助眠音乐的关键特征计算及移动应用设计
发布时间：2021-06-07 07:19
良好的睡眠质量能够让我们保持头脑清醒、身体健康。然而,随着社会的发展,众多因素使得睡眠障碍发生率极高,严重影响人们的日常生活和身心健康。听音乐,作为一种非药理学、易于实施的助眠方法,已经被广泛研究及采用。现有研究已经证明了听音乐对睡眠质量改善的积极作用,但在助眠音乐的识别选取上,存在着主观、无明确衡量指标、低效、高成本等问题,不利于音乐助眠的实际推广应用。因此,本文提出了一种助眠音乐识别方法并证明其效果,克服了现有方法的缺陷,能够促进音乐助眠的落地应用。本文的主要工作及创新点如下:（1）提出了基于音频特征的助眠音乐识别方法,其具有客观、量化、高效、低成本的特点。它克服了现有文献中传统方法主观、无明确衡量指标、低效、高成本的问题,为音乐助眠的广泛落地应用提供了技术支撑。（2）训练了助眠音乐识别模型,并验证了其有效性。通过构建音乐数据库、提取音频特征、应用机器学习的方法进行模型训练、效果验证实验等,证明了本文提出的基于音频特征的助眠音乐识别方法有效,并通过因子分析确定了对于助眠音乐识别有益的8种关键音频特征。（3）设计了助眠音乐移动应用。该应用基于本文提出的助眠音乐识别方法,为用户提供科学...
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文结构框架及章节安排
浙江大学硕士学位论文第2章音乐助眠的理论研究13图2-1匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）各维度图2-2理查德坎贝尔睡眠问卷（RCSQ）各维度图2-3维辛氏睡眠量表（VSH）各维度2.2音乐特征及分类相关研究随着信息技术和多媒体技术的发展，人们获取数字音乐的媒介已经十分广泛，包括广播、数字存储设备（如光盘）、互联网等[32]。由于音乐的数量越来越庞大，为了使终端用户能够获得自己需要或感兴趣的音乐，有效且高效的音乐检索及管理技术成为刚需。多媒体的新兴研究领域，音乐信息检索（MIR），即可以满足上述需求[32]。音乐信息检索的关键问题是基于流派、情感、作者等维度对音乐进行分类打标[32]。大多数终端用户通常仅对特定类型的音乐感兴趣，因此，一个好的音乐分类系统能够让用户轻松找到自己所爱。此外，不同的音乐类型具有不同的特性，只有把它们分成不同的类型，我们才能更高效地管理它们[32]。现有音乐分类相关的研究领域，主要包括流派分类[33]、情感分类[34]、艺术家分类[35]、乐器识别[36]、音乐标注[37]等。
浙江大学硕士学位论文第2章音乐助眠的理论研究13图2-1匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）各维度图2-2理查德坎贝尔睡眠问卷（RCSQ）各维度图2-3维辛氏睡眠量表（VSH）各维度2.2音乐特征及分类相关研究随着信息技术和多媒体技术的发展，人们获取数字音乐的媒介已经十分广泛，包括广播、数字存储设备（如光盘）、互联网等[32]。由于音乐的数量越来越庞大，为了使终端用户能够获得自己需要或感兴趣的音乐，有效且高效的音乐检索及管理技术成为刚需。多媒体的新兴研究领域，音乐信息检索（MIR），即可以满足上述需求[32]。音乐信息检索的关键问题是基于流派、情感、作者等维度对音乐进行分类打标[32]。大多数终端用户通常仅对特定类型的音乐感兴趣，因此，一个好的音乐分类系统能够让用户轻松找到自己所爱。此外，不同的音乐类型具有不同的特性，只有把它们分成不同的类型，我们才能更高效地管理它们[32]。现有音乐分类相关的研究领域，主要包括流派分类[33]、情感分类[34]、艺术家分类[35]、乐器识别[36]、音乐标注[37]等。
【参考文献】：
期刊论文
[1]压力源及其与睡眠质量的现象学关系研究述评[J]. 严由伟,刘明艳,唐向东,林荣茂. 心理科学进展. 2010(10)
[2]应对方式、人格特征与应激水平的关系[J]. 马煊,陈龙,裴华,张凤阁,张本,马文有. 中国临床心理学杂志. 2004(01)
本文编号：3216133
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
论文结构框架及章节安排
浙江大学硕士学位论文第2章音乐助眠的理论研究13图2-1匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）各维度图2-2理查德坎贝尔睡眠问卷（RCSQ）各维度图2-3维辛氏睡眠量表（VSH）各维度2.2音乐特征及分类相关研究随着信息技术和多媒体技术的发展，人们获取数字音乐的媒介已经十分广泛，包括广播、数字存储设备（如光盘）、互联网等[32]。由于音乐的数量越来越庞大，为了使终端用户能够获得自己需要或感兴趣的音乐，有效且高效的音乐检索及管理技术成为刚需。多媒体的新兴研究领域，音乐信息检索（MIR），即可以满足上述需求[32]。音乐信息检索的关键问题是基于流派、情感、作者等维度对音乐进行分类打标[32]。大多数终端用户通常仅对特定类型的音乐感兴趣，因此，一个好的音乐分类系统能够让用户轻松找到自己所爱。此外，不同的音乐类型具有不同的特性，只有把它们分成不同的类型，我们才能更高效地管理它们[32]。现有音乐分类相关的研究领域，主要包括流派分类[33]、情感分类[34]、艺术家分类[35]、乐器识别[36]、音乐标注[37]等。
浙江大学硕士学位论文第2章音乐助眠的理论研究13图2-1匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）各维度图2-2理查德坎贝尔睡眠问卷（RCSQ）各维度图2-3维辛氏睡眠量表（VSH）各维度2.2音乐特征及分类相关研究随着信息技术和多媒体技术的发展，人们获取数字音乐的媒介已经十分广泛，包括广播、数字存储设备（如光盘）、互联网等[32]。由于音乐的数量越来越庞大，为了使终端用户能够获得自己需要或感兴趣的音乐，有效且高效的音乐检索及管理技术成为刚需。多媒体的新兴研究领域，音乐信息检索（MIR），即可以满足上述需求[32]。音乐信息检索的关键问题是基于流派、情感、作者等维度对音乐进行分类打标[32]。大多数终端用户通常仅对特定类型的音乐感兴趣，因此，一个好的音乐分类系统能够让用户轻松找到自己所爱。此外，不同的音乐类型具有不同的特性，只有把它们分成不同的类型，我们才能更高效地管理它们[32]。现有音乐分类相关的研究领域，主要包括流派分类[33]、情感分类[34]、艺术家分类[35]、乐器识别[36]、音乐标注[37]等。
【参考文献】：
期刊论文
[1]压力源及其与睡眠质量的现象学关系研究述评[J]. 严由伟,刘明艳,唐向东,林荣茂. 心理科学进展. 2010(10)
[2]应对方式、人格特征与应激水平的关系[J]. 马煊,陈龙,裴华,张凤阁,张本,马文有. 中国临床心理学杂志. 2004(01)
本文编号：3216133
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