式。


8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，响应于用户达到指定的不期望有的生物特征状态，向所述用户回放所述状态歌曲。


9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述状态歌曲被主动地回放给所述用户，以防止所述用户达到指定的不期望有的生物特征状态。


10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括呈现作为所述生物特征数据的所述一个或多个部分的同构表示的图形。


11.一种计算机系统，包括：
...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗伯特·米切尔·约瑟夫，
申请(专利权)人：罗伯特·米切尔·约瑟夫，
类型：发明
国别省市：美国;US