論文の概要: Towards an End-to-End Framework for Invasive Brain Signal Decoding with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11568v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 14:04:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 14:32:20.233393
• Title: Towards an End-to-End Framework for Invasive Brain Signal Decoding with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた侵入脳信号復号のためのエンドツーエンドフレームワーク
• Authors: Sheng Feng, Heyang Liu, Yu Wang, Yanfeng Wang,
• Abstract要約: 侵襲的な脳信号の復号化を目的とした,画期的なエンドツーエンド(E2E)フレームワークを提案する。 音声神経補綴術におけるE2Eフレームワークの可能性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.54139799413152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a groundbreaking end-to-end (E2E) framework for decoding invasive brain signals, marking a significant advancement in the field of speech neuroprosthesis. Our methodology leverages the comprehensive reasoning abilities of large language models (LLMs) to facilitate direct decoding. By fully integrating LLMs, we achieve results comparable to the state-of-the-art cascade models. Our findings underscore the immense potential of E2E frameworks in speech neuroprosthesis, particularly as the technology behind brain-computer interfaces (BCIs) and the availability of relevant datasets continue to evolve. This work not only showcases the efficacy of combining LLMs with E2E decoding for enhancing speech neuroprosthesis but also sets a new direction for future research in BCI applications, underscoring the impact of LLMs in decoding complex neural signals for communication restoration. Code will be made available at https://github.com/FsFrancis15/BrainLLM.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,侵襲的脳信号の復号化をめざして,音声神経補綴の分野での進歩を示す,画期的なエンド・ツー・エンド(E2E)フレームワークを提案する。 提案手法は,大規模言語モデル(LLM)の包括的な推論能力を活用し,直接復号化を容易にする。 LLMを完全統合することにより、最先端のカスケードモデルに匹敵する結果が得られる。 特に脳-コンピュータインタフェース(BCI)の背景にある技術と関連するデータセットの入手が進化し続けているため, 音声神経補綴におけるE2Eフレームワークの潜在可能性について検討した。 本研究は,LLMとE2Eデコーディングの併用による音声神経補綴の強化効果を示すだけでなく,複雑な神経信号の復号化によるコミュニケーション回復への影響を強調し,将来のBCI応用研究に向けた新たな方向性を定めている。 コードはhttps://github.com/FsFrancis15/BrainLLMで公開される。

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