يقدم هذا القسم طريقة جديدة للتعرف على المشاعر من إشارات EEG، تُسمى MSDCGTNet، والتي تدمج شبكة CNN ديناميكية متعددة المقاييس 1D ومشفّر المحولات المغلق. تبدأ الطريقة بشبكة CNN الديناميكية متعددة المقاييس لاستخراج ميزات مكانية وطيفية معقدة من بيانات EEG الخام، مما يقلل بشكل فعال من فقدان المعلومات وتكاليف الحساب المرتبطة بالتحويلات الزمنية الترددية. بعد ذلك،…

في هذا البحث، تم تطوير نموذج جديد من Vision Transformer للتعرف على عواطف الكلام (SER) من خلال الاستفادة من الميل-سبكتروغرامات والميزات العميقة. يتضمن النموذج رأس متعدد الطبقات (MLP) بسيط بأبعاد 128 لاستخراج الميزات العميقة، إلى جانب تقنيات مثل التسطيح، والتجزئة، وحجم الباتش 32، وتضمين الموقع، والانتباه الذاتي، وطبقات رأس MLP. تقلل هذه البنية من التعقيد…