[发明专利]基于脑电波的个性化音乐辅助睡眠方法

说明书

本发明提出了一种基于脑电波的个性化音乐辅助睡眠方法，所涉及的硬件包括采集装置、处理装置和播放装置，采集装置和播放装置均与处理装置电气连接；所述辅助睡眠方法包括：1）建立个性化音乐库、2）脑电波采集和3）信号处理；本发明的有益技术效果是：提出了一种基于脑电波的个性化音乐辅助睡眠方法，该方法可筛选出恰当的音乐，并根据人的当前睡眠阶段，播放合适的音乐片断，促进人的睡眠阶段向深入发展，起到辅助睡眠的效果。

技术领域

本发明涉及一种睡眠辅助技术，尤其涉及一种基于脑电波的个性化音乐辅助睡眠方法。

背景技术

睡眠具有维持个体生存、促进生长发育、形成记忆等功能，是生理活动中的重要过程；随着生活节奏加快，工作、情感压力等负面情绪让许多人受失眠问题困扰，据《2018中国睡眠指数》统计，中国成年人失眠发生率高达38.2％，超过3亿中国人有睡眠障碍，因此，通过技术手段，改善人体睡眠状态，具有重要的社会价值。

由现有理论可知，恰当的音频信号刺激，对睡眠具有辅助作用，但在实际操作时，由于个体差异的存在，人们对助眠音乐的选择十分盲目，缺乏具有可操作性的选择标准和手段。

发明内容

由现有理论可知，人处于睡眠状态时，脑电波中主要含有δ波、θ波、α波和β波四种节律信号；人的睡眠过程包含清醒期、入睡期、浅睡期、深睡期、快速眼动期五个由浅入深的睡眠阶段，虽然，在不同睡眠阶段中，四种节律信号在脑电波信号中的能量占比各不相同，但总的来看，随着睡眠阶段向深入发展，频率相对较低的δ波和θ波在脑电波信号中的能量占比会越来越大，频率相对较高的α波和β波在脑电波信号中的能量占比会越来越小，而且在正常的睡眠过程中，频率相对较低的δ波和θ波的能量占比要大于频率相对较高的α波和β波的的能量占比，因此，发明人考虑以寻找更能诱发低频节律信号的音乐为目的，对音乐进行筛选，找到合适的音乐，然后再根据试验中得到的睡眠阶段发展和音乐播放的时间关系，构建对应不同睡眠阶段的特征值识别区间，具体实施时，根据睡眠阶段识别结果，播放与当前睡眠阶段相适应的音乐片断，促进睡眠阶段向深入发展；于是有如下的方案：

一种基于脑电波的个性化音乐辅助睡眠方法，所涉及的硬件包括采集装置、处理装置和播放装置，采集装置和播放装置均与处理装置电气连接；其创新在于：所述辅助睡眠方法包括：

1)建立个性化音乐库：辅助对象根据个人喜好，选取多首音乐作为音乐库，并将音乐库存储在处理装置中；由于个体差异的存在，不同人对同一音乐的感受存在差异性，因此需要根据辅助对象的个人喜好来确定所采用的音乐；

2)脑电波采集：控制模块通过播放装置向辅助对象逐首播放音乐库中的多首音乐，在此过程中，采集装置对辅助对象的脑电波信号进行连续采样，并将采集到的脑电波信号输出至处理装置；

3)信号处理：单首音乐播放过程中采集到的脑电波信号记为一个信号组，多首音乐与多个信号组一一对应；

对单个信号组进行处理时，根据信号组获取相应的信号频谱图，从信号频谱图中识别出δ波、θ波、α波和β波在信号频谱图中的频谱能量占比，δ波的频谱能量占比记为P_δ、θ波的频谱能量占比记为P_θ、α波的频谱能量占比记为P_α、β波的频谱能量占比记为P_β；然后根据下式计算出相应音乐所对应的特征量-频谱能量指数：

SEI＝(mP_δ+nP_θ+jP_α+kP_β)×100

其中，SEI即为特征量-频谱能量指数，m为δ波对应的频谱能量因子系数，n为θ波对应的频谱能量因子系数，j为α波对应的频谱能量因子系数，k为β波对应的频谱能量因子系数；

所述频谱能量因子系数按如下方式得到：