本發(fā)明涉及生物信號處理和人工智能，尤其涉及一種基于生物信號反饋的樂器演奏技巧優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的發(fā)展，生物信號反饋在各個領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，特別是在健康監(jiān)測、運(yùn)動訓(xùn)練和認(rèn)知訓(xùn)練等方面，取得了顯著的成效。在樂器演奏領(lǐng)域，如何通過生物信號反饋對演奏者的動作進(jìn)行實時監(jiān)控和優(yōu)化，已成為樂器學(xué)習(xí)與演奏技術(shù)提升的重要方向。傳統(tǒng)的樂器演奏技巧優(yōu)化方法，主要依賴于教師的指導(dǎo)和演奏者的自我反饋，缺乏實時的、生物信號驅(qū)動的優(yōu)化機(jī)制，尤其是在精細(xì)的動作調(diào)整和音質(zhì)優(yōu)化方面仍然存在很大的局限性。

2、現(xiàn)有的樂器演奏技巧優(yōu)化技術(shù)通常通過觀察演奏者的演奏狀態(tài)來評估其技巧水平，采取一些傳統(tǒng)的手段，例如教師口頭指導(dǎo)、錄音回放分析等。傳統(tǒng)方法往往依賴于演奏者的自我感知或教師的直觀反饋，這種方式的效率較低，且缺乏精確度。在訓(xùn)練中，演奏者無法及時獲得關(guān)于動作誤差的具體反饋，導(dǎo)致演奏技巧的提升進(jìn)展緩慢。盡管一些先進(jìn)的運(yùn)動捕捉系統(tǒng)和動作分析軟件可以輔助評估演奏者的動作，但這些技術(shù)主要聚焦于宏觀動作的捕捉和分析，對于微小的演奏動作(如手指的微調(diào)、手腕的輕微轉(zhuǎn)動等)并未提供足夠的細(xì)致分析，也缺乏對生理信號的綜合考慮。

3、目前，生物信號反饋技術(shù)在一些運(yùn)動訓(xùn)練、健康監(jiān)測等領(lǐng)域已有應(yīng)用，但在樂器演奏技巧優(yōu)化方面的應(yīng)用仍然較為初步。生物信號，如肌電圖(emg)、腦電圖(eeg)、心率(hr)等，能夠反映演奏者的生理狀態(tài)及其情緒、集中注意力的程度，這些信號與演奏的技巧密切相關(guān)。通過分析這些信號，能夠幫助演奏者了解自身的生理狀態(tài)，進(jìn)而調(diào)整演奏動作。然而，現(xiàn)有的技術(shù)難以將這些生物信號與演奏技巧有效地結(jié)合起來，并且大多數(shù)方法缺乏對演奏者微動作的精細(xì)捕捉和優(yōu)化反饋，導(dǎo)致生物信號的應(yīng)用未能充分發(fā)揮其在演奏技巧提升中的潛力。

4、在音質(zhì)優(yōu)化方面，現(xiàn)有的技術(shù)主要依賴于演奏者的耳朵和直觀感知進(jìn)行調(diào)整，而缺乏基于科學(xué)原理的系統(tǒng)性優(yōu)化。例如，通過錄音回放的方式評估音質(zhì)，雖然可以提供一定的參考，但音質(zhì)的主觀性使得這一方法難以做到客觀、精準(zhǔn)的量化和優(yōu)化。此外，現(xiàn)有的音質(zhì)優(yōu)化技術(shù)未能結(jié)合演奏者的生理信號，缺乏針對演奏者個體差異的音質(zhì)調(diào)整機(jī)制。演奏者的生理狀態(tài)，尤其是肌肉疲勞、注意力水平等因素，直接影響著其演奏的穩(wěn)定性和音質(zhì)的表現(xiàn)，但現(xiàn)有的技術(shù)無法實時根據(jù)演奏者的生理狀態(tài)動態(tài)優(yōu)化音質(zhì)。

5、此外，現(xiàn)有的動作優(yōu)化算法，如傳統(tǒng)的動作分析與糾錯技術(shù)，通常依賴于靜態(tài)或規(guī)則化的優(yōu)化方法，難以應(yīng)對演奏過程中動態(tài)變化的復(fù)雜情況。現(xiàn)有的動作修正技術(shù)在面對演奏者的微動作調(diào)整時往往顯得力不從心，無法實現(xiàn)精細(xì)化的動作優(yōu)化。雖然一些高效的優(yōu)化算法，如模擬退火、遺傳算法等，在其他領(lǐng)域取得了一定的成果，但在樂器演奏技巧優(yōu)化中，尚缺乏將這些算法與演奏者的生物信號結(jié)合起來的有效方法。

6、因此，如何提供一種基于生物信號反饋的樂器演奏技巧優(yōu)化方法是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個目的在于提出一種基于生物信號反饋的樂器演奏技巧優(yōu)化方法，本發(fā)明通過采集演奏者的生物信號與音頻信號，結(jié)合深度學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法，實時調(diào)整演奏者的動作模式和音質(zhì)特征。利用模擬退火算法、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯優(yōu)化算法，實現(xiàn)了演奏技巧的動態(tài)優(yōu)化。該方法不僅提高了演奏者的技巧表現(xiàn)，還能根據(jù)生理狀態(tài)和音頻反饋進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)整，具備高效的自適應(yīng)性、精準(zhǔn)的優(yōu)化效果和實時反饋調(diào)節(jié)的優(yōu)點(diǎn)，顯著提升了樂器演奏的質(zhì)量與演奏者的表現(xiàn)能力。

2、根據(jù)本發(fā)明實施例的一種基于生物信號反饋的樂器演奏技巧優(yōu)化方法，包括如下步驟：

3、s1、通過傳感器陣列采集演奏者的多模態(tài)生物信號；

4、s2、對采集到的多模態(tài)生物信號進(jìn)行特征提取，通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別出與演奏技巧關(guān)聯(lián)的生理特征，生成生理信號特征向量；

5、s3、基于生成的生理信號特征向量，利用多模態(tài)自注意力網(wǎng)絡(luò)對各類生物信號進(jìn)行加權(quán)融合，生成演奏者生理狀態(tài)向量；

6、s4、使用柔性壓電傳感器、加速度計和陀螺儀實時采集演奏者的微動作數(shù)據(jù)，監(jiān)測指尖壓力、手腕旋轉(zhuǎn)角度和手指在琴鍵上的滑動；

7、s5、基于采集到的微動作數(shù)據(jù)，通過支持向量機(jī)建立動作誤差模型，分析演奏者的動作誤差，并計算誤差修正量；

8、s6、根據(jù)誤差修正量使用模擬退火算法優(yōu)化演奏者的微動作，通過全局優(yōu)化動態(tài)調(diào)整演奏動作參數(shù)，所述演奏動作參數(shù)包括指法、握持力度和手腕角度；

9、s7、通過調(diào)整后的演奏動作參數(shù)，實時采集演奏音頻并使用快速傅里葉變換分析音頻信號，結(jié)合演奏者生理狀態(tài)向量對音質(zhì)進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化；

10、s8、通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯優(yōu)化算法進(jìn)行生物信號與音頻信號的協(xié)同建模，建立優(yōu)化閉環(huán)，實時調(diào)整演奏者的動作模式和音質(zhì)。

11、可選的，所述多模態(tài)生物信號具體包括肌電圖、腦電圖、心率和皮膚電反應(yīng)，用于反映演奏過程中的肌肉疲勞、神經(jīng)反應(yīng)、情緒波動和注意力集中情況。

12、可選的，所述s3具體包括：

13、s31、接收生成的生理信號特征向量并轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一格式，所述生理信號特征向量包括來自演奏者的多模態(tài)生物信號數(shù)據(jù)，其中每種信號類型代表演奏者在演奏過程中的不同生理特征；

14、s32、利用多模態(tài)自注意力網(wǎng)絡(luò)對不同信號模態(tài)進(jìn)行多角度融合計算，對生理信號特征向量進(jìn)行線性變換，得到查詢向量、鍵向量和值向量，并引入多頭注意力機(jī)制，計算多種信號模態(tài)的不同加權(quán)值：

15、

16、其中，αi,h表示第i類生物信號的第h頭注意力權(quán)重，exp表示指數(shù)函數(shù)，n表示生物信號總類別，dh表示第h頭注意力的維度，qi表示第i類生物信號的查詢向量，ki表示第i類生物信號的鍵向量，kj表示第j類生物信號的鍵向量；

17、s33、利用計算得到的注意力權(quán)重αi,h對各類生理信號特征向量進(jìn)行加權(quán)，生成加權(quán)后的信號特征向量，引入了位置編碼機(jī)制處理不同信號間的位置關(guān)系：

18、

19、其中，vfused表示加權(quán)后的生理信號特征向量，h表示注意力頭數(shù)，xi表示第i類生物信號的特征向量，pi表示第i類生物信號的位置編碼；

20、s34、通過對加權(quán)后的生理信號特征向量vfused進(jìn)行非線性變換，應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信號進(jìn)行高階特征映射：

21、vtransformed＝σ(wf·vfused+bf)；

22、其中，vtransformed表示變換后的生理信號特征向量，σ表示激活函數(shù)，wf表示權(quán)重矩陣，bf表示偏置項；

23、s35、將變換后的生理信號特征向量vtransformed與演奏者的當(dāng)前演奏動作參數(shù)向量進(jìn)行結(jié)合，通過聯(lián)合嵌入模型強(qiáng)化生理信號與動作參數(shù)的關(guān)聯(lián)：

24、vfinal＝vtransformed⊕a；

25、其中，⊕表示向量拼接操作，vfinal表示最終融合后的生理狀態(tài)向量，a表示演奏者的當(dāng)前演奏動作參數(shù)向量；

26、s36、通過最后一層的全連接網(wǎng)絡(luò)對最終融合后的生理狀態(tài)向量vfinal進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化調(diào)整，生成演奏者生理狀態(tài)向量。

27、可選的，所述s5具體包括：

28、s51、從采集到的微動作數(shù)據(jù)中提取特征，得到每個動作的特征向量ffeatures＝[f1,f2,…,fm]，其中每個特征fi表示演奏者在演奏過程中微動作的實時數(shù)據(jù)；

29、s52、使用特征選擇方法從微動作數(shù)據(jù)中選取具有較高區(qū)分度的特征集并構(gòu)建訓(xùn)練集其中表示第j個樣本的特征向量，m表示樣本總數(shù)，y(j)表示第j個樣本對應(yīng)的動作誤差值，反映演奏者當(dāng)前動作與理想動作之間的差異；

30、s53、使用支持向量機(jī)對訓(xùn)練集t進(jìn)行訓(xùn)練，得到最優(yōu)的分類超平面，支持向量機(jī)優(yōu)化目標(biāo)為最大化間隔，并通過拉格朗日乘子法計算支持向量：

31、

32、其中，f(fselected)表示決策函數(shù)，δi表示拉格朗日乘子，表示第i個樣本的特征向量，b表示偏置項，y(i)表示第i個樣本對應(yīng)的動作誤差值；

33、s54、使用訓(xùn)練好的支持向量機(jī)對新的微動作數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，通過將新采集的動作特征輸入支持向量機(jī)，輸出當(dāng)前動作誤差值ei；

34、s55、基于當(dāng)前動作誤差值ei構(gòu)建加權(quán)誤差模型eweighted，引入每個動作誤差的權(quán)重系數(shù)ωi計算加權(quán)誤差值：

35、

36、其中，eweighted表示加權(quán)誤差值，表示第i個誤差值的方差，m表示誤差值總數(shù)；

37、s56、基于加權(quán)誤差值eweighted計算誤差修正量：

38、δd＝k·eweighted+λ·∥eweighted∥2；

39、其中，δd表示誤差修正量，k表示調(diào)整矩陣，λ表示正則化系數(shù)，∥eweighted∥2表示加權(quán)誤差的l2范數(shù)。

40、可選的，所述s6具體包括：

41、s61、設(shè)定模擬退火算法的初始條件，所述初始條件包括初始溫度和溫度的降溫速率，設(shè)定演奏動作參數(shù)的初始解為演奏者的初始微動作數(shù)據(jù)，包括指法、握持力度和手腕角度；

42、s62、依據(jù)誤差修正量生成新的候選解，所述候選解通過對當(dāng)前演奏動作參數(shù)進(jìn)行擾動生成，擾動幅度由當(dāng)前溫度控制；擾動過程包括對指法、握持力度和手腕角度進(jìn)行微調(diào)，模擬演奏者在演奏過程中可能出現(xiàn)的優(yōu)化動作，生成的候選解表示為一組新的演奏動作參數(shù)；

43、s63、計算生成的候選解與目標(biāo)動作之間的誤差，所述誤差表示候選解的優(yōu)化效果，誤差較小表示候選解較為接近目標(biāo)動作，誤差較大表示候選解有較大的改進(jìn)空間；

44、s64、若候選解的誤差小于當(dāng)前解的誤差，則接受候選解為新的當(dāng)前解；如果候選解的誤差大于當(dāng)前解的誤差，根據(jù)一定概率接受候選解，所述一定概率受當(dāng)前溫度影響，溫度越高接受概率越大；

45、s65、每輪迭代后，模擬退火算法根據(jù)設(shè)定的降溫速率逐漸降低溫度，溫度下降意味著擾動的幅度減小，搜索過程逐漸集中在局部最優(yōu)解附近，隨著迭代次數(shù)的增加，優(yōu)化過程逐步收斂，直到找到接近最優(yōu)的解；

46、s66、當(dāng)溫度降至預(yù)設(shè)的最低值或模擬退火算法迭代達(dá)到最大次數(shù)時，停止模擬退火算法運(yùn)行，優(yōu)化結(jié)果為最終的演奏動作參數(shù)。

47、可選的，所述s7具體包括：

48、s71、通過麥克風(fēng)陣列實時采集演奏者的音頻信號，所述音頻信號采集的持續(xù)時間與演奏過程同步；

49、s72、將所述采集到的音頻信號通過快速傅里葉變換轉(zhuǎn)換為頻域信號，得到每個時間段內(nèi)的頻譜數(shù)據(jù)，通過快速傅里葉變換提取音頻信號在不同頻率下的幅度信息；

50、s73、基于所述頻譜數(shù)據(jù)提取音頻信號的音頻頻譜特征，所述音頻頻譜特征包括頻譜幅度、基頻、諧波成分和頻帶寬度；所述頻譜幅度反映音頻信號的強(qiáng)度變化，所述基頻和諧波成分有助于描述音頻的音高和音色特性；

51、s74、將所述音頻頻譜特征與演奏者生理狀態(tài)向量進(jìn)行結(jié)合，通過加權(quán)融合算法進(jìn)行聯(lián)合處理，使得音頻信號中的每個頻率成分與相應(yīng)的生理狀態(tài)產(chǎn)生關(guān)聯(lián)；

52、s75、在綜合音頻頻譜特征和演奏者生理狀態(tài)向量的基礎(chǔ)上，通過音質(zhì)優(yōu)化算法對音頻信號進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化，所述音質(zhì)優(yōu)化算法基于實時反饋的音質(zhì)調(diào)整參數(shù)，動態(tài)調(diào)整演奏者的動作模式和音質(zhì)特征：

53、

54、其中，qopt表示優(yōu)化后的音質(zhì)，p表示調(diào)整后的演奏動作參數(shù)向量，λ1和λ2表示權(quán)重系數(shù)，f(x,p)表示在當(dāng)前演奏動作參數(shù)下，音頻信號頻譜特征與動作參數(shù)的關(guān)系函數(shù)，t表示目標(biāo)音質(zhì)特征，x表示從音頻信號中提取的頻譜特征向量，g(s,p)表示生理狀態(tài)向量與演奏動作參數(shù)之間的關(guān)系函數(shù)，sref表示理想生理狀態(tài)向量，s表示演奏者的生理狀態(tài)向量。

55、可選的，所述s8具體包括：

56、s81、構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中生物信號和音頻信號作為圖中的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)之間的邊表示信號間的相互關(guān)系，

57、s82、在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中通過逐層聚合鄰接節(jié)點(diǎn)的信息，生成每個節(jié)點(diǎn)的最終表示向量，所述最終表示向量包含生物信號和音頻信號的綜合特征；

58、s83、應(yīng)用貝葉斯優(yōu)化算法對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的節(jié)點(diǎn)表示進(jìn)行優(yōu)化，所述貝葉斯優(yōu)化算法通過高斯過程回歸調(diào)整圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，使得生物信號與音頻信號的映射關(guān)系得到最優(yōu)化；

59、s84、在貝葉斯優(yōu)化算法的指導(dǎo)下，動態(tài)調(diào)整演奏者的動作模式和音質(zhì)參數(shù)，貝葉斯優(yōu)化算法通過對各個可能動作模式進(jìn)行評估，推導(dǎo)出優(yōu)化的動作參數(shù)；

60、s85、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯優(yōu)化算法的優(yōu)化結(jié)果，實時反饋調(diào)整演奏者的動作模式和音質(zhì)參數(shù)，形成閉環(huán)控制機(jī)制；所述閉環(huán)控制機(jī)制根據(jù)實時采集的生物信號和音頻信號，動態(tài)更新演奏者的動作模式。

61、本發(fā)明的有益效果是：

62、首先，本發(fā)明能夠?qū)崟r、準(zhǔn)確地監(jiān)測演奏者的生理狀態(tài)及微動作變化，通過深度學(xué)習(xí)算法對生理信號特征進(jìn)行提取和分析，生成演奏者的生理狀態(tài)向量。這種生理狀態(tài)的動態(tài)反饋使得演奏者能夠在演奏過程中感知到自己當(dāng)前的生理狀態(tài)，并根據(jù)反饋進(jìn)行調(diào)整，從而實現(xiàn)生理和動作的最佳匹配，有效提高演奏精度和技巧。

63、其次，本發(fā)明通過結(jié)合演奏者的微動作數(shù)據(jù)與生理狀態(tài)，采用多模態(tài)自注意力網(wǎng)絡(luò)對各類生物信號進(jìn)行加權(quán)融合，進(jìn)一步優(yōu)化演奏動作的執(zhí)行。通過動態(tài)調(diào)整演奏者的微動作，系統(tǒng)能夠針對每個演奏動作給出精準(zhǔn)的修正量，幫助演奏者減少動作誤差，提升動作的流暢度和精確性。

64、此外，本發(fā)明使用模擬退火算法對演奏者的動作進(jìn)行全局優(yōu)化，使得演奏動作逐步向最優(yōu)解收斂。通過調(diào)整指法、握持力度和手腕角度等演奏參數(shù)，演奏者能夠在演奏過程中實現(xiàn)更加穩(wěn)定和高效的動作控制，減少不必要的動作誤差，優(yōu)化演奏效果。

65、本發(fā)明還通過實時采集音頻信號并進(jìn)行快速傅里葉變換分析，結(jié)合演奏者的生理狀態(tài)向量對音質(zhì)進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化。音質(zhì)優(yōu)化算法能夠根據(jù)實時的生理信號反饋調(diào)整演奏動作參數(shù)，使音質(zhì)與演奏技巧的調(diào)整保持一致，從而使演奏的音質(zhì)更加豐富、細(xì)膩，符合演奏者的個性化需求。

66、最后，本發(fā)明通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯優(yōu)化算法進(jìn)行生物信號與音頻信號的協(xié)同建模，建立優(yōu)化閉環(huán)，實現(xiàn)了演奏者生理狀態(tài)與音質(zhì)之間的動態(tài)平衡。通過持續(xù)的優(yōu)化調(diào)整，系統(tǒng)能夠自適應(yīng)地改善演奏者的動作模式和音質(zhì)特征，從而達(dá)到最佳的演奏效果。