emotion-recognition:基于EEG的情绪识别源码

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简介：
本项目为一个基于EEG信号的情绪识别系统源代码。通过解析和分析脑电波数据，实现对人类情绪状态的自动检测与分类，适用于情感计算、人机交互等领域研究。情绪识别项目使用脑电图（EEG）信号来进行情感分析。该项目利用了由伦敦玛丽皇后大学提供的DEAP数据集中的.EEG.mat文件。其目标是评估脑电信号在“情感计算”领域中作为不同情绪状态标识的潜力。该数据集中包含了32名参与者的生理指标，每位参与者观看了40个一分钟长的音乐视频片段，并在此过程中记录了他们的生理信号反应。之后，这些参与者根据效价、唤醒度、喜好和支配性四个维度对每段观看体验进行了评分。在采集到的数据中包括了40种特征——32通道的EEG读数；另外还有8个外围指标如皮肤温度，呼吸幅度，眼电图（EOG），心电图（ECG）等数据记录，但这些额外信息在此项目研究范围内并不被使用。所有脑电信号均按照10-20系统进行采集，并且在标准条件下对32通道的EEG进行了记录。对于来自DEAP数据库中的原始EEG信号，在后续的数据预处理阶段已经完成了一系列必要的步骤来确保数据的质量和准确性，以便于进一步的情绪识别研究工作开展。

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emotion-recognition:基于EEG的情绪识别源码

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本项目为一个基于EEG信号的情绪识别系统源代码。通过解析和分析脑电波数据，实现对人类情绪状态的自动检测与分类，适用于情感计算、人机交互等领域研究。情绪识别项目使用脑电图（EEG）信号来进行情感分析。该项目利用了由伦敦玛丽皇后大学提供的DEAP数据集中的.EEG.mat文件。其目标是评估脑电信号在“情感计算”领域中作为不同情绪状态标识的潜力。该数据集中包含了32名参与者的生理指标，每位参与者观看了40个一分钟长的音乐视频片段，并在此过程中记录了他们的生理信号反应。之后，这些参与者根据效价、唤醒度、喜好和支配性四个维度对每段观看体验进行了评分。在采集到的数据中包括了40种特征——32通道的EEG读数；另外还有8个外围指标如皮肤温度，呼吸幅度，眼电图（EOG），心电图（ECG）等数据记录，但这些额外信息在此项目研究范围内并不被使用。所有脑电信号均按照10-20系统进行采集，并且在标准条件下对32通道的EEG进行了记录。对于来自DEAP数据库中的原始EEG信号，在后续的数据预处理阶段已经完成了一系列必要的步骤来确保数据的质量和准确性，以便于进一步的情绪识别研究工作开展。

语音情感识别：Speech-Emotion-Recognition

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《语音情感识别》（Speech-Emotion-Recognition）系统通过分析人的声音特征来判断说话人的情绪状态，广泛应用于人机交互、心理学研究等领域。语音情感识别麦克风的安装需求：在命令提示符下移动到项目的根文件夹，并运行以下命令： ``` $ pip install -r requirements.txt ``` 这将安装项目所需的所有库。正在运行的项目步骤如下： 1. 在命令提示符中，进入项目的根目录。 2. 运行下面的命令来启动应用： ``` python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py createsuperuser python manage.py runserver ``` 3. 打开浏览器并访问服务器地址。注意事项： - 可以通过移动到/admin路径在浏览器上进行数据库管理。 - 请确保在具有麦克风的设备上运行此服务，因为情感预测依赖于该设备上的音频输入。

基于EEG的情绪识别中的PNN应用

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本研究探讨了在情绪识别领域中使用PNN（概率神经网络）结合EEG信号的有效性，旨在提高不同情感状态下的分类准确率。基于脑电图（EEG）的情绪识别技术通过分析大脑的电信号来判断用户的情绪状态，在人机交互系统中的应用越来越受到重视。由于情绪在人类社会互动中扮演着关键角色，尝试将情感融入到HCI系统的努力已经引起了广泛的关注和研究兴趣。这种自动化的情感识别使得这些系统更加智能化且便于使用。本项研究表明了概率神经网络（PNN）用于分析观看音乐视频时由EEG信号引起的情绪变化的有效性，并利用公开的DEAP情绪数据库进行了验证。从四个频率带（theta、alpha、beta 和 gamma）中提取出的EEG功率值作为特征，结果显示较高频段(beta和gamma)在分类中的作用比低频段(theta和alpha)更为显著。采用PNN进行分析后，在愉快程度(valence)上的平均准确率为81.21%，而在唤醒水平(arousal)上则为81.26%。这些结果与支持向量机（SVM）的结果相当，表明了该方法的有效性。此外，为了使技术更易于应用到实际场景中，研究者还提出了一种基于ReliefF算法的通道选择策略以减少所需电极数量；结果显示，在使用PNN时仅需9个(针对valence)和8个(针对arousal)最佳通道即可达到最大分类准确率的98%，相比之下SVM则需要更多的电极（分别为19个和14个）。关键词包括情绪识别、脑电图EEG、概率神经网络PNN、ReliefF算法以及通道选择。引言部分首先强调了社会交互中情感的重要性，并回顾了自Picard于1995年提出“情感计算”概念以来的研究进展，指出自动化的必要性并讨论现实应用中的挑战。文中提到使用PNN进行情绪识别的优势在于其简单、高效的特性，使其非常适合处理EEG数据。通过从四种不同频率带提取特征，并利用这些特征训练模型来实现对愉快程度和唤醒水平的分类任务。研究中提出的通道选择算法旨在降低实际设备复杂性并提高用户体验，在减少电极数量的同时保持高精度的情绪识别能力。这为未来构建更加高效实用的情感识别系统提供了重要指导，能够促进该技术在更广泛应用场景中的应用和发展。

自动情绪识别在DEAP数据集上的应用：基于EEG...

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本文探讨了在DEAP数据集上利用EEG信号进行自动情绪识别的研究，通过分析脑电波模式以实现对个体情绪状态的有效检测与分类。 DEAP数据集自动情感识别项目利用来自DEAP数据集的EEG信号，通过集成的一维CNN、LSTM以及2D和3D CNN，并结合带有LSTM的级联CNN来将情绪分类为四类。

面部表情识别工具的Python原型：基于Tensorflow、Keras和OpenCV的Facial Emotion Recognition

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本项目开发了一个利用Python语言，结合TensorFlow、Keras及OpenCV库的面部情感识别工具。该原型通过分析面部特征来判断用户情绪状态，为人工智能应用提供强有力的情感计算支持。面部情绪识别（FER）是一个基于Python的原型项目，使用Tensorflow、Keras和OpenCV作为机器学习/深度学习及可视化的基础框架。在我目前于奥地利林茨约翰内斯开普勒大学计算机感知研究所进行的研究中，这个FER原型是为我的学士学位项目设计。主要动机在于熟悉通用的ML（如TensorFlow）框架，并利用我在学校学到的基本机器学习知识。面部情绪识别是一个重要的任务，因为它在自动反馈生成、人机交互等多个领域都有应用价值。对于此项目的期望应保持合理：由于这只是个原型，因此不应期待找到一个精度达到100%的训练模型。实际上，所提供的模型得分较低。此外，使用小数据集进行过度拟合和训练可能会让人感到厌烦。然而，在用户界面中以相机或图像模式与提供的系统互动会很有趣，并且尽管最终统计值可能不高，但原型的实际性能令人满意。整个项目配有详细的文档说明，以便于理解和操作。

基于SVM的EEG脑电波情绪识别机器学习方法.rar

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本研究采用支持向量机（SVM）算法，通过分析EEG脑电信号来识别不同的情绪状态，提出了一种高效的情绪识别机器学习方法。基于支持向量机（SVM）的机器学习方法用于脑电信号（EEG）的情绪识别的代码和数据。

基于EEG的情绪识别利用无监督深度特征学习

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本研究探讨了通过无监督深度学习技术从EEG信号中提取情绪相关特征的方法，以实现更准确、高效的情绪识别。基于EEG的情绪识别采用无监督深度特征学习方法。

Speech Emotion Recognition: Implementation of Speech-Emotion-Recognition...

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本文介绍了一种实现语音情感识别的方法和系统。通过分析音频信号的情感特征，该技术能够准确地识别出人类言语中的情绪状态。语音情感识别采用LSTM、CNN、SVM、MLP方法并通过Keras实现。改进了特征提取方式后，识别准确率提高到了约80%。原来的版本存档在特定位置。项目结构如下： - `models/`：模型实现目录 - `common.py`：所有模型的基类 - `dnn/`： - `dnn.py`：神经网络模型的基类 - `cnn.py`：CNN模型 - `lstm.py`：LSTM模型 - `ml.py` 环境要求： - Python: 3.6.7 - Keras: 2.2.4

情绪识别源码实例，基于表情的情感计算.rar

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本资源提供了一个基于面部表情进行情感计算的情绪识别系统源代码示例。通过分析用户的表情数据来判断其情绪状态，适用于研究和开发相关应用。【核心代码】 ├── emotic-main │ ├── LICENSE │ ├── README.md │ ├── __pycache__ │ │ ├── emotic.cpython-37.pyc │ │ ├── emotic.cpython-38.pyc │ │ ├── emotic_dataset.cpython-38.pyc │ │ ├── inference.cpython-38.pyc │ │ ├── inference_emotic.cpython-37.pyc │ │ ├── inference_emotic.cpython-38.pyc │ │ ├── loss.cpython-38.pyc │ │ ├── prepare_models.cpython-38.pyc │ │ ├── test.cpython-38.pyc │ │ └── train.cpython-38.pyc │ ├── debug_exp │ │ ├── config.txt

实时情绪识别：情绪识别系统

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实时情绪识别系统是一种先进的技术工具，能够通过分析语音、面部表情和文本等数据来源，准确快速地辨识个人的情绪状态。该系统在客户服务、心理健康等领域有着广泛的应用前景。项目名称：情感识别描述：我们的人脸情绪参差不齐，因此我们需要证明自己存在这些情绪的可能性。那么什么是情感识别呢？情感识别是一种软件技术，它允许程序通过高级图像处理来“读取”人脸上的情感表达。公司一直在尝试将复杂的算法与过去十年中出现的图像处理技术相结合，以便更多地了解人脸的图像或视频所传达的情绪信息。这不仅包括单一情绪的表现形式，还包括一张脸可能同时表现出多种情感的可能性。装置：使用以下命令安装依赖项： ```pip install -r requirements.txt``` 用法说明：该程序将创建一个窗口来显示网络摄像头的画面。