論文の概要: Towards Unified Neural Decoding of Perceived, Spoken and Imagined Speech from EEG Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09243v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 07:20:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:23:39.670738
• Title: Towards Unified Neural Decoding of Perceived, Spoken and Imagined Speech from EEG Signals
• Title（参考訳）: 脳波信号からの知覚・発声・想像音声の統一型ニューラルデコードに向けて
• Authors: Jung-Sun Lee, Ha-Na Jo, Seo-Hyun Lee,
• Abstract要約: 本研究では,非侵襲的ニューラルネットワーク復号法におけるディープラーニングモデルの有効性について検討した。 それは、知覚、過度、ささやき、想像されたスピーチなど、異なる音声パラダイムの区別に焦点を当てた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.33134751838052
• License:
• Abstract: Brain signals accompany various information relevant to human actions and mental imagery, making them crucial to interpreting and understanding human intentions. Brain-computer interface technology leverages this brain activity to generate external commands for controlling the environment, offering critical advantages to individuals with paralysis or locked-in syndrome. Within the brain-computer interface domain, brain-to-speech research has gained attention, focusing on the direct synthesis of audible speech from brain signals. Most current studies decode speech from brain activity using invasive techniques and emphasize spoken speech data. However, humans express various speech states, and distinguishing these states through non-invasive approaches remains a significant yet challenging task. This research investigated the effectiveness of deep learning models for non-invasive-based neural signal decoding, with an emphasis on distinguishing between different speech paradigms, including perceived, overt, whispered, and imagined speech, across multiple frequency bands. The model utilizing the spatial conventional neural network module demonstrated superior performance compared to other models, especially in the gamma band. Additionally, imagined speech in the theta frequency band, where deep learning also showed strong effects, exhibited statistically significant differences compared to the other speech paradigms.
• Abstract（参考訳）: 脳信号は人間の行動や精神イメージに関連する様々な情報に付随し、人間の意図を解釈し理解するために不可欠である。 脳-コンピュータインタフェース技術は、この脳の活動を利用して環境を制御する外部コマンドを生成し、麻痺またはロックイン症候群の個人に重要な利点を提供する。 脳とコンピュータのインターフェイス領域内では、脳から音声までの研究が注目され、脳信号から可聴音声を直接合成することに焦点が当てられている。 最近の研究の多くは、侵入的手法を用いて脳活動から音声をデコードし、音声データを強調する。 しかしながら、人間は様々な発話状態を表現し、非侵襲的なアプローチによってこれらの状態を区別することは、依然として重要な課題である。 本研究では,非侵襲的ニューラルネットワーク復号法における深層学習モデルの有効性について検討し,複数の周波数帯域にまたがる知覚,オーバート,ささやき,想像的音声を含む,異なる音声パラダイムの区別に着目した。 従来のニューラルネットワークモジュールを用いたモデルは,特にガンマバンドにおいて,他のモデルよりも優れた性能を示した。 さらに,深層学習にも強い効果がみられたテータ周波数帯域の音声は,他の音声パラダイムと比較して統計的に有意な差を示した。

関連論文リスト

• SIFToM: Robust Spoken Instruction Following through Theory of Mind [51.326266354164716]
  本稿では,認知にインスパイアされた音声指導モデルであるSIFToMを提案し,多様な音声条件下でロボットが人間の指示を実践的に追従できるようにする。 結果から,SIFToMモデルは現状の音声モデルや言語モデルよりも優れており,課題に追従する音声命令に対する人間レベルの精度に近づいていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T02:36:10Z)
• Towards Decoding Brain Activity During Passive Listening of Speech [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T20:04:01Z)
• Neural Speech Embeddings for Speech Synthesis Based on Deep Generative Networks [27.64740032872726]
  脳信号から音声合成が可能な脳音声合成技術について紹介する。 また, 音声処理中に神経生理学的活性化の基盤となる神経特徴と音声の埋め込みを包括的に分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-10T08:12:08Z)
• Decoding speech perception from non-invasive brain recordings [48.46819575538446]
  非侵襲的な記録から知覚音声の自己教師付き表現をデコードするために、コントラスト学習で訓練されたモデルを導入する。 我々のモデルでは、3秒のMEG信号から、1,000以上の異なる可能性から最大41%の精度で対応する音声セグメントを識別できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-25T10:01:43Z)
• Toward a realistic model of speech processing in the brain with self-supervised learning [67.7130239674153]
  生波形で訓練された自己教師型アルゴリズムは有望な候補である。 We show that Wav2Vec 2.0 learns brain-like representations with little as 600 hours of unlabelled speech。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-03T17:01:46Z)
• Perception Point: Identifying Critical Learning Periods in Speech for Bilingual Networks [58.24134321728942]
  ディープニューラルベース視覚唇読解モデルにおける認知的側面を比較し,識別する。 我々は、認知心理学におけるこれらの理論と独自のモデリングの間に強い相関関係を観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-13T05:30:50Z)
• Model-based analysis of brain activity reveals the hierarchy of language in 305 subjects [82.81964713263483]
  言語の神経基盤を分解する一般的なアプローチは、個人間で異なる刺激に対する脳の反応を関連付けている。 そこで本研究では,自然刺激に曝露された被験者に対して,モデルに基づくアプローチが等価な結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-12T15:30:21Z)
• Inductive biases, pretraining and fine-tuning jointly account for brain responses to speech [6.87854783185243]
  5種類のディープニューラルネットワークと音声文による人間の脳反応を比較した。 ネットワーク間の脳相似性の違いは3つの主要な結果を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-25T19:11:55Z)
• An Overview of Deep-Learning-Based Audio-Visual Speech Enhancement and Separation [57.68765353264689]
  音声強調と音声分離は関連する2つの課題である。 伝統的に、これらのタスクは信号処理と機械学習技術を使って取り組まれてきた。 ディープラーニングは強力なパフォーマンスを達成するために利用されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-21T17:24:09Z)

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。