基于脑机交互的音乐情绪化推荐方法技术

本发明专利技术公开了一种基于脑机交互的音乐情绪化推荐方法，通过采集用户的脑电信号自动搜索对应情绪的音乐推荐给用户。其过程为：首先由脑电采集仪提取用户的脑电EEG信号，对EEG信号进行小波分解为α，β，γ，δ四种波段，将这四个频段能量作为特征，用训练好的脑电情绪识别模型EMSVM进行识别，判断此EEG对应的情绪类别；对外界音乐信号在20Hz-20kHz范围内平均分解成8个频段，利用8个频段的能量值作为特征值，通过训练好的音乐情绪识别模型MMSVM对音乐进行情绪识别，建立音乐情绪数据库MMD；根据上述脑电信号的情绪类别，将对应索引号的音乐推荐给用户，实现基于情绪的音乐推荐系统。本发明专利技术可为婴幼儿音乐培养、睡眠治疗和音乐搜索带来新的途径。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
基于脑机交互的音乐情绪化推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）使用19导联脑电信号采集仪器，采集输入用户脑电信号，利用脑电情绪识别模型EMSVM识别当前脑电信号的情绪类别是6种基本情绪中的哪一种，即当前用户的情绪类别，这6种基本情绪分别为：高兴、痛苦、悲伤、愤怒、舒缓和抑郁；（2）利用音乐情绪识别模型MMSVM对外界音乐进行所述6种基本情绪的识别，标注情绪索引号，建立音乐情绪数据库MMD；（3）根据当前用户的情绪类别，将音乐情绪数据库MMD中的对应情绪类别索引号的音乐推荐给用户。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王蔚，袁海云，夏棋，高佳，
申请(专利权)人：南京师范大学，
类型：发明
国别省市：