19、基于脑电图信号的情绪识别音乐治疗系统

于 2025-09-11 09:06:18 发布
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分类专栏： 智能医疗的未来之路 文章标签： 脑电图 情绪识别 音乐治疗
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基于脑电图信号的情绪识别音乐治疗系统

1. 引言

音乐治疗/推荐系统是帮助患有抑郁症和焦虑症等心理健康问题患者的常用手段。这些系统会根据患者当前的情绪状态播放音乐，帮助他们平静下来。因此，要进行音乐治疗，了解患者当前的情绪状态是必要的。

人的情绪状态可以通过多种输入来识别，如面部表情、眼电图（EOG）信号和脑电图（EEG）信号。其中，EOG和EEG是从外周和中枢神经系统获得的生理信号。研究表明，对于高级大脑活动，EEG比EOG和面部表情更具信息性，因此在捕捉情绪方面更有效。在头皮上放置电极有助于捕捉EEG信号，它通过神经元内的电压波动记录大脑的电活动。EEG信号可以分解为五个频率子带：
| 频率子带 | 频率范围 | 对应大脑活动状态 |
| ---- | ---- | ---- |
| delta | 1 - 4 Hz | 睡眠或昏迷状态 |
| theta | 4 - 8 Hz | 创造性思考或专注时 |
| alpha | 8 - 13 Hz | 放松和平静状态 |
| beta | 13 - 30 Hz | 焦虑思考和积极专注时 |
| gamma | 30 - 80 Hz | 多任务处理和清醒状态 |

检测情绪可以使用基于领域知识的技术、使用算法的统计方法和混合方法。机器学习分类算法在这些方法中很受欢迎，但训练机器学习算法需要大量数据。有许多情绪分析数据集可用于训练机器学习算法，如HUMAINE、Belfast、SEMAINE、IEMOCAP、ENTERFACE、DEAP、DREAMER和SEED等。这里使用DEAP数据集，它是最常用的数据集之一，因为它既有EEG信号，又有选定参与者的面部表情。 </

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13、基于LIBSVM分类器的脑电信号情绪识别
e4f5g6h7的博客
09-27 27
本文提出了一种基于LIBSVM分类器的脑电情绪识别模型，结合经验模态分解（EMD）与多种特征提取方法，包括莱姆佩尔-齐夫复杂度、小波细节系数、协整关系度及IMF的平均近似熵。通过Emotiv Epoc设备采集受试者观看情绪视频时的脑电信号，在效价和唤醒度两个维度进行二分类实验。采用交叉验证和最优通道组合策略，结果表明高斯核函数下的LIBSVM在效价识别率达到83.64%，唤醒度达到75.11%，整体性能优于CNN、KNN、LDA等现有方法，验证了该方法在情绪识别中的有效性与优越性。
84、基于脑电图的情绪识别研究
yhn456789的博客
07-22 50
本文主要探讨了基于脑电图（EEG）的情绪识别研究，采用最大相关最小冗余（MRMR）方法进行特征选择，并利用支持向量机分类器识别四种情绪状态（喜悦、放松、恐惧和悲伤），实验取得了平均66.51%的测试准确率。研究还发现，额叶和顶叶的脑电信号在情绪识别中包含更多信息，为未来情绪识别技术的发展提供了理论基础和实践方向。
基于脑电信号的情绪识别-论文学习
Tao_improvement的博客
09-16 5049
对情绪的量化和建模 情绪有主要六种：高兴、悲伤、恐惧、惊讶、愤怒、厌恶。其他情绪可以由这六种组合。 维度模型：效价(情绪是积极还是消极)、唤醒度(情绪的强烈程度)、优势度(人能否控制)。 情绪识别的步骤 情绪诱发、信号采集、数据预处理、特征选择、利用机器学习算法进行分类、结果展示。 情绪识别的来源 面部表情、语言语调、姿势动作、生理信号等。 生理信号主要包括脑电、心电、肌电、皮肤温度。 脑电信号的特征 脑电信号是不具备各态历经性的非平稳随机信号 ,而且其背景噪声也很强,因此脑电信号的分析和处理一直是非常吸引
真的能从脑电信号识别出我的情绪吗？
psybrain的博客
10-18 2172
关注“心仪脑”查看更多脑科学知识的分享。 提到情绪，我们脑海中可能会浮现出各种各样的场景，可能是“哭着，叫着，像个孩子在胡闹”的悲痛。 （图片来源于网络） 抑或是《Lie to me》中Cal Lightman深邃的一双眼睛直勾勾的盯着你，看出被你的微表情出卖的愤怒，轻蔑，厌恶或者恐惧？ 《Lie to me》微表情分析（图片来源于网络） 再或者是想起生气的妈妈涨红了脸，举着被你弄坏的飞机模型四处张望时，你知道赶紧远远躲避。看到开心的揣着奖金的爸爸神采飞扬，你知道赶紧凑上去跟他聊聊..
EEG脑电信号图神经网络GCN情绪识别方案
2401_82375734的博客
01-05 1128
EEG（脑电图）脑电情绪分类是利用脑电信号识别和分类人类情绪状态的一项研究领域，随着情感计算和脑机接口技术的发展，情绪识别成为了心理健康监测、智能交互和人机协作中的重要研究课题。传统的情绪分类方法通常依赖于面部表情、语音或生理信号，但这些方法受环境干扰较大，且缺乏对内在情绪状态的直接感知。在EEG脑电情绪分类中，GNN能够有效地建模大脑区域之间的空间关联，捕捉跨通道和跨区域的情绪相关信息，克服传统方法的局限性，提供更加精准的情绪分类结果。国际 10-20 标准导联分布。
脑电信号情绪识别研究综述
weixin_70923796的博客
12-26 3330
情绪识别是指通过人的面部表情、行为动作或者生理信号等信息识别人的情绪状态,其成果在医疗辅助、教育、交通安全等方面有很大的应用价值。首先,对情绪以及情绪识别的定义、情绪的分类模型、脑电信号的采集和预处理等理论知识进行了详细的解释和分析,给出了脑电情绪识别的一般框架。其次,从时域特征、频域特征、时频特征和非线性特征四方面综述了用于情绪识别的各类脑电特征的提取方法,介绍了脑功能网络的构建以及脑网络属性的提取方法,分析了每类特征和方法的优缺点。传统的基于时频特征的情绪识别方法没有考虑脑区之间的信息交互。
使用CNN+LSTM进行脑电情绪识别
weixin_42429999的博客
04-12 2941
写了一份适合刚入门脑电情绪识别的一个可用于练手的代码讲解。首先再进行用脑电信号进行情绪识别时会对数据进行一个处理，比如计算出微分熵，功率谱图等。在这里我们首先采用计算出微分熵DE。
信号处理--基于EEG脑电信号的深度学习情绪分类
张哥频道：电生理信号和磁共振成像
04-01 5593
本文为一个信号处理专题的课程项目，主要是基于人体脑电信号，通过使用深度学习，来快速精准的识别被试的情绪。实验数据为私有数据集。情绪分为积极，中性，消极三种类别。该方法最后和传统朴素贝叶斯，支持向量机，logistic回归，决策树和随机森林分类器进行比较。
基于脑电图的情感识别卷积神经网络
### 基于脑电图的情感识别卷积神经网络 在人机交互（HCI）领域，将情感因素融入其中以实现更友好的交互是一个重要的研究方向。传统上，人们可以通过文本、语音和面部表情来检测人类情感，但这些方式容易被行为所...
19、非接触式呼吸传感器信号特征分析与电子健康系统在疫情中的应用
最新发布
ujm56789012的博客
07-23 38
本博客探讨了非接触式呼吸传感器在情绪检测中的应用以及电子健康系统在COVID-19疫情期间的重要作用。研究通过非接触式温度传感器采集呼吸信号，结合小波变换和主成分分析（PCA）提取特征，并使用多种分类算法实现情绪的高准确率识别。同时，博客还提出了一种多层电子健康系统，能够实现远程诊断、健康监测和资源优化，为疫情期间的医疗挑战提供了有效解决方案。
论文总结——研究基于脑电图的深度神经网络情感识别的关键频带和通道
Zzz5270的博客
09-11 2133
本篇文章主要是在阅读了论文之后，自己做一个总结。 《Investigating Critical Frequency Bands and Channels for EEG-Based Emotion Recognition with Deep Neural Networks》 《研究基于脑电图的深度神经网络情感识别的关键频带和通道》 Abstract 为了调查研究关键频带和通道，文章介绍了“深...
脑电情绪识别的相关技术综述
qq_45874683的博客
04-01 1659
只是简单写一下啥作用，并没有公式推导，很多专业文章会讲述。 傅里叶变换和快速傅里叶变换（FFT） 从脑电信号中提取特征的常用技术之一是傅里叶变换，如图所示。这是一种将信号从时域转换到频域的优雅算法。 通过对波形（如EEG信号）应用傅里叶变换，可以将信号分解并分离为其组成频率，因为傅里叶变换返回给定任何周期函数的分量正弦波的振幅和频率。傅里叶变换的一个例子——原始信号（黑色）被傅里叶变换分解为三个分量（蓝色、绿色和红色）。还提供了图形解释（右）。如图所示： 快速傅里叶变换（FFT）是对傅里叶.
论文笔记---利用深度信念网络揭示脑电情绪识别中的脑电关键通道和频段
Cratial
04-20 3132
论文地址：Revealing Critical Channels and Frequency Bands for Emotion Recognition from EEG with Deep Belief Network AbsAbstract: For EEGsed emotion recognition tasks, there are many irrelevant channel sig...
【基于深度学习的脑电图识别】综述篇（一）：Deep learning-based electroencephalography analysis: a systematic review
梁瑛平的博客
03-05 5902
Deep learning-based electroencephalography analysis: a systematic review摘要： 摘要： 脑电图(EEG)是一个复杂的信号，一个医生可能需要几年的训练并利用先进的信号处理和特征提取方法，才能正确解释其含义； 而如今机器学习和深度学习的发展，表明它们在 ...
多头自注意力机制脑电情绪识别：论文精读
sxn0121的博客
05-27 4602
文章题目：EEG-Based Emotion Recognition Using Convolutional Recurrent Neural Network with Multi-Head Self-Attention Abstract: In recent years, deep learning has been widely used in emotion recognition, but the models and algorithms in practical applications st
情感识别从脑电信号到Python编程
weixin_29840475的博客
07-17 983
在机器学习和模式识别的领域中，特征提取是将原始数据转化为更有助于分析、理解的结构化形式的过程。这些结构化的数据即特征，能够被用来训练机器学习模型进行分类、回归等任务。特征提取的理论基础建立在信号处理和统计学之上，它涉及从数据中识别、选择和转换有用信息的策略。一个良好的特征提取方法能够提高算法性能，减少计算复杂度，提高模型泛化能力。特征提取的关键在于它能够从原始数据中提取出代表数据本质的信息，同时去除冗余和噪声。常用的特征提取方法包括傅里叶变换、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
综述 | 基于脑电图信号的情感识别研究
u011661076的博客
11-11 8733
文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。 情感在我们的日常生活中扮演着重要的角色，不仅体现在人际交往中，在决策过程中，也在我们对周围世界的感知中。由于最近学术界非常关注人机交互尤其是情感交互的重要性，那么帮助计算机有效识别人类的情感是非常迫切的。一般来说情感识别可以通过多种方法实现，如主观自我报告、自主和神经生理学测量。近年来，脑电图(EEG)技术因为它的简单、廉价、便携、易于使用的情感识别解决方案等优点，得到了研究人员的广泛关注。因此，本文回顾了2009 - 2016年的神经生理学研
基于EEG的通过通道注意力和自注意力的情绪识别
m0_48640283的博客
01-31 2048
在我们的框架中，S = {S1, S2,., Sn} 表示预处理后的 EEG 样本，Si = [s1, s2,., sm] (i = 1, 2,..., m) 是第 i 个 EEG 样本，其中 sj (j = 1, 2,..., m) 表示 EEG 样本 Si 的第 j 个通道，m 是每个样本的通道总数。因此，C = {C1, C2,., Cn} 表示提取的通道注意特征，第 i 个提取的特征 Ci = [c1, c2,..., cm] 可以通过 Si = [s1, s2, 的每个通道之间的通道乘法获得。
Emotion Recognition from EEG Signals Using RecurrentNeural Networks
sxn0121的博客
05-24 1508
在我们的日常生活中，我们都在使用虚拟助手，比如Alexa，微软的Cortana，苹果的Siri，谷歌的Assistant[4]。使用EEG脑电波数据集:感受情绪进行实验，RNN的平均准确率为95%，LSTM的平均准确率为97%，GRU的平均准确率为96%。当前的神经网络(RNN)前馈神经网络(FFNN)有一些缺陷，导致了RNN的发展:不能处理序列数据，只考虑当前输入，而不记住先前的输入。LSTM就像一个简单的RNN，包含一个隐藏状态，Ht−1表示上一个时间戳的隐藏状态，Ht表示当前时间戳的隐藏状态。
基于EEG的情绪识别系统实现与应用
EEG情绪识别是一种基于脑电图（Electroencephalogram, EEG）信号分析个体情绪状态的技术，属于脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）领域的重要研究方向之一。该技术通过采集人脑在不同情绪状态下产生的微弱电...
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