本發(fā)明屬于運(yùn)動(dòng)設(shè)備，具體涉及基于運(yùn)動(dòng)步頻檢測(cè)的智能音樂(lè)管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代化社會(huì)發(fā)展之下，居民的健身與健康問(wèn)題，成為全國(guó)性的社會(huì)話題。其中提出的重點(diǎn)集中在智能運(yùn)動(dòng)這一區(qū)塊，但目前國(guó)內(nèi)有關(guān)智能運(yùn)動(dòng)的app不能滿足鍛煉者的需求，鍛煉過(guò)程中存在音樂(lè)bpm與跑者步頻差異程度較大，對(duì)跑者鍛煉并未起到促進(jìn)作用，反而干擾跑者鍛煉節(jié)奏，降低運(yùn)動(dòng)效率等負(fù)面影響

2、從現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的角度看，在運(yùn)動(dòng)時(shí)引入音樂(lè)的節(jié)奏可以提高大腦皮層的興奮程度，緩解運(yùn)動(dòng)中的主觀疲勞感，并改善情緒，合適的音樂(lè)可以使得跑步愛(ài)好者更容易找到運(yùn)動(dòng)的節(jié)奏，快速進(jìn)入跑步狀態(tài)，減少了在跑步過(guò)程中的疲勞感和自我孤獨(dú)感，增加了跑步的愉悅度和參與感。

3、目前有運(yùn)動(dòng)類app在推薦跑步音樂(lè)時(shí)，大都均存在無(wú)法應(yīng)對(duì)用戶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)動(dòng)態(tài)變化，波動(dòng)性的問(wèn)題。尚且沒(méi)有一種推薦技術(shù)以內(nèi)部因素為出發(fā)點(diǎn)，即針對(duì)人的現(xiàn)實(shí)狀況來(lái)進(jìn)行推薦。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于運(yùn)動(dòng)步頻檢測(cè)的智能音樂(lè)管理系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、基于運(yùn)動(dòng)步頻檢測(cè)的智能音樂(lè)管理系統(tǒng)，包括：步頻檢測(cè)單元，音頻識(shí)別單元，特征匹配單元，主控模塊，播放管理單元，操控檢測(cè)單元，所述步頻檢測(cè)用于獲取用戶行進(jìn)數(shù)據(jù)并分析用戶步態(tài)信息，所述音頻識(shí)別用于獲取音樂(lè)數(shù)據(jù)提取時(shí)頻特征并分析音樂(lè)速度節(jié)拍，所述特征匹配單元用于接收步頻信息和音頻信息并將兩者進(jìn)行匹配，所述主控模塊用于管控其他功能區(qū)域的運(yùn)行狀態(tài)并配合其他功能區(qū)域?qū)崿F(xiàn)運(yùn)動(dòng)輔助作用，所述播放管理單元用于配合用戶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行音樂(lè)的播放及關(guān)聯(lián)的管控，所述操控檢測(cè)單元用于獲取用戶的操作信息進(jìn)而生成執(zhí)行命令發(fā)送給目標(biāo)區(qū)域。

4、優(yōu)選的，所述步頻檢測(cè)單元基于奇異譜分析對(duì)用戶行為狀態(tài)信息進(jìn)行處理，所述用戶行為狀態(tài)信息基于手機(jī)內(nèi)置的加速度傳感器獲取的用戶運(yùn)動(dòng)時(shí)手機(jī)加速度信號(hào)，通過(guò)奇異譜分析對(duì)手機(jī)加速度信號(hào)進(jìn)行降噪分析，得到用戶步態(tài)特征分析結(jié)果，所述步頻檢測(cè)單元調(diào)用存儲(chǔ)的用戶歷史步頻處理信息輔助分析當(dāng)前的步態(tài)特征并為步態(tài)特征的變化分析提供基礎(chǔ)信息。

5、優(yōu)選的，所述在步頻檢測(cè)單元中確定用戶步頻的過(guò)程：運(yùn)用ssa的信號(hào)分層與去噪方法，將加速度模值、零偏和隨機(jī)誤差當(dāng)成趨勢(shì)項(xiàng)，步頻相關(guān)的加速度相關(guān)信號(hào)作為周期項(xiàng)，通過(guò)提取步頻相關(guān)的周期項(xiàng)，得到手機(jī)不同攜帶位置下行人行走的步頻，并且由于行走過(guò)程中一只腳的腳后跟抬起至另一只腳的腳后跟接觸地面為一步，垂直方向和水平方向的加速度大致為一個(gè)正弦信號(hào)，取預(yù)處理后加速度模值，得到行人行走的正弦信號(hào)，采用峰值探測(cè)法，每連續(xù)檢測(cè)到2個(gè)波峰為一步，從而可以快速高效地從運(yùn)動(dòng)過(guò)程中捕捉動(dòng)態(tài)步頻。

6、優(yōu)選的，所述音頻識(shí)別單元采用python中l(wèi)ibrosa等庫(kù)的自帶庫(kù)函數(shù)提取音樂(lè)的時(shí)頻特征，所述音頻識(shí)別單元同時(shí)通過(guò)頻譜圖對(duì)音樂(lè)進(jìn)行二次中層特征提取，將提取的特征與音樂(lè)的時(shí)頻特征共同分析得到音樂(lè)速度信息，之后基于音樂(lè)速度信息通過(guò)函數(shù)分析數(shù)據(jù)確定音樂(lè)節(jié)拍信息，所述音頻識(shí)別單元將音樂(lè)節(jié)拍信息匹配用戶步態(tài)特征分析結(jié)果來(lái)確定適配當(dāng)前用戶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的音樂(lè)節(jié)拍信息，進(jìn)而通過(guò)數(shù)據(jù)分析的反向延展確認(rèn)可選的環(huán)境音樂(lè)信息。

7、優(yōu)選的，所述在音頻識(shí)別單元中對(duì)音樂(lè)內(nèi)容的操作過(guò)程：對(duì)獲取得到的音樂(lè)進(jìn)行頻譜分析，再通過(guò)檢測(cè)頻譜的相位變化，得到音符起始點(diǎn)，對(duì)每幀起始點(diǎn)探測(cè)函數(shù)計(jì)算其相關(guān)系數(shù)，基于上下文估計(jì)節(jié)拍周期，結(jié)合隱馬爾可夫模型預(yù)測(cè)節(jié)拍發(fā)生的具體時(shí)間點(diǎn)，追蹤算法賦予每個(gè)點(diǎn)一個(gè)狀態(tài)，每個(gè)狀態(tài)產(chǎn)生一個(gè)觀測(cè)，形成觀測(cè)序列，在此基礎(chǔ)上形成預(yù)測(cè)模型對(duì)音樂(lè)bpm的精度有效地進(jìn)行標(biāo)。

8、優(yōu)選的，所述特征匹配單元進(jìn)一步將音樂(lè)節(jié)拍信息和用戶步態(tài)特征分析結(jié)果結(jié)合起來(lái)分析，調(diào)用用戶近期音樂(lè)播放歷史信息搭配之前運(yùn)動(dòng)時(shí)所播放的音樂(lè)信息為進(jìn)一步的分析提供基礎(chǔ)信息，所述特征匹配單元篩選出可作為當(dāng)前用戶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行播放的音樂(lè)內(nèi)容交由播放管理單元進(jìn)行分配。

9、優(yōu)選的，所述播放管理單元和操控檢測(cè)單元相互配合共同發(fā)揮作用，在播放管理單元從篩選的音樂(lè)內(nèi)容中選取其中一首進(jìn)行播放后，操控檢測(cè)單元實(shí)時(shí)檢測(cè)用戶是否發(fā)出操作指令(如通過(guò)觸碰、語(yǔ)音等方式進(jìn)行操作)，在接收到用戶的操作指令后發(fā)送對(duì)應(yīng)執(zhí)行命令使得播放管理單元改變音樂(lè)播放的狀態(tài)，所述操控檢測(cè)單元可根據(jù)用戶的操作指令對(duì)主控模塊、音頻識(shí)別單元等的狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整。

10、優(yōu)選的，所述該系統(tǒng)還包括網(wǎng)絡(luò)連接單元、信息收錄單元，所述網(wǎng)絡(luò)連接單元用于建立穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)為其他功能區(qū)域提供信息資源，所述信息收錄單元用于收錄用戶的使用數(shù)據(jù)及用戶身份信息并存儲(chǔ)備份，通過(guò)用戶身份信息確定部分特殊音樂(lè)內(nèi)容的使用權(quán)利，所述信息收錄單元中還包含用戶預(yù)存的音樂(lè)信息及關(guān)聯(lián)的用戶使用設(shè)定信息。

11、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

12、本發(fā)明將步頻分析和音頻分析的數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)在跑者運(yùn)動(dòng)時(shí)為跑步者引入合適bpm的音樂(lè)來(lái)緩解運(yùn)動(dòng)中的主觀疲勞感，并改善情緒，系統(tǒng)可通過(guò)本地音源數(shù)據(jù)庫(kù)獨(dú)立運(yùn)行，當(dāng)本地音源不足時(shí)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)連接云端服務(wù)器實(shí)現(xiàn)音樂(lè)資源的獲取，用戶每一次運(yùn)動(dòng)結(jié)束記錄當(dāng)前的音樂(lè)播放數(shù)據(jù)，可以方便用戶快速管理不常使用的音樂(lè)，追蹤用戶運(yùn)動(dòng)并實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)音樂(lè)的頻率匹配、音樂(lè)的啟動(dòng)、暫停和切換，音樂(lè)主動(dòng)來(lái)配合用戶的運(yùn)動(dòng)節(jié)奏，提升了用戶的使用滿意度。

技術(shù)特征：

1.基于運(yùn)動(dòng)步頻檢測(cè)的智能音樂(lè)管理系統(tǒng)，其特征在于，包括：步頻檢測(cè)單元，音頻識(shí)別單元，特征匹配單元，主控模塊，播放管理單元，操控檢測(cè)單元，所述步頻檢測(cè)用于獲取用戶行進(jìn)數(shù)據(jù)并分析用戶步態(tài)信息，所述音頻識(shí)別用于獲取音樂(lè)數(shù)據(jù)提取時(shí)頻特征并分析音樂(lè)速度節(jié)拍，所述特征匹配單元用于接收步頻信息和音頻信息并將兩者進(jìn)行匹配，所述主控模塊用于管控其他功能區(qū)域的運(yùn)行狀態(tài)并配合其他功能區(qū)域?qū)崿F(xiàn)運(yùn)動(dòng)輔助作用，所述播放管理單元用于配合用戶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行音樂(lè)的播放及關(guān)聯(lián)的管控，所述操控檢測(cè)單元用于獲取用戶的操作信息進(jìn)而生成執(zhí)行命令發(fā)送給目標(biāo)區(qū)域。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于運(yùn)動(dòng)步頻檢測(cè)的智能音樂(lè)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述步頻檢測(cè)單元基于奇異譜分析對(duì)用戶行為狀態(tài)信息進(jìn)行處理，所述用戶行為狀態(tài)信息基于手機(jī)內(nèi)置的加速度傳感器獲取的用戶運(yùn)動(dòng)時(shí)手機(jī)加速度信號(hào)，通過(guò)奇異譜分析對(duì)手機(jī)加速度信號(hào)進(jìn)行降噪分析，得到用戶步態(tài)特征分析結(jié)果，所述步頻檢測(cè)單元調(diào)用存儲(chǔ)的用戶歷史步頻處理信息輔助分析當(dāng)前的步態(tài)特征并為步態(tài)特征的變化分析提供基礎(chǔ)信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于運(yùn)動(dòng)步頻檢測(cè)的智能音樂(lè)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述在步頻檢測(cè)單元中確定用戶步頻的過(guò)程：運(yùn)用ssa的信號(hào)分層與去噪方法，將加速度模值、零偏和隨機(jī)誤差當(dāng)成趨勢(shì)項(xiàng)，步頻相關(guān)的加速度相關(guān)信號(hào)作為周期項(xiàng)，通過(guò)提取步頻相關(guān)的周期項(xiàng)，得到手機(jī)不同攜帶位置下行人行走的步頻，并且由于行走過(guò)程中一只腳的腳后跟抬起至另一只腳的腳后跟接觸地面為一步，垂直方向和水平方向的加速度大致為一個(gè)正弦信號(hào)，取預(yù)處理后加速度模值，得到行人行走的正弦信號(hào)，采用峰值探測(cè)法，每連續(xù)檢測(cè)到2個(gè)波峰為一步，從而可以快速高效地從運(yùn)動(dòng)過(guò)程中捕捉動(dòng)態(tài)步頻。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于運(yùn)動(dòng)步頻檢測(cè)的智能音樂(lè)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述音頻識(shí)別單元采用python中l(wèi)ibrosa等庫(kù)的自帶庫(kù)函數(shù)提取音樂(lè)的時(shí)頻特征，所述音頻識(shí)別單元同時(shí)通過(guò)頻譜圖對(duì)音樂(lè)進(jìn)行二次中層特征提取，將提取的特征與音樂(lè)的時(shí)頻特征共同分析得到音樂(lè)速度信息，之后基于音樂(lè)速度信息通過(guò)函數(shù)分析數(shù)據(jù)確定音樂(lè)節(jié)拍信息，所述音頻識(shí)別單元將音樂(lè)節(jié)拍信息匹配用戶步態(tài)特征分析結(jié)果來(lái)確定適配當(dāng)前用戶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的音樂(lè)節(jié)拍信息，進(jìn)而通過(guò)數(shù)據(jù)分析的反向延展確認(rèn)可選的環(huán)境音樂(lè)信息。

5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的基于運(yùn)動(dòng)步頻檢測(cè)的智能音樂(lè)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述在音頻識(shí)別單元中對(duì)音樂(lè)內(nèi)容的操作過(guò)程：對(duì)獲取得到的音樂(lè)進(jìn)行頻譜分析，再通過(guò)檢測(cè)頻譜的相位變化，得到音符起始點(diǎn)，對(duì)每幀起始點(diǎn)探測(cè)函數(shù)計(jì)算其相關(guān)系數(shù)，基于上下文估計(jì)節(jié)拍周期，結(jié)合隱馬爾可夫模型預(yù)測(cè)節(jié)拍發(fā)生的具體時(shí)間點(diǎn)，追蹤算法賦予每個(gè)點(diǎn)一個(gè)狀態(tài)，每個(gè)狀態(tài)產(chǎn)生一個(gè)觀測(cè)，形成觀測(cè)序列，在此基礎(chǔ)上形成預(yù)測(cè)模型對(duì)音樂(lè)bpm的精度有效地進(jìn)行標(biāo)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的基于運(yùn)動(dòng)步頻檢測(cè)的智能音樂(lè)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述特征匹配單元進(jìn)一步將音樂(lè)節(jié)拍信息和用戶步態(tài)特征分析結(jié)果結(jié)合起來(lái)分析，調(diào)用用戶近期音樂(lè)播放歷史信息搭配之前運(yùn)動(dòng)時(shí)所播放的音樂(lè)信息為進(jìn)一步的分析提供基礎(chǔ)信息，所述特征匹配單元篩選出可作為當(dāng)前用戶運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行播放的音樂(lè)內(nèi)容交由播放管理單元進(jìn)行分配。

7.根據(jù)權(quán)利要求1或6所述的基于運(yùn)動(dòng)步頻檢測(cè)的智能音樂(lè)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述播放管理單元和操控檢測(cè)單元相互配合共同發(fā)揮作用，在播放管理單元從篩選的音樂(lè)內(nèi)容中選取其中一首進(jìn)行播放后，操控檢測(cè)單元實(shí)時(shí)檢測(cè)用戶是否發(fā)出操作指令(如通過(guò)觸碰、語(yǔ)音等方式進(jìn)行操作)，在接收到用戶的操作指令后發(fā)送對(duì)應(yīng)執(zhí)行命令使得播放管理單元改變音樂(lè)播放的狀態(tài)，所述操控檢測(cè)單元可根據(jù)用戶的操作指令對(duì)主控模塊、音頻識(shí)別單元等的狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于運(yùn)動(dòng)步頻檢測(cè)的智能音樂(lè)管理系統(tǒng)，其特征在于：所述該系統(tǒng)還包括網(wǎng)絡(luò)連接單元、信息收錄單元，所述網(wǎng)絡(luò)連接單元用于建立穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)為其他功能區(qū)域提供信息資源，所述信息收錄單元用于收錄用戶的使用數(shù)據(jù)及用戶身份信息并存儲(chǔ)備份，通過(guò)用戶身份信息確定部分特殊音樂(lè)內(nèi)容的使用權(quán)利，所述信息收錄單元中還包含用戶預(yù)存的音樂(lè)信息及關(guān)聯(lián)的用戶使用設(shè)定信息。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及運(yùn)動(dòng)設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了基于運(yùn)動(dòng)步頻檢測(cè)的智能音樂(lè)管理系統(tǒng)，包括：步頻檢測(cè)單元，音頻識(shí)別單元，特征匹配單元，主控模塊，播放管理單元，操控檢測(cè)單元，步頻檢測(cè)用于獲取用戶行進(jìn)數(shù)據(jù)并分析用戶步態(tài)信息，音頻識(shí)別用于獲取音樂(lè)數(shù)據(jù)提取時(shí)頻特征并分析音樂(lè)速度節(jié)拍，特征匹配單元用于接收步頻信息和音頻信息并將兩者進(jìn)行匹配；本發(fā)明將步頻分析和音頻分析的數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)在跑者運(yùn)動(dòng)時(shí)為跑步者引入合適bpm的音樂(lè)來(lái)緩解運(yùn)動(dòng)中的主觀疲勞感，系統(tǒng)可通過(guò)本地音源數(shù)據(jù)庫(kù)獨(dú)立運(yùn)行，當(dāng)本地音源不足時(shí)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)連接云端服務(wù)器實(shí)現(xiàn)音樂(lè)資源的獲取，用戶每一次運(yùn)動(dòng)結(jié)束記錄當(dāng)前的音樂(lè)播放數(shù)據(jù)，可以方便用戶快速管理不常使用的音樂(lè)。

技術(shù)研發(fā)人員：傅晨陽(yáng),劉利偉,魯泓逸,強(qiáng)俊博,韓瑞雪,王子祺,王帥,劉潤(rùn)澤,劉瑱梟,安旭陽(yáng),葉雨欣
受保護(hù)的技術(shù)使用者：傅晨陽(yáng)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23