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각 단계의 적어도 일부가 프로세서에 의해 수행되는 BCI 기반 음악 검색 방법으로서,멜로디를 상상한 피험자의 뇌 신호 데이터를 제공 받는 단계;상기 뇌 신호 데이터에서 음악적 의미를 가지는 부분 뇌 신호 데이터를 결정하는 단계;상기 부분 뇌 신호 데이터에 기반하여 상기 멜로디의 음형(melodic contour)을 추정하는 단계; 및상기 멜로디의 음형에 기반하여 검색된 음악을 제공하는 단계를 포함하는,BCI 기반 음악 검색 방법
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제1 항에 있어서,상기 뇌 신호 데이터의 길이를 측정하는 단계; 및상기 뇌 신호 데이터의 길이가 6초 이상인지 확인하는 단계를 더 포함하는,BCI 기반 음악 검색 방법
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제1 항에 있어서,상기 부분 뇌 신호 데이터를 결정하는 단계는 상기 뇌 신호 데이터에 기반하여 상기 멜로디의 박자 정보를 결정하는 단계를 더 포함하고,상기 음악을 제공하는 단계는 상기 멜로디의 상기 박자 정보 및 상기 멜로디의 음형에 기반하여 검색된 음악을 제공하는 단계를 포함하는,BCI 기반 음악 검색 방법
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제3 항에 있어서,상기 박자 정보를 결정하는 단계는,상기 뇌 신호 데이터에 기반하여 상기 멜로디의 박(beat) 및 박자(meter)를 결정하는 단계를 더 포함하는,BCI 기반 음악 검색 방법
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제4 항에 있어서,박 및 박자를 결정하는 단계는,상기 피험자가 미리 설정된 박 및 박자를 가진 음악을 청취하는 동안 상기 피험자로부터 획득된 기준 뇌 신호 데이터와 상기 뇌 신호 데이터를 비교하는 단계; 상기 기준 뇌 신호 데이터의 비교에 기반하여, 상기 뇌 신호 데이터에서 파워 스펙트럼이 증가한 주파수 영역을 결정하는 단계; 및파워 스펙트럼이 증가한 상기 주파수 영역에 기반하여 상기 피험자가 상상한 상기 멜로디의 박 및 박자를 결정하는 단계를 포함하는,BCI 기반 음악 검색 방법
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제4 항에 있어서, 상기 부분 뇌 신호 데이터를 결정하는 단계는,상기 뇌 신호 데이터를 처리하여 ERP(Event Related Potential) 피크 엔빌로프(peak envelope) 및 델타 밴드 피크 엔빌로프를 산출하는 단계; 및상기 ERP 피크 엔빌로프 및 상기 델타 밴드 피크 엔빌로프에 기반하여 동기(motif)에 대응하는 상기 부분 뇌 신호 데이터를 결정하는 단계를 포함하는,BCI 기반 음악 검색 방법
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제6 항에 있어서,동기에 대응하는 상기 부분 뇌 신호 데이터를 결정하는 단계는,상기 ERP 피크 엔빌로프의 저점이 위치하는 상기 뇌 신호 데이터의 지점을 박의 시작점으로 결정하는 단계; 상기 델타 밴드 피크 엔빌로프의 고점이 위치하는 상기 뇌 신호 데이터의 지점을 박자의 시작점으로 결정하는 단계; 및박자의 시작점 및 박의 시작점에 기반하여 마디(bar)에 대응하는 상기 뇌 신호 데이터의 위치를 결정하고, 마디에 대응하는 상기 뇌 신호 데이터의 위치에 기반하여 동기에 대응하는 상기 부분 뇌 신호 데이터를 결정하는 단계를 포함하는, BCI 기반 음악 검색 방법
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제1 항에 있어서, 상기 멜로디의 음형을 추정하는 단계는,상기 부분 뇌 신호 데이터를 머신 러닝 기반의 학습 모델에 입력하여 상기 멜로디의 음형을 추정하는 단계를 포함하고,상기 학습 모델은 미리 설정된 음형 레이블(label)에 대응하는 음악을 청취하는 복수의 훈련 피험자들로부터 획득된 훈련 뇌 신호 데이터를 훈련 데이터로 하여 훈련된 학습 모델인, BCI 기반 음악 검색 방법
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제8 항에 있어서,상기 훈련 데이터는 상기 훈련 피험자들로부터 획득된 상기 훈련 뇌 신호 데이터로부터 미리 설정된 대역의 파워(band power amplitude), ERP 및 뇌 연결성(connectivity) 중 적어도 하나의 특징점(feature)에 기반하는,BCI 기반 음악 검색 방법
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각 단계의 적어도 일부가 프로세서에 의해 수행되는 방법으로서,피험자의 뇌 신호 데이터를 제공 받는 단계;상기 뇌 신호 데이터에서 기저 박자 정보를 결정하는 단계; 및상기 기저 박자에 기반하여 검색된 음악을 제공하는 단계를 포함하는,BCI 기반 음악 검색 방법
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제10 항에 있어서,상기 기저 박자 정보를 결정하는 단계는,상기 피험자의 상기 뇌 신호 데이터에서 미리 설정된 주파수 대역의 피크 값들에 기반하여 상기 기저 박자를 결정하는 단계를 포함하는,BCI 기반 음악 검색 방법
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프로세서; 및상기 프로세서와 전기적으로 연결되고, 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드가 저장되는 메모리를 포함하고,상기 메모리는 상기 프로세서에서 실행될 때 상기 프로세서로 하여금 멜로디를 상상한 피험자의 뇌 신호 데이터를 제공 받고, 상기 뇌 신호 데이터에서 음악적 의미를 가지는 부분 뇌 신호 데이터를 결정하고, 상기 부분 뇌 신호 데이터에 기반하여 상기 멜로디의 음형(melodic contour)을 추정하고, 상기 멜로디의 음형에 기반하여 검색된 음악을 제공하도록 야기하는 코드를 저장하는, BCI 기반 음악 검색 장치
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제12 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금 상기 뇌 신호 데이터의 길이를 측정하고, 상기 뇌 신호 데이터의 길이가 6초 이상인지 확인하도록 야기하는 코드를 더 저장하는,BCI 기반 음악 검색 장치
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제12 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금 상기 뇌 신호 데이터에 기반하여 상기 멜로디의 박자 정보를 결정하고, 상기 멜로디의 상기 박자 정보 및 상기 멜로디의 음형에 기반하여 검색된 음악을 제공하도록 야기하는 코드를 더 저장하는,BCI 기반 음악 검색 장치
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제14 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금 상기 뇌 신호 데이터에 기반하여 상기 멜로디의 박(beat) 및 박자(meter)를 결정하도록 야기하는 코드를 더 저장하는,BCI 기반 음악 검색 장치
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제15 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금 적어도 하나의 제1 피험자가 미리 설정된 박 및 박자를 가진 음악을 청취하는 동안 상기 제1 피험자로부터 획득된 기준 뇌 신호 데이터와 상기 뇌 신호 데이터를 비교한 결과에 기반하여, 상기 뇌 신호 데이터에서 파워 스펙트럼이 증가한 주파수 영역을 결정하고, 파워 스펙트럼이 증가한 상기 주파수 영역에 기반하여 상기 피험자가 상상한 상기 멜로디의 박 및 박자를 결정하도록 야기하는 코드를 더 저장하는,BCI 기반 음악 검색 장치
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제12 항에 있어서, 상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금 상기 뇌 신호 데이터를 처리하여 ERP(Event Related Potential) 피크 엔빌로프(peak envelope) 및 델타 밴드 피크 엔빌로프를 산출하고, 상기 ERP 피크 엔빌로프 및 상기 델타 밴드 피크 엔빌로프에 기반하여 동기(motif)에 대응하는 상기 부분 뇌 신호 데이터를 결정하도록 야기하는 코드를 더 저장하는,BCI 기반 음악 검색 장치
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제17 항에 있어서,상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금 상기 ERP 피크 엔빌로프의 고점이 위치하는 상기 뇌 신호 데이터의 지점을 박자의 시작점으로 결정하고, 상기 델타 밴드 피크 엔빌로프의 저점이 위치하는 상기 뇌 신호 데이터의 지점을 각 박의 시작점으로 결정하고, 박자의 시작점 및 각 박의 시작점에 기반하여 마디(bar)에 대응하는 상기 뇌 신호 데이터의 위치를 결정하고, 마디에 대응하는 상기 뇌 신호 데이터의 위치에 기반하여 동기에 대응하는 상기 부분 뇌 신호 데이터를 결정하도록 야기하는 코드를 더 저장하는,BCI 기반 음악 검색 장치
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제12 항에 있어서, 상기 메모리는 상기 프로세서로 하여금 상기 부분 뇌 신호 데이터를 머신 러닝 기반의 학습 모델에 입력하여 상기 멜로디의 음형을 추정하는 단계를 포함하고,상기 학습 모델은 미리 설정된 음형 레이블(label)에 대응하는 음악을 청취하는 적어도 하나의 제2 피험자로부터 획득된 훈련 뇌 신호 데이터를 훈련 데이터로 하여 훈련된 학습 모델인, BCI 기반 음악 검색 장치
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제19 항에 있어서,상기 훈련 데이터는 상기 제2 피험자로부터 획득된 상기 훈련 뇌 신호 데이터로부터 미리 설정된 대역의 파워(band power amplitude), ERP 및 뇌 연결성(connectivity) 중 적어도 하나의 특징점(feature)에 기반하는,BCI 기반 음악 검색 장치
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