一种用于音乐治疗的音乐播放方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种用于音乐治疗的音乐播放方法、装置及系统。本发明专利技术所述的一种用于音乐治疗的音乐播放方法包括：获取音乐治疗师制定的音乐治疗方案；将所述音乐治疗方案发送至音乐治疗设备端；接收所述音乐治疗设备端发送的音乐治疗事件标签；比对所述事件标签与所述方案，当所述事件标签与所述方案内容存在差异时，生成预警信息。本发明专利技术所述的一种用于音乐治疗的音乐播放方法，通过人工智能设备执行音乐治疗方案，并自动记录音乐治疗过程，实现音乐治疗过程的自动追踪管理，减少音乐治疗对于人力成本的需求。人力成本的需求。人力成本的需求。

【技术实现步骤摘要】
一种用于音乐治疗的音乐播放方法、装置及系统


[0001]本专利技术涉及音乐治疗
，特别是涉及一种用于音乐治疗的音乐播放方法、装置及系统。

技术介绍

[0002]音乐疗法是心理治疗的常用方法之一。是目前临床及教学实践等领域最为重要和常用的技术方法，在临床应用上已经取得较好的效果。
[0003]科学的音乐治疗需要对治疗的过程进行安排和跟踪。音乐治疗是一种通过系统的科学的有计划地安排和使用音乐及音乐活动与体验，使治疗对象达到积极与健康的状态的目的的治疗活动。音乐治疗的系统科学有计划地提供完整疗程的安排，但是目前的音乐治疗受音乐治疗师的个人因素较大，往往是零散的。
[0004]音乐治疗对治疗师的音乐素养要求较高，我国音乐治疗发展较晚，缺少综合型人才，需要交叉型人才的培养。尽管音乐治疗的学科教育已经建立了完整的专科本科硕士博士研究生的层面的人才培养体系，但现在研究前线的大多数是其他领域的专业人员，且成本大。在人才较为空缺的情况下，难以实现音乐治疗的普及，保证音乐治疗过程的科学安排与追踪。
[0005]目前音乐治疗需要有专业人员进行实施，成本较高，且在专业音乐治疗匮乏的情况下，很难对被治疗者按时实施音乐治疗。

技术实现思路

[0006]基于此，本专利技术的目的在于，提供一种用于音乐治疗的音乐播放方法、装置及系统，通过程序自动化控制设备执行音乐治疗方案，并自动记录音乐治疗过程，实现音乐治疗过程的自动追踪管理，减少音乐治疗对于人力成本的需求。
[0007]第一方面，本专利技术提供一种用于音乐治疗的音乐播放方法，包括以下步骤：
[0008]获取音乐治疗师制定的音乐治疗方案，所述方案至少包括以下一项：音乐列表、治疗周期、每次播放音乐的音量、每次播放音乐的时长；
[0009]将所述音乐治疗方案发送至音乐治疗设备端；
[0010]接收所述音乐治疗设备端发送的音乐治疗事件标签，所述事件标签至少包括以下一项：每次播放音乐的开始时间、播放音乐的名称、播放音乐的音量、播放音乐的时长、结束播放时间；
[0011]比对所述事件标签与所述方案，当所述事件标签与所述方案内容存在差异时，生成预警信息。
[0012]进一步地，还包括以下步骤：
[0013]获取音乐治疗师和/或用户上传的音乐文件和所述音乐文件对应的情感标签；
[0014]提取所述音乐文件的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一项：音乐时长、节拍速度、节奏重拍、过零率、平均音高、平均曲调、频谱图、梅尔倒谱系数和MFCC特征矩
阵；
[0015]当所述音乐治疗师和/或用户上传的音乐文件未设置情感标签，将所述音乐文件的特征信息输入训练好的CNN
‑
LSTM模型，得到所述音乐文件对应的情感标签；
[0016]将所述音乐治疗师和/或用户上传的音乐文件和所述音乐文件的文件信息存储到数据库中，其中，所述文件信息包括以下至少一项：音乐名字、音乐时长、上传时间、情感标签、过零率、频谱图、MFCC特征矩阵。
[0017]进一步地，将所述音乐文件的特征信息输入训练好的CNN
‑
LSTM模型，得到所述音乐文件对应的情感标签，包括：
[0018]将所述音乐文件的时长进行归一化处理，得到标准时长的音乐文件；
[0019]提取所述标准时长的音乐文件的MFCC特征，得到MFCC特征矩阵，并将所述MFCC特征矩阵输入所述CNN
‑
LSTM模型的CNN网络层；
[0020]提取所述标准时长的音乐文件的音乐特征，并将所述音乐特征输入所述CNN
‑
LSTM模型的LSTM网络层；其中，所述音乐特征包括以下至少一项：节拍速度、节奏重拍、过零率、平均音高、平均曲调特征；
[0021]将所述CNN网络层和所述LSTM网络层的结果输入到所述CNN
‑
LSTM模型的线性层，所述线性层的输出经过softmax函数后得到分类概率分布，即所述音乐文件对应的情感标签。
[0022]进一步地，将所述音乐文件的时长进行归一化处理，包括：
[0023]获取所述音乐文件的时长Ta；
[0024]对于时长Ta大于6秒的音乐，设置采样间隔为C＝Ta/6，对音乐进行重新采样，每C个点采集一个点，得到长度为6秒的音频；
[0025]对于时长Ta大于3秒并小于6秒的音乐，获取音乐的时长Ta，计算缺少时间D＝6
‑
Ta，从头开始截取时长为D的音频补充到原音频后面，得到长度为6秒的音频。
[0026]进一步地，提取所述标准时长的音乐文件的MFCC特征，得到MFCC特征矩阵，包括：
[0027]使用librosa工具提取音乐文件的MFCC特征；
[0028]设置采样率为22050，hop_lenth值为1040；
[0029]得到128*128的MFCC特征矩阵。
[0030]进一步地，所述情感标签根据Russell的二维情感模型分为高兴、悲伤、沮丧、平静4个类别。
[0031]第二方面，本专利技术还提供一种用于音乐治疗的音乐播放装置，包括：
[0032]音乐治疗方案获取模块，用于获取音乐治疗师制定的音乐治疗方案，所述方案至少包括以下一项：音乐列表、治疗周期、每次播放音乐的音量、每次播放音乐的时长；
[0033]音乐治疗方案发送模块，用于将所述音乐治疗方案发送至音乐治疗设备端；
[0034]事件标签接收模块，用于接收所述音乐治疗设备端发送的音乐治疗事件标签，所述事件标签至少包括以下一项：每次播放音乐的开始时间、播放音乐的名称、播放音乐的音量、播放音乐的时长、结束播放时间；
[0035]事件标签比对模块，用于比对所述事件标签与所述方案，当所述事件标签与所述方案内容存在差异时，生成预警信息。
[0036]进一步地，还包括：
[0037]音乐文件获取模块，用于获取音乐治疗师和/或用户上传的音乐文件和所述音乐文件对应的情感标签；
[0038]特征信息提取模块，用于提取所述音乐文件的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一项：音乐时长、节拍速度、节奏重拍、过零率、平均音高、平均曲调、频谱图、梅尔倒谱系数和MFCC特征矩阵；
[0039]情感标签分类模块，用于当所述音乐治疗师和/或用户上传的音乐文件未设置情感标签，将所述音乐文件的特征信息输入训练好的CNN
‑
LSTM模型，得到所述音乐文件对应的情感标签；
[0040]音乐文件存储模块，用于将所述音乐治疗师和/或用户上传的音乐文件和所述音乐文件的文件信息存储到数据库中，其中，所述文件信息包括以下至少一项：音乐名字、音乐时长、上传时间、情感标签、过零率、频谱图、MFCC特征矩阵。
[0041]第三方面，本专利技术还提供一种用于音乐治疗的音乐播放系统，其特征在于，包括：
[0042]至少一个云服务器以及至少一个音乐治疗设备端；所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于音乐治疗的音乐播放方法，其特征在于，包括以下步骤：获取音乐治疗师制定的音乐治疗方案，所述方案至少包括以下一项：音乐列表、治疗周期、每次播放音乐的音量、每次播放音乐的时长；将所述音乐治疗方案发送至音乐治疗设备端；接收所述音乐治疗设备端发送的音乐治疗事件标签，所述事件标签至少包括以下一项：每次播放音乐的开始时间、播放音乐的名称、播放音乐的音量、播放音乐的时长、结束播放时间；比对所述事件标签与所述方案，当所述事件标签与所述方案内容存在差异时，生成预警信息。2.根据权利要求1所述的一种用于音乐治疗的音乐播放方法，其特征在于，还包括以下步骤：获取音乐治疗师和/或用户上传的音乐文件和所述音乐文件对应的情感标签；提取所述音乐文件的特征信息，其中，所述特征信息包括以下至少一项：音乐时长、节拍速度、节奏重拍、过零率、平均音高、平均曲调、频谱图、梅尔倒谱系数和MFCC特征矩阵；当所述音乐治疗师和/或用户上传的音乐文件未设置情感标签，将所述音乐文件的特征信息输入训练好的CNN
‑
LSTM模型，得到所述音乐文件对应的情感标签；将所述音乐治疗师和/或用户上传的音乐文件和所述音乐文件的文件信息存储到数据库中，其中，所述文件信息包括以下至少一项：音乐名字、音乐时长、上传时间、情感标签、过零率、频谱图、MFCC特征矩阵。3.根据权利要求2所述的一种用于音乐治疗的音乐播放方法，其特征在于，将所述音乐文件的特征信息输入训练好的CNN
‑
LSTM模型，得到所述音乐文件对应的情感标签，包括：将所述音乐文件的时长进行归一化处理，得到标准时长的音乐文件；提取所述标准时长的音乐文件的MFCC特征，得到MFCC特征矩阵，并将所述MFCC特征矩阵输入所述CNN
‑
LSTM模型的CNN网络层；提取所述标准时长的音乐文件的音乐特征，并将所述音乐特征输入所述CNN
‑
LSTM模型的LSTM网络层；其中，所述音乐特征包括以下至少一项：节拍速度、节奏重拍、过零率、平均音高、平均曲调特征；将所述CNN网络层和所述LSTM网络层的结果输入到所述CNN
‑
LSTM模型的线性层，所述线性层的输出经过softmax函数后得到分类概率分布，即所述音乐文件对应的情感标签。4.根据权利要求3所述的一种用于音乐治疗的音乐播放方法，其特征在于，将所述音乐文件的时长进行归一化处理，包括：获取所述音乐文件的时长Ta；对于时长Ta大于6秒的音乐，设置采样间隔为C＝Ta/6，对音乐进行重新采样，每C个点采集一个点，得到长度为6秒的音频；对于时长Ta大于3秒并小于6秒的音乐，获取音乐的时长Ta，计算缺少时间D＝6
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Ta，从头开始截取时长为D的音频补充到原音频后面，得到长度为6秒的音频。5.根据权利要求3所述的一种用于音乐治疗的音乐播放方法，其特征在于，提取所述标准时长的音乐文件的MFCC特征，得到MFCC特征矩阵，包括：使用librosa工具提取音乐文件的MFCC特征；
设置采样率为22050，hop_lenth值为1040；得到128*128的MFCC特...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱丽娜，谭恩泽，蔡旭刚，潘家辉，易晨越，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：