音樂交互方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種音樂交互方法及系統(tǒng)，其中，所述方法包括，獲取用戶對當前播放的音樂曲目的敏感信號；獲取與所述音樂曲目對應的音樂信號；將所述敏感信號和所述音樂信號進行分析，獲取所述敏感信號和所述音樂信號的相關系數(shù)；將所述相關系數(shù)與預設第一閾值進行比較，若所述相關系數(shù)大于等于所述第一閾值，則確定所述用戶喜歡當前播放的音樂曲目。上述方法簡化現(xiàn)有技術中判斷用戶對音樂曲目喜歡的過程，且提高識別用戶對音樂曲目喜歡的準確率。
【專利說明】音樂交互方法及系統(tǒng)
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及音樂交互技術，尤其涉及一種音樂交互方法及系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002]隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展，音樂成為人們日常生活中不可缺少的元素。然而音樂的種類和數(shù)量越來越多，在欣賞音樂的時候，播放器無法自動尋找滿足用戶需求的曲目，進而降低了用戶體驗。舉例來說，用戶在開車時，若播放器位于口袋中，使得用戶無法及時更換播放器中自己喜歡的音樂曲目。
[0003]為此，現(xiàn)有技術中提出一種對播放器中的音樂曲目進行自動切換的方法，例如，通過情感分析技術從用戶面部的表情、生理指標等方面獲取用戶的心情信息，根據(jù)用戶心情信息判斷用戶對播放器中當前播放的音樂曲目是否喜歡，進而實現(xiàn)自動切換播放器的音樂曲目。也就是說，現(xiàn)有技術中的情感分析是通過圖像和各種生理參數(shù)來確定用戶對音樂曲目的喜歡程度。
[0004]然而，當用戶在進行劇烈運動時，生理參數(shù)會發(fā)生明顯的變化，導致識別用戶的心情信息不準確。此外，上述識別用戶心情信息的過程非常復雜，且根據(jù)用戶的心情信息確定用戶對音樂曲目的喜歡的準確率低。

【發(fā)明內容】

[0005]針對現(xiàn)有技術中的缺陷，本發(fā)明提供一種音樂交互方法及系統(tǒng)，用于簡化現(xiàn)有技術中判斷用戶對音樂曲目喜歡的過程，且提高識別用戶對音樂曲目喜歡的準確率。
[0006]第一方面，本發(fā)明提供一種音樂交互方法，包括:
[0007]獲取用戶對當前播放的音樂曲目的敏感信號；
[0008]獲取與所述音樂曲目對應的音樂信號；
[0009]將所述敏感信號和所述音樂信號進行分析，獲取所述敏感信號和所述音樂信號的相關系數(shù)；
[0010]將所述相關系數(shù)與預設第一閾值進行比較，若所述相關系數(shù)大于等于所述第一閾值，則確定所述用戶喜歡當前播放的音樂曲目。
[0011]可選地，所述獲取用戶對當前播放的音樂曲目的敏感信號，包括:
[0012]在播放所述音樂曲目時，采集所述用戶的多個第一肌電信號；
[0013]將所述多個第一肌電信號求平均，得到第二肌電信號；
[0014]采用滑動窗口方式獲取所述第二肌電信號中的至少一個敏感信號。
[0015]可選地，所述將所述多個第一肌電信號求平均，得到第二肌電信號之前，所述方法還包括:
[0016]去除所述多個第一肌電信號中的噪聲，得到去除噪聲的多個第一肌電信號；
[0017]將所述多個第一肌電信號求平均，得到第二肌電信號，包括:
[0018]將所述去除噪聲的多個第一肌電信號求平均，得到第二肌電信號。[0019]可選地，所述采用滑動窗口方式獲取所述第二肌電信號中的至少一個敏感信號，包括:
[0020]獲取所述第二肌電信號幅值的絕對值的平均值，得到第二閾值；
[0021]采用長度為Xlms的滑動窗口間隔X2ms在所述第二肌電信號的時間范圍內進行滑動，得到N個子窗口 ；
[0022]獲取每一子窗口對應區(qū)域的第二肌電信號幅值的絕對值的平均值，得到每一子窗口對應區(qū)域的第一數(shù)值；
[0023]若所述第一數(shù)值大于等于所述第二閾值，則將大于等于所述第二閾值的第一數(shù)值所屬的子窗口的起始時間作為一個敏感信號的起始時間；
[0024]將每一敏感信號的起始時間增加Mms作為該敏感信號的終止時間，得到所述第二肌電信號的敏感信號；
[0025]其中，X2小于等于X1，X1小于第二肌電信號的持續(xù)時間段，所述N為正常數(shù)，所述M小于等于10s。
[0026]可選地，所述第二閾值隨著所述第二肌電信號的持續(xù)時間段的變化而變化。
[0027]可選地，所述獲取與所述音樂曲目對應的音樂信號，包括:
[0028]在播放所述音樂曲目時，采集所述音樂曲目的音樂信號；
[0029]去除所述音樂信號中的噪聲，得到去除噪聲的音樂信號。
[0030]可選地，所述獲取用戶對當前播放的音樂曲目的敏感信號之后，還包括:
[0031 ] 獲取所述敏感信號的特征信息；
[0032]所述獲取與所述音樂曲目對應的音樂信號之后，還包括:
[0033]獲取所述音樂信號的特征信息；
[0034]所述將所述敏感信號和所述音樂信號進行分析，獲取所述敏感信號和所述音樂信號的相關系數(shù)，包括:
[0035]將所述敏感信號的特征信息和所述音樂信號的特征信息進行分析，獲取所述敏感信號和所述音樂信號的相關系數(shù)。
[0036]可選地，所述將所述敏感信號的特征信息和所述音樂信號的特征信息進行分析，具體為:
[0037]將所述敏感信號的特征信息和所述音樂信號的特征信息進行典型相關分析。
[0038]第二方面，本發(fā)明提供一種音樂交互系統(tǒng)，包括:
[0039]第一獲取單元，用于獲取用戶對當前音樂曲目的敏感信號；
[0040]第二獲取單元，用于獲取與所述音樂曲目對應的音樂信號；
[0041]相關系數(shù)獲取單元，用于將所述敏感信號和所述音樂信號進行分析，獲取所述敏感信號和所述音樂信號的相關系數(shù)；
[0042]比較單元，用于將所述敏感信號和所述音樂信號進行分析；
[0043]確定單元，用于在所述比較單元中確定所述相關系數(shù)大于等于所述第一閾值，則確定所述用戶喜歡當前播放的音樂曲目。
[0044]可選地，所述第一獲取單元，具體用于
[0045]在播放所述音樂曲目時，采集所述用戶的多個第一肌電信號；
[0046]將所述多個第一肌電信號求平均，得到第二肌電信號；[0047]采用滑動窗口方式獲取所述第二肌電信號中的至少一個敏感信號。
[0048]由上述技術方案可知，本發(fā)明的音樂交互方法及系統(tǒng)，通過獲取用戶對當前播放的音樂曲目的敏感信號，以及音樂曲目對應的音樂信號，進而對敏感信號和音樂信號進行分析，獲得與預設的第一閾值進行比較的相關系數(shù)，在相關系數(shù)大于第一閾值時，可確定用戶喜歡當前播放的音樂曲目，由此，可簡化現(xiàn)有技術中判斷用戶對音樂曲目喜歡的過程，同時提高了識別用戶對音樂曲目喜歡的準確率。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0049]圖1A為本發(fā)明一實施例提供的音樂交互方法的流程示意圖；
[0050]圖1B為本發(fā)明一實施例提供的音樂信號的示意圖；
[0051]圖2為本發(fā)明另一實施例提供的音樂交互方法的流程示意圖；
[0052]圖3為本發(fā)明另一實施例提供的音樂交互方法的流程示意圖；
[0053]圖4為本發(fā)明一實施例提供的音樂交互系統(tǒng)的結構示意圖；
[0054]圖5為本發(fā)明另一實施例提供的音樂交互系統(tǒng)的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0055]下面結合附圖和實施例，對本發(fā)明的【具體實施方式】作進一步詳細描述。以下實施例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。
[0056]圖1A示出了本發(fā)明一實施例提供的音樂交互方法的流程示意圖，如圖1A所示，本實施例的音樂交互方法如下所述。
[0057]101、獲取用戶對當前播放的音樂曲目的敏感信號。
[0058]可理解的是，本實施例中的敏感信號可為用戶在聽音樂過程中用戶的肌電信號中對該音樂曲目敏感的部分信號。
[0059]也就是說，用戶在聽音樂過程中，可獲取用戶的肌電信號，根據(jù)肌電信號判斷用戶對當前播放的音樂曲目的喜好程度。
[0060]若用戶對播放的某一音樂曲目喜歡，則會做出相應的動作/手勢，相應地，采取的肌電信號則發(fā)生較大變化，將肌電信號中發(fā)生較大變化的部分提取作為用戶對該音樂曲目的敏感信號。
[0061]102、獲取與所述音樂曲目對應的音樂信號。
[0062]舉例來說，可通過麥克風如移動終端中內置的播放裝置收集當前播放的音樂曲目的音樂信號。
[0063]參照圖1B所示，圖1B示出了一種音樂信號的波形示意圖。應理解的是，本實施例中音樂信號的波形可不固定，可理解為現(xiàn)有的任意電子信號。此外，若音樂曲目的節(jié)奏感非常強，則該音樂曲目對應的音樂信號變化的周期性則會非常明顯。
[0064]103、將所述敏感信號和所述音樂信號進行分析，獲取所述敏感信號和所述音樂信號的相關系數(shù)。
[0065]舉例來說，可將敏感信號和音樂信號進行典型性相關分析(CCA)，進而獲得敏感信號和音樂信號的相關系數(shù)。
[0066]104、將所述相關系數(shù)與預設第一閾值進行比較，若所述相關系數(shù)大于等于所述第一閾值，則確定所述用戶喜歡當前播放的音樂曲目。
[0067]當然，若相關系數(shù)小于第一閾值，則可理解用戶不是很喜歡當前播放的音樂曲目。
[0068]應說明的是，該處的第一閾值可為經(jīng)驗值，通過多次實驗驗證的一個與相關系數(shù)進行比較的數(shù)值。
[0069]本實施例的音樂交互方法，通過獲取用戶對當前播放的音樂曲目的敏感信號，以及音樂曲目對應的音樂信號，進而對敏感信號和音樂信號進行分析，獲得與預設的第一閾值進行比較的相關系數(shù)，在相關系數(shù)大于第一閾值時，可確定用戶喜歡當前播放的音樂曲目，由此，可簡化現(xiàn)有技術中判斷用戶對音樂曲目喜歡的過程，同時提高了識別用戶對音樂曲目喜歡的準確率。
[0070]圖2示出了本發(fā)明一實施例提供的音樂交互方法的流程示意圖，如圖2所示，本實施例的音樂交互方法如下所述。
[0071]201、在播放所述音樂曲目時，采集所述用戶的多個第一肌電信號。
[0072]舉例來說，可采用肌電采集器采集用戶在聽音樂曲目時的多個第一肌電信號。
[0073]通常，可在音樂曲目播放時，采集用戶手臂上不同區(qū)域的至少八個第一肌電信號。
[0074]202、將所述多個第一肌電信號求平均，得到第二肌電信號。
[0075]可選地，在將多個第一肌電信號求平均的步驟之前，可去除多個第一肌電信號中的噪聲，得到去除噪聲的多個第一肌電信號；
[0076]相應地，上述的步驟202可為下述的圖中未示出的步驟202’:
[0077]202’、將所述去除噪聲的多個第一肌電信號求平均，得到第二肌電信號。
[0078]203、采用滑動窗口方式獲取所述第二肌電信號中的至少一個敏感信號。
[0079]舉例來說，步驟203可包括下述的圖中未示出的子步驟2031至子步驟2033:
[0080]2031、獲取所述第二肌電信號幅值的絕對值的平均值，得到第二閾值。
[0081]在本實施例中，所述第二閾值隨著所述第二肌電信號的持續(xù)時間段的變化而變化。
[0082]舉例來說，某一音樂曲目播放時，采集的第二肌電信號的持續(xù)時間段為Os至5s，則第二閾值為0s_5s時間段內第二肌電信號幅值的絕對值的平均值；
[0083]若采集的第二肌電信號的時間段延長，如從5s延長至10s，即第二肌電信號的持續(xù)時間段為Os至10s，則第二閾值為Os-1Os時間段內第二肌電信號幅值的絕對值的平均值。
[0084]2032、采用長度為Xlms的滑動窗口間隔X2ms在所述第二肌電信號的時間范圍內進行滑動，得到N個子窗口。
[0085]在本實施例中，X2小于等于XI，Xl小于第二肌電信號的持續(xù)時間段，所述N為正常數(shù)。
[0086]舉例來說，X2可為60ms、80ms、IOOms等，Xl可為30ms、40ms、60ms等。本實施例僅對X2、X1的數(shù)值進行舉例說明，不對其進行限定，其X2、X1的數(shù)值可根據(jù)實際需要設置。
[0087]上述N的值可根據(jù)X2、Xl的數(shù)值確定。
[0088]2033、獲取每一子窗口對應區(qū)域的第二肌電信號幅值的絕對值的平均值，得到每一子窗口對應區(qū)域的第一數(shù)值；
[0089]2034、若所述第一數(shù)值大于等于所述第二閾值，則將大于等于所述第二閾值的第一數(shù)值所屬的子窗口的起始時間作為一個敏感信號的起始時間；
[0090]2035、將每一敏感信號的起始時間增加Mms作為該敏感信號的終止時間，得到所述第二肌電信號的敏感信號；
[0091]所述M小于等于10s，優(yōu)選4s。
[0092]204、在播放所述音樂曲目時，采集所述音樂曲目的音樂信號。
[0093]可選地，去除所述音樂信號中的噪聲，得到去除噪聲的音樂信號。
[0094]205、將所述敏感信號和所述音樂信號進行典型性相關分析分析，獲取所述敏感信號和所述音樂信號的相關系數(shù)。
[0095]應說明的是該步驟205中的音樂信號均為去除噪聲的音樂信號。
[0096]舉例來說，可獲取敏感信號的特征信息和音樂信號的特征信息進行分析，進而獲取敏感信號和音樂信號的相關系。
[0097]在具體應用中，可獲取所述敏感信號的包絡特征，以及獲取所述音樂信號的包絡特征；
[0098]相應地，可將所述敏感信號的包絡特征和所述音樂信號包絡特征進行分析，獲取所述敏感信號和所述音樂信號的相關系數(shù)。
[0099]例如，可將所述敏感信號的包絡特征和所述音樂信號包絡特征進行典型相關分析，獲取所述敏感信號和所述音樂信號的相關系數(shù)。
[0100]206、將所述相關系數(shù)與預設第一閾值進行比較，若所述相關系數(shù)大于等于所述第一閾值，則確定所述用戶喜歡當前播放的音樂曲目。
[0101]當然，若相關系數(shù)小于第一閾值，則可確定用戶不是很喜歡當前播放的音樂曲目。
[0102]本實施例的音樂交互方法，能夠簡化現(xiàn)有技術中判斷用戶對音樂曲目喜歡的過程，同時提高了識別用戶對音樂曲目喜歡的準確率。
[0103]在本發(fā)明中，由于當用戶在欣賞自己喜歡的音樂時，會根據(jù)音樂的節(jié)律進行相應的類似節(jié)拍樣的行為，節(jié)拍的頻率和音樂的頻率會有一定程度上的關聯(lián)。由此，通過采集用戶對音樂敏感的肌電信號和音樂信號，進行匹配可獲知用戶對音樂是否喜歡。
[0104]圖3示出了本發(fā)明一實施例提供的音樂交互方法的流程示意圖，如圖3所示，本實施例的音樂交互方法如下所述。
[0105]301、在播放器中播放某一音樂曲目時，采集用戶聽取對該音樂曲目過程中的多個第一肌電信號SI。
[0106]舉例來說，可將表面肌電信號采集裝置設置于人體前臂肌肉群表面，通過表面肌電信號采集裝置獲得多個通道的第一肌電信號。
[0107]通?？色@取8個通道的第一肌電信號。
[0108]302、去除所述多個第一肌電信號SI的噪聲,并將去除噪聲的多個第一肌電信號SI求平均，得到第二肌電信號S2。
[0109]舉例來說，可對每一肌電信號進行如下的去除噪聲處理:
[0110]針對每一肌電信號，采用50HZ的工頻干擾進行陷波，使用FIR濾波器進行高通濾波處理，得到去除噪聲的第一肌電信號。
[0111]303、獲取第二肌電信號S2中的敏感信號S3。
[0112]具體地，對第二肌電信號S2進行滑動窗處理，確定敏感信號的起始時間tstart和結束時間tmd。
[0113]例如，首先，計算第二肌電信號S2幅值的絕對值的平均值Lstart，將平均值Lstart作為第二閾值；
[0114]其次，采用長度為60ms的滑動窗間隔30ms在第二肌電信號S2的時間段內進行滑動，得到N個子窗口 #為正常數(shù)；
[0115]然后，計算每個子窗口對應區(qū)域的第二肌電信號幅值的絕對值的平均值，得到L(N)；
[0116]再者，比較L(N)與第二閾值Lstart的大小，若L(N)≥Lstart,則將L (N)所屬的子窗口的起始時間作為敏感信號的開始時間tstart，可將tmd = tstart+4s作為敏感信號的結束時間。N取正常數(shù)。
[0117]應說明的是，這里的4s為一個經(jīng)驗值，該處舉例說明，可不一定是4s，可選用其他參數(shù)。
[0118]由上述方式，可獲取到第二肌電信號內的至少一個敏感信號。
[0119]由于一首音樂通常為2至5分鐘，由此，與一首音樂對應的第二肌電信號內通常有多個敏感信號。
[0120]304、提取敏感信號S3中的包絡特征。
[0121]305、米集上述音樂曲目對應的音樂信號S5。
[0122]舉例來說，可通過外置麥克風或內置麥克風收集音樂曲目對應的音樂信號。
[0123]306、對所述音樂信號S5去除噪聲，并獲取去除噪聲的音樂信號S5的包絡特征。
[0124]舉例來說，可對音樂信號S5進行50HZ的工頻干擾進行陷波，并使用FIR濾波器進行高通濾波，進而得到去除噪聲的音樂信號。
[0125]307、將所述敏感信號的包絡特征和去除噪聲的音樂信號S5的包絡特征進行典型相關分析(Canonical Correlation Analysis,簡稱 CCA),得到相關系數(shù) P。
[0126]308、比較相關系數(shù)與預設的第一閾值的大小，若相關系數(shù)大于等于預設的第一閾值，則確定用戶喜歡當前播放的音樂。
[0127]當然，若相關系數(shù)小于第一閾值，則說明用戶不喜歡當前播放的音樂。
[0128]另外，在具體應用中，還對上述方法進行了實驗，例如，對2名受試者分別進行了測試。每個受試聽10個歌曲，根據(jù)上述方法得到結果，然后2名受試者寫下自己到底愛不愛聽這個歌曲的結果，如下表一和表二所示。
[0129]表一
【權利要求】
1.一種音樂交互方法，其特征在于，包括: 獲取用戶對當前播放的音樂曲目的敏感信號； 獲取與所述音樂曲目對應的音樂信號； 將所述敏感信號和所述音樂信號進行分析，獲取所述敏感信號和所述音樂信號的相關系數(shù)； 將所述相關系數(shù)與預設第一閾值進行比較，若所述相關系數(shù)大于等于所述第一閾值，則確定所述用戶喜歡當前播放的音樂曲目。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取用戶對當前播放的音樂曲目的敏感信號，包括: 在播放所述音樂曲目時，采集所述用戶的多個第一肌電信號； 將所述多個第一肌電信號求平均，得到第二肌電信號； 采用滑動窗口方式 獲取所述第二肌電信號中的至少一個敏感信號。
3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述多個第一肌電信號求平均，得到第二肌電信號之前，所述方法還包括: 去除所述多個第一肌電信號中的噪聲，得到去除噪聲的多個第一肌電信號； 將所述多個第一肌電信號求平均，得到第二肌電信號，包括: 將所述去除噪聲的多個第一肌電信號求平均，得到第二肌電信號。
4.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用滑動窗口方式獲取所述第二肌電信號中的至少一個敏感信號，包括: 獲取所述第二肌電信號幅值的絕對值的平均值，得到第二閾值； 采用長度為Xlms的滑動窗口間隔X2ms在所述第二肌電信號的時間范圍內進行滑動，得到N個子窗口； 獲取每一子窗口對應區(qū)域的第二肌電信號幅值的絕對值的平均值，得到每一子窗口對應區(qū)域的第一數(shù)值； 若所述第一數(shù)值大于等于所述第二閾值，則將大于等于所述第二閾值的第一數(shù)值所屬的子窗口的起始時間作為一個敏感信號的起始時間； 將每一敏感信號的起始時間增加Mms作為該敏感信號的終止時間，得到所述第二肌電信號的敏感信號； 其中，X2小于等于X1，X1小于第二肌電信號的持續(xù)時間段，所述N為正常數(shù)，所述M小于等于10s。
5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二閾值隨著所述第二肌電信號的持續(xù)時間段的變化而變化。
6.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取與所述音樂曲目對應的音樂信號，包括: 在播放所述音樂曲目時，采集所述音樂曲目的音樂信號； 去除所述音樂信號中的噪聲，得到去除噪聲的音樂信號。
7.根據(jù)權利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所述獲取用戶對當前播放的音樂曲目的敏感信號之后，還包括: 獲取所述敏感信號的特征信息；所述獲取與所述音樂曲目對應的音樂信號之后，還包括: 獲取所述音樂信號的特征信息； 所述將所述敏感信號和所述音樂信號進行分析，獲取所述敏感信號和所述音樂信號的相關系數(shù)，包括: 將所述敏感信號的特征信息和所述音樂信號的特征信息進行分析，獲取所述敏感信號和所述音樂信號的相關系數(shù)。
8.根據(jù)權利要求7所述的方法，其特征在于，所述將所述敏感信號的特征信息和所述音樂信號的特征信息進行分析，具體為: 將所述敏感信號的特征信息和所述音樂信號的特征信息進行典型相關分析。
9.一種音樂交互系統(tǒng)，其特征在于，包括: 第一獲取單元，用于獲取用戶對當前音樂曲目的敏感信號； 第二獲取單元，用于獲取與所述音樂曲目對應的音樂信號； 相關系數(shù)獲取單元，用于將所述敏感信號和所述音樂信號進行分析，獲取所述敏感信號和所述音樂信號的 相關系數(shù)； 比較單元，用于將所述敏感信號和所述音樂信號進行分析； 確定單元，用于在所述比較單元中確定所述相關系數(shù)大于等于所述第一閾值，則確定所述用戶喜歡當前播放的音樂曲目。
10.根據(jù)權利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述第一獲取單元，具體用于 在播放所述音樂曲目時，采集所述用戶的多個第一肌電信號； 將所述多個第一肌電信號求平均，得到第二肌電信號； 采用滑動窗口方式獲取所述第二肌電信號中的至少一個敏感信號。
【文檔編號】A61B5/0488GK103996405SQ201410234584
【公開日】2014年8月20日 申請日期:2014年5月29日 優(yōu)先權日:2014年5月29日
【發(fā)明者】高小榕, 徐超立, 黃肖山, 林科, 王東兵 申請人:清華大學