国科人大作业：多模态情感识别（人机交互方向）.zip

简介：
本作品为国科大课程项目，专注于人机交互领域中多模态情感识别技术的研究与应用开发。通过分析声音和面部表情等多元信息，实现对人类情绪的精准判断，并应用于智能设备和服务之中，提升用户体验和互动效果。 课题背景 1. 目标：本任务的主要目标是在提取了交互者的生理信号后对交互进行情感类的判别。因此，这里的情感识别主要指的是分类问题。此外，这个任务具有较强的实时性特点，主要是基于一秒钟的信号来进行分类。 2. 数据集：该任务提供了两个数据集供研究使用：DEAP和SEED。以下是对这两个数据集的具体描述： - DEAP: 这个数据集是通过让32名实验参与者观看40段随机选取的一分钟左右的音乐视频，记录了参与者的生理信号，并且根据三个维度进行了情感评价，分别是效价、唤醒度以及支配度（分别用1到9之间的整数表示）。所收集的原始生理信号经过预处理后有40个通道的数据。其中前32个通道为脑电EEG数据，第33和第34个通道是眼动EOG信号，其余的则是其他类型的生理信号（但本任务并未使用这些额外的信号）。 - SEED: 由于SEED的具体描述未详细给出，在此仅提及该数据集作为另一可供使用的资源。