基于人工智能生成内容的音乐情绪调节系统及方法

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本发明涉及情感计算、情绪识别、音乐生成和脑科学交叉，具体涉及一种基于人工智能生成内容的音乐情绪调节系统及方法。

背景技术：

1、音乐疗法作为一种通过音乐来调节情绪和改善心理健康的方式，已有较长的历史，并被广泛应用于心理治疗、精神健康康复、压力管理和其他情绪干预领域。传统的音乐疗法主要依赖于真人音乐家或现有的音乐作品，根据患者的情绪需求进行选择或演奏。然而，传统的音乐疗法仍然存在一些问题。首先，音乐作品通常受到版权限制，导致在治疗场景中个性化音乐选择受到阻碍。其次，音乐疗法的个性化定制水平有限，不同患者的情绪反应可能对相同音乐有显著差异，难以实现精准的情绪调节。

2、近年来，随着人工智能技术的快速发展，特别是基于人工生成内容(aigc)的技术在图像、文本和音乐生成领域的广泛应用，生成式人工智能为解决音乐疗法中的个性化问题提供了新的解决方案。aigc技术能够根据用户的情绪需求，生成特定风格或情绪倾向的音乐，从而实现更高的个性化定制。然而，虽然人工智能生成音乐在风格、节奏和情绪表达上具备一定优势，但目前关于人工生成音乐与传统音乐在情绪影响上的效果差异研究较少，尚不明确人工生成的音乐是否能够像真实音乐一样有效地影响人类的情绪。

3、情绪识别领域的研究表明，脑电图(eeg)信号能够有效反映人类情绪状态，是研究音乐对情绪影响的重要手段。通过对eeg信号的分析，研究者能够识别并量化音乐对大脑情绪区域的激活情况。因此，eeg技术在音乐疗法中的应用，为研究不同类型音乐(如人工生成音乐与真实音乐)对情绪的作用效果提供了客观的分析手段。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种基于人工智能生成内容的音乐情绪调节系统，基于用户输入的音乐风格和情绪状态，通过预训练的深度学习模型，生成个性化的定制ai音乐，并基于用户的脑电信号实时分析其当前情绪，进而调整ai音乐的风格，实现对用户情绪的精准调控。

2、本发明的基于人工智能生成内容的音乐情绪调节系统，包括：用户输入偏好模块、ai音乐生成模块、脑电情绪监测模块和情绪反馈模块；

3、其中，用户输入偏好模块用于用户输入其偏好的音乐风格和情绪状态；

4、脑电情绪监测模块用于采集用户的eeg信号，并分析其当前情绪状态以及情绪强度；

5、ai音乐生成模块通过接收用户的情绪状态和音乐风格偏好，利用预训练的深度学习模型，进行情绪状态、音乐风格和音乐元素的映射，生成符合用户需求的音乐片段；并根据情绪反馈模块输出的音乐元素调控指令动态调整音乐元素，生成用于调节用户情绪音乐片段。

6、情绪反馈模块用于根据脑电情绪监测模块输出的当前情绪状态和情绪强度，基于情绪状态、音乐风格与音乐元素的映射关系，以及设定的情绪调控规则，生成音乐元素调控指令并输出至ai音乐生成模块。

7、较优的，所述ai音乐生成模块包括文本预处理单元、文本编码单元、音乐生成模型、音乐表示转换单元、音频合成单元和音频输出单元；

8、其中，文本预处理单元用于对用户输入偏好模块输入的音乐风格和情绪状态进行文本预处理，所述预处理包括清洗、分词和去除停用词；

9、文本编码单元用于对用户的音乐风格和情绪状态进行编码；

10、音乐生成模型采用预训练的深度学习模型，进行情绪状态、音乐风格和音乐元素的映射，生成符合用户需求的音乐片段，并根据情绪反馈模块输出的音乐元素调控指令动态调整音乐元素，最终输出符合用户个性化需求的音乐片段；

11、音乐表示转换单元用于将音乐生成模型生成的音乐片段解码为音频波形并输出至音频合成单元；

12、音频合成单元用于将音频波形进行渲染和格式转换，并输出至音频输出单元；

13、音频输出单元用于输出音乐片段。

14、较优的，所述深度学习模型采用生成对抗网络、变分自编码器或循环神经网络。

15、较优的，所述音乐元素包括节拍速度、音高、和声和音色。

16、较优的，当脑电情绪监测模块输出的当前情绪状态为负面情绪时，情绪反馈模块生成调控指令，即：加快节拍速度、提高音高、采用简单、明亮的和声、和/或采用明亮、清晰的音色；

17、当脑电情绪监测模块输出的当前情绪状态为正面情绪时，情绪反馈模块不进行调整，保持当前音乐元素；或者生成调控指令，即：加快节拍速度、提高音高、采用简单、明亮的和声、和/或采用明亮、清晰的音色。

18、较优的，所述情绪状态包括快乐、悲伤、焦虑、放松和愤怒；各情绪状态和音乐元素的映射关系如表1所示：

19、表1

20、

21、

22、本发明还提供了一种基于上述系统的情绪调节方法，包括：

23、利用样本集对ai音乐生成模块、脑电情绪监测模块进行训练，得到音乐元素和音乐风格、情绪状态及情绪强度之间的映射关系；

24、采用脑电情绪检测模块实时采集用户的eeg信号并分析用户当前的情绪状态及情绪强度；

25、情绪反馈模块根据脑电情绪监测模块输出的当前情绪状态和情绪强度，基于所述映射关系生成音乐元素调控指令；

26、ai音乐生成模块根据用户输入的偏好的音乐风格和情绪状态，基于所述映射关系生成符合用户需求的音乐，同时基于所述音乐元素调控指令动态调整音乐元素，生成温暖、带有积极情绪的音乐鼓励用户逐渐从负面情绪中恢复，或者是生成激励人心的音乐维持或提升用户的正面情绪。

27、有益效果：

28、本发明基于用户偏好的音乐风格和情绪状态，利用aigc技术生成个性化定制音乐；同时通过监测用户eeg信号，检测用户的情绪变化，建立音乐风格、情绪状态和音乐元素之间的映射关系，进而根据用户的情绪需求动态生成不同风格和情绪倾向的音乐，从而解决传统音乐疗法中的版权和个性化不足问题，同时基于脑电的情绪监测方法能够更科学、更客观、实时地反馈用户的情绪变化，提升情绪调节的精准性。

29、本发明所提供的音乐情绪调节方法不仅能够动态生成音乐，还能够根据用户的实时情绪状态自动调整音乐内容，使情绪调节过程更加智能化。这种闭环反馈机制有助于提高情绪调节的效率和稳定性，适用于心理健康管理、压力缓解、情绪监控、情绪康复等多种场景。

技术特征：

1.一种基于人工智能生成内容的音乐情绪调节系统，其特征在于，包括：用户输入偏好模块、ai音乐生成模块、脑电情绪监测模块和情绪反馈模块；

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述ai音乐生成模块包括文本预处理单元、文本编码单元、音乐生成模型、音乐表示转换单元、音频合成单元和音频输出单元；

3.如权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述深度学习模型采用生成对抗网络、变分自编码器或循环神经网络。

4.如权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述音乐元素包括节拍速度、音高、和声和音色。

5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，当脑电情绪监测模块输出的当前情绪状态为负面情绪时，情绪反馈模块生成调控指令，即：加快节拍速度、提高音高、采用简单、明亮的和声、和/或采用明亮、清晰的音色；

6.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述情绪状态包括快乐、悲伤、焦虑、放松和愤怒；各情绪状态和音乐元素的映射关系如表1所示：

7.一种基于如权利要求1～6任意一项的基于人工智能生成内容的音乐情绪调节系统的情绪调节方法，其特征在于，

技术总结
本发明公开了一种基于人工智能生成内容的音乐情绪调节系统及方法。本发明基于用户偏好的音乐风格和情绪状态，利用AIGC技术生成个性化定制音乐；同时通过监测用户EEG信号，检测用户的情绪变化，建立音乐风格、情绪状态和音乐元素之间的映射关系，进而根据用户的情绪需求动态生成不同风格和情绪倾向的音乐，从而解决传统音乐疗法中的版权和个性化不足问题，同时基于脑电的情绪监测方法能够更科学、更客观、实时地反馈用户的情绪变化，提升情绪调节的精准性。

技术研发人员：胡斌,钱昆,朱翠萍,申林
受保护的技术使用者：北京理工大学
技术研发日：
技术公布日：2025/2/27

网址：基于人工智能生成内容的音乐情绪调节系统及方法 https://c.klqsh.com/news/view/261380

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