良好的睡眠質(zhì)量能夠讓我們保持頭腦清醒、身體健康。然而,隨著社會的發(fā)展,眾多因素使得睡眠障礙發(fā)生率極高,嚴重影響人們的日常生活和身心健康。聽音樂,作為一種非藥理學、易于實施的助眠方法,已經(jīng)被廣泛研究及采用�，F(xiàn)有研究已經(jīng)證明了聽音樂對睡眠質(zhì)量改善的積極作用,但在助眠音樂的識別選取上,存在著主觀、無明確衡量指標、低效、高成本等問題,不利于音樂助眠的實際推廣應用。因此,本文提出了一種助眠音樂識別方法并證明其效果,克服了現(xiàn)有方法的缺陷,能夠促進音樂助眠的落地應用。本文的主要工作及創(chuàng)新點如下:（1）提出了基于音頻特征的助眠音樂識別方法,其具有客觀、量化、高效、低成本的特點。它克服了現(xiàn)有文獻中傳統(tǒng)方法主觀、無明確衡量指標、低效、高成本的問題,為音樂助眠的廣泛落地應用提供了技術支撐。（2）訓練了助眠音樂識別模型,并驗證了其有效性。通過構建音樂數(shù)據(jù)庫、提取音頻特征、應用機器學習的方法進行模型訓練、效果驗證實驗等,證明了本文提出的基于音頻特征的助眠音樂識別方法有效,并通過因子分析確定了對于助眠音樂識別有益的8種關鍵音頻特征。（3）設計了助眠音樂移動應用。該應用基于本文提出的助眠音樂識別方法,為用戶提供科學... 

【文章來源】：浙江大學浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：96 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

論文結構框架及章節(jié)安排

浙江大學碩士學位論文第2章音樂助眠的理論研究13圖2-1匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)（PSQI）各維度圖2-2理查德坎貝爾睡眠問卷（RCSQ）各維度圖2-3維辛氏睡眠量表（VSH）各維度2.2音樂特征及分類相關研究隨著信息技術和多媒體技術的發(fā)展，人們獲取數(shù)字音樂的媒介已經(jīng)十分廣泛，包括廣播、數(shù)字存儲設備（如光盤）、互聯(lián)網(wǎng)等[32]。由于音樂的數(shù)量越來越龐大，為了使終端用戶能夠獲得自己需要或感興趣的音樂，有效且高效的音樂檢索及管理技術成為剛需。多媒體的新興研究領域，音樂信息檢索（MIR），即可以滿足上述需求[32]。音樂信息檢索的關鍵問題是基于流派、情感、作者等維度對音樂進行分類打標[32]。大多數(shù)終端用戶通常僅對特定類型的音樂感興趣，因此，一個好的音樂分類系統(tǒng)能夠讓用戶輕松找到自己所愛。此外，不同的音樂類型具有不同的特性，只有把它們分成不同的類型，我們才能更高效地管理它們[32]�，F(xiàn)有音樂分類相關的研究領域，主要包括流派分類[33]、情感分類[34]、藝術家分類[35]、樂器識別[36]、音樂標注[37]等。

浙江大學碩士學位論文第2章音樂助眠的理論研究13圖2-1匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)（PSQI）各維度圖2-2理查德坎貝爾睡眠問卷（RCSQ）各維度圖2-3維辛氏睡眠量表（VSH）各維度2.2音樂特征及分類相關研究隨著信息技術和多媒體技術的發(fā)展，人們獲取數(shù)字音樂的媒介已經(jīng)十分廣泛，包括廣播、數(shù)字存儲設備（如光盤）、互聯(lián)網(wǎng)等[32]。由于音樂的數(shù)量越來越龐大，為了使終端用戶能夠獲得自己需要或感興趣的音樂，有效且高效的音樂檢索及管理技術成為剛需。多媒體的新興研究領域，音樂信息檢索（MIR），即可以滿足上述需求[32]。音樂信息檢索的關鍵問題是基于流派、情感、作者等維度對音樂進行分類打標[32]。大多數(shù)終端用戶通常僅對特定類型的音樂感興趣，因此，一個好的音樂分類系統(tǒng)能夠讓用戶輕松找到自己所愛。此外，不同的音樂類型具有不同的特性，只有把它們分成不同的類型，我們才能更高效地管理它們[32]�，F(xiàn)有音樂分類相關的研究領域，主要包括流派分類[33]、情感分類[34]、藝術家分類[35]、樂器識別[36]、音樂標注[37]等。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]壓力源及其與睡眠質(zhì)量的現(xiàn)象學關系研究述評[J]. 嚴由偉,劉明艷,唐向東,林榮茂.  心理科學進展. 2010(10)
[2]應對方式、人格特征與應激水平的關系[J]. 馬煊,陳龍,裴華,張鳳閣,張本,馬文有.  中國臨床心理學雜志. 2004(01)



本文編號：3216133