Thoughts of brain EEG signal-to-text conversion using weighted feature fusion-based Multiscale Dilated Adaptive DenseNet with Attention Mechanism

计算机科学 特征(语言学) 人工智能 卷积神经网络 集合(抽象数据类型) 水准点(测量) 模式识别(心理学) 脑电图 融合机制 编码(集合论) 脑-机接口 源代码 语音识别 融合 心理学 哲学 语言学 大地测量学 精神科 脂质双层融合 程序设计语言 地理 操作系统
作者
Jing Yang,Muhammad Awais,Md. Amzad Hossain,Lip Yee Por,Ma. Haowei,Ibrahim M. Mehedi,Ahmed I. Iskanderani
出处
期刊:Biomedical Signal Processing and Control [Elsevier BV]
卷期号:86: 105120-105120 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.bspc.2023.105120
摘要

Individuals with visual inefficiencies or different abilities face difficulties using their hands to operate smartphones and computers, necessitating reliance on others to enter data. Such dependence may lead to security and privacy issues, especially when sensitive information is shared with helpers. To address this problem, we present Think2Type, an efficient Brain-Computer Interface (BCI) that enables users to translate their active intentions into text format based on Morse code. BCI leverages brain activity to facilitate interaction with computers, often captured via Electroencephalography (EEG). This work proposes an enhanced attention-based deep learning strategy to develop an efficient text conversion mechanism from EEG signals. We begin by collecting EEG signals from standard benchmark datasets and extracting spectral and statistical features in phase 1, concatenating them into concatenated feature set 1 (F1). In phase 2, we extract spatial and temporal features via a One-Dimensional Convolutional Neural Network (1DCNN) and a Recurrent Neural Network (RNN), respectively, concatenating them into concatenated feature set 2 (F2). Weighted feature fusion is performed on concatenated features F1 and F2, with the hybrid optimization algorithm Eurasian Oystercatcher Wild Geese Migration Optimization (EOWGMO) optimizing the weight for improved fusion efficiency. The text conversion phase utilizes the Multiscale Dilated Adaptive DenseNet with Attention Mechanism (MDADenseNet-AM) to obtain the converted text information. The MDADenseNet-A's parameters are optimized to improve thought-to-text conversion performance. The developed model's performance is evaluated via experimental analysis and compared to conventional techniques, resulting in a higher accuracy value of 96.41%, facilitating appropriate text conversion.
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