本文關(guān)鍵詞：用心電信號(hào)分析音樂對(duì)負(fù)性情感的調(diào)節(jié)

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【摘要】：眾所周知,人們的日常生活中,音樂不僅能夠激發(fā)人相應(yīng)的情緒,并且還能夠調(diào)節(jié)人們的情感。然而,目前很少有從生理信號(hào)的特征變化上來(lái)研究音樂對(duì)情感調(diào)節(jié)的作用。情感計(jì)算作為一個(gè)高度綜合化的新興研究領(lǐng)域,目的是賦予計(jì)算機(jī)識(shí)別、理解和適應(yīng)人類的情感能力,進(jìn)而建立和諧的人際交互環(huán)境。而生理信號(hào)作為情感計(jì)算領(lǐng)域的一個(gè)重要研究媒介,已被證明能夠客觀、真實(shí)的反映人類的情感。因此,本文結(jié)合情感計(jì)算的相關(guān)研究,利用心電信號(hào)分析音樂對(duì)人情感的影響以及對(duì)負(fù)性情感的調(diào)節(jié)作用。文中的主要研究?jī)?nèi)容以及結(jié)論有:(1)選取了有效的音樂素材,包括愉悅、興奮、恐懼、悲傷四種情感音樂。設(shè)計(jì)了音樂情感誘發(fā)實(shí)驗(yàn)方案,采集了在四種音樂類型下及基線狀態(tài)下被試的心電信號(hào)數(shù)據(jù),建立起了音樂誘發(fā)的情感心電信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)。(2)在心電信號(hào)數(shù)據(jù)分析上,采取線性特征和非線性特征相結(jié)合的方法,共提取了38個(gè)有效特征。這些特征主要包括小波特征(DB3小波4層分解,提取每層高頻和低頻系數(shù)的均值、方差、能量)、嵌入維、時(shí)間延遲、最大Lyapunov指數(shù)、Lempel-Ziv復(fù)雜度、近似熵、Hurst指數(shù)以及遞歸圖定量分析等。在音樂和平靜之間、音樂和音樂之間的情感分類上,均利用Relief特征選擇算法,對(duì)38個(gè)特征進(jìn)行權(quán)重排序,得到了各個(gè)分類問題上的最優(yōu)特征組合。最后在情感四分類中,利用最優(yōu)特征組合并結(jié)合SVM分類,取得了70%的四分類平均識(shí)別率,并建立了四分類情感模型,為下一步的負(fù)性情感調(diào)節(jié)打下基礎(chǔ)。(3)對(duì)負(fù)性情感調(diào)節(jié)問題的研究中,設(shè)計(jì)了先誘發(fā)后調(diào)節(jié)的實(shí)驗(yàn)方案。通過恐怖音樂先喚起被試的負(fù)性情緒,隨后采用能喚起被試愉悅情感的音樂對(duì)實(shí)驗(yàn)組中被試進(jìn)行情感調(diào)節(jié),對(duì)控制組中被試不做任何操作(自然恢復(fù))。在負(fù)性情感調(diào)節(jié)試驗(yàn)中,我們同樣記錄下被試在基線、自然恢復(fù)及愉悅音樂調(diào)節(jié)恢復(fù)下的心電信號(hào),建立起心電信號(hào)的情感調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)庫(kù)。(4)利用情感四分類研究中建立好的模型,首先判斷被試是否喚起了恐懼情緒,隨后通過時(shí)間窗依次輸入被試在自然恢復(fù)和愉悅音樂調(diào)節(jié)恢復(fù)中的心電信號(hào)特征,得到了兩類恢復(fù)信號(hào)被判定為恐懼情緒的實(shí)時(shí)概率曲線圖。結(jié)果表明,在有愉悅音樂調(diào)節(jié)下,被試被判定為恐懼的持續(xù)時(shí)間明顯短于自然恢復(fù)調(diào)節(jié)。為了從心電信號(hào)特征變化上研究音樂對(duì)負(fù)性情感的調(diào)節(jié)作用,我們依次分析了最優(yōu)特征組合中,每個(gè)特征在音樂調(diào)節(jié)恢復(fù)和自然恢復(fù)中的變化,并得到了一定的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,即愉悅音樂調(diào)節(jié)下和自然恢復(fù)下相比,心電信號(hào)的特征具有相同的變化趨勢(shì),但在愉悅音樂調(diào)節(jié)下,其特征變化趨勢(shì)均出現(xiàn)了提前變化的現(xiàn)象。
【學(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN911.6

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本文編號(hào)：1170867