基于脑电的虚拟现实诱发下情绪状态分类

作     者：张进 许子明 周月莹 王澎湃 张道强 ZHANG Jin;XU Ziming;ZHOU Yueying;WANG Pengpai;ZHANG Daoqiang

作者机构：南京航空航天大学艺术学院南京211106 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 

基　　金：国家重点研发计划(2018YFC2001600,2018YFC2001602)资助项目 国家自然科学基金(61876082)资助项目 江苏省高等教育教改课题(2021JSJG361)资助项目 

出 版 物：《数据采集与处理》 (Journal of Data Acquisition and Processing)

年 卷 期：2021年第36卷第6期

页      码：1226-1236页

摘      要：情绪在歌唱活动中发挥着重要作用,但现阶段高校声乐课程缺乏对情绪调动的有效训练。由于虚拟现实技术具有真实性、沉浸性的特征,本文提出将其应用于声乐教学过程中的情绪诱发阶段。为了验证虚拟现实技术对情绪诱发的有效性,本文提取了不同类型的脑电特征,对情绪自我想象和虚拟现实情绪诱发两种场景下的情绪状态进行分类,并对比了情绪分类准确率、情绪自评分数和声乐自评分数,从主观和客观两方面探究虚拟现实技术对参与者情绪调动的影响。实验结果表明,相比于传统自我想象,虚拟现实技术可以极大地诱发参与者情绪,提升演唱效果,从而为声乐演唱教学提供一种新的辅助手段。

主 题 词：脑电 虚拟现实 自我想象 情绪分类 声乐教学 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16337/j.1004‑9037.2021.06.016

馆 藏 号：203106563...