本发明专利技术公开了一种复杂系统理论驱动的自适应音乐生成与脑电反馈系统，包括脑电采集模块、信号处理模块、专注力评估模块、音乐复杂度映射模块与音乐生成模块，本发明专利技术采用音乐脑电信息反馈技术，通过实时调节音乐复杂度参数，生成匹配被试专注力水平的音乐刺激，从而调节被试的心理状态和认知功能，该系统具有自适应性和实时性，能够有效提高被试的专注力水平和认知能力。认知能力。认知能力。
【技术实现步骤摘要】
一种复杂系统理论驱动的自适应音乐生成与脑电反馈系统
[0001]本专利技术属于复杂系统理论和音乐艺术领域，具体涉及一种复杂系统理论驱动的自适应音乐生成与脑电反馈系统及其方法。
技术介绍
[0002]音乐是人类智力活动的产物，也是人类文化的重要组成部分。音乐对人的身心有着巨大的影响，可以调节情绪、增强记忆、促进学习、改善睡眠等。音乐的创作和演奏是一种高级的认知活动，需要大脑的多个区域协同工作。音乐与大脑之间的关系一直是神经科学、心理学和音乐学等领域的研究热点。
[0003]脑电波是人脑神经电活动的表现，包含着丰富的神经信息。脑电波可以反映人的思维、情感、注意力等心理状态，也可以指导人的行为和活动。脑电波与音乐之间存在着密切的联系，音乐可以影响脑电波的频率、振幅和相位等参数，而脑电波也可以用来生成音乐。脑电波与音乐之间的转换是一种新颖的数据可听化技术，也是一种创新的音乐艺术表现形式。
[0004]音乐脑电信息反馈技术是一种利用脑电波生成音乐刺激，并将音乐刺激反馈给被试，形成一个闭环反馈系统的技术；该技术可以根据被试的心理状态和认知功能，实时生成匹配的音乐刺激，从而调节被试的心理状态和认知功能。该技术结合了神经科学、音乐学、复杂系统理论等多个学科的知识，具有实时性、个性化和自适应性等特点，可用于教育、娱乐、医疗等领域。
技术实现思路
[0005]为解决上述问题，本专利技术公开了一种复杂系统理论驱动的自适应音乐生成与脑电反馈系统，该系统可以根据被试的脑电信号评估其专注力水平，并实时生成相应复杂度的音乐刺激，从而调节被试的专注力水平。
[0006]为达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：一种复杂系统理论驱动的自适应音乐生成与脑电反馈系统，包括：（1）脑电采集模块：用于采集被试的脑电信号，并将脑电信号传输至一个信号处理模块；（2）信号处理模块：用于对脑电信号进行滤波、分析和特征提取，得到被试的专注力指数和脑电状态；（3）专注力评估模块：用于根据脑电信号的特征计算被试的专注力指数；（4）音乐复杂度映射模块：用于根据专注力指数和预设的映射函数确定音乐复杂度参数；（5）音乐生成模块：用于根据被试的专注力指数和脑电状态，生成相应复杂度的音乐刺激，并将音乐刺激传输至一个音频输出模块。
[0007]进一步的，所述脑电信号采集模块包括多个脑电电极和一个脑电放大器。
[0008]进一步的，所述信号处理模块具体包括：（1）一个滤波器，用于对脑电信号进行去噪和增强；（2）一个功率谱分析器，用于计算脑电信号的功率谱密度，并得到各个频段（如δ、θ、α、β等）的相对功率；（3）一个专注力评估器，用于根据各个频段的相对功率，计算被试的专注力指数；（4）一个状态分类器，用于根据各个频段的相对功率，判断被试的脑电状态（如放松、警觉、紧张等）。
[0009]进一步的，所述专注力评估模块采用支持向量机算法对脑电信号的特征进行分类，并输出专注力指数。
[0010]进一步的，所述音乐复杂度映射模块采用线性或非线性函数将专注力指数映射到音乐复杂度参数上。
[0011]进一步的，所述音乐复杂度参数包括音高、节奏、和声、旋律和音色等方面。
[0012]进一步的，所述音乐生成模块具体包括：（1）一个音乐复杂度参数设定器，用于根据被试的专注力指数和脑电状态，设定音乐刺激的复杂度参数，如音高、节奏、和声、旋律和音色等；（2）一个音乐生成器，用于根据音乐复杂度参数，采用元胞自动机或人工神经网络等复杂系统理论生成音乐刺激。
[0013]进一步的，所述音乐刺激可以是单声部或多声部的音乐，可以是纯音乐或带有歌词的音乐，可以是固定的或随机的音乐。
[0014]进一步的，所述系统还包括一个音频输出模块：用于将音乐刺激输出给被试，形成一个闭环反馈系统。
[0015]进一步的，所述系统还包括一个用户界面模块，用于显示被试的脑电信号、专注力指数和音乐复杂度参数等信息，并提供相应的控制选项。
[0016]本专利技术的有益效果是：（1）本专利技术利用脑电信号作为反馈信息，实现了音乐刺激与被试心理状态之间的动态匹配，提高了音乐刺激的有效性和个性化；（2）本专利技术采用复杂系统理论生成音乐刺激，增加了音乐刺激的多样性和随机性，避免了单调重复和预测性强的问题；（3）本专利技术可以根据不同场景和目标，调节被试的专注力水平，有利于提高被试的学习、工作和生活质量。
附图说明
[0017]图1是本专利技术的模块框架示意图；图2 是本专利技术的模型框架设计细节示意图；图3 是本专利技术的实验操作流程图。
实施方式
[0018]下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本专利技术，应理解下述具体实施方式仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。
[0019]本专利技术提供了一种基于音乐脑电信息反馈技术的自适应音乐生成系统，包括脑电采集设备、专注力评估算法、音乐生成模型、音乐播放设备和用户界面，如图1所示。
[0020]脑电采集设备用于采集被试在不同音乐刺激下的脑电波活动，可以是任何能够测量和记录脑电信号的设备，例如脑电帽、脑电头环或脑电耳机等。脑电采集设备将脑电信号进行滤波、去噪、分段和特征提取后传输给专注力评估算法进行处理。
[0021]专注力评估算法用于评估被试在不同音乐刺激下的专注力水平，并将专注力数据映射到音乐复杂度参数上。专注力评估算法可以是任何能够从脑电信号中提取和分析专注力相关特征的算法，例如基于功率谱密度、熵、相干性或神经网络等方法。专注力评估算法根据被试的脑电信号特征，计算出一个介于0到1之间的专注力指数，并将其映射到一个介于0到1之间的音乐复杂度参数上。音乐复杂度参数反映了音乐刺激的复杂程度，包括音符数量、音符间隔、节奏变化、和声变化等因素。一般来说，专注力指数越高，音乐复杂度参数越高，反之亦然。
[0022]音乐生成模型基于复杂系统理论构建自适应的音乐生成模型，根据被试的脑电波状态实时生成匹配的音乐刺激。音乐生成模型可以是任何能够根据输入参数生成音乐序列的模型，例如基于马尔可夫链、遗传算法、深度学习或神经元振荡器等方法。音乐生成模型接收来自专注力评估算法的音乐复杂度参数作为输入，根据预设的规则和约束，生成一段符合该参数要求的音乐序列，并将其传输给音乐播放设备进行播放。
[0023]音乐播放设备用于播放生成的音乐刺激，可以是任何能够播放数字音频文件的设备，例如扬声器、耳机或手机等。音乐播放设备将生成的音乐刺激以适当的声量和质量播放给被试。
[0024]用户界面用于显示被试的脑电信号、专注力指数和音乐复杂度参数等信息，并提供相应的控制选项。
[0025]系统模块及使用说明本系统是一种基于音乐脑电信息反馈技术的自适应音乐生成系统，其目的是根据被试的脑电信号实时生成适合其心理状态的音乐刺激，从而提高被试的专注力和放松度。本系统包括以下五个模块：（1）脑电信号采集模块该模块负责采集被试的脑电信号，并将其转换为数字信号。具体步骤如下：（a）采用多导联脑电帽，将脑电电极按照国际10...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种复杂系统理论驱动的自适应音乐生成与脑电反馈系统，其特征在于：包括：（1）脑电采集模块：用于采集被试的脑电信号，并将脑电信号传输至一个信号处理模块；（2）信号处理模块：用于对脑电信号进行滤波、分析和特征提取，得到被试的专注力指数和脑电状态；（3）专注力评估模块：用于根据脑电信号的特征计算被试的专注力指数；（4）音乐复杂度映射模块：用于根据专注力指数和预设的映射函数确定音乐复杂度参数；（5）音乐生成模块：用于根据被试的专注力指数和脑电状态，生成相应复杂度的音乐刺激，并将音乐刺激传输至一个音频输出模块。2.根据权利要求1所述的一种复杂系统理论驱动的自适应音乐生成与脑电反馈系统，其特征在于：所述脑电信号采集模块包括多个脑电电极和一个脑电放大器，该模块负责采集被试的脑电信号，并将其转换为数字信号，具体步骤如下：（a）采用多导联脑电帽，将脑电电极按照国际10
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20系统放置在被试的头皮上，以捕捉不同区域的脑电活动；（b）使用生理放大器，将微弱的脑电信号放大到可测量的范围，同时进行阻抗匹配和隔直流处理；（c）通过模数转换器，将模拟的脑电信号转换为数字信号，以便后续的计算机处理。3.根据权利要求1所述的一种复杂系统理论驱动的自适应音乐生成与脑电反馈系统，其特征在于：所述信号处理模块包括一个数字滤波器、一个小波去噪器、一个分段器和一个特征提取器，该模块负责对数字信号进行滤波、去噪、分段和特征提取，具体步骤如下：（a）使用带通滤波器，将数字信号中不属于脑电频段的噪声滤除；（b）使用小波变换去噪，将数字信号分解为不同尺度和频率的小波系数，然后根据阈值或其他方法去除小波系数中的噪声成分；（c）使用固定窗口分段，将数字信号按照一定的时间间隔划分为若干个数据段，以便对每个数据段进行特征提取；（d）提取功率谱密度特征，对每个数据段进行傅里叶变换或其他方法，计算其在不同频带的功率谱密度或其他特征。4.根据权利要求1所述的一种复杂系统理论驱动的自适应音乐生成与脑电反馈系统，其特征在于：所述专注力评估模块采用支持向量机算法对脑电信号的特征进行分类，并输出专注力指数，具体步骤如下：（a）使用线性回归模型，根据已有的脑电信号和专注力测试数据，建立专注力指数和脑电信号特征之间的关系；（b）专注力指数 = a + b * θ / β，其中a和b是回归系数，θ和β是脑电信号的θ波和β波的功率谱密度，这个公式是根据脑电信号的频带特性和专注力的心理学定义而得到的；（c）其中，θ波反映了被试的放松程度，β波反映了被试的警觉程度，两者的比值可以反映被试的专注力水平，越高则越专注。5.根据权利要求1所述的一种复杂系统理论驱动的自适应音乐生成与脑电反馈系统，
其特征在于：...
【专利技术属性】
技术研发人员：王爱民，高茂森，盛洋洋，王唯逸，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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