| 作品介紹 |
根據美國信諾保險集團於 2019 年的全球壓力指數調查，在所有的受訪者中有高達 96% 的台灣人表示對當前的生活感到壓力，是僅次於南韓（97%）全球壓力指數的第二大國家，並且有逐年上升的趨勢。
當人們長時間在高壓的環境下，將對身體產生負面的作用，例如增加高血壓、糖尿病的風險，影響懷孕中的胎兒生長，嚴重甚至縮短壽命。對於花費高工時在賺錢打拼的現代人們來說，能夠挪用的休閒時間更是雪上加霜。
因此本作品使用「被動式音樂療法」（Passive Music Therapy），期望能在最短的時間內降低人們的高壓狀態，透過EEG腦波感測元件，換算當前使用者的情緒組成成分，再藉由手機至雲端音樂庫找尋合適、具療效的音樂播放，並且追蹤使用者在聆聽時的情緒組成變化，抑或是使用者對於推薦音樂的評分，作為手機應用程式選取下一首歌曲的依據。
本作品的五大特點如下：
1.腦波分析與情緒追蹤：使用 TriAnswer 自行開發之 EEG 偵測模組搭配 nRF52832 晶片進行資料採集，並透過 ESP32 分析波形頻段振幅與情緒組成成分經由藍牙回傳至手機應用程式。
2.音樂情緒成分萃取模型：使用 Python 搭配 Keras 以及 Librosa 套件分析欲上傳至雲端音樂庫的音樂情緒組成成分以及音樂類型。
3.雲端音樂庫與使用者偏好資料庫：公用的雲端音樂庫使用 Google Cloud Storage 儲存播放音樂，提供手機應用程式串流選擇歌曲；而使用者偏好設定將儲存於手機內部空間，紀錄使用者針對各音樂類型的喜好程度。
4.智慧音樂輸出等化器：透過手機應用程式可還原音樂上傳者的音樂等化器設定，抑或是依照使用者之等化器喜好組態調整音樂輸出特色。
5.使用者體驗回饋機制：若完成播放一首歌曲，手機應用程式將紀錄本歌曲對於使用者的情緒改善狀態，並且將此結果數值上傳至Google Cloud Storage；若使用者對於推薦的歌曲不滿意，可於手機應用程式主頁面下方的回饋星等，作為下次系統選擇歌曲的考量因素。
開發完成的「高階藍牙音箱—情緒追蹤者」，期望輔助人們有效率地紓解壓力，以降低高度壓力對人們所產生的負面影響，進而提升整體生活品質。 |