論文の概要: Naturalistic Music Decoding from EEG Data via Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09062v3
• Date: Tue, 2 Jul 2024 17:00:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 07:09:19.908130
• Title: Naturalistic Music Decoding from EEG Data via Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: 潜在拡散モデルによる脳波データからの自然音楽復号
• Authors: Emilian Postolache, Natalia Polouliakh, Hiroaki Kitano, Akima Connelly, Emanuele Rodolà, Luca Cosmo, Taketo Akama,
• Abstract要約: 本研究は,非侵襲的脳波データを用いて,高品質な音楽再生を実現するための最初の試みである。 我々は、パブリックなNMED-Tデータセットでモデルをトレーニングし、ニューラルネットワークベースのメトリクスを提案する定量的評価を行う。 本研究は,脳波データを用いた複雑な聴覚情報再構成の実現可能性に関する知見を提供する,ニューラルデコーディングと脳-コンピュータインタフェースの継続的な研究に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.882764251306094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this article, we explore the potential of using latent diffusion models, a family of powerful generative models, for the task of reconstructing naturalistic music from electroencephalogram (EEG) recordings. Unlike simpler music with limited timbres, such as MIDI-generated tunes or monophonic pieces, the focus here is on intricate music featuring a diverse array of instruments, voices, and effects, rich in harmonics and timbre. This study represents an initial foray into achieving general music reconstruction of high-quality using non-invasive EEG data, employing an end-to-end training approach directly on raw data without the need for manual pre-processing and channel selection. We train our models on the public NMED-T dataset and perform quantitative evaluation proposing neural embedding-based metrics. We additionally perform song classification based on the generated tracks. Our work contributes to the ongoing research in neural decoding and brain-computer interfaces, offering insights into the feasibility of using EEG data for complex auditory information reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,脳波(EEG)記録から自然音楽の再構成を行うために,強力な生成モデル群である潜時拡散モデルを用いることの可能性について検討する。 MIDI生成曲やモノフォニック曲のような限られた音色を持つ単純な音楽とは異なり、ここでの焦点は様々な楽器、声、エフェクトを備えた複雑な音楽であり、ハーモニックや音色に富んでいる。 本研究は,非侵襲的な脳波データを用いて高品質な音楽再生を実現するための最初の試みであり,手作業による事前処理やチャネル選択を必要とせず,生データに直接エンドツーエンドのトレーニング手法を適用する。 我々は、パブリックなNMED-Tデータセットでモデルをトレーニングし、ニューラルネットワークベースのメトリクスを提案する定量的評価を行う。 また、生成されたトラックに基づいて楽曲分類を行う。 本研究は,脳波データを用いた複雑な聴覚情報再構成の実現可能性に関する知見を提供する,ニューラルデコーディングと脳-コンピュータインタフェースの継続的な研究に寄与する。

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