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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种支持情感舒缓的音乐情绪深度分析和推荐方法及系统，涉及人工智能和音乐情感识别技术领域。通过收集用户的音乐数据、场景数据和基本心理信息数据，提出准确高效的音乐情感识别技术，可以根据用户的个性化需求和情感状态，为用户提供更准确、更个性化的音乐推荐和生成服务。通过深度理解用户需求、创新的音乐生成能力和情绪映射关系的挖掘，推荐或是生成能够引发用户情感共鸣的音乐作品，从而提升用户的听觉体验和情感满足，该系统旨在通过精准的音乐情绪分析和个性化推荐，旨在为用户提供一种全新的音乐享受方式，让用户在享受音乐的同时，也能感受到音乐带来的情感支持和舒缓效果。
主权项：1.一种支持情感舒缓的音乐情绪深度分析和推荐系统，其特征在于，包括音乐分类模块、情绪识别模块、音乐推荐模块和音乐生成模块；所述音乐分类模块用于采集音乐数据并进行连续小波变换，将音乐数据转化成时频图，然后基于SwinTransformer模型对音乐数据进行分类管理，生成每个音乐数据所对应的音乐情绪标签向量并进行归一化，将音乐数据及其对应的归一化后的音乐情绪标签向量存储至数据库中，构建音乐数据库；所述情绪识别模块基于医疗大模型DISC-MedLLM判断用户心理状态及情绪状态给出情绪标签；所述音乐推荐模块用于以情绪识别模块识别到的情绪标签和音乐分类模块给出的音乐情绪标签为依据，构建情绪标签与音乐情绪标签的映射关系，并根据用户的情绪标签映射得到音乐情绪标签，根据音乐情绪标签进行音乐推荐；所述音乐生成模块用于在音乐推荐模块的基础上，将音乐推荐模块所给出的音乐情绪标签输入到生成文本的模型生成音乐描述文本，根据音乐描述文本利用MusicGen模型进行个性化音乐生成及推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 支持情感舒缓的音乐情绪深度分析和推荐方法及系统
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