CN105268080A - 情绪调控系统及其调控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种情绪调控系统及其调控方法。情绪调控系统的生理情绪处理装置包含情绪特征处理单元及生理情绪分析单元,情绪特征处理单元依据使用者聆听第一音乐信号所产生的生理信号而输出生理特征信号,生理情绪分析单元依据生理特征信号分析使用者的生理情绪并产生生理情绪状态信号。音乐情绪处理装置的音乐特征处理单元由音乐信号中得到对应的音乐特征信号,音乐情绪分析处理单元由这些音乐特征信号中分析出这些音乐信号的音乐情绪,并依据生理情绪状态信号及目标情绪输出对应的第二音乐信号至使用者。
Description
技术领域
本发明涉及一种情绪调控系统及其调控方法,特别涉及一种以音乐将人类的生理情绪调控至预设情绪的情绪调控系统及其调控方法。
背景技术
在繁忙的现代社会中,沉重的工作压力及生活负担造成人们的生理与心理健康受到严重的威胁。如果人们长期处在高度的压力状况下,容易引起睡眠障碍(例如失眠)、情绪障碍(例如焦虑、忧郁、紧张),乃至引起心血管疾病。因此,适时检测自己的生理与情绪状态,并寻求一套适合自己的生理与情绪状态调解方式,以提高生活质量,避免过大的压力导致疾病的产生就显得非常的重要。
由于音乐无国界,而且向来是人类抒发情绪、减少压力及增进身心放松的最佳良方。因此,如何透过适当的音乐将人类的生理情绪调控至预设的情绪,例如由悲伤的情绪状态调控至快乐的情绪状态,或由激动的情绪状态调控至平静的情绪状态等,已成为重要课题之一。
发明内容
鉴于上述课题,本发明的目的为提供一种情绪调控系统及其调控方法,可透过渐进的方式将使用者的生理情绪调控至预设的目标情绪,以促进人类的生理与心理的健康。
为达上述目的,依据本发明的一种情绪调控系统,其可将使用者的生理情绪调控至目标情绪,并包括生理情绪处理装置以及音乐情绪处理装置。生理情绪处理装置包含情绪特征处理单元及生理情绪分析单元,情绪特征处理单元依据使用者聆听第一音乐信号所产生的生理信号而输出生理特征信号,生理情绪分析单元依据生理特征信号分析使用者的生理情绪并产生生理情绪状态信号。音乐情绪处理装置电性连接生理情绪处理装置,并包含音乐特征处理单元及音乐情绪分析处理单元,音乐特征处理单元由多个音乐信号中得到多个对应的音乐特征信号,音乐情绪分析处理单元由这些音乐特征信号中分析出这些音乐信号的音乐情绪,并依据生理情绪状态信号及目标情绪输出对应的第二音乐信号至使用者。
为达上述目的,依据本发明的一种情绪状态调控方法,与情绪调控系统配合,并可将使用者的生理情绪调控至目标情绪,情绪调控系统包含生理情绪处理装置及音乐情绪处理装置,生理情绪处理装置具有情绪特征处理单元及生理情绪分析单元,音乐情绪处理装置具有音乐特征处理单元及音乐情绪分析处理单元,调控方法包括以下步骤:借由音乐特征处理单元透过音乐特征取值法由多个音乐信号中得到多个对应的音乐特征信号;借由音乐情绪分析处理单元由这些音乐特征信号中分析出这些音乐信号的音乐情绪;由这些音乐信号的音乐情绪中选择与目标情绪相同的第一音乐信号,并输出第一音乐信号;感测使用者聆听第一音乐信号所产生的生理信号,并由情绪特征处理单元依据生理信号输出生理特征信号;由生理情绪分析单元依据生理特征信号分析使用者的生理情绪而产生生理情绪状态信号;由音乐情绪分析处理单元比对生理情绪状态信号及目标情绪的目标情绪信号;以及当生理情绪状态信号与目标情绪信号不符合时,则由这些音乐信号的音乐情绪中挑选与目标情绪相同的第二音乐信号,并输出第二音乐信号。
承上所述,因本发明的情绪调控系统及其调控方法中,生理情绪处理装置的情绪特征处理单元可依据使用者聆听第一音乐信号所产生的生理信号而输出生理特征信号,而生理情绪分析单元依据生理特征信号分析使用者的生理情绪并产生生理情绪状态信号。另外,音乐情绪处理装置的音乐特征处理单元可由多个音乐信号中得到多个对应的音乐特征信号,而音乐情绪分析处理单元由这些音乐特征信号中分析出这些音乐信号的音乐情绪,并依据生理情绪状态信号及目标情绪输出对应的第二音乐信号至使用者。借此,使得本发明的情绪调控系统及其调控方法可透过渐进的方式将使用者的生理情绪调控至预设的目标情绪,以促进人类的生理与心理的健康。
附图说明
图1A为生理情绪与音乐情绪的二维情绪平面示意图。
图1B为本发明优选实施例的一种情绪调控系统的功能框图。
图1C为本发明优选实施例的一种情绪调控系统的另一功能框图。
图2A为明亮度特征示意图。
图2B为频谱滑动特征示意图。
图2C为音乐信号频谱分析示意图。
图2D为音乐信号音乐色谱示意图。
图2E为音乐信号特征示意图。
图2F为另一音乐速度特征示意图。
图2G为音乐信号波封示意图。
图3为本发明另一优选实施例的一种情绪调控系统的功能框图。
图4为本发明优选实施例的一种情绪状态调控方法的流程示意图。
具体实施方式
以下将参照相关图式,说明依本发明优选实施例的情绪调控系统及其调控方法,其中相同的组件将以相同的参照符号加以说明。
请参照图1A及图1B所示,其中,图1A为生理情绪与音乐情绪的二维情绪平面示意图,而图1B为本发明优选实施例的一种情绪调控系统1的功能框图。
情绪调控系统1可将使用者的生理情绪利用音乐调控的方式调整至目标情绪,而目标情绪可预先于二维情绪平面上进行设定。如图1A所示,二维情绪平面系为正向度(Valence)与激昂度(Arousal)所构成的平面。本实施例假设使用者目前的生理情绪位于正向度与激昂度均为负向的位置(可称为负向情绪状态),而预定的目标情绪例如为正向度与激昂度均为正向的位置(可称为正向情绪状态)。换句话来说,情绪调控系统1的目的是透过音乐,以渐近式的方式将使用者的情绪例如由负向情绪状态调控至正向情绪状态。或者,也可将使用者的情绪由正向情绪状态调控至平静位置,或调控至负向情绪状态,本发明并不限定。
如图1B所示,情绪调控系统1包括生理情绪处理装置2以及音乐情绪处理装置3。于结构上来说,生理情绪处理装置2及音乐情绪处理装置3可分别为独立的构件,或者也可整合成单一构件。在本实施例中,系将生理情绪处理装置2及音乐情绪处理装置3整合成单一构件的耳机式构件为例。因此,使用者只要配戴耳机式构件的情绪调控系统1就可调控其生理情绪。
生理情绪处理装置2包含情绪特征处理单元21及生理情绪分析单元22。另外,生理情绪处理装置2更包含生理感测单元23。
情绪特征处理单元21可依据使用者聆听第一音乐信号MS1所产生的生理信号PS而输出生理特征信号PCS。本实施例之生理感测单元23为耳道式量测单元,用以感测使用者的生理情绪而得到生理信号PS。其中,生理感测单元23具有三组光感测组件(图未显示),这些光感测组件所发出的感测光线可为红光、或红外光、或绿光,并不限定。每一光感测组件可包含发光组件及光学感测组件,而三组发光组件可发出三组互为120度分布的光线,使得生理信号PS可包含三组互为120度的生理信号值。其中,发光组件可发出光线射向外耳道,当光线经由外耳道的反射或光线由外耳道进入人体绕射而出时可被光学感测组件所接收,光学感测组件接收后输出生理信号PS,而生理信号PS为一光体积变化信号(Photoplethysmography,PPG)。由于人体脉搏产生时,全身血管的血流量亦会产生变化,代表血管内的血红素及脱氧血红素的含量也会改变。其中,血红素及脱氧血红素对于特殊波长的光线具有相当敏感的特性(例如:红光、红外光或绿光),因此若以发光组件(如发光二极管)发出红光、红外光或绿光(红光的波长范围为622~770nm,红外光的波长范围为771~2500nm,绿光的波长长范围为492~577nm)射向外耳道皮肤底下的组织及血管,然后以光学感测组件(如光敏组件)接收反射或穿透过皮肤的光线,透过接收回来的光线强弱,可得到血管内血流变化的情形,这种变化称之为光体积变化信号(PPG)。PPG是一种因血液循环系统而产生的物理量,当心脏在收缩及舒张时,血管内单位面积的血流量会造成周期性的变化。由于PPG信号变化是因心脏搏动造成,因此,光学感测组件所接收的反射或绕射的光线能量程度即可对应到脉搏。因此,透过耳道式的生理感测单元23可量测到人体的脉搏及血氧浓度的变化,以得到该使用者的生理信号PS(代表使用者当下的生理情绪)。其中,生理信号PS可包含一段感测期间的多个取样时间点的信号。
在实施上,当使用者选定了目标情绪(假设为正向情绪状态)并配戴整合成单一构件的情绪调控系统1后,生理感测单元23就可立即感测使用者目前的生理情绪(假设此时为负向情绪状态),而情绪调控系统1则依据使用者的目前的生理情绪及选定的目标情绪选择第一音乐信号MS1(例如选择正向度与激昂度均为正向的乐曲),并透过音乐输出单元(图未显示)输出第一音乐信号MS1至生理情绪处理装置2,生理情绪处理装置2再透过音乐输出单元播放给使用者听。当使用者聆听第一音乐信号MS1后,生理感测单元23再感测聆听第一音乐信号MS1后该使用者的生理信号PS,而情绪特征处理单元21再分析此时的生理信号PS而输出对应的生理特征信号PCS,且生理情绪分析单元22可依据生理特征信号PCS分析使用者聆听第一音乐信号MS1当下所产生的生理情绪,并产生生理情绪状态信号PCSS。因此,此时的生理情绪状态信号PCSS具有使用者聆听第一音乐信号MS1的生理情绪反应(可对应至二维情绪平面的位置)。
音乐情绪处理装置3电性连接生理情绪处理装置2,并包含音乐特征处理单元31及音乐情绪分析处理单元32。另外,音乐情绪处理装置3进一步可包括音乐信号输入单元33。其中,透过音乐信号输入单元33输入多个音乐信号MS至音乐特征处理单元31。多个音乐信号MS即为多个乐曲。
音乐特征处理单元31可由输入的这些音乐信号MS中得到多个对应的音乐特征信号MCS,每一个音乐特征信号MCS可具有该音乐信号MS的多个音乐特征值,而音乐情绪分析处理单元32可由这些音乐特征信号MCS中分析出每一首音乐信号MS的音乐情绪。换句话来说,音乐情绪分析处理单元32可分析这些音乐特征信号MCS而得到每一首音乐信号MS对应的音乐情绪,使得每一首音乐信号MS也可与生理情绪一样,可于二维情绪平面中找到其对应的音乐情绪位置。值得一提的是,音乐特征处理单元31及音乐情绪分析处理单元32可先处理及分析这些音乐信号MS,并于调控使用者情绪之前得到每一首音乐信号MS对应的音乐情绪。
另外,当生理情绪处理装置2产生生理情绪状态信号PCSS后,音乐情绪分析处理单元32可依据生理情绪状态信号PCSS及目标情绪输出对应的第二音乐信号MS2至使用者。换句话来说,音乐情绪分析处理单元32可比对使用者聆听第一音乐信号MS1所产生的生理情绪状态信号PCSS及目标情绪,若两者不符合,则音乐情绪分析处理单元32可由这些音乐信号MS的音乐情绪中挑选出可将使用者的情绪调整成目标情绪的第二音乐信号MS2。值得说明的是,生理情绪处理装置2与音乐情绪处理装置3之间的信号传送(例如生理情绪状态信号PCSS、第一音乐信号MS1及第二音乐信号MS2)可透过无线传输模块或有线传输模块传输。其中,无线传输模块的传输方式可为射频传输方式、红外线传输方式及蓝芽传输方式的其中之一,并不限定。
若使用者聆听第二音乐信号MS2后,其对应的生理情绪与目标情绪还不符合时,则音乐情绪分析处理单元32可继续挑选出第三音乐信号并传送至使用者,以渐近式地将使用者的情绪调控至目标情绪。
另外,请参照图1C所示,以进一步说明情绪调控系统1的详细作动方式。其中,图1C为情绪调控系统1的另一功能框图。
在本实施例中,情绪特征处理单元21具有生理特征撷取组件211及生理特征降维组件212,生理特征撷取组件211以生理特征取值法分析使用者聆听音乐信号所产生的生理信号PS而得到多个生理特征值。其中,生理特征取值法可为时域特征值取值法、或频域特征值取值法、或非线性特征值取值法,或其组合,并不限定。
时域特征值取值法是针对脉搏信号的时域变化进行分析,典型的分析方法为统计法,是将脉搏间期做各种统计学上有关变异大小的计算,求得各项脉搏频率变异(PRV)的时域指标。其中,时域特征值取值法可选自脉搏间期的标准差(SDNN,正常心跳间期的标准偏差代表总脉搏变异性)、脉搏间期差值平方和的均方根(RMSSD,正常心跳间期差值平方和的均方根可评估短时间脉搏变异性)、相邻脉搏间期差值超过50毫秒的个数(NN50count,相邻正常心跳间期差值超过50毫秒的个数)、相邻脉搏间期差值超过50毫秒的比例(pNN50,相邻正常心跳间期差值超过50毫秒的比例)、脉搏间期差异的标准差(SDSD,相邻正常心跳间期差异标准差)、每分钟脉搏数(BPM)、P波间距的中位数(Median_PPI,所有正常心跳间期的中位数)、P波间距的四分位差(IQR_PPI,所有正常心跳间期的第一四分位数)、P波间距的平均绝对标准偏差(MAD_PPI,所有正常心跳间期的平均偏差)、P波间距差异的平均(Diff_PPI,所有相邻正常心跳间期的绝对差值)、P波间距的变异系数(CV_PPI,所有正常心跳间期的变异系数)及P波间距的范围(Range,最大正常心跳间期与最小正常心跳间期的差值)中的至少一种。
另外,频域特征值取值法是利用离散傅立叶变换(DiscreteFourierTransform,DFT)将脉搏间隔的时间序列转换为频域,以功率频谱密度(PSD)或是频谱分布的方式来求得各项PRV的频域指标(例如HF、LF)。其中,频域特征值取值法可选自极低频能量(VLFpower,极低频功率,频率范围为0.003~0.04Hz)、低频能量(LFpower,低频功率,频率范围为0.04~0.15Hz)、高频能量(HFpower,高频功率,频率范围为0.15~0.4Hz)、脉搏变异频谱分析总能量(TP,总功率,频率范围为0.003~0.4Hz)、低频能量与高频能量比值(LF/HF)、标准化低频能量(LFnorm)、标准化高频能量(HFnorm)、极低频能量比例(pVLF,极低频功率占总功率的百分比)、低频能量比例(pLF,低频功率占总功率的百分比)、高频能量比例(pHF,高频功率占总功率的百分比)、极低频能量峰值(VLFfr,VLF频率范围内波峰的频率)、低频能量峰值(LFfr,LF频率范围内波峰的频率)及高频能量峰值(HFfr,HF频率范围内波峰的频率)中的至少一种。
此外,非线性特征值取值法可选自庞卡莱图(PoincaréPoincarPlot)y轴向顺时钟转轴45度后,P波分布标准差(SD1,椭圆的宽度,代表短期的脉搏变异性)、庞卡莱图x轴向顺时钟转轴45度后,P波分布标准差(SD2,椭圆的长度,代表长期的脉搏变异性)及SD1与SD2比值(SD12,为交感神经的活动指标)中的至少一种。其中,非线性动态的脉搏变异性分析方法庞卡莱图为在时域下利用几何学的方法将原有的心跳间期打散并画在同一张2D图上,以显示连续区间的相关性。
另外,生理特征降维组件212以生理特征降维法由生理特征撷取组件211产生的这些生理特征值中选取至少一种生理特征值而输出生理特征信号PCS。其中,生理特征降维法可为线性识别分析法、或主成份分析法、或独立成份分析法、或广义鉴别分析法,或其组合,本发明并不限定。线性识别分析法可分别将生理特征撷取组件211输出的这些生理特征值分离为不同的信号群组,并将各这些群组的分布空间缩到最小而得到生理特征信号PCS。主成份分析法是以生理特征撷取组件211所撷取的这些生理特征值中的部份特征值代表这些生理特征值中的所有特征值而得到生理特征信号PCS。独立成份分析法是将相互之间具有相关性的这些生理特征值转化成彼此互相独立的特征值数据而得到生理特征信号PCS。而广义鉴别分析法将各生理特征值转换至核函数空间并分离为不同的信号群组,且将各信号群组分布空间缩到最小而得到生理特征信号PCS。
另外,如图1C所示,本实施例之生理情绪分析单元22具有生理情绪辨识组件221、生理情绪储存组件222及生理情绪显示组件223。生理情绪辨识组件221可辨识生理特征降维组件212输出的生理特征信号PCS,并产生生理情绪状态信号PCSS。换句话来说,生理情绪辨识组件221可辨识生理特征信号PCS是属于哪一种生理情绪,而生理情绪状态信号PCSS包含使用者听了第一音乐信号MS1后的生理情绪反应信号。另外,生理情绪储存组件222可储存生理特征信号PCS与生理信号PS的对应关系,而生理情绪显示组件223可显示生理情绪辨识组件221辨识生理特征信号PCS所得到的生理情绪状态,亦即显示使用者聆听第一音乐信号MS1后的生理情绪状态。
另外,音乐特征处理单元31包含音乐特征撷取组件311及音乐特征降维组件312。音乐特征撷取组件311分别以音乐特征取值法分析这些音乐信号MS而得到多个对应的音乐特征值(音乐信号MS可具有多个音乐特征值)。其中,音乐特征取值法可为音色(Timbre)特征值取值法、或音高(Pitch)特征值取值法、或节奏(Rhythm)特征值取值法、或力度(Dynamic)特征值取值法,或其组合,本发明并不限定。
音色特征值取值法可选自明亮度(Brightness)特征、频谱滑动(SpectralRolloff)特征及梅尔倒频谱系数(Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients,MFCC)特征中的至少一种。其中,如图2A所示,明亮度是使用频率超过1500Hz的能量占全部能量的比例与频率超过3000Hz的能量占全部能量之比例,以作为明亮度特征。另外,如图2B所示,频谱滑动是计算某频率值(例如6672.6Hz),使其以下能量占全部能量的85%,以及计算某频率值(例如8717.2Hz),使其以下能量占全部能量之95%,以作为频谱滑动特征。此外,梅尔倒频谱系数提供一个描述声音形状的光谱图,其中,梅尔倒频谱系数考虑到人类的听觉系统对低频的感知能力较强,故在撷取参数的时候会将低频的部分多取,高频的部分少取,所以在辨识率上,梅尔倒频谱系数比线性倒频谱系数有较令人满意的辨识效果。首先,将音乐信号的每一个音框经由快速傅利叶转换(FastFourierTransform,FFT)成为一串音框频谱序列。其中,傅立叶转换是将原始信号用正弦函数和余弦函数重新表示,利用傅利叶转换可以获得原始信号的组成成分,再将各音框的绝对振幅频谱送入一个「三角频带组」(triangularfilterbanks),其中频带中心即是梅尔刻度值,而频带的宽度为两相邻梅尔刻度差。接着计算各频带的能量值,然后再将所有频带的对数能量值进行离散余弦转换(DiscreteCosineTransform,DCT),以取得倒频谱系数(cepstralcoefficients),即为MFCC。由于梅尔倒频谱系数考虑到人类的听觉系统对低频的感知能力较强,因此,一般在撷取参数的时候只采用前13个部分(大多为低频成分)。
另外,音高特征值取值方法可选自调式(Mode)特征、和声(Harmony)特征、音高特征中的至少一种。调式是若干个具有不同音高的音的集合,这些音互相之间具有某种特定的音程关系,并在调式中担任不同的角色。调式是决定音乐风格和情绪正负向感受最重要的因素之一。其中,如图2C所示,系将声音频率图经过对数转换成音高分布图,把相同音准而不同音高的高(八度关系重迭),得出音乐色谱(chromagram),如图2D所示,再将其与各大小调之音乐色谱作相关性分析,将其相关性最高大调与小调之相关系数相减,得出此段音乐信号的主要调式,且各大调的相关系数加总与各小调的相关系数加总的差,可得出此段音乐信号是属于大调式或者是小调式。另外,和声通常是研究如何在同一时间演奏不同的音高而获得协调或不协调的效果。其中,将音乐信号转换为频域信号后,可由基本频率与其它频率的关联性求出不谐和泛音和粗糙度等特征。此外,音高是另一个音讯里面很重要的特征,音高代表声音频率的高低,而此频率指的是「基本频率」(FundamentalFrequency)。由基本频率至半音的转换可得出每个全音阶包含12个半音、每向上相隔一个全音阶,频率会变成两倍,以及人耳对音高的「线性感觉」是随着基本频率的对数值成正比。其中,针对音高特征,可取其平均值、标准差、中位数以及范围作为其特征代表。
另外,节奏特征值取值方法可选自音乐速度(Tempo)特征、节奏变异(Rhythmvariation)特征及衔接(Articulation)特征中的至少一种。其中,音乐速度一般都会以文字或数字标记于一首乐曲的开端,现代习惯以每分钟多少拍(BPM)作单位。在读入音乐信号后,透过表达式就可以找出该音乐信号在音量变化上的特性,如图2E所示,而这个轮廓称为Envelope(波封),再找出其波峰值,如图2F所示,以得到BPM。另外,节奏变异为计算音符长度的变异。一个音符长度可由波谷到波谷之间的距离来计算。经由算式计算,即可得到音符长度的变异。此外,衔接是音乐上的方向或技术,它影响到乐曲里音符之间的过渡或连续性。音乐上有许多不同种类的衔接,各有不同的效果,例如可包括连音、结音、断音、特断音、重音、突重音、连奏。因此,其计算方式为每个音符的起音时间占音符长度的比例的平均值,而起音时间为波谷到波峰的时间,如图2G所示。
另外,力度特征值取值方法可选自平均响度(Averageloudness)特征、响度变异(Loudnessvariation)特征及响度范围(Loudnessrange)特征中的至少一种。其中,力度代表声音的强度,又称音量、强度或能量,一首乐曲的音量变化,可先将歌曲切成数个音框,并由每个音框内的信号振幅大小来模拟。基本上,音量值可以两种方式计算:其一为计算每一个音框的绝对值的总和;其二为每个音框的平方值的总和,再取以10为底的对数值再乘以10。其中,平均响度是将每个音框算出的音量值,取所有音量值的平均为平均响度特征。另外,响度变异是将每个音框算出的音量值,取所有音量值的标准差为响度变异特征。而响度范围是将每个音框算出的音量值,取所有音量值之中最大音量与最小音量的差为响度范围特征。
请再参照图1C所示,音乐特征降维组件312以音乐特征降维法由这些音乐信号MS的这些音乐特征值中选取至少一种音乐特征值而得到对应的这些音乐特征信号MCS。其中,音乐特征降维法一样选自线性识别分析法、主成份分析法、独立成份分析法及广义鉴别分析法中的至少一种。线性识别分析法、主成份分析法、独立成份分析法及广义鉴别分析法已于上述中说明,不再赘述。
另外,本实施例之音乐情绪分析处理单元32具有音乐情绪分析判断组件321及个人生理情绪储存组件322及音乐情绪成分显示组件(图未显示)。其中,个人生理情绪储存组件322接收由生理情绪辨识组件221输出的生理情绪状态信号PCSS,并储存生理情绪状态信号PCSS与第一音乐信号MS1的对应关系(亦即使用者听第一音乐信号MS1后的个人情绪与第一音乐信号MS1的音乐特征信号MCS的对应关系)。
另外,音乐情绪分析判断组件321由这些音乐信号MS的这些音乐特征信号MCS中分析出每一首音乐信号MS的音乐情绪,并且再比对生理情绪状态信号PCSS及目标情绪的目标情绪信号而输出第二音乐信号MS2。具体来说,音乐情绪分析判断组件321可由这些音乐特征信号MCS中分析出每一首音乐信号MS的音乐情绪。其中,每一首音乐信号MS的音乐情绪可对应至图1A的二维情绪平面,并可于正向度与激昂度所构成的平面上有一对应的位置。另外,音乐情绪分析判断组件321可分析第一音乐信号MS1的音乐情绪及生理情绪状态信号PCSS,并产生音乐情绪标注信号,而音乐情绪成分显示组件可显示该音乐情绪标注信号的结果。此外,若使用者听了第一音乐信号MS1所产生的生理情绪状态信号PCSS与预定的目标情绪信号不符合,即两者的某些参数值在特定的容许范围之外,则表示使用者的生理情绪尚未调整到目标情绪,因此,音乐情绪分析判断组件321可再由这些音乐信号MS的音乐情绪中找出另一首音乐(第二音乐信号MS2),再将第二音乐信号MS2传送至使用者,使用者可再聆听第二音乐信号MS2,以再一次地调整其生理情绪。当使用者聆听第二音乐信号MS2后可再得到对应的生理特征信号PCS,生理情绪辨识组件221可再次辨识第二音乐信号MS2对应的生理特征信号PCS,并产生对应的生理情绪状态信号PCSS,再由音乐情绪分析判断组件321重复比对生理情绪状态信号PCSS与预定的目标情绪信号…,以此类推。另外,若生理情绪状态信号PCSS及目标情绪信号之中的某些参数值均在特定的容许范围内时,则表示两者为符合,表示已将使用者的生理情绪调整至目标情绪了,故结束使用者生理情绪状态的调控。
再一提的是,上述的情绪特征处理单元21、生理情绪分析单元22、音乐特征处理单元31及音乐情绪分析处理单元32可分别以软件程序来实现其功能,并借由一处理器(例如MCU)来执行。或者,也可应用硬件或韧体的方式来实现情绪特征处理单元21、生理情绪分析单元22、音乐特征处理单元31及音乐情绪分析处理单元32的功能,本发明并不限制。
另外,请参照图3所示,其为本发明另一优选实施例的一种情绪调控系统1a的功能框图。
与图1C之情绪调控系统1不同的是,情绪调控系统1a进一步包括使用者音乐数据库4,其电性连接音乐情绪分析判断组件321。其中,音乐情绪分析判断组件321进一步可比对生理情绪状态信号PCSS及第一音乐信号MS1(或第二音乐信号MS2)对应的音乐特征信号MCS且输出一音乐情绪标注信号MES,而使用者音乐数据库4可接收音乐情绪标注信号MES,借此,可建构该使用者专属的个人化音乐情绪数据库。之后,若同一个使用者要调控其情绪时,可由其专属的个人化音乐情绪数据库比对搜寻出该使用者曾经聆听某些音乐,而使其近似或相同于目前测定的情绪状态变化至目标情绪,然后由这些音乐信号MS中挑选出前述的音乐档案,作为预定播放供使用者聆听的音乐。
此外,情绪调控系统1a的其它技术特征可参照情绪调控系统1的相同组件,不再赘述。
另外,请参照图4所示,其为本发明优选实施例的一种情绪状态调控方法的流程示意图。
情绪状态调控方法与上述的情绪调控系统1(或1a)配合应用,并可将使用者的生理情绪调控至目标情绪。其中,情绪调控系统1(或1a)已于上述中详述,不再多作说明。
以情绪状态调控方法与情绪调控系统1配合为例,如图1C及图4所示,情绪状态调控方法可包括以下步骤:首先,步骤S01为:借由音乐特征处理单元31透过音乐特征取值法由多个音乐信号MS中得到多个对应的音乐特征信号MCS。本实施例是借由音乐特征处理单元31之音乐特征撷取组件311分别以音乐特征取值法分析各这些音乐信号MS而得到对应的多个音乐特征值。另外,再借由音乐特征处理单元31的音乐特征降维组件312以一音乐特征降维法由各这些音乐信号MS的这些音乐特征值中选取至少一种音乐特征值而得到音乐信号MS对应的音乐特征信号MCS。
接着,进行步骤S02:借由音乐情绪分析处理单元32由这些音乐特征信号MCS中分析出这些音乐信号MS的音乐情绪。其中,借由音乐情绪分析判断组件321由这些音乐信号MS对应的音乐特征信号MCS中分析出每一首音乐信号MS的音乐情绪。每一首音乐信号MS的音乐情绪可于二维情绪平面上有一对应的位置。
然后,进行步骤S03:由这些音乐信号MS的音乐情绪中选择与目标情绪相同的音乐信号,并播放给使用者听。具体而言,当接收目标情绪的目标情绪信号后,可先由音乐情绪分析判断组件321挑选与使用者选定欲达到的目标情绪相同情绪的乐曲,并产生音乐信号(例如第一音乐信号MS1),并透过音乐输出单元(图未显示)输出第一音乐信号MS1至生理情绪处理装置2,且播放给使用者听。
接着,再执行步骤S04:感测使用者聆听该音乐信号所产生的生理信号PS,并由情绪特征处理单元21依据生理信号PS输出生理特征信号PCS。于此,可借由生理感测单元23感测聆听第一音乐信号MS1时该使用者的生理信号PS,并由情绪特征处理单元21的生理特征撷取组件211及生理特征降维组件212分析此时的生理信号PS而输出对应的生理特征信号PCS。
接着,进行步骤S05:由生理情绪分析单元22依据生理特征信号PCS分析使用者的生理情绪而产生生理情绪状态信号PCSS。其中,借由生理情绪分析单元22的生理情绪辨识组件221依据生理特征信号PCS分析使用者聆听第一音乐信号MS1当下所产生的生理情绪,并产生对应的生理情绪状态信号PCSS。此时的生理情绪状态信号PCSS包含使用者聆听第一音乐信号MS1的生理情绪反应。
然后,进行步骤S06:由音乐情绪分析处理单元32比对生理情绪状态信号PCSS及目标情绪之目标情绪信号。当生理情绪状态信号PCSS及目标情绪信号不符合时(表示两者的某些参数在特定的容许范围之外),表示尚未将使用者的生理情绪调控至目标情绪,则回到步骤S03中,由这些音乐信号MS的音乐情绪中挑选与目标情绪相同的另一音乐信号,例如第二音乐信号MS2,并输出该第二音乐信号MS2,再重复步骤S04至步骤S06的感测生理状态、分析生理情绪及比对步骤,直到使用者的生理情绪状态符合目标情绪后,停止调控(步骤S07)。
此外,情绪状态调控方法的其它技术特征已于情绪调控系统1(或1a)的说明中详述,不再赘述。
另外,在另一实施例中,如图3所示,调控方法进一步可包括步骤:由音乐情绪分析处理单元32之音乐情绪分析判断组件321比对生理情绪状态信号PCSS及第一音乐信号MS1(或第二音乐信号MS2)对应的音乐特征信号MCS且输出音乐情绪标注信号MES,而使用者音乐数据库4接收音乐情绪标注信号MES,借此可建构该使用者专属的个人化音乐情绪数据库。
综上所述,因本发明的情绪调控系统及其调控方法中,生理情绪处理装置之情绪特征处理单元可依据使用者聆听第一音乐信号所产生的生理信号而输出生理特征信号,而生理情绪分析单元依据生理特征信号分析使用者的生理情绪并产生生理情绪状态信号。另外,音乐情绪处理装置的音乐特征处理单元可由多个音乐信号中得到多个对应的音乐特征信号,而音乐情绪分析处理单元由这些音乐特征信号中分析出这些音乐信号的音乐情绪,并依据生理情绪状态信号及目标情绪输出对应的第二音乐信号至使用者。借此,使得本发明的情绪调控系统及其调控方法可透过渐进的方式将使用者的生理情绪调控至预设的目标情绪,以促进人类的生理与心理的健康。
以上所述仅为举例性,而不是限制性的。任何未脱离本发明的精神与范围,而对其进行的等效修改或变更,均应包含于随附的权利要求范围中。
Claims (20)
1.一种情绪调控系统,其将使用者的生理情绪调控至目标情绪,并包括:生理情绪处理装置,包含情绪特征处理单元及生理情绪分析单元,该情绪特征处理单元依据该使用者聆听第一音乐信号所产生的生理信号而输出生理特征信号,该生理情绪分析单元依据该生理特征信号分析该使用者的生理情绪并产生生理情绪状态信号;以及音乐情绪处理装置,电性连接该生理情绪处理装置,并包含音乐特征处理单元及音乐情绪分析处理单元,该音乐特征处理单元由多个音乐信号中得到多个对应的音乐特征信号,该音乐情绪分析处理单元由这些音乐特征信号中分析出这些音乐信号的音乐情绪,并依据所述生理情绪状态信号及该目标情绪输出对应的第二音乐信号至该使用者。
2.根据权利要求1所述的情绪调控系统,其中所述生理情绪处理装置及所述音乐情绪处理装置整合成单一构件。
3.根据权利要求1所述的情绪调控系统,其中所述生理情绪处理装置进一步包含生理感测单元,所述生理感测单元感测该使用者聆听所述第一音乐信号而输出该生理信号。
4.根据权利要求3所述的情绪调控系统,其中所述生理感测单元具有三组光感测组件,这些光感测组件所发出的感测光线为红光、或红外光、或绿光。
5.根据权利要求1所述的情绪调控系统,其中所述情绪特征处理单元具有生理特征撷取组件及生理特征降维组件,所述生理特征撷取组件以生理特征取值法分析所述生理信号而得到多个生理特征值,所述生理特征降维组件以生理特征降维法由这些生理特征值中选取至少一种生理特征值而输出该生理特征信号。
6.根据权利要求5所述的情绪调控系统,其中所述生理特征取值法为时域特征值取值法、或频域特征值取值法、或非线性特征值取值法,或其组合。
7.根据权利要求5所述的情绪调控系统,其中所述生理特征降维法为线性识别分析法、或主成份分析法、或独立成份分析法、或广义鉴别分析法,或其组合。
8.根据权利要求1所述的情绪调控系统,其中所述生理情绪分析单元具有生理情绪辨识组件,所述生理情绪辨识组件辨识所述生理特征信号,并产生所述生理情绪状态信号。
9.根据权利要求1所述的情绪调控系统,其中所述音乐特征处理单元包含音乐特征撷取组件及音乐特征降维组件,所述音乐特征撷取组件分别以音乐特征取值法分析各这些音乐信号而得到多个对应的音乐特征值,所述音乐特征降维组件以音乐特征降维法由各这些音乐信号的这些音乐特征值中选取至少一种音乐特征值而得到对应的各这些音乐特征信号。
10.根据权利要求9所述的情绪调控系统,其中所述音乐特征取值法为音色特征值取值法、或音高特征值取值法、或节奏特征值取值法、或力度特征值取值法,或其组合。
11.根据权利要求10所述的情绪调控系统,其中所述音色特征值取值法选自明亮度特征、频谱滑动特征及梅尔倒频谱系数特征中的至少一种。
12.根据权利要求10所述的情绪调控系统,其中所述音高特征值取值方法选自调式特征、和声特征及音高特征中的至少一种。
13.根据权利要求10所述的情绪调控系统,其中所述节奏特征值取值方法选自音乐速度特征、节奏变异特征及衔接中的至少一种。
14.根据权利要求10所述的情绪调控系统,其中所述力度特征值取值方法选自平均响度特征、响度变异特征及响度范围特征中的至少一种。
15.根据权利要求1所述的情绪调控系统,其中所述音乐情绪分析处理单元具有一个人生理情绪储存组件及音乐情绪分析判断组件,所述个人生理情绪储存组件接收所述生理情绪状态信号,并储存所述生理情绪状态信号与所述第一音乐信号的对应关系,所述音乐情绪分析判断组件由这些音乐特征信号中分析出这些音乐信号的音乐情绪,并比对该生理情绪状态信号及所述目标情绪的目标情绪信号而输出所述第二音乐信号。
16.根据权利要求15所述的情绪调控系统,进一步包括:
使用者音乐数据库,电性连接该音乐情绪分析判断组件,所述音乐情绪分析判断组件进一步比对所述生理情绪状态信号及所述第一音乐信号对应的所述音乐特征信号且输出音乐情绪标注信号,所述使用者音乐数据库接收所述音乐情绪标注信号,以建构所述使用者的个人化音乐情绪数据库。
17.一种情绪状态调控方法,与情绪调控系统配合,并可将使用者的生理情绪调控至目标情绪,所述情绪调控系统包含生理情绪处理装置及音乐情绪处理装置,所述生理情绪处理装置具有情绪特征处理单元及生理情绪分析单元,所述音乐情绪处理装置具有音乐特征处理单元及音乐情绪分析处理单元,所述调控方法包括以下步骤:
借由所述音乐特征处理单元透过音乐特征取值法由多个音乐信号中得到多个对应的音乐特征信号;
借由所述音乐情绪分析处理单元由这些音乐特征信号中分析出这些音乐信号的音乐情绪;
由这些音乐信号的音乐情绪中选择与所述目标情绪相同的第一音乐信号,并输出该第一音乐信号;
感测所述使用者聆听所述第一音乐信号所产生的生理信号,并由所述情绪特征处理单元依据该生理信号输出生理特征信号;
由该生理情绪分析单元依据所述生理特征信号分析所述使用者的生理情绪而产生生理情绪状态信号;
由所述音乐情绪分析处理单元比对所述生理情绪状态信号及所述目标情绪的目标情绪信号;以及
当所述生理情绪状态信号与所述目标情绪信号不符合时,则由这些音乐信号的音乐情绪中挑选与所述目标情绪相同的第二音乐信号,并输出该第二音乐信号。
18.根据权利要求17所述的调控方法,其中所述音乐特征处理单元包含音乐特征撷取组件,所述调控方法进一步包括:
由所述音乐特征撷取组件分别以所述音乐特征取值法分析各这些音乐信号而得到多个对应的音乐特征值。
19.根据权利要求17所述的调控方法,其中所述音乐特征取值法为音色特征值取值法、或音高特征值取值法、或节奏特征值取值法、或力度特征值取值法,或其组合。
20.根据权利要求19所述的调控方法,其中所述音乐情绪分析处理单元具有音乐情绪分析判断组件,该调控方法进一步包括步骤:
由所述音乐情绪分析判断组件比对所述生理情绪状态信号及所述第一音乐信号对应的所述音乐特征信号而输出音乐情绪标注信号,以建构所述使用者的个人化音乐情绪数据库。
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
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