แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

EEG-based personalized emotion recognition and receptive music therapy system in the aid of autism patients

Organization : IIIT Naya Raipur, India. Department of Computer Science
Email : mudumba22100@iiitnr.edu.in

Organization : IIIT Naya Raipur, India. Department of DSAI

Organization : IIIT Naya Raipur, India. Department of DSAI
LCSH: Autism spectrum disorders -- Patients
LCSH: Electroencephalography -- Data processing
LCSH: Music therapy -- Technological innovations
LCSH: Emotion recognition
LCSH: Recommender systems (Information filtering)
Abstract: Autism Spectrum Disorder (ASD) frequently causes emotional regulation problems, which makes it difficult for people to manage and handle emotions such as stress, frustration, and sadness. To overcome these problems, this research provides a therapeutic method that combines music emotion detection with EEG-based emotion recognition. The system is made to identify emotions from electroencephalogram (EEG) signals, connect those emotions to an organized music library, and suggest particular musical selections to help handle emotional states. Our method offers autistic patients a personalized and real-time intervention for emotional dysregulation by using deep learning models, particularly LSTM and CNN architectures on the DEAP (Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) and DEAM (Database for Emotional Analysis in Music) datasets. The goal of this paper is to promote emotional stability and also increase mental health through therapeutic and nonverbal encounters by creating a music recommendation system that will counteract the emotions of autistic patients.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2025
Modified: 2026-06-12
Issued: 2026-06-12
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI) Association, Thailand. 2025 22nd International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON 2025) (pp.660-665). Piscataway, NJ : IEEE
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 ECTI-CON 2025pp.660-665.pdf 1.1 MB
ใช้เวลา
0.039506 วินาที

Prachodhan, Mudumba Karthikeya
Title Contributor Type
EEG-based personalized emotion recognition and receptive music therapy system in the aid of autism patients
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Prachodhan, Mudumba Karthikeya;Bandaru, Aneesh Narayan;Rao, Mallikharjuna K.

บทความ/Article
Bandaru, Aneesh Narayan
Title Contributor Type
EEG-based personalized emotion recognition and receptive music therapy system in the aid of autism patients
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Prachodhan, Mudumba Karthikeya;Bandaru, Aneesh Narayan;Rao, Mallikharjuna K.

บทความ/Article
Rao, Mallikharjuna K.
Title Contributor Type
Acoustic-based detection of stator faults in induction motors
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Srinith, Govindula;Dheeraj, Ummadisetty;Rao, Mallikharjuna K.

บทความ/Article
Focal loss-based skin lesion classification and segmentation using deep learning: an augmented approach
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Singh, Thakur Jaideep;Vinayak, KVSG;Rao, Mallikharjuna K.

บทความ/Article
EEG-based personalized emotion recognition and receptive music therapy system in the aid of autism patients
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Prachodhan, Mudumba Karthikeya;Bandaru, Aneesh Narayan;Rao, Mallikharjuna K.

บทความ/Article
Federated learning based energy-aware clustering and sleep scheduling for faulty node detection in wireless sensor network
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Buvan, Rachamadugu Subramanya;Akhilesh, Vajrala;Rao, Mallikharjuna K.

บทความ/Article
Non invasive glucose level prediction leveraging PPG signal from smartphone
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Rishi, Sontu Akshath;Srinith, Govindula;Dheeraj, Ummadisetty;Rao, Mallikharjuna K.

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 9
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 9,245
รวม 9,254 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 696,654 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 3,003 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 411 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 157 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 84 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 65 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 23 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 13 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 12 ครั้ง
สถาบันเทคโนโลยีปทุมวัน = 3 ครั้ง
รวม 700,425 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.217.148