— Определение эмоций в рамках неврологии. — Средний мозг и поведение. — Гипоталамус. Влияние на наши реакции на внешнюю среду. — Система «Стремление». Стремление в обучении и запоминании. — Система «Гнев». Агрессия. Нейронные каналы агрессии. Нейрохимия агрессии. — Система «Страх». Посттравматический стресс. Нейрохимия страха. — Система «Паника». Социальные связи, стили привязанности. — Дискомфорт и тревога. — Система «Забота». Нейронные цепи материнского поведения. — Балансировка нейронных каналов эмоций. — Форматирование нейронной передачи в курсе
Содержание курса: Нейронные Каналы Эмоций/ NEPS- 1
Данный курс предлагает наиболее эффективные техники для работы со стрессом, связанным с темой выживания. Курс позволяет углубиться в изучение функций мозга, которые участвуют в выражении 5 базовых эмоций, связанных с выживанием.
Эти каналы эмоций запускают специфические программы, созданные для выживания человеческого рода.
Целью курса является познакомить студентов с нейроканалами эмоциональной стимуляции и связанными с ними физиологическими реакциями, а также с уникальными техниками баланса эмоциональных состояний, которые не соответствуют или больше не эффективны для работы организма.
Курс предоставляет студентам: — Детальную информацию об отделах мозга, участвующих в создании эмоций и модуляции реакции, которую запускает PAG (PeriAqueductal Gray центральное серое вещество среднего мозга ), с одновременным исследованием методов выявления стресса в специфических нейромедиаторах, рецепторах, а также в физиологических и духовных аспектах, присущих каждому из отделов мозга.
— Объяснение 5 эмоциональных систем выживания – страх, гнев, паника, потребность и опека – включая их происхождение и цели, а также последствия стресса и дисбаланса для нашего эмоционального благополучия.
— Простые и последовательные техники баланса и коррекций для рассеивания стресса, которые, тем не менее, являются очень мощными и могут быть интегрированы в другие, уже известные студентам техники. Мы научимся приводить в сбалансированное состояние структуры головного мозга, нейронные связи. Это позволит проводить баланс с циклом страха, гнева, паники, поиска, мотивации.
Клинические результаты применения данной системы: • снятие психоэмоционального потрясения и напряжения, главными из которых являются стресс и депрессия; • улучшение процесса выздоровления проявлений неврологического и психосоматического характера расстройств (интеллекта, речи, памяти, внимания, мышления, восприятия, произвольности, моторики и т.д,); • снятие расстройства слуха, зрения и других органов чувств, через которые информация усваивается головным мозгом и закрепляется в памяти; • увеличение способности к анализу поступающей информации, значительное улучшение памяти, внимания, способности концентрироваться; • сфокусированность, контрастность, предметность, целостность и обобщённость восприятия любых событий, даже в стрессовой ситуации; • повышение работоспособности, как головного мозга, так и в целом всего организма;активизация творческого потенциала, скрытых способностей и резервов мозга, что проявлялось в увеличении скорости мышления, во включении и усилении интуиции; • изменение и повышение качества жизни, что даёт активное и здоровое долголетие.
Нейрокинезиология — самая эффективная по своим результатам технология работы с дисбалансом на клеточном и нейронном уровне!
Необходимые условия: знание темы «ФОРМАТИРОВАНИЕ МОЗГА»
Дата проведения: 08.08−11.08 Место проведения: г. Казань
снятие психоэмоционального потрясения и напряжения, главными из которых являются стресс и депрессия;
улучшение процесса выздоровления проявлений неврологического и психосоматического характера расстройств (интеллекта, речи, памяти, внимания, мышления, восприятия, произвольности, моторики и т.д,);
снятие расстройства слуха, зрения и других органов чувств, через которые информация усваивается головным мозгом и закрепляется в памяти;
увеличение способности к анализу поступающей информации, значительное улучшение памяти, внимания, способности концентрироваться;
сфокусированность, контрастность, предметность, целостность и обобщённость восприятия любых событий, даже в стрессовой ситуации;
повышение работоспособности, как головного мозга, так и в целом всего организма;активизация творческого потенциала, скрытых способностей и резервов мозга, что проявлялось в увеличении скорости мышления, во включении и усилении интуиции;
изменение и повышение качества жизни, что даёт активное и здоровое долголетие.
Дата проведения:
10 -13 декабря 2015 года
При оплате: — до 1 сентября стоимость участия для 1 участника — 15 000 руб + 400 евро (по курсу на день оплаты) — до 1 октября — 16 000 руб + 400 евро — до 1 ноября — 17 000 руб + 400 евро — до 1 декабря — 18 000 руб + 400 евро — на семинаре — 19 000 руб + 400 евро
Место проведения:
С любыми вопросами Вы можете обратиться по телефону:8 (953) 117-20-17
Источник
Нейронные каналы Эмоций-NEPS
Нейрокинезиология — самый эффективный по своим результатам метод работы с дисбалансом на клеточном и нейронном уровне.
Мозг — это наиболее эффективный инструмент для достижения успеха, в сохранении здоровья, в налаживании взаимоотношений в семейной и личной жизни, в построении карьеры и собственного бизнеса.
Neuroenergetic Kinesiology рассматривает стресс в организме, как компенсацию, которая может проявляться в неврологии, что приводит к изменениям в гормональной системе, биохимии в крови и лимфе, в тканях внутренних органов и мышц.
Компенсация стресса может проявляться в эмоциях и психических реакциях. Эти реакции будут сохранены в клетках .
NeuroEnergetic Kinesiologist учит на глубинном уровне освобождать напряжение, которое может вызвать заболевания, физические дисфункции, эмоциональные травмы, сложности с учёбой, личные неудачи, сломанные отношения, и т.д.
Освобождение позволяет телу, головному и спинному мозгу интегрироваться, таким образом запускается процесс излечения самого себя. Метод легко, безопасно и безболезненно исцеляет и освобождает от эмоциональных травм, негативных чувств, переживаний, реакций, состояний и физических дисфункций.
Метод NEPS приводит в сбалансированное состояние структуры головного мозга, нейронные связи. Это позволяет сохранять баланс в период страхов, гнева, паники, поиска мотивации.
Клинические результаты применения данного метода:
— устранение психоэмоционального потрясения и напряжения, главными из которых являются стресс и депрессия;
— устранение нерешительности в принятии правильного решения;
— восстановление творческого потенциала (вдохновение к новым идеям, творческие способности);
— восстановление правильной работы системы пищеварения (устранение излишнего веса, устранение анорексии, булимии);
— восстановление способности организма правильно усваивать воду;
-освобождение от кратковременного стресса;
-освобождение от долговременного стресса;
— улучшение процесса выздоровления неврологического и психосоматического характера (восстановление интеллекта, речи, памяти, внимания, мышления, восприятия, моторики, концентрации и т.д,);
— устранение расстройства слуха, зрения и других органов чувств, через которые информация усваивается головным мозгом и закрепляется в памяти;
— улучшение способности мозга к анализу поступающей информации;
— улучшение сфокусированности, контрастности, предметности, целостности и обобщённости восприятия любых событий, даже в стрессовой ситуации;
— повышение работоспособности, как головного мозга, так и в целом всего организма;
— активизация творческого потенциала, скрытых способностей и резервов мозга, (увеличение скорости мышления, включение и усиление интуиции;
— улучшение качества жизни, что даёт активное и здоровое долголетие.
Источник
Нейрокинезиолог. Точечная настройка правильной работы мозга, органов и систем, нейронных каналов эмоций
Уже более десяти лет практикую и обучаю кинезиологическим и другим направлениям помощи в восстановлении психологического, эмоционального и телесного здоровья.
За последний год прошёл обучение по нейроэнергетической кинезиологии у Хуго Тобар.
Хуго Тобар (Hugo Tobar) профессиональный кинезиолог IKC, нейрофизиолог, преподаватель-инструктор кинезиологии, член Европейской Ассоциации Кинезиологов, основатель программы Neuroenergetic Kinesiology и института NK Institute international.
Нейрокинезиология — самая эффективная по своим результатам технология работы с дисбалансом на клеточном и нейронном уровне! Для каждого это уже не секрет что мозг — это наиболее эффективный инструмент для достижения успеха как в сохранении здоровья в семейной жизни, так и в карьере и бизнесе!
«…нейроэнергетическая кинезиология позволяет освобождать напряжение на глубинном уровне, которое может вызвать заболевания, физические дисфункции, эмоциональные травмы, проблемы с учёбой, личной неудачи, сломанные отношения, и т.д. Освобождение помогает телу, головному и спинному мозгу интегрироваться и запускается процесс излечения себя. Технология легко, безопасно и безболезненно исцеляет, освобождает от эмоциональных травм, негативных чувств, переживаний, реакций, состояний и физических дисфункций…»
Предлагаю пройти процедуры направленные на:
Восстановление сбалансированной работы всех отделов головного мозга. Так называемое форматирование мозга.
В течение жизни у каждого человека накапливается много стрессов. Стресс — это напряжение, напряжение в неврологической цепочке ведущей к напряжению в теле, отражающейся на работе органов и систем.
Форматирование мозга — это как возвращение к настройкам оптимальной работы всех его отделов. Наличие напряжения выявляется мышечным тестированием и восстановление происходит путём последовательной активации акупунктурных точек.
Результат — более спокойное, ровное состояние.
Восстановление работы каналов эмоций. Так называемое форматирование нейронных каналов эмоций.
Каждая эмоция ощущаемая и переживаемая человеком реализуется и распространяется через определённые «каналы». Если эмоция сильная и носит характер стресса, то это оставляет свой «отпечаток» в каналах распространения эмоций. Частые жизненные переживания приводят к многочисленным «отпечаткам» и изменению функций каналов эмоций.
Форматирование нейронных каналов эмоций — это восстановление природного баланса в их функционировании. Основные каналы эмоций, доступные к форматированию на сегодняшний день, обеспечивающие нам выживание — стремление, забота, страх, паника и гнев.
Результат — эмоциональная свобода и стабильность!
Восстановление адекватной работы органов и систем. Так называемое форматирование органов.
Клинические результаты применения данной системы:
Снятие психоэмоционального потрясения и напряжения, главными из которых являются стресс и депрессия;
Улучшение процесса выздоровления проявлений неврологического и психосоматического характера расстройств (интеллекта, речи, памяти, внимания, мышления, восприятия, произвольности, моторики и т.д.);
Снятие расстройства слуха, зрения и других органов чувств, через которые информация усваивается головным мозгом и закрепляется в памяти;
Увеличение способности к анализу поступающей информации, значительное улучшение памяти, внимания, способности концентрироваться;
Сфокусированность, контрастность, предметность, целостность и обобщённость восприятия любых событий, даже в стрессовой ситуации;
Повышение работоспособности, как головного мозга, так и в целом всего организма;
Активизация творческого потенциала, скрытых способностей и резервов мозга, что проявлялось в увеличении скорости мышления, во включении и усилении интуиции;
Изменение и повышение качества жизни, что даёт активное и здоровое долголетие.
Все процедуры проводится лёжа на кушетке, желательно иметь с собой удобную одежду.
Источник
Распознавание эмоций с помощью сверточной нейронной сети
Распознавание эмоций всегда было захватывающей задачей для ученых. В последнее время я работаю над экспериментальным SER-проектом (Speech Emotion Recognition), чтобы понять потенциал этой технологии – для этого я отобрал наиболее популярные репозитории на Github и сделал их основой моего проекта.
Прежде чем мы начнем разбираться в проекте, неплохо будет вспомнить, какие узкие места есть у SER.
Главные препятствия
Описание проекта
Использование сверточной нейронной сети для распознавания эмоций в аудиозаписях. И да, владелец репозитория не ссылался ни на какие источники.
Описание данных
Есть два датасета, которые использовались в репозиториях RAVDESS и SAVEE, я только лишь адаптировал RAVDESS в своей модели. В контекста RAVDESS есть два типа данных: речь (speech) и песня (song).
12 актеров и 12 актрис записали свою речь и песни в своем исполнении;
у актера #18 нет записанных песен;
эмоции Disgust (отвращение), Neutral (нейтральная) и Surprises (удивленние) отсутствуют в «песенных» данных.
Разбивка по эмоциям:
Диаграмма распределения эмоций:
Извлечение признаков
Когда мы работаем с задачами распознавания речи, мел-кепстральные коэффициенты (MFCCs) – это передовая технология, несмотря на то, что она появилась в 80-х.
Эта форма определяет, каков звук на выходе. Если мы можем точно обозначить форму, она даст нам точное представление прозвучавшей фонемы. Форма речевого тракта проявляет себя в огибающей короткого спектра, и работы MFCC – точно отобразить эту огибающую.
Мы используем MFCC как входной признак. Если вам интересно разобраться подробнее, что такое MFCC, то этот туториал – для вас. Загрузку данных и их конвертацию в формат MFCC можно легко сделать с помощью Python-пакета librosa.
Архитектура модели по умолчанию
Автор разработал CNN-модель с помощь пакет Keras, создав 7 слоев – шесть Con1D слоев и один слой плотности (Dense).
Автор закомментировал слои 4 и 5 в последнем релизе (18 сентября 2018 года) и итоговый размер файла этой модели не подходит под предоставленную сеть, поэтому я не смогу добиться такого же результат по точности – 72%.
Модель просто натренирована с параметрами batch_size=16 и epochs=700 , без какого-либо графика обучения и пр.
Здесь categorical_crossentropy это функция потерь, а мера оценки – точность.
Мой эксперимент
Разведочный анализ данных
В датасете RAVDESS каждый актер проявляет 8 эмоций, проговаривая и пропевая 2 предложения по 2 раза каждое. В итоге с каждого актера получается 4 примера каждой эмоции за исключением вышеупомянутых нейтральной эмоции, отвращения и удивления. Каждое аудио длится примерно 4 секунды, в первой и последней секундах чаще всего тишина.
Наблюдение
После того как я выбрал датасет из 1 актера и 1 актрисы, а затем прослушал все их записи, я понял, что мужчины и женщины выражают свои эмоции по-разному. Например:
мужская злость (Angry) просто громче;
мужские радость (Happy) и расстройство (Sad) – особенность в смеющемся и плачущем тонах во время «тишины»;
женские радость (Happy), злость (Angry) и расстройство (Sad) громче;
женское отвращение (Disgust) содержит в себе звук рвоты.
Повторение эксперимента
Автор убрал классы neutral, disgust и surprised, чтобы сделать 10-классовое распознавание датасета RAVDESS. Пытаясь повторить опыт автора, я получил такой результат:
Однако я выяснил, что имеет место утечка данных, когда датасет для валидации идентичен тестовому датасету. Поэтому я повторил разделение данных, изолировав датасеты двух актеров и двух актрис, чтобы они не были видны во время теста:
актеры с 1 по 20 используются для сетов Train / Valid в соотношении 8:2;
актеры с 21 по 24 изолированы от тестов;
параметры Train Set: (1248, 216, 1);
параметры Valid Set: (312, 216, 1);
параметры Test Set: (320, 216, 1) — (изолировано).
Я заново обучил модель и вот результат:
Тест производительности
Из графика Train Valid Gross видно, что не происходит схождение для выбранных 10 классов. Поэтому я решил понизить сложность модели и оставить только мужские эмоции. Я изолировал двух актеров в рамках test set, а остальных поместил в train/valid set, соотношение 8:2. Это гарантирует, что в датасете не будет дисбаланса. Затем я тренировал мужские и женские данные отдельно, чтобы провести тест.
Train Set – 640 семплов от актеров 1-10;
Valid Set – 160 семплов от актеров 1-10;
Test Set – 160 семплов от актеров 11-12.
Опорная линия: мужчины
Train Set – 608 семплов от актрис 1-10;
Valid Set – 152 семпла от актрис 1-10;
Test Set – 160 семплов от актрис 11-12.
Опорная линия: женщины
Как можно заметить, матрицы ошибок отличаются.
Мужчины: злость (Angry) и радость (Happy) – основные предугаданные классы в модели, но они не похожи.
Женщины: расстройство (Sad) и радость (Happy) – основыне предугаданные классы в модели; злость (Angry) и радость (Happy) легко спутать.
Вспоминая наблюдения из Разведочного анализа данных, я подозреваю, что женские злость (Angry) и радость (Happy) похожи до степени смешения, потому что их способ выражения заключается просто в повышении голоса.
Вдобавок ко всему, мне интересно, что если я еще больше упрощу модель, остави только классы Positive, Neutral и Negative. Или только Positive и Negative. Короче, я сгруппировал эмоции в 2 и 3 класса соответственно.
До начала эксперимента я настроил архитектуру модели с помощью мужских данных, сделав 5-классовое распознавание.
Я добавил 2 слоя Conv1D, один слой MaxPooling1D и 2 слоя BarchNormalization; также я изменил значение отсева на 0.25. Наконец, я изменил оптимизатор на SGD со скоростью обучения 0.0001.
Для тренировки модели я применил уменьшение «плато обучения» и сохранил только лучшую модель с минимальным значением val_loss . И вот каковы результаты для разных целевых классов.
Производительность новой модели
Мужчины, 5 классов
Мужчины, 2 класса
Мужчины, 3 класса
Увеличение (аугментация)
Когда я усилил архитектуру модели, оптимизатор и скорость обучения, выяснилось, что модель по-прежнему не сходится в режиме тренировки. Я предположил, что это проблема количества данных, так как у нас имеется только 800 семплов. Это привело меня к методам увеличения аудио, в итоге я увеличил датасеты ровно вдвое. Давайте взглянем на эти методы.
Мужчины, 5 классов
Динамическое увеличение значений
Настройка высоты звука
Добавление белого шума
Заметно, что аугментация сильно повышает точность, до 70+% в общем случае. Особенно в случае с добавлением белого, которое повышает точность до 87,19% – однако тестовая точность и F1-мера падают более чем на 5%. И тут мне ко пришла идея комбинировать несколько методов аугментации для лучшего результата.
Объединяем несколько методов
Белый шум + смещение
Тестируем аугментацию на мужчинах
Мужчины, 2 класса
Белый шум + смещение
Для всех семплов
Белый шум + смещение
Только для позитивных семплов, так как 2-классовый сет дисбалансированный (в сторону негативных семплов).
Настройка высоты звука + белый шум Для всех семплов
Настройка высоты звука + белый шум
Только для позитивных семплов
Заключение
В конце концов, я смог поэкспериментировать только с мужским датасетом. Я заново разделил данные так, чтобы избежать дисбаланса и, как следствие, утечки данных. Я настроил модель на эксперименты с мужскими голосами, так как я хотел максимально упростить модель для начала. Также я провел тесты, используя разные методы аугментации; добавление белого шума и смещение хорошо зарекомендовали себя на дисбалансированных данных.
Содержание курса: 