arXiv 机器学习· Parshav Singla, Simranjit Kaur, Maanya Walia, Niharika·· 7 小时前AI 评分26
基于脑电图与深度学习结合可解释时间分析的音乐喜爱度预测
EEG-Based Prediction of Music Enjoyment Using Deep Learning with Explainable Temporal Analysis
AI 导读
研究人员基于包含 20 名听众 128 通道脑电图（EEG）的公开 MUSIN-G 数据集，将音乐喜爱度预测构建为回归问题并对比了 6 种深度学习模型。在跨听众测试中，DeepConvNet、CNN-LSTM 与 GNN-CNN 取得最低的平均绝对误差（1 到 5 分制下为 0.97 至 0.99），TCN 则取得最高的皮尔逊相关系数（r = 0.21）。
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