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 2025-05-29 11:14:25 发布
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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
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基于DEAP脑电数据集的情绪识别
ZksProlog的博客
09-23 626
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 3045
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。
基于图卷积（GCN）和规则卷积（CNN）的情绪识别
12-06 3198
引言 论文动机 脑电信号因其易辨伪性、准确性高而被广泛应用于情绪识别。如何描述脑电信号与大脑活动区域之间的关系以及构建脑电情绪识别模型仍然是基于脑电图数据的情绪识别具有挑战性的课题。 基于以往的研究内容可知，CNN 可以利用卷积核提取抽象高层次特征，适用于 1D，2D，3D 规则网格数据。但是脑电通道的分布结构是不规则的，脑电数据并不是规则的欧几里...
DEAP数据集
最新发布
Hubert的博客
05-29 1895
一.对DEAP数据集的整体描述 DEAP数据集记录了共计 32 名被试（男 16 人，女16 人）在观看 40 段不同情感标记的音乐视频节选时的各种生理信号，如 EEG、GSR、EMG、PPG 等。其中的 EEG 信号是采用“10-20”国际导联标准的 32 导联电极帽采集，在 512Hz 采样频率下采集的被试的 EEG 信号。所有被试均被要求在观看完视频后，按照从 1~9 的大小关系，标记所观看...
基于DEAP数据集的脑电情绪识别：Transformer与注意力机制的结合
CodeWOW的博客
09-18 589
本文介绍了如何使用DEAP数据集进行脑电情绪识别，并结合Transformer模型和注意力机制来提高识别性能。这个方法可以进一步扩展和优化，以适应更复杂的情绪识别任务和更大规模的数据集。DEAP（Database for Emotion Analysis using Physiological Signals）是一个广泛使用的脑电情绪识别数据集，包含来自32名被试者的EEG信号和情感标注。本文将介绍如何使用DEAP数据集进行脑电情绪识别，并使用Transformer模型结合注意力机制来提高识别性能。
（论文加源码）基于deap的四分类脑电情绪识别（一维CNN+LSTM和一维CNN+GRU
qq_45874683的博客
03-19 7432
摘要： 在这里，我们研究了脑电情绪的分类方法，并提出了两种模型来解决这一问题，它们是两种深度学习结构的混合：一维卷积神经网络（CNN-1D）和循环神经网络（RNN）。我们在RNN体系结构中实现了递归单元（GRU）和长短时记忆（LSTM），这是专门为解决消失梯度问题而设计的，消失梯度问题通常成为时间序列数据集中的一个问题。我们使用该模型从价-觉醒平面对四个情绪区域进行分类：高价-高觉醒（HVHA）、高价-低觉醒（HVLA）、低价-高觉醒（LVHA）和低价-低觉醒（LVLA）。也就是四分类代码。...
（论文加源码）基于DEAP脑电数据集的脑电情绪识别（利用生成对抗性网络进行特征提取和数据扩充）
qq_45874683的博客
04-08 9473
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...
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，使用了连续卷积神经网络（CNN）模型，提取了脑电微分熵特征
03-09
主要内容是采用DEAP数据集将脑电信号进行频域分段并提取其微分熵特征，为了充分利用空间特征，结合微分熵特征将其构建为一个三维脑电特征，输入到连续卷积神经网络，并最终取得了90.24%的准确率。 提出了一种脑电...
（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 6303
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...
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）
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
基于DEAP的脑电情绪识别
CodeWOW的博客
09-24 382
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。
基于DEAP的脑电情绪识别：CNN与LSTM的对比
bug_code702的博客
09-20 319
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 2424
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 ...
（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 3856
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
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 1498
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。
代码实践：基于LSTM网络的DEAP情感数据集情感分类
SashiMoore的博客
04-17 6460
学习内容一览：这一篇文章主要对DEAP数据集转化为python可以处理的格式，并且进一步使用LSTM网络进行分类工作。
基于DEAP数据集的情绪分类：深度学习模型实现与应用
资源摘要信息:"本资源涉及在tensorflow环境下，使用DEAP数据集进行情绪分类的深度学习模型构建。DEAP数据集是广泛用于情感计算研究的数据集，其中包含了以脑电波(EEG)信号为主的情绪反应数据。资源中详细介绍了三种...
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