Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diff-E: Diffusion-based Learning for Decoding Imagined Speech EEG

論文の概要: Diff-E: Diffusion-based Learning for Decoding Imagined Speech EEG

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14389v1
Date: Wed, 26 Jul 2023 07:12:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-28 17:07:47.942414
Title: Diff-E: Diffusion-based Learning for Decoding Imagined Speech EEG
Title（参考訳）: diff-e: 拡散型学習による想像音声脳波の復号化
Authors: Soowon Kim, Young-Eun Lee, Seo-Hyun Lee, Seong-Whan Lee
Abstract要約: 本稿では,DDPMとDiff-Eという条件付きオートエンコーダを用いた脳波信号のデコード手法を提案する。その結果,Diff-Eは従来の機械学習手法やベースラインモデルと比較して脳波信号の復号精度を著しく向上させることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.96977778655143
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Decoding EEG signals for imagined speech is a challenging task due to the high-dimensional nature of the data and low signal-to-noise ratio. In recent years, denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) have emerged as promising approaches for representation learning in various domains. Our study proposes a novel method for decoding EEG signals for imagined speech using DDPMs and a conditional autoencoder named Diff-E. Results indicate that Diff-E significantly improves the accuracy of decoding EEG signals for imagined speech compared to traditional machine learning techniques and baseline models. Our findings suggest that DDPMs can be an effective tool for EEG signal decoding, with potential implications for the development of brain-computer interfaces that enable communication through imagined speech.
Abstract（参考訳）: 想定された音声に対する脳波信号の復号化は、データの高次元的性質と低信号対雑音比のため難しい課題である。近年, 拡散確率モデル (DDPM) は, 様々な領域における表現学習に有望なアプローチとして出現している。本研究では,DDPMとDiff-Eという条件付きオートエンコーダを用いた脳波信号の符号化手法を提案する。その結果,Diff-Eは従来の機械学習手法やベースラインモデルと比較して脳波信号の復号精度を著しく向上させることがわかった。この結果から,DDPMは脳波信号復号に有効なツールであり,脳-コンピュータインタフェースの開発に寄与する可能性が示唆された。

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