Emotion recognition based on EEG signals in response to bilingual music tracks
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 18، العدد 3 (31 مايو/أيار 2021)، ص ص. 286-296، 11ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2021-05-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
العلوم الاقتصادية والمالية وإدارة الأعمال
الملخص EN
Emotions are vital for communication in daily life and their recognition is important in the field of artificial intelligence.
Music help evoking human emotions and brain signals can effectively describe human emotions.
This study utilized Electroencephalography (EEG) signals to recognize four different emotions namely happy, sad, anger, and relax in response to bilingual (English and Urdu) music.
Five genres of English music (rap, rock, hip-hop, metal, and electronic) and five genres of Urdu music (ghazal, qawwali, famous, melodious, and patriotic) are used as an external stimulus.
Twenty-seven participants consensually took part in this experiment and listened to three songs of two minutes each and also recorded self- assessments.
Muse four-channel headband is used for EEG data recording that is commercially available.
Frequency and time-domain features are fused to construct the hybrid feature vector that is further used by classifiers to recognize emotional response.
It has been observed that hybrid features gave better results than individual domains while the most common and easily recognizable emotion is happy.
Three classifiers namely Multilayer Perceptron (MLP), Random Forest, and Hyper Pipes have been used and the highest accuracy achieved is 83.95% with Hyper Pipes classification method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Rida, Zaynab& Majid, Muhammad. 2021. Emotion recognition based on EEG signals in response to bilingual music tracks. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 18, no. 3, pp.286-296.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1432138
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Rida, Zaynab& Majid, Muhammad. Emotion recognition based on EEG signals in response to bilingual music tracks. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 18, no. 3 (May. 2021), pp.286-296.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1432138
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Rida, Zaynab& Majid, Muhammad. Emotion recognition based on EEG signals in response to bilingual music tracks. The International Arab Journal of Information Technology. 2021. Vol. 18, no. 3, pp.286-296.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1432138
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 294-296
رقم السجل
BIM-1432138
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر