本申請涉及人工智能，尤其涉及一種基于bci情感反饋的ai生成音樂優(yōu)化方法以及相關裝置。
背景技術：
1、音樂是撫平心靈創(chuàng)傷和調(diào)整情感的靈藥，使得人們具有更加正面地情感價值。為了使人們能夠與音樂產(chǎn)生共鳴和情感連接，使音樂作品更具有感染力和互動性，在現(xiàn)有音樂創(chuàng)作過程中，音樂藝術家需要考慮聽眾的情感體驗。
2、目前，傳統(tǒng)音樂創(chuàng)作依賴于聽眾的主觀情感反饋和音樂藝術家的主觀藝術理解。然而，聽眾不一定能夠及時準確地表達其主觀情感感受，無法實時準確地感知用戶在聽音樂時的情感；音樂藝術家需要理解聽眾情感后，再根據(jù)其理解調(diào)整音樂創(chuàng)作設備的相關音樂參數(shù)，但是音樂藝術家的主觀藝術理解存在諸多差異?？梢姡瑐鹘y(tǒng)音樂創(chuàng)作無法實時準確地感知用戶情感和無法自動調(diào)整音樂創(chuàng)作設備參數(shù)。
技術實現(xiàn)思路
1、本申請?zhí)峁┝艘环N基于bci情感反饋的ai生成音樂優(yōu)化方法，以解決當前音樂創(chuàng)作設備無法實時感知用戶情感和無法自動調(diào)整音樂參數(shù)的技術問題。
2、為了解決上述技術問題，第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于bci情感反饋的ai生成音樂優(yōu)化方法，包括：
3、獲取聽眾用戶在當前音樂環(huán)境下的腦電特征數(shù)據(jù)，所述當前音樂環(huán)境為正在播放第一ai音樂數(shù)據(jù)的環(huán)境；
4、利用預設情感分類模型，根據(jù)所述腦電特征數(shù)據(jù)，識別所述聽眾用戶的當前情感數(shù)據(jù)；
5、利用預設ai生成音樂模型，基于所述當前情感數(shù)據(jù)，對所述第一ai音樂數(shù)據(jù)進行調(diào)參，得到第二ai音樂數(shù)據(jù)；
6、以所述第二ai音樂數(shù)據(jù)作為新的第一ai音樂數(shù)據(jù)進行音樂優(yōu)化，直至當前情感數(shù)據(jù)符合預設情感數(shù)據(jù)，得到目標ai音樂數(shù)據(jù)。
7、在第一方面的一些實現(xiàn)方式中，所述獲取聽眾用戶在當前音樂環(huán)境下的腦電特征數(shù)據(jù)，包括：
8、播放所述第一ai音樂數(shù)據(jù)，并基于腦電檢測設備采集所述聽眾用戶的多個腦部區(qū)域的腦電信號；
9、對于每個所述腦部區(qū)域的腦電信號，利用與所述腦部區(qū)域對應的預設信號特征提取算法，提取所述腦電信號的腦電特征數(shù)據(jù)。
10、在第一方面的一些實現(xiàn)方式中，所述預設情感分類模型包括與腦部區(qū)域對應的多個情感分類網(wǎng)絡和一個融合決策網(wǎng)絡，所述利用預設情感分類模型，根據(jù)所述腦電特征數(shù)據(jù)，識別所述聽眾用戶的當前情感數(shù)據(jù)，包括：
11、對于每個所述腦部區(qū)域的腦電特征數(shù)據(jù)，利用所述腦部區(qū)域對應的情感分類網(wǎng)絡，根據(jù)所述腦部區(qū)域的腦電特征數(shù)據(jù)，識別所述腦部區(qū)域所表征的區(qū)域情感數(shù)據(jù)；
12、利用所述融合決策網(wǎng)絡，對多個所述腦部區(qū)域所表征的區(qū)域情感數(shù)據(jù)進行融合，得到所述聽眾用戶的當前情感數(shù)據(jù)。
13、在第一方面的一些實現(xiàn)方式中，所述預設情感分類模型的表達式為：；
14、其中，為當前情感數(shù)據(jù)，為融合決策網(wǎng)絡的激活函數(shù)，為腦部區(qū)域數(shù)量，為第個腦部區(qū)域的權重矩陣，表示第個腦部區(qū)域的情感分類網(wǎng)絡，為情感分類網(wǎng)絡的激活函數(shù)，為第個情感分類網(wǎng)絡的權重矩陣，為腦部區(qū)域的腦電特征數(shù)據(jù)，為第個情感分類網(wǎng)絡的偏置向量，為融合決策網(wǎng)絡的偏置向量。
15、在第一方面的一些實現(xiàn)方式中，所述利用預設ai生成音樂模型，基于所述當前情感數(shù)據(jù)，對所述第一ai音樂數(shù)據(jù)進行調(diào)參，得到第二ai音樂數(shù)據(jù)，包括：
16、將所述當前情感數(shù)據(jù)和第一ai音樂數(shù)據(jù)輸入至所述預設ai生成音樂模型，計算所述當前情感數(shù)據(jù)與預設情感數(shù)據(jù)之間的誤差值；
17、基于所述誤差值，調(diào)整所述第一ai音樂數(shù)據(jù)的音樂參數(shù)，得到第二ai音樂數(shù)據(jù)。
18、在第一方面的一些實現(xiàn)方式中，所述計算所述當前情感數(shù)據(jù)與預設情感數(shù)據(jù)之間的誤差值，包括：
19、利用預設誤差函數(shù)，計算所述當前情感數(shù)據(jù)與預設情感數(shù)據(jù)之間的誤差值，所述預設誤差函數(shù)的表達式為：；
20、其中，表示當前情感數(shù)據(jù)與預設情感數(shù)據(jù)之間的誤差值，表示最大值函數(shù)，表示當前情感數(shù)據(jù)，表示預設情感數(shù)據(jù)。
21、在第一方面的一些實現(xiàn)方式中，所述以所述第二ai音樂數(shù)據(jù)作為新的第一ai音樂數(shù)據(jù)進行音樂優(yōu)化，直至當前情感數(shù)據(jù)符合預設情感數(shù)據(jù)，得到目標ai音樂數(shù)據(jù)，包括：
22、以所述第二ai音樂數(shù)據(jù)作為新的第一ai音樂數(shù)據(jù)，識別所述聽眾用戶在當前ai音樂環(huán)境下的情感數(shù)據(jù)；
23、若所述聽眾用戶在當前音樂環(huán)境下的情感數(shù)據(jù)符合預設情感數(shù)據(jù)，則確定所述第二ai音樂數(shù)據(jù)為目標音樂數(shù)據(jù)；
24、若所述聽眾用戶在當前音樂環(huán)境下的情感數(shù)據(jù)不符合預設情感數(shù)據(jù)，則以梯度下降方式，繼續(xù)優(yōu)化所述新的第一ai音樂數(shù)據(jù)，直至所述聽眾用戶在當前音樂環(huán)境下的情感數(shù)據(jù)符合預設情感數(shù)據(jù)。
25、第二方面，本申請還提供一種基于bci情感反饋的ai生成音樂優(yōu)化裝置，包括：
26、獲取模塊，用于獲取聽眾用戶在當前音樂環(huán)境下的腦電特征數(shù)據(jù)，所述當前音樂環(huán)境為正在播放第一ai音樂數(shù)據(jù)的環(huán)境；
27、識別模塊，用于利用預設情感分類模型，根據(jù)所述腦電特征數(shù)據(jù)，識別所述聽眾用戶的當前情感數(shù)據(jù)；
28、調(diào)參模塊，用于利用預設ai生成音樂模型，基于所述當前情感數(shù)據(jù)，對所述第一ai音樂數(shù)據(jù)進行調(diào)參，得到第二ai音樂數(shù)據(jù)；
29、優(yōu)化模塊，用于以所述第二ai音樂數(shù)據(jù)作為新的第一ai音樂數(shù)據(jù)進行音樂優(yōu)化，直至當前情感數(shù)據(jù)符合預設情感數(shù)據(jù)，得到目標ai音樂數(shù)據(jù)。
30、第三方面，本申請還提供一種計算機設備，包括處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如第一方面所述的基于bci情感反饋的ai生成音樂優(yōu)化方法。
31、第四方面，本申請還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如第一方面所述的基于bci情感反饋的ai生成音樂優(yōu)化方法。
32、與現(xiàn)有技術相比，本申請至少具備以下有益效果：
33、通過獲取聽眾用戶在當前音樂環(huán)境下的腦電特征數(shù)據(jù)，所述當前音樂環(huán)境為正在播放第一ai音樂數(shù)據(jù)的環(huán)境，利用預設情感分類模型，根據(jù)所述腦電特征數(shù)據(jù)，識別所述聽眾用戶的當前情感數(shù)據(jù)，以自動實時感知聽眾用戶在聽到第一ai音樂數(shù)據(jù)時的情感反饋；利用預設ai生成音樂模型，基于所述當前情感數(shù)據(jù)，對所述第一ai音樂數(shù)據(jù)進行調(diào)參，得到第二ai音樂數(shù)據(jù)，以自動調(diào)整第一ai音樂數(shù)據(jù)的音樂參數(shù)，無需藝術家基于經(jīng)驗理解進行手動調(diào)整音樂創(chuàng)作設備中關于第一ai音樂數(shù)據(jù)的音樂參數(shù)，提高音樂創(chuàng)作設備的智能化和調(diào)參準確度；以所述第二ai音樂數(shù)據(jù)作為新的第一ai音樂數(shù)據(jù)進行音樂優(yōu)化，直至當前情感數(shù)據(jù)符合預設情感數(shù)據(jù)，得到目標ai音樂數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了自動化調(diào)參。
1.一種基于bci情感反饋的ai生成音樂優(yōu)化方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于bci情感反饋的ai生成音樂優(yōu)化方法，其特征在于，所述獲取聽眾用戶在當前音樂環(huán)境下的腦電特征數(shù)據(jù)，包括：
3.如權利要求1所述的基于bci情感反饋的ai生成音樂優(yōu)化方法，其特征在于，所述利用預設ai生成音樂模型，基于所述當前情感數(shù)據(jù)，對所述第一ai音樂數(shù)據(jù)進行調(diào)參，得到第二ai音樂數(shù)據(jù)，包括：
4.如權利要求3所述的基于bci情感反饋的ai生成音樂優(yōu)化方法，其特征在于，所述計算所述當前情感數(shù)據(jù)與預設情感數(shù)據(jù)之間的誤差值，包括：
5.如權利要求1所述的基于bci情感反饋的ai生成音樂優(yōu)化方法，其特征在于，所述以所述第二ai音樂數(shù)據(jù)作為新的第一ai音樂數(shù)據(jù)進行音樂優(yōu)化，直至當前情感數(shù)據(jù)符合預設情感數(shù)據(jù)，得到目標ai音樂數(shù)據(jù)，包括：
6.一種基于bci情感反饋的ai生成音樂優(yōu)化裝置，其特征在于，包括：
7.一種計算機設備，其特征在于，包括處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1至5任一項所述的基于bci情感反饋的ai生成音樂優(yōu)化方法。
8.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，其存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1至5任一項所述的基于bci情感反饋的ai生成音樂優(yōu)化方法。