基于DEAP的分类脑电情绪识别：基于CNN+LSTM和CNN+GRU的模型_cnn 脑电情绪识别

作者：运维做开发 | 2024-07-20 12:18:14

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cnn 脑电情绪识别

情绪识别是人工智能领域的一个重要研究方向，它对于人机交互、智能辅助等应用具有重要价值。脑电信号作为一种可以反映人类情绪状态的生物信号，被广泛应用于情绪识别任务中。在本文中，我们将介绍基于DEAP数据集的分类脑电情绪识别方法，使用了CNN+LSTM和CNN+GRU两种深度学习模型，并提供相应的源代码。

DEAP数据集是一个常用的情绪识别数据集，其中包含来自32名被试者的脑电信号数据和相应的情绪标签。每个被试者观看40个视频片段，在观看过程中记录了他们的脑电信号。情绪标签包括了高度愉悦、愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性和悲伤等七种情绪状态。

首先，我们需要加载DEAP数据集，并进行预处理。以下是加载和预处理DEAP数据集的示例代码：

import numpy as np
import mne
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler

# 加载数据
data = np.load(1
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