本發(fā)明涉及音樂治療，具體為一種基于音樂治療的音頻ai播放方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、音樂治療作為非藥物干預的重要組成部分，在心理與身心健康領(lǐng)域展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景。然而，傳統(tǒng)的音樂治療方式往往依賴于治療師的專業(yè)判斷和個人經(jīng)驗，加之患者個體差異的考量，這使得整個治療過程存在一定的主觀性和不確定性。具體而言，缺乏精確的量化數(shù)據(jù)支撐，意味著治療方案的制定和效果評估多基于定性的感知和反饋，而非客觀的生理指標。這一局限不僅限制了治療方案的一致性和可重復性，還影響了療效的可靠性與可驗證性，進而對音樂治療的有效性構(gòu)成挑戰(zhàn)。

2、另一方面，個體對音樂的反應(yīng)具有高度的特異性，這意味著同一首曲目可能在不同人身上產(chǎn)生截然不同的生理與心理效應(yīng)。傳統(tǒng)音樂治療未能充分考慮到這一層面的個性化需求，往往采用一刀切的模式，難以依據(jù)每位患者的具體狀況做出適時、精確的音樂內(nèi)容調(diào)整。這種通用型的治療策略忽視了個體差異，無法有效激發(fā)音樂治療的最大潛能，從而可能削弱治療成效，降低患者對治療過程的滿意度。此外，治療師在選擇和微調(diào)音樂時的主觀性，以及評估治療效果時對患者自述和直觀觀察的依賴，均限制了音樂治療科學化、精細化的發(fā)展，阻礙了治療方案的持續(xù)優(yōu)化和創(chuàng)新。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、（一）解決的技術(shù)問題

2、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于音樂治療的音頻ai播放方法及系統(tǒng)，以解決背景技術(shù)中提到的問題。

3、（二）技術(shù)方案

4、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：一種基于音樂治療的音頻ai播放方法及系統(tǒng)，包括第一生理數(shù)據(jù)檢測模塊、音樂預設(shè)分析模塊、第二生理數(shù)據(jù)檢測模塊、療效預估模塊和推送模塊；第一生理數(shù)據(jù)檢測模塊用于通過生理監(jiān)測手環(huán)采集用戶音樂治療過程前的生理數(shù)據(jù)，構(gòu)建第一生理數(shù)據(jù)集，并根據(jù)第一生理數(shù)據(jù)集計算分析獲得每個用戶的第一生理指數(shù)slz1；音樂預設(shè)分析模塊，用于對預設(shè)的音樂庫中每首音樂進行檢測和分析，以獲得每首音樂的音樂屬性指數(shù)yyz：第二生理數(shù)據(jù)檢測模塊用于通過生理監(jiān)測手環(huán)采集用戶音樂治療過程中的生理數(shù)據(jù)，構(gòu)建第二生理數(shù)據(jù)集，并依據(jù)處理后的第二生理數(shù)據(jù)集關(guān)聯(lián)每首音樂的音樂屬性指數(shù)yyz，構(gòu)建第二生理指數(shù)slz2；療效預估模塊，用于計算第二生理指數(shù)slz2和第一生理指數(shù)slz1的差值，獲得療效值lxz，療效值lxz為正，則表示音樂治療有效，若療效值lxz為零或負數(shù)，則表示音樂治療無療效；在療效值lxz為正時，將當前音樂分類至第一優(yōu)先療效列表；推送模塊，將第一優(yōu)先療效列表中的療效值lxz與階梯閾值進行對比和分級評估，生成相對應(yīng)的第一優(yōu)先播放列表、第二優(yōu)先播放列表和第三優(yōu)先播放列表，并推送給用戶。

5、優(yōu)先的，第一生理數(shù)據(jù)檢測模塊包括第一采集單元和第一計算單元；

6、第一采集單元用于通過生理監(jiān)測手環(huán)采集用戶聽音樂前的生理數(shù)據(jù)，構(gòu)建第一生理數(shù)據(jù)集，第一生理數(shù)據(jù)集包括：第一血壓xy1、第一皮膚導電率pf1、第一平均入睡時間rs1和第一冥想靜心指數(shù)ms1；

7、第一冥想靜心指數(shù)ms1通過以下公式計算獲?。?/p>

8、

9、式中，表示音樂治療前呼吸樣本數(shù)量，表示第i+1個樣本呼吸頻率值，表示第i個樣本呼吸頻率值；表示第i+1個樣本呼吸頻率和第i個樣本呼吸頻率間隔差值，表示預設(shè)呼吸頻率間隔差值；m表示音樂治療前心率樣本數(shù)量，表示第i+1個樣本心率，表示第i個樣本心率值，表示第i+1個樣本心率和第i個樣本心率增量，表示預設(shè)心率增量差值；和分別表示權(quán)重值，由用戶調(diào)整設(shè)置，且，，；呼吸樣本數(shù)據(jù)和心率樣本數(shù)據(jù)通過生理監(jiān)測手環(huán)內(nèi)置的呼吸傳感器和心率傳感器獲取。

10、優(yōu)先的，第一計算單元用于計算獲取第一生理指數(shù)slz1，第一生理指數(shù)slz1獲取方式為：提取第一生理數(shù)據(jù)集中的第一血壓xy1、第一皮膚導電率pf、第一平均入睡時間rs1和第一冥想靜心指數(shù)ms1，無量綱處理后，通過以下公式計算獲得第一生理指數(shù)slz1：

11、

12、式中，和分別表示第一血壓xy1、第一皮膚導電率pf1、第一平均入睡時間rs1和第一冥想靜心指數(shù)ms1的權(quán)重值，由用戶調(diào)整設(shè)置，，，，，，表示為第一修正常數(shù)值；第一血壓xy1和第一皮膚導電率pf1分別通過生理監(jiān)測手環(huán)內(nèi)置的壓力傳感器和皮膚導電傳感器測量獲取。

13、優(yōu)先的，音樂預設(shè)分析模塊還包括特征提取單元和分析單元，特征提取單元用于對音樂庫中的每首音樂進行數(shù)字信號處理，提取音樂參數(shù)特征，包括：平均音量yl、平均節(jié)奏jz、平均頻率譜pl、平均節(jié)拍數(shù)jp、平均白噪音bz和平均瞬時響度ss；

14、平均音量yl通過生理監(jiān)測手環(huán)內(nèi)置的dsp數(shù)字信號處理器測量獲??；

15、平均節(jié)奏jz通過生理監(jiān)測手環(huán)內(nèi)置的智能音頻設(shè)備測量獲??；

16、平均頻率譜pl通過生理監(jiān)測手環(huán)內(nèi)置的頻譜分析儀測量獲??；

17、平均白噪音bz通過生理監(jiān)測手環(huán)內(nèi)置的噪聲分析儀測量獲?。?/p>

18、平均瞬時響度ss通過生理監(jiān)測手環(huán)內(nèi)置的響度分析器測量獲取；

19、分析單元用于依據(jù)音樂參數(shù)特征構(gòu)建音樂屬性指數(shù)yyz：音樂屬性指數(shù)yyz獲取方式為：提取平均音量yl、平均節(jié)奏jz、平均頻率譜pl、平均節(jié)拍數(shù)jp、平均白噪音bz和平均瞬時響度ss，無量綱處理后，構(gòu)建音樂治療屬性數(shù)據(jù)庫，通過以下公式計算獲得音樂屬性指數(shù)yyz：

20、

21、式中，、、、分別表示平均音量yl、平均節(jié)奏jz、平均頻率譜pl、平均白噪音bz和平均瞬時響度ss的權(quán)重值，由用戶調(diào)整設(shè)置，，，，，，2345=1，表示為第三修正常數(shù)值。

22、優(yōu)先的，第二生理數(shù)據(jù)檢測模塊包括第二采集單元和第二計算單元；

23、第二采集單元用于通過生理監(jiān)測手環(huán)采集用戶音樂治療過程中的生理數(shù)據(jù)，構(gòu)建第二生理數(shù)據(jù)集，第二生理數(shù)據(jù)集包括：第二血壓xy2、第二皮膚導電率pf2、第二平均入睡時間rs2和第二冥想靜心指數(shù)ms2；

24、通過生理監(jiān)測手環(huán)采集用戶音樂治療過程中的生理數(shù)據(jù)，構(gòu)建第二生理數(shù)據(jù)集，并依據(jù)處理后的第二生理數(shù)據(jù)集與每首歌的音樂屬性指數(shù)yyz相關(guān)聯(lián)，通過以下公式生成第二生理指數(shù)slz2；

25、第二冥想靜心指數(shù)ms2通過以下公式計算獲取：

26、

27、式中，表示音樂治療后呼吸樣本數(shù)量，表示音樂治療后第j+1個樣本呼吸頻率值，表示第j個樣本呼吸頻率值；表示音樂治療后第j+1個樣本呼吸頻率和第j個樣本呼吸頻率間隔差值，2表示預設(shè)呼吸頻率間隔差值；r表示音樂治療后心率樣本數(shù)量，表示音樂治療后第j+1個樣本心率，表示音樂治療后第j個樣本心率值，表示音樂治療后第j+1個樣本心率和第j個樣本心率增量，2表示預設(shè)心率增量差值；、和別表示權(quán)重值，由用戶調(diào)整設(shè)置，且，，，；呼吸樣本數(shù)據(jù)和心率樣本數(shù)據(jù)通過生理監(jiān)測手環(huán)內(nèi)置的呼吸傳感器和心率傳感器獲取；

28、第二計算單元用于計算獲取第二生理指數(shù)slz2，第二生理指數(shù)slz2獲取方式為：提取第二生理數(shù)據(jù)集中的第二血壓xy2、第二皮膚導電率pf2、第二平均入睡時間rs2和第二冥想靜心指數(shù)ms2，無量綱處理后，通過以下公式計算獲得第二生理指數(shù)slz2：

29、

30、式中，表示第二血壓和第一血壓的差值，表示第二皮膚導電率和第一皮膚導電率的差值，表示第二平均入睡時間和第一平均入睡時間的差值，表示第二冥想靜心指數(shù)和第一冥想靜心指數(shù)的差值，、、和分別表示第二血壓和第一血壓的差值、第二皮膚導電率和第一皮膚導電率的差值、第二平均入睡時間和第一平均入睡時間的差值和第二冥想靜心指數(shù)和第一冥想靜心指數(shù)的差值的權(quán)重值，由用戶調(diào)整設(shè)置，，，，，，表示為第二修正常數(shù)值。

31、優(yōu)先的，療效預估模塊包括差值計算單元和療效評估單元；

32、差值計算單元用于計算第二生理指數(shù)slz2和第一生理指數(shù)slz1的差值，通過以下公式計算獲取療效值lxz：

33、。

34、優(yōu)先的，療效評估單元用于對療效值lxz進行評估，獲得第一評估結(jié)果，包括：

35、若計算得出的lxz>0，這表明該音樂治療產(chǎn)生了積極的生理效應(yīng)，即音樂治療有效；

36、相反，若lxz等于零或小于零即lxz≤0，則意味著音樂治療未能引起明顯的正面生理變化，可視為無療效或效果不合格；

37、當確認lxz為正值時，系統(tǒng)會自動將當前播放的音樂歸類到第一優(yōu)先療效列表中，針對每個用戶推薦最有效的音樂治療選項。

38、優(yōu)先的，推送模塊的操作流程具體展開如下：

39、推送模塊根據(jù)計算出的正值的療效值lxz進行分級評估，包括：

40、階梯閾值包括第一階層閾值x1和第二階層閾值x2，且第一階層閾值x1＞第二階層閾值x2；并將正值的療效值lxz分別與第一階層閾值x1和第二階層閾值x2進行對比，包括：

41、療效值lxz＜第二階層閾值x2，表示音樂療效屬于低級類別，并生成第三優(yōu)先播放列表；

42、第二階層閾值x2≤療效值lxz≤第一階層閾值x1，表示音樂療效屬于中級類別，并生成第二優(yōu)先播放列表；

43、療效值lxz＞第一階層閾值x1，音樂療效屬于高級類別，并生成第一優(yōu)先播放列表；

44、并對第一優(yōu)先播放列表、第二優(yōu)先播放列表、第三優(yōu)先播放列表根據(jù)順序進行優(yōu)先級推送。

45、優(yōu)先的，包括以下步驟，

46、步驟一、采集音樂治療前的生理數(shù)據(jù)：在用戶治療前對用戶配備唯一的生理監(jiān)測手環(huán)后通過生理監(jiān)測手環(huán)采集用戶聽音樂前的生理數(shù)據(jù)，構(gòu)建第一生理數(shù)據(jù)集，并根據(jù)第一生理數(shù)據(jù)集計算分析獲得每個用戶的第一生理指數(shù)slz1；

47、步驟二、對每首音樂的音樂屬性進行評分：用于對預設(shè)的音樂庫中每首音樂進行檢測和分析，以獲得每首音樂的音樂屬性指數(shù)yyz：

48、步驟三、采集音樂治療后的生理數(shù)據(jù)：通過生理監(jiān)測手環(huán)采集用戶音樂治療過程中的生理數(shù)據(jù)，構(gòu)建第二生理數(shù)據(jù)集，并依據(jù)處理后的第二生理數(shù)據(jù)集關(guān)聯(lián)每首音樂的音樂屬性指數(shù)yyz，構(gòu)建第二生理指數(shù)slz2；

49、步驟四、初步評估每個音樂治療是否產(chǎn)生療效：計算第二生理指數(shù)slz2和第一生理指數(shù)slz1的差值，獲得療效值lxz，療效值lxz為正，則表示音樂治療有效，若療效值lxz為零或負數(shù)，則表示音樂治療無療效；在療效值lxz為正時，將當前音樂分類至第一優(yōu)先療效列表；

50、步驟五、多級評估并推送：將第一優(yōu)先療效列表中的療效值lxz與階梯閾值進行對比和分級評估，生成相對應(yīng)的第一優(yōu)先播放列表、第二優(yōu)先播放列表和第三優(yōu)先播放列表，并推送給用戶。

51、（三）有益效果

52、本發(fā)明提供了一種基于音樂治療的音頻ai播放方法及系統(tǒng)。具備以下有益效果：

53、（1）首先，該系統(tǒng)引入了生理數(shù)據(jù)驅(qū)動的音樂療法，利用第一生理數(shù)據(jù)檢測模塊和第二生理數(shù)據(jù)檢測模塊，通過生理監(jiān)測手環(huán)實時采集用戶在音樂治療前后的生理數(shù)據(jù)，構(gòu)建起第一生理數(shù)據(jù)集和第二生理數(shù)據(jù)集，這一舉措實現(xiàn)了音樂治療從主觀經(jīng)驗向客觀數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變，使得治療過程得以依據(jù)用戶真實的生理反應(yīng)進行，而非僅憑直覺或經(jīng)驗，這種基于數(shù)據(jù)的療法極大提升了治療的針對性和個性化程度，確保音樂能夠更精準地觸動每個用戶獨特的生理與心理需求。

54、（2）其次，音樂預設(shè)分析模塊與療效預估模塊的結(jié)合，開創(chuàng)了一種療效預測與驗證的新路徑；通過對音樂庫中每首音樂的音樂屬性指數(shù)yyz進行細致分析，并與用戶的第二生理指數(shù)slz2相關(guān)聯(lián)，系統(tǒng)能夠智能評估音樂治療的實際效果。療效值lxz的計算不僅提供了療效有無的直接證據(jù)，還能夠區(qū)分不同音樂對用戶生理狀態(tài)改善的效率，為后續(xù)的音樂選擇提供科學依據(jù)，這種基于療效值分級的音樂推薦機制，確保了每一次音樂播放都是基于用戶個體反應(yīng)的最優(yōu)選擇，從而顯著提升治療效果和用戶滿意度。

55、（3）最后，推送模塊的設(shè)計進一步優(yōu)化了用戶體驗，通過將療效值lxz與階梯閾值對比，系統(tǒng)自動創(chuàng)建了第一優(yōu)先播放列表、第二優(yōu)先播放列表和第三優(yōu)先播放列表，這種分層推薦機制不僅提高了音樂治療的效率，也增強了用戶的參與感和自主性，用戶可以根據(jù)自身偏好與實際療效反饋，靈活調(diào)整音樂播放順序，享受更加個性化、高效的音樂治療體驗，同時，這種動態(tài)更新的播放列表還能促進音樂庫的持續(xù)優(yōu)化，保證音樂治療方案的與時俱進，不斷適應(yīng)用戶變化的需求，實現(xiàn)長期的健康管理目標。

56、綜上，本技術(shù)方案通過生理數(shù)據(jù)采集、音樂屬性分析、療效量化評估以及智能播放列表生成等環(huán)節(jié)，全面提升了音樂治療的科學性、有效性和個性化水平，提高用戶滿意度。