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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣州大學(xué)申請的專利基于EEG的音樂誘發(fā)情緒識別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115686208B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211338275.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F3/01；該發(fā)明授權(quán)基于EEG的音樂誘發(fā)情緒識別方法及系統(tǒng)是由王力;黎瑾;詹倩倩;馮玉杰;張準(zhǔn);黃明陽設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-10-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于EEG的音樂誘發(fā)情緒識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及情緒識別技術(shù)領(lǐng)域，且公開了基于EEG的音樂誘發(fā)情緒識別方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S11、設(shè)計一種基于音樂刺激情緒的BCI實驗范式，音樂刺激包括兩種類型，愉悅快樂型和悲傷沉痛型；S12、利用E?prime設(shè)計實驗任務(wù)界面，包括注視界面、音樂刺激界面、反饋界面、休息界面；實驗開始之前，屏幕中央會顯示指導(dǎo)語，讓被試者充分了解實驗規(guī)則，正式采集數(shù)據(jù)前受試者調(diào)整好情緒并處于身心放松的狀態(tài)，帶好耳機做好實驗準(zhǔn)備。該基于EEG的音樂誘發(fā)情緒識別方法及系統(tǒng)，設(shè)計了一種音樂刺激情緒的腦機接口實驗范式，相對于其他刺激情緒方式來說，音樂刺激更加能使受試者處于一個輕松穩(wěn)定的狀態(tài)，更利于情緒治療，對抑郁癥治療來說有很好的前景。

本發(fā)明授權(quán)基于EEG的音樂誘發(fā)情緒識別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于EEG的音樂誘發(fā)情緒識別方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、設(shè)計實驗范式以及采集腦電數(shù)據(jù)；S11、設(shè)計一種基于音樂刺激情緒的BCI實驗范式，音樂刺激包括兩種類型，愉悅快樂型和悲傷沉痛型；S12、利用E-prime設(shè)計實驗任務(wù)界面，包括注視界面、音樂刺激界面、反饋界面、休息界面；S13、實驗開始之前，屏幕中央會顯示指導(dǎo)語，讓被試者充分了解實驗規(guī)則，正式采集數(shù)據(jù)前受試者調(diào)整好情緒并處于身心放松的狀態(tài)，帶好耳機做好實驗準(zhǔn)備；S14、實驗開始時，屏幕中央會出現(xiàn)一個持續(xù)3秒的加號“+”，提示受試者做好準(zhǔn)備進(jìn)入情緒，接著出現(xiàn)音樂符號時開始播放音樂，音樂播放60秒，然后屏幕提示5秒“請受試者對音樂類型進(jìn)行評價”，受試者認(rèn)為該音樂為正性則按“9”鍵，認(rèn)為該音樂為負(fù)性按“1”鍵，若判斷不出則按“5”鍵，最后屏幕中央顯示一個持續(xù)時間為2秒的星號“*”，在此期間受試者休息并調(diào)整好情緒；S2、對采集的EEG信號進(jìn)行預(yù)處理；S21、通過測量電極獲得受試者進(jìn)行的三組腦電數(shù)據(jù)，基于時刻標(biāo)簽數(shù)據(jù)將愉悅歡快的音樂和悲傷沉痛型音樂整理成兩類數(shù)據(jù)集，首先利用50Hz陷波器對原始EEG信號進(jìn)行處理；S22、利用一個6階的巴特沃斯濾波器在1-50Hz范圍內(nèi)對EEG信號進(jìn)行濾波，依據(jù)測量電極的時刻標(biāo)簽，對腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行分段處理，取音樂播放60秒時間段進(jìn)行處理，然后對所有電極進(jìn)行時頻分析，畫出兩類數(shù)據(jù)16個電極的功率譜密度圖以及兩類音樂數(shù)據(jù)的功率譜密度差值圖；S23、根據(jù)功率譜密度圖以及兩類情緒功率譜差值圖，得到電極P4在15-25Hz頻段內(nèi)兩類情緒的差異變化，取第P4電極的9次積極情緒實驗數(shù)據(jù)和9次消極情緒實驗數(shù)據(jù)在15-25Hz的疊加頻率作為兩個樣本，對兩個樣本進(jìn)行配對t檢驗，得出P0.05，證明兩類情緒差異；S24、考慮帶通濾波器濾波范圍調(diào)整為15-25Hz，確定能量變化的頻率范圍后，將濾波后的60秒音樂播放內(nèi)的數(shù)據(jù)能量設(shè)為A，提示發(fā)生前參考時間段能量設(shè)為R，60秒數(shù)據(jù)內(nèi)能量相對于提示發(fā)生前的能量波動百分?jǐn)?shù)D為 S3、取音樂播放期間的60秒進(jìn)行特征提取；S31、將時域信息轉(zhuǎn)換為時頻信息，對每一組每一導(dǎo)信號做短時傅里葉變換，采用漢寧窗作為窗函數(shù)，并將窗口大小設(shè)為1秒，時域采樣頻率為250Hz，頻域采樣頻率為512Hz，每個頻段的特征中含有的情緒信息又有所差別如此一來，每1秒內(nèi)的時域信息會做一個傅里葉變換轉(zhuǎn)換到頻域上去，這樣對于每一類情緒數(shù)據(jù)，得到9*60*250＝135000個采樣點；S32、取出Delta頻段1—4Hz、Theta頻段4—8Hz、Alpha頻段8—13Hz、Beta頻段13—30Hz和Gamma頻段30—50Hz這五個和生理心理活動密切相關(guān)的頻段，對單一頻段提取差分熵頻域特征得到16個微分熵DE特征，對五個頻段提取差分熵特征，每組數(shù)據(jù)提取到了16*5＝80個微分熵DE特征；S4、利用PCA方法對特征進(jìn)行降維；S41、先對數(shù)據(jù)進(jìn)行去中心化的規(guī)范處理，每個變量減去各自的平均值，這樣可以將數(shù)據(jù)的中心歸到零點位置，即均值為0；S42、計算中心化后的樣本X的協(xié)方差矩陣；S43、計算協(xié)方差矩陣的特征值并按照從大到小的順序排列；S44、計算特征值對應(yīng)的特征向量，取前p個特征值對應(yīng)的特征向量構(gòu)成投影矩陣；S45、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到上述投影矩陣構(gòu)建的新空間中，從而達(dá)到降維的目的；S5、對降維后的數(shù)據(jù)按照十折交叉驗證劃分訓(xùn)練集和測試集，對數(shù)據(jù)進(jìn)行SVM二分類得到6位被試者分別在Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma以及五個頻段的平均分類準(zhǔn)確率。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人廣州大學(xué)，其通訊地址為：510006 廣東省廣州市大學(xué)城外環(huán)西路230號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。