基于卷积-长短期记忆网络音乐脑电时空特征分类方法

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。