腦是人體中最復(fù)雜的器官,對(duì)大腦神經(jīng)機(jī)制的研究是人工智能的基礎(chǔ),是實(shí)現(xiàn)人工智能的重要途徑。情感是人的一種綜合狀態(tài),計(jì)算機(jī)具備智能的標(biāo)志之一是具有識(shí)別情感的能力。目前,對(duì)情感的認(rèn)知與識(shí)別多是同通過(guò)視頻、圖像或短時(shí)聲音完成的。通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間音樂(lè)欣賞來(lái)探究情感的研究較少。因此本課題讓被試進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的音樂(lè)欣賞,誘導(dǎo)被試產(chǎn)生相應(yīng)的情感,記錄情感產(chǎn)生過(guò)程中的腦電信號(hào)。對(duì)該腦電信號(hào),分析人在音樂(lè)欣賞過(guò)程中關(guān)于情感的腦認(rèn)知機(jī)制,并將腦認(rèn)知機(jī)制用于情感識(shí)別工作中,達(dá)到提高情感識(shí)別率的目的。本文完成的工作主要有。通過(guò)長(zhǎng)時(shí)音樂(lè)欣賞的腦認(rèn)知實(shí)驗(yàn)采集相應(yīng)的腦電數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的腦認(rèn)知實(shí)驗(yàn)大多都是基于短時(shí)聲音信號(hào)的,缺乏基于長(zhǎng)時(shí)音樂(lè)誘發(fā)情感的腦電信號(hào)數(shù)據(jù)。因此,設(shè)計(jì)基于長(zhǎng)時(shí)間音樂(lè)欣賞的腦認(rèn)知實(shí)驗(yàn)用于采集相應(yīng)的腦電信號(hào),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理,用于后續(xù)的情感分析與識(shí)別。針對(duì)長(zhǎng)時(shí)音樂(lè)欣賞誘發(fā)的腦電信號(hào)難以分析的問(wèn)題,提出了音樂(lè)事件點(diǎn)這一概念,進(jìn)而使用事件相關(guān)電位技術(shù)分析長(zhǎng)時(shí)音樂(lè)欣賞誘發(fā)的腦電信號(hào)。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)和認(rèn)知科學(xué)驗(yàn)證,證實(shí)通過(guò)音樂(lè)事件點(diǎn)在長(zhǎng)時(shí)音樂(lè)欣賞誘發(fā)的腦電信號(hào)中提取到了ERP成分。使用該方法分析了不同情感狀態(tài)下ERP波形的... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

情感的維度理論模型

通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外的文獻(xiàn)進(jìn)行解析，目前在音樂(lè)情感認(rèn)知方面已有許多成果。目前已有的研究結(jié)果證明腦在對(duì)音樂(lè)要素的認(rèn)知過(guò)程中的確是存在著模塊化的結(jié)構(gòu)，如圖1-2所示。圖中藍(lán)色點(diǎn)表示音高相關(guān)腦區(qū)，紫色的點(diǎn)表示節(jié)奏相關(guān)腦區(qū)，綠色點(diǎn)區(qū)域涉及記憶與識(shí)別腦區(qū)，紅色點(diǎn)區(qū)域?yàn)榍楦姓J(rèn)知腦區(qū)。某一區(qū)域的損傷不會(huì)影響其他區(qū)域?qū)σ魳?lè)要素的加工，說(shuō)明腦具有的相對(duì)獨(dú)立性。圖 1-2 音樂(lè)要素認(rèn)知腦區(qū)圖Schupp 通過(guò)情感圖片來(lái)誘發(fā)青少年情感腦電，通過(guò) ERP 方法來(lái)探究的音樂(lè)誘發(fā)情感的神經(jīng)機(jī)制，他們發(fā)現(xiàn)情感的早期加工與 ERP 成分的前120ms 成分密切相關(guān)[18]。Poikonen 等人采用 ERP 方法來(lái)分析人聽完整的音樂(lè)時(shí)的腦反應(yīng)[19]。他們首先提取了音樂(lè)的底層特征（包括 RMS，brightness，spectralflux 和 zero-crossingrate等）。然后設(shè)計(jì)了一種算法

[28]。每個(gè)半球的大腦皮層被中央溝、外側(cè)溝、頂枕溝分成五個(gè)葉：額葉、顳葉、頂葉、枕葉、島葉，如圖1-3所示。不同的解剖位置對(duì)應(yīng)著不同的功能腦區(qū)，每個(gè)功能腦區(qū)各司其職，具有不同的認(rèn)知功能。各個(gè)腦區(qū)對(duì)應(yīng)的功能如表1-1所示。結(jié)合拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息的信號(hào)處理方法更適用于認(rèn)知功能的深入分析，如現(xiàn)今熱門的腦網(wǎng)絡(luò)研究。


本文編號(hào)：3410912