【摘 要】
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人们在快节奏的工作和生活中容易感受到压力,从而产生焦虑情绪,长期的焦虑情绪严重影响个体的社会生活与交际。对于影响情绪的方式而言,音乐是非入侵的有效方法,目前音乐治疗是焦虑人群减压的广泛应用手段。传统的音乐治疗缺少个体对音乐感知的针对性,人工编曲需要大量专业音乐知识且耗时耗力。结合生理信号采集系统和深度学习模型,提出一种利用多生理信号判断个体对音乐片段感知状态并反馈,由计算机重新作曲进行调节减压的技
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人们在快节奏的工作和生活中容易感受到压力,从而产生焦虑情绪,长期的焦虑情绪严重影响个体的社会生活与交际。对于影响情绪的方式而言,音乐是非入侵的有效方法,目前音乐治疗是焦虑人群减压的广泛应用手段。传统的音乐治疗缺少个体对音乐感知的针对性,人工编曲需要大量专业音乐知识且耗时耗力。结合生理信号采集系统和深度学习模型,提出一种利用多生理信号判断个体对音乐片段感知状态并反馈,由计算机重新作曲进行调节减压的技术。为了判别个体对音乐片段的感知程度,搭建基于多通道生理信号情绪识别模型,目的得到影响焦虑转为平缓情绪时对应的音乐片段。选择与情感密切相关的脑电信号、心电信号、呼吸信号,利用多种信号之间的表征互补性构建特征级融合的情绪识别模型,可有效识别焦虑与平缓情绪。多通道生理信号情绪识别模型经过实验统计,结果表明,识别焦虑平均准确率达到82.36%,识别平缓平均准确率达到85.73%,相比单一脑电信号识别焦虑情绪和平缓情绪的准确率分别提高6.48%,8.57%。针对现有的计算机作曲的问题,搭建基于深度学习的减压音乐重构模型。在长短期记忆循环神经网络（LSTM）中引入栈式自编码器（SAE）,搭建SAE-LSTM网络用于重构减压音乐,重构后得到有效减压的高质量音乐。首先计算平缓情绪时对应音乐片段的频谱质心,选取相似频谱质心的音乐片段作为重构音乐网络的训练集。然后训练集经过One-hot编码输入SAE-LSTM网络,重构得到减压音乐序列。最后实验结果表明,经过统计学方法计算SAE-LSTM网络比LSTM网络生成的音乐和谐度更高,音符分布均方误差小。此外,结果表明SAE提取到音乐潜在的特征,使SAE-LSTM网络更好学习到音符之间依赖的关系。基于以上研究,设计减压实验分为对照组和实验组。通过焦虑自评量表（SAS）和汉密尔顿焦虑量表（HAMA）对焦虑人群进行实验测评,统计结果验证了基于多生理信号的减压音乐重构系统的有效性。
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