Advertisement

基于Python的情感识别多模态生理信号.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用Python编程语言，旨在开发一套情感识别系统，通过分析多模态生理信号（如心率、皮肤电反应等）来辨识人类情绪状态。 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。这里的情感识别主要指的是分类问题。此外，该任务具有较强的实时性特点，主要是基于1秒内的信号来进行分类。详细信息可以参考相关文献或资料。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Python的情感识别多模态生理信号.zip
    优质
    本项目采用Python编程语言，旨在开发一套情感识别系统，通过分析多模态生理信号（如心率、皮肤电反应等）来辨识人类情绪状态。 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。这里的情感识别主要指的是分类问题。此外，该任务具有较强的实时性特点，主要是基于1秒内的信号来进行分类。详细信息可以参考相关文献或资料。
     
  • 多模态生理信号情感识别（含代码和报告）
    优质
    本项目通过集成多种生理信号进行情感识别研究，并提供详细的实验代码与分析报告。适用于科研及应用开发。 多模态生理信号情感识别 附代码+报告
     
  • 结合情感情感和面部表情的多模态情感识别
    优质
    本研究探讨了融合情感情感与面部表情分析的多模态技术在情感识别中的应用，旨在提升情感计算的准确性和实用性。 情感情感与面部表情相结合的多模态情感识别技术能够更准确地理解和分析人类的情感状态。这种技术通过结合语音、文本和其他非语言线索（如面部表情）来提高情感识别的准确性。
     
  • 基于Python的多模态情感识别（融合语音与文本，大模型微调）.zip
    优质
    本项目采用Python开发，结合语音和文本数据进行多模态情感分析，并通过微调大型预训练语言模型提升准确率。 该项目是团队成员近期开发的最新成果，代码完整且资料齐全（包括设计文档）。项目源码经过严格测试，功能完善并能正常运行，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等）的学生、教师及科研工作者。它不仅适用于毕业设计、课程作业或初期立项演示，也适合作为学习进阶的工具，初学者遇到问题可随时提问交流。 具备一定基础者可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，并可用于毕业设计或其他学术项目中。对于不熟悉配置和运行的同学提供远程教学支持。 欢迎下载并互相沟通、共同进步！
     
  • 多模态情感识别的研究——基于深度模态融合网络.pdf
    优质
    本文探讨了多模态情感识别技术，并提出了一种基于深度模态融合网络的新方法，以提升跨视觉和听觉数据的情感分析精度。 在情感计算领域，基于深度模态融合网络的多模态情感识别是一个具有挑战性的课题。从音视频多模态数据中提取出能够区分细微情感差异的特征仍然是一个难题。
     
  • SetA.tar.gz_情感识别_一起共用六次_情感生理数据_生理信号_生理数据
    优质
    本资料集名为SetA.tar.gz，包含用于情感识别的研究者共享的情感生理数据。这些数据基于多种生理信号采集而来，如心率、皮肤电导等，旨在促进跨团队研究合作与技术进步。 MIT情感识别数据集可用于实现分类算法，包含四种生理信号数据。
     
  • 基于生理信号的情绪识别手腕穿戴设备
    优质
    本项目研发一款集成了先进算法与传感器技术的手腕式穿戴设备，旨在通过监测心率、皮肤电导等生理参数来精准识别人类情绪状态。该设备结合了便携设计和实时数据分析功能，适用于健康管理、心理辅导及智能交互等领域。 为满足情感计算的需求，设计了一种基于STM32L0的低功耗生理信号采集腕带设备。该设备利用低功耗蓝牙无线通信技术将收集到的生理信号实时传输至支持蓝牙4.0接口的智能终端。通过BP神经网络对这些数据进行分析处理后发现，此装置能够精确地检测心率、皮肤温度和阻抗以及运动状态，并能根据多维度的生理参数识别个体的情绪变化情况。实验数据显示，在紧张、中性和兴奋这三种情绪状态下，该设备达到了95%以上的准确度，为情感计算提供了一种实用且高效的可穿戴解决方案。
     
  • 基于多模态生理信号的飞行员状态预测
    优质
    本研究聚焦于利用多种生理信号（如心率、脑电波）构建模型，旨在准确预测飞行员在飞行任务中的心理与生理状态，以提升航空安全。 本段落主要探讨了通过多模态深度学习网络对飞行员的心理状态（包括分心、工作负荷过大及疲劳）进行分类的方法。在航空领域，飞行员的认知能力对于飞行安全至关重要，因为操作飞机需要高度复杂的认知技能。据数据显示，超过70%的航空事故是由人为错误导致的，并且这些错误往往与飞行员的认知表现有关。 为了防止由心理状态恶化引发的重大安全事故，开发一种能够检测不同心理状态（如分心、工作负荷过大和疲劳）的自动化系统显得十分必要。传统的生物信号数据，包括脑电图(EEG)、心电图(ECG)、呼吸信号以及皮肤电活性(EDA)，已被用来研究飞行员的心理状态变化。 本研究通过结合多种生理信号（即EEG、ECG、呼吸及EDA），并利用多模态深度学习(MDL)网络来创建一个稳健的检测系统。该方法涉及实验设计、数据采集与处理，选择合适的神经网络模型以及基线介绍，并最终评估训练效果。 在具体研究过程中，飞行员可能被安排执行模拟飞行任务以诱发不同心理状态，在此期间记录其生理信号。这些原始数据需要经过预处理步骤（例如去除噪声和滤波），以便提高后续分析的准确性和可靠性。MDL网络能够同时处理不同类型的数据，并通过集成卷积神经网络(CNN)层与循环神经网络(RNN)层来捕捉时间序列模式，从而识别飞行员的心理状态。 在模型训练阶段，通常会采用交叉验证策略评估其泛化能力，并使用诸如准确率、召回率和F1分数等性能指标进行评价。此外，通过与其他基线方法（如传统的机器学习算法或单模态深度学习网络）的比较来进一步证明MDL网络的优势。 总之，这项研究利用多模态生理数据与深度学习技术相结合的方法识别飞行员的心理状态，旨在提高飞行安全性。此技术不仅有助于实时监控飞行员的认知状况，在其他高压力工作环境中也有广泛应用前景。这表明了人机交互效率和安全性的提升具有重要的意义。
     
  • 基于Python的情感分析多模态反事实推理模型框架
    优质
    本研究提出了一种基于Python的创新性情感分析多模态反事实推理模型框架，结合文本与图像数据进行复杂情绪模式探索和预测。该框架利用先进的机器学习技术，旨在提供更深入的理解人类情绪表达及其背后的潜在因素。 【作品名称】：基于 Python 实现多模态情感分析的反事实推理模型框架 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：我们使用 PyTorch 框架进行开发。 Python 版本: 1.7 PyTorch 版本: 1.3.1 安装依赖： ``` pip install -r requirements.txt ``` 训练模型： 训练 CLUE_model: ``` python train.py ```
     
  • 基于DEAP的情感识别方法.zip
    优质
    本研究利用了DEAP数据集，提出了一种新颖的情感识别方法，旨在提高在复杂环境下的情感分析准确度。该方法结合了先进的信号处理技术和机器学习算法，为情绪计算和人机交互领域提供了新的视角和解决方案。 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（asymmetry, ASM） 6. 差分熵（differential entropy, DE）