Statistical and conceptual analysis of neurophysiological data. Example: Emotion analysis through music.:
Creators: name: Μπαμπασίδου, Ραφαηλία Σπύρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2014
Subjects: Μουσική
Συναίσθημα
Ταξινόμηση
Music
Emotion
Classification

description: Σκοπός της εργασίας είναι:1) η ανάπτυξη μιας νέας τεχνικής ταξινόμησης των σημάτων του εγκεφάλου, σύμφωνα με το συναίσθημα που διεγείρει τα σήματα και 2)μια ταξινομημένη βάση δεδομένων, είτε έχει κατασκευασθεί από μουσικά κομμάτια, είτε μόνο από ΗΕΓ ή από μουσικά κομμάτια και ΗΕΓ. Στοχεύει, επίσης, να τονίσει από εννοιολογικής και μουσικής πλευράς τα αποτελέσματα της ταξινόμησης αυτής. Ως εκ τούτου, στο δεύτερο κεφάλαιο, εξηγείται ότι η μουσική προκαλεί συναίσθημα στον εγκέφαλο, και συγκεκριμένα σε ορισμένες περιοχές του εγκεφάλου ενεργοποιούνται. Επιπλέον, στο τρίτο κεφάλαιο, αναφέρεται ότι σε διαφορετικές ηλικίες τα άτομα είναι επηρεάζονται διαφορετικά από το συναίσθημα που προκαλείται από τη μουσική. Χαρακτηριστικά της μουσικής, όπως το τέμπο, ένταση και άλλα, είναι τα χαρακτηριστικά που προκαλούν σε ένα ακροατή ν ένα συγκεκριμένο συναίσθημα. Η προσωπικότητα επηρεάζει επίσης την διέγερση. Στο τέταρτο κεφάλαιο, παραθέτονται οι αποκρίσεις στο συναίσθημα, οι μνήμες, οι συναισθηματικές αναμνήσεις και οι αντιδράσεις στη μουσική, το Juslin &amp; BRECVEM Västfjäll μοντέλο, καθώς και η σύγκριση των μεταδιδόμενων και προκαλούμενων συναισθημάτων.Στο πέμπτο κεφάλαιο, ένα παράδειγμα-πείραμα αναφέρεται για να δείξει τη συνείδηση και εγρήγορση του εγκεφάλου. Επιπλέον, στο έκτο κεφάλαιο, μπορούμε να δούμε μια περιγραφή του μουσικού περιεχομένου (κείμενο μεταδεδομένων, πληροφορίες μουσικών περιεχομένων, δηλαδή τα χαρακτηριστικά του μουσικού περιεχομένου, MIR εργαλειοθήκη). Ακόμη, στο έβδομο κεφάλαιο, υπάρχει μια περιγραφή σχετικά με τις μεθόδους ταξινόμησης μελωδία, αλλά επίσης, οι ορισμοί του Weka και και των ΗΕΓ. Στο όγδοο κεφάλαιο, το πείραμα της εργασίας αυτής περιγράφεται. Για αυτό το πείραμα, χρησιμοποιήσαμε κάποιες από τις υπάρχουσες υπολογιστικές μεθόδους για την επεξεργασία των σημάτων ΗΕΓ και του ηχητικού υλικού των μουσικών κομματιών, όπως τα Python script, Matlab, Cubase, Weka. Οι επισκοόπηση των χαρακτηριστικών και αλγορίθμων μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιούνται για την τρέχουσα προσέγγιση παρουσιάζεται. 485 μουσικά αποσπάσματα και 56 ΗΕΓ χρησιμοποιήθηκαν για το πείραμα αυτό, το καθένα από τα οποία διαρκεί 2,5 δευτερόλεπτα. Η μεθοδολογία αποτελείται από την απόκτηση των δεδομένων ΗΕΓ, την προ-επεξεργασία των ΗΕΓ,τη δημιουργία των βάσεων, την εξαγωγή χαρακτηριστικών και την ανάλυση των δεδομένων, η δοκιμή (10-fold cross validation) της ταξινόμησης των δεδομένων σε δύο κατηγορίες βάσεων δεδομένων (μουσικά κομμάτια και ΗΕΓ) από τέσσερις αλγορίθμους (SVM, δέντρο αποφάσεων, bayesian δίκτυο, MLP). Αυτό σημαίνει ότι σε δύο στάδια ταξινόμησης είναι η επιτυχής ταξινόμηση βάση του συναισθήματος άγνωστων μουσικών κομματιών στη βάση δεδομένων των μουσικών κομματιών και η επιτυχής ταξινόμηση βάση του συναισθήματος άγνωστων ΗΕΓ σε μια βάση δεδομένων. Το αποτέλεσμα αυτής της δοκιμής προκύπτει ότι ο MLP ταξινομητής είναι ο καλύτερος όπως παραθέτεται στο ένατο κεφάλαιο,έτσι, προχωράμε και στον κύριο σκοπό του πειράματος, δηλαδή, στην προσπάθεια επιτυχούς ταξινόμησης ενός άγνωστου ΗΕΓ,βάση του συναισθήματος, από τον ΜLP, σε μια βάση δεδομένων αποτελούμενη από μουσικά κομμάτια. Τέλος, το τελευταίο στάδιο του πειράματος είναι να έχουμε μια μικτή βάση δεδομένων αποτελούμενη από μουσικά κομμάτια και ΗΕΓ, και ο ΜLP να ταξινομεί και τα μουσικά κομμάτια και το ΗΕΓ βάση συναισθήματος. Χρησιμοποιήθηκαν για αυτά τα 10-fold cross validation,το supplied test, το percentage split test.Στο τελευταίο κεφάλαιο, έχουμε την περίληψη, τα συμπεράσματα, και τις καινοτομίες της διατριβής μας, οι οποίες τονίζουν ότι τα αποτελέσματα αυτού του πειράματος είναι πολύ ενθαρρυντικά και φτάνουν σε υψηλά ποσοστά επιτυχίας. Επιπλέον, αυτή η εργασία δείχνει ότι μπορεί να προσφέρει μια νέα μέθοδο για την αναγνώριση προτύπων ανάλογα με το συναίσθημα, την ταξινόμηση των ηχητικών σημάτων των ΗΕΓ ανάλογα με το συναίσθημα σε μία βάση μουσικών κομματιών ταξινομημένη με βάση το συναίσθημα, και την βελτίωση των αλγορίθμων εκπαίδευσης κυρίως στις δοκιμές και την εκπαίδευση.
description: The goal of this work is: 1) the developing of a new classification technique of brain signals indicating the underlying emotions 2) the construction of a classified database of musical pieces, EEGs only or musical pieces and EEGs 3) to illustrate from a conceptual and musical perspective the results of this classification. The second chapter includes explanation of the impact of music on the brain especially the evocation of emotions and the activation of certain areas of the brain. In the third chapter, it is mentioned that individuals are differently influenced emotionally by music in different ages. Features of music such as tempo, loudness and others stimulate specific emotions. Personality also affects this stimulation. In the fourth chapter, the responses to the emotion, the memories, the emotional memories and actions, Juslin &amp; Västfjäll's BRECVEM model, and a comparison of transmitted and elicited emotions are quoted.In fifth chapter, an example-experiment is cited to show the consciousness of the brain. Furthermore, in the sixth chapter, a description of musical content (metadata text, information of musical content i.e. features of musical content, MIR toolbox) is presented. In the seventh chapter, a description about the melody classification methods and the definitions of weka and eeg are presented.In eighth chapter, an experiment is described, where we used some of the existing computational methods to process the EEG signals and the musical pieces’ audios, such as Python script, Matlab, Cubase, Weka. The overviews of the features and machine learning algorithms used for current approach are presented. 485 musical excerpts and 56 EEGs were used for this experiment, each one of which lasts 2.5 seconds. The methodology consists of the acquisition of the EEG data, the pre-processing of the EEGs, the creating of the bases, the feature extraction and the data analysis, the testing(10-fold cross validation) of the classification of the data in two categories of databases(musical pieces and EEGs) by four algorithms(SVM, decision tree, Bayesian network, MLP).That means that this two-step classification is the successful classification of an unknown musical piece in the musical pieces’ database by emotion and the successful classification of an unknown EEG in a EEG database by emotion. The result of this testing shows that MLP classifier is the best so in ninth chapter, we proceed to the main purpose of the experiment, that is, that having a database consisted of musical pieces, the classifier tries to classify successfully unknown EEGs. Finally, the last stage of the experiment is to have a mixed database consisted of musical pieces and EEGs and Multilayer perceptron classify musical pieces and EEGs by emotion. We used 10-fold cross validation, supplied test and percentage split test. Finally, in chapter 10, we summarize the conclusions, and innovations of our thesis emphasizing that the results are very promising. For example, we provide a new method for emotion pattern recognition, an emotion classification of audio EEG signals in a music emotion-classified database and an improvement of classification testing and training algorithms.