文件名称：imagined-speech:使用脑电图对想象语音中的音节进行分类
文件大小：42MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-24 20:18:57
MATLAB
CS229 机器学习 - 秋季 2014-15 使用脑电图对想象语音中的音节进行分类 预测：想象语音是指受试者想象在不移动任何肌肉或声音的情况下说出给定单词的过程。 理解想象语音的能力将从根本上改变我们与设备交互的方式。 我们想从想象的语音 EEG 信号中对音节“ba”、“ku”、“im”和“si”进行分类。 选择这些音节是因为它们不包含语义含义，因此将对想象的语音进行分类，而不是对想象的语音产生的语义贡献。 我们的模型能够成功地从 EEG 数据中对音节对进行分类，准确率超过 90%。 数据收集：我们利用 Takako Fujioka 教授在音乐与声学计算机研究中心 (CCRMA) 的 EEG 实验室创建了自己的数据集。 在我们的实验中，受试者想象根据预先确定的音频线索说出四个音节“ba / ku”和“im / si”，同时脑电图记录他们的脑电波活动。 音频提示对应于高音或低音。 嘟嘟
【文件预览】：
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