本申請屬于基于腦電波，具體涉及一種基于腦電波的音樂推薦方法、裝置。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)今社會，腦電波(eeg)讀取技術(shù)在醫(yī)療、娛樂、教育等多個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。隨著音樂的多元化發(fā)展，現(xiàn)有的音樂推薦方法難以滿足人們的需求，因此，開發(fā)一種基于腦電波讀取與實時數(shù)據(jù)處理的智能頭環(huán)技術(shù)，用于實現(xiàn)精準(zhǔn)的音樂推薦，具有重要的研究和應(yīng)用價值。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請的目的是提供一種基于腦電波的音樂推薦方法、裝置以解決基于音樂推薦難度大的問題。

2、根據(jù)本申請實施例的第一方面，提供了一種基于腦電波的音樂推薦方法，包括：

3、采集用戶的腦電波信號；

4、從所述腦電波信號中提取情緒特征；

5、從所述腦電波信號中提取注意力特征；

6、從樂庫中提取與所述腦電波信號匹配的初始音樂；

7、基于所述情緒特征和所述注意力特征對所述初始音樂進行篩選得到推薦音樂。

8、在本申請的一些可選實施例中，采集用戶的腦電波信號，包括：

9、通過多個電極傳感器捕捉用戶的初始腦電波信號；

10、將所述初始腦電波信息轉(zhuǎn)化為電信號；

11、通過信號放大器對所述電信號進行放大處理得到所述腦電波信號。

12、在本申請的一些可選實施例中，從所述腦電波信號中提取情緒特征，包括：從所述腦電波信號中提取情緒特征，包括：

13、通過滑動窗口對所述腦電波信號進行處理得到目標(biāo)腦電波數(shù)據(jù)；

14、通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取所述目標(biāo)腦電波數(shù)據(jù)的空間特征；

15、通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取所述目標(biāo)腦電波數(shù)據(jù)的時序特征；

16、將所述空間特征和所述時序特征連接后輸入分類模型得到所述情緒特征。

17、在本申請的一些可選實施例中，通過滑動窗口對所述腦電波信號進行處理得到目標(biāo)腦電波數(shù)據(jù)，包括：

18、通過滑動窗口對所述腦電波信號進行切片得到初始腦電波數(shù)據(jù)；

19、通過最小-最大歸一化和z分數(shù)歸一化對所述初始腦電波數(shù)據(jù)進行歸一化得到所述目標(biāo)腦電波數(shù)據(jù)。

20、在本申請的一些可選實施例中，從所述腦電波信號中提取注意力特征，包括：

21、構(gòu)建初始深度學(xué)習(xí)模型；

22、通過損失函數(shù)對所述初始深度學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練得到目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型，所述損失函數(shù)包括腦電數(shù)據(jù)損失項，眼動數(shù)據(jù)損失項、心電數(shù)據(jù)損失項和皮膚電反應(yīng)損失項；

23、將所述腦電波信號輸入所述目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型得到所述注意力特征。

24、在本申請的一些可選實施例中，所述腦電數(shù)據(jù)損失項、眼動數(shù)據(jù)損失項、心電數(shù)據(jù)損失項和皮膚電反應(yīng)損失項的權(quán)重依次遞減。

25、在本申請的一些可選實施例中，從樂庫中提取與所述腦電波信號匹配的初始音樂，包括：

26、基于所述腦電波信號的頻率生成目標(biāo)音樂節(jié)奏；

27、基于所述腦電波信號的復(fù)雜度生成目標(biāo)音樂旋律；

28、基于所述目標(biāo)音樂節(jié)奏和所述目標(biāo)音樂旋律從樂庫中提取所述初始音樂。

29、在本申請的一些可選實施例中，基于所述情緒特征和所述注意力特征對所述初始音樂進行篩選得到推薦音樂之后，還包括：

30、播放所述推薦音樂；

31、采集用戶的互動腦電波信號；

32、從所述互動腦電波信號中提取互動注意力特征；

33、基于所述互動注意力特征對所述初始音樂進行篩選得到互動推薦音樂；

34、播放所述互動推薦音樂。

35、根據(jù)本申請實施例的第二方面，提供一種基于腦電波的音樂推薦裝置，包括：

36、采集模塊，用于采集用戶的腦電波信號；

37、第一提取模塊，用于從所述腦電波信號中提取情緒特征；

38、第二提取模塊，用于從所述腦電波信號中提取注意力特征；

39、第三提取模塊，用于從樂庫中提取與所述腦電波信號匹配的初始音樂；

40、篩選模塊，用于基于所述情緒特征和所述注意力特征對所述初始音樂進行篩選得到推薦音樂。

41、根據(jù)本申請實施例的第三方面，提供一種電子設(shè)備，該電子設(shè)備可以包括：

42、處理器；

43、用于存儲處理器可執(zhí)行指令的存儲器；

44、其中，處理器被配置為執(zhí)行指令，以實現(xiàn)如第一方面的任一項實施例中所述的基于腦電波的音樂推薦方法。

45、本申請的上述技術(shù)方案具有如下有益的技術(shù)效果：

46、本申請實施例提供一種基于腦電波的音樂推薦方法，通過腦電波信號進行初步篩選，再通過情緒特征和注意力特征進行精準(zhǔn)篩選能夠降低音樂篩選難度，減少運算資源，提高音樂推薦的精準(zhǔn)度。

技術(shù)特征：

1.一種基于腦電波的音樂推薦方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于腦電波的音樂推薦方法，其特征在于，采集用戶的腦電波信號，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于腦電波的音樂推薦方法，其特征在于，從所述腦電波信號中提取情緒特征，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于腦電波的音樂推薦方法，其特征在于，通過滑動窗口對所述腦電波信號進行處理得到目標(biāo)腦電波數(shù)據(jù)，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于腦電波的音樂推薦方法，其特征在于，從所述腦電波信號中提取注意力特征，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于腦電波的音樂推薦方法，其特征在于，所述腦電數(shù)據(jù)損失項、眼動數(shù)據(jù)損失項、心電數(shù)據(jù)損失項和皮膚電反應(yīng)損失項的權(quán)重依次遞減。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于腦電波的音樂推薦方法，其特征在于，從樂庫中提取與所述腦電波信號匹配的初始音樂，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于腦電波的音樂推薦方法，其特征在于，基于所述情緒特征和所述注意力特征對所述初始音樂進行篩選得到推薦音樂之后，還包括：

9.一種基于腦電波的音樂推薦裝置，其特征在于，包括：

10.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：處理器，存儲器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的程序或指令，所述程序或指令被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-8任一項所述的一種基于腦電波的音樂推薦方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請公開了一種基于腦電波的音樂推薦方法、裝置，屬于基于腦電波技術(shù)領(lǐng)域，其中，該方法包括采集用戶的腦電波信號；從腦電波信號中提取情緒特征；從腦電波信號中提取注意力特征；從樂庫中提取與腦電波信號匹配的初始音樂；基于情緒特征和注意力特征對初始音樂進行篩選得到推薦音樂。該方法通過腦電波信號進行初步篩選，再通過情緒特征和注意力特征進行精準(zhǔn)篩選能夠降低音樂篩選難度，減少運算資源，提高音樂推薦的精準(zhǔn)度。

技術(shù)研發(fā)人員：朱建龍,高鴻,孫千龍,張維坤
受保護的技術(shù)使用者：北京華醫(yī)苑醫(yī)療科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15