基于Bi-LSTM的脑电情绪识别

为解决脑电(electroencephalogram, EEG)情绪识别这一项具有挑战性的任务,提出一种基于双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory, Bi-LSTM)的脑电情绪分类模型并探索大脑情绪机制,唤醒度准确率最高为76.78%,效价度准确率最高为77.28%,与其他模型比较,Bi-LSTM模型在脑电情绪识别上有出色的表现。通过Bi-LSTM模型对比不同频段、脑区和特征疏密度的准确率来探索大脑情绪机制,表明大脑中情绪相关性最高的频段、脑区和特征疏密度分别为α和β、顶叶区与额叶区、50和15。