[发明专利]一种音乐情绪化推荐方法及系统

权利要求书

1.一种音乐情绪化推荐方法，其特征在于，包括：

采集用户面部数据；

根据用户面部数据识别出用户当前情绪以及用户的性别；

基于用户的性别和用户当前的情绪，利用设定的音乐抽取规则，抽取音乐库中的音乐并推荐给用户。

2.如权利要求1所述的音乐情绪化推荐方法，其特征在于，所根据用户面部数据识别出用户当前情绪以及用户的性别，包括：

利用残余表情识别算法对所述用户面部数据进行处理，获取所述用户当前的情绪；

采用人脸性别分类算法对所述用户面部数据进行处理，识别出当前用户的性别。

3.如权利要求2所述的音乐情绪化推荐方法，其特征在于，所述利用残余表情识别算法对所述用户面部数据进行处理，获取所述用户当前的情绪，包括：

采用cGAN结构对所述用户面部数据进行处理，生成中性表达图像；

采用多层感知机对中性表达图像进行处理，识别出所述用户当前的情绪。

4.如权利要求2所述的音乐情绪化推荐方法，其特征在于，所述采用人脸性别分类算法对所述用户面部数据进行处理，识别出当前用户的性别，包括：

提取所述用户面部数据的Gabor小波特征，并利用Adaboost分类器对提取的特征进行降维处理；

利用预先训练好的SVM分类器对降维后的特征进行处理，识别出所述用户的性别。

5.如权利要求1-4任一项所述的音乐情绪化推荐方法，其特征在于，所述基于用户的性别和用户当前的情绪，利用设定的音乐抽取规则，抽取音乐库中的音乐并推荐给用户，包括：

如果所述用户为男性且处于愤怒状态，随机抽取音乐库一中的音乐；

如果所述用户为女性且处于愤怒状态，随机抽取音乐库二中的音乐；

如果所述用户处于焦虑状态，随机抽取音乐库二中的音乐；

如果所述用户处于悲伤状态，随机抽取音乐库三中的音乐；

其中，音乐库一中存储有民乐、乡村音乐以及慢节奏音乐，音乐库二中存储有古典乐、轻音乐以及欢乐型民乐，音乐库三中存储有欢乐型现代乐和欢乐型流行音乐。

6.一种音乐情绪化推荐系统，其特征在于，包括采集模块、信息识别模块、存储模块和推荐模块，其中：

采集模块用于采集用户面部数据；

信息识别模块用于根据用户面部数据识别出用户当前情绪以及用户的性别；

推荐模块用于基于用户的性别和用户当前的情绪，利用设定的音乐抽取规则，抽取存储模块中的音乐并推荐给用户。

7.如权利要求6所述的音乐情绪化推荐系统，其特征在于，所述信息识别模块包括情绪识别单元和性别识别单元，其中：

情绪识别单元用于利用残余表情识别算法对所述用户面部数据进行处理，获取所述用户当前的情绪；

性别识别单元用于采用人脸性别分类算法对所述用户面部数据进行处理，识别出当前用户的性别。

8.如权利要求7所述的音乐情绪化推荐系统，其特征在于，所述情绪识别单元具体用于：

采用cGAN结构对所述用户面部数据进行处理，生成中性表达图像；

采用多层感知机对中性表达图像进行处理，识别出所述用户当前的情绪。

9.如权利要求7所述的音乐情绪化推荐系统，其特征在于，所述性别识别单元具体用于：

提取所述用户面部数据的Gabor小波特征，并利用Adaboost分类器对提取的特征进行降维处理；

利用预先训练好的SVM分类器对降维后的特征进行处理，识别出所述用户的性别。

10.如权利要求6-9任一项所述的音乐情绪化推荐系统，其特征在于，所述推荐模块具体用于：

如果所述用户为男性且处于愤怒状态，随机抽取音乐库一中的音乐；

如果所述用户为女性且处于愤怒状态，随机抽取音乐库二中的音乐；

如果所述用户处于焦虑状态，随机抽取音乐库二中的音乐；

如果所述用户处于悲伤状态，随机抽取音乐库三中的音乐；

其中，音乐库一中存储有民乐、乡村音乐以及慢节奏音乐，音乐库二中存储有古典乐、轻音乐以及欢乐型民乐，音乐库三中存储有欢乐型现代乐和欢乐型流行音乐。