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    Bi-LSTM neural network for EEG-based error detection in musicians’ performance

    • Autor
      Ariza Cervera, Isaac; Tardón-García, Lorenzo JoséAutoridad Universidad de Málaga; Barbancho-Pérez, Ana MaríaAutoridad Universidad de Málaga; De Torres García, Irene; Barbancho-Pérez, IsabelAutoridad Universidad de Málaga
    • Fecha
      2022-09
    • Editorial/Editor
      Elsevier
    • Palabras clave
      Electroencefalografía
    • Resumen
      Electroencephalography (EEG) is a tool that allows us to analyze brain activity with high temporal resolution. These measures, combined with deep learning and digital signal processing, are widely used in neurological disorder detection and emotion and mental activity recognition. In this paper, a new method for mental activity recognition is presented: instantaneous frequency, spectral entropy and Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) are used to classify EEG signals using bidirectional LSTM neural networks. It is shown that this method can be used for intra-subject or inter-subject analysis and has been applied to error detection in musician performance reaching compelling accuracy.
    • URI
      https://hdl.handle.net/10630/24609
    • DOI
      https://dx.doi.org/https://doi.org/10.1016/j.bspc.2022.103885.
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    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
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