PhyAAt：语音听觉注意生理学数据集

对自然语音的听觉注意是一个复杂的大脑过程。通过生理信号对其进行量化对于改进和拓宽当前脑机接口系统的应用范围具有重要价值，但这仍然是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们呈现了一个从自然语音听觉注意实验中收集的生理信号数据集。在该实验中，由不同听觉条件下的英语句子再现组成的听觉刺激被呈现给 25 名非母语参与者，并要求他们转录这些句子。实验期间，从每位参与者采集了 14 通道脑电图、皮肤电反应和光电容积脉搏波信号。根据正确转录的单词数量，为呈现给受试者的每个听觉刺激获得了一个注意分数。发现注意分数与听觉条件之间存在强相关性（$p<<0.0001$）。我们还制定了涉及所收集数据集的四个不同预测任务，并开发了一个特征提取框架。每个预测任务的结果均使用具有频谱特征的支持向量机获得，且优于随机水平。该数据集已公开发布以供进一步研究，同时发布的还有一个 Python 库——phyaat，用于促进本文所呈现结果的预处理、建模和复现。数据集和其他资源在网页 https://phyaat.github.io 上共享。