DEAP dataset|情绪分析数据集|EEG信号数据集

该数据集用于基于EEG信号的情绪分类，通过记录32名参与者观看40个音乐视频时的EEG和外围生理信号。参与者对每个视频在唤醒度、效价、喜欢/不喜欢、支配性和熟悉度方面进行评分。数据集包含所有记录的信号数据、部分参与者的正面视频以及参与者的主观评分。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

DEAP 数据集

数据集目的

用于基于 EEG 信号的情绪分类，以实现高精度的机器学习技术应用。

实验设计

• 参与者：32 名
• 刺激材料：40 个音乐视频片段
• 数据收集：记录了参与者的 EEG 信号和外围生理信号
• 主观评价：参与者对每个视频片段进行了唤醒度、愉悦度、喜好度、支配度和熟悉度的评分
• 额外记录：对 22 名参与者的正面视频也进行了记录

数据集内容

• 所有记录的信号数据
• 部分参与者的正面视频
• 参与者的主观评分

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在构建DEAP数据集时，研究者采用了音乐视频片段作为视觉刺激，以诱发不同的情绪反应。具体而言，32名参与者在观看40个精选的音乐视频时，其脑电图（EEG）和外周生理信号被记录下来。此外，22名参与者的正面面部视频也被同步记录。参与者在观看每个视频后，还需对其进行唤醒度、愉悦度、喜好度、支配度和熟悉度等方面的主观评分。这些多模态数据共同构成了DEAP数据集的基础。

特点

DEAP数据集的显著特点在于其多模态数据的丰富性和情绪评分的细致性。该数据集不仅包含了脑电图信号和外周生理信号，还涵盖了部分参与者的面部视频记录，为情绪分析提供了多维度的数据支持。此外，参与者对每个视频的主观评分，如唤醒度、愉悦度等，为情绪分类提供了直接的标注信息，增强了数据集在监督学习中的应用价值。

使用方法

使用DEAP数据集进行情绪分析时，首先需将数据集存储在指定文件夹中，如'data/'目录下。随后，通过运行'runFile.py'文件，可以启动数据处理和模型训练流程。该数据集适用于基于脑电图信号的情绪分类任务，尤其在监督机器学习框架下，能够有效提升情绪识别的准确性。研究者可以根据具体需求，调整模型参数和数据预处理步骤，以优化情绪分类效果。

背景与挑战

背景概述

DEAP数据集是在情感分析领域中的一项重要研究成果，由主要研究人员通过记录32名参与者在观看40个精选音乐视频时的脑电图（EEG）信号和外周生理信号而创建。该数据集的核心研究问题在于利用EEG信号进行情感分类，旨在通过机器学习技术实现高精度的情感识别。参与者对每个视频的唤醒度、愉悦度、喜好度、支配度和熟悉度进行了主观评分，为情感分析提供了丰富的数据支持。此数据集的创建不仅推动了情感计算领域的发展，也为脑机接口和心理健康研究提供了宝贵的资源。

当前挑战

DEAP数据集在构建过程中面临了多项挑战。首先，情感的诱发和测量具有高度主观性，不同参与者对同一刺激的反应可能存在显著差异，这增加了数据处理的复杂性。其次，EEG信号的噪声和伪影问题对数据质量构成了威胁，需要先进的数据清洗和预处理技术。此外，如何有效地将EEG信号与情感状态进行关联，是实现高精度情感分类的关键挑战。最后，数据集的规模和多样性虽然为研究提供了丰富的资源，但也对机器学习模型的泛化能力和计算效率提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

在情感分析领域，DEAP数据集被广泛用于基于脑电图（EEG）信号的情感分类任务。通过记录32名参与者在观看40个音乐视频时的EEG信号和外周生理信号，该数据集为研究人员提供了一个丰富的数据资源，以探索和开发用于情感识别的机器学习模型。

实际应用

在实际应用中，DEAP数据集为开发情感感知系统提供了宝贵的数据支持。例如，在人机交互、心理健康监测和娱乐产业中，基于EEG信号的情感识别技术可以用于实时情感反馈、个性化内容推荐和心理状态评估，从而提升用户体验和生活质量。

衍生相关工作

基于DEAP数据集，许多研究工作得以展开，包括但不限于情感识别算法的优化、多模态情感分析以及情感计算模型的跨领域应用。这些衍生工作不仅丰富了情感计算的理论体系，也为实际应用提供了技术支持和创新思路。