論文の概要: Decoding EEG Speech Perception with Transformers and VAE-based Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04359v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 08:55:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:56:21.370228
• Title: Decoding EEG Speech Perception with Transformers and VAE-based Data Augmentation
• Title（参考訳）: トランスフォーマを用いた脳波音声知覚の復号とVAEデータ拡張
• Authors: Terrance Yu-Hao Chen, Yulin Chen, Pontus Soederhaell, Sadrishya Agrawal, Kateryna Shapovalenko,
• Abstract要約: 脳波からのデコード音声は脳-コンピュータインターフェース(BCI)を進展させる可能性がある EEGベースの音声デコーディングは、ノイズの多いデータ、限られたデータセット、音声認識のような複雑なタスクにおけるパフォーマンスの低下など、大きな課題に直面している。 本研究では,データ品質向上のために,変動型オートエンコーダ(VAE)をEEGデータ拡張に適用することにより,これらの課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.405846203953988
• License:
• Abstract: Decoding speech from non-invasive brain signals, such as electroencephalography (EEG), has the potential to advance brain-computer interfaces (BCIs), with applications in silent communication and assistive technologies for individuals with speech impairments. However, EEG-based speech decoding faces major challenges, such as noisy data, limited datasets, and poor performance on complex tasks like speech perception. This study attempts to address these challenges by employing variational autoencoders (VAEs) for EEG data augmentation to improve data quality and applying a state-of-the-art (SOTA) sequence-to-sequence deep learning architecture, originally successful in electromyography (EMG) tasks, to EEG-based speech decoding. Additionally, we adapt this architecture for word classification tasks. Using the Brennan dataset, which contains EEG recordings of subjects listening to narrated speech, we preprocess the data and evaluate both classification and sequence-to-sequence models for EEG-to-words/sentences tasks. Our experiments show that VAEs have the potential to reconstruct artificial EEG data for augmentation. Meanwhile, our sequence-to-sequence model achieves more promising performance in generating sentences compared to our classification model, though both remain challenging tasks. These findings lay the groundwork for future research on EEG speech perception decoding, with possible extensions to speech production tasks such as silent or imagined speech.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)のような非侵襲的な脳信号からの音声の復号は、脳-コンピュータインターフェース(BCI)を進化させる可能性があり、無声コミュニケーションや音声障害のある個人のための補助技術にも応用できる。 しかし、EEGベースの音声デコーディングは、ノイズの多いデータ、限られたデータセット、音声認識のような複雑なタスクにおけるパフォーマンスの低下など、大きな課題に直面している。 本研究では,脳波データ拡張のための可変オートエンコーダ(VAE)を用いてデータ品質を向上し,脳波による音声復号化に成功し,脳波による音声復号化に成功していたSOTA(State-of-the-the-the-Sequence Deep Learning Architecture)を適用して,これらの課題に対処する。 さらに,このアーキテクチャを単語分類タスクに適用する。 ナレーション音声を聴く被験者の脳波記録を含むBrennanデータセットを用いて、データを前処理し、EEG-to-words/sentencesタスクの分類モデルとシーケンス・ツー・シーケンスモデルの両方を評価する。 実験の結果,VAEは人工脳波データを再構築し,拡張する可能性が示唆された。 一方, シーケンス・ツー・シーケンス・モデルでは, 文生成において, 分類モデルよりも有望な性能が得られるが, どちらも困難な課題である。 これらの知見は、脳波音声認識復号法の将来の研究の基盤となり、無声音声や想像音声などの音声生成タスクに拡張される可能性がある。

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