基于DEAP的分类脑电情绪识别：基于CNN+LSTM和CNN+GRU的模型

最新推荐文章于 2025-09-08 14:55:50 发布

翠绿寂静

最新推荐文章于 2025-09-08 14:55:50 发布

阅读量606

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：分类 cnn lstm 机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/code_program481/article/details/133115624

机器学习-深度学习专栏收录该内容

146 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

情绪识别是人工智能领域的一个重要研究方向，它对于人机交互、智能辅助等应用具有重要价值。脑电信号作为一种可以反映人类情绪状态的生物信号，被广泛应用于情绪识别任务中。在本文中，我们将介绍基于DEAP数据集的分类脑电情绪识别方法，使用了CNN+LSTM和CNN+GRU两种深度学习模型，并提供相应的源代码。

DEAP数据集是一个常用的情绪识别数据集，其中包含来自32名被试者的脑电信号数据和相应的情绪标签。每个被试者观看40个视频片段，在观看过程中记录了他们的脑电信号。情绪标签包括了高度愉悦、愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性和悲伤等七种情绪状态。

首先，我们需要加载DEAP数据集，并进行预处理。以下是加载和预处理DEAP数据集的示例代码：

import numpy as np
import mne
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler

# 加载数据
data

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

翠绿寂静

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

基于DEAP脑电数据集的情绪识别

ZksProlog的博客

09-23

665

其次，可以根据实际需求选择感兴趣的情绪标签进行分AP数据集包含来自于32名被试者的脑电信号和与之对应的情绪标签。被试者同时还需要对片段的情绪进行评分，包括愉悦度、兴奋度、压力等。首先，可以使用信号处理技术，如滤波和降噪，来减少噪音对情AP数据集包含来自于32名被试者的脑电信号和与之对应的情绪标签。首先，可以使用信号处理技术，如滤波和AP数据集包含来自于32名被试者的脑电信号和与之对应的情绪标签。在进行情绪识别之前，需要AP数据集包含来自于32名被试者的脑电信号和与之对应的情绪标签。

（论文加源码）基于DEAP的脑电情绪识别（四分类）（数据增强和扩充）（五种模型作对比：一维 CNN，LSTM和二维和三维 CNN和带有LSTM的级联CNN）

qq_45874683的博客

04-06

3321

在本项目中，创建一个基于效价/唤醒模型的情绪识别或分类系统。脑电图（EEG）信号将主要用于创建该模型。不同的刺激在EEG信号中引发不同的反应。将使用不同类型的视频刺激及其相应的情绪效果，这是由EEG信号确定的。我们的目标是创建一个客观的系统，该系统可以确定视频在任何受试者中产生的反应类型，从而可以根据情绪类别对视频进行分类，这是使用效价/唤醒量表定义的。该项目将创建一个情绪分类系统和视频分类系统，即使用户能够使用观看视频的人的脑电图信号客观地确定视频的类型。这样的系统可能有利于创建本质上真正客观的推荐系统。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

基于DEAP的脑电情绪识别实战（含SVM、随机森林与ANN）

热门推荐

qq_45874683的博客

04-08

1万+

情绪识别是脑机交互中一个具有挑战性的问题。脑电图（EEG）提供了关于由于情绪刺激而产生的大脑活动的独特信息。与情绪识别任务中的面部表情、语调或语音相比，这是大脑信号最显著的优势之一。然而，由于缺乏脑电数据和高维脑电记录，难以建立高精度的有效分类器。在本研究中，分别提出了数据扩充和特征提取技术来解决数据缺乏和数据高维的问题。在本研究中，所提出的方法基于深度生成模型和一种称为条件Wasserstein GAN（CWGAN）Conditional Wasserstein GAN的数据增强策略。

基于DEAP的脑电情绪识别（四分类）（五种模型作对比：一维 CNN，LSTM和二维和三维 CNN和带有LSTM的级联CNN）

03-18

总的来说，基于DEAP的脑电情绪识别四分类算法通过运用深度学习技术，尤其是各种类型的CNN和LSTM，旨在准确地解析EEG数据中的情感信息。这些模型的对比和优化对于提升情绪识别的精度和理解人类情绪的内在机制有着重要...

（论文加源码）基于deap的脑电情绪识别分别使用cnn和lstm对比

qq_45874683的博客

03-17

3927

在本文中，我们比较了深度学习模型：长短时记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）在80-20次和75-25次训练测试分割比例中的表现。LSTM对like维度的情绪的识别率最高，为88.6%。CNN也给出了87.72%的准确率，因为它能够从输入信号中提取空间特征。因此，在这种情况下，这两种模型都非常好。在本文中，我们提出了两种深度学习模型LSTM（长-短期记忆）和CNN（卷积神经网络）之间的一个独特比较，在这两种结构中，我们将预处理的DEAP数据分为两个部分（训练集和测试集），即75-25和80-20，在

Deap脑电信号识别CNN-LSTM代码

04-28

标题中的“Deap脑电信号识别CNN-LSTM代码”指的是使用深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），来处理DEAP（Database for Emotion Analysis using EEG）数据集中的脑电信号进行情感识别的...

（论文加代码）基于deap数据集的脑电情绪识别（二分类改为八分类）

qq_45874683的博客

03-22

6391

摘要：本文介绍了在数据集上工作的卷积神经网络（CNN）模型，它包含唤醒、配价、支配和喜欢等情绪状态，每种状态的等级为1-9。到目前为止，我们已经使用DEAP价和觉醒数据集对二元分类进行了研究，我们能够获得更好的准确性。我们的二元模型的效价和觉醒准确率分别为96.63%和96.17%。二元分类法只能找到四个情感空间，而八类分类法可以更精确地处理64个情感空间。本文还尝试使用8级分类法，得到了一个很有希望的结果，其效价和觉醒的准确率分别为93.83%和93.79%。对于这两种情况，快速傅立叶变...

基于DEAP的脑电情绪识别

CodeWOW的博客

09-24

405

通过加载DEAP数据、预处理和特征提取、模型训练和测试，我们可以构建一个可以识别情绪的模型。通过加载DEAP数据、预处理和特征提取、模型训练和测试，我们可以构建一个可以识别情绪的模型。DEAP是一个广泛使用的用于情绪分析的数据库，其中包含了来自32名受试者的脑电数据、眼动数据、生理数据和主观情感评分。DEAP是一个广泛使用的用于情绪分析的数据库，其中包含了来自32名受试者的脑电数据、眼动数据、生理数据和主观情感评分。当然，这只是一个简单的示例，实际的情绪识别任务可能需要更复杂的特征提取和模型选择。

使用deap进行情感识别.zip

12-22

1. 功率谱密度（power spectral density,PSD） 2. 差异不对称（differential asymmetry,DASM） 3. 理性不对称（rational asymmetry,RASM） 4. 差异因果（differential caudality,DCAU） 5. 不对称（assymmetry,ASM） 6. 差分熵（differential entropy,DE）

（论文加源码）RNN和CNN结合的脑电情绪识别（数据集为seed、deap、seed-iv）.zip

04-07

在本文中，我们提出了一个双重模型，考虑了脑电特征图的两种不同表示：1）基于序列的脑电频带功率表示，2）基于图像的特征向量表示。我们还提出了一种基于图像模型显著性分析的信息组合方法，以促进两个模型部分的联合学习。该模型已在四个公开可用的数据集上进行了评估：SEED-IV、SEED、DEAP和MPED。在本文中，我们提出了一个新的框架，旨在估计情绪的脑电图。该模型由一种双重方法组成，该方法通过层次RNN考虑脑电通道之间的空间关系，通过CNN考虑DL表示。所提出的方法在三个数据集上显示了很好的结果。

（实验文档和源码）自己设计的脑电情绪识别程序完整实验

04-02

设计并进行实验，以产生情绪反应，并分析相应的生理信号使用当前的机器学习技术，对能够通过EEG信号数据预测情绪状态（自我评估）的分类器进行建模和训练通过5倍交叉验证进行评估时域：根据试验数据训练3个深度卷积网络 60%的准确率频域：输入PSD，标准多层感知器准确率53%

deap-eeg-classification:使用DEAP数据集的基于EEG的情绪分类

03-22

早期分类使用DEAP数据集的基于EEG的情绪分类

emotion-recognition:使用脑电图（EEG）进行情绪识别

04-28

情绪识别 涉及使用脑电图（EEG）信号进行情感识别的项目。 EEG .mat文件来自其DEAP数据集，由伦敦玛丽皇后大学提供。目的是确定脑电信号的生存力，以此作为识别“情感计算”思想的动机，从而识别不同的情绪状态。数据集数据集包含来自32位参与者的生理数据。每个参与者观看了40个一分钟长的音乐视频摘录，并且在每次观看过程中都记录了生理信号。然后，参与者根据效价，唤醒，喜好和支配性对每次观看视频的体验进行评分。生理数据由40个特征组成-32个EEG读数通道；另外还包括8个外围读数，例如皮肤温度，呼吸幅度，眼电图（EOG），心电图（ECG），皮肤电React（GSR），体积描记仪的血容量以及Z肌和斜方肌的肌电图（EMG），但所有这些都是多余的。根据10-20系统进行EEG记录，并按照标准记录了32个EEG通道。数据预处理脑电记录从数据集中获得的EEG数据已在源中进行

基于DEAP的脑电情绪识别：CNN与LSTM的对比

bug_code702的博客

09-20

338

脑电情绪识别是一项重要的研究领域，它通过分析项重要的研究领域，它通过分析脑电信号来推断人的情绪项重要的研究领域，它通过分析脑电信号来推断人的情绪状态。近年来，深度学习模型在情项重要的研究领域，它通过分析脑电信号来推断人的情绪状态。本文将介绍基于DEAP（Database for Emotion Analysis using Physiological Signals）数据集的脑电情绪识别，并比较使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（L项重要的研究领域，它通过分析脑电信号来推断人的情绪状态。

使用DEAP数据进行情绪识别

Hubert的博客

12-22

2449

数据集 DEAP数据特征（翻译可能有误，批评指正）功率谱密度（power spectral density,PSD）差异不对称（differential asymmetry,DASM）理性不对称（rational asymmetry,RASM）差异因果（differential caudality,DCAU）不对称（assymmetry,ASM）差分熵（differential entropy,DE）分类算法 SVM 代码下载 ...

基于DEAP数据集的四种机器学习方法的情绪分类

m0_71596228的博客

04-20

1594

1. KNN（K-Nearest Neighbors，K近邻）KNN算法是一种基本的分类和回归方法。对于分类任务，它基于特征空间中最接近的k个邻居的多数投票进行预测。对于回归任务，KNN算法则是通过k个最近邻居的平均值（或加权平均值）来估计目标变量的值。KNN算法简单易懂，适用于小型数据集和基本的模式识别任务。2. SVM（Support Vector Machine，支持向量机）SVM是一种强大的监督学习算法，适用于分类和回归任务。它的核心思想是通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类。

基于deap的脑电情绪识别分别使用cnn和lstm对比

05-10

随着神经科学研究以及人工智能技术的不断发展，脑电情绪识别也成为了一个备受关注的研究领域。而对于利用深度学习技术进行脑电情绪识别的研究，经常涉及到使用cnn和lstm两种不同的网络结构，那么这两种网络结构的优缺点是什么呢？首先，我们来看cnn网络。cnn是一种卷积神经网络，其优势在于可以自动从图像中提取特征。对于脑电情绪识别，cnn可以将不同通道的脑电波信号输入，然后自动提取出其中的关键特征。在训练的时候，cnn可以利用卷积核的滑动来学习不同的特征，并且在全连接层中进行分类，用分类结果来预测情绪。cnn网络的缺点是对于时间序列信号的处理能力没有lstm强。接下来我们再来看lstm网络。lstm是一种长短期记忆网络，用于处理时间序列数据。在脑电情绪识别中，lstm可以将不同通道的脑电信号逐步输入，并利用其不同的门来控制脑电信号的流动，以达到sequence to one的结构，从而进行分类。由于lstm具有较强的时间序列处理能力，因此在处理周期性时间序列的网络中表现出来的优势尤为显著。综上所述，两种网络结构各有所长。对于脑电情绪识别，如果只考虑单纯的分类问题，那么我们可以选择cnn。而如果考虑到时间序列的处理能力，则lstm网络则更加适合。当然，我们也可以使用将两者结合起来使用，如增强的cnn+lstm模型的方法等。