睡眠音乐化：从睡眠测量自动创作音乐

### 睡眠音乐化：从睡眠测量自动创作音乐 在数据驱动的时代，如何以创新的方式呈现和理解数据是一个重要的课题。睡眠分析作为数据科学的一个应用领域，传统的数值和文本表示方式虽然精确，但可能无法让普通用户深入感受数据背后的信息。而数据音乐化这一新兴方法为我们提供了一个全新的视角，它能够将睡眠测量数据转化为音乐，让用户以一种更直观、更具情感的方式了解自己的睡眠状况。 #### 1. 数据音乐化与睡眠分析 数据音乐化是指利用给定数据自动创作新音乐的过程，旨在让用户通过音乐感知数据。与传统的数据声化不同，数据声化只是简单地将数据映射到声音，而数据音乐化更注重音乐的创作，能够对音乐的多个特征进行控制。 睡眠分析对于改善睡眠和提高生活质量至关重要。过去，睡眠分析方法主要用于临床，帮助诊断睡眠障碍。随着传感器技术的发展，现在可以在家中进行无干扰的睡眠分析。然而，从生理传感器数据中提取高级睡眠数据（如睡眠阶段）是一项复杂的数据分析任务，而且普通用户希望以更直观的方式了解自己的睡眠情况，而不是通过专业的睡眠图表。 为了解决这些问题，提出了睡眠音乐化的方法。该方法结合了复杂的睡眠数据分析和自动音乐创作，使用现代床垫传感器检测睡眠阶段、呼吸、心率和运动等信息，并根据这些信息自动创作音乐。最终目标是让音乐反映用户夜间的睡眠结构，帮助用户改善睡眠和健康状况。 #### 2. 背景与相关工作 ##### 2.1 睡眠测量 医学上的睡眠测量主要有两种方法： - **多导睡眠图（Polysomnography）**：这是测量睡眠阶段的标准方法，需要在头部连接生物电位电极。根据测量信号，睡眠可分为五个阶段：清醒、快速眼动（REM）睡眠和三个非REM睡眠阶段（N1、N2和N3），其中N1和N2为浅睡眠，N3为深睡眠。该方法成本高，且需要专业人员手动分类，不常见。 - **活动记录仪（Actigraphy）**：患者佩戴手腕加速度计，通常持续一周，每天24小时。该方法方便患者，但诊断能力有限，主要用于确定健康成年人的睡眠模式和诊断昼夜节律睡眠 - 觉醒障碍。 此外，还有一些非医疗的睡眠测量产品，如Zeo Sleep Manager、Fitbit等。而本文使用的Beddit传感器的独特之处在于它完全无干扰，通过放置在床垫下的薄力传感器获取数据，不会影响睡眠质量。大多数自助设备通过智能手机界面和网络服务以可视化方式呈现睡眠信息，目前尚未有将睡眠数据转化为音乐的尝试。 | 睡眠测量方法 | 特点 | 适用场景 | 局限性 | | --- | --- | --- | --- | | 多导睡眠图 | 连接电极，测量全面 | 临床诊断睡眠障碍 | 成本高，需专业人员操作 | | 活动记录仪 | 佩戴手腕加速度计 | 确定睡眠模式，诊断昼夜节律障碍 | 诊断能力有限 | | Beddit传感器 | 无干扰，放置在床垫下 | 日常睡眠监测 | 暂无将数据转化为音乐的先例 | ##### 2.2 从生理信号生成音乐 利用声音传达信息的声化研究是一个广泛的领域。从生理测量生成音乐的研究主要集中在脑电图（EEG）和心电图（ECG）。早期的“脑电波音乐器”能将脑电波转化为音频，用于医疗和音乐目的。后来，许多艺术家也制作了类似的乐器，如Krzysztof Penderecki的作品。20世纪80年代后期，出现了第一个商业生物音乐制作环境BioMuse，当代也有许多相关的表演。 ##### 2.3 自动音乐创作 算法音乐创作的历史悠久，早在1026年，Guido d’Arezzo就介绍了一种为文本生成旋律的技术。著名的例子如莫扎特的骰子游戏Musikalisches Würfelspiel用于生成华尔兹。计算机出现后，1956年Hiller和Isaacson的程序生成了第一个计算机音乐作品