MUSEC-MusicPreference-Behaviors-EEG:手稿出版后，我们将更新完整的资源

MUSEC-音乐偏好行为-EEG 通过熟悉和大脑React揭示流行音乐中的偏好 发表在《 IEEE传感器杂志》上 要访问数据集，请将您的简历和求职信发送给Dr.Theerawit Wilaiprasitporn（ ） 抽象的 据报告，音乐喜好是引起最深层音乐情感的因素，需要准确的地面数据和音乐治疗效率。 这项研究进行统计分析，以通过熟悉度得分，响应时间（响应率）和大脑响应（EEG）来研究音乐偏好的区别。 20名参与者在听了两种流行音乐的合唱部分后进行了自我评估：无歌词的音乐（旋律）和有歌词的音乐（歌曲）。 然后，我们使用支持向量机，随机森林和k近邻（以熟悉度得分，响应率和EEG作为特征向量）进行音乐偏好分类。 EEG的统计分析和F1分数是一致的，它表示大脑的右侧在分类性能上优于左侧。 最后，这些行为和大脑研究支持偏好，熟悉度和响应率可以有助于音乐情感实验的设计，以理解音乐，情感和听众。