多分辨率信号小波网络在语音情感识别中的应用：SigWavNet 学术背景 语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）在人机交互和心理学评估中扮演着重要角色。它通过分析语音信号来识别说话者的情感状态，广泛应用于紧急呼叫中心、健康护理和虚拟AI助手等领域。然而，尽管该领域取得了显著进展，系统复杂性、特征区分度不足以及噪声干扰等问题仍然存在。为了解决这些挑战，来自University of Québec、Concordia University和University of Québec at Montréal的研究团队提出了一种新的端到端深度学习框架——SigWavNet，直接从语音波形信号中提取有意义的特征，并通过多分辨率分析提升情感识别的准确性。 论文来源 ...

脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术近年来发展迅速，被认为是一种无需通过外周神经和肌肉，仅通过大脑直接控制外部设备的前沿技术。特别是在运动想象（Motor Imagery, MI）脑电图（Electroencephalography, EEG）应用中，BCI 技术展现了巨大的潜力。通过分析MI-EEG信号，可以帮助患有物理障碍或神经肌肉退化的病人提高生活质量。然而，由于个体之间的差异以及大脑活动的稳定性、低信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）等因素，如何从复杂的EEG信号中提取有效特征以提高MI-EEG分类系统的准确性，仍然是一个巨大的挑战。 在MI-EEG分类中，特征提取与表示是决定分类性能的关键。当前广泛使用的特征提取方法，...