[发明专利]基于可穿戴设备的音乐推荐方法、装置、设备及存储介质

说明书

本公开公开了一种基于可穿戴设备的音乐推荐方法，装置，计算机设备及存储介质，涉及计算机技术领域。具体实现方案为：获取所述可穿戴设备采集的用户生理参数；将所述用户生理参数，输入训练生成的放松状态评估模型中，以确定所述用户当前的放松状态；根据所述用户当前的放松状态及各个待推荐音乐对应的放松参数，确定目标推荐音乐；播放所述目标推荐音乐。由此，通过用户佩戴可穿戴设备，可以实时的对放松状态进行评估，且该方法兼顾了可穿戴设备的便携性和机器学习技术的拟合能力，能够准确、有效的为用户提供可以带来放松效果的音乐。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于可穿戴设备的音乐推荐方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

人类的生命当中有将近三分之一的时间是在睡眠，睡眠质量的好坏是影响人类生产生活以及身心健康的重要因素，睡眠问题也越来越受到公共卫生领域的重视。音乐疗法作为一种简单易行的非药物方法就被证明对失眠问题有显著效果。

传统的助眠音乐推荐方法依赖于用户的交互行为或者主观的偏好选择，具有主观不确定性。比如仅仅是按照某个歌单上的歌曲进行循环播放，其播放顺序与助眠效应并没有绝对的联系，因此如何实现精准的个性化助眠音乐推荐是一个重大的技术挑战。

发明内容

本公开提供了一种基于可穿戴设备的音乐推荐方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种基于可穿戴设备的音乐推荐方法，包括：

获取所述可穿戴设备采集的用户生理参数；

将所述用户生理参数，输入训练生成的放松状态评估模型中，以确定所述用户当前的放松状态；

根据所述用户当前的放松状态及各个待推荐音乐对应的放松参数，确定目标推荐音乐；

播放所述目标推荐音乐。

可选的，在将所述用户生理参数，输入训练生成的放松状态评估模型之前，还包括：

获取第一训练数据集，其中所述第一训练数据集中包括采集的多个参考用户的生理参数及对应的脑电数据；

根据所述多个参考用户的脑电数据，确定所述多个参考用户的标注放松状态；

将所述参考用户的生理参数输入初始评估模型中，以获取预测放松状态；

根据标注放松状态与所述预测放松状态的差异，对所述初始评估模型进行修正，以生成所述放松状态评估模型。

可选的，在所述根据所述用户当前的放松状态及各个待推荐音乐对应的放松参数，确定目标推荐音乐之前，还包括：

获取所述用户的音乐偏好、属性信息及历史睡眠数据；

根据所述用户的音乐偏好、属性信息、历史睡眠数据及当前的放松状态，确定所述用户当前对应的目标音乐风格；

根据各个音乐所属的音乐风格，从候选音乐库中获取属于所述目标音乐风格的各个待推荐音乐。

可选的，在所述根据所述用户当前的放松状态及各个待推荐音乐对应的放松参数，确定目标推荐音乐之前，还包括：

获取各个待推荐音乐对应的音乐特征及所述用户的属性信息；

将每个所述待推荐音乐对应的音乐特征及所述用户的属性信息输入训练生成的放松参数预估模型中，以确定每个所述待推荐音乐对应的放松参数。

可选的，所述方法，还包括：

获取第二训练数据集，其中所述第二训练数据集中包括采集的多个参考用户在播放各个音乐时的第一放松曲线、及未播放音乐状态下的第二放松曲线；