[发明专利]音乐筛选方法

权利要求书

1.一种音乐筛选方法，其特征在于：步骤如下：

S1)接收启动讯号，并且根据启动讯号进行静态筛选模式或动态筛选模式；

S2)侦测人体活动状态并生成相应的生理讯号；

S3)根据生理讯号建立用户身心状态模型；

S4)载入用户身心状态模型，以生成相对应的歌曲特征参数；

S5)根据歌曲特征参数，自音乐资料库中选取与当次的歌曲特征参数相匹配的一或以上的播选音乐档案。

2.根据权利要求1所述的一种音乐筛选方法，其特征在于：音乐资料库可为经由无线方式或有线方式与一音乐播放器连接的远端音乐资料库，也可以是设置于音乐播放器之中；无线方式系指利用具有整合封包无线电服务(General Packet Radio Service；GPRS)、全球行动通讯系统(Global System for Mobile Communication；GSM)、红外线、蓝芽、或无线区域网路(Wireless Local Area Network；WLAN)；有线方式系指利用USB或Lightning进行连结。

3.根据权利要求2所述的一种音乐筛选方法，其特征在于：静态筛选模式包括自动筛选模式及手动筛选模式；自动筛选模式为一边侦测使用者的生理讯号并建立用户身心状态模型，一边依据用户身心状态模型以生成相对应的歌曲特征参数，自动从音乐资料库中选取与当次的歌曲特征参数相匹配的一或以上的播选音乐档案；手动筛选模式为依据用户所输入的操作指令或用户的生理讯号来建立用户身心状态模型后，再基于用户身心状态模型以生成相对应的歌曲特征参数，自动从音乐资料库中选取与当次的歌曲特征参数相匹配的一或以上的播选音乐档案。

4.根据权利要求3所述的一种音乐筛选方法，其特征在于：动态筛选模式包括即时筛选模式及延时筛选模式；即时筛选模式为用户在进行活动的状况下，即时侦测使用者的生理讯号并建立用户身心状态模型，并即时依据用户身心状态模型以生成相对应的歌曲特征参数，自动从音乐资料库中选取与当次的歌曲特征参数相匹配的一或以上的播选音乐档案。

5.根据权利要求4所述的一种音乐筛选方法，其特征在于：延时筛选模式为用户在进行活动的状况下，一边侦测使用者的生理讯号并建立用户身心状态模型，经过一特定时段后，再依据特定时段的用户身心状态模型以生成相对应的歌曲特征参数，自动从音乐资料库中选取与当次的歌曲特征参数相匹配的一或以上的播选音乐档案；或者在使用者非活动的状况下，依据特定时段的用户身心状态模型以生成相对应的歌曲特征参数，自动从音乐资料库中选取与当次的歌曲特征参数相匹配的一或以上的播选音乐档案。

6.根据权利要求5所述的一种音乐筛选方法，其特征在于：歌曲特征参数包括歌曲名称、歌手姓名、档案格式、音轨、作曲家、作词家、音乐年代、专辑名称、档案大小、音乐长度、比特率、采样率、歌曲类型等资讯；其中，所述档案格式并未特别加以限定，可以是但不限于有损压缩(Lossy Compression)音讯档案格式或无损压缩(Lossless Compression)音讯档案格式，例如：MP3，Windows Media Audio(WMA)、Ogg Vorbis(OGG)、AAC、FLAC、APE、WavPack、TTA、WMALossless、AppleLossless、或TAK。

7.根据权利要求6所述的一种音乐筛选方法，其特征在于：人体活动状态的侦测率、侦测时间及侦测的周期根据检测精度的要求而设定；人体活动状态包括所处环境、心率变化、呼吸频率、运动时间、运动里程、或运动速率。

8.根据权利要求7所述的一种音乐筛选方法，其特征在于：步骤S3)还包括分析所述生理讯号的大小及变化率，并生成对应大小的第一检测值与对应变化率的第二检测值，并将第一检测值与一第一预设值进行比较，第二检测值与一第二预设值进行比较，根据比较结果生成身心状态模型。