論文の概要: Unveiling Thoughts: A Review of Advancements in EEG Brain Signal Decoding into Text
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00726v1
- Date: Fri, 26 Apr 2024 21:18:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-03 21:02:11.715380
- Title: Unveiling Thoughts: A Review of Advancements in EEG Brain Signal Decoding into Text
- Title（参考訳）: 脳波信号のテキストへのデコーディングの進歩
- Authors: Saydul Akbar Murad, Nick Rahimi,
- Abstract要約: 脳波(EEG)を用いた脳活動のテキストへの変換は近年,大きな注目を集めている。
多くの研究者が、脳波信号をテキスト形式にデコードする新しいモデルの開発に取り組んでいる。
この地域の最近の発展と今後の研究の方向性を概説することが重要である。
- 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 conversion of brain activity into text using electroencephalography (EEG) has gained significant traction in recent years. Many researchers are working to develop new models to decode EEG signals into text form. Although this area has shown promising developments, it still faces numerous challenges that necessitate further improvement. It's important to outline this area's recent developments and future research directions. In this review article, we thoroughly summarize the progress in EEG-to-text conversion. Firstly, we talk about how EEG-to-text technology has grown and what problems we still face. Secondly, we discuss existing techniques used in this field. This includes methods for collecting EEG data, the steps to process these signals, and the development of systems capable of translating these signals into coherent text. We conclude with potential future research directions, emphasizing the need for enhanced accuracy, reduced system constraints, and the exploration of novel applications across varied sectors. By addressing these aspects, this review aims to contribute to developing more accessible and effective Brain-Computer Interface (BCI) technology for a broader user base.
- Abstract（参考訳）: 脳波 (EEG) を用いた脳活動のテキストへの変換は近年, 顕著な進歩を遂げている。
多くの研究者が、脳波信号をテキスト形式にデコードする新しいモデルの開発に取り組んでいる。
この領域は有望な発展を見せているが、さらなる改善を必要とする多くの課題に直面している。
この地域の最近の発展と今後の研究の方向性を概説することが重要である。
本稿では,脳波からテキストへの変換の進展について概説する。
まず、EEG-to-text技術がどのように成長し、どのような問題に直面しているかについて話します。
第2に、この分野で使われている既存の技術について論じる。
これには、脳波データの収集方法、これらの信号を処理するためのステップ、これらの信号をコヒーレントテキストに変換するシステムの開発が含まれる。
今後の研究の方向性として、精度の向上の必要性を強調し、システムの制約を減らし、様々な分野にまたがる新しい応用を探求する。
これらの側面に対処することで、このレビューはよりアクセスしやすく効果的なBrain-Computer Interface(BCI)技術の開発に貢献することを目的としている。
関連論文リスト
- A Survey of Spatio-Temporal EEG data Analysis: from Models to Applications [20.54846023209402]
本調査は,脳活動の理解と解釈を変革するための新しい手法と技術に焦点を当てる。
我々は、脳信号の堅牢な表現を可能にする自己教師あり学習手法を探求する。
また,グラフニューラルネットワーク(GNN)や基礎モデル,大規模言語モデル(LLM)に基づくアプローチなど,新たな差別的手法についても検討する。
この調査は、これらの最先端技術、その応用、そして彼らが将来の研究および臨床実践に持つ深い影響について、広範囲にわたる概要を提供している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-26T08:09:15Z) - SEE: Semantically Aligned EEG-to-Text Translation [5.460650382586978]
神経生理学的信号を言語に復号することは、脳-コンピュータインターフェース(BCI)の応用において非常に興味深い研究である。
現在のEEG-to-Textデコーディングアプローチは、EEGレコードと生テキストの間に大きなドメインギャップがあるため、課題に直面している。
本稿では,脳波からテキストへのデコードを改善するための新しい手法であるセマンティック・アラインドEEG-to-Text Translationを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-14T05:37:15Z) - Towards Linguistic Neural Representation Learning and Sentence Retrieval from Electroencephalogram Recordings [27.418738450536047]
脳波信号を文に変換するための2ステップパイプラインを提案する。
まず,自然読解中に記録された脳波データから単語レベルの意味情報を学習できることを確認する。
脳波エンコーダからの予測に基づいて文章を検索するために,学習不要な検索手法を用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-08T03:40:25Z) - EEG2TEXT: Open Vocabulary EEG-to-Text Decoding with EEG Pre-Training and Multi-View Transformer [4.863362296028391]
本稿では,脳波からテキストへのデコーディングの精度を向上させる新しい手法を提案する。
EEG2 TEXTUREは、コミュニケーションを容易にするための高性能なオープン語彙脳-テキストシステムの可能性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T15:14:19Z) - Enhancing EEG-to-Text Decoding through Transferable Representations from Pre-trained Contrastive EEG-Text Masked Autoencoder [69.7813498468116]
コントラスト型脳波テキストマスケード自動エンコーダ(CET-MAE)を提案する。
また、E2T-PTR(Pretrained Transferable Representationsを用いたEEG-to-Text decoding)と呼ばれるフレームワークを開発し、EEGシーケンスからテキストをデコードする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-27T11:45:21Z) - Towards Possibilities & Impossibilities of AI-generated Text Detection:
A Survey [97.33926242130732]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の領域に革命をもたらし、人間のようなテキスト応答を生成する能力を持つ。
これらの進歩にもかかわらず、既存の文献のいくつかは、LLMの潜在的な誤用について深刻な懸念を提起している。
これらの懸念に対処するために、研究コミュニティのコンセンサスは、AI生成テキストを検出するアルゴリズムソリューションを開発することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-23T18:11:32Z) - EEG based Emotion Recognition: A Tutorial and Review [21.939910428589638]
脳波に基づく感情認識の科学的基礎を心理学的・生理学的に紹介する。
本稿では,これらのレビューを異なる技術経路に分類し,理論的基礎と研究モチベーションを説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-16T08:28:28Z) - Open Vocabulary Electroencephalography-To-Text Decoding and Zero-shot
Sentiment Classification [78.120927891455]
最先端のブレイン・トゥ・テキストシステムは、ニューラルネットワークを使用して脳信号から直接言語を復号することに成功した。
本稿では,自然読解課題における語彙的脳波(EEG)-テキスト列列列復号化とゼロショット文感性分類に問題を拡張する。
脳波-テキストデコーディングで40.1%のBLEU-1スコア、ゼロショット脳波に基づく3次感情分類で55.6%のF1スコアを達成し、教師付きベースラインを著しく上回る結果となった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-05T21:57:22Z) - Computational Emotion Analysis From Images: Recent Advances and Future
Directions [79.05003998727103]
本章では,画像感情分析(IEA)を計算的観点から導入することを目的としている。
心理学の一般的な感情表現モデルから始めます。
そして、研究者たちが解決しようとしている重要な計算問題を定義します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-19T13:33:34Z) - Graph signal processing for machine learning: A review and new
perspectives [57.285378618394624]
本稿では,GSPの概念とツール,例えばグラフフィルタや変換による新しい機械学習アルゴリズム開発への重要な貢献について概説する。
本稿では,データ構造とリレーショナル事前の活用,データと計算効率の向上,モデル解釈可能性の向上について論じる。
我々は,応用数学と信号処理の橋渡しとなるGSP技術と,他方の機械学習とネットワーク科学の橋渡しとなる新たな視点を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-31T13:21:33Z) - EEG-based Brain-Computer Interfaces (BCIs): A Survey of Recent Studies
on Signal Sensing Technologies and Computational Intelligence Approaches and
their Applications [65.32004302942218]
Brain-Computer Interface (BCI) はユーザとシステム間の強力なコミュニケーションツールである。
近年の技術進歩は、脳波(EEG)に基づく翻訳医療用BCIへの関心が高まっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-28T10:36:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。