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音乐在人类生活中扮演着重要的角色，可以作为一种表达方式来唤起人类的情感。音乐的多样性使得听者对音乐的体验也呈现出多样性。不同的音乐可以诱发不同的情绪，而同一主题也可以产生与听者当前心理状态相关的其他感受。音乐情感识别（MER）最近引起了学术界和工业界的广泛关注。随着脑科学的发展，MER 已被广泛应用于推荐系统、自动作曲、心理治疗和音乐可视化等不同领域。特别是随着人工智能的快速发展，基于深度学习的音乐情感识别逐渐成为主流。此外，脑电图（EEG）使外部设备无需手术即可感知大脑中的神经生理信号。这种非侵入性脑机信号已被用来探索情绪。本文综述了脑电音乐情感分析，重点介绍了音乐情感分析方法的分析过程，例如数据处理、情感模型和特征提取。然后，提出了基于脑电图的音乐情感识别的挑战性问题和发展趋势。最后对全文进行总结。
基于脑电信号的音乐情感识别与分析
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