La música puede regular y mejorar las emociones del cerebro. Los enfoques tradicionales de regulación emocional a menudo adoptan música completa. Como es bien sabido, la música completa puede variar en tono, volumen y otros altibajos. Las emociones de un individuo también pueden adoptar múltiples estados, y las preferencias musicales varían de una persona a otra. Por lo tanto, los métodos tradicionales de regulación musical tienen problemas, como larga duración, estados emocionales variables y poca adaptabilidad. Ante estos problemas, utilizamos diferentes métodos de procesamiento musical y redes neuronales de auto-codificador apilado escasas para identificar y regular el estado emocional del cerebro en este documento. Construimos una red de sensores EEG de múltiples canales, dividimos las señales de ondas cerebrales y la música correspondiente por separado, y creamos una biblioteca de música-EEG reconfigurable y personalizada. Se extraen 17 características de la señal EEG como características conjuntas, y se utiliza la red neuronal de auto-codificador apilado escaso para clasificar las emociones, con el fin de establecer un índice de evaluación de la emoción musical. Según el objetivo de la regulación emocional, se seleccionan fragmentos de música de la biblioteca de música-EEG reconfigurable y personalizada, luego se reconstruyen y combinan para el ajuste emocional. Los resultados muestran que, en comparación con la música completa, la música combinada reconfigurable fue menos consumidora de tiempo para la regulación emocional (76.29% menos), y el número de estados emocionales irrelevantes se redujo en un 69.92%. En cuanto a la adaptabilidad a diferentes participantes, la música reconfigurable mejoró la tasa de reconocimiento de estados emocionales en un 31.32%.