[发明专利]自动音乐匹配方法、装置和应用其的电子装置有效
| 申请号: | 201510342269.2 | 申请日: | 2015-06-18 |
| 公开(公告)号: | CN105138530B | 公开(公告)日: | 2018-09-11 |
| 发明(设计)人: | 刘冬冬;张博;杨晓文 | 申请(专利权)人: | 金纽合(北京)科技有限公司 |
| 主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;A61B5/0402;A61B5/024 |
| 代理公司: | 北京睿派知识产权代理事务所(普通合伙) 11597 | 代理人: | 刘锋 |
| 地址: | 100080 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 自动 音乐 匹配 方法 装置 应用 电子 | ||
1.一种自动音乐匹配方法,包括:
获取人体的心率信号;
将所述心率信号划分为K个分布在不同频率范围的离散子信号;
分别以T个不同的时间尺度对每个所述子信号进行粗粒化以获得K*T个粗粒化的时间序列;
对每个粗粒化的时间序列计算样本熵;
对于每个时间尺度,获取该时间尺度下具有最大的样本熵的粗粒化的时间序列;
根据所有具有最大的样本熵的粗粒化的时间序列所对应的中心频率计算定标指数;
根据所述定标指数选取具有相匹配的长程相关指数的音乐文件进行播放,所述长程相关指数根据对应的音乐文件的数字化序列计算获得,用于表征所述音乐文件的音强分布复杂特性;
其中,K和T为大于2的整数。
2.根据权利要求1所述的自动音乐匹配方法,其特征在于,将所述心率信号划分为K个分布在不同频率范围的离散子信号为:对心率信号进行小波包分解以获取K个分布在不同频率范围的子信号。
3.根据权利要求1所述的自动音乐匹配方法,其特征在于,所述对每个所述子信号进行粗粒化包括根据如下公式计算所述粗粒化的时间序列:
其中,Ef(i),i=1,2,...,N为所述子信号,N为所述子信号长度,τ为时间尺度因子,τ=1,2,…,M,M为时间尺度因子τ可取的最大值,为粗粒化的时间序列。
4.根据权利要求1所述的自动音乐匹配方法,其特征在于,根据所有具有最大的样本熵的粗粒化的时间序列所对应的中心频率计算定标指数包括根据如下公式计算所述定标指数:
其中,α为所述定标指数,τ为时间尺度因子,M为时间尺度因子τ可取的最大值,f(τ)为所有具有最大的样本熵的粗粒化的时间序列的中心频率相对于时间尺度在时间-频率平面上拟合获得的曲线函数。
5.根据权利要求1所述的自动音乐匹配方法,其特征在于,根据所述定标指数选取具有与相匹配的长程相关指数的音乐文件进行播放包括:
选取对应的长程相关指数与定标指数的差值或比值最接近预定值的音乐文件进行播放。
6.根据权利要求1所述的自动音乐匹配方法,其特征在于,所述长程相关指数根据如下方式计算获得:
通过采样获取音乐文件的数字序列;
以第一窗宽对所述数字序列进行无重叠的移动并计算标准差,得到标准差序列,所述第一窗宽为预定值;
根据标准差序列中每个标准差的平方计算对应的平均音强以获得平均音强序列;
基于如下公式获得波动序列:其中,zb为所述波动序列的第b个元素,vj2为所述平均音强序列的第j个元素,L为所述数字序列的长度,w为所述第一窗宽;
以预定重叠长度按照第二窗宽对所述波动序列进行有重叠的移窗,以划分获得多个子序列;
利用线性回归获得每个所述子序列的线性趋势;
基于如下公式计算去趋势波动函数:
其中,FD为所述去趋势波动函数,为子序列元素zb对应的线性趋势,<>为平均函数,用于对以第二窗宽wv移窗获得的所有子序列的元素减去对应的线性趋势的值的平方和求取平均;
根据所述去趋势波动函数与第二窗宽所对应的时间尺度之间的关系计算所述长程相关指数。
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