論文の概要: Towards Dynamic Neural Communication and Speech Neuroprosthesis Based on Viseme Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14790v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 04:47:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-02 09:19:39.422917
• Title: Towards Dynamic Neural Communication and Speech Neuroprosthesis Based on Viseme Decoding
• Title（参考訳）: ヴィセムデコードに基づく動的ニューラルコミュニケーションと音声ニューロプロセシスに向けて
• Authors: Ji-Ha Park, Seo-Hyun Lee, Soowon Kim, Seong-Whan Lee,
• Abstract要約: テキスト、音声、あるいは人間の神経信号から画像を復号することは、患者の神経補綴や革新的なコミュニケーションツールとして有望な可能性を秘めている。 音声関連非侵襲脳信号から視覚音声意図を復号する拡散モデルに基づくフレームワークを開発した。 脳信号と動的視覚インターフェースのギャップを効果的に埋め、コヒーレントな唇運動の再構築に成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.555303640695577
• License:
• Abstract: Decoding text, speech, or images from human neural signals holds promising potential both as neuroprosthesis for patients and as innovative communication tools for general users. Although neural signals contain various information on speech intentions, movements, and phonetic details, generating informative outputs from them remains challenging, with mostly focusing on decoding short intentions or producing fragmented outputs. In this study, we developed a diffusion model-based framework to decode visual speech intentions from speech-related non-invasive brain signals, to facilitate face-to-face neural communication. We designed an experiment to consolidate various phonemes to train visemes of each phoneme, aiming to learn the representation of corresponding lip formations from neural signals. By decoding visemes from both isolated trials and continuous sentences, we successfully reconstructed coherent lip movements, effectively bridging the gap between brain signals and dynamic visual interfaces. The results highlight the potential of viseme decoding and talking face reconstruction from human neural signals, marking a significant step toward dynamic neural communication systems and speech neuroprosthesis for patients.
• Abstract（参考訳）: テキスト、音声、あるいは人間の神経信号からの画像の復号は、患者のための神経補綴や、一般ユーザーのための革新的なコミュニケーションツールとして有望な可能性を秘めている。 ニューラル信号には、音声の意図、動き、音声の詳細に関する様々な情報が含まれているが、それらから情報的な出力を生成することは依然として困難であり、主に短い意図の復号化や断片化された出力の生成に焦点を当てている。 本研究では,音声関連非侵襲脳信号から視覚音声意図をデコードし,対面神経通信を容易にする拡散モデルに基づくフレームワークを開発した。 我々は,各音素のビセムを学習するための様々な音素の統合実験を設計し,ニューラル信号から対応する唇形成の表現を学習することを目的とした。 分離試験と連続文の両方からビセムを復号することにより,コヒーレントな唇の動きを再構築し,脳信号と動的視覚インターフェースのギャップを効果的に埋めることに成功した。 その結果、人間の神経信号からヴィセム復号と会話顔の再構成の可能性が強調され、ダイナミックな神経通信システムと音声神経補綴への重要な一歩となった。

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