論文の概要: Learning Subject-Invariant Representations from Speech-Evoked EEG Using Variational Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00323v1
• Date: Fri, 1 Jul 2022 10:26:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-04 14:57:20.154488
• Title: Learning Subject-Invariant Representations from Speech-Evoked EEG Using Variational Autoencoders
• Title（参考訳）: 変分オートエンコーダを用いた音声誘発脳波からの主題不変表現の学習
• Authors: Lies Bollens, Tom Francart, Hugo Van hamme
• Abstract要約: 関連する脳波分類分野において、対象不変特徴を明示的にモデル化することで、対象物間のモデルの一般化が向上し、分類精度が向上することが示されている。 同じ刺激の並列脳波記録を利用するために、階層型階層的変動オートエンコーダを適用した。 被験者の精度は、被験者とコンテンツ潜在空間で98.96%と1.60%に達するのに対し、バイナリコンテンツ分類実験は、被験者とコンテンツ潜在空間でそれぞれ51.51%と62.91%に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.32736286442512
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The electroencephalogram (EEG) is a powerful method to understand how the brain processes speech. Linear models have recently been replaced for this purpose with deep neural networks and yield promising results. In related EEG classification fields, it is shown that explicitly modeling subject-invariant features improves generalization of models across subjects and benefits classification accuracy. In this work, we adapt factorized hierarchical variational autoencoders to exploit parallel EEG recordings of the same stimuli. We model EEG into two disentangled latent spaces. Subject accuracy reaches 98.96% and 1.60% on respectively the subject and content latent space, whereas binary content classification experiments reach an accuracy of 51.51% and 62.91% on respectively the subject and content latent space.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)は、脳が音声をどのように処理するかを理解する強力な方法である。 線形モデルは、この目的のためにディープニューラルネットワークに置き換えられ、有望な結果をもたらす。 関連する脳波分類の分野では、主観不変特徴を明示的にモデル化することで、対象をまたがるモデルの一般化が改善され、分類精度が向上することが示されている。 本研究では,同一刺激の並列脳波記録を活用すべく,階層的変動自動エンコーダを適用した。 脳波を2つの非絡み合った潜在空間にモデル化する。 被験者の精度はそれぞれ98.96%、コンテンツの潜在空間では1.60%、バイナリコンテンツの分類実験では51.51%、コンテンツの潜在空間では62.91%である。

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