脑波仪与人工智能音乐的交互实现

摘要：众所周知，用意识来完成人工智能音乐的实现是一个难题。本论文尝试以脑波、情绪为参照依据，然后搭建实时生理信息监测系统与人工智能音乐的交互实现的交互平台。以穿戴式设备脑波仪为例来收集生理信息，然后使收集到的生理信息传送至人工智能音乐系统，人工智能音乐生成系统通过和弦、节奏、鼓组等主要音乐参数的生成与调整，完成使用者所需要的音乐生成与播放。

关键词：人工智能音乐;脑波;交互

一、前言

人工智能音乐已经跃入大众视野，但当下的人工智能音乐发展并未成熟，是在人工智能音乐的交互方面、虚拟与现实的系统搭建方面等介绍较少。本论文以穿戴式设备脑波仪为例，完成脑波仪与人工智能音乐系统交互平台的构建。笔者使用Mindwave脑波仪测量脑波信号，且将信号与人的情绪相结合，统一到平面二维象限内，然后汇总到Max中作为输入信号，再通过Max软件将接收到的信号对应至音高、音程、节奏、力度等音樂参数，并通过速度 、MIDI音轨、音色等决定音乐制作的整体，让Max可以产与脑波信号相对应的音乐。

二、脑波仪

脑波是指人脑内的神经细胞活动时所产生的电流性运动。脑波一般强度会在10～100uV、频率大多在0.1Hz～40Hz。脑波根据频率可分为四类：β波、α波、θ波及δ波。这些脑波组合，反映了一个人的内外在的行为、情绪及学习上的表现。本论文专注于β波及α波的表现与生理反应的联系。

本论文使用神念科技（NeuroSky）的脑波仪--Mindwave Mobile做脑波信号测量。该仪器可以输出原始脑波数据、EEG脑电功能谱、专注度及放松度、眨眼监测分析。通过将β波及α波转换成专注度及放松度，我们可以将其与情绪的强烈或缓和程度作对应。

三、Arduino开发

Arduino 为一个开源软硬件平台，提供从软件到硬件的开放电路整套单晶片设计系统。Arduino电路板设计使用各种微处理器和控制器。微控制器通常使用C和C ++程式语言进行编程。

使用HC-05蓝牙模组使Arduino接收脑波数值并导入电脑进行计算。脑波仪通过前额的金属贴片以及耳垂夹监测脑波信号，提取不同频率的波长，并转换成放松度与关注度的量化数据。通过神念科技的API取得的放松度与关注度数值范围为0～100，10为每单位间隔，0是最放松，100是最专注。我们也可以通过Arduino程式取得这两个数据，然后把这两个数据输入到Max程式中，借以转换成与情绪相对应的音乐。

四、人工智能音乐生成系统

使用者将脑波信号的放松度与专注度输入到二维情绪坐标象限。横轴为正向度 （Valence），正向代表情绪越正面;纵轴则是激昂度 （Arousal），正向代表情绪越激昂。随着这两个参数的输入 ，人工智能音乐生成系统再经过风格选择器、节奏产生器、和弦与旋律产生器，最后输出 MIDI信号。本论文的人工智能音乐生成系统，将根据音乐的基本参数，包括调性检测与生成、乐曲长度、速度、节拍等，根据脑波的生理回馈信息，自动产生并调整所需要的音乐生成参数。

最重要的音乐产生器包括和弦产生器、旋律产生器与鼓组产生器。和弦产生器根据Tonic- Subdominant- Dominant-Tonic（TSDT）功能和声圈的方法自动产生和弦;旋律产生器将通过AI自动学习的方法，通过类神经网络的Long Short Term Memory （LSTM） 完成旋律的自动生成。最后鼓组产生器，运用机器学习中的SVM分类器 （Classifier） 将和弦信息、旋律信息、小节信息等整合并分类，完成所需要的人工智能音乐的生成。

人工智能音乐可即时生成后，随着人体物理数值的输入，执行条件判断并生成播放与情绪相对应的音乐。当人体为最冷静放松的状态时，生成播放由钢琴弹奏的纯音乐;当人体的情绪介于冷静放松与些许情绪波动之间，生成播放的音乐相对应的在原旋律中加入些简单的节奏;当人体情绪没有特别放松或紧绷，处于一般状态时，生成播放的音乐可以包含完整的多个声部与节奏;当人体处于激动亢奋的情绪状态时，除了加大节奏密度之外，也同时加入管弦乐器，营造紧凑、磅礴的画面以符合情绪。

五、结语

本论文以脑波仪、Arduino与MAX为例示范了穿戴式设备脑波仪与人工智能音乐系统交互平台的搭建。在成熟的系统中，实时生理信息监测系统的功能是提供生理信息，然后通过网络云端可以将生理信息传送至伺服器的人工智能音乐系统，人工智能音乐生成系统通过和弦、节奏、鼓组等主要音乐参数的生成与调整，完成使用者所需要的音乐生成与播放，甚至还可以运用类神经网络产生并调整对应的旋律参数，对音乐的生成进行进一步优化。

作者简介：杨维佳（1994.7-），男，汉族，山东东营人，济南大学音乐学院2018级硕士研究生，研究方向为音乐科技与应用。