[发明专利]基于卷积-长短期记忆网络音乐脑电时空特征分类方法有效
| 申请号： | 202110940695.1 | 申请日： | 2021-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN113705398B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 张玉梅;廖胜利;吴晓军;杨红红;杨小蕊;李丽娜 | 申请（专利权）人： | 陕西师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安永生专利代理有限责任公司 61201 | 代理人： | 申忠才 |
| 地址： | 710062 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于卷积‑长短期记忆网络音乐脑电时空特征分类方法，由获取脑电数据数据集、脑电数据预处理、选取脑电样本、增强脑电数据、脑电数据标准化、划分训练集和验证集及测试集、构建卷积‑长短期记忆网络、训练卷积‑长短期记忆网络、分类预测与模型性能评估步骤组成。由于本发明采用将卷积神经网络与长短期记忆网络组合构建成卷积‑长短期记忆网络，将该网络应用到音乐脑电情绪分类任务中，有效地筛选了脑电信号的特征，同时对去噪后的脑电信号进行了数据标准化，使得数据更加规范便于卷积‑长短期记忆网络模型进行分类，分类结果准确。本发明具有分类准确、泛化能力强等优点，可对不同场景的音乐脑电情绪进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 短期 记忆 网络 音乐 时空 特征 分类 方法 | ||
【主权项】：
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