По настроению: Синонимы «по настроению»

Содержание

12 шагов к хорошему настроению

 

        3.     Выполните любое физическое упражнение (поиграйте в футбол, бадминтон, попрыгайте до усталости на скорость, порубите дрова на даче, уберите в квартире, отлупите подушку, просто погуляйте). Это — уменьшит количество адреналина в вашем организме, вызывающего стресс и начинает вырабатывать эндорфины, природные вещества, которые отвечают за хорошее настроение.

          4.     Возьмите карандаш, лист бумаги и запишите все, что радует вас в жизни  и  от чего вы испытываете гордость.

        5.     Если вы можете выбросить из головы негативные мысли, то составьте список того, что Вас огорчает. Вторая графа – это то, какими способами можно это изменить. Уже сам факт, что вы приняли решение улучшит ваше настроение. А дальше приступайте к изменениям.

          6.     Ежедневно записывайте все, что вас порадовало, было приятно в течение этого дня. Можно это делать мысленно перед сном.

          7.     Примите душ, представляйте, что все неприятности, тяжелые мысли смывают струи воды и стекают в отверстие в ванне у пальчиков ваших ног. Постойте еще под этими очищающими струями воды.

       8.     Сядьте прямо, опустите плечи, улыбнитесь. Даже если вам очень тяжело и улыбка кажется «оскалом», потерпите и не сдавайтесь. И вы с удивлением заметите, что в голове появляются другие мысли и настроение изменяется к лучшему.

         9.     Сядьте, сконцентрируйтесь, скажите несколько раз « Я спокоен, у меня хорошее настроение» и представьте себя таким сейчас. Повторите 3 раза.

      10.    Кривые зеркала. Добро пожаловать в мир кривых зеркал! Все трансформируется: предметы, люди, голоса. Понаблюдайте  за происходящим. Посмотрите на свою проблему через эти зеркала. Что вы чувствуете? По крайней мере, вы улыбнетесь.

     11.           Подумайте о своем любимом цвете. Представьте себе, что прекрасным днем вы оказались на природе, лежите в траве и смотрите на облака. Как в волшебной сказке облака окрашиваются в ваш любимый цвет. Вдохните запах облаков, цветов, чтобы их цвет заполнил вас полностью.

     12.          Закройте глаза и послушайте спокойную музыку. Почувствуйте музыку так, чтобы никакие мысли не мешали вам. Вы сами – эта музыка. Спойте песню или промурлыкайте себе «под нос» любимую мелодию. Потанцуйте. 

 

     Есть много  других упражнений для повышения настроения. Нет упражнений универсальных, которые помогут сразу и всем. Поэкспериментируйте, найдите свое, и будете приятно удивлены результатом.

 Нет дождя, который не закончился бы,

и нет ночи, после которой не наступил бы рассвет.

Spotify запатентовал технологию для рекомендаций музыки по настроению пользователя

«Хто вміє, той робить; хто не вміє, той вчить інших» — цією цитатою Бернарда Шоу люблять характеризувати українських викладачів. Проте в наших університетах вистачає талановитих людей, які можуть використати свої знання та навички в бізнесі.

2018 року кандидати біологічних наук Сергій Данилов і Віктор Комаренко створили агенцію Beehiveor. Вона не лише займається нейромаркетинговими дослідженнями, але і створює власні продукти. Розпитали в засновників агенції, як з’явилась ідея, про особливості проведення досліджень, пошук клієнтів і плани на майбутнє.

Від університету до нейромаркетингу

Сергій Данилов і Віктор Комаренко понад 20 років пропрацювали в Київському національному університеті імені Тараса Шевченка. Час від часу вони задумувалися про брак перспектив в академічному середовищі. Сергій і Віктор розуміли, що їхні прикладні навички потрібні, але не в університеті.

«Перші публічні виступи почалися в школі маркетингу Дмитра Раїмова 2017-го. Один із його випусків був присвячений нейромаркетингу. Він запросив мене на роль експерта, бо раніше ми публічно виступали на теми, пов’язані з нейронауками. 2018 року з’явилися перші кейси нашої агенції», — пояснює Віктор Комаренко.

Сергій Данилов — CEO Beehiveor. Він займається операційною частиною, а також розвитком внутрішніх проєктів агенції. Віктор Комаренко взяв на себе дослідницьку частину роботи, а також нейромаркетинг і роботу з клієнтами. За весь час засновники вклали в агенцію приблизно 200 000 грн. Обладнання коштувало орієнтовно 40 000–50 000 євро. Частину коштів вклали із власних заощаджень. Також допоміг грант на понад 85 000 євро від ЄС за програмою Horizon.

Зараз у компанії працює орієнтовно 20 людей. Серед них — data-інженери, нейромаркетологи, дослідники й аналітики даних. Віктор і Сергій переважно залучають молодих фахівців, які недавно закінчили університет. Вони мають базу необхідних знань, які можна трансформувати в потрібні практичні навички.

«Наприклад, ми запросили в команду Олександра Правду під час навчання в університеті. Він працює у Beehiveor уже два роки. Олександр зарекомендував себе в першому проєкті, навчився програмувати, розібрався в тонкощах аналізу електроенцефалографії, отримав доступ до роботи з передовими нейро- та інформаційними технологіями. Це ті можливості, які не дав би йому університет. В українських вишах часто використовують старі обладнання та технології», — пояснює Віктор Комаренко.

Які завдання вирішує нейромаркетинг

За словами Віктора Комаренка, нейромаркетинг із допомогою сучасних технологій і знань про природу та мотиви поведінки визначає й аналізує реакції людини на комерційний, маркетинговий стимул. Тобто дає змогу прогнозувати успішність продукту, який виходить на ринок.

Зазвичай клієнти агенції розуміють, що стандартні методи (анкетування, глибинні інтерв’ю тощо) дають неповну інформацію про продукти та послуги. У нейромаркетингу замовник отримує інструмент, який економить час і збирає дані, які неможливо отримати під час традиційних інтерв’ювань.

Beehiveor здатна дослідити вплив на людину будь-якого сенсорного стимулу — звукового, зорового, смакового, тактильного, нюхового. Тому агенція працює із широким спектром об’єктів — від сайтів до рекламних роликів. Серед клієнтів Beehiveor — ритейлери, IT-компанії, дизайн-студії, виробники, видавництва, відео та музичні продакшни, креативні агенції тощо.

Замовників цікавить, як цільова аудиторія взаємодіє з продуктом, чи не порушений баланс між дизайном, зручністю та зрозумілістю. Агенція використовує eye-трекінг — технологію для відстежування положення очей і ліній погляду.

Наприклад, під час дослідження зручності сайту можна побачити не лише осмислені дії користувача, але й зрозуміти, що відбувається між кліками. Тобто як користувач шукає потрібну кнопку, чи швидко її помічає, скільки разів повертається до тієї чи тієї інформації на сайті.

Фактично нейромаркетингові дослідження виявляють, наскільки користувач сприйняв ту чи ту інформацію. Дослідники та замовники фіксують особливості поведінки користувача на сайті, можуть помітити, коли людина перестала розуміти логіку подальших дій, і розібратися, чому так сталося.

Перший повноцінний кейс Beehiveor — комікси одного зі стартап-хабів. Тоді виявилося, що люди навіть не розуміють послідовність реплік у них. Також компанія тестувала креативи для банку. Замовника цікавило, чому люди звертають увагу на креативну частину, але не цікавляться основною інформацією. Виявилося, що користувач помічає слово «безкоштовно», але не компанію та продукт.

Окрім того, Beehiveor працює з відеоматеріалами. Агенція розбирає ролики посекундно, щоб вивчити фокус уваги глядачів і моменти, коли змінювалась їхня емоційна реакція. Такі дослідження можна проводити ще до створення самого відео. Особливості реакції глядачів на анімацію принципово мало відрізняються від повноцінного відеоролика. Тому замовники можуть зрозуміти, чи стане їхнє відео хітом без витрат на зйомки.

Серед клієнтів агенції — оператори «Київстар» і Vodafone. Наприклад, для першого тестували зручність застосунку та сайту. Також Beehiveor працює з новими треками популярних виконавців. Нещодавно вона аналізувала дебютний альбом DOROFEEVA. Агенція спрогнозувала, що пісня «Горит» зможе розширити аудиторію співачки та завоювати нових слухачів. Прогноз справдився — кліп отримав понад 60 млн переглядів на YouTube за півроку.

Як проходять нейромаркетингові дослідження

Нейромаркетинг — порівняно новий інструмент, тому Beehiveor важливо правильно побудувати процес роботи з клієнтом. Спочатку створюють бриф. У ньому намагаються чітко визначити цілі дослідження. В агенції були випадки, коли клієнти отримували відповіді на свої запитання, але сподівалися дізнатися більше.

Тому спочатку команда агенції запевнюється, що вони з клієнтом порозумілися. Далі визначають методи нейромаркетингового дослідження. Вони залежать від об’єкта дослідження та цілей замовників. У дослідженнях компанія використовує такі технології:

  • стаціонарні eye-трекери та у вигляді окулярів — потрібні для оцінки взаємодії з різними візуальними матеріалами;
  • eye-трекінг вебкамерами — також оцінює взаємодію з матеріалами, але дозволяє проводити дослідження онлайн;
  • вимірювання електричної активності мозку — дослідження зміни рівня уваги, залучення та складності обробки інформації.
  • оцінювання емоцій із допомогою мікровиразів обличчя;
  • оцінювання варіативності серцевого ритму — досліджує емоційні реакції, рівень когнітивного напруження та тривоги.

Наступний етап — визначення показників, які будуть враховувати в дослідженні. Вони мають бути такими, щоб аналізуючи їх, можна було отримати відповіді на запитання замовників.

Наприклад, щоб оцінити ефективність паковання, можна оцінити, скільки уваги учасники дослідження приділяють його елементам. Бувають і складніші завдання. Замовники можуть попросити визначити, яке із двох паковань більше сподобалося потенційним клієнтам. Це складно, оскільки різниця часто майже непомітна.

Наступний крок — підібрати релевантну аудиторію для дослідження. Замовник зазвичай розуміє, хто купує чи користується його продуктом. Загалом аудиторія дослідження виходить із його цілей. Наприклад, агенції важливо зрозуміти, на кого орієнтований продукт — лояльні чи потенційні покупці.

Далі Beehiveor дає завдання рекрутерам, за якими критеріями обирати аудиторію. В інструментальних дослідженнях бере участь до 30 людей. Такої вибірки цілком достатньо для досягнення поставлених цілей.

Дослідження проводять відкрито для замовників у власній лабораторії. Наприклад, для Vodafone транслювали весь процес, а деякі клієнти приїжджають на дослідження. Вони вносять пропозиції чи зауваження, можуть уточнити деталі завдань.

Далі — оброблення й аналіз отриманих результатів. Це складне завдання, оскільки агенція рідко проводить типові дослідження. Наприклад, минулого року Beehiveor співпрацювала з Academy DTEK. Остання розробляла VR-тренажери для співробітників компаній, які працюють у складних умовах. Звичайно, методику дослідження та дизайн експерименту довелося розробляти окремо.

Після оброблення настає етап візуалізації отриманих результатів, після чого їх презентують замовнику. Клієнти отримують фрагменти записів трекінгу, ілюстрації, скани й інші дані. Звіт дає відповіді на поставлені замовниками запитання, а також рекомендації щодо покращення продукту чи послуги.

Не лише нейромаркетинг

Нейромаркетинг — лише один із напрямів роботи агенції. Також компанія створила власний R&D-центр. У ньому, наприклад, розробили продукт під назвою EyePass Survey. Це система, яка перетворює камеру ноутбука або звичайного комп’ютера в eye-трекер. Вона слідкує за рухами очей користувача під час виконання завдання, щоб визначити його емоційний і мотиваційний стани.

За словами Сергія Данилова, це достатньо дешева та зручна методика. Її, наприклад, використовують в опитуваннях, аби підвищити правдивість отриманих даних. Одна з переваг — легше знайти аудиторію, оскільки дослідження проходять онлайн.

Beehiveor також працює над двома внутрішніми проєктами, які можуть стати окремими стартапами. Перший базується на EyePass Survey й інтегрує цю технологію в освіту. Одна з його цілей — підвищити якість дистанційного навчання.

В агенції стверджують, що почали проєкт ще до пандемії. Зараз він дає вчителям змогу не лише відстежити погляд учня, а й виявити особливості його уваги. А отже зрозуміти, на яких моментах варто сфокусуватися. Наприклад, ще раз пояснити учню певний фрагмент матеріалу.

Другий проєкт — ODRY, система для роботи з маленькими дітьми на базі eye-трекінгу. Вона складається із двох модулів — діагностичного та реабілітаційного. Перший фіксує та показує інформацію про положення голови та точку погляду під час взаємодії із фотографіями та відео із соціально значущою інформацією. Так можна вчасно помітити розлади аутистичного спектра.

Другий модуль — реабілітаційний. Він включає систему складніших завдань із розпізнавання й аналізу емоцій і соціально значущих ситуацій, відстеження важливих елементів. Зараз Beehiveor шукає додаткове фінансування на повноцінний запуск ODRY.

Компанія не обмежується R&D-проєктами. Також у Beehiveor є напрям освітніх івентів — від вебінарів до лекцій.

Як шукають клієнтів

У засновників — солідний науковий бекграунд і досвід, а в агенції є кейси із серйозними брендами. Проте Beehiveor буває складно знайти клієнтів. Одна з причин — на ринку вистачає людей, які намагаються проводити нейромаркетингові дослідження без потрібних знань і навичок. Це підриває довіру до професійних агенцій.

Можливо, впливає й те, що співзасновники — не маркетологи за фахом. Проте вони докладають зусилля, щоб покращити просування послуг агенції. Потенційним клієнтам буває важко пояснити, що саме та як робить агенція. Причина — в новизні нейромаркетингових методів. Більшість компаній просто не мають досвіду використання подібних досліджень.

До карантину послуги Beehiveor просували на різних офлайн-заходах, зокрема власних. «Ми проводили два власні івенти на місяць, нас запрошували як спікерів на різні заходи. Відповідно, спілкувалися з багатьма людьми та просували послуги», — пояснює Комаренко.

Після початку пандемії агенція стикнулася з нестачею замовлень. Проте восени 2020-го ситуація покращилася. Зараз Beehiveor проводить 2–3 дослідження на місяць. Ефективним методом просування виявилося «сарафанне радіо». Наприклад, колишня студентка засновників дізналася про кейс Beehiveor з альбомом DOROFEEVA та вирішила скористатися послугами агенції.

Що буде далі

У Beehiveor амбітні плани стосовно розвитку продуктів (особливо ODRY) та нарощування кількості замовлень. За словами Сергія Данилова, проблема — в потужностях самої агенції. Зараз вона досягла більш-менш стабільного потоку клієнтів. Якщо вдасться зберегти темп, то до осені потрібно буде масштабуватися та розширювати команду. Для цього планують наймати молодих науковців із навичками збирання й обробляння даних.

У внутрішніх проєктах також хочуть швидко масштабуватися, але є складнощі не лише із фінансами, а і з розробкою. Beehiveor усе ж таки ближчі до інженерного стартапу. У них уже готові інструменти, але попереду ще багато роботи з дослідженнями й імплементацією.

Фото: Данил Привіт

Читайте также:

Женские золотые часы Piaget: смена сезона по настроению

Женские золотые часы Piaget Four Seasons Limelight Dancing Light пополнили коллекцию швейцарской мануфактуры Piaget, и сразу же пришлись по вкусу настоящим леди. Поклонницы красоты, заключенной в ослепительном блеске бриллиантов и мягком свечении золота, по достоинству оценили серию часов, посвященную временам года. У прекрасной половины человечества настроение меняется чаще, чем погода, поэтому выбрать сезон по вкусу можно в любое время суток. Четыре новинки Piaget представляют четыре времени года: весну, лето, осень и зиму. Каждая модель обладает своими неповторимыми особенностями. Дизайнеры мануфактуры постарались удивить капризных дам, и у них это получилось!


Женские золотые часы Piaget: смотрите – бабочки порхают!

Женские золотые часы Piaget Four Seasons Limelight Dancing Light были созданы, чтобы утолить жажду женщины делать свою собственную погоду, независимо от времени года. В конце марта швейцарская мануфактура Piaget представила новую коллекцию женских золотых часов, состоящую из четырех моделей. На циферблате первых часов царит весна. Живые цвета, создающие весенний колорит, и жемчужный блеск дарят ощущение легкости и прозрачности, характерное для этого времени года. На фоне цветочного мотива порхают пять бабочек из белого полированного золота, три из которых усыпаны мерцающими бриллиантами.

Женские наручные часы 2012 года празднуют триумф женственности и изящества. Секрет новинок кроется в подвижности элементов декора: стоит хозяйке аксессуара совершить малейшее движение рукой, как бабочки начнут вращаться вокруг центральной оси циферблата. Летний мотив Piaget Four Seasons Limelight Dancing Light изображает залитое солнцем поле, где колосится пшеница и сквозь нее просматриваются красные маки. Трудолюбивые пчелы носят нектар, а в небе ярко светит солнце, усыпанное бриллиантами. Прохладу знойному летнему дню дарят перламутровые облака, а бриллиантовый безель не позволяет пчелам улететь с циферблата.


Осень – пора года, когда уместно подводить итоги и наводить порядок в мыслях. Летняя беспечность сменяется осенней задумчивостью. Природа кружится в прощальном вальсе, ожидая зимнего перерыва, чтобы вновь возродиться к жизни с первыми весенними лучами солнца. Золотые часы с бриллиантами изображают осенний мотив, где разноцветные листья из белого, розового и желтого золота кружатся в вихре ветра. Прохладный перламутровый оттенок циферблата напоминает угрюмое осеннее небо, на фоне которого золотыми огнями вспыхивают маячки пушкинской осени.


Волшебная зима приносит с собой сказку. Часы Piaget Four Seasons Limelight Dancing Light с зимним мотивом – мини-снегопад на запястье. Мерцающие снежинки из белого золота кружатся в хороводе и медленно садятся на ледяной перламутровый циферблат. По крайней мере, создается такое впечатление. Сказочная иллюзия дарит ощущение праздника и напоминает о детстве. Кроме инкрустации бриллиантами, отдельные снежинки покрыты Super-LumiNova – светонакопительным составом, который светится в темноте. Бриллиантовый блеск усиливает холодные оттенки циферблата и дарит морозную свежесть.

Женские наручные часы Piaget – естественное очарование

Женские наручные часы Piaget Four Seasons Limelight Dancing Light – грациозное воплощение природной красоты, которое можно подарить женщине. Полет фантазии ювелиров, дизайнеров и инженеров мануфактуры Piaget нашел свое отображение в изысканных наручных часах, созданных в контексте новейших технологий. В правилах дома Piaget не ограничивать свои возможности. Благодаря такому подходу на свет появилась коллекция Four Seasons. Часы Швейцария – это всегда высочайшее качество и прецизионная точность хода. В самом сердце женских часов Piaget находится кварцевый калибр Piaget 56P.


Часы Piaget оформлены в золотой корпус среднего размера – тридцать девять миллиметров, который будет комфортно сидеть на запястье и в то же самое время достаточно просторный для художественной композиции на циферблате. Нежный атласный ремешок чистого белого цвета ненавязчиво подчеркивает женскую природу. Часы Piaget Four Seasons Limelight Dancing Light словно сообщают, что женское обаяние и красота не подвластны времени, а сама хозяйка часов может сама выстроить собственный порядок в природе, к примеру, обратив его вспять. Это в шутку! А если серьезно – часы с временами года от Piaget достойны пристального внимания со стороны милых дам по причине их неординарности и необычной красоты.

Для того, чтобы леди смогла разобраться в календаре, достаточно изобразить цветы или снежинки и приправить все щедро бриллиантами. Истинный джентльмен не будет искать легких путей и обязательно найдет для себя необычные часы, разобраться в которых без подробной инструкции невозможно. Ввиду года дракона по китайскому календарю мануфактура Бланпа предлагает вниманию традиционный китайский календарь с индикацией знаков зодиака, пяти элементов природы и прочих восточных тонкостей. Следующая беседа будет посвящена Бланпа Traditional Chinese Calendar.

P.S. Наши фотоблагодарности мануфактуре Piaget.

Цвета по настроению

Автор проекта архитектор Елена Добровольская рассказывает, что в этой квартире практически нет привычных простых цветов. А есть, наоборот, сложные, многосоставные. На таком фоне яркие цвета смотрятся необычно

Для стен, например, подобрали сложные темные оттенки тепло-серого (1). В зависимости от освещения — естественный солнечный свет, теплый желтый свет лампочек накаливания, галогеновая подсветка — этот оттенок серого отсвечивает лиловым, фиолетовым, коричневым. На этом фоне выигрышно смотрятся оттенки розового, такие, например, как лососевый (2) и цвет фуксии (3), которые архитектор выбрала в качестве ярких акцентов для пространства гостиной-столовой. В розовых тонах как составная часть присутствует красный, а в цвете фуксии — еще и синий. Красный и синий есть и в сложных оттенках тепло-серого. Поэтому они хорошо сочетаются между собой.

Но ощущение гармонии складывается не только благодаря присутствию в одном пространстве цветов, находящихся в одном сегменте цветового круга (как красный и розовый), но еще и благодаря так называемым дополнительным цветам (на цветовом круге они расположены друг напротив друга). Для красного (и розового) это разные оттенки зеленого. В гостиной-столовой использован нежно-фисташковый (4) вариант зеленого цвета.

Для приватной зоны в качестве яркого акцента выбрали прохладный бирюзовый (5). Если бы его сочетали с его традиционными компаньонами — маджентой (холодным, ярким розово-малиновым) и фисташковым, он ощущался бы как очень холодный. Однако в паре с шоколадным цветом (6) бирюзовый выглядит мягко, спокойно. За последние два года это сочетание цветов успело стать классическим. В принципе, это цветовое сочетание достаточно строгое, но сам характер графики на обоях и на текстиле — полосы и стилизованные листья — добавляет декору живости.

И еще один важный в этом интерьере цвет, цвет-универсал, с помощью которого легко «разбавить» слишком плотный по цвету интерьер, — это бежевый (7).

Стр. 3 из 3
<< Предыдущая страница

Драбблики по настроению — фанфик по фэндому «Hetalia: Axis Powers»

Набросок из нескольких строк, еще не ставший полноценным произведением
Например, «тут будет первая часть» или «я пока не написала, я с телефона».

Мнения о событиях или описания своей жизни, похожие на записи в личном дневнике
Не путать с «Мэри Сью» — они мало кому нравятся, но не нарушают правил.

Конкурс, мероприятие, флешмоб, объявление, обращение к читателям
Все это автору следовало бы оставить для других мест.

Подборка цитат, изречений, анекдотов, постов, логов, переводы песен
Текст состоит из скопированных кусков и не является фанфиком или статьей.
Если текст содержит исследование, основанное на цитатах, то он не нарушает правил.

Текст не на русском языке
Вставки на иностранном языке допустимы.

Список признаков или причин, плюсы и минусы, анкета персонажей
Перечисление чего-либо не является полноценным фанфиком, ориджиналом или статьей.

Часть работы со ссылкой на продолжение на другом сайте
Пример: Вот первая глава, остальное читайте по ссылке…

Если в работе задействованы персонажи, не достигшие возраста согласия, или она написана по мотивам недавних мировых трагедий, обратитесь в службу поддержки со ссылкой на текст и цитатой проблемного фрагмента.

Беларусы создали телеграм-бота, который поможет вернуть хорошее настроение

Вы с нами точно согласитесь: 2020 год был очень сложным! Особенно для беларусов. Команда психологов и программистов решила поддержать людей в это непростое время ― и запустила Telegram-бота Moodmate, который поможет оставаться в бодром расположении духа в любой ситуации. 

Moodmate ― это “тренер по настроению”. Задача бота ― научить пользователей действовать так, чтобы они легко побеждали стресс. Для этого бот ежедневно делится простыми короткими упражнениями. Эффект от них, как показывают исследования, можно будет почувствовать уже через 2 недели.

Создатели Moodmate ― основатель крауфандинговой платформы Talaka.by и медиаплатформы “Имена” Евген Клишевич, психолог и коуч Ольга Турцевич и разработчик Google Ян Бабицкий. 

“Мы живем в эпоху скорости. Всегда куда-то бежим и часто не успеваем потратить даже 5 минут на вопросы своего эмоционального состояния. А ведь оно напрямую влияет как на нашу успешность и прадуктивность, так и на радость от жизни! 


Поэтому мы выбрали формат чат-бота, который сможет пробиться через повседневную суету и ненавязчиво поможет заботиться о своем ментальном здоровье”, ― комментирует Евген Клишевич. 

В создании Moodmate принимали участие известные эксперты. В их числе Андрей Беловешкин ― врач, автор книг и образовательного блога про здоровье, и бизнес-ментор Александр Сорокоумов. 

Как работает бот? 

Начать улучшать свое настроение может каждый, это бесплатно. Для этого нужно просто зайти в бота в Telegram и нажать “Начать”. Ежедневно пользователь Moodmate получает легкие задания на пару минут: в виде ситуаций, в которых нужно выбрать стратегию поведения (как в видео-игре), и небольших упражнений.  

Занимаясь с ботом, пользователь узнает как действовать в различных ситуациях, чтобы это улучшало настроение. Но что важнее: сформирует привычку так действовать.

Если продукт найдет отклик, команда планирует перевести Moodmate на беларуский и английский языки и запустить бота на других платформах ― Facebook Messenger, Viber, Twitter и даже iMessage и Slack. А также ― разрабатывать тематические задания. Например, как оставаться в хорошем настроении во время новогодней суматохи и сохранить боевой дух в кризисной ситуации в стране и мире.

 

Проклятие выездов и игра по настроению. Как «Кайрат» чередует успешные матчи с провальными

«Кайрат» вновь огорчил своих болельщиков, показав невнятный результат в матче девятого тура OLIMPBET-чемпионата Казахстана по футболу против «Кызыл-Жара». Корреспондент Vesti.kz предположил, что стало причиной этой неудачи и почему команда Алексея Шпилевского по сравнению с прошлогодним триумфом буксует в нынешнем сезоне.

Отметим, что во встрече в Петропавловске алматинцы значительную часть игрового времени доминировали, но это не привело к победе, в которой команда Шпилевского так нуждалась.

Относительно статистических данных преимущество «Кайрата» вылилось в следующие показатели: владение мячом — 63 процента против 37 у «Кызыл-Жара», по ударам клуб превзошел соперника в восемь раз — 24 против трех, в том числе семь в створ ворот против двух у петропавловцев. То есть команда вполне наиграла на победу. Но для этого необходимо реализовывать моменты и не терять концентрацию. По органике и особенно по тому, как пошла игра после того, когда счет сравнялся, «Кайрат» в решающий отрезок матча в очередной раз показал полное бессилие.

Об этом уже говорилось ранее. И, как видим, проблема никуда не ушла. Выездные матчи становятся бичом Шпилевского. В прошлом году до оформления чемпионства «Кайрат» единственный раз в матче с «Шахтером» проиграл именно на выезде (0:1). Затем, играя в одной локации, которая была домашней для алматинцев, они показали убедительный футбол, позволивший триумфально завершить сезон.

В чемпионате текущего сезона «Кайрат» может занести себе в актив лишь гостевой матч с невнятным «Кайсаром» (3:0), в остальных выездных встречах чемпион потерял непозволительно много очков — с «Каспием» два (1:1), с «Атырау» три (0:1) и с «Кызыл-Жаром» два (1:1).

Кроме того, два совершенно контрастных по отношению друг к другу матча с «Атырау» и «Ордабасы» (3:0) показали, что «Кайрат» — команда настроения. В игре с шымкентцами «желто-черные» сумели разозлиться и мобилизоваться после удаления Вагнера Лава, учинив сопернику разгром.

Запала на «Кызыл-Жар» уже не хватило — петропавловцы одним стандартом изменили ситуацию в матче.

Все это говорит о том, что у команды нет философии. Есть набор отдельных исполнителей, но объединяющая их идея отсутствует и мысль Шпилевского проявляется крайне эпизодично.

Возможно, белорус исчерпал свой ресурс в команде и «Кайрату» требуется более опытный и харизматичный специалист у руля, который может встряхнуть игроков и раскрыть потенциал клуба. Пока это абсолютно аморфный организм, призывающий болельщиков проявить единение с тренерским штабом, у которого и так, судя по всему, солидный, в отличие от предшественников, кредит доверия.

Сейчас, после девяти туров, алматинцы занимают четвертое место. У них 16 очков. Отставание от лидирующей «Астаны» составляет семь баллов. Всего алматинцы потеряли 11 очков. С турнирной таблицей можно ознакомиться здесь.

Все самое актуальное о спорте в вашем телефоне — подписывайтесь на наш Instagram!

Расстройства настроения — симптомы и причины

Обзор

Если у вас расстройство настроения, ваше общее эмоциональное состояние или настроение искажаются или не соответствуют вашим обстоятельствам и мешают вашей способности функционировать. Вы можете быть очень грустным, опустошенным или раздражительным (депрессивным) или у вас могут быть периоды депрессии, чередующиеся с чрезмерным счастьем (мания).

Тревожные расстройства также могут влиять на ваше настроение и часто возникают вместе с депрессией.Расстройства настроения могут повысить риск самоубийства.

Некоторые примеры расстройств настроения включают:

  • Большое депрессивное расстройство — длительные и стойкие периоды крайней грусти
  • Биполярное расстройство — также называемое маниакальной депрессией или биполярным аффективным расстройством, депрессия, которая включает чередование депрессии и мании
  • Сезонное аффективное расстройство (САР) — форма депрессии, чаще всего связанная с меньшим количеством часов светового дня в крайних северных и южных широтах с поздней осени до ранней весны
  • Циклотимическое расстройство — расстройство, вызывающее эмоциональные взлеты и падения, которые менее сильны, чем биполярное расстройство
  • Предменструальное дисфорическое расстройство — изменения настроения и раздражительность, которые возникают во время предменструальной фазы женского цикла и проходят с началом менструации
  • Стойкое депрессивное расстройство (дистимия) — длительная (хроническая) форма депрессии
  • Деструктивное нарушение регуляции настроения — нарушение хронической, тяжелой и стойкой раздражительности у детей, которое часто включает частые вспышки гнева, несовместимые с возрастом развития ребенка
  • Депрессия, связанная с соматическим заболеванием — стойкое подавленное настроение и значительная потеря удовольствия от большинства или всех видов деятельности, которые напрямую связаны с физическими последствиями другого заболевания
  • Депрессия, вызванная употреблением психоактивных веществ или лекарствами — симптомы депрессии, которые развиваются во время или вскоре после употребления психоактивных веществ или абстиненции или после воздействия лекарств

Для большинства людей расстройства настроения можно успешно лечить с помощью лекарств и разговорной терапии (психотерапии).

Когда обращаться к врачу

Если вы обеспокоены тем, что у вас может быть расстройство настроения, как можно скорее запишитесь на прием к врачу или психиатру. Если вы не хотите лечиться, поговорите с другом или любимым человеком, религиозным лидером или кем-то еще, кому вы доверяете.

Обратитесь к врачу, если вы:

  • Почувствуйте, как ваши эмоции мешают вашей работе, отношениям, общественной деятельности или другим частям вашей жизни
  • Проблемы с употреблением алкоголя или наркотиков
  • Есть суицидальные мысли или поведение — немедленно обратитесь за неотложной помощью

Ваше расстройство настроения вряд ли пройдет само по себе, и со временем оно может ухудшиться.Обратитесь за профессиональной помощью, прежде чем ваше расстройство настроения станет серьезным — его легче вылечить на ранней стадии.

Продукты и услуги

Показать больше продуктов от Mayo Clinic

Лечение расстройств настроения в клинике Мэйо

01 июля 2021 г.

Показать ссылки
  1. Информационный бюллетень о расстройствах настроения.Национальные институты здоровья. http://report.nih.gov/NIHfactsheets/ViewFactSheet.aspx?csid=48. По состоянию на 23 сентября 2017 г.
  2. Браун А. Allscripts EPSi. Клиника Мэйо, Рочестер, Миннесота, 3 августа 2017 г.
  3. Обзор расстройств настроения. Руководство Merck Professional Version. http://www.merckmanuals.com/professional/psychiatric-disorders/mood-disorders/overview-of-mood-disorders. По состоянию на 23 сентября 2017 г.
  4. Расстройства настроения. MentalHealth.gov. http://www.mentalhealth.gov/what-to-look-for/mood-disorders/index.html. По состоянию на 23 сентября 2017 г.
  5. Депрессивные расстройства. В кн .: Диагностическое и статистическое руководство психических расстройств DSM-5. 5-е изд. Арлингтон, Вирджиния: Американская психиатрическая ассоциация; 2013. http://dsm.psychiatryonline.org. По состоянию на 23 сентября 2017 г.
  6. Биполярные и родственные расстройства. В кн .: Диагностическое и статистическое руководство психических расстройств DSM-5. 5-е изд. Арлингтон, Вирджиния: Американская психиатрическая ассоциация; 2013. http://dsm.psychiatryonline.org. По состоянию на 23 сентября 2017 г.
  7. Hall-Flavin DK (заключение эксперта).Клиника Мэйо, Рочестер, Миннесота, 2 октября 2017 г.

Связанные

Продукты и услуги

Показать больше продуктов и услуг Mayo Clinic

Определение настроения по Merriam-Webster

\ грязь \ 1 : сознательное состояние ума или преобладающие эмоции : чувство Он всю неделю был в хорошем настроении.также : выражение настроения, особенно в искусстве или литературе 2 архаичный : припадок гнева : ярость

: преобладающее отношение такое настроение, которое способствовало судебным процессам над салемскими ведьмами — Нэт Хентофф

б : восприимчивое состояние ума, предрасполагающее к действию. был не в настроении в то время

c : отличительная атмосфера или контекст : аура угрюмое настроение утомленного города — Мэрилин Стасио, настроение тихое и сонное, гости собирают чернику и читают у пруда — Дж.О. Никсон

1 : форма силлогизма, определяемая количеством и качеством составляющих его предложений.

2 : различие формы или определенный набор флективных форм глагола для выражения того, воспринимается ли действие или состояние, которое он обозначает, как факт или каким-либо другим образом (например, команда, возможность или желание)

Исследуйте мир музыки: классифицируйте музыку по настроению

Изучите мир музыки: классифицируйте музыку по настроению

Шусинь Чжао

Аннотация

Классификация музыкального настроения становится все более важной для большинства сервисов потоковой передачи музыки.Система классификации настроения улучшает опыт пользователей с онлайн-сервисами потоковой передачи музыки; кроме того, рекламодатели могут анализировать взаимосвязь между музыкой, настроением пользователей и их поведением, чтобы заново понять своих целевых потребителей эмоционально. Эта статья направлена ​​на изучение того, как система классификации музыкальных настроений работает технически, включая таксономию и идентификацию музыкального настроения, а также механизм машинного обучения в системе классификации музыкальных настроений. Классификация музыкального настроения становится одним из лучших свидетельств того, что музыкальная индустрия все больше полагается на искусственный интеллект.

1. Введение

С быстрым развитием сетевых технологий появляется все больше и больше потоковых онлайн-сервисов. По мере того, как парадигма потребления музыки перемещается в сторону онлайн-сервисов потоковой передачи, пользователи получают доступ к постоянно растущей онлайн-библиотеке музыки. В этом случае система классификации музыки начинает играть важную роль в открытии музыки для пользователей. В настоящее время общий метод классификации в основном основан на внешних характеристиках музыки, таких как исполнитель, группа, год, альбом и т. Д.Такой способ удобен, но недостаток тоже очевиден. Он игнорирует непосредственное отношение пользователей к музыке, поэтому в большинстве случаев такая классификация не может предоставить пользователям наиболее точную рекомендацию того, что они хотят. В связи с возрастающей необходимостью в качественной классификации музыки было предложено множество методов классификации музыки на основе содержания, которые извлекают из самой музыки особенности, такие как мелодия, стиль исполнения и т. Д. Среди всех этих методов классификации музыкальное настроение Классификация — один из самых популярных методов, и многие музыкальные компании начали над этим работать.Например, Gracenote начала свою классификацию звуковых эмоций около 10 лет назад (Roettgers & Roettgers, 2017). Spotify приобрела Echo Nest, чтобы определять аудиторию по настроениям и видам деятельности, используя данные о музыкальном настроении ( «Попадание» для каждого настроения — Spotify’s Analysis of Our Emotional State , 2019). Пользователи музыкального сервиса Rok могли использовать сетку настроения для воспроизведения песен, основанных на своих чувствах (Hayes et al., 2014).

Рис. 1 Rok Mobile (Hayes et al., 2014)

Однако в этой области возникает сложная проблема, заключающаяся в том, что классификация сотен миллионов песен в музыкальной библиотеке вручную вообще нецелесообразна.Ручная классификация — трудоемкая работа. Кроме того, кажется, что люди неизбежно совершают ошибки при личной классификации музыки. Поэтому исследователи обращаются к силе искусственного интеллекта за помощью в этой работе. Вкратце, исследователи сначала создадут набор данных для обучения машин, помогая им обнаруживать различные музыкальные настроения. Исследователи извлекают особенности из музыки, а затем помещают их в классификатор для определения различных музыкальных настроений. С развитием ИИ алгоритмы повторяются снова и снова, и теперь существуют различные алгоритмы для достижения цели классификации музыкального настроения.

2. Таксономия настроения

При использовании музыкальных приложений пользователи могут найти на домашней странице различные теги настроения. Например, Gracenote разработала свою таксономию настроения, включающую более 400 эмоциональных качеств (Roettgers & Roettgers, 2017). Однако слишком много эмоциональных тегов усложнят классификацию настроения. Таким образом, в большинстве существующих исследований классификации музыкальных настроений музыкальные настроения обычно разделяются в соответствии с двухмерной моделью эмоций. Эта модель состоит из двух измерений: валентности (отрицательная / положительная) и возбуждения (низкая / высокая).Каждую эмоцию можно поместить на эту двухмерную графику (Munoz-De-Escalona, ​​2017). Например, счастье — это положительный валентность со средним возбуждением; спокойствие — это слабое возбуждение с нейтральной валентностью.

Рис. 2 Двумерная модель эмоций (Munoz-De-Escalona, ​​2017)

Основываясь на этой модели, психолог Роберт Тайер в 1989 году предложил другую модель настроения (Nuzzolo, n.d.). Модель предполагает, что на эмоции влияют два фактора: стресс (радость / грусть) и энергия (энергичность / спокойствие).«Энергия» соответствует возбуждению в двумерной модели эмоции, а «стресс» — валентности. Кроме того, эти две строки также делят музыкальное настроение на четыре группы: удовлетворенность, депрессия, изобилие и тревога / неистовство.

Рис. 3 Модель настроения Тайера (Нуццоло, без даты)

3. De-Blackbox — система классификации музыкального настроения

Чтобы достичь цели автоматической классификации музыкального настроения с помощью компьютеров, без машинного обучения не обойтись. В этом разделе мы обсудим алгоритм, дизайн и полный подход к системе классификации настроения с использованием контент-анализа, а затем дадим более глубокое понимание того, как машинное обучение работает в этой области.Вообще говоря, машинное обучение состоит из четырех этапов: ввод, извлечение признаков, классификация и вывод.

Рис. 4 Модель машинного обучения

3.1 Музыкальная база данных

Прежде чем приступить к машинному обучению, исследователи должны сначала найти музыкальную базу данных, чтобы обучить модель определять музыкальное настроение. Качество музыкальной базы данных имеет решающее значение для получения точных результатов прогноза модели. Соответствующая музыкальная база данных должна содержать образцы музыки с разными музыкальными настроениями.Набор данных можно разделить на обучающий набор и набор для тестирования. Чем больше набор данных, тем точнее модель машинного обучения предсказывает музыкальное настроение. Существуют две общие музыкальные базы данных: набор данных «Миллион песен» и набор данных MIDI. Набор данных «Миллион песен» — это свободно доступная коллекция звуковых функций и метаданных для миллиона современных популярных музыкальных треков. Размер набора данных составляет около 280 ГБ. Набор данных MIDI состоит из 130 000 файлов MIDI. В отличие от файлов .mp3 или .wav, файл MIDI не содержит фактических аудиоданных, а только объясняет, как долго и громко проигрывается каждая нота.С помощью библиотеки Python music21 данные и функции могут быть извлечены из файлов MIDI (Khurana, 2018).

3.2 Извлечение признаков

Извлечение признаков — важный шаг в процессе машинного обучения. Он уменьшает размерность исходных входных данных и рекомбинирует исходные функции для последующего использования. Короче говоря, извлечение признаков выполняет две функции: уменьшение размеров данных и сортировка существующих характеристик данных. Как всем известно, большинство песен состоит из мелодии и текста.Следовательно, чтобы эффективно извлекать музыкальное настроение, мы можем извлекать функции из двух аспектов: аудио и текста.

3.2.1 Извлечение звуковых функций

Обычно существует четыре аспекта звуковых характеристик для определения музыкального настроения: интенсивность, тембр, высота звука, ритм (Nuzzolo, n.d.). Эти четыре характеристики соответствуют физическим величинам, таким как частота, продолжительность, амплитуда и распределение спектра вибрации. На карте настроения интенсивность и тембр связаны с энергией, в то время как ритм и высота звука в сочетании со стрессом в модели настроения Тайера.

Таблица 1 Классификация настроения по звуковым характеристикам (Nuzzolo, н.о.)

Интенсивность — это громкость песни. Считается, что это средний объем в целом. Интенсивность определяется амплитудой сигнала. Чтобы быть конкретным, интенсивность может быть числовой путем вычисления RMS (среднеквадратичного значения) сигнала. Среднеквадратичное значение находится путем извлечения корня из среднего квадрата нескольких амплитуд. Более высокое RMS обычно указывает на более высокую интенсивность, а более низкое RMS предполагает более низкую интенсивность с более спокойным произведением.(Нуццоло, н.о.)

Тембр — это качество музыки, и существующие результаты показывают, что тембр звука определяется в первую очередь спектральной информацией. Разные тембры всегда имеют отличительные характеристики формы волны. Есть несколько подфункций для извлечения тембра: пересечение нуля, центроид, спад, энтропия и MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) (Singh et al., 2010) (Laurier, 2011).

Высота звука определяется частотой звука.Более быстрая вибрация, более высокий тон и наоборот. Как и ожидалось, песни с более высоким тоном обычно более счастливые, более яркие и энергичные, в то время как песни с более низким тоном попадают в категории тревожных / грустных, спокойных или депрессивных (Nuzzolo, n.d.).

Ритм — это музыкальный паттерн. Для расчета ритма существует пять подфункций: средний спектр ударов, средний темп, средняя регулярность, средняя положительная автокорреляция и средняя отрицательная автокорреляция. Среди этих пяти характеристик темп, спектр ударов и регулярность более важны, чем два других.Высокий темп и регулярность в песне означают положительные эмоции, а низкие ритмические значения — отрицательные. (Сингх и др., 2010).

Одной из инженерных задач извлечения признаков настроения является разработка и улучшение алгоритмов анализа этих музыкальных характеристик аудиосигнала. Например, чтобы получить функцию MFCC, во-первых, мы должны предварительно выделить, создать рамку и окно для аудиосигнала. Для каждого окна краткосрочного анализа мы могли получить соответствующий спектр с помощью БПФ (быстрое преобразование Фурье).Затем мы могли бы получить спектр Mel путем обработки спектра с помощью фильтрации Mel. И последнее, но не менее важное: мы могли бы выполнить дискретное косинусное преобразование (DCT) на спектре Mel, а затем получить MFCC (Laurier, 2011). После всех этих шагов звук можно описать серией кепстральных векторов, и каждый вектор соответствует каждому кадру.

Рис. 5 Процесс MFCC (анализ производительности изолированной системы распознавания речи Bangla с использованием скрытой марковской модели, н.о.)

Рис. 6 Процесс MFCC (梅尔 频率 倒 谱系 数 (MFCC) 学习 笔记 — BaroC — 博客 园, n.г.) ​​

3.2.2 Извлечение функций текста песен

Целью анализа текстов является уточнение результатов анализа аудиоконтента. Поскольку тексты песен не следуют каким-либо конкретным грамматическим правилам, чтобы сделать их более рифмованными, в большинстве случаев семантический анализ не так полезен. Таким образом, для извлечения настроения из текстов используется техника «мешков слов» в сочетании с би-граммовыми моделями. Оба метода не основаны на семантическом анализе текста. Эти методы зависят от прилагательных или комбинации двух прилагательных.Также стоит отметить, что анализ текстов песен больше связан с валентностью, поэтому одномерная модель лучше подходит для анализа текстов песен, чем двухмерная. В одномерной модели тексты песен подразделяются на две категории: положительные эмоции и отрицательные эмоции (Singh et al., 2010).

Bag-of-Words (BOW) — это набор слов, в котором каждому слову присваиваются теги из словаря. У слова могут быть разные теги. Некоторые теги заранее определены как положительные или отрицательные в зависимости от настроения, например, счастливые слова, грустные слова и т. Д., В то время как другие теги помечаются на основе предыдущих тегов (Singh et al., 2010). Лирика каждой песни представлена ​​в виде набора из 20 наиболее часто встречающихся слов (основ) в песне (Brilis et al., 2012), тогда мы могли бы вычислить эмоциональную ценность на основе количества положительных и отрицательных слов.

Би-граммный анализ можно рассматривать как псевдосемантический анализ. Он использует те же теги, что и BOW, но анализирует комбинацию двух слов. Би-грамма может создать значимую эмоциональную ценность. Каждая комбинация слов отмечена определенным значением, лежащим в диапазоне (-10, 10) в зависимости от настроения, которое они вызовут при объединении вместе (Singh et al., 2010).

3.3 Классификатор

Классификатор — это самая важная часть модели машинного обучения, которую необходимо обучить с использованием ранее извлеченных функций. Он отвечает за классификацию музыки по различным музыкальным настроениям. Часто используются различные типы классификаторов: k-Nearest Neighbours (k-NN), машина опорных векторов (SVM), нейронные сети.

k-NN — один из простейших классификаторов, легко реализуемый.Это непараметрический алгоритм с отложенным управлением, основанный на экземплярах. В k-NN для каждого образца X в тестовом наборе выберите несколько ближайших образцов в обучающем наборе, и настроение музыкального образца определяется большинством этих «соседей» (Khurana, 2018).

SVM — распространенный метод. В машинном обучении это модель обучения с учителем, обычно используемая для распознавания образов, классификации и регрессионного анализа. SVM стремится найти гиперплоскость для разделения выборок на две категории с наибольшим интервалом. w представляет собой коэффициент гиперплоскости, который нам нужно найти.

Рис.7 Модель SVM (Laurier, 2011)

Нейронные сети очень эффективны в большинстве моделей машинного обучения. В нейронных сетях много слоев, помогающих классифицировать настроения. И отдельные особенности выученного музыкального настроения сообщаются с интерпретациями. Эта сеть зависит от сложности системы и обрабатывает информацию, регулируя соединения между узлами. Искусственная нейронная сеть обладает способностью к самообучению и может изучить потенциальные правила между вводом и выводом, предварительно проанализировав данные.Когда есть новые вводимые данные, он будет предсказывать вывод в соответствии с полученным правилом. (Choi et al., 2016).

Рис.8 Модель CNN (Choi et al., 2016)

4. Классификация музыкального настроения

4.1 Система рекомендаций по музыке

Система классификации музыкального настроения может улучшить алгоритмы определения похожих песен для онлайн-радио, основываясь на сходстве музыкального настроения, а не на схожести исполнителей. У Spotify есть 85 плейлистов в категории «настроение».Если пользователи слушают музыку утром в будний день, они могут выбрать такие плейлисты, как «песни для счастливого пробуждения», «идеальный день» и «будьте готовы к новому дню». Если пользователи расстроены, то плейлист типа «грустная мелодия» будет для них хорошим выбором. На протяжении многих лет сервисы потоковой музыки продвигали такие плейлисты, основанные на эмоциях. Они показали своим пользователям, что выбор плейлистов на основе определенных эмоций может эффективно помочь пользователям найти то, что они хотят, в огромной музыкальной библиотеке.

4,2 Маркетинг

Система классификации музыкального настроения может помочь пользователям настраивать свои собственные плейлисты, но процесс персонализации также имеет маркетинговый импульс. В настоящее время для Spotify музыка больше не является товаром, но данные об эмоциях и поведении, связанные с музыкой, являются товаром. Spotify утверждает, что данные пользователей значительно повысили их рыночную силу для продажи данных о настроениях и поведении. Spotify обеспечивает уникальную ценность для WPP и ее клиентов, анализируя взаимосвязь между музыкой и эмоциями и поведением пользователей.Было доказано, что атрибуты музыки, такие как ритм и сила, тесно связаны с эмоциями людей, что позволит рекламодателям заново понять своих целевых потребителей в новом эмоциональном измерении.

Spotify не только хочет отслеживать и исследовать эмоции пользователей, но также хочет понять их поведение в будущем. Его конечная цель — предсказывать поведение пользователей с помощью музыки. Например, если пользователь по утрам проигрывает плейлист с легкой музыкой, Spotify может предположить, что пользователь, возможно, занимается йогой или медитирует.Основываясь на таких предположениях, Spotify может продвигать рекламный контент, соответствующий этому сценарию ( 乐 选择 折射 了 你 的 情 , 而 Spotify 正 利用 , 2019).

Однако здесь возникает еще один этический вопрос: правильно ли продавать эмоции пользователей, чтобы получить прибыль? Нарушает ли такой мониторинг настроения пользователей конфиденциальность пользователей? Spotify осознал потенциальную ценность музыкальных данных, что может значительно стимулировать их стремление к дальнейшему сбору, хранению и переработке личных данных пользователей.Они даже могут использовать эти данные, чтобы влиять на поведение пользователей и повседневные решения. В этих случаях обеспечение того, чтобы данные пользователей не использовались ненадлежащим образом, становится важной проблемой.

5. Заключение

В этой статье систематически исследуется техническая работа классификации музыкального настроения. Он начинается с введения таксономии настроения, а затем детального анализа машинного обучения по классификации музыкального настроения, включая набор данных, извлечение признаков и классификатор. Бесспорно, искусственный интеллект и большие данные играют в мире все более важную роль, помогая людям жить более позитивной и удобной жизнью.Однако в то же время, как защитить нашу конфиденциальность в такую ​​эпоху искусственного интеллекта, также стало актуальной проблемой.

Библиография

«Хит» для любого настроения — анализ Spotify наших эмоциональных состояний . (2019, 5 августа). МАЕКАН. https://maekan.com/2019/08/a-hit-for-every-mood-spotifys-analysis-of-our-emotional-states/

Брилис, С., Гкацу, Э., Курсумис, А., Талвис, К., Керманидис, К. Л., и Каридис, И. (2012). Классификация настроения с использованием слов и аудио: пример греческой музыки.В Л. Илиадис, И. Маглогианнис, Х. Пападопулос, К. Каратзас и С. Сиутас (ред.), Приложения и инновации искусственного интеллекта, (том 382, ​​стр. 421–430). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-33412-2_43

Чой, К., Фазекас, Г., и Сандлер, М. (2016). Объяснение глубоких сверточных нейронных сетей по классификации музыки. ArXiv: 1607.02444 [Cs] . http://arxiv.org/abs/1607.02444

Hayes, T., Hayes, T., & Hayes, T.(2014, 24 июня). Вы когда-нибудь задумывались, как музыка сочетается с вашим настроением? Fast Company. https://www.fastcompany.com/3032320/ever-wonder-how-music-is-matched-to-your-mood

Хурана, С. (23 декабря 2018 г.). КЛАССИФИКАЦИЯ МУЗЫКИ С ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКОМ . Середина. https://medium.com/@sukantkhurana/music-classification-using-artificial-intelligence-3d21c59c5cb2

Лорье, К. (2011). Автоматическая классификация музыкального настроения с помощью контент-анализа .

Муньос-Де-Эскалона, Э. (2017). Измерение доступных ресурсов в режиме онлайн . https://doi.org/10.21427/D7DK96

Нуццоло, М. (нет данных). Классификация музыкального настроения | Справочник по проектированию электротехники и вычислительной техники . Получено 21 апреля 2020 г. с сайта https://sites.tufts.edu/eeseniordesignhandbook/2015/music-mood-classification/

.

Анализ производительности изолированной системы распознавания речи Bangla с использованием скрытой марковской модели . (нет данных). Получено 25 апреля 2020 г. с сайта https: // www.ijser.org/paper/Performance-analysis-of-isolated-Bangla-speech-recognition-system-using-Hidden-Markov-Model.html

Roettgers, J., & Roettgers, J. (2017, 1 августа). Грустные песни, искусственный интеллект и поиски Gracenote по открытию мировой музыки. Сорт . https://variety.com/2017/digital/news/gracenote-ai-machine-listening-1202511912/

Сингх П., Капур А., Кошик В. и Маринганти Х. Б. (2010). Архитектура для автоматической маркировки и кластеризации файлов песен в соответствии с настроением . 7 (4), 7.

尔 频 率 倒 (( MFCC 9014 9014 9014 (нет данных). Получено 25 апреля 2020 г. с https://www.cnblogs.com/BaroC/p/4283380.html

.

选择 了 你 的 情 , 而 Spotify 9014.(2019, 19 июня).爱 范 儿. https://www.ifanr.com/1226127

AI Deezer может классифицировать песни по настроению и интенсивности

Все сеансы Transform 2021 теперь доступны по запросу. Смотри.


Человеческие уши легко улавливают настроение песен — скажем, меланхолию в «Слезах на небесах» Эрика Клэптона или страсть в «Whole Lotta Love » Led Zeppelin. А вот машины есть. В попытке заставить последний работать немного больше, чем первый, исследователи из Deezer разработали систему с искусственным интеллектом, которая может связывать определенные треки с настроениями.

Они описывают свою работу в новой статье («Определение музыкального настроения на основе звуковых текстов с помощью глубоких нейронных сетей»), опубликованной на сервере препринтов Arxiv.org.

«Автоматическое определение настроения музыки было активной областью исследований… в течение последних двадцати лет», — писали они. «Он состоит из автоматического определения эмоций, испытываемых при прослушивании трека. В этой работе мы сосредоточены на задаче мультимодального определения настроения на основе аудиосигнала и текста песни ».

Команда, ссылаясь на психологические исследования, предполагающие, что тексты песен «следует рассматривать совместно» при анализе музыкального настроения, разработала нейронную сеть, в которой они раздельно передавали аудиосигналы и встраивали word2vec, обученные на 1.6 миллионов текстов. Чтобы научить его определять эмоциональный резонанс песен, они использовали Million Song Dataset (MSD) — базу данных треков, связанных с тегами из LastFM, некоторые из которых связаны с настроением, и 14000 английских слов с вложениями в диапазоне валентностей (от отрицательного до положительный) и возбуждение (от спокойного до энергичного), которые они использовали для выбора вышеупомянутых тегов для тренировки.

Поскольку MSD не включает аудиосигналы и тексты песен, команда сопоставила его с каталогом Deezer, используя метаданные песни, в частности название песни, имя исполнителя и название альбома.И они извлекали слова из текста в соответствующем месте относительно длины текста.

Около 60 процентов результирующего набора данных — всего 18 644 аннотированных трека — было использовано для обучения модели, а 40 процентов зарезервировано для проверки и тестирования.

По сравнению с классическими системами, использующими лексику, связанную с эмоциями, модель глубокого обучения превосходила в обнаружении возбуждения. Когда дело дошло до определения валентности, результаты были скорее неоднозначными — исследователи отмечают, что методы, основанные на текстах песен, в глубоком обучении, как правило, работают плохо — но им все же удалось сопоставить производительность подходов, основанных на разработке функций.

«Кажется, что это увеличение производительности является результатом способности нашей модели обнаруживать и использовать корреляции среднего уровня между звуком и лирикой, особенно когда речь идет о прогнозировании валентности», — пишут исследователи. «Детальное изучение и оптимизация ConvNets для определения музыкального настроения дает возможность временно локализовать зоны, ответственные за валентность и возбуждение трека».

Они предполагают, что в последующих исследованиях можно использовать базу данных с метками, чтобы указать степень неоднозначности в настроении треков, или использовать неконтролируемую модель, обученную на больших объемах немаркированных данных.Обе тактики, по их мнению, «значительно улучшат» точность прогнозов будущих моделей.

VentureBeat

Миссия VentureBeat — стать цифровой городской площадью, где лица, принимающие технические решения, могут получить знания о преобразующих технологиях и транзакциях. На нашем сайте представлена ​​важная информация о технологиях и стратегиях обработки данных, которая поможет вам руководить своей организацией. Мы приглашаем вас стать участником нашего сообщества, чтобы получить доступ:
  • актуальная информация по интересующим вас вопросам
  • наши информационные бюллетени
  • закрытый контент для лидеров мысли и доступ со скидкой к нашим призовым мероприятиям, таким как Transform 2021 : Узнать больше
  • сетевые функции и многое другое
Стать участником

Расстройства настроения | Johns Hopkins Medicine

Расстройство настроения — это класс психического здоровья, который медицинские работники используют для описания всех типов депрессии и биполярных расстройств.

У детей, подростков и взрослых могут быть расстройства настроения. Однако у детей и подростков не всегда такие симптомы, как у взрослых. У детей сложнее диагностировать расстройства настроения, потому что они не всегда могут выразить свои чувства.

Терапия, антидепрессанты, поддержка и уход за собой могут помочь в лечении расстройств настроения.

Какие бывают типы расстройств настроения?

Это наиболее распространенные типы расстройств настроения:

  • Большая депрессия. Снижение интереса к обычным занятиям, чувство грусти или безнадежности и другие симптомы в течение как минимум 2 недель могут указывать на депрессию.

  • Дистимия. Это хроническое низкоуровневое депрессивное или раздражительное настроение, которое длится не менее 2 лет.

  • Биполярное расстройство. Это состояние, при котором у человека есть периоды депрессии, чередующиеся с периодами мании или приподнятого настроения.

  • Расстройство настроения, связанное с другим заболеванием. Многие медицинские заболевания (включая рак, травмы, инфекции и хронические заболевания) могут вызывать симптомы депрессии.

  • Расстройство настроения, вызванное употреблением психоактивных веществ. Симптомы депрессии, вызванные воздействием лекарств, злоупотреблением наркотиками, алкоголизмом, воздействием токсинов или другими формами лечения.

Что вызывает расстройства настроения?

Расстройству настроения способствуют многие факторы.Вероятно, они вызваны дисбалансом химических веществ в мозге. Жизненные события (например, стрессовые изменения в жизни) также могут способствовать депрессивному настроению. Расстройства настроения также передаются по наследству.

Кто подвержен риску расстройств настроения?

Каждый может время от времени чувствовать грусть или депрессию. Однако расстройства настроения более интенсивны, и их труднее контролировать, чем обычное чувство печали. Дети, подростки или взрослые, родители которых страдают расстройством настроения, имеют больше шансов также иметь расстройство настроения.Однако жизненные события и стресс могут вызвать или усугубить чувство печали или депрессии. Это затрудняет управление чувствами.

Иногда жизненные проблемы могут вызвать депрессию. Быть уволенным с работы, разводом, потерей любимого человека, смертью в семье и финансовыми проблемами, и это лишь некоторые из них, — все это может быть трудным, и справиться с давлением может быть проблематичным. Эти жизненные события и стресс могут вызвать чувство печали или депрессии или затруднить управление расстройством настроения.

Риск депрессии у женщин почти вдвое выше, чем у мужчин. Если у кого-то из членов семьи поставлен этот диагноз, его братья, сестры или дети имеют больше шансов получить такой же диагноз. Кроме того, родственники людей, страдающих депрессией, также подвержены повышенному риску биполярного расстройства.

Как только член семьи получает диагноз биполярного расстройства, вероятность того, что его братья, сестры или дети будут иметь такой же диагноз, увеличивается. Родственники людей с биполярным расстройством также подвержены повышенному риску депрессии.

Каковы симптомы расстройства настроения?

В зависимости от возраста и типа расстройства настроения у человека могут быть разные симптомы депрессии. Ниже приведены наиболее распространенные симптомы расстройства настроения:

  • Постоянное грустное, тревожное или «пустое» настроение

  • Чувство безнадежности или беспомощности

  • Низкая самооценка

  • Чувство неполноценности или бесполезности

  • Чрезмерная вина

  • Повторяющиеся мысли о смерти или самоубийстве, желании умереть или попытке самоубийства ( Примечание: Людям с этим симптомом следует немедленно лечиться!)

  • Потеря интереса к обычным занятиям или занятиям, которые раньше приносили удовольствие, включая секс

  • Проблемы во взаимоотношениях

  • Проблемы со сном или слишком много сна

  • Изменения аппетита и / или веса

  • Пониженная энергия

  • Проблемы с концентрацией

  • Снижение способности принимать решения

  • Частые жалобы на физическое состояние (например, головная боль, боль в животе или усталость), которые не проходят после лечения

  • Побег или угроза побега из дома

  • Очень чувствителен к отказу или отказу

  • Раздражительность, враждебность или агрессия

При расстройствах настроения эти чувства более сильны, чем то, что человек может время от времени испытывать в обычных условиях.Также вызывает беспокойство, если эти чувства сохраняются с течением времени или мешают проявлению интереса к семье, друзьям, сообществу или работе. Любой человек, который выражает мысли о самоубийстве, должен немедленно обратиться за медицинской помощью.

Симптомы расстройства настроения могут быть похожи на другие состояния или проблемы с психическим здоровьем. Всегда консультируйтесь с врачом для постановки диагноза.

Как диагностируются расстройства настроения?

Расстройства настроения — это настоящее заболевание. Психиатр или другой специалист в области психического здоровья обычно диагностирует расстройства настроения на основе полной истории болезни и психиатрического обследования.

Как лечат расстройства настроения?

Расстройства настроения часто поддаются лечению. Лечение может включать:

  • Антидепрессанты и лекарства, стабилизирующие настроение — особенно в сочетании с психотерапией показали себя очень хорошо при лечении депрессии

  • Психотерапия — чаще всего когнитивно-поведенческая и / или межличностная терапия. Эта терапия направлена ​​на изменение искаженных взглядов человека на себя и окружающую среду.Это также помогает улучшить навыки межличностных отношений и выявить факторы стресса в окружающей среде и способы их избежать

  • Семейная терапия

  • Другие методы лечения , такие как электросудорожная терапия и транскраниальная стимуляция

Семьи играют жизненно важную роль в любом процессе лечения.

При правильном диагнозе и лечении люди с расстройствами настроения могут жить стабильной, продуктивной и здоровой жизнью.

Можно ли предотвратить расстройства настроения?

В настоящее время нет способов предотвратить или уменьшить частоту расстройств настроения. Однако ранняя диагностика и лечение могут уменьшить тяжесть симптомов, улучшить нормальный рост и развитие человека и улучшить качество жизни людей с расстройствами настроения.

Основные сведения о расстройствах настроения

  • Расстройство настроения — это класс психического здоровья, который медицинские работники используют для описания всех типов депрессии и биполярных расстройств.

  • Наиболее распространенными типами расстройств настроения являются большая депрессия, дистимия (дистимия), биполярное расстройство, расстройство настроения, вызванное общим заболеванием, и расстройство настроения, вызванное употреблением психоактивных веществ.

  • Нет четкой причины расстройства настроения. Медицинские работники думают, что они являются результатом химического дисбаланса мозга. Некоторые типы аффективных расстройств передаются по наследству, но никакие гены с ними еще не связаны.

  • В целом, почти каждый человек с расстройством настроения постоянно испытывает чувство печали и может чувствовать себя беспомощным, безнадежным и раздражительным. Без лечения симптомы могут длиться неделями, месяцами или годами и могут повлиять на качество жизни.

  • Депрессия чаще всего лечится с помощью лекарств, психотерапии или когнитивно-поведенческой терапии, семейной терапии или сочетания лекарств и терапии. В некоторых случаях могут использоваться другие методы лечения, такие как электросудорожная терапия и транскраниальная стимуляция.

Продолжить чтение

Классификация музыкального настроения | Справочник по проектированию электротехники и вычислительной техники

В статье будет рассмотрен анализ музыки с использованием различных методов цифровой обработки сигналов и теории музыки, включая ритм, гармонию и спектральные характеристики. Эмоциональная реакция на музыку у каждого человека разная, поэтому ее анализ вряд ли даст идеальные результаты. Используемый затем метод состоит в том, чтобы выбрать определенные базовые песни, которые очень точно отражают определенное настроение, и сопоставить песни с этими конкретными категориями.Эти методы могут быть полезны при автоматическом определении жанра музыки для сортировки больших коллекций цифровой музыки, таких как iTunes или Spotify. В этой статье будут обсуждаться инженерные методы, использованные для создания этих алгоритмов анализа, и рассмотрены некоторые из их результатов.

Классификация музыки может быть сложной задачей, так как эмоциональная реакция слушателей на каждую песню может сильно отличаться. Большая часть нынешней организации песен основана на общем жанре исполнителя, а не на чувствах, порождаемых песней.Попытка классифицировать музыку с помощью инженерных методов является сложной задачей, но потенциально может помочь свести к минимуму эти расхождения между слушателями в процессе сортировки. Автоматическое определение настроения произведения было бы чрезвычайно полезно для сортировки больших коллекций цифровой музыки, таких как iTunes или Spotify. Настроение пьесы также можно улучшить с помощью алгоритмов определения похожих песен для онлайн-радиосервисов, таких как Pandora, основывая сходство на настроении песни, а не на схожих исполнителях.Разделение песни на поддающиеся количественной оценке музыкальные компоненты, такие как ритм, гармония и тембр, может позволить сопоставить песни с определенными категориями на основе ожидаемых данных для каждого типа настроения.

В большинстве существующих методов классификации музыкальных настроений настроения песен разделяются в соответствии с традиционной моделью настроения психолога Роберта Тейера. Модель разделяет песни по линиям энергии и стресса, от счастливых до грустных и спокойных и энергичных соответственно (Bhat et al 359).Восемь категорий, созданных с помощью модели Тайера, включают крайности двух линий, а также каждое из возможных пересечений линий (например, счастье-энергичность или печаль-спокойствие). Модель представлена ​​на рисунке 1.

Рисунок 1

Модель настроения Тайера. Источник: взято из Bhar (2014).

Более высокие темпы ассоциируются с энергичными песнями, а более медленные — с более грустными песнями с меньшей энергией. Громкость или интенсивность песни может быть связана с гневом, тогда как более мягкие песни предполагают нежность, печаль или страх (Bhat et al 360).Более высокий общий тон может быть индикатором счастья, беззаботности и светлого настроения в песне, в то время как низкий уровень подразумевает более мрачный, грустный и серьезный тон. Тембр — тональная составляющая произведения, созданная гармониками, — любопытный индикатор настроения. По словам группы исследователей из Технологического института BNM в Бангалоре, Индия, «тембр стимулирует энергетические уровни человека безотносительно к ритмической или гармонической насыщенности. Источники звука с простыми гармоническими профилями имеют «более темные» тембры и имеют тенденцию успокаивать человеческие эмоции »(Бхат и др. 360).Эта же группа исследователей составила корреляционную таблицу интенсивности, тембра, высоты звука и ритма для определения различных настроений, которые можно увидеть в таблице 1.

Таблица 1

Настроения, классифицированные по музыкальным составляющим. Источник: взято из Bhar (2014).

Настроение Интенсивность Тембр Шаг Ритм
Счастливый Средний Средний Очень высокий Очень высокий
Обильный Высокая Средний Высокая Высокая
Энергетика Очень высокий Средний Средний Высокая
Неистовый Высокая Очень высокий Низкий Очень высокий
Тревожно / грустно Средний Очень низкий Очень низкий Низкий
Депрессия Низкий Низкий Низкий Низкий
Спокойствие Очень низкий Очень низкий Средний Очень низкий
Удовлетворенность Низкий Низкий Высокая Низкий

Таблица 1 показывает все восемь классификаций настроения Тайера с относительной степенью различных музыкальных компонентов, обнаруженных в каждой — от очень низкого до очень высокого.Настроения с более высокой энергией, такие как счастливое, буйное и энергичное, обычно имеют большее количество интенсивности, тембра, высоты тона и ритма, чем настроения с более низкой энергией, такие как спокойствие, удовлетворенность и депрессия. Чтобы понять, как обнаруживаются эти разные рейтинги, мы теперь исследуем, как можно использовать различные методы цифровой обработки сигналов (DSP) для идентификации музыкальных компонентов, таких как ритм, высота звука, интенсивность и тембр пьесы.

Когда мы слышим музыку, наши уши интерпретируют аналоговый сигнал — вибрацию молекул воздуха вокруг нас.Аудио записывается на компьютер в процессе дискретизации — улавливания величин звуковых колебаний во многие моменты времени с последующим их сохранением в цифровом виде. Единичная величина во времени называется выборкой. Для записей CD-качества имеется 44 100 сэмплов, представляющих каждую секунду музыки, при этом величина каждого сэмпла представлена ​​16-битным значением. При воспроизведении с компьютера эти переменные величины соответствуют изменяющемуся напряжению на аудиовыходе звуковой карты, которое в конечном итоге приведет к перемещению диффузоров некоторых форм динамиков после усиления.Эти многочисленные образцы представляют собой ту же информацию, которая будет проанализирована для извлечения музыкальных компонентов произведения.

Темп, или скорость музыки, составляет большую часть количественной оценки ритма пьесы. Темп можно определить путем извлечения спектра ударов из звука с последующим определением частоты ударов. Удар определяется как акцентированная (более сильная или громкая) нота внутри пьесы, которая обычно периодически повторяется. После того, как удары идентифицированы, можно измерить расстояние между совпадающими сериями ударов (Bhat et al 360).Например, в большинстве форм рок-музыки, исполняемой с интервалом 4/4, самый сильный удар бочки будет на доле 1 из 4, а самый сильный удар малого барабана будет на доле 3 из 4. Эти удары должны быть легко обнаружить, так как амплитуда музыки на битах, где ударные ударные, вероятно, будет значительно громче, чем на битах без ударных. Идентификация этого акцентированного паттерна 1 и 3 позволит затем определить длину повторения 4/4 (один такт) и на основании этого определить BPM песни.Темп песни имеет сильную связь с воспринимаемым уровнем энергии.

Тембр — это тональное качество звука, обусловленное его гармоническими составляющими. Эти гармоники придают инструменту свое собственное уникальное звучание — поэтому среднюю до на фортепиано можно четко отличить от той же ноты на скрипке. Разницу в тембре двух инструментов, играющих одну и ту же ноту, можно легко определить, проанализировав их частотные характеристики на протяжении всей ноты. Найти разницу для всего музыкального произведения труднее.Два свойства, которые анализируются в полных песнях, — это частота перехода через ноль и спектральная неоднородность. Частота пересечения нуля — это скорость, с которой сигнал пересекает нулевую линию, где выходное напряжение равно нулю. Эту нулевую точку можно увидеть на рисунке 2. Частота пересечения нуля может быть хорошим индикатором зашумленности сигнала. Спектральная неоднородность — это степень вариации между последовательными пиками по частотному спектру. Его находят путем суммирования квадратов разницы амплитуд между соседними пиками.Большее количество этих двух значений будет указывать на большее количество гармоник и более насыщенный общий тон пьесы. Больше тембра в песне будет означать более высокую энергию, как видно из значений в таблице 1. Все четыре настроения с более высокой энергией в верхней части таблицы имеют значение тембра от среднего или выше, а четыре настроения с более низкой энергией иметь тембр низкий или очень низкий.

Рисунок 2

Нулевая точка сигнала. Источник: взято из Bhar (2014).

Высота звука — это частота звука, которая может определяться скоростью вибрации или размером вибрирующего объекта. Более высокие звуки и более высокие частоты производятся более быстрыми вибрациями, а более низкие звуки производятся более медленными вибрациями. Высота звука — очень хороший индикатор размещения песни по отношению к степени стресса в модели Тайера. Как и следовало ожидать, песни с более высоким тоном попадают в категории счастливых, ярких или энергичных, в то время как песни с более низким тоном попадают в категории тревожных / грустных, спокойных или депрессивных.

Интенсивность или громкость песни считается средней по всей ее громкости. Громкость может быть сильным индикатором позиции песни по отношению к количеству энергии в модели Тайера. Основным количественным компонентом интенсивности является амплитуда формы волны. Это делается путем вычисления RMS (среднеквадратичного значения) сигнала. Среднеквадратичное значение находится путем извлечения корня из среднего квадрата числа амплитуд. Более высокое среднеквадратичное значение указывает на более высокую интенсивность, а более низкое среднеквадратичное значение указывает на более низкую интенсивность и более спокойную пьесу.

Инженерная задача анализа музыкального настроения связана с разработкой и улучшением алгоритмов для анализа этих музыкальных компонентов сигнала и последующего принятия решения на основе их относительного количества. Этот анализ также в значительной степени опирается на ряд ранее существовавших алгоритмов DSP, таких как быстрое преобразование Фурье (БПФ), которое принимает сигнал из временной области и отображает количество различных присутствующих частот. Алгоритмы анализа обычно работают медленно, и их скорость можно улучшить за счет оптимизации кода.Их точность также можно повысить с помощью дальнейших экспериментов и сбора данных о различных типах песен.

В этом разделе сравниваются и сравниваются результаты ряда экспериментов, проведенных для классификации песен на основе различных звуковых характеристик. Первым будет группа инженеров Технологического института BNM в Бангалоре, Индия. Группа использовала алгоритм, определяющий интенсивность, тембр, высоту звука и ритм в нескольких песнях в зависимости от настроения. После извлечения этих звуковых характеристик их сравнивали с заранее определенными пороговыми значениями, найденными для каждого настроения, чтобы принять решение о классификации (Бхар и др.).Среднее количество каждой звуковой функции, обнаруженной в определенных настроениях эксперимента, показано в Таблице 2, показанной ниже.

Таблица 2

Средние значения звуковых характеристик, найденных в зависимости от настроения. Источник: взято из Bhar (2014).

Настроение западных песен Средняя интенсивность Средний тембр Средний шаг Средний ритм
Счастливый 0,2055 0,4418 967.47 209.01
Превышение 0,317 0,4265 611,94 177,7
Энергетика 0,4564 0,319 381,65 163,14
Неистовый 0,2827 0,6376 239,78 189,03
Сад 0,2245 0,1572 95.654 137,23
Депрессия 0.1177 0,228 212,65 122,65
Спокойствие 0,0658 0,1049 383,49 72,23
Удовлетворенность 0,1482 0,2114 756,65 101,73

Интенсивность и тембр в Таблице 2 даны как нормализованные значения — их следует просто рассматривать относительно друг друга. Высота звука задается как частота в Гц, количество циклов в секунду, а ритм — как количество ударов в минуту.Видно, что эти значения очень хорошо соответствуют ожидаемым тенденциям, указанным в предыдущем разделе по акустическому анализу. Средний ритм в ударах в минуту для настроений с более высокой энергией, таких как счастье или безумие, почти вдвое больше, чем для настроений с более низкой энергией, таких как спокойствие или удовлетворенность. Средний тон для более слабых стрессовых настроений, таких как счастье или удовлетворенность, аналогично намного выше, чем для более высоких стрессовых настроений, таких как грусть или депрессия. Результаты процесса классификации на основе этих значений можно увидеть в Таблице 3, показанной ниже.

Таблица 3

Результаты экспериментов по идентификации песен на основе звуковых характеристик. Источник: взято из Bhar (2014).

Настроение Количество песен % КПД
Счастливый 13 92,31
Превышение 14 85,71
Энергетика 18 94,44
Неистовый 6 66.67
Сад 9 77,78
Депрессия 10 90
Спокойствие 17 94,11
Удовлетворенность 20 85

Наиболее удачно идентифицированные настроения были соответственно энергичным, спокойным и счастливым. Процент точности для каждого из них — каждый выше 90% — очень впечатляет. Чтобы классификация настроений была коммерчески жизнеспособной, алгоритм должен быть очень точным.Необходимость исправления значительного количества ошибок после идентификации снизит ценность использования алгоритма, поскольку он предназначен для минимизации количества времени, затрачиваемого людьми на прослушивание отдельных фрагментов. Однако вполне вероятно, что неправильно идентифицированные пьесы могли быть помещены в соседние настроения — например, спокойная песня может быть ошибочно определена как удовлетворение. Эти области шкалы настроения может быть трудно различить даже опытному специалисту.

В современных системах поиска музыки, таких как iTunes или Spotify, песни идентифицируются по заранее определенному жанру, который выбирает исполнитель при отправке альбомов или синглов.Например, рекомендуемые альбомы или исполнители в iTunes могут быть определены путем изучения музыкальных привычек пользователей. Например, под альбомом, отображаемым в приложении, может появиться сообщение, в котором говорится что-то вроде «пользователям, которым это понравилось, понравился и X». Этот процесс определения схожей музыки полезен для приложения магазина, такого как iTunes, для определения схожих понравившихся исполнителей или альбомов, но не работает при поиске от песни к песне. Подумайте об артисте, у которого есть и оптимистичные, и балладные песни — в идеале, после покупки баллады первым исполнителем, можно было бы предложить балладу от другого похожего исполнителя.

Эта технология для определения настроения песни существует, но до сих пор не применялась на практике в коммерческих музыкальных магазинах. Однако приложения интернет-радио, такие как Pandora, начали реализовывать больше аналитических методов в процессе создания списков воспроизведения. Сама Pandora основана на проекте Music Genome Project, попытке анализа структуры песен для выявления похожих песен, запущенной Тимом Вестергреном в 2000 году. Проект постоянно обновляется, и по состоянию на май 2006 года его библиотека содержит более 400 000 песен из более чем 20 000 современных. художники (Джойс).Песни в библиотеке анализируются музыкальными экспертами по 450 музыкальным характеристикам. Благодаря работе Music Genome Project, Pandora чувствует, что они лучше способны распознавать индивидуальные вкусы и реагировать на них, и предполагают, что «в результате получается гораздо более персонализированный опыт работы с радио» (Pandora.com).

Разделение песни на поддающиеся количественной оценке музыкальные компоненты, такие как ритм, гармония и тембр, может позволить сопоставить песни с определенными категориями на основе ожидаемых данных для каждого типа настроения.Эта система классификации не идеальна, но может быть полезна для множества технических приложений — будь то определение песен схожего настроения для онлайн-радио или автоматическое создание больших музыкальных каталогов, таких как iTunes. Полезность приложения будет зависеть как от точности результатов, так и от скорости, с которой могут использоваться алгоритмы классификации.

  • Бхат, А.С., В.С., А., С. Прасад, Н., и Мохан Д., М. (2014). Эффективный алгоритм классификации для определения музыкального настроения в музыке вестерн и хинди с использованием извлечения звуковых характеристик. 2014 Пятая Международная конференция по обработке сигналов и изображений, стр. 359-364. DOI: 10.1109 / ICSIP.2014.63
  • Джойс, Джон (Подразделение штата Вирджиния, Объединенные лабораторные службы, США). Пандора и проект музыкального генома: инструменты анализа структуры песни способствуют открытию новой музыки . Scientific Computing, v 23, n 10, p 14 + 40-41, сентябрь 2006 г. [Невозможно проверить эту цитату]
  • Pandora.com ,. N.p., 2015. Web. 18 февраля 2015 г. [Укажите URL-адрес сайта; укажите «корпоративного автора» для Pandora]
  • Trung-Thanh Dang; Шираи, К., «Подходы машинного обучения для классификации песен по настроению в поисковой системе музыки», «Знание и системная инженерия», 2009. KSE ’09. Международная конференция, том, №, стр.144,149, 13-17 октября 2009 г. DOI: 10.1109 / KSE.2009.10

расстройств настроения; Причины, симптомы, лечение и лечение

Обзор

Что такое расстройство настроения?

Расстройство настроения — это проблема психического здоровья, которая в первую очередь влияет на эмоциональное состояние человека.Это расстройство, при котором человек переживает длительные периоды крайнего счастья, крайней печали или и того, и другого.

Это нормально, когда чье-то настроение меняется в зависимости от ситуации. Однако, чтобы диагностировать расстройство настроения, симптомы должны присутствовать в течение нескольких недель или дольше. Расстройства настроения могут вызвать изменения в вашем поведении и повлиять на вашу способность справляться с повседневными делами, такими как работа или учеба.

Двумя наиболее распространенными расстройствами настроения являются депрессия и биполярное расстройство.В этой статье будут рассмотрены эти расстройства и некоторые из их многочисленных подтипов.

Депрессия (большая или клиническая депрессия). Депрессия — распространенное психическое расстройство. Горе или печаль — это типичная реакция на травмирующее жизненное событие или кризис, например, смерть супруга или члена семьи, потеря работы или серьезное заболевание. Однако, когда депрессия продолжает присутствовать, даже когда стрессовые события прошли или нет очевидной причины, врачи классифицируют депрессию как клиническую или большую депрессию.Чтобы у человека диагностировали клиническую депрессию, симптомы должны длиться не менее двух недель.

Существует несколько типов депрессии . Симптомы могут различаться в зависимости от формы заболевания.

  • Послеродовая депрессия (послеродовая депрессия ) — Этот тип депрессии возникает во время беременности или после родов
  • Стойкое депрессивное расстройство (дистимия) — Это хроническая форма депрессии, которая может длиться не менее двух лет.За это время симптомы могут иногда уменьшаться в степени тяжести.
  • Сезонное аффективное расстройство (САР) — Это еще один тип депрессии, возникающий в определенные сезоны года. Обычно он начинается поздней осенью или в начале зимы и длится до весны или лета. Реже эпизоды SAD могут начаться в конце весны или летом. Симптомы зимнего сезонного аффективного расстройства могут напоминать симптомы большой депрессии. Они имеют тенденцию исчезать или уменьшаться весной и летом.
  • Психотическая депрессия — Это тип тяжелой депрессии в сочетании с психотическими эпизодами, такими как галлюцинации (видение или слышание того, чего не видят другие) или бред (наличие фиксированных, но ложных убеждений). Эпизоды могут расстраивать или тревожить и часто иметь какую-то тему.
  • Депрессия, связанная с состоянием здоровья, лекарствами или злоупотреблением психоактивными веществами

Биполярное расстройство (маниакально-депрессивное расстройство). Биполярное расстройство характеризуется перепадами настроения от периодов депрессии до мании.Когда кто-то испытывает плохое настроение, симптомы могут напоминать клиническую депрессию. Депрессивные эпизоды чередуются с маниакальными эпизодами или манией. Во время маниакального эпизода человек может чувствовать приподнятое настроение, раздражение или повышенную активность.

Существует четыре основных типа биполярного расстройства.

  • Биполярный I — Это самая тяжелая форма. Маниакальные эпизоды длятся не менее семи дней или могут быть достаточно серьезными, чтобы потребовать госпитализации. Также будут возникать депрессивные эпизоды, часто длящиеся не менее двух недель.Иногда симптомы мании и депрессии присутствуют одновременно.
  • Биполярное расстройство II — Это расстройство вызывает циклы депрессии, аналогичные циклам биполярного I. Человек с этим заболеванием также испытывает гипоманию, которая является менее тяжелой формой мании. Гипоманиакальные периоды не столь интенсивны или разрушительны, как маниакальные эпизоды. Человек с биполярным расстройством II типа обычно может выполнять повседневные обязанности и не требует госпитализации.
  • Циклотимия (циклотимия) — Этот тип биполярного расстройства иногда определяют как более легкую форму биполярного расстройства.Люди с циклотимией испытывают постоянные нерегулярные колебания настроения — от легкого до умеренного эмоционального подъема до легкого или умеренного спада — в течение продолжительных периодов времени. К тому же смена настроения может произойти быстро и в любое время. Бывают лишь короткие периоды нормального настроения. Для того чтобы у взрослого диагностировали циклотимию, симптомы должны проявляться не менее 2 лет. У детей и подростков симптомы должны сохраняться не менее одного года.
  • «Другое» или «неуточненное» биполярное расстройство — Симптомы этого типа биполярного расстройства не соответствуют критериям одного из других типов, но у людей по-прежнему наблюдаются значительные аномальные изменения настроения.

Другие расстройства настроения

  • Предменструальное дисфорическое расстройство — Этот тип расстройства настроения возникает за 7-10 дней до менструации и проходит в течение нескольких дней после начала менструального цикла. Исследователи считают, что это нарушение вызвано гормональными изменениями, связанными с менструальным циклом. Симптомы могут включать гнев, раздражительность, напряжение, снижение интереса к обычным занятиям и проблемы со сном.
  • Прерывистое взрывное расстройство Это менее известное расстройство настроения, характеризующееся эпизодами необоснованного гнева.Это обычно называют «впадать в ярость без причины». У человека с перемежающимся взрывным расстройством поведенческие вспышки несоразмерны ситуации.

Симптомы и причины

Что вызывает расстройства настроения?

В зависимости от типа заболевания может быть несколько основных факторов. С расстройствами настроения связаны различные генетические, биологические, экологические и другие факторы.

К факторам риска относятся:

  • Семейная история
  • Предыдущий диагноз расстройства настроения
  • Травма, стресс или серьезные изменения в жизни в случае депрессии
  • Физическое заболевание или употребление определенных лекарств.Депрессия связана с основными заболеваниями, такими как рак, диабет, болезнь Паркинсона и болезни сердца.
  • Структура и функции мозга при биполярном расстройстве

Каковы симптомы общих расстройств настроения?

Симптомы зависят от типа имеющегося расстройства настроения.

Симптомы большой депрессии могут включать:

  • Чувство грусти большую часть времени или почти каждый день
  • Отсутствие энергии или вялость
  • Чувство бесполезности или безнадежности
  • Потеря аппетита или переедание
  • Набираем вес или худеем
  • Потеря интереса к деятельности, которая раньше приносила удовольствие
  • Слишком много или мало спит
  • Частые мысли о смерти или самоубийстве
  • Проблемы с концентрацией или фокусировкой

Симптомы биполярного расстройства могут включать как депрессию, так и манию.Симптомы гипоманиакальных или маниакальных эпизодов включают:

  • Чувство сильного возбуждения или приподнятого настроения
  • Быстрая речь или движение
  • Возбуждение, беспокойство или раздражительность
  • Рискованное поведение, такое как трата слишком много денег или опрометчивое вождение
  • Необычное повышение активности или попытка сделать слишком много дел одновременно
  • Гоночные мысли
  • Бессонница или проблемы со сном
  • Чувство нервозности или раздражения без видимой причины

Диагностика и тесты

Как диагностируются расстройства настроения?

Ваш врач может провести медицинский осмотр, чтобы исключить физиологические причины симптомов, таких как проблемы с щитовидной железой, другие заболевания или дефицит витаминов.Врач спросит о вашей истории болезни, о любых лекарствах, которые вы принимаете, и о том, было ли у вас или у кого-либо из членов семьи диагностировано расстройство настроения. Специалист в области психического здоровья, например психолог или психиатр, проведет интервью или опрос, задав вопросы о ваших симптомах, привычках в отношении сна и питания и другом поведении.

Ведение и лечение

Как лечат расстройства настроения?

Лечение будет зависеть от конкретного заболевания и имеющихся симптомов.Обычно терапия включает комбинацию лекарств и психотерапии (также называемую «разговорной терапией»). Сеансы терапии могут проводиться психологом, психиатром или другим медицинским работником.

Лекарства для лечения депрессии и / или биполярных расстройств

  • Антидепрессанты — Для лечения депрессии и депрессивных эпизодов биполярного расстройства доступно множество различных лекарств. Некоторые из наиболее широко используемых препаратов — это селективные ингибиторы обратного захвата серотонина (СИОЗС).К ним относятся циталопрам (Celexa®), эсциталопрам (Lexapro®), сертралин (Zoloft®), флуоксетин (Prozac®) и пароксетин (Paxil®). Ингибиторы обратного захвата серотонина и норэпинефрина (ИОЗСН), такие как дулоксетин (Цимбалта®) и венлафаксин (Эффексор®), также обычно назначаются и аналогичны СИОЗС по своему действию. Бупропион (Веллбутрин®) используется для лечения депрессии и сезонного аффективного расстройства. Он работает иначе, чем СИОЗС или СИОЗСН. Старые типы антидепрессантов включают трициклические антидепрессанты, ингибиторы моноаминоксидазы и тетрациклические антидепрессанты.Хотя установлено, что разные типы работают одинаково хорошо, некоторые антидепрессанты могут быть более эффективными в зависимости от человека. Важно принимать антидепрессанты в соответствии с предписаниями и продолжать их, даже если вы чувствуете себя лучше. Обычно антидепрессант следует принимать в соответствии с предписаниями в течение 4-6 недель, прежде чем он начнет действовать.
  • Стабилизаторы настроения — Эти лекарства помогают регулировать перепады настроения, возникающие при биполярном расстройстве или других расстройствах. Они снижают аномальную мозговую активность.В некоторых случаях вместе с антидепрессантами также могут быть назначены стабилизаторы настроения. Некоторые из наиболее широко используемых стабилизаторов настроения включают литий и противосудорожные препараты, такие как вальпроевая кислота (Valproic®), ламотриджин (Lamictal®), карбамазепин (Tegretol®) и оксекарбазепин (Trileptal®).
  • Антипсихотические препараты — Пациенты с биполярным расстройством, страдающие манией или смешанными эпизодами, могут лечиться атипичными антипсихотическими препаратами, такими как арипипразол (Abilify®). Атипичные нейролептики также могут иногда использоваться для лечения депрессии, если симптомы не купируются одним антидепрессантом.

Психотерапия (разговорная терапия)

Пациентам с депрессией и другими расстройствами настроения могут быть полезны различные виды психотерапии или консультирования. Виды терапии включают:

  • Когнитивно-поведенческая терапия
  • Межличностная терапия
  • Терапия, решающая проблемы

Мозговая стимуляция

Считается, что терапия стимуляцией мозга работает, вызывая изменения в химических веществах в мозге, которые, как известно, связаны с симптомами депрессии и биполярного расстройства.Существует несколько видов терапии стимуляцией мозга, в том числе:

  • Электросудорожная терапия (ЭСТ) ЭСТ давно используется для лечения тяжелой депрессии или биполярного расстройства в тех случаях, когда медикаментозное лечение или психотерапия оказались безуспешными. Перед проведением ЭСТ пациенту вводят общий наркоз и вводят миорелаксант. Электроды помещают в определенные места на коже черепа или на лбу. Электрический ток проходит через мозг, чтобы вызвать приступ.Пациент просыпается через 5-10 минут. Сеансы ЭСТ могут проводиться в амбулаторных условиях. Обычно требуется два или три сеанса в неделю в течение двух или более недель. Обычно требуется от шести до 12 сеансов.
  • Повторяющаяся транскраниальная магнитная стимуляция (rTMS) — Эта неинвазивная процедура использует магнитную катушку для подачи коротких электромагнитных импульсов на определенные нервные клетки в головном мозге. Магнит располагается напротив лба, а импульсы проходят через череп.Процедура используется для лечения большой депрессии у пациентов, которые не реагируют хотя бы на один антидепрессант.

Лечение сезонной депрессии

Антидепрессанты, такие как СИОЗС и бупропион, а также психотерапия используются для лечения сезонного аффективного расстройства. Кроме того, пациентам может быть полезна световая терапия и добавки витамина D.

  • Световая терапия — Этот метод давно используется для лечения SAD.В его основе лежит идея дополнения естественного солнечного света ярким искусственным светом осенью и зимой. Пациенты могут использовать световой короб, излучающий холодный белый флуоресцентный свет. Каждое утро человек находится под искусственным светом от 20 до 60 минут. Свет примерно в 20 раз интенсивнее обычного внутреннего освещения.

Перспективы / Прогноз

Каковы перспективы людей с расстройствами настроения?

Расстройства настроения, такие как депрессия и биполярное расстройство, могут повторяться или продолжаться и поэтому могут потребовать длительного или пожизненного лечения.Важно принимать лекарства в соответствии с предписаниями. После начала приема лекарств может пройти от двух до шести недель, прежде чем вы заметите изменение своих симптомов. Не прекращайте прием лекарств, даже если почувствуете себя лучше.

Обсудите любые опасения по поводу смены или прекращения приема лекарств со своим врачом или другим медицинским работником. Спросите своего врача, нужно ли вам попробовать другое лекарство или скорректировать дозировку, если принимаемое вами неэффективно или вызывает неприятные побочные эффекты, такие как головные боли, тошнота, рвота или диарея.

Доказано, что психотерапия является полезным подходом к лечению и часто используется вместе с лекарствами или терапией, стимулирующей мозг. Легкие формы депрессии можно лечить только с помощью психотерапии. Терапию стимуляцией мозга обычно пробуют, когда другие варианты лечения не принесли успеха, у людей с тяжелыми симптомами и у тех, кто не переносит побочные эффекты лекарственной терапии.

Добавить комментарий