PhyAAt: 말 소리에 대한 청각 주의 생리학 데이터셋

자연스러운 언어에 대한 청각적 주의는 복잡한 뇌 과정입니다. 이 과정을 생리 신호에서 정량화하는 것은 현재 뇌-컴퓨터 인터페이스 시스템의 성능 향상과 응용 범위 확대에 가치가 있지만, 여전히 어려운 작업입니다. 본 논문에서는 자연스러운 언어에 대한 청각적 주의 실험에서 수집된 생리 신호 데이터셋을 소개합니다. 이 실험에서 25명의 비모국어 사용자 참가자들에게 다양한 청각 조건 하에서 영어 문장의 재생이 제시되었으며, 참가자들은 문장을 기록하도록 요청받았습니다. 실험 중 각 참가자로부터 14채널 전기생리신호(electroencephalogram), 피부전도반응(galvanic skin response), 광피맥파(photoplethysmogram) 신호가 수집되었습니다. 참가자가 올바르게 기록한 단어 수를 바탕으로 각 청각 자극에 대해 주의 점수가 산출되었습니다. 주의 점수와 청각 조건 사이에는 강력한 상관관계($p<<0.0001$)가 발견되었습니다. 또한, 수집된 데이터셋과 관련된 네 가지 예측 작업을 제시하고 특징 추출 프레임워크를 개발하였습니다. 각 예측 작업의 결과는 스펙트럼 특징을 사용한 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)으로 얻었으며, 우연성 수준보다 우수했습니다. 본 데이터셋은 추가 연구를 위해 공개되었으며, 사전 처리, 모델링 및 결과 재현을 용이하게 하기 위한 파이썬 라이브러리(phyaat)와 함께 제공됩니다. 데이터셋 및 기타 자료는 웹페이지(https://phyaat.github.io)에서 공유되고 있습니다.