良好的睡眠质量能够让我们保持头脑清醒、身体健康。然而,随着社会的发展,众多因素使得睡眠障碍发生率极高,严重影响人们的日常生活和身心健康。听音乐,作为一种非药理学、易于实施的助眠方法,已经被广泛研究及采用。现有研究已经证明了听音乐对睡眠质量改善的积极作用,但在助眠音乐的识别选取上,存在着主观、无明确衡量指标、低效、高成本等问题,不利于音乐助眠的实际推广应用。因此,本文提出了一种助眠音乐识别方法并证明其效果,克服了现有方法的缺陷,能够促进音乐助眠的落地应用。本文的主要工作及创新点如下:(1)提出了基于音频特征的助眠音乐识别方法,其具有客观、量化、高效、低成本的特点。它克服了现有文献中传统方法主观、无明确衡量指标、低效、高成本的问题,为音乐助眠的广泛落地应用提供了技术支撑。(2)训练了助眠音乐识别模型,并验证了其有效性。通过构建音乐数据库、提取音频特征、应用机器学习的方法进行模型训练、效果验证实验等,证明了本文提出的基于音频特征的助眠音乐识别方法有效,并通过因子分析确定了对于助眠音乐识别有益的8种关键音频特征。(3)设计了助眠音乐移动应用。该应用基于本文提出的助眠音乐识别方法,为用户提供科学有效且个性化的助眠音乐,解决了现有各类助眠应用的音乐分类主观低效、无科学支撑、不个性化匹配等问题,为助眠音乐的应用设计提供了新思路。本文以设计为驱动,通过技术的手段,在音乐艺术和人文关怀之间构建了桥梁,研究成果为音乐助眠领域的理论及应用提供了有益的参考和借鉴。