論文の概要: EEG-Based Speech Decoding: A Novel Approach Using Multi-Kernel Ensemble Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09302v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 09:23:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:23:39.062174
• Title: EEG-Based Speech Decoding: A Novel Approach Using Multi-Kernel Ensemble Diffusion Models
• Title（参考訳）: EEGに基づく音声デコーディング:マルチカーネルアンサンブル拡散モデルを用いた新しいアプローチ
• Authors: Soowon Kim, Ha-Na Jo, Eunyeong Ko,
• Abstract要約: 本稿では脳波を用いた音声分類のためのアンサンブル学習フレームワークを提案する。 アンサンブルは、51、101、201のカーネルサイズを持つ3つのモデルで構成されている。 その結果,提案手法は個々のモデルや既存の最先端技術よりもはるかに優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this study, we propose an ensemble learning framework for electroencephalogram-based overt speech classification, leveraging denoising diffusion probabilistic models with varying convolutional kernel sizes. The ensemble comprises three models with kernel sizes of 51, 101, and 201, effectively capturing multi-scale temporal features inherent in signals. This approach improves the robustness and accuracy of speech decoding by accommodating the rich temporal complexity of neural signals. The ensemble models work in conjunction with conditional autoencoders that refine the reconstructed signals and maximize the useful information for downstream classification tasks. The results indicate that the proposed ensemble-based approach significantly outperforms individual models and existing state-of-the-art techniques. These findings demonstrate the potential of ensemble methods in advancing brain signal decoding, offering new possibilities for non-verbal communication applications, particularly in brain-computer interface systems aimed at aiding individuals with speech impairments.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,脳波を用いたオーバート音声分類のためのアンサンブル学習フレームワークを提案する。 アンサンブルは、51、101、201のカーネルサイズを持つ3つのモデルで構成され、信号に固有のマルチスケールの時間的特徴を効果的にキャプチャする。 このアプローチは、ニューラルネットワークの豊富な時間的複雑さを調節することにより、音声復号の堅牢性と精度を向上させる。 アンサンブルモデルは、再構成された信号を洗練し、下流の分類タスクに有用な情報を最大化する条件付きオートエンコーダと連携して動作する。 その結果,提案手法は個々のモデルや既存の最先端技術よりもはるかに優れていることがわかった。 これらの結果から,脳信号復号化におけるアンサンブル法の可能性が示され,特に音声障害者支援を目的とした脳-コンピュータインタフェースシステムにおいて,非言語コミュニケーションへの応用の可能性が示唆された。

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