【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种音乐自适应调节方法及设备。
技术介绍
1、在现代学习环境中，背景音乐被广泛应用于优化学习体验，合适的背景音乐能够通过调节大脑神经的活跃度，有效提升学习者的专注度，同时加快信息处理的效率，让学习过程更高效。
2、然而，现有音乐播放系统大多采用固定播放列表或基于用户预设偏好进行推荐。这导致音乐与学习活动之间可能存在不匹配，例如，在需要高度专注的深度阅读时播放过于活跃的音乐，或在用户疲劳时播放过于平缓的音乐，背景音乐反而对学习进程造成干扰，降低学习效率。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种音乐自适应调节方法及设备，用于解决如下技术问题：背景音乐与学习活动之间不匹配时，背景音乐反而对学习进程造成干扰，降低学习效率。
2、本申请实施例采用下述技术方案：
3、本申请实施例提供一种音乐自适应调节方法。包括，根据智能眼镜获取到的学习场景信息，进行任务匹配与任务分析，得到学习任务信息；其中，学习任务信息至少包括下列之一：学习任务类型、...
【技术保护点】
1.一种音乐自适应调节方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据智能眼镜获取到的学习场景信息，进行任务匹配与任务分析，得到学习任务信息，具体包括，在对所述学习任务类型进行确定时：
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述根据智能眼镜获取到的学习场景信息，进行任务匹配与任务分析，得到学习任务信息，具体包括，在对所述学习任务时长进行确定时：
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据智能眼镜获取到的学习场景信息，进行任务匹配与任务分析，得到学习任务信息，具体包括，在对所述学习任务难度级别
...【技术特征摘要】
1.一种音乐自适应调节方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据智能眼镜获取到的学习场景信息，进行任务匹配与任务分析，得到学习任务信息，具体包括，在对所述学习任务类型进行确定时：
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述根据智能眼镜获取到的学习场景信息，进行任务匹配与任务分析，得到学习任务信息，具体包括，在对所述学习任务时长进行确定时：
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据智能眼镜获取到的学习场景信息，进行任务匹配与任务分析，得到学习任务信息，具体包括，在对所述学习任务难度级别进行确定时：
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述对所述智能眼镜获取到的实时学习行为信...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹卫，张婉婷，史春苓，陈科科，
申请(专利权)人：杭州秋果计划科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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