蓝牙定位 → 识别用户位置和状态音频分析 → 通过音乐/声音控制环境中医理论 → 提供个性化养生方案灯光调节 → 创造治疗性光环境 一、 技术架构总览 [用户进入空间] --> [蓝牙信标定位] --> {AI分析用户状态} --> [音频情感分析] --> [中医体质识别] --> [环境控制决策] -> [动态灯光调节] --> [中医音乐治疗] --> [个性化养生环境] 二、 分模块实现方案 模块1：蓝牙定位系统 技术选择： 硬件：ESP32/树莓派 + 多个蓝牙信标 定位算法：RSSI（信号强度）三角定位 精度提升：结合机器学习校正 关键代码框架： # 基于蓝牙RSSI的定位import numpy as npfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorclass BluetoothLocator:def __init__(self):# 信标位置已知 (x1,y1), (x2,y2), (x3,y3)self.beacons = [(0,0), (5,0), (0,5)]self.model = RandomForestRegressor()def train(self, rssi_samples, true_positions):"""使用机器学习校正RSSI与距离关系"""self.model.fit(rssi_samples, true_positions)def locate(self, current_rssi):"""定位用户位置"""# 传统三角定位（基础）distances = self.rssi_to_distance(current_rssi)# 或用机器学习模型position = self.model.predict([current_rssi])return positiondef rssi_to_distance(self, rssi, tx_power=-59):"""将RSSI转换为距离（米）"""# 路径损耗模型n = 2.0 # 环境衰减因子return 10 ** ((tx_power - rssi) / (10 * n)) 模块2：音频情感分析与中医音乐治疗 中医音乐理论基础： 五音疗法：宫、商、角、徵、羽对应五脏 五行配属：木-角-肝，火-徵-心，土-宫-脾，金-商-肺，水-羽-肾 AI实现步骤： import librosaimport numpy as npfrom sklearn.svm import SVCclass TCMMusicTherapy:def __init__(self):# 中医音乐特征库self.music_features = {'宫音': {'freq_range': (256, 288), 'tempo': '舒缓'},'商音': {'freq_range': (288, 320), 'tempo': '平稳'},# ... 其他音}self.emotion_model = self.load_emotion_model()def extract_music_features(self, audio_path):"""提取音频特征"""y, sr = librosa.load(audio_path)features = {'tempo': librosa.beat.tempo(y=y, sr=sr)[0],'spectral_centroid': np.mean(librosa.feature.spectral_centroid(y=y, sr=sr)),'mfcc': np.mean(librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr), axis=1),'chroma': np.mean(librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr), axis=1),'tonnetz': np.mean(librosa.feature.tonnetz(y=librosa.effects....
蓝牙定位 → 识别用户位置和状态
音频分析 → 通过音乐/声音控制环境
中医理论 → 提供个性化养生方案
灯光调节 → 创造治疗性光环境
一、 技术架构总览
[用户进入空间] --> [蓝牙信标定位] --> {AI分析用户状态}
--> [音频情感分析] --> [中医体质识别] --> [环境控制决策]
-> [动态灯光调节] --> [中医音乐治疗] --> [个性化养生环境]
二、 分模块实现方案
模块1：蓝牙定位系统
技术选择：
- 硬件：ESP32/树莓派 + 多个蓝牙信标
- 定位算法：RSSI（信号强度）三角定位
- 精度提升：结合机器学习校正
关键代码框架：
# 基于蓝牙RSSI的定位
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorclass BluetoothLocator:
def __init__(self):
# 信标位置已知 (x1,y1), (x2,y2), (x3,y3)
self.beacons = [(0,0), (5,0), (0,5)]
self.model = RandomForestRegressor()def train(self, rssi_samples, true_positions):
"""使用机器学习校正RSSI与距离关系"""
self.model.fit(rssi_samples, true_positions)def locate(self, current_rssi):
"""定位用户位置"""
# 传统三角定位（基础）
distances = self.rssi_to_distance(current_rssi)# 或用机器学习模型
position = self.model.predict([current_rssi])
return positiondef rssi_to_distance(self, rssi, tx_power=-59):
"""将RSSI转换为距离（米）"""
# 路径损耗模型
n = 2.0 # 环境衰减因子
return 10 ** ((tx_power - rssi) / (10 * n))
模块2：音频情感分析与中医音乐治疗
中医音乐理论基础：
- 五音疗法：宫、商、角、徵、羽对应五脏
- 五行配属：木-角-肝，火-徵-心，土-宫-脾，金-商-肺，水-羽-肾
AI实现步骤：
import librosa
import numpy as np
from sklearn.svm import SVCclass TCMMusicTherapy:
def __init__(self):
# 中医音乐特征库
self.music_features = {
'宫音': {'freq_range': (256, 288), 'tempo': '舒缓'},
'商音': {'freq_range': (288, 320), 'tempo': '平稳'},
# ... 其他音
}
self.emotion_model = self.load_emotion_model()def extract_music_features(self, audio_path):
"""提取音频特征"""
y, sr = librosa.load(audio_path)features = {
'tempo': librosa.beat.tempo(y=y, sr=sr)[0],
'spectral_centroid': np.mean(librosa.feature.spectral_centroid(y=y, sr=sr)),
'mfcc': np.mean(librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr), axis=1),
'chroma': np.mean(librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr), axis=1),
'tonnetz': np.mean(librosa.feature.tonnetz(y=librosa.effects.harmonic(y), sr=sr), axis=1)
}
return featuresdef analyze_emotion(self, features):
"""分析音乐情感 - 对应中医情志"""
emotions = {
'anger': '肝-怒',
'calm': '心-喜',
'sadness': '肺-悲',
'anxiety': '脾-思',
'fear': '肾-恐'
}# 使用预训练模型预测情感
emotion = self.emotion_model.predict([features])
return emotions.get(emotion[0], 'neutral')def recommend_music(self, tcm_constitution, current_emotion):
"""根据中医体质和当前情绪推荐音乐"""
therapy_rules = {
'肝气郁结': {'recommend': ['角音', '商音'], 'avoid': ['徵音']},
'心火旺盛': {'recommend': ['羽音', '角音'], 'avoid': ['徵音']},
# ... 其他体质规则
}
return therapy_rules.get(tcm_constitution, {'recommend': ['宫音']})
模块3：智能灯光控制系统
中医光疗理念：
- 光色对应五行：青-肝，赤-心，黄-脾，白-肺，黑-肾
- 动态调节：根据时辰、体质、音乐同步变化
import colorsys
from phue import Bridge
class TCMLightController:
def __init__(self, bridge_ip):
self.bridge = Bridge(bridge_ip)
self.lights = self.bridge.lights
# 中医五行-颜色映射
self.tcm_colors = {
'木': {'hue': 21845, 'sat': 254, 'bri': 200}, # 青色
'火': {'hue': 0, 'sat': 254, 'bri': 200}, # 红色
'土': {'hue': 10922, 'sat': 200, 'bri': 200}, # 黄色
'金': {'hue': 43690, 'sat': 100, 'bri': 250}, # 白色
'水': {'hue': 46920, 'sat': 254, 'bri': 150}, # 蓝色/黑色
}
def set_light_by_constitution(self, constitution):
"""根据中医体质设置灯光"""
constitution_mapping = {
'气虚质': '土', # 黄色调，温和补气
'阳虚质': '火', # 暖色调，温阳
'阴虚质': '水', # 冷色调，滋阴
'痰湿质': '金', # 白色，清化
'湿热质': '木', # 青色，清热
'血瘀质': '火', # 红色，活血
'气郁质': '木', # 青色，疏肝
'特禀质': '土', # 黄色，调和
}
element = constitution_mapping.get(constitution, '土')
color = self.tcm_colors[element]
for light in self.lights:
light.hue = color['hue']
light.saturation = color['sat']
light.brightness = color['bri']
def dynamic_flow(self, music_tempo, current_hour):
"""根据音乐节奏和时辰动态流动"""
# 子午流注：不同时辰对应不同经络
meridian_schedule = {
23: '胆经', 1: '肝经', 3: '肺经', 5: '大肠经',
7: '胃经', 9: '脾经', 11: '心经', 13: '小肠经',
15: '膀胱经', 17: '肾经', 19: '心包经', 21: '三焦经'
}
# 根据时辰和音乐调整灯光流动
pass
模块4：中医体质识别AI模型
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from xgboost import XGBClassifierclass TCMConstitutionClassifier:
def __init__(self):
self.model = XGBClassifier()
self.constitution_types = [
'平和质', '气虚质', '阳虚质', '阴虚质',
'痰湿质', '湿热质', '血瘀质', '气郁质', '特禀质'
]def prepare_dataset(self):
"""准备中医体质问卷数据"""
# 特征：舌象、脉象、症状、生活习惯等
features = [
'tongue_color', # 舌色
'tongue_coating', # 苔色
'pulse_rate', # 脉率
'sweat_level', # 汗出情况
'energy_level', # 精力
'sleep_quality', # 睡眠
'appetite', # 食欲
# ... 更多中医四诊信息
]# 可以从公开数据集或合作中医机构获取
return featuresdef train(self, X, y):
"""训练体质分类模型"""
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.2, random_state=42
)self.model.fit(
X_train, y_train,
eval_set=[(X_test, y_test)],
early_stopping_rounds=50,
verbose=False
)accuracy = self.model.score(X_test, y_test)
print(f"体质识别准确率: {accuracy:.2%}")
return accuracydef predict_constitution(self, user_data):
"""预测用户中医体质"""
prediction = self.model.predict([user_data])
probability = self.model.predict_proba([user_data])return {
'constitution': self.constitution_types[prediction[0]],
'confidence': max(probability[0]),
'all_probabilities': dict(zip(self.constitution_types, probability[0]))
}
三、 系统集成与工作流
完整工作流程：
class IntelligentTCMEnvironment:
def __init__(self):
self.locator = BluetoothLocator()
self.music_therapy = TCMMusicTherapy()
self.light_controller = TCMLightController('192.168.1.100')
self.constitution_classifier = TCMConstitutionClassifier()def run_session(self, user_id, audio_input):
"""运行一次完整的养生会话"""# 1. 定位用户
user_position = self.locator.locate(user_id)# 2. 分析当前播放的音乐
music_features = self.music_therapy.extract_music_features(audio_input)
emotion_state = self.music_therapy.analyze_emotion(music_features)# 3. 获取或预测用户体质（可结合历史数据）
user_data = self.get_user_health_data(user_id)
constitution = self.constitution_classifier.predict_constitution(user_data)# 4. 根据中医理论决策
therapy_plan = self.generate_therapy_plan(
constitution['constitution'],
emotion_state,
current_hour=datetime.now().hour
)# 5. 执行环境调节
self.light_controller.set_light_by_constitution(constitution['constitution'])
recommended_music = self.music_therapy.recommend_music(
constitution['constitution'],
emotion_state
)# 6. 记录反馈，持续优化
self.record_session(user_id, therapy_plan, feedback=None)return therapy_plan
四、 分阶段实施计划
阶段1：原型验证（1-2个月）
- 搭建基础蓝牙定位
- 实现简单的音乐-灯光联动
- 静态中医体质问卷
阶段2：功能完善（3-4个月）
- 集成机器学习体质识别
- 动态灯光算法优化
- 音频实时分析
阶段3：智能优化（5-6个月）
- 加入强化学习优化环境参数
- 个性化推荐系统
- 多用户场景支持
阶段4：临床验证与产品化
- 与中医机构合作验证疗效
- 开发移动端APP
- 硬件产品化设计
五、 数据采集与标注建议
- 中医体质数据：
- 合作中医诊所获取匿名病历
- 设计标准化问卷收集
- 舌诊、面诊图像数据
- 音乐-情感-疗效数据：
- 用户听不同音乐时的生理指标
- 主观感受反馈
- 长期跟踪效果
- 环境参数数据：
六、 创新点与价值
- 跨学科融合：AI + 中医 + 环境心理学
- 非侵入式干预：通过环境调节实现养生
- 个性化自适应：实时根据用户状态调整
- 文化传承创新：用现代科技诠释传统智慧
