Emotional Music

主題說明

          如今充滿競爭力的社會中，工作壓力勢必是每個工作者所需面對的課題。儘管每個人的紓壓方式不盡相同，我們針對熱愛音樂的使用者，製作一款能依照使用者的情緒調整，提供合適的音樂，盡可能減輕使用者的壓力。

使用流程

          使用者僅須將程式啟動後，開啟電腦攝影鏡頭後，使用者便可隨著情緒上的轉變聆聽Emotional Music為使用者提供的音樂。

設計流程

          利用Kaggle提供的FER2013各種情緒的資料集（包括歡樂、悲傷、驚喜等情緒圖），利用Tensorflow Keras來設計CNN模型。模型設計上以relu作為activation function為主、optimizer為Adam、learning rate設為0.0001，最後經過softmax呈現最後7種情緒的機率。使用者開啟鏡頭後便會以此模型來偵測使用者情緒（由於用遠端Jupyter Notebook因此使用影片實作），依模型結果來抓取Youtube無版權的音樂。設計上，使用者每次聽到的歌曲會是不同的，且使用者的情緒轉變後維持3秒以上（表示此時的心情不是因為一些表情轉變而影響），使用者便會聽到另一種情緒的音樂。

開發工具

          國家太空中心Jupyter Notebook、Python、TensorFlow Keras、OpenCV

成果說明

模型訓練：

 判斷現在的情緒並且撥放合適的歌曲，並且我們會把雜訊情緒濾掉

我們以三秒為基準