多模态情绪识别数据集申请流程介绍（附带申请流程视频）

在本文中，我将介绍一些常用的多模态情绪识别公开数据集（排名不分先后），并附带详细的申请流程，帮助各位研究者更好地利用这些资源。

1、DEAP 数据集

DEAP是一个多模态情感分析数据集，旨在通过生理信号（如 EEG、EOG、ECG、GSR等）对情绪进行分类。该数据集包含了 32 名受试者的情感反应数据，参与者观看了 40 个情感视频片段，并根据自己对每个视频的情感反应打分（包括情绪维度如愉悦度、激活度、主观评价等）。DEAP 数据集广泛应用于多模态情感识别的研究，尤其是在通过生理信号和情感维度的关联来预测情绪反应方面具有很大的应用价值。

• 数据来源：32 名受试者的生理信号。

• 信号类型：EEG（32 通道）、ECG、GSR、呼吸频率、肌电（EMG）。

• 情绪标注：每个视频片段的情绪分数（愉悦度、激活度等）。

文章地址：paper.dvi (qmul.ac.uk)

官方数据集描述地址：DEAP: A Dataset for Emotion Analysis using Physiological and Audiovisual Signals (qmul.ac.uk)

官网申请地址：DEAP： 使用生理和视听信号进行情绪分析的数据集 (qmul.ac.uk)

申请流程：

DEAP数据集下载需要官方给用户名和密码，所以需要填写一些信息来获取用户名和密码。

（1）进入官方申请地址页面，先点击下载用户许可协议，需要填写个人信息。

下载用户许可协议

（2）将eula.pdf转word后填写文件中的以下信息，然后重新保存为pdf格式，命名不用变。

填写pdf文件

（3）然后点击这个链接，上传信息。

申请链接

（4）在这个界面中按照提示输入个人信息，然后点击提交申请按钮即可。

提交申请

（5）大约等待一周左右就会收到邮件，获取到下载需要的用户名和密码。

2、SEED 系列数据集

包含脑电和眼电的多模态情绪识别数据集，提供linear dynamic systems(LDS)平滑的预先计算的微分熵(DE)特征。SEED中包括三类情绪标签，SEED-IV中包含四类情绪标签........（还有许多不同数据集）。

文章地址（以SEED为例）：Investigating Critical Frequency Bands and Channels for EEG-Based Emotion Recognition with Deep Neural Networks | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore

官方数据集描述地址（以SEED为例）：SEED Dataset (sjtu.edu.cn)

官网申请地址（以SEED为例）：SEED Dataset (sjtu.edu.cn)

申请流程（以SEED为例）：

因为SEED系列所有数据集申请流程一致，这里仅以SEED为例做参考。

（1）首先在数据集描述地址下，找到Download链接按钮：

链接

（2）在新页面中点击用户协议按钮，并下载。

下载用户协议

（3）将license.pdf转为word后填写以下相关信息，填写好后再转成pdf文件：

许可协议填写信息

（4）点击APPLY按钮，进入申请提交界面

（5）申请后等3天左右即可收到回复。

3、MAHNOB-HCI（HCI-Tagging）数据集

MAHNOB-HCI中包含三种不同类型的数据，这里以HCI-Tagging数据集为例。HCI-Tagging是由30名受试者观看28个电影剪辑和28张图片生成的情感数据集。数据集中包括EEG，ECG，GSR等多个生理信号。每个受试者以1-9的等级对每个电影剪辑的Arousal和Valence值进行评分。

文章地址：A Multimodal Database for Affect Recognition and Implicit Tagging | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore

官方数据集描述地址：HCI Tagging Database - Home (mahnob-db.eu)

数据集数据手册：manualCombined.dvi (mahnob-db.eu)

官网申请地址：HCI Tagging Database - Request User Account (mahnob-db.eu)

申请流程：

（1）在官网申请地址页面点击下载用户协议，

下载用户协议

（2）将eula.pdf转为word，填写相关信息，然后再转为pdf格式。

填写用户协议

（3）在申请页面填写相关信息

填写申请信息

（4）申请后大约在一周后会受到邮件。

4、MOCAS数据集

MOCAS数据集包含生理数据，包括5通道EEG、BVP、GSR和HR等，来自21名参与者进行闭路电视（CCTV）监测任务，旨在引起不同水平的认知负荷。

文章地址：2210.03065 (arxiv.org)

官方数据集描述地址：MOCAS Dataset - Purdue Polytechnic Institute

官网申请地址：MOCAS: A Multimodal Dataset for Objective Cognitive Workload Assessment on Simultaneous Tasks (zenodo.org)

申请流程：

这个数据集需要先自己注册一个zenodo账号，现在你是没有权限下载数据集的，需要给数据集管理团队发邮件（附带许可协议），团队给你注册的帐号授权下载他们数据集的权限，就可以下载数据集了。

（1）首先在数据集描述地址中点击下载用户协议pdf文件。

（2）将eula.pdf文件转为word，填写相关信息，然后再转回pdf格式

（3）注册一个zenodo账号，这好后就可以给数据集官方发邮件了。邮件中介绍的zenodo账户信息尽可能详尽，避免官方找不到账户的情况。（邮件模板可以私信我）

（4）等待官方回复（一天左右），就可以获得账号下下载数据集的权限了。

视频教程：

情绪识别数据集申请流程介绍（DEAP、SEED、MAHNOB-HCI、MOCAS）_哔哩哔哩_bilibili多模态情绪识别数据集申请流程介绍，包括DEAP、SEED、MAHNOB-HCI、MOCAS知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/677539817优快云链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_55684014/article/details/144172483?spm=1001.2014.3001.5501, 视频播放量 21、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 fengbin_ma, 作者简介 心中闪亮，眼里有光，相关视频：图神经网络DGL库详细安装教程，深度学习服务器AutoDL详细使用教程，pytorch_geometric(pyg)详细安装教程，深度学习基础实践（多层神经网络）--Pima印第安人糖尿病数据分析（Pima Indians Diabetes Analysis），基于PPO算法的移动机器人动态环境路径规划设计，外网最新评论：Unitree G1 开源数据集，基于PPO算法的移动机器人静态环境路径规划设计，NEU-DET数据集+YOLOv8，双方情绪稳定，RLBench官方教程2——新任务创建和生成数据集https://www.bilibili.com/video/BV1xDzoYCERx/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=baa6356a9c037a7e524c3f67ae3f244b

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