用心電信號(hào)分析音樂對(duì)負(fù)性情感的調(diào)節(jié).pdf

1、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)

2、節(jié)作用。
　　文中的主要研究?jī)?nèi)容以及結(jié)論有：
　?。?）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)。
　?。?）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）

3、、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)。
　?。?）對(duì)負(fù)性情感調(diào)節(jié)問題的研

4、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)。
　?。?）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)