ArEEG_Chars：用于基于 EEG 的阿拉伯字符想象语音识别的数据集
人机交互
2024-11-05 v3 计算与语言
机器学习
信号处理
摘要
脑机接口是一个重要且热门的研究课题，它革新了人们与世界互动的方式，特别是对于患有神经系统疾病的个体而言。虽然针对英文字母和单词的 EEG 信号已进行了广泛研究，但仍存在一个主要局限：缺乏许多非英语语言（如阿拉伯语）的公开可用 EEG 数据集。尽管阿拉伯语是全球使用最广泛的语言之一，但据我们所知，迄今为止尚无公开的阿拉伯字符 EEG 信号数据集。为解决这一差距，我们推出了 ArEEG_Chars，这是一个用于阿拉伯语 31 个字符的新型 EEG 数据集，数据收集自 30 名参与者（21 名男性和 9 名女性）。这些记录使用 Epoc X 14 通道设备采集，每个字符记录时长为 10 秒。记录的信号总数为 930 个 EEG 记录。为了使 EEG 信号适合分析，每条记录被分别分割为多个时长为 250ms 的信号片段。因此，本研究共收集了 39857 个 EEG 信号记录。此外，ArEEG_Chars 将向研究人员公开。我们希望该数据集能填补阿拉伯语 EEG 研究中的重要空白，造福患有残疾的阿拉伯语使用者。
引用
@article{arxiv.2402.15733,
title = {ArEEG_Chars: Dataset for Envisioned Speech Recognition using EEG for Arabic Characters},
author = {Hazem Darwish and Abdalrahman Al Malah and Khloud Al Jallad and Nada Ghneim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.15733},
year = {2024}
}