Распознавание эмоций на основе физиологических изменений при прослушивании музыки

До сих пор физиологическим сигналам при распознавании эмоций уделялось значительно меньше внимания по сравнению с аудиовизуальными каналами эмоций, такими как мимика или речь. В данной статье исследуется потенциал физиологических сигналов как надежных каналов для распознавания эмоций. Обсуждаются все существенные этапы автоматической системы распознавания, от записи физиологического набора данных до основанной на признаках многоклассовой классификации. Для сбора физиологического набора данных от нескольких испытуемых в течение многих недель мы использовали метод музыкальной индукции, который спонтанно приводит испытуемых к реальным эмоциональным состояниям без искусственной лабораторной среды. Для измерения изменений использовались четырехканальные биосенсоры, регистрировавшие электромиограмму, электрокардиограмму, проводимость кожи и дыхание. Предлагается широкий спектр физиологических признаков из различных областей анализа, включая временной/частотный анализ, энтропию, геометрический анализ, суббандовые спектры, многомасштабную энтропию и др., с целью выявления наиболее релевантных эмоциям признаков и корреляции их с эмоциональными состояниями. Наиболее информативные извлеченные признаки подробно указаны, и их эффективность подтверждена результатами классификации. Классификация четырех музыкальных эмоций (положительная/высокая активация, отрицательная/высокая активация, отрицательная/низкая активация, положительная/низкая активация) выполнена с использованием расширенного линейного дискриминантного анализа (pLDA). Более того, используя дихотомическое свойство двумерной модели эмоций, мы разработали новую схему мультиуровневой дихотомической классификации, специфичной для эмоций (EMDC), и сравнили ее производительность с прямой многоклассовой классификацией с помощью pLDA. С помощью схемы EMDC достигнута улучшенная точность распознавания: 95% для субъект-зависимой и 70% для субъект-независимой классификации.