腦波儀與人工智能音樂的交互實現

摘要：眾所周知，用意識來完成人工智能音樂的實現是一個難題。本論文嘗試以腦波、情緒為參照依據，然后搭建實時生理信息監測系統與人工智能音樂的交互實現的交互平臺。以穿戴式設備腦波儀為例來收集生理信息，然后使收集到的生理信息傳送至人工智能音樂系統，人工智能音樂生成系統通過和弦、節奏、鼓組等主要音樂參數的生成與調整，完成使用者所需要的音樂生成與播放。

關鍵詞：人工智能音樂;腦波;交互

一、前言

人工智能音樂已經躍入大眾視野，但當下的人工智能音樂發展并未成熟，是在人工智能音樂的交互方面、虛擬與現實的系統搭建方面等介紹較少。本論文以穿戴式設備腦波儀為例，完成腦波儀與人工智能音樂系統交互平臺的構建。筆者使用Mindwave腦波儀測量腦波信號，且將信號與人的情緒相結合，統一到平面二維象限內，然后匯總到Max中作為輸入信號，再通過Max軟件將接收到的信號對應至音高、音程、節奏、力度等音樂參數，并通過速度 、MIDI音軌、音色等決定音樂制作的整體，讓Max可以產與腦波信號相對應的音樂。

二、腦波儀

腦波是指人腦內的神經細胞活動時所產生的電流性運動。腦波一般強度會在10～100uV、頻率大多在0.1Hz～40Hz。腦波根據頻率可分為四類：β波、α波、θ波及δ波。這些腦波組合，反映了一個人的內外在的行為、情緒及學習上的表現。本論文專注于β波及α波的表現與生理反應的聯系。

本論文使用神念科技（NeuroSky）的腦波儀--Mindwave Mobile做腦波信號測量。該儀器可以輸出原始腦波數據、EEG腦電功能譜、專注度及放松度、眨眼監測分析。通過將β波及α波轉換成專注度及放松度，我們可以將其與情緒的強烈或緩和程度作對應。

三、Arduino開發

Arduino 為一個開源軟硬件平臺，提供從軟件到硬件的開放電路整套單晶片設計系統。Arduino電路板設計使用各種微處理器和控制器。微控制器通常使用C和C ++程式語言進行編程。

使用HC-05藍牙模組使Arduino接收腦波數值并導入電腦進行計算。腦波儀通過前額的金屬貼片以及耳垂夾監測腦波信號，提取不同頻率的波長，并轉換成放松度與關注度的量化數據。通過神念科技的API取得的放松度與關注度數值范圍為0～100，10為每單位間隔，0是最放松，100是最專注。我們也可以通過Arduino程式取得這兩個數據，然后把這兩個數據輸入到Max程式中，借以轉換成與情緒相對應的音樂。

四、人工智能音樂生成系統

使用者將腦波信號的放松度與專注度輸入到二維情緒坐標象限。橫軸為正向度 （Valence），正向代表情緒越正面;縱軸則是激昂度 （Arousal），正向代表情緒越激昂。隨著這兩個參數的輸入 ，人工智能音樂生成系統再經過風格選擇器、節奏產生器、和弦與旋律產生器，最后輸出 MIDI信號。本論文的人工智能音樂生成系統，將根據音樂的基本參數，包括調性檢測與生成、樂曲長度、速度、節拍等，根據腦波的生理回饋信息，自動產生并調整所需要的音樂生成參數。

最重要的音樂產生器包括和弦產生器、旋律產生器與鼓組產生器。和弦產生器根據Tonic- Subdominant- Dominant-Tonic（TSDT）功能和聲圈的方法自動產生和弦;旋律產生器將通過AI自動學習的方法，通過類神經網絡的Long Short Term Memory （LSTM） 完成旋律的自動生成。最后鼓組產生器，運用機器學習中的SVM分類器 （Classifier） 將和弦信息、旋律信息、小節信息等整合并分類，完成所需要的人工智能音樂的生成。

人工智能音樂可即時生成后，隨著人體物理數值的輸入，執行條件判斷并生成播放與情緒相對應的音樂。當人體為最冷靜放松的狀態時，生成播放由鋼琴彈奏的純音樂;當人體的情緒介于冷靜放松與些許情緒波動之間，生成播放的音樂相對應的在原旋律中加入些簡單的節奏;當人體情緒沒有特別放松或緊繃，處于一般狀態時，生成播放的音樂可以包含完整的多個聲部與節奏;當人體處于激動亢奮的情緒狀態時，除了加大節奏密度之外，也同時加入管弦樂器，營造緊湊、磅礴的畫面以符合情緒。

五、結語

本論文以腦波儀、Arduino與MAX為例示范了穿戴式設備腦波儀與人工智能音樂系統交互平臺的搭建。在成熟的系統中，實時生理信息監測系統的功能是提供生理信息，然后通過網絡云端可以將生理信息傳送至伺服器的人工智能音樂系統，人工智能音樂生成系統通過和弦、節奏、鼓組等主要音樂參數的生成與調整，完成使用者所需要的音樂生成與播放，甚至還可以運用類神經網絡產生并調整對應的旋律參數，對音樂的生成進行進一步優化。

作者簡介：楊維佳（1994.7-），男，漢族，山東東營人，濟南大學音樂學院2018級碩士研究生，研究方向為音樂科技與應用。