arXiv cs.LG· Parshav Singla, Simranjit Kaur, Maanya Walia, Niharika·· 18 天前AI 评分26
基于可解释时序深度学习的脑电音乐喜好度预测研究
EEG-Based Prediction of Music Enjoyment Using Deep Learning with Explainable Temporal Analysis
AI 导读
研究人员基于公开的 MUSIN-G 数据集，将脑电（EEG）音乐喜好度预测建模为回归问题，并在 6 种深度学习模型上进行了跨听众评测。在 1 到 5 分的评分体系下，DeepConvNet、CNN-LSTM 和 GNN-CNN 取得了最低的平均绝对误差（0.97 至 0.99），而时序卷积网络（TCN）与喜好度评分的皮尔逊相关系数最高（r = 0.21）。
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