朱 婷何 凌
(1.四川音樂學院,四川 成都610500;2.四川大學生物醫(yī)學工程學院,四川 成都610065)
近年來,音樂治療在中國越來越受關注,并具有很大的發(fā)展空間和意義。音樂治療學是一門融合多學科的邊緣學科,包括醫(yī)學、心理學、人工智能學科等。音樂治療應用音樂對人體的生理、心理的影響作用,通過特定的音樂,達到舒緩受試者情緒、改善受試者亞健康狀態(tài)的目的。目前,音樂治療已經(jīng)應用在精神疾病、神經(jīng)系統(tǒng)疾病、心腦血管疾病和一些其他疫病[1-13]。
治療過程中,音樂是重要因素之一。而目前國內(nèi)的音樂治療卻存在音樂選擇西方化、音樂體驗過程難監(jiān)測、治療療效難評估等問題。近年來,計算機人工智能技術飛速發(fā)展,很多技術已經(jīng)在醫(yī)療領域廣泛使用,將科技發(fā)展的成果應用于醫(yī)療領域,實現(xiàn)臨床醫(yī)療現(xiàn)代化、精準化發(fā)展,是國家對醫(yī)療發(fā)展的規(guī)劃。
現(xiàn)代生活、工作節(jié)奏加快,職業(yè)人群所承受壓力越來越大,心理亞健康現(xiàn)象越來越普遍。本文擬結合計算機信號處理技術、醫(yī)學電子學儀器和音樂治療手段,探索“音樂治療—身體機理反應—自動療效評估”體系,將不同音樂類型對治療療效的影響實體化反映在身體機理變化上,并通過計算機技術對機理反應進行定性定量分析,使用統(tǒng)一的評價指標體系客觀、系統(tǒng)的評價音樂治療療效,輔助后續(xù)治療,對完整的音樂治療過程意義重大。同時,在一定程度上緩解對音樂治療師高要求、多需求的壓力。
語音情感評估—音樂治療—身體反應機理反饋評估系統(tǒng),擬實現(xiàn)音樂治療和療效的定量評估,并可實時監(jiān)測受試者身體反應,負反饋調(diào)節(jié)治療音樂的類型。其主要流程及功能如圖1所示。
圖1 語音情感評估-音樂治療-身體反應機理反饋評估系統(tǒng)總框圖
該系統(tǒng)包括:(1)語音情感評估:擬對測試者的錄音進行情感評估,關注語音反映出來的情緒狀態(tài),將測試者的心理狀態(tài)初步評定為三個等級:壓力、正常和放松。(2)根據(jù)心理狀態(tài)評估結果,通過機器學習在曲庫中自動選取合適的治療音樂,進行第一階段的音樂治療。(3)在第一階段的音樂治療中,實時監(jiān)測測試者的心率指標,使用統(tǒng)一標準定量評估測試者的心理狀態(tài)。若受試者心理狀態(tài)仍為“壓力”或“正常”,將心率指標反饋給機器學習,綜合語音情感和心率指標自動調(diào)整治療音樂類型,進行第二階段的音樂治療,循環(huán)此過程直至受試者心理狀態(tài)評估為“放松”。
音樂可以實現(xiàn)對人體生理、心理的刺激作用。根據(jù)音樂對人體的不同刺激,語音情感評估-音樂治療-身體反應機理反饋評估系統(tǒng),擬建立包含“亢奮”“正?!薄胺潘伞比N類別的音樂治療曲庫。同時,運用數(shù)字信號處理技術描述不同類型的音樂所具有的特征,達到定量評估音樂特點并將其分類的目標。
系統(tǒng)擬選取2 000首不同風格的音樂作品,提取其音樂信號的聲學特征。常見的聲學特征參數(shù)包括時域、頻域與時頻域特征。其中,系統(tǒng)擬提?。海?)表征音樂曲調(diào)速度、節(jié)奏、音量的時域特征:短時過零率、短時能量、短時自相關函數(shù);(2)表征音樂演唱者音色的頻域特征:聲道特性參數(shù);(3)表征音樂曲調(diào)音色的時頻域特征:語譜圖特征參數(shù)[14-15]。
本系統(tǒng)擬應用語音情感計算技術,實現(xiàn)對受試者情感類別的自動檢測[14-15]。語音情感識別技術可以通過人工智能算法,通過對受試者語音信號的分析與處理,結合模式識別算法,實現(xiàn)對受試者情感類別的自動識別。本系統(tǒng)中情感計算的算法流程如圖2所示。
基于語音情感計算的說話人情感類別自動檢測算法包括:包含語音情感特征的聲學特征參數(shù)提取、構造情感特征向量、特征降維和情感特征自動分類識別。
(1)聲學特征參數(shù)提?。呵楦姓Z音當中包含多種聲學特征可反映說話人的情感行為的特點?;谡Z音信號的情感表征參數(shù)的提取,是語音情感計算算法的關鍵步驟。本系統(tǒng)擬實現(xiàn)對受試者“亢奮”“正?!薄胺潘伞比惽楦袪顟B(tài)的自動檢測。當受試者處于“亢奮”狀態(tài)下,通常其音調(diào)會上升,語速加快。當受試者處于“放松”狀態(tài)下,通常其音調(diào)會下降,語速變得更為平緩,音量會降低。本系統(tǒng)擬提取短時過零率、短時能量、短時自相關系數(shù)、共振峰、梅爾倒譜系數(shù),作為該情感計算模塊的語音聲學特征參數(shù)。
圖2 基于語音情感計算的說話人情感類別自動檢測算法流程圖
(2)情感特征向量構造:本系統(tǒng)將上一個步驟中提取的聲學特征參數(shù),構建為情感特征向量。
(3)特征降維算法:對于上一個步驟中構建的情感特征向量,本系統(tǒng)擬應用主成分分析法,實現(xiàn)對特征向量的維度空間的降低,以降低系統(tǒng)的計算量。
(4)情感特征自動分類識別:本文擬采用二叉樹型的多分類支持向量機(SVM)進行情感特征自動分類,將測試者當前的情感狀態(tài)分為“亢奮”“正?!薄胺潘伞比悺VС窒蛄繖C被廣泛應用于模式識別領域,支持向量機通過超平面的建立,實現(xiàn)類別的劃分。本系統(tǒng)擬設計二叉樹型多分類SVM的步驟為:識別當前情感是“亢奮”或其他情感;若當前情感為其他情感,再繼續(xù)識別為“正?!被蛘摺胺潘伞?;最終得出測試當前的情感狀態(tài)。
本文擬采用AD8232心電監(jiān)測傳感器模塊,實時采集受試者的心率信息。受試者的心率信息,可能會反映受試者實時的心理狀態(tài)。當受試者從亢奮狀態(tài)逐漸放松后,其心率信號會發(fā)生變化。
通過心率信號采集電路,實時采集心率信號后,語音情感評估—音樂治療—身體反應機理反饋評估系統(tǒng)基于受試者心率信號值,自動反饋調(diào)節(jié)播放音樂,以達到音樂治療的效果。其反饋調(diào)節(jié)機制如下:
(1)當心率信號大于閾值T1時:語音情感評估—音樂治療—身體反應機理反饋評估系統(tǒng)調(diào)節(jié)播放的音樂,播放高度舒緩的音樂信號。
(2)當心率信號低于閾值T2時:系統(tǒng)反饋調(diào)節(jié)播放輕度舒緩的音樂,以調(diào)節(jié)受試者情感狀態(tài)。
(3)當心率信號值處于T1與T2之間時:系統(tǒng)反饋調(diào)節(jié)播放中度舒緩的音樂。
其中,T1與T2閾值的選擇,系統(tǒng)擬設置實驗,招募10名志愿者,模擬不同的壓力狀態(tài)下,對T1與T2的閾值進行統(tǒng)計分析得到。
近年來,音樂治療在中國越來越受到關注,具有很大的應用與發(fā)展空間。但音樂治療體系并不完善,存在不同類型音樂自動檢測算法研究缺乏;音樂行為及音樂體驗難檢測;音樂治療難以量化評估等問題。因此,本課題結合計算機信號處理技術、醫(yī)學電子學儀器和音樂治療手段,探索語音情感評估—音樂治療—身體反應機理反饋評估系統(tǒng),將不同音樂類型對治療療效的影響實體化反應在身體機理變化上,對機理反應進行定性定量分析,擬實現(xiàn)音樂治療和療效的定量評估,并可實時監(jiān)測受試者身體反應,負反饋調(diào)節(jié)治療音樂的類型,達到音樂治療的效果。