探索DEAP数据库：多模态情绪分析研究利器

它是由英国伦敦玛丽皇后大学、荷兰特温特大学、瑞士日内瓦大学和瑞士联邦理工学院的研究团队Koelstra等人通过实验采集的。该数据库包含了基于音乐视频材料诱发刺激下产生的生理信号，记录了32名受试者观看40分钟音乐视频（每个视频1分钟）的生理信号和受试者对视频的Valence（愉悦度）、Arousal（唤醒度）、Dominance（支配度）、Liking（喜好度）的心理量表评分。此外，还包含了前22名参与者的面部表情视频。 该数据库对于研究多模态下的生理信号具有重要意义，尤其是在情绪脑电的研究领域。它收集了大量有关人类情绪反应的数据，包括生理信号和主观评价，为情绪识别算法的开发提供了宝贵的实验数据。 生理信号的采集采用了512Hz的高频率采样，并提供了128Hz复采样的预处理数据。每个被试者的生理信号矩阵为40*40*8064，具体包括以下内容： - 40首实验音乐，每首音乐视频时长为1分钟，每首音乐代表一个实验刺激。 - 40导生理信号通道，其中包含： - 32导脑电信号（EEG），使用国际10-20系统采集，反映了大脑活动。 - 2导眼电信号（EOG），分别记录水平和竖直方向的眼动。 - 2导肌电信号（EMG），用于检测面部肌肉的活动。 - 1导GSR信号，即皮肤电反应（Galvanic Skin Response），反映交感神经系统的活动。 - 1导呼吸带信号，用于记录呼吸活动。 - 1导体积描记器信号，可能用于测量血管容积变化。 - 1导体温记录信号，用于监测被试者的体温变化。 这些数据可以帮助研究人员建立和测试情绪识别模型，进一步理解情绪如何影响大脑活动和生理状态。同时，它也为机器学习、数据挖掘、信号处理、模式识别等领域的研究提供了丰富的实验材料。 在使用DEAP数据库时，研究者需要遵循相应的伦理准则和数据使用协议。该数据库的开放性旨在促进国际科学合作，加速情绪识别及人机交互领域的进展。"