Abstract: M. Bharadwaj, V. Sangam, S. Hegde, A. Rajan (2022)

In: Computational Intelligence and Data Sciences: Paradigms in Biomedical Engineering, Eds.: A. O. Salau and S. Jain and M. Sood, CRC Press, ISBN: 9781003224068, 107–122p. (2022) DOI:10.1201/9781003224068-6

Cross-Recurrence Quantification Analysis for Distinguishing Emotions Induced by Indian Classical Music

Music can induce strong emotional experience among listeners. It has been proven that the brain involves in a variety of cognitive functions while processing music. There have been fewer studies conducted on Indian classical music (ICM) more so involving the application of nonlinear techniques to analyze the emotional responses to ICM. The current work focuses on analyzing happy and sad emotions induced by listening to fast and slow excerpts of ragas (structured notes) of ICM using a nonlinear technique, i.e., the Cross Recurrence Quantification Analysis (CRQA) applied on EEG signals. EEG signals were acquired from twenty healthy volunteers while listening to excerpts of ICM that are known to induce specific emotions as per the music literature. Nonlinear parameters were extracted using CRQA technique. It was seen that the average determinism, trapping time and the second recurrence time varied significantly for happy and sad ragas and the differences were validated through behavioral ratings from participants. Therefore, it can be concluded that nonlinear parameters are more advantageous in analyzing the brain dynamics during music processing. This study may be extended to develop a multi-dimensional emotional model independent of subjective evaluation for automated detection and regulation of emotions.

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