[发明专利]基于脑机数据集中处理的辅助钢琴训练方法

说明书

本发明提供了基于脑机数据集中处理的辅助钢琴训练方法，包括音乐偏好测试部分和休息时间确定部分，音乐偏好测试部分在测试者佩戴脑机接口后，播放不同曲风的音乐，分别采集脑电波数据，发送到集中处理平台，计算出大脑用脑量和放松度，结合历史音乐数据，生成音乐偏好库；休息时间确定部分在测试者弹钢琴时采集脑电波数据，发送到集中处理平台计算专注度和用脑量，当专注度低于设定阈值时，进行休息，并自动播放音乐偏好库的音乐，根据接下来的训练时段时长负反馈的调节下一个休息时长；本发明的基于脑机数据集中处理的辅助钢琴训练方法能够显著的提高测试者在单位时间内的学习效率，从而帮助测试者更好掌握技能。

技术领域

本发明涉及脑电设备技术和音乐推荐算法领域，具体涉及一种基于脑机数据集中处理的辅助钢琴训练方法。

背景技术

传统的钢琴训练方法及系统多利用心理学规律进行设计，伴随着脑科学的发展，可穿戴设备的普及以及脑机接口技术的逐渐成熟，使得利用脑机装置采集生理数据辅助训练成为可能。工业界现已有较为成熟的设备和方案；如神念公司(NeuroSky)提供有完整的脑机装置，脑电算法，以及数据分析API/SDK。本系统采用三触点脑机接口设备采集脑电波数据，通过采集不同脑区的脑波数据发送到集中处理平台，集中处理平台分析和建模后发送控制命令，指导测试者进行训练和休息，并提供给测试者有效的休息方式。

在心理学研究中莫扎特效应是一种通过让测试者倾听一定时间的具有类似莫扎特曲风的音乐，可以显著提高测试者认知表现的现象，本系统通过采集学习者脑电波数据确定学习者的休息时刻，再结合学习者的音乐偏好，播放一定时间的具有莫扎特效应的音乐，帮助学习者更快的消除疲劳。本系统将生理学数据和心理学规律结合起来，从而可以较显著的提高学习者的学习效率。

发明内容

有鉴于此，为解决上述现有技术中的问题，本发明提供了基于脑机数据集中处理的辅助钢琴训练方法，通过采集学习者脑电波数据，合理安排训练和休息时间，并结合学习者的音乐偏好，播放一定时间的具有莫扎特效应的音乐，帮助学习者更快的消除疲劳，本系统将生理学数据和心理学规律结合起来，从而可以较显著的提高学习者的学习效率。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下。

基于脑机数据集中处理的辅助钢琴训练方法，包括音乐偏好测试部分和休息时间确定部分，所述音乐偏好测试部分包括以下步骤：

步骤1、脑机接口、集中处理平台、音乐播放模块、通信模块依次初始化后，佩戴脑机接口，脑机接口与集中处理平台之间，音乐播放模块与集中处理平台之间通过通信模块相互发送测试信号，经集中处理平台确认测试信号正常后，确认系统工作正常；

步骤2、在音乐播放模块的音乐库中分别添加不同曲风的音乐，每种音乐设定播放时间长度相同，采集测试者在曲风p下的脑电波数据计算出相应的放松度a(p)和用脑量b(p)，分别存储在集中处理平台的脑机处理数据库中；

步骤3、将测试者的历史音乐记录输入集中处理平台中，通过统计不同类型音乐的出现频率计算出测试者对于曲风p的偏好度c(p)；

步骤4、通过加权公式计算出曲风p音乐对测试者的“莫扎特效应”的有效度EX(p)，按有效度EX(p)从高到低的顺序生成测试者的音乐偏好库

所述休息时间确定部分包括以下步骤：

步骤a、脑机接口、集中处理平台、音乐播放模块、通信模块依次初始化后，佩戴脑机接口，脑机接口与集中处理平台之间，音乐播放模块与集中处理平台之间通过通信模块相互发送测试信号，经集中处理平台确认测试信号正常后，确认系统工作正常；

步骤b、训练开始，设定时间窗口为T1，每间隔T1时间长度将测试者的脑电波数据包发送到集中处理平台，分别计算出测试者在T1时间内的平均专注度d(x)和平均用脑量e(x)；