基于EEG和ERP信号分析的情感认知研究
发布时间：2021-08-17 06:14
脑电（Electroencephalograph,EEG）是记录人类大脑活动的电信号,事件相关电位（Event-Related Potentials,ERP/ERPs）是特定刺激所诱发出的脑电信号,其获得方式通常需要将多个相同事件的EEG信号进行叠加。通过对情感语音和自然界非言语声音所诱发的EEG信号使用认知心理学和信号处理方法进行特性分析,较之单纯使用认知心理学方法或信号处理方法,能获得更深入和更全面的情感认知信息,可为人机交互的深入研究提供理论基础,也可为医生诊断和处置病人提供有价值的参考。因此,基于EEG和ERP信号分析的情感认知研究具有重要的理论意义和实用价值。本文研究方向属于脑认知与语音信息处理交叉学科,主要基于认知心理学方法和信号处理方法对情感脑电信号和情感语音及非言语情感声音信号的分析与处理来综合探索并试图解决情感语音和声音在脑认知过程中的相关问题。首先,为了采集有效的情感脑电信号,给出了实验材料的筛选和预处理方法;其次,采用认知心理学方法,针对情感语音声学参数（基频和时长）的不同以及言语的可理解性与非言语之间的差异,提出它们在情感认知过程中是否存在差异的问题,进行实验设...
【文章来源】：太原理工大学山西省 211工程院校
【文章页数】：156 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
预处理以后的脑电信号
图 6-5 算法运行速度对比Figure 6-5 The Running Speed of Algorithm此外，本文还对四种算法的重构误差和运行速度进行了比较和分析，如图6-4和6-5所示。图6-4是这四种算法的相对误差比较，从图中可以很明显的看出当压缩比 R 0.4时，AICSSS算法和MMOP算法的相对误差比另外两种算法的相对误差都小，且MMOP算法的重构精度最小，但是当压缩比在0.6时，四种算法的重构精度就非常接近了，这说
92图 6-5 算法运行速度对比Figure 6-5 The Running Speed of Algorithm还对四种算法的重构误差和运行速度进行了比较和分析，这四种算法的相对误差比较，从图中可以很明显的看出当法和MMOP算法的相对误差比另外两种算法的相对误差都最小，但是当压缩比在0.6时，四种算法的重构精度就非常
【参考文献】：
期刊论文
[1]抑郁症静息脑电的小波包节点功率谱熵分析[J]. 盖淑萍,刘欣阳,刘军涛,孔壮,徐声伟,蔡新霞. 传感器与微系统. 2017(03)
[2]不同语种及非言语情感声音的ERP研究[J]. 畅江,张雪英,张奇萍,陈宏涛,孙颖,胡凤云. 清华大学学报(自然科学版). 2016(10)
[3]基于压缩感知的电力设备视频图像去噪方法研究[J]. 于华楠,武云瑞,胡绪超. 电测与仪表. 2016(18)
[4]含噪语音压缩感知自适应快速重构算法[J]. 张殿飞,杨震,胡海峰. 信号处理. 2016(09)
[5]基于模糊综合评价法的情感语音数据库的建立[J]. 宋静,张雪英,孙颖,畅江. 现代电子技术. 2016(13)
[6]改进的正交匹配追踪语音增强算法[J]. 周伟栋,杨震,于云. 信号处理. 2016(03)
[7]人类脑计划的研究进展[J]. 王亚,李永欣,黄文华. 中国医学物理学杂志. 2016(02)
[8]情感语音的非线性动力学特征[J]. 姚慧,孙颖,张雪英. 西安电子科技大学学报. 2016(05)
[9]语音情感识别的关键技术[J]. 张雪英,孙颖,张卫,畅江. 太原理工大学学报. 2015(06)
[10]认知心理学告诉你人脑如何表征顺序刺激[J]. 王强强,侯亚楠. 大众心理学. 2015(09)
博士论文
[1]利用脑电及光电联合检测分别研究注意中的定向和执行控制[D]. 孙金燕.华中科技大学 2013
[2]情感语音识别与合成的研究[D]. 孙颖.太原理工大学 2011
[3]基于稀疏表示模型的EEG信号棘波自动检测技术与应用系统研究[D]. 吴敏.南京理工大学 2010
[4]基于生理信号的情感识别方法研究[D]. 温万惠.西南大学 2010
[5]脑电信号分析在神经信息学研究中的应用[D]. 胡萌.浙江大学 2008
硕士论文
[1]PAD情绪模型在情感语音识别中的应用研究[D]. 宋静.太原理工大学 2016
[2]情感语音的非线性特征研究[D]. 姚慧.太原理工大学 2016
[3]基于曲线回归分析的情感语音合成[D]. 刘星星.太原理工大学 2014
[4]字词认知N170成分发展的人工语言训练研究[D]. 郅菲菲.浙江师范大学 2013
[5]基于压缩感知算法的基因表达数据分类的研究[D]. 任丛林.北京交通大学 2012
[6]基于运动想象的脑电信号特征提取及分类算法研究[D]. 李丽君.华南理工大学 2012
[7]汉字视知觉左侧化N170-反映字形加工还是语音编码[D]. 王魁.西南大学 2012
[8]基于脑电的情感识别[D]. 聂聃.上海交通大学 2012
[9]基于压缩感知的脑电信号压缩采样[D]. 周微.南京理工大学 2011
[10]多语种语音情感识别的研究与实现[D]. 汪慧.华侨大学 2008
本文编号：3347229
【文章来源】：太原理工大学山西省 211工程院校
【文章页数】：156 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
预处理以后的脑电信号
图 6-5 算法运行速度对比Figure 6-5 The Running Speed of Algorithm此外，本文还对四种算法的重构误差和运行速度进行了比较和分析，如图6-4和6-5所示。图6-4是这四种算法的相对误差比较，从图中可以很明显的看出当压缩比 R 0.4时，AICSSS算法和MMOP算法的相对误差比另外两种算法的相对误差都小，且MMOP算法的重构精度最小，但是当压缩比在0.6时，四种算法的重构精度就非常接近了，这说
92图 6-5 算法运行速度对比Figure 6-5 The Running Speed of Algorithm还对四种算法的重构误差和运行速度进行了比较和分析，这四种算法的相对误差比较，从图中可以很明显的看出当法和MMOP算法的相对误差比另外两种算法的相对误差都最小，但是当压缩比在0.6时，四种算法的重构精度就非常
【参考文献】：
期刊论文
[1]抑郁症静息脑电的小波包节点功率谱熵分析[J]. 盖淑萍,刘欣阳,刘军涛,孔壮,徐声伟,蔡新霞. 传感器与微系统. 2017(03)
[2]不同语种及非言语情感声音的ERP研究[J]. 畅江,张雪英,张奇萍,陈宏涛,孙颖,胡凤云. 清华大学学报(自然科学版). 2016(10)
[3]基于压缩感知的电力设备视频图像去噪方法研究[J]. 于华楠,武云瑞,胡绪超. 电测与仪表. 2016(18)
[4]含噪语音压缩感知自适应快速重构算法[J]. 张殿飞,杨震,胡海峰. 信号处理. 2016(09)
[5]基于模糊综合评价法的情感语音数据库的建立[J]. 宋静,张雪英,孙颖,畅江. 现代电子技术. 2016(13)
[6]改进的正交匹配追踪语音增强算法[J]. 周伟栋,杨震,于云. 信号处理. 2016(03)
[7]人类脑计划的研究进展[J]. 王亚,李永欣,黄文华. 中国医学物理学杂志. 2016(02)
[8]情感语音的非线性动力学特征[J]. 姚慧,孙颖,张雪英. 西安电子科技大学学报. 2016(05)
[9]语音情感识别的关键技术[J]. 张雪英,孙颖,张卫,畅江. 太原理工大学学报. 2015(06)
[10]认知心理学告诉你人脑如何表征顺序刺激[J]. 王强强,侯亚楠. 大众心理学. 2015(09)
博士论文
[1]利用脑电及光电联合检测分别研究注意中的定向和执行控制[D]. 孙金燕.华中科技大学 2013
[2]情感语音识别与合成的研究[D]. 孙颖.太原理工大学 2011
[3]基于稀疏表示模型的EEG信号棘波自动检测技术与应用系统研究[D]. 吴敏.南京理工大学 2010
[4]基于生理信号的情感识别方法研究[D]. 温万惠.西南大学 2010
[5]脑电信号分析在神经信息学研究中的应用[D]. 胡萌.浙江大学 2008
硕士论文
[1]PAD情绪模型在情感语音识别中的应用研究[D]. 宋静.太原理工大学 2016
[2]情感语音的非线性特征研究[D]. 姚慧.太原理工大学 2016
[3]基于曲线回归分析的情感语音合成[D]. 刘星星.太原理工大学 2014
[4]字词认知N170成分发展的人工语言训练研究[D]. 郅菲菲.浙江师范大学 2013
[5]基于压缩感知算法的基因表达数据分类的研究[D]. 任丛林.北京交通大学 2012
[6]基于运动想象的脑电信号特征提取及分类算法研究[D]. 李丽君.华南理工大学 2012
[7]汉字视知觉左侧化N170-反映字形加工还是语音编码[D]. 王魁.西南大学 2012
[8]基于脑电的情感识别[D]. 聂聃.上海交通大学 2012
[9]基于压缩感知的脑电信号压缩采样[D]. 周微.南京理工大学 2011
[10]多语种语音情感识别的研究与实现[D]. 汪慧.华侨大学 2008
本文编号：3347229
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