腦波音樂生成方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種腦波音樂生成方法，包括下述步驟：腦電信號采集，單道腦波音樂生成，節(jié)拍濾波和調(diào)式濾波。本發(fā)明專利技術(shù)的腦波音樂生成方法利用多道腦電數(shù)據(jù)生成多聲部合奏腦波音樂，通過節(jié)拍濾波保證音樂具有明確的節(jié)奏感，同時通過調(diào)式的濾波使最后產(chǎn)生的音樂具有特定的調(diào)，且各聲部之間協(xié)和一致，使被試的不同狀態(tài)可以根據(jù)音樂特征進(jìn)行區(qū)分；可用于腦電監(jiān)測及記錄，為進(jìn)一步深入分析和解讀EEG數(shù)據(jù)提供新的技術(shù)支撐。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)屬于生物醫(yī)學(xué)工程
，涉及一種用腦波信號生成音樂的方法，具體涉及一種用多通道腦波信號生成多聲部合奏音樂的方法。
技術(shù)介紹
腦電圖(electroencephalogram,EEG)作為一種監(jiān)測大腦電活動的技術(shù),在臨床和科研中有廣泛的應(yīng)用。通常情況下，腦電圖都是以波形或者地形圖等視覺的形式來呈現(xiàn)，通過對波形或者圖像的分析來對腦電信號的各種特征進(jìn)行分析。而通過聆聽的方式來監(jiān)測信號，則是一種有意義的嘗試，將EEG轉(zhuǎn)換為聲音乃至音樂，因?yàn)槿硕鷮β曇舯鎰e的快速和準(zhǔn)確，使得這種方式能比傳統(tǒng)的波形更敏感地反映出信號的細(xì)節(jié)。到目前為止，腦波音樂的生成在數(shù)據(jù)特征提取方面，使用了統(tǒng)計(jì)方法，功率譜分析，相關(guān)性分析，偏側(cè)性分析和非線性分析等。而在轉(zhuǎn)換方法，即可聽化技術(shù)方面，提出了兩種主要的技術(shù)。第一種是直接音頻翻譯，就是將EEG的波形視為聲波進(jìn)行播放，但因?yàn)镋EG的主要頻率在30Hz以下，低于人耳的聽閾(20-20KHz)，因此需要在頻域乘上合適的系數(shù)，將其頻率提高到人類可以聽到的范圍。這種方法現(xiàn)在應(yīng)用的不多，因?yàn)镋EG本身包含了很多背景噪聲，其效果幾乎沒有音樂性，這種方式很難聽到真正有意義的信息。第二種，也是目前應(yīng)用最多的一種是參數(shù)映射，即用數(shù)據(jù)的原始值或特征參數(shù)來控制聲音/音樂合成的參數(shù)。其中數(shù)據(jù)的特征參數(shù)來自于數(shù)據(jù)分析，音樂合成的參數(shù)則有音高、音量、調(diào)制頻率等基本參數(shù)，也有音樂性更強(qiáng)的如速度、節(jié)奏、調(diào)式等參數(shù)。參數(shù)映射的類型還可分為“漏斗式”和“扇形式”?！奥┒肥健?，即將多道數(shù)據(jù)源映射到一個音樂發(fā)聲器進(jìn)行展示；而“扇形式”是將單個數(shù)據(jù)源的各種特征值用于控制多個音樂發(fā)聲裝置。對多道腦電數(shù)據(jù)，漏斗式的方法將多個相近的電極數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，以突出重點(diǎn)特征，而扇形式方法，在電極較少時，可以充分反映各方面的信息。也可以根據(jù)利用的原始腦電信息的通道數(shù)量來進(jìn)行分類即單道和多道信號兩類，大多數(shù)的工作都先以單道技術(shù)為基礎(chǔ)，然后進(jìn)行擴(kuò)展。方式一是直接選取感興趣區(qū)域的少量電極信號來進(jìn)行轉(zhuǎn)換；方式二是直接對所有道的旋律進(jìn)行疊加；方式三是用上述“漏斗式”的思路，對信號進(jìn)行一定的空間濾波，只展示其中認(rèn)為有意義的部分。當(dāng)信號通道數(shù)超過2時，直接的疊加會使旋律混疊，難以辨別。CN200710048475. 8公開了一種音樂腦電分析方法，它基于大腦和音樂共同遵循的無標(biāo)度性特征，將腦波信號的振幅、周期和能量映射為音樂的音高、音長和音量，是一種客觀轉(zhuǎn)換方法，但是該方法只針對單道腦電數(shù)據(jù)，產(chǎn)生的音樂是單聲部的，沒有涉及多通道腦波以及多聲部的音樂。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的目的是為了解決現(xiàn)有的沒有涉及多通道腦波以及多聲部的音樂的問題，提出了一種。本專利技術(shù)的技術(shù)方案是一種，包括下述步驟S1、腦電信號采集，按標(biāo)準(zhǔn)的腦電圖采集方式采集腦電圖；S2、單道腦波音樂生成，對步驟SI采集的腦電圖進(jìn)行特征分析，建立單道腦波信號參數(shù)與音樂參數(shù)的映射，得到單道音樂，進(jìn)而得到所有通道的音樂片段；S3、節(jié)拍濾波，將步驟S3中得到的所有通道的音樂片段根據(jù)基準(zhǔn)音長進(jìn)行濾波，其中，基準(zhǔn)音長由數(shù)據(jù)特征頻率峰值決定；S4、調(diào)式濾波，根據(jù)所有通道的音樂的特征確定調(diào)式，然后按照所述調(diào)式對經(jīng)節(jié)拍濾波后的所有通道的音樂片段進(jìn)行濾波，挑選出每個時刻最符合該調(diào)式的若干個音符，得到最終的多聲部合奏音樂。 進(jìn)一步的，節(jié)拍濾波的具體過程如下首先確定基準(zhǔn)音長，對所有通道的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行功率譜分析，分別計(jì)算出每道信號在α頻段和β頻段的兩個峰值頻率Π和f2，設(shè)α頻段的峰值功率譜值為Ρ(Π)，β頻段的峰值功率譜值為P(f2)，則當(dāng)P(fl)/P(f2) >=△時，基準(zhǔn)音長為1/fl ;當(dāng)P(fl)/P(f2)〈A時，基準(zhǔn)音長為l/f2，其中，Δ為預(yù)先設(shè)置的閾值，所有通道的平均基準(zhǔn)音長作為當(dāng)前狀態(tài)下采用的基準(zhǔn)音長；基準(zhǔn)音長確定后，所有音符的長度將被調(diào)整為基準(zhǔn)音長的整數(shù)倍，設(shè)原始音長為d0，調(diào)整后音長為dl，基準(zhǔn)音長為dm，調(diào)整公式為dl=dm* ，其中，表示不超過χ的最大整數(shù)。進(jìn)一步的，調(diào)式濾波的具體過程如下首先確定腦波音樂的調(diào)，這里具體采用的是西方自然大小調(diào)共24個，其中大調(diào)12個，小調(diào)12個，調(diào)的確定包括兩方面主音和大/小調(diào)；對所有通道的音樂進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，總共出現(xiàn)時間最長的音被確定為主音；若基準(zhǔn)音長為Ι/fl，則當(dāng)前狀態(tài)為小調(diào)；若基準(zhǔn)音長為l/f2，則為大調(diào)；調(diào)確定之后，進(jìn)行濾波，每一時刻，所有通道在該時刻的音符按照其在調(diào)中的穩(wěn)定性進(jìn)行排序，其中最穩(wěn)定的若干個音被保留，作為最終產(chǎn)生的音樂。更進(jìn)一步的，為了使音樂富于變化，被保留的若干個音，只允許其中兩個音具有相同的音名，其余的音應(yīng)具有不同的音高。本專利技術(shù)的有益效果是本專利技術(shù)的利用多道腦電數(shù)據(jù)生成多聲部合奏腦波音樂，通過節(jié)拍濾波保證音樂具有明確的節(jié)奏感，同時通過調(diào)式的濾波使最后產(chǎn)生的音樂具有特定的調(diào)，且各聲部之間協(xié)和一致。具有如下效果1、為從聽覺的角度分析大腦活動提供了支持，主要利用了節(jié)拍和調(diào)式濾波來得到合奏的多聲部音樂，使被試的不同狀態(tài)可以根據(jù)音樂特征進(jìn)行區(qū)分；2、由本專利技術(shù)的方法產(chǎn)生的音樂，其音高分布是符合冪律的，符合通常的審美標(biāo)準(zhǔn)，腦電的音樂編碼形式，可用于腦電監(jiān)測及記錄，為腦電分析提供了一種新的分析方法；3、提出了一種根據(jù)音樂上“調(diào)”的概念設(shè)計(jì)的濾波器，用于提取腦電信號中重要的信息，為進(jìn)一步深入分析和解讀EEG數(shù)據(jù)提供新的技術(shù)支撐。附圖說明圖1是本專利技術(shù)實(shí)施例的總框架圖；圖2是I位受試者安靜閉眼狀態(tài)的多聲部合奏腦波音樂；圖3是I位受試者安靜睜眼狀態(tài)的多聲部合奏腦波音樂；圖4是I位受試者的腦波音樂音高的冪律分布圖，包括閉眼狀態(tài)調(diào)式濾波后的音樂(Eyes Closed After Filtering, ECAF),睜眼狀態(tài)調(diào)式濾波后的音樂(Eyes OpenAfterFiltering, E0AF),閉眼狀態(tài)調(diào)式濾波前的音樂(Eyes Closed Before Filtering,ECBF)和睜眼狀態(tài)調(diào)式濾波前的音樂(Eyes Open Before Filtering, E0BF)；圖5是40位受試者的腦波音樂音高的冪律的平均分布圖，包括閉眼狀態(tài)調(diào)式濾波后的音樂(ECAF)，睜眼狀態(tài)調(diào)式濾波后的音樂(EOAF)，閉眼狀態(tài)調(diào)式濾波前的音樂(ECBF)和睜眼狀態(tài)調(diào)式濾波前的音樂(EOBF)四種情況。具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對本專利技術(shù)做進(jìn)一步的說明。本專利技術(shù)的，具體包括下述步驟S1、腦電信號采集，按標(biāo)準(zhǔn)的腦電圖采集方式采集腦電圖；S2、單道腦波音樂生成，對步驟SI采集的腦電圖進(jìn)行特征分析，建立單道腦波信號參數(shù)與音樂參數(shù)的映射，得到單道音樂，進(jìn)而得到所有通道的音樂片段。在本實(shí)施例中具體為16通道。這里腦波信號參數(shù)包括腦波信號的周期、振幅、信號每個周期的平均功率，音樂的參數(shù)包括音長、音高、音強(qiáng)，所述步驟S2中分別提取腦電數(shù)據(jù)的振幅、周期和平均功率，映射為音高、音長和音強(qiáng)。 冪律分布是自組織系統(tǒng)的重要特性之一，兩個變量的關(guān)系可以用冪指數(shù)的形式來表示，如變量X，Y，若Y=X' α稱為冪律指數(shù)，當(dāng)α為-1. 5 -0. 5時，稱這兩個變量符合冪律分布。腦電信號有很多符合冪律分布的特征，如功率譜密度符合以頻率為底的冪律分布。在音樂中，音高、音長、音強(qiáng)等變量出現(xiàn)次數(shù)本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種腦波音樂生成方法，包括下述步驟：S1、腦電信號采集，按標(biāo)準(zhǔn)的腦電圖采集方式采集腦電圖；S2、單道腦波音樂生成，對步驟S1采集的腦電圖進(jìn)行特征分析，建立單道腦波信號參數(shù)與音樂參數(shù)的映射，得到單道音樂，進(jìn)而得到所有通道的音樂片段；S3、節(jié)拍濾波，將步驟S3中得到的所有通道的音樂片段根據(jù)基準(zhǔn)音長進(jìn)行濾波，其中，基準(zhǔn)音長由數(shù)據(jù)特征頻率峰值決定；S4、調(diào)式濾波，根據(jù)所有通道的音樂的特征確定調(diào)式，然后按照所述調(diào)式對經(jīng)節(jié)拍濾波后的所有通道的音樂片段進(jìn)行濾波，挑選出每個時刻最符合該調(diào)式的若干個音符，得到最終的多聲部合奏音樂。

【技術(shù)特征摘要】

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：吳丹，堯德中，
申請(專利權(quán))人：電子科技大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：