論文の概要: On Creating A Brain-To-Text Decoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06326v2
• Date: Sun, 02 Feb 2025 21:32:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 16:03:01.624394
• Title: On Creating A Brain-To-Text Decoder
• Title（参考訳）: 脳からテキストへのデコーダ作成について
• Authors: Zenon Lamprou, Yashar Moshfeghi,
• Abstract要約: 本稿では,ヒト脳活動のデコードに生脳波信号(EEG)を適用した。 この調査は、音声生成に関連する神経信号の解読における脳-コンピュータインタフェース(BCI)の有効性を特に精査している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.084958172018792
• License:
• Abstract: Brain decoding has emerged as a rapidly advancing and extensively utilized technique within neuroscience. This paper centers on the application of raw electroencephalogram (EEG) signals for decoding human brain activity, offering a more expedited and efficient methodology for enhancing our understanding of the human brain. The investigation specifically scrutinizes the efficacy of brain-computer interfaces (BCI) in deciphering neural signals associated with speech production, with particular emphasis on the impact of vocabulary size, electrode density, and training data on the framework's performance. The study reveals the competitive word error rates (WERs) achievable on the Librispeech benchmark through pre-training on unlabelled data for speech processing. Furthermore, the study evaluates the efficacy of voice recognition under configurations with limited labeled data, surpassing previous state-of-the-art techniques while utilizing significantly fewer labels. Additionally, the research provides a comprehensive analysis of error patterns in voice recognition and the influence of model size and unlabelled training data. It underscores the significance of factors such as vocabulary size and electrode density in enhancing BCI performance, advocating for an increase in microelectrodes and refinement of language models.
• Abstract（参考訳）: 脳の復号化は、神経科学において急速に進歩し、広く利用される技術として現れてきた。 本稿では,ヒト脳活動のデコードに生脳波信号(EEG)を応用し,ヒト脳の理解を高めるための,より迅速かつ効率的な方法を提案する。 この調査は、特に語彙サイズ、電極密度、およびトレーニングデータがフレームワークのパフォーマンスに与える影響に焦点を当て、音声生成に関連する神経信号の解読における脳-コンピュータインタフェース(BCI)の有効性を精査している。 本研究は,Lbrispeechベンチマークで得られる競合語誤り率(WER)を,音声処理のための未ラベルデータの事前学習により明らかにした。 さらに, ラベル付きデータに制限のある構成下での音声認識の有効性を, ラベルをはるかに少ない精度で活用しながら評価した。 さらに,音声認識における誤りパターンの包括的分析と,モデルサイズと非競合学習データの影響について検討した。 ボキャブラリサイズや電極密度などの因子がBCI性能を向上させることの重要性を強調し、マイクロ電極の増加と言語モデルの洗練を提唱している。

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