无声肌电信号特征处理数据集2025

数据集概述

本数据集提供了用于ACL 2025论文研究的手工提取无声肌电信号（Silent EMG）特征表示，基于EMNLP 2020提出的原始无声肌电数据集，为探索大语言模型理解无声语音及肌电转文本任务提供支持。

文件详解

• 文件名称: extracted_emg_features-20250530T194147Z-1-001.zip
• 文件格式: ZIP（压缩包格式）
• 内容说明: 包含手工提取的无声肌电信号特征数据，无训练/测试、数据/标签、原始/处理数据的拆分结构

适用场景

• 语音处理研究: 用于大语言模型（LLMs）理解无声语音的算法开发与验证
• 肌电信号分析: 探索肌电信号特征与文本转换任务的关联规律
• 人机交互研究: 支持基于无声肌电信号的新型交互技术研发
• 自然语言处理应用: 为肌电转文本（EMG-to-Text）任务提供特征数据支持