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Emotion Investigation Based on Biosignals

机译：基于生物信号的情绪调查

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In this paper a physiological signal-based emotion recognition approach is presented. The input bio signals are electromyogram, electrocardiogram, skin conductivity and respiration change. The feature vector is extracted from each signal type by using the same technique based on wavelets and TESPAR DZ method. A Support Vector Machine (SVM) classifier was employed to distinguish among four emotional states: joy, anger, sadness and pleasure. The database employed in our experiments is the AuBT corpus.
机译：本文提出了一种基于生理信号的情绪识别方法。输入的生物信号是肌电图，心电图，皮肤电导率和呼吸变化。通过基于小波和TESPAR DZ方法的相同技术，从每种信号类型中提取特征向量。支持向量机（SVM）分类器用于区分四种情绪状态：欢乐，愤怒，悲伤和愉悦。我们的实验中使用的数据库是AuBT语料库。

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