发表在开放获取期刊《普通精神病学》上的研究表明，治疗音乐具有三种潜在的独特声学特征，超越了音乐流派。

研究人员表示，这些发现可能有助于为患者个性化播放列表，利用人工智能分析个人的生理和心理反应，并有助于评估现有音乐疗法的有效性。

研究人员指出，尽管有证据表明音乐对焦虑、抑郁和创伤后应激障碍等心理健康问题具有治疗作用，但对于治愈性音乐的定义尚未达成共识。

因此，他们想了解治愈音乐是否具有某些声学特征，无论流派如何，以及这些特征是否与普通音乐中的特征不同。

为了编制一个治愈音乐库，他们参考了 35 名治疗师的建议，他们都在音乐治疗实践和/或研究方面拥有多年的经验。

这产生了 165 首不同音乐作品的集合，专家们在日常练习中经常使用这些音乐，或者认为这些音乐对情绪和其他心理健康问题有帮助。

将这些作品与由 10 名作曲家创作、用 11 种乐器演奏的 330 首古典音乐作品进行了比较；50首中国传统五行音乐；100张爵士乐唱片；以及来自中国情感音乐系统（CAMS）的300首情感音乐录音。

CAMS 涵盖七种不同的情绪状态：幸福；冷静的; 悲伤；害怕; 厌恶; 愤怒; 和惊喜。每个片段都附有一组指标数据，本研究中使用了其中两个数据：效价，描述音乐唤起幸福或悲伤感觉的能力；和唤醒。

这些作品包括九种不同的流派：古典；电子的; 节奏布鲁斯（R&B）；fim 乐谱（配乐）；民间; 爵士乐; 军乐（行进）；新时代; 和流行音乐。

古典音乐占推荐比例最大（28.5%），其次是流行音乐（18%）。其余类型均占总数的 15% 以上。五位参赛者提名了日本音乐家久石让的《天空之城》。

然后，研究人员使用了专门设计用于从音频文件中提取音乐特征进行统计分析、分割和聚类的工具（Mirtoolbox）。

这产生了 370 个声学特征，分为五个维度：

1. 能量、音量和响度
2. 节奏（节奏和节拍）
3. 音色
4. 音调（频率和和谐度）
5. 键（色调字段）。

大约四分之一 (25.5%) 的这些特征与其流派具体相关，但其余的则在所有流派之间共享。

为了查明这些共性是否有助于音乐的治愈特性，我们将它们与治愈性古典音乐作品和中国传统五元素音乐进行了比较。

这表明超过四分之一 (26%+) 的声学特征在“治愈”古典音乐作品 (47) 和常规古典音乐作品之间存在显着差异。

有强有力的证据表明，所有治愈音乐作品和中国传统音乐的声学特征有近10%相同。

基于此，确定了治疗音乐的三个潜在独特的声学特征，这些特征独立于流派，不同于同一流派的常规音乐，并且在各种不同类型的治疗音乐中是一致的。

这三个特征显着预测了 CAMS 中的主观效价和唤醒评级。

这些是梅尔频率倒谱系数 (MFCC3) 的第三个系数的粗糙度、平均值和周期熵的标准偏差(SD)。

粗糙度的 SD 描述了感知到的声音不规则性或刺耳声与平均值的偏差程度；MFCC 捕获不同频率范围内的能量量，平均值指的是平均值，周期熵指的是频率分量随时间变化的模式的随机性或可预测性。

他们解释说：“例如，音乐中粗糙度较高的不和谐音程可以唤起紧张或悬念的感觉，而声音较平滑的音乐中的协和音程可以唤起放松或解决的感觉。”

当将治疗音乐集中的爵士乐作品的声学特征与常规爵士乐的声学特征进行比较时，这一发现得到了验证。

研究人员表示，它们与之前的研究相呼应，表明音乐是一种超越文化和流派的通用语言。这包括传统音乐形式，例如尼日利亚的朝圣歌曲、加纳的高调鼓乐、印度的碗乐和中国的五行音乐。

他们承认，他们依靠相对较少的专家来创作治愈性音乐收藏，并且文化因素可能会限制他们的研究结果的更广泛适用性。

但他们建议，将这三种声学特征融入音乐中，可以使医疗保健专业人员通过利用人工智能算法实时分析生理和心理反应，为患者定制个性化的治疗播放列表。

他们总结道：“这些发现的意义可以应用于不同的环境，例如用于减轻压力的音乐疗法、心理健康和慢性疼痛管理。”