Because...

Theory and Design of Music Image System

３．映像の特徴
３．１　コンテンツ
　コンテンツの素材には下記のものが考えられる。基本的に個人の娯楽目的で自宅内で使用する場合はさほど問題にならない。第3者やネットに流したりするのは自分の作成したコンテンツに留めておいたほうがよい。
（１）テレビ映像
　著作権、肖像権があるため、基本的にはその使用範囲は個人の娯楽目的に限られる。 PCやセットトップボックスにたまった映像から自動的に素材を抽出することも可能で あろう。
（２）Web映像
　著作権、肖像権があるため、基本的には使用範囲は個人の娯楽目的に限られる。
（３）手作り映像（ホームビデオ、デジカメなど）
　素材が上記（１）、（２）である場合は著作権、肖像権の問題あり。自分で撮影したも のでも芸能人や著名人、ホテルやお店の中、公共の建物、特定の建物の内部などの場合 は注意を要する。公の場で使用する場合は承諾が必要であろう。有名人の街頭コンサー トなどではガードマンがビデオ撮影を禁じている場合もある。
３．１．１　シーンクラス
　すでに述べたものだが、個人の好みによるのであえてここでは網羅しない。
３．１．２　アクター
　肖像権の問題があるので個人が自宅などで楽しむ程度に限られる。公の場では問題が出てくる可能性が高い。
（１）アーティスト
　一般にDVDやビデオで販売されている音楽シーンというと、大半がこのアーティスト かアイドルである。好きなアーティストのコンサートシーンやイメージ映像があれば十 分という人も多い。さらにWebでは絶えず新しい映像が得られる。私は音楽を楽しむ映 像とアーティストを楽しむ映像は別だと感じる。これは人の好み次第。
（２）アイドル
　　アーティストの場合とほぼ同じ。より、ルックスや人気にシフトしたのがアイドル系 のビデオ映像。やはり毎回変化する部分を持った映像であってほしい。
（３）著名人
　　音楽の楽しみとどこまで関係があるかは不明。一般論はない。個人の好みのみ。
（４）リスナーが個人的に好きな人
　　これは結構あるであろう。アイドルにほぼ近い素材となる。
（５）動物、植物
　　　一応、列挙した。子犬、子猫、動物園の動物、魚など。植物では季節や場所を感じ させる花や木など。
３．１．３　先行イメージ
（１）リスナーが個人的に思い入れのある画像
（２）単なるシーンクラスでは判定できない、特別な意味合いのある画像
　有名な場所、著名な人が住んでいる、かつて訪れた、大きなイベントがあった、好き な映画のシーンなど。ただし、この要素がクローズアップされるかどうかはリスナー の視点による。知らない場合もあるし、さして気にしないという場合もある。
３．１．４　
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３．２　画像の変化
（１）特殊効果
　特殊効果は心象の映像化において重要な要素だと考え、テレビでも頻繁に用いられるようになった80年代後半からいろいろ見てきた。今では、定番となっているメニューもあるがはやりすたりのあるものもある。最近ではホームビデオやデジカメ、PC用の画像編集ソフトにおいてもいくつかメニューが用意されている。どれがよいかは個人の好みによる。
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　特殊効果に限らず、一般に個人の嗜好の扱いを定式化することは計量心理学の分野で長年行われてきた。しかしながら、大半はスタティックな特性かある特殊な局面に関するものである。実際は、人間の嗜好は環境や状況、状態、慣れとともに時間的に複雑に変化する。そこで、それらを説明できる動的モデルを考案することも過去には行ってきた。ところが、その有効性を客観的に説明しようとすると、問題となる多属性要因の複合環境を人為的に設定して定量的に検証しなければならない。これは単純計算すれば、地球の歴史をもってしても設定不可能な数の（あるいは人道的理由や安全上の理由でできないといった）ケースが存在する。たとえば、”雨の降る日に日傘をさしてスキーに出かけた80歳の老人の場合”とか。。。つまり、設定するものではなく、実際に起こったことを体系化して整理して今後の予測に役立てるという程度が現実的なアプローチである。物理現象ならいざしらず、複雑な状態変化をともなう感性の問題にいわゆる実験計画法をそのまま適用して得られるような結論は、精度か適用範囲を犠牲にしない限り有効ではないと思われる。とすると、逆に、限られた特殊なケースにおいて高い効果が得られるしくみを経験的に示すことのほうが工学的には価値が高いのではないだろうか。話が脱線した。。。
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　なお、メニューさえ決まれば、シーンのつなぎにおいて映像特殊効果のパラメータを自動化する研究も90年代にあったと記憶している。音楽との同期においてはメニューもさることながら、音楽で誘導される感性状態とのタイミングもかなり重要である。
（２）カメラアングル、距離
　ゴルフのゲームのCMや映画のリメイクなどを見ると、映像に対する感動はカメラアングルやシーンカットの構成にもかなり影響されることが容易に理解される。しかし、これを変更することはCGか撮影現場しかできない。手持ちの実写素材だけではどうしても不自然になる。さまざまなアングルや距離の素材を用意して組み合わせるなら現実的だが、大規模なデータベース化は個人レベルでは非現実的である。コストも見合わない。
（３）ズーム
　 　これはディジタルで後処理できる。画質の問題はかなりある。
（４）静止画を動画にする
　実写は困難。不自然を覚悟で別の心象効果を想定して使用することはできる。
（５）動画のカットをはめ込む
　もっとも簡単だが、通常、矩形領域に限られる。飾り窓を作ったり、特殊効果を併用したりすることは考えられる。
（６）動画のカットをつなぐ
　90年当時にまず考えたのはこの手法だが、やはり繰り返しはすぐに飽きられる。データベースのサイズと繰り返しを気づかせない特殊効果の併用が鍵となろう。また、カットの選択に際しては特に指定しない限り、鑑賞するたびにリスナーの好みに合う範囲で変化するものがよい。考えられる検索ファクターとしては季節の要素、場所の要素、フィーリング、歌詞から想起されるオブジェクトやシーンクラスに対応すること、などが考えられる。


　以上のプロセスを経て、仮に音楽シーンを自動生成できたとしよう。次なる問題は、その生成シーンが鑑賞者にどう評価されるかを定性的かつ定量的に記述するという問題がある。簡単に言うと、そのシーンはよかったかどうかということである。たとえば、それをｎ項目の属性についてしかもどの箇所（時刻）でどうだったのかを100点満点で記述することなどが容易に考えられる。だが、リスナーとしてはそんなめんどうくさい作業はやりたくない。いい、悪い、ここをこう変えて、くらいが妥当なところである。
　さらに、その評価を経てシステムにより効率的に映像を生成させるための学習機構を考えねばならない。自分で楽しむだけならば比較的評価は簡単だが、それさえも、本末転倒になってはいけないので、その時間は少ないほうがよい。当然ながら、システムの学習に要する時間も少ないほうがよい。これらについては、後に詳細に論じてみたい。

（Sep.15, 2007）

　図２は比較的簡単にリスナーが評価や修正要求を入力できるユーザインタフェース画面の例である。ここでは、音楽記述や初期生 成したシーンの記述をもとにキーフレームのサムネイル画像、ボーカルや各演奏パートの時間的位置づけなどが視覚的に自動表示さ れ、必要に応じて該当ブロックをクリックすると中の詳細内容を参照し、編集することもできる。だが、通常はユーザはもっとも簡 単な入力ツールとして、縦軸に画像への変化要求など最重要な一次元の属性値を取り、その時間変化を表示した一次元グラフを自在 に変形させることでシーン生成への変化要求を簡便に行うことができる。この変形は主としてキーフレームに該当するアイコンの位 置をコントロールポイントとしてマウスなどで移動させることで実現する。このアイコンの種類はよく用いる特殊効果や画像素材に 対応付けておく。まずはこのようなインタフェースを基調として、各部のデータ形式を概略設計してみよう。

（Sep.16, 2007）

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今日、恐ろしいことに気がついた。私はRecord版Bi・Ki・Ni（1983年6月5日）*のSurfCityは数年間聞いていなかった（Tapeも埋もれ、RecordPlayerも半休止状態なので。。）が、かつて何度も（百は楽に超えるだろう）聞いたので自分のBrainPlayerに絶対的確信を抱いて本稿を書いていた。だが、今宵、Tapeを見つけ、MDにダビングして以前から聞いていた16th Summer Breeze（1994年7月8日）**に収録されたSurfCity（ライブっぽいがライブではないかもしれない）と聞き比べたりして驚いた。（やはりいい.....だが、ライブ版も結 構いいではないか。）かなり私の記憶の中でmodifyされていたのである。あるいはヘッドフォンで聞いたの で、ステレオで小さい音量で聴いたときとは音響効果が異なったせいもあるのかもしれない。あとは老化..？ かつてカーステレオで大音響で聴いていたころの印象が、だいぶフィルタリングされた結果かもしれない。 少なくとも、私の記憶する”サイレント”は実際には”サイレント”ではなかった。強弱にはなっていたが。 ライブ版とミックスされた記憶になっていたのかもしれない。また、記憶ではもう少し長い時間だった合間 も実際には非常に短いという箇所がいくつか存在した。実物を長らく聞かぬ間に、BrainPlayerの中で心象が 一人歩きしていたのである。逆に言えば、このような時間の非線形効果や絵画のような誇張表現が心象の映 像化において考慮せねばならないポイントなのかとややポジティブに考えたりもする。せっかくオリジナル ソースが見つかったので今一度、冷静に鑑賞してみよう。（結果は前章にフィードバック中である）
「あなたも地図を持ちなさい」ってことか。。。　今日は、ここまで。　 (Sep.18,2007)

＜(*)(**)フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』杏里　より＞
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瓢箪から駒。この機会にBrain Playerについて考察してみよう。上記の現象から次のような仮説を思いつく。
（仮説１）心象内で複数の音響パートのうちの代表的なものだけが音の記憶として残り、他は”音の記憶”ではなく”快適さの記憶”として残った。つまり、音が快適度に変化して消失し、サイレント度が増した。
（仮説２）Brain Playerでは複数の音響パートの同時再生が困難である。
（仮説３）Brain Playerでは集中度に応じて再生時間が非線形に伸縮する。
（仮説４）Brain Playerではランダムアクセスが容易である。
（仮説５）Brain Playerで再生される音響は、記憶時（Brain Recorder）の音響条件に左右される。
もちろんこれらは筆者の知覚経験を踏まえたものなので、個人差について議論するための材料はまだない。ただ、 仮説２に関連して20年ほど前に提案した感性モデル（時空間移動―状態遷移モデル）において、人間は2つ以上の 状態を同時に思い浮かべることは比較的困難（バイリンガル、同時通訳といった状態では可能。また、弾き語り やながら勉強など。いわばちょっとした聖徳太子状態。だが、これらは十分修練を積み、常人では精神を集中さ せたときのみ可能。）であるらしいという性質が思い起こされる。たとえば、同時にバーチャルな2箇所以上の空 間に存在する自分（現実空間も合計すると3箇所以上）を想定することは比較的難しい。

　また、同様に仮説だが、経験的によく利用されているだろうと思われる性質を上述からひろってみると、次のよ うな項目があげられる
（A)　悪い印象を持っていたコンテンツが良好に転じることがある。そのトリガーとなる要因には相対比較、感 　　　性の時間変化などが考えられる
（B)　心象の中では時間の非線形効果がある
（C)　心象の中では絵画のような誇張表現がある（色、形状、テクスチャ、明るさなど）
（D)　心象の中では視点の時空間移動は自在である
（E)　心象はソースとなる現実のオブジェクトとの比較照合時間が少なくなると、徐々にユーザの感性の誘導の 　　　もとで変化していく

今日は、ここまで。　 （Sep.19, 2007）

　Brain Player のランダムアクセス（仮説４）については若干注意が必要である。すなわち、PC上のHDD Player のようにタイムコードの情報を投げれば瞬時にそこに到達して再生するというものではないと考えられる。
Brain Recorderにはさほど正確なタイムコードはない（訓練すれば別かもしれないが）。したがって、曲全体のお ぼろげな”地図”と記憶時につけた”目印”を頼りに、印象の強い断片（人工知能でいうチャンクに相当する？） をキーフレームとして前後関係を参照しながら最終的にいきたいところにたどり着くと考えられる。ただし、一瞬 にしてこれを行うので見かけ上（いや、誰も見ていないし、本人も知覚はしたが見たわけではないので、感覚上と いうべきか）ランダムアクセスの動作に近いと感じる。この地図（Brain Mapと呼ぶことにしよう）の作り方や目印 （Brain Index）のつけ方は記憶の優れた人たちでは（たとえば目隠し将棋を指す人は脳内将棋版を持つといわれる） また異なってくるのであろう。
　では、音楽鑑賞においてBrain Mapはどのように考えればよいのであろうか。ある曲を聴きながら感性状態が遷移 を進行させると、そこに道筋ができる。だが、とてもおぼろげで漠然とした道である。しかも同じリスナーでも毎回 微妙に変わりうる。別のリスナーでは到達地点すら異なってくる。それでも、リスナーAとリスナーBはその曲のあの フレーズがいいね、とか、絶妙だね、とか、時には五感や風景にたとえて印象を表現する。XXのようなといった比較 要素を持ってきて、到達点や経由地を何とか近似しようとすることもある。AもBも自分の地図は持っているが、確認 しあうことはできない。そこで、地図の特徴を示す経由地や風景（これは上記の物理的風景の記憶とは少し異なり、 視覚的でない要素も含まれるBrain Landscape）を何とか自然言語で表現して、お互いの地図の対応付けを図る。この ようなインタラクションを多くの人と重ねると、”美しい”とか”きらりとする”とかもともとただのテキストであ った形容表現が徐々に同じ”場所”をさし始める。もちろんBrainMapのカテゴリは音楽に限らないわけだから、同様 なインタラクションにより言葉や共有体験を通じて共通の概念がラベリングされていくと考えれば、多くのことが非 常にうまく説明できる。

今日は、ここまで。　 （Sep.19, 2007）

Mind Map

かくして、娘の宇宙語が理解できるようになるプロセスが解明された（？）わけだが、前節で示した”地図”とはいわゆる”認知地図”とはやや概念が異なる。認知地図はあくまでも正解となる物理的な地形や地図情報に対して比較しうる脳内情報であり、情報種別はいわゆる地理情報を示す地図である。ところが、前節の”地図”は地理情報や景観情報に限定されない上に正解は必ずしも存在しない。あくまでも共通言語としてのラベルを介して個人間でその”対応状態”が確認されるに過ぎない。したがって視覚情報や物理情報のみならず、知覚された情報や状態のすべてに適用される、さらに拡張された”地図”である。これを上述のようにBrainMapと呼ぶことにしよう。しかしながら、”Brain”という表現はやや医学的あるいは生物学的イメージが強い。Brainはどちらかというとハードウェアのイメージが強い。また、その基本は神経信号の処理であり、そこから概念を形成したり、ある概念を言語でラベリングしたりといった、”心”の処理に相当する情報処理に関係付けるには少なくともひとつの中間階層を置くことが妥当と考えられる。そこで、Brain のレイヤーの上にMindのレイヤーが存在することを想定しよう（図３）。ただし、ここで示すモデルはあくまでも本稿で考えた情報工学的モデルであり、医学的に根拠のあるものではないことをここにお断りしておく。 　Mindのレイヤーとはマルチメディアデータベースで言えば、メタデータのレイヤーに近いと考えられる。Brain レイヤーが信号処理からパターン処理のレイヤーに相当し、Mindレイヤーはパターン処理から記号処理、言語処理に相当する。言語情報そのものは非知覚情報であるが、それを検索キーとしてMind Map（descriptionの集まりであり、空間配置を有する）を検索し、関連する状態位置にある知覚記憶（Brain Recorderが作成）が誘起される（あるいは活性化される）。前述したように、Brain Recorderの記憶（Brain Memory）は短期記憶の段階では知覚に忠実に記録され、Brain Mapに対応付けられる。だが、放っておくとBrain MemoryもBrain Dataも徐々に変化を遂げる。この”放っておく”という状態には少なくとも以下のようなケースが考えられる。 　１）外界との対応付けによる再確認がない（この場合、同じ音楽をまったく聴かないことに相当する） 　２）まったく違う種類の音楽を鑑賞した 　３）まったく違う種類の知覚体験を重ねた 　４）時間が経過し、忘却した これらのいずれにおいても、Mind Mapを形成するプロセスを想定することができる。これはつまり、音楽鑑賞にともなう感性状態のラベリングを鑑賞中も、鑑賞後のBrainMap再生時にも、BrainMapに対して繰り返し行った結果、感性状態ラベルの空間配置で表現されるMindMapを形成していくことを意味する。この過程で知覚記憶が非知覚情報に変換される（たとえば、メディアでははっきりと再生されるシンセやドラムの音がその快適度のみ残して消失する）あるいはその強弱の相対関係や信号値、時間情報が変化を受けるといったことが起こるのではないかと考えられる。 　このようなMindMap生成過程には、古くから提唱されている言語処理と符号化プロセスとの対応の考えを適用することができる（図３）。このサイクルが繰り返されると徐々に、Mind RecorderとMindPlayerが音楽を知覚記憶と非知覚情報の混在したメディアとして符号化・記録し、再生するというわけである。そして、非知覚情報と知覚記憶の対応付けが上記１）〜４）によって変容を受けると、久々に聞いたときに「あれ、こんな曲だったっけ？」という心象のギャップを生成する。このギャップは音楽のみならず、長らく訪れなかった場所の風景（単に風景が物理的に変化したというわけではなく）、あるいは自分の記憶とデジカメに記録された写真とのイメージが異なるなどの体験の説明にも適用することができる。このMindMapを介した変容を逆利用すると、非映像記憶に関するdescriptionから（映像記憶のdescripionから映像を生成するのは直感的にはあたりまえ。実際には視点やシーンクラス内の変化、構成オブジェクトやアクターのパラメトライズなど、それさえも複雑な問題を抱えてはいるが。。）映像記憶を推定して（実用的には検索・合成して）シーンを生成することが可能になる。これは音楽イメージ生成戦略に使えそうな帰結である。そして、より一般化すれば、実は人間の連想や類推、創造にかかわる知的活動もこのようなメカニズムで模擬できるのではないかと仮説を立てることができる。 今日は、ここまで？　 （Originally uploaded on Sep.29, 2007）

Individual Characteristics - Weighting Caused by Experience -

図３のListener Modelにおける各部は当然ながら、個人の特性の違いを反映する。まず、Brain Recorderにおいて音楽を記憶していく時点ですでに記憶に幾分違いが生じる。特に、演奏の各パートの詳細内容を記憶できるかどうかにおいて、 　　１）その楽器を実際に演奏した経験があるか 　　２）その演奏体験はどれほどのものか 　　３）演奏のテクニックのデータベースはどの程度か 　　４）その楽器をどれだけ多くの音楽において意識して聞いてきたか 　　５）その楽器の演奏の好みはどのようなものか 　　６）たとえばバンド演奏において他のパートとの位置関係を意識したことがあるか 　　７）音楽全体においてその演奏の役割（抑えるところと出るところのメリハリなど）を意識したことがあるか といった項目に関する鑑賞者の特性が大きく作用する。たとえば、初めてギターを買った初心者のころ、指の痛みを我慢してフレットを押さえ、徐々にストロークを覚え、ミュートできるようになり、コードも何とかリズムを刻めるようになる段階がある。少し経験をつんで友達とバンドを組んでリズムを担当するようになれば、好きな曲をコピーしようとして何度も何度も練習し、「あ、この音はこうして出るのか」という物理的な体験が音の信号とともメモリーされる。そして、クラスの発表会とか文化祭とか小さなコンサートなどで体験を重ねると、「あ、こういうときはこうなると盛り上がるんだ（逆の体験も当然ある）」という相対的な位置づけの中で演奏記憶が積み重ねられていく。このようなプロセスを踏まえると、まったくその楽器の演奏体験がない鑑賞者に比べて、非常に細かい音の違い、奏法の違いが聞き分けられるようになると考えられる。つまり、それだけ、Brain Recorderの信号記録精度が高くなり、ひいてはMind Recorderのdescriptionも細かくなるというわけである。 　このように、その楽器のdescriptionが増えると、他のパートに比べて高い重み付けをもって記憶され、Brain Recorderにおいて信号記憶が非知覚に変換して消失したり、変容を受けたり、忘却したりということが少なくなると考えられる。しかしながら、この”演奏経験による重み付け”は一要因に過ぎず、非常に気に入った演奏部分は実際の演奏経験がなくても心に残る。ただし、その場合のdescriptionはどのような快適さがどういう音であったかの程度であり、細かい演奏内容に分解することはやはり困難であろう。 　この考察を進めるとさらに新しい仮説につきあたる。たとえば私はギター系ならば指や腕の感覚、弾いている視覚記憶（指やピックの動きなど）までも想起する（若干風化してはいるが）ことが可能である。だが、ピアノやドラム、シンセ（スイッチで変わるのでイメージしにくいかもしれない）に関しては”こういう音”、”ああいう演奏パターンの音”といった音、リズム、旋律、音色の程度しか記述できない。微妙な音の違いが次のどのケースに相当するのかが判別できない。 　　a) 細かな奏法の違い 　　b) もともとそういう音を使っているだけ 　　c) たまたま奏者の気まぐれでそうなった 　　d) 複雑な音響要因の結果、そう聞こえた 　　e) たまたま鑑賞者の状態でそう聞こえた 　　f) 単なる雑音 　　g) その他 つまり、大まかには推定できるが厳密にはわからないのである。もちろん人間には類推機能がある（理想的にはこれが本稿における考察の結果導かれることを期待したい）ので、ひとつの楽器を極めた方ならば他の楽器にも通じる法則を体得しているかもしれない。そのような場合は若干重み付けは変わってくる。つまり、 　　R1)　ある楽器（またはパート）Aiの習熟度LiはAiのdescriptionの記述精度Siを向上させる 　　R2)　時刻nにおける曲全体としてのM次元快適度ベクトルC[n]を 　　　　　　　　C[n]=f{...,(ci,wi),...,(cj,wj),...,C[n-1]} 　　　で定義するとき、習熟度Liは重み付けwiを高める。ただし、ｆはある多変数関数であり、ciはAi単独の快適度ベクトルである。 　　R3)　鑑賞者に類推能力があれば、Liはwjの向上にも寄与する といったルールを想定することができる。ここまでくれば、まずはｆを線形化して多変量回帰分析することも可能だ。 　ここまで述べたことは楽器のみならずボーカルにおいても成立するであろう。以上をまとめると、N個のパート（音源）が複合された音楽を聞き分ける際に、上述の７つの項目に関する鑑賞者の特性に応じて、 　　A) 特定のパートに対する重み付けが存在する 　　B) 特定のパートにおける奏法の識別が可能になる 　　C) ある楽器で得た知見を別の楽器に適用して類推することは可能 という性質を仮定した。 　このようなことはさらに一般化すれば、微妙な視覚的変化から人の振る舞いを察知したり、通常気にとめないような物音から家の中で何が起きたかを推し量るといった超高感度の認識動作に通じていると考えられる。すなわち、純粋に音なら音の信号判別をボトムアップで行うのではなく、あらかじめ想定しうる多属性の知覚パターンを過去の知覚経験（視覚や触覚など同時に獲得された音以外の付帯的な知覚を含む）をもとにして瞬時に複数個の推定モデルとして組み上げ、聴覚に入力された音との対比を行いながら、付帯する音以外の知覚に関する物理的な制約も考慮してフィルタリングしていくと考えられる。簡単に言えばボトムアップとトップダウンを瞬時にして繰り返して認識の解に収束させていくプロセスである。descriptionに用いられるvocabularyが自然言語であればそれを介して知覚記憶（ぱらぱら弾いた、点々のような筆遣い、など）のみならず知識の領域の情報（アルペジオ、スーラの点描、ゴッホのタッチなど）も想起させることができる。これが理解の本質への手がかりとなることを期待したい。だが、予測や予感となるとどこまで情報処理の範囲で迫れるか？ 興味はつきないが、発散はここまで。 今日はここまで。今宵はまだまだ？ （Originally uploaded on Oct.05, 2007）   Labeling of Sensitivity Status 　BrainMapの知覚記憶がMindMapを介して変容を受けることをさらに拡張すると、時間間隔のずれも起きうることが推察される。変容を以下にまとめてみた。 　　　M1) モダリティの変換（視覚、聴覚、触覚、他） 　　　M2) 付帯記憶の活性化 　　　M3) 再生時間の非線形伸縮 　　　M4) MindMapのdescriptionの変容（絶対時間の記述変更など） もちろん、これらはおのおのが独立して起こるとは限らない。ある信号記憶に対して複数の変容が複合しうる。また、おのおのの発生する程度も０か１かというものではなく、その中間の変容度もありうる。 　M4)では音楽を初めて聴いた時間が絶対時間とのずれを起こすことが想定される。つまり、「初めて聞いたがどこかで聞いたことがある」という感覚である。音楽の場合は旋律やリズムが似ていれば容易にそのような状況は作りだせる。では、まったく違う曲なのに「どこか懐かしい」「昔聞いたことがある」という"既聴感"はどうであろうか。これはMindMapにおける過去のdescriptionに含まれる時間記述を検索する際に、非常に類似した状態記述が存在したことによって既視感とよく似た感覚が生じると考えれば（ひとつの仮説であるが）説明がつく。すなわち、今聞いている音楽を信号でマッチングしているのではなく過去にラベリングされた感性状態でマッチングしているのである。この説明は音楽のみならず前節で触れた状態を介したモダリティの変換によりさまざまな感覚についてもあてはまる。既視感(Deja vu)はその代表的なものであろう。だが、既視感については、この”類似状態説”（仮にこう呼ぶことにする）とは異なる解釈を20年ほど前に私は修士論文中で述べた。簡単に言うと、今獲得している情報が”今”の時間アドレスに格納されるのではなく、何らかの処理エラーにより”過去”を指し示す時間アドレスに格納されてしまう場合である。これは、まったく初めて体験することが時間情報の管理上”過去である”と記述されてしまうので、あたかもかつてどこかで見たような気がするという、いわば、”時間アドレスエラー説”である。これが日常生活で頻繁に起こるようなら一種の記憶障害であるが、常人でもきわめてまれに、ある肉体的・精神的状態下で起きると考えればこれもひとつの仮説となる。 　フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』によれば、 ---------------- 　既視感は統合失調症の発病の初期や、側頭葉癲癇の症状として多く現れることがあるが、健全な人に多発することも稀ではなく、一般的な感覚である。一般大学生の72%が経験しているという調査結果もある。 ---------------- とある。また、逆に、 ---------------- 　見慣れたはずのものが未知のものに感じられることを「未視感」（jamais vu）という。 ---------------- というのもあるようだ。音楽イメージ生成の観点からはこれ以上深く追及するつもりはないが、このような感覚を生成シナリオや特殊効果として取り入れることは面白い。 10分のつもりが.... これも脳内時間。今宵はここまで。 （Originally uploaded on Nov.12, 2007）  リンク集  アット・ホームページ ホームページ開設サービスです。  @nifty @niftyのトップページです。 HOME｜Coffee Break｜Profile｜FDG Part-1｜FDG Part-2｜Other Stories｜It's a small world !｜アット・ホームページ｜@nifty