基于脑机交互的音乐情绪化推荐方法

摘要

本发明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。本发明可为婴幼儿音乐培养、睡眠治疗和音乐搜索带来新的途径。