机器学习——DEAP数据集

时间:2024-04-14 18:00:12

DEAP数据集介绍

DEAP(Database for Emotion Analysis usingPhysiological Signals),该数据库是由来自英国伦敦玛丽皇后大学,荷兰特温特大学,瑞士日内瓦大学,瑞士联邦理工学院的Koelstra 等人通过实验采集到的,用来研究人类情感状态的多通道数据,可以公开免费获取。该数据库是基于音乐视频材料诱发刺激下产生的生理信号,记录了32名受试者,观看40分钟音乐视频(每一个音乐视频1分钟)的生理信号和受试者对视频的Valence, Arousal, Dominance,Liking的心理量表,同时也包括前22名参与者的面部表情视频。该数据库可以研究多模态下的生理信号,对情绪脑电的研究具有非常重要的意义。

生理信号采用512Hz采样,128Hz复采样(官方提供了经过预处理的复采样数据)每个被试者的生理信号矩阵为40408064(40首实验音乐,40导生理信号通道,8064个采样点)其中40首音乐均为时长1分钟的不同种类音乐视频,40导生理信号包括10-20系统下32导脑电信号、2 导眼电信号(1导水平眼电信号,1导竖直眼电信号)[眼电信号EOG]、2导肌电信号(EMG)、1导GSR信号(皮电)、1导呼吸带信号、1导体积描记器、1导体温记录信号。8064则是128Hz采样率下63s的数据,每一段信号记录前,都有3s静默时间。
在采集的40个生理信号通道中,前32个通道采集的为脑电信号,脑电通道按照国际10-20系统选择32个通道的位置,分别为Fp1、AF3、F3、F7、FC5、FC1、C3、T7、CP5、CP1、P3、P7、PO3、O1、Oz、Pz、Fp2、AF4、Fz、F4、F8、FC6、FC、Cz、C4、T8、Cp6、Cp2、P4、P8、PO4、O2。10-20系统如下图所示。
机器学习——DEAP数据集

脑电采集的具体流程如下图所示,主要包括以下几个步骤:

(1)实验进展程度的序号。在屏幕上会持续2秒钟,向参与者提示当前正在进行的是第几个视频顺序;

(2)基准记录(baseline recording)的采集。此过程会持续5秒钟,屏幕上会有一个十字架提示符号,此时参与者尽量保持平静,记录脑电信号开始的标记;

(3)音乐视频播放。此过程会持续63秒,前3秒是每次视频转换的时间,后60秒是音乐视频真正播放的时间,参与者在此过程中,需要尽量保持身体平衡,减少移动;

(4)自我评估打分。参与者在观看完一次视频后,需要及时的进行自我评估,采用自我评估(Self-assessmentManikins,SAM)问卷调查表。此过程会持续将近15秒左右。参与者在进行评估时,需要根据每次看完音乐视频后的真实情感体验;

(5)开始下一个实验。重复第(3)~(4)步,直到40个音乐视频材料全部播放完为止。

每个参与者需要进行40次实验,并且在每次实验结束后都要进行及时的自我评估,每个参与者需要在SAM问卷调查表上进行40次自我评估。

SAM 情绪类别评估通过形象化的人物模型代表不同状态下的情绪,愉悦度(Valence)和唤醒度(Arousal)来度量两种类别的情绪状态,愉悦度表示人的心情愉悦程度,变化范围由消极状态(Negative)逐渐过渡到积极状态(Positive),对应的是由数字1到9的打分尺度来衡量;唤醒度表示人的状态兴奋程度,变化范围由平静状态(Calm)逐渐过渡到兴奋状态(Excited),对应的也是由数字1到9的打分尺度来衡量。每位参与者需要在每次实验后选择代表情绪的分值。参与者每次在观看不同的视频后产生的不同情绪,都可以进行SAM标准来量化,用作后面的情绪分类的类别和识别分析。

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