连续音乐情感识别中脑电与音乐特征的融合
人工智能
2016-12-01 v1 人机交互
摘要
音乐聆听中的情感估计正面临捕捉听者情感变化的挑战。近年来，已有尝试利用多模态融合，结合音乐内容与从听者捕捉的生理信号，以提升情感识别的性能。本文研究了在识别随时间变化的唤醒度和效价二分类时，脑电图（EEG，一种以高时间分辨率捕捉脑波的工具）信号与音乐特征在决策层的融合。我们的实证结果表明，融合可超越仅使用EEG模态（该模态受个体间差异影响）的情感识别性能，这提示了多模态融合在提高音乐情感识别准确性方面的前景。
引用
@article{arxiv.1611.10120,
title = {Fusion of EEG and Musical Features in Continuous Music-emotion Recognition},
author = {Nattapong Thammasan and Ken-ichi Fukui and Masayuki Numao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.10120},
year = {2016}
}
备注
The short version of this paper is accepted to appear as an abstract in the proceedings of AAAI-17 (student abstract and poster program)