CN107039025B - 基于超混沌的个性化耳鸣康复音生成方法 - Google Patents

Abstract

本发明的基于超混沌的个性化耳鸣康复音生成方法，包括：从与耳鸣患者相匹配的音乐中提取出主旋律片段，随后对提取的主旋律采用不同的旋律发展方法进行变换而得到多种变换旋律片段；最后将混沌序列与旋律片段进行映射，并通过MIDI合成机制合成与耳鸣患者相匹配的耳鸣康复音。由本发明提供的发明所合成的耳鸣康复音有众多相似而不重复的旋律片段构成，能够较好的缓解耳鸣患者耳鸣症状，取得较好的声音治疗效果。

Description

基于超混沌的个性化耳鸣康复音生成方法

技术领域

本发明涉及耳鸣康复音合成技术领域，具体涉及一种基于超混沌的个性化耳鸣康复音的生成方法。

背景技术

耳鸣主要表现为非外部声音产生的听觉感知，因其发病率较高，严重影响人的正常生活而越来越受到关注。

目前，对于耳鸣治疗的方法主要分为认知行为疗法、药物治疗、中医治疗、手术治疗、磁治疗、激光治疗和声音疗法。其中，以声音为基础的声音疗法被公认为对不同类型的耳鸣治疗具有普遍适用性，其目的是使患者对耳鸣适应和习惯，放松对耳鸣的警惕性，从而减轻耳鸣程度。声音治疗主要分为两个部分。首先，通过咨询使患者了解耳鸣，消除对耳鸣的恐惧。然后，再对耳鸣患者进行声治疗。该方法主要使通过耳鸣的不全掩蔽，用一种声音作为背景声音，使患者逐渐习惯耳鸣声的存在。以音乐为基础的声治疗方法已被证明在短期内可以有效地缓解耳鸣症状，其目的在于促进放松，调整患者情绪。

然而，研究表明音乐一旦被重复播放，就会唤醒患者记忆反而达不到预期的放松减压效果。另一方面，由于耳鸣是患者的一种主观听觉感知，其表现形式也因人而异，针对患者的不同需求，他们对音乐的喜好也大有不同，而现有的合成音乐存在无法与试听者个性化匹配和试听效果较差等问题。

发明内容

本发明的目的在于，解决上述问题，提供一种能够与耳鸣患者实现个性化匹配以及较好的治疗效果的个性化耳鸣康复音的生成方法。

本发明的目的是这样实现的，一种基于超混沌的个性化耳鸣康复音生成方法，包括以下步骤：

S1、选取与耳鸣患者相匹配的音频，作为基础音频；

S2、对所述基础音频进行变换，以获得与基础音频特征相似的变化音频，并对基础音频和变化音频进行编号；

S3、采用超混沌算法产生相似不重复的序列，并将序列数值映射为对应编号的基础音频和变化音频，构成编号音频序列；

S4、根据编号音频序列，利用MIDI合成机制生成耳鸣康复音。

进一步的，所述步骤S1中的音频为音乐。

进一步的，所述音乐为与耳鸣患者相匹配的音乐，所述音乐的选取具体包括以下步骤：

S11、选取不同类型的音乐作为样本，让耳鸣患者试听，并对所试听的每个音乐样本进行评分；

S12、选取出耳鸣患者评分最高的音乐样本作为与耳鸣患者相匹配的音乐；

进一步的，步骤S1中，对音乐的评分主要从舒适度、接受度和喜爱度三个方面进行。

进一步的，所述步骤S2具体包括：

S21、从步骤S12中所选取的与耳鸣患者相匹配的音乐中提取出主旋律片段；

S22、以所提取的主旋律片段为基础进行变换，获得多个与主旋律片段特征相似的变化片段，并分别对主旋律片段和每个变化片段进行编号，构成一个旋律片段组。

进一步的，步骤S21中，与耳鸣患者相匹配的音乐中的主旋律片段的提取主要通过以下方法实现：

首先，对与耳鸣患者相匹配的音乐进行分段，统计各音乐片段重复出现的次数，并将出现次数最多的判断为该音乐的主旋律片段；对于非主旋律音乐(主旋律特征不明显的音乐)而言，则判定音符重复率最高的音乐片段为该音乐的主旋律片段；而后，记录下上述所得主旋律片段的音调值与音符时值。

进一步的，对主旋律片段进行变换的方法，包括对主旋律片段进行严格重复、非严格重复、严格模进、非严格模逆行、倒影、产生随机片段中的至少一种。

进一步的，步骤S3中采用Chen超混沌系统生成混沌序列。

进一步的，所述步骤S3具体为：将混沌序列中数值解的小数部分进行模为N的取模映射，生成与旋律片段组对应的1至N的整数序列,其中，N为旋律片段组中旋律片段的数量。

相比现有技术，本发明的有益效果体现在：本发明选取与耳鸣患者相匹配的音乐作为耳鸣康复音的基础音，满足了不同耳鸣患者的个性化需要，其次，本发明通过将基础音的主旋律进行多种发展变化，生成了多种与基础音的主旋律相似而又不重复旋律片段，最后将旋律片段组按照混沌序列进行组合，生成与耳鸣患者匹配的耳鸣康复音。由本发明的方法生成的耳鸣康复音能够实现与耳鸣患者的完美匹配，提高了耳鸣康复效果。

附图说明

图1为本发明的基于超混沌的个性化耳鸣康复音生成示意图。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施例，对本发明的基于超混沌的个性化耳鸣康复音生成方法及耳鸣康复系统做出进一步的阐述说明，值得注意的是，本发明的实施方式并不限制于所提供的具体实施例。

参阅图1所示，一种基于超混沌的个性化耳鸣康复音生成方法，包括以下步骤：

S1、选取与耳鸣患者相匹配的音频，作为基础音频

作为优选的实施例，所述音频为与耳鸣患者相匹配的音乐，或者为耳鸣患者所喜爱的音乐。

所述音乐的选取具体包括以下步骤：

S11、选取不同类型的音乐作为样本，让耳鸣患者试听，并对所试听的每个音乐样本进行评分，所选取的音乐可以按照不同的音乐风格来分类，比如，选取古典乐、乡村乐、摇滚乐以及流行乐，每个音乐类型又可以根据不同的节奏类型(慢歌或者快歌)分别选取几个具有代表性的音乐样本，对音乐的评分主要从舒适度、接受度和喜爱度三个方面进行；

S12、选取出耳鸣患者评分最高的音乐样本作为与耳鸣患者相匹配的音乐，并以该音乐作为基础音乐片段；

当然，选取与耳鸣患者相匹配的音乐并不限于通过以上方法来进行，只要能获取到与患者相匹配的音乐的方法都是可行的，作为其它优选的实施方式，还可以通过以下方法来得到与患者相匹配的音乐，如：可通过医生问诊或患者自己填写的方式，直接获取患者自己所喜欢的音乐。当不便通过以上方式获取时，还可以通过获取患者的个人信息(如姓名、年龄、职业、学历等)，对其进行分类，找出同属该类的耳鸣患者喜好的三首(音乐数目不可过多，容易影响患者选择)音乐，对患者进行个性化匹配。若上述匹配过程中的音乐均不满足患者需求，可尝试让患者哼唱出自己喜欢的曲调，并进行录音。此外，还可通过分析患者试听记录里的音乐特征信息，从音色、音调、节奏三个方面，对音乐进行分类，并找出与之相似的音乐，对患者进行个性化匹配。

S2、对所述基础音频进行变换，以获得与基础音频特征相似的变化音频，并对基础音频和变化音频进行编号：

作为优选的实施方案，所述步骤S2具体包括：

S21、从上述步骤S12中所选取的与耳鸣患者相匹配的音乐中提取出主旋律片段，以音乐中的主旋律片段作为提取要素的目的在于，主旋律往往代表着该音乐的主要音乐特征，患者对于该音乐的喜爱也再很大程度上取决于该音乐的主旋律片段；进一步的，所述主旋律片段的提取主要通过以下方法实现：

首先，对与耳鸣患者相匹配的音乐进行分段，统计各音乐片段重复出现的次数，并将出现次数最多的判断为该音乐的主旋律片段；对于非主旋律音乐(主旋律特征不明显的音乐)而言，则判定音符重复率最高的音乐片段为该音乐的主旋律片段；而后，记录下上述所得主旋律片段的音调值与音符时值。

S22、以所提取的主旋律片段为基础进行变换，获得多个与主旋律片段特征相似的变化片段，并分别对主旋律片段和每个变化片段进行编号，构成一个旋律片段组。

对主旋律片段进行变换的目的在于产生方法多段与主旋律相似但又不构成重复的变化片段，以满足耳鸣音治疗对音乐时长的要求。因为，从所匹配的音乐中所提取的主旋律片段一般时长较短，然而采用重复播放该主旋律片段的方式进行治疗的效果较差，因此，通过产生相似而不重复的音乐作为耳鸣康复音可提高治疗效果。对所提取的主旋律可采用不同发展方法进行变换，作为可选择的优选实施方式，对主旋律的变换方法包括对主旋律片段进行严格重复、非严格重复、严格模进、非严格模逆行、倒影、产生随机片段中的至少一种。

①严格重复：对应所提取主旋律的音调值与音符时值的完全重写。

②非严格重复：分为三种模式，分别在主旋律的头部、中间及尾部进行音调值与音符时值的替换，试验中随机选择一种模式。

③严格模进：音调值随机选择上行或者下行，音符时值保持不变。如音调值为78的音符进行2度上行模进，音调值就变为79。

④非严格模进：对主旋律的前一半音符值进行3度模进，模进方向随机选择，后一半音符值不变。片段的音符时值保持不变。如音调值为78的音符进行3度下行模进，值就变为76。

⑤逆行：对主旋律的音调值与音符时值分别进行前后倒置。如音符值序列72、74、75、79、84将变成84、79、75、74、21。

⑥倒影：对主旋律的音调值进行轴对称倒映，如音符值序列72、74、75、79、84的对称轴为最小值72与最大值84的均值78，轴对称变换后序列变为84、82、81、77、72，音符时值也进行轴对称变化。

⑦随机片段：根据混沌算法产生随机序列，按照随机序列的顺序对主旋律的音调值与音符时值进行重新排序。

采用以上方法中的一种或者几种的组合进行变换，即可得到丰富多变的旋律变化片段。

S3、采用超混沌算法产生相似不重复的序列，并将序列数值映射为对应编号的基础音频和变化音频，构成编号音频序列；

作为具体的实施例，步骤S3具体包括：

首先，采用Chen超混沌系统生成混沌整数序列；

进一步的，将混沌整数序列映射为对应编号的基础音频和变化音频，构成编号音频序列，具体为：将混沌序列中数值解的小数部分进行模为N的取模映射，生成与旋律片段组对应的1至N的整数序列,其中，N为旋律片段组中旋律片段的数量。例如，整数1对应经严格重复变换的旋律片段；整数4对应经非严格模进变换的旋律片段；整数7对应随机序列产生的旋律片段。通过将混沌序列映射为对应编号的主旋律片段和变化片段，从而实现将主旋律片段和变化片段组合成为相似而又不重复的旋律组合序列。

S4、根据编号音频序列，利用MIDI合成机制生成耳鸣康复音。

每个旋律片段都有其对应的音调值和音符时值序列，根据映射后的整数序列，对应成旋律片段的音调值和音符时值。将组合后的音调值和音符时值保存到MIDI轨道信息中，利用MIDI合成机理生成主旋律音频。

进一步的，所得MIDI文件是由多个音符轨道构成。因此，采用同主旋律轨道相同的处理方法，对音乐的其他和声轨道进行相同方式处理，合成和声轨道音频，最终生成多轨道的耳鸣康复音。

以上对本发明的具体实施例进行了详细描述，但其只是作为范例，本发明并不限制于以上描述的具体实施例。对于本领域技术人员而言，任何对本发明进行的等同修改和替代也都在本发明的范畴之中。因此，在不脱离本发明的精神和范围下所作的均等变换和修改，都应涵盖在本发明的范围内。

Claims (5)

1.基于超混沌的个性化耳鸣康复音生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、选取与耳鸣患者相匹配的音频，作为基础音频；所述步骤S1中的音频为音乐。所述音乐为与耳鸣患者相匹配的音乐，所述音乐的选取具体包括以下步骤：

S11、选取不同类型的音乐作为样本，让耳鸣患者试听，并对所试听的每个音乐样本进行评分；

S12、选取出耳鸣患者评分最高的音乐样本作为与耳鸣患者相匹配的音乐；

S2、对所述基础音频进行变换，以获得与基础音频特征相似的变化音频，并对基础音频和变化音频进行编号；所述步骤S2具体包括：

S21、从步骤S12中所选取的与耳鸣患者相匹配的音乐中提取出主旋律片段；

S22、以所提取的主旋律片段为基础进行变换，获得多个与主旋律片段特征相似的变化片段，并分别对主旋律片段和每个变化片段进行编号，构成一个旋律片段组。

S3、采用超混沌算法产生相似不重复的序列，并将序列数值映射为对应编号的基础音频和变化音频，构成编号音频序列；

S4、根据编号音频序列，利用MIDI合成机制生成耳鸣康复音。

2.根据权利要求1所述的基于超混沌的个性化耳鸣康复音生成方法，其特征在于，步骤S21中，与耳鸣患者相匹配的音乐中的主旋律片段的提取主要通过以下方法实现：

首先，对与耳鸣患者相匹配的音乐进行分段，统计各音乐片段重复出现的次数，并将出现次数最多的判断为该音乐的主旋律片段；对于非主旋律音乐而言，则判定音符重复率最高的音乐片段为该音乐的主旋律片段；而后，记录下上述所得主旋律片段的音调值与音符时值。

3.根据权利要求1所述的基于超混沌的个性化耳鸣康复音生成方法，其特征在于，对主旋律片段进行变换的方法，包括对主旋律片段进行严格重复、非严格重复、严格模进、非严格模逆行、倒影、产生随机片段中的至少一种。

4.根据权利要求1中所述的基于超混沌的个性化耳鸣康复音生成方法，其特征在于，步骤S3中采用Chen超混沌系统生成混沌序列。

5.根据权利要求1所述的基于超混沌的个性化耳鸣康复音生成方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：将混沌序列中数值解的小数部分进行模为N的取模映射，生成与旋律片段组对应的1至N的整数序列,其中，N为旋律片段组中旋律片段的数量。

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