基于脑电的脑波音乐研究

发布时间：2017-04-05 22:14

  本文关键词：基于脑电的脑波音乐研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 脑电信号(Electroencephalogram,简称EEG)是人脑神经元活动的综合表现,脑电波包含着丰富的神经信息。音乐是人脑智力活动的产物,对人的身心有着巨大的影响。人脑和音乐之间的关系,脑对音乐的感知和处理,以及音乐对脑的作用机制,一直是神经科学、心理学等领域研究的热点问题。鉴于脑电波与音乐有着类似的信号形式,将脑电波转换为音乐来进行分析和研究是可行的。本文提出了两种将脑电转换为音乐的编码策略,使生成的音乐能在一定程度上表达大脑的意识状态,并将之应用于睡眠脑电。另一方面,脑电信号一般是以视觉的形式来呈现,将脑电转换为音乐的形式也提供了一种以听觉的形式来监测脑电的新手段。 本论文中第一类脑波音乐编码策略是一种较为直接的映射方法。根据脑电信号和音乐都满足标度性质(即都符合Power Law)这一特点,结合人对音乐要素的感知的费希纳定律,建立了从脑电信号特征参数到音乐中乐音的基本要素的对应关系,即振幅-音高,周期-音长,平均功率-音强。结果显示,这种方法生成的音乐保留了脑波的标度性质,且对应不同睡眠期的音乐在音高、音长和音强上均显示出不同的特性。大脑意识活动强烈时的脑波一般体现为高频低幅,对应于音高较低、音长较短的音乐片段;而大脑意识活动较弱时,则对应音高较高、音长较长的音乐片段。同时,逆向应用这种映射规则,可以从音乐中重建脑波,因此该方法可以用于脑电的编码和记录。 本论文中第二类脑波音乐生成方法是一种较为间接的方法。利用小波分析等方法提取脑电信号中的时频信息,然后结合近年来计算机音乐的自动作曲系统的方式,参考音乐中旋律发展的思想,通过划分段落,定义音域、节奏型,产生和弦及旋律等步骤,使用各种音乐要素来表达相应的脑波时频信息。结果显示,这种方法产生的音乐比直接方法产生的音乐有更强的音乐性,且不同睡眠期对应的音乐有不同的音域、节奏型和旋律特征。大脑意识活动强烈时的脑电产生的音乐,节奏密集,音域较高,听上去显得活泼,有丰富的变化;而由大脑意识活动较弱的脑电数据产生的音乐,则音域较低,节奏缓慢,给人低沉舒缓的感觉。
【关键词】：脑电 音乐 脑波音乐 标度性质 自动作曲
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：R318
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 神经音乐学的研究内容及意义9-10
• 1.2 脑波音乐的发展概况及现状10-12
• 1.3 本论文的选题和研究内容12-13
• 1.4 全文结构安排13-14
• 第二章 脑电的基本特征和音乐制作简介14-21
• 2.1 脑电的基本特征及分析方法14-17
• 2.2 睡眠脑电及其分期17-18
• 2.3 脑电数据获取及预处理18
• 2.4 MIDI 音乐制作18-21
• 第三章 基于标度性质的脑波音乐编码策略21-36
• 3.1 脑电的非线性特性及标度性质21-22
• 3.2 音乐的标度性质22-25
• 3.3 脑波－音乐映射规则25-31
• 3.4 结果与讨论31-36
• 第四章 基于小波分析的脑波自动作曲方法36-52
• 4.1 脑电的小波分析36-39
• 4.2 自动作曲39
• 4.3 脑波音乐生成规则39-50
• 4.5 结果与讨论50-52
• 第五章 结论和展望52-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-59
• 个人简历及攻硕期间的研究成果59-60

【引证文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 韩艳玲;可能性构造空间理论与计算机作曲思维模型研究[D];华中科技大学;2010年

  本文关键词：基于脑电的脑波音乐研究，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：287786