Un enfoque basado en redes neuronales para el reconocimiento de emociones como funciones temporales usando señales EEG y estímulos musicales
Identificar la expresión de emociones de un individuo por medio del análisis de señales de electroencefalografía (EEG) es importante para el diseño de sistemas computacionales en el campo de la computación afectiva. Estos sistemas buscan extraer información de las señales EEG y relacionarla con las...
- Autores:
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Beltrán Velandia, Ferney
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/79367
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/79367
- Palabra clave:
- 000 - Ciencias de la computación, información y obras generales
Redes neuronales
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Identificar la expresión de emociones de un individuo por medio del análisis de señales de electroencefalografía (EEG) es importante para el diseño de sistemas computacionales en el campo de la computación afectiva. Estos sistemas buscan extraer información de las señales EEG y relacionarla con las emociones de forma autónoma, tal que pueda ser aplicado en diferentes contextos, por ejemplo en el apoyo de procesos musicoterapéuticos. En esta tesis se construyen dos modelos computacionales basados en aprendizaje supervisado y no-supervisado: una red neuronal convolucional-recurrente (CRNN) y un conjunto de mapas auto-organizados (SOM). El principal objetivo consiste en identificar emociones como funciones temporales a partir del estudio de señales EEG, que son registradas por medio de la diadema EPOC+. La fuente de estímulo son 8 piezas musicales, las cuales se componen para evocar 4 emociones en un grupo de personas: alegría, tristeza, calma y furia. Adicionalmente, a través de la prueba de auto-evaluación SAM, un individuo marca un puntaje emocional por cada estímulo en términos de las dimensiones Actividad y Valencia. Se aplica un protocolo experimental para registrar las señales EEG de 30 participantes, mientras que ellos escuchan las piezas musicales compuestas. Se construye el conjunto de datos EEGLife a partir del procesamiento de las señales EEG puras, con el fin de reducir o remover ruido de diferentes artefactos. Algunas características se extraen de las señales EEG tales como: la correlación cruzada entre señales, la potencia relativa de las bandas de frecuencia, y los escalogramas basados en la transformada Wavelet. Las características extraídas y los puntajes emocionales conforman el conjunto de entrenamiento-validación para las redes neuronales propuestas. Para cada uno de los modelos se escoge la arquitectura y los hiperparámetros dependiendo de los conjuntos de entrenamiento-validación. Se utiliza un esquema de entrenamiento basado en el sujeto con 20% de cada participante para validación sobre el conjunto de datos EEGLife y sobre un conjunto de referencia, el conjunto DEAP. Se realiza una etapa de validación para comparar el desempeño de las redes neuronales en términos de las medidas Precisión, Exhaustividad, Valor-F1 y Exactitud. Los resultados muestran que los modelos extraen la información relacionada con la expresión emocional más fácil para el conjunto EEGLife que para el conjunto DEAP. Los resultados también muestran que el modelo SOM tiene mejor desempeño que el modelo CRNN principalmente por dos razones: el modelo SOM no contempla los puntajes emocionales en el entrenamiento sino en asignar un significado a los grupos resultantes en los mapas, y la asignación de puntajes emocionales contempla la contribución de varios participantes por medio de un sistema difuso. Finalmente, el modelo SOM tiene una propiedad de interpretabilidad que no tiene el modelo CRNN, lo que permite analizar la representación de las señales EEG de forma intuitiva en los mapas auto-organizados. |
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Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Gómez Perdomo, Jonatan2f9d2cf2487ee9d391eb9f4ab72124edBeltrán Velandia, Ferneya7d340f85c053a6cf360af16dd477508ALIFE: Grupo de Investigación en Vida Artificial2021-03-23T16:02:45Z2021-03-23T16:02:45Z2020-12-12https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/79367Identificar la expresión de emociones de un individuo por medio del análisis de señales de electroencefalografía (EEG) es importante para el diseño de sistemas computacionales en el campo de la computación afectiva. Estos sistemas buscan extraer información de las señales EEG y relacionarla con las emociones de forma autónoma, tal que pueda ser aplicado en diferentes contextos, por ejemplo en el apoyo de procesos musicoterapéuticos. En esta tesis se construyen dos modelos computacionales basados en aprendizaje supervisado y no-supervisado: una red neuronal convolucional-recurrente (CRNN) y un conjunto de mapas auto-organizados (SOM). El principal objetivo consiste en identificar emociones como funciones temporales a partir del estudio de señales EEG, que son registradas por medio de la diadema EPOC+. La fuente de estímulo son 8 piezas musicales, las cuales se componen para evocar 4 emociones en un grupo de personas: alegría, tristeza, calma y furia. Adicionalmente, a través de la prueba de auto-evaluación SAM, un individuo marca un puntaje emocional por cada estímulo en términos de las dimensiones Actividad y Valencia. Se aplica un protocolo experimental para registrar las señales EEG de 30 participantes, mientras que ellos escuchan las piezas musicales compuestas. Se construye el conjunto de datos EEGLife a partir del procesamiento de las señales EEG puras, con el fin de reducir o remover ruido de diferentes artefactos. Algunas características se extraen de las señales EEG tales como: la correlación cruzada entre señales, la potencia relativa de las bandas de frecuencia, y los escalogramas basados en la transformada Wavelet. Las características extraídas y los puntajes emocionales conforman el conjunto de entrenamiento-validación para las redes neuronales propuestas. Para cada uno de los modelos se escoge la arquitectura y los hiperparámetros dependiendo de los conjuntos de entrenamiento-validación. Se utiliza un esquema de entrenamiento basado en el sujeto con 20% de cada participante para validación sobre el conjunto de datos EEGLife y sobre un conjunto de referencia, el conjunto DEAP. Se realiza una etapa de validación para comparar el desempeño de las redes neuronales en términos de las medidas Precisión, Exhaustividad, Valor-F1 y Exactitud. Los resultados muestran que los modelos extraen la información relacionada con la expresión emocional más fácil para el conjunto EEGLife que para el conjunto DEAP. Los resultados también muestran que el modelo SOM tiene mejor desempeño que el modelo CRNN principalmente por dos razones: el modelo SOM no contempla los puntajes emocionales en el entrenamiento sino en asignar un significado a los grupos resultantes en los mapas, y la asignación de puntajes emocionales contempla la contribución de varios participantes por medio de un sistema difuso. Finalmente, el modelo SOM tiene una propiedad de interpretabilidad que no tiene el modelo CRNN, lo que permite analizar la representación de las señales EEG de forma intuitiva en los mapas auto-organizados.Identifying emotional expressions from individuals is important to build computational systems in the field of affective computing when Electroencephalography signals (EEG) are analyzed. Such systems are designed to autonomously extract pieces of information from EEG signals regarding to emotions. This process can be applied in different areas, for example, to support music-therapeutical processes. In this thesis, supervised and unsupervised learning techniques are applied to train two models of neural networks: convolutional-recurrent neural networks CRNN and a set of self-organizing maps SOM. The main goal is the identification of emotions as temporal representations from EEG signals, which are collected by an EPOC+ neuroheadset. The source of stimuli are 8 pieces of music that are composed to theoretically evoke 4 emotions on people: happiness, sadness, calmness and anger. Additionally, through the self-assessment manikin test SAM, an individual provides a score for each stimulus in terms of emotional dimensions Arousal and Valence. EEG signals from 30 participants are recorded while they listen to the composed pieces of music. The EEGLife dataset is built by applying digital signal processing techniques to the raw EEG signals to reduce noise and to remove artifacts. Some features are extracted from EEG signals such as cross-correlation, bandpower and wavelet scalograms. These features and scores coming from people form the dataset for training and validating the proposed neural networks. Architectures and hyper-parameters are chosen for each neural network according to their training-test datasets. A subject-specific training schema with 20% per participant for validation is used not only for the EEGLife dataset, but also from a benchmark dataset, the DEAP dataset. A validation stage is made to compare the performance of all the models by using Precision, Recall, F1-Score and Accuracy metrics. Results show that both models can extract the emotional expression information easier from EEGLife than DEAP dataset. Additionally, results show that SOM model performs better than CRNN model mainly for two factors: SOM model does not consider emotional scores during the training, but just to assign meaning to the resulting groups in maps; the final emotional scores are calculated by a fuzzy system, which computes the contribution of more than one participant. Finally, the SOM model has an interpretability property not found in CRNN model, which allows to intuitively analyze represented EEG signals on the self-organized maps.MaestríaCon el objetivo de diseñar un modelo computacional para el reconocimiento de emociones como funciones temporales, esta tesis se divide en cuatro etapas: Protocolo experimental para el registro de señales EEG y puntajes emocionales: El primer paso es escoger un modelo de emociones como el punto de referencia, tal como el modelo circunflejo de emociones, el modelo vectorial o el modelo PANA. El siguiente paso consiste en escoger un conjunto de emociones susceptible de ser inducidas por piezas de música, las cuales deben ajustarse al modelo dimensional de emociones escogido previamente. Algunas características musicales guían la composición de las piezas musicales. El siguiente paso consiste en diseñar un protocolo experimental en términos del número de participantes, los descriptores demográfi cos de la población, cuántas sesiones por participante, cuántos estímulos por sesión, la duración de cada sesión y qué mecanismo se aplica para evaluar la percepción de los participantes en cuanto a las dimensiones emocionales. Antes de aplicar el protocolo experimental, se desarrolla una herramienta de software para registrar las señales EEG usando una diadema EPOC+. Construcción del conjunto de datos a partir de la información registrada: Una vez analizado el protocolo experimental, algunas técnicas de procesamiento digital de señales se aplican a las señales EEG como etapas de limpieza y pre-procesamiento de los datos. Esta señales están contaminadas de ruido o artefactos, provenientes de diferentes fuentes intrínsecas o extrínsecas. La primera hace referencia a fuentes biológicas de ruido como el ritmo cardíaco, el movimiento ocular o muscular. Las fuentes extrínsecas o externas hacen referencia a ruidos eléctricos o electromagénticos de dispositivos cercanos a la intefaz cerebro-computador. Dependiendo del tipo de artefacto que se busque atenuar o corregir, es posible aplicar diferentes técnicas como filtros digitales, imputación de datos, análisis de componentes independientes. Al finalizar esta etapa, se obtiene un conjunto de datos donde cada ejemplo es una pareja de señales EEG limpias y los puntajes emocionales dados por los participantes. Extracción de características: Las señales EEG contienen una gran cantidad de información, parte de ella relacionada con la expresión de emociones. Manejar esta cantidad de información pura puede dificultar la tarea de un modelo computacional para extraer patrones emocionales. Por tanto, representar la información pura como un conjunto de características es un paso fundamental para que un modelo computacional encuentre patrones emocionales, dado que ahora trabaja con información agregada de la señales EEG. Para extraer características de señales EEG, se aplican análisis en el dominio del tiempo, de la frecuencia o tiempo-frecuencia. Algunos ejemplos de características son medidas estadísticas, correlación entre señales, el espectro de potencia de las bandas de frecuencia, coe cientes de la transformada Wavelet, dimensiones fractales, entre otras. La elección de cuáles características usar depende principalmente de su utilidad en el problema específico de identi cación de patrones emocionales y cuáles de ellas han sido efectivas en otros trabajos. Finalmente, el resultado de esta etapa es un conjunto de datos que se compone de las características extraídas y los puntajes emocionales, este se denomina conjunto de datos de características. Modelo computacional: Una vez se obtiene el conjunto de datos de características, se de ne el esquema de entrenamiento-validación y cuál es la partición de datos. Después de esto, independiente de la red neuronal que se escoja, se seleccionan los hiperparámetros del modelo computacional como número de neuronas, algoritmo de aprendizaje, si es necesario entrenar más de una red neuronal para obtener el modelo completo. También se de fine(n) la(s) medida(s) de desempeño del modelo computacional, teniendo en cuenta que se debe tomar como referencia una métrica de similitud entre la salida de la red neuronal y los puntajes emocionales dados por los participantes para cada estímulo escuchado. Posterior a esto, se entrena el modelo computacional y se realizan los experimentos para evaluar el desempeño del modelo en términos de la(s) medida(s) planteadas. Finalmente, se realiza el análisis de resultados, las conclusiones y el trabajo futuro que pueda surgir de todo el proyecto de tesis.Computación afectiva1 recurso en línea (106 páginas)application/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y ComputaciónDepartamento de Ingeniería de Sistemas e IndustrialFacultad de IngenieríaBogotáUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá000 - Ciencias de la computación, información y obras generalesRedes neuronalesNeural networksComputación afectivaSeñales EEGMúsicaEmocionesRedes neuronalesAffective computingEEG signalsMusicEmotionsNeural networksInformáticaComputer scienceUn enfoque basado en redes neuronales para el reconocimiento de emociones como funciones temporales usando señales EEG y estímulos musicalesTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TM[1] Appriou, A. ; Cichocki, A. ; Lotte, F.: Modern Machine-Learning Algorithms: For Classifying Cognitive and A ective States From Electroencephalography Signals. 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