心理学实验必备 | 情绪刺激材料推荐（含图片和声音）

图片刺激材料系统

国际情感图片系统（International Affective Picture System，IAPS）

由美国 NIMH (National Institute of Mental Health) 情绪与注意研究中心历时数年编制而成的一套经过量化评定的情绪刺激图片系统。IAPS 的编制是从 Osgood 等人的理论出发，对愉悦度 (Valence)、唤醒度 (Arousal) 和优势度 (Dominance) 三个方面进行打分。IAPS 是一个相对规范化的情绪刺激系统，经过多年的修订，在国外被广泛地运用于各类有关情绪问题的研究中，例如情绪的生理机制、情绪调节、情绪与注意记忆等认知活动的关系上。

注：申请 IAPS 作为非商业性的学术研究时，需下载并填写 IAPS 申请表。仔细阅读申请表中列出的指导原则和要求，在表格上签名并写上日期，然后将表格发送至邮箱：[e-mail]

网址：

https://csea.phhp.ufl.edu/Media.html#topmedia

中国情绪图片（Chinese Affective Picture System，CAPS）

该情绪图片系统由 852 张图片组成，是由中国科学院心理健康重点实验室编制的一套标准化的情绪刺激图片系统。在 CAPS 中，绝大多数人物面孔都是中国人，很多图片中的情景都是有中国特点的，就连一些动物、静物都是体现中国文化的，比如大熊猫、瓷器等，被试反映看到这些图片感到熟悉、亲切，而且对图片意义的理解更加明确。

注：需要中国情绪图片库的小伙伴，建议你们给罗跃嘉老师发邮件 [e-mail]

日内瓦情感图片数据库（Geneva Affective Picture Database，GAPED）

包含 730 张图片，分为四个具体的负面内容：蜘蛛、蛇，以及引发与违反道德和法律规范(侵犯人权或虐待动物)有关的情绪的场景。正面图片和中性图片也包括在内：正面图片主要代表人类和动物宝宝以及自然风景，而中性图片主要描绘无生命的物体。

网址：https://www.unige.ch/cisa/#calendar

基于心理学和艺术理论的情感图片特征分类（ArtPhoto）

使用了三个数据集。①国际情感图片系统 (IAPS)；②一组来自照片分享网站的艺术照片(调查艺术家有意识地使用颜色和纹理是否能改善分类)；③一组同龄人评分的抽象画，以调查特征和评分对无上下文内容的图片的影响。八类离散情感：愉悦 (Amusement)、愤怒 (Anger)、敬畏 (Awe)、满意 (Contentment)、厌恶 (Disgust)、兴奋 (Excitement)、恐惧 (Fear)、悲伤 (Sadness)。

网址：https://www.imageemotion.org/

FFHQ（Flickr-Faces-HQ）

FFHQ 数据集是一个高质量的人脸图像数据集，该数据集由7万张分辨率为 1024×1024 的高质量 PNG 图片组成，具有跨不同年龄、种族和背景等方面的特点。这些图片是从 Flickr 上获取，并使用 dlib 自动对齐和裁剪。

小伙伴们可以直接从谷歌 Drive 获取数据，也可以使用这个网址提供的下载脚本：https://github.com/NVlabs/ffhq-dataset/blob/master/download_ffhq.py。

该脚本能够自动下载所有请求的文件、校验等，这样会方便很多。

网址：https://github.com/NVlabs/ffhq-dataset

高级多媒体处理实验室（Advanced Multimedia Processing (AMP) Lab）

该实验室是康奈尔大学电子与计算机工程学院高级多媒体处理实验室。研究内容包含计算机视觉与模式识别、计算机图形学、多媒体编码和流媒体、多模态生物识别(包括面部追踪、面部识别、声音识别和唇读)等等。

（1）Emotion6 或 EmotionROI：对于 Emotion6 中的每一幅图像，每个被试标注信息如下：①VA 值对诱发情绪评分的真实情况。②诱发情绪情绪分布，包含 Paul Ekman 的 6 种基本情绪和中立情绪，由 7 个 bin 组成，每个 bin 的情绪分布代表一个主体将一幅图像分类到每个 bin 的概率，每个类别 330 张图片。作者给出情感分布概率而不是单一情感标签的原因是：不同观看者观看同一张图片的情感不一定相同，同一观看者观看同一张图片的情感也不一定相同，所以作者利用情感分布概率代替单一情感标签，同时作者还进行了情感风格迁移，在不改变高层语义的情况下，通过改变源图像 (source) 的底层特征（颜色 or 纹理），从而实现迁移图像 (Transformed Image) 情感向目标图像 (target) 的迁移。EmotionROI 是在 Emotion6 的基础上，添加了情感诱发区域 ESM 标注 (Emotion Stimuli Maps)。

（2）面部表情：包含 13 名被试，每个被试有 75 张图片。在相同的光照条件下收集这些人脸图像，并且只允许存在表情变化。每个文件命名为：“*##.bmp”，其中*为主题索引，##为该主题的人脸图像索引。

网址：http://chenlab.ece.cornell.edu/downloads.html

IESN（Image-Emotion-Social-Net）

作者从 Flickr 上建立了一个大型的图像情感数据集，名为 Image-Emotion-Social-Net，包含 1012901 张图片 (由 11347 个用户上传)。与其他数据集所用方法相比，该数据集在个性化情感分类方面的性能有了显著提高。最终得到 3 种类型的 14344080 个情绪标签，包括 8 个情绪种类、2 个情绪类别和连续的 VAD 值。

截图来源于文章：Predicting personalized image emotion perceptions in social networks. IEEE Transactions on Affective Computing, 2016, 9(4): 526-540.

文章网址：https://xploreqa.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7744512

补充

我们之前的推文中提到的 ERP CORE 中有一些面孔刺激材料。详见推文：想学脑电，没有数据为什么不看这里？网址：https://erpinfo.org/erp-core（这里就不过多赘述了，小伙伴们自己去扒资源）

声音刺激材料系统

国际情感数字化声音系统（IADS）

IADS 是一组声学刺激，提供了情绪(愉悦、唤醒、支配)的标准评级，用于情绪和注意力的实验调查。同样由佛罗里达大学的情感和注意研究中心 (CSEA) 开发。

注：申请 IADS 作为非商业性的学术研究时，流程是一样的，需下载并填写 IADS 申请表。仔细阅读申请表中列出的指导原则和要求，在表格上签名并写上日期，然后将表格发送至邮箱：[e-mail]。

网址：https://csea.phhp.ufl.edu/Media.html#midmedia

日内瓦多模态情绪描绘（GEMEP）

包括一系列音频和视频录制，由 10 个演员描绘了 18 种情感状态，用不同的语言内容和不同的表达模式。GEMEP 由 Klaus Scherer 和 Tanja Bänziger 在瑞士科学基金会 (FNRS 101411-100367) 资助的一个项目框架内创建的。

网址：https://www.unige.ch/cisa/gemep/

IEMOCAP（The Interactive Emotional Dyadic Motion Capture）

这个数据库是南加州大学 SAIL 实验室从十位演员的面部、头部和手部的标记中记录下来的一个动作、多模态和多说话者的数据库，包括视频、语音、面部动作捕捉等。演员们表演了经过挑选的情绪剧本，也即兴创作了一些假想场景，旨在引出 5 种特定类型的离散情绪(快乐、愤怒、悲伤、沮丧和中性状态)。语料库包含大约 12 小时的数据。

网址：https://sail.usc.edu/iemocap/

Belfast

Belfast 有 3 个部分。这些立体声录像涉及 6 类离散情感（沮丧、厌恶、惊讶、恐惧、愉悦、愤怒）。①set 1 数据库包含 570 段视频(总长度 237 分钟)，记录了男性和女性在执行一系列五种情绪诱导任务(沮丧、厌恶、恐惧、惊讶和愉悦)的面部和躯体部分。②set 2 数据库由 650 段视频(总长度 458 分钟)组成，记录了男性(n=37)和女性(n=45)的面部和躯干，执行一系列三种主动情绪诱导任务(厌恶、惊讶和恐惧)和四种被动情绪诱导任务(厌恶、沮丧、愤怒和愉悦)。set 2 的录音是基于与 set 1 不同的任务组合。③set 3 数据库由 180 段视频记录(总时长 90 分钟)组成，记录了秘鲁男性(n=15)和女性(n=15)以及北爱尔兰男性(n=15)和女性(n=15)执行一系列的三种情绪诱导任务(厌恶、恐惧和愉悦)。set 3 的录音是基于三个 set 1 任务(厌恶、恐惧和愉悦)的修改版本。

截图来自于文章：The Belfast Induced Natural Emotion Database. IEEE Transactions on Affective Computing, 3(1), 32–41.

网址：http://www.psych.qub.ac.uk/BINED

EMODB

该情感语音数据库，由 10 个演员(5 名男性)进行模拟情绪，说出 10 句德语(5 个短句和5 个长句)，这些句子可用于日常交流，并可在所有的情感应用中进行解释。录音在一个装有高质量录音设备的暗室中进行录制的。此外，还记录了电子声门图。材料包括大约 800 个句子(7种情绪* 10个演员* 10个句子+一些第二版本)。7 种离散情感分类为：中性，愤怒，恐惧，快乐，悲伤，厌恶和无聊。

图片来源于文章：A database of German emotional speech. INTERSPEECH 2005.

网址：http://www.expressive-speech.net/emodb/

直接下载：

http://emodb.bilderbar.info/download/download.zip

SEMAINE

作者录制了一组充满情感色彩的对话。高质量的记录由五个高分辨率，高帧率相机和四个麦克风，同步记录，精度为25 μs。共 20 名参与者参与录音，一共记录了 100 个角色对话和 50 个非对话记录，每个记录大约 5 分钟。所有的录音对话都被完全转录和注释了五个情感维度，并部分注释了 27 个其他维度。目前，大约有 80 个对话已经使用 FeelTrace 以完全连续的方式在多个维度上进行了完整的注释。

图片来源于文章：The SEMAINE corpus of emotionally coloured character interactions. IEEE, 2010: 1079-1084.

网址：http://semaine-db.eu/

整理过程可能会有疏忽，非常欢迎大家留言进行补充。

此文中的情绪图片、声音材料、面孔、相关文章等已整理好至压缩包(需要获得版权的刺激材料除外)，有需要的小伙伴可在公众号后台回复“情绪刺激材料”获取。

最后，祝大家圣诞节快乐~

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