【摘 要】
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为了能实时监测听众的情绪状态变化并据此调整音乐播放列表,本文中,基于便携式干电极脑电数据提出了一种脑电驱动的个性化情绪音乐推荐系统的算法框架,并在Android平台上进行了初步开发实现.以效价和唤醒度二维情绪模型为基准,将脑电和相应种子歌曲映射到各个情绪坐标象限内,从而建立映射关系.然后应用美尔频率倒谱系数分析音乐库中各歌曲与种子歌曲之间的相似度并进行排序.最后,在播放歌曲阶段,通过脑电来识别听众
【机 构】
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中国信息通信研究院泰尔终端实验室,北京 100191 北京信息科技大学,北京 100101
【出 处】
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第五届全国可穿戴计算学术会议暨2015可穿戴与医学变革研讨会
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为了能实时监测听众的情绪状态变化并据此调整音乐播放列表,本文中,基于便携式干电极脑电数据提出了一种脑电驱动的个性化情绪音乐推荐系统的算法框架,并在Android平台上进行了初步开发实现.以效价和唤醒度二维情绪模型为基准,将脑电和相应种子歌曲映射到各个情绪坐标象限内,从而建立映射关系.然后应用美尔频率倒谱系数分析音乐库中各歌曲与种子歌曲之间的相似度并进行排序.最后,在播放歌曲阶段,通过脑电来识别听众的情绪状态,根据事先获得的情绪状态匹配关系播放并实时调整相应的歌曲曲目列表.
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