論文の概要: Towards Decoding Brain Activity During Passive Listening of Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16996v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 20:04:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 18:42:08.900320
• Title: Towards Decoding Brain Activity During Passive Listening of Speech
• Title（参考訳）: 受聴音声における脳活動の復号に向けて
• Authors: Mil\'an Andr\'as Fodor and Tam\'as G\'abor Csap\'o and Frigyes Viktor Arthur
• Abstract要約: 深層学習法を用いて頭蓋内脳波(iEEG)データから発声音声を復号しようとする。 このアプローチは、従来の音声生成の焦点から外れ、知覚された音声の神経表現を調査することを選択する。 アプローチはまだ画期的な成果を上げていないが、この研究は、音声認識中の神経活動の復号化の可能性に光を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The aim of the study is to investigate the complex mechanisms of speech perception and ultimately decode the electrical changes in the brain accruing while listening to speech. We attempt to decode heard speech from intracranial electroencephalographic (iEEG) data using deep learning methods. The goal is to aid the advancement of brain-computer interface (BCI) technology for speech synthesis, and, hopefully, to provide an additional perspective on the cognitive processes of speech perception. This approach diverges from the conventional focus on speech production and instead chooses to investigate neural representations of perceived speech. This angle opened up a complex perspective, potentially allowing us to study more sophisticated neural patterns. Leveraging the power of deep learning models, the research aimed to establish a connection between these intricate neural activities and the corresponding speech sounds. Despite the approach not having achieved a breakthrough yet, the research sheds light on the potential of decoding neural activity during speech perception. Our current efforts can serve as a foundation, and we are optimistic about the potential of expanding and improving upon this work to move closer towards more advanced BCIs, better understanding of processes underlying perceived speech and its relation to spoken speech.
• Abstract（参考訳）: この研究の目的は、音声知覚の複雑なメカニズムを調査し、最終的には音声を聴きながら脳の電気的変化を解読することである。 深層学習法を用いて頭蓋内脳波(iEEG)データから発声音声を復号しようとする。 目標は、音声合成のための脳-コンピュータインタフェース(bci)技術の進歩を支援し、願わくば、音声知覚の認知過程に関するさらなる視点を提供することである。 このアプローチは、従来の音声生成の焦点から外れ、知覚された音声の神経表現を調査することを選択する。 この角度は複雑な視点を開き、より洗練された神経パターンの研究を可能にします。 深層学習モデルのパワーを活かし、これらの複雑な神経活動と対応する音声音との関係を確立することを目的とした。 アプローチはまだ画期的な成果を上げていないが、この研究は、音声認識中の神経活動の復号化の可能性に光を当てている。 我々の現在の取り組みは基礎として機能し、より高度なBCIに近づき、認識される音声とその音声音声との関係の理解を深めるために、この研究を拡大し、改善する可能性について楽観的である。

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