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申请/专利权人：江南大学
申请日：2024-03-18
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118193784A
主分类号：G06F16/683
分类号：G06F16/683;G06F16/638;G16H20/70;G06N3/0442
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和情绪得分的五行音乐推荐方法及系统，属于护理医学领域。所述方法包括：获取用户填写的自评量表信息，基于量表得分计算用户情绪得分；将用户填写的量表信息转化为序列数据，输入训练好的五行音乐推荐模型，模型输出相应的音乐特征序列，然后根据这些特征序列推荐相应的五行音乐；再次获取用户填写的自评量表信息，基于量表得分计算用户的情绪得分，重复操作，直至情绪得分变低至界值以下。本发明通过训练深度学习网络来达到智能化、个性化地生成五行音乐推荐曲目，有效地优化了中医五行音乐对用户情绪的调节效果，同时让用户对自己情绪有一个更加直观的了解，实现了智能化的音乐疗法。
主权项：1.一种五行音乐推荐方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：获取用户填写的自评量表信息，基于量表得分计算用户情绪得分；所述自评量表包括焦虑自评量表、抑郁自评量表、情感体验量表、阿格雷量表和恐惧量表；若有任何一个量表得分大于等于界值，则进行步骤2；若所有量表得分均小于界值，则无需调节情绪；步骤2：将用户填写的量表信息转化为序列数据，输入训练好的五行音乐推荐模型，模型输出相应的音乐特征序列，然后根据这些特征序列推荐相应的五行音乐，所述五行音乐推荐模型采用深度学习模型；步骤3：在用户听推荐的五行音乐达到预设时间之后，再次获取用户填写的自评量表信息，基于量表得分计算用户的情绪得分；若情绪得分变低，则初始五行音乐推荐曲目达到了调节情绪的效果；若情绪得分变高，则将当前的情绪得分和量表数据再次输入步骤2的五行音乐推荐模型中，重新生成五行音乐推荐曲目；步骤4：重复所述步骤3，直至情绪得分变低至情绪得分界值以下。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 基于深度学习和情绪得分的五行音乐推荐方法及系统
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