基于实时识别焦虑情绪的音乐重构

作者：沙文青; 郭滨; 王宏旭; 白雪梅; 张晨洁^*

来源：长春理工大学学报(自然科学版), 2019, 42(01): 100-118.

• 情绪识别
• 焦虑情绪
• 音乐重构
• EEG
• 功率比
• BP神经网络
• 隐马尔可夫

焦虑是在被威胁的环境中产生复杂心理的过程,长期处于焦虑状态会对自身的健康产生严重的影响。该研究分析脑电来探究不同音乐对焦虑情绪的舒缓作用,并根据脑电图(EEG)实时的变化重构出更多缓解焦虑情绪的音乐。通过设计实验诱发焦虑情绪,利用Fast ICA、HHT和切比雪夫滤波器法等算法对EEG进行处理,获得能够实时识别焦虑情绪的特征向量,即alpha和beta波的功率比,并获取其阈值范围,通过采集处于焦虑状态下的人聆听不同风格音乐下的脑电信号数据,根据阈值范围得到使情绪变好的音乐片段,通过BP神经网络对所获得的音乐片段进行分类,在每个类别下,利用隐马尔可夫链学习音乐片段,构建以音符为状态空间的隐马尔科夫模型,来组合音乐片段,创造新的音乐。

• 单位
  电子信息工程学院; 长春理工大学