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申请/专利权人：佛山大学
摘要：本发明属于脑电波数据处理技术领域，提供了一种用于音乐治疗的音乐筛选方法及系统，通过构建并训练LSTM网络作为刺激回忆干扰消除模型；通过刺激回忆干扰消除模型的输出结果作为标签构建并训练LSTM网络作为音乐筛选模型；通过音乐筛选模型对音乐进行筛选获得用于音乐治疗的音乐；能够准确识别脑电数据中的音乐想象回忆段，并且消除音乐想象回忆过程中激活脑区所带来的信号干扰，并且，不但能消除脑区中各自特有的激活区在音频刺激状态下产生的EEG脑电信号产生的强干扰，而且通过计算重叠式产生的叠加强干扰的强度，进而智能的消除了叠加强干扰下被试者的EEG脑电信号中部分电位值信号的干扰。
主权项：1.一种用于音乐治疗的音乐筛选方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100，构建并训练LSTM网络作为刺激回忆干扰消除模型；S200，通过刺激回忆干扰消除模型的输出结果作为标签构建并训练LSTM网络作为音乐筛选模型；S300，通过音乐筛选模型对音乐进行筛选获得用于音乐治疗的音乐；其中，构建并训练LSTM网络作为刺激回忆干扰消除模型的获取方法为：构建一个LSTM网络作为第一网络，实时采集被试者的脑电数据，每隔预设时间切换一次时间片，并在不同的时间片上随机对被试者播放不同的音乐，被试者根据自己对音乐的感受进行打分；识别各个时间片的脑电数据中的音乐想象回忆段，并对各个音乐想象回忆段的电位值进行回忆干扰消除；将各个时间片对应的回忆干扰消除后的脑电数据作为第一网络的输入，以各个时间片对应的打分作为对应的标签对第一网络进行训练，将训练后的第一网络记为刺激回忆干扰消除模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 佛山大学 一种用于音乐治疗的音乐筛选方法及系统
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