論文の概要: Imagined Speech State Classification for Robust Brain-Computer Interface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12215v1
• Date: Sun, 15 Dec 2024 23:59:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:00:06.263099
• Title: Imagined Speech State Classification for Robust Brain-Computer Interface
• Title（参考訳）: 頑健な脳-コンピュータインタフェースのための音声状態分類
• Authors: Byung-Kwan Ko, Jun-Young Kim, Seo-Hyun Lee,
• Abstract要約: 本研究では,機械学習モデルと深層学習モデルの有効性について検討した。 ディープラーニングモデル、特にEEGNetは0.7080、F1スコア0.6718に達した。 これらの知見は、脳-コンピュータインタフェース(BCI)アプリケーションにおける従来の機械学習アプローチの限界を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.403687945412488
• License:
• Abstract: This study examines the effectiveness of traditional machine learning classifiers versus deep learning models for detecting the imagined speech using electroencephalogram data. Specifically, we evaluated conventional machine learning techniques such as CSP-SVM and LDA-SVM classifiers alongside deep learning architectures such as EEGNet, ShallowConvNet, and DeepConvNet. Machine learning classifiers exhibited significantly lower precision and recall, indicating limited feature extraction capabilities and poor generalization between imagined speech and idle states. In contrast, deep learning models, particularly EEGNet, achieved the highest accuracy of 0.7080 and an F1 score of 0.6718, demonstrating their enhanced ability in automatic feature extraction and representation learning, essential for capturing complex neurophysiological patterns. These findings highlight the limitations of conventional machine learning approaches in brain-computer interface (BCI) applications and advocate for adopting deep learning methodologies to achieve more precise and reliable classification of detecting imagined speech. This foundational research contributes to the development of imagined speech-based BCI systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,脳波データを用いて,従来の機械学習分類器と深層学習モデルの有効性について検討した。 具体的には、EEGNet、ShallowConvNet、DeepConvNetなどのディープラーニングアーキテクチャとともに、CSP-SVMやLDA-SVMといった従来の機械学習手法を評価した。 機械学習分類器は、限られた特徴抽出能力と、想像された音声とアイドル状態の間の一般化が不十分であることを示すため、精度とリコールが著しく低かった。 対照的に、深層学習モデル、特にEEGNetは0.7080、F1スコア0.6718を達成し、複雑な神経生理学的パターンを捉えるのに不可欠な自動特徴抽出と表現学習の強化能力を示した。 これらの知見は、脳-コンピュータインタフェース(BCI)アプリケーションにおける従来の機械学習アプローチの限界を強調し、より正確で信頼性の高い予測音声分類を実現するためにディープラーニング手法を採用することを提唱する。 この基礎研究は, 音声に基づくBCIシステムの開発に寄与する。

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