申请/专利权人：小舟科技有限公司

申请日：2023-08-31

公开（公告）日：2023-10-27

公开（公告）号：CN116825060B

主分类号：G10H1/00

分类号：G10H1/00;G06F3/01;G06F18/25;G06F18/241;G06F18/2415;G06F18/243;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/044;G06N3/047;G06N3/0475;G06N3/048;G06N3/084;G06F123/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.10.27#授权;2023.10.24#实质审查的生效;2023.09.29#公开

摘要：本申请公开了一种基于BCI情感反馈的AI生成音乐优化方法以及相关装置，通过获取听众用户在当前音乐环境下的脑电特征数据，当前音乐环境为正在播放第一AI音乐数据的环境，利用预设情感分类模型，根据脑电特征数据，识别听众用户的当前情感数据，以自动实时感知听众用户在听到第一AI音乐数据时的情感反馈；利用预设AI生成音乐模型，基于当前情感数据，对第一AI音乐数据进行调参，得到第二AI音乐数据；以第二AI音乐数据作为新的第一AI音乐数据进行音乐优化，直至当前情感数据符合预设情感数据，得到目标AI音乐数据。以自动调整第一AI音乐数据的音乐参数，提高音乐创作设备的智能化和调参准确度。

主权项：1.一种基于BCI情感反馈的AI生成音乐优化方法，其特征在于，包括：获取听众用户在当前音乐环境下的脑电特征数据，所述当前音乐环境为正在播放第一AI音乐数据的环境；利用预设情感分类模型，根据所述脑电特征数据，识别所述听众用户的当前情感数据；利用预设AI生成音乐模型，基于所述当前情感数据，对所述第一AI音乐数据进行调参，得到第二AI音乐数据；以所述第二AI音乐数据作为新的第一AI音乐数据进行音乐优化，直至当前情感数据符合预设情感数据，得到目标AI音乐数据；所述预设情感分类模型包括与脑部区域对应的多个情感分类网络和一个融合决策网络，所述利用预设情感分类模型，根据所述脑电特征数据，识别所述听众用户的当前情感数据，包括：对于每个所述脑部区域的脑电特征数据，利用所述脑部区域对应的情感分类网络，根据所述脑部区域的脑电特征数据，识别所述脑部区域所表征的区域情感数据；利用所述融合决策网络，对多个所述脑部区域所表征的区域情感数据进行融合，得到所述听众用户的当前情感数据；所述预设情感分类模型的表达式为：，其中，为当前情感数据，为融合决策网络的激活函数，为脑部区域数量，为第个脑部区域的权重矩阵，表示第个脑部区域的情感分类网络，为情感分类网络的激活函数，为第个情感分类网络的权重矩阵，为脑部区域的脑电特征数据，为第个情感分类网络的偏置向量，为融合决策网络的偏置向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 小舟科技有限公司 一种基于BCI情感反馈的AI生成音乐优化方法以及相关装置

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