論文の概要: Bridging Brain Signals and Language: A Deep Learning Approach to EEG-to-Text Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17465v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 14:43:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 03:23:02.516144
• Title: Bridging Brain Signals and Language: A Deep Learning Approach to EEG-to-Text Decoding
• Title（参考訳）: 脳信号と言語をブリッジする:脳波からテキストへのデコードへの深層学習アプローチ
• Authors: Mostafa El Gedawy, Omnia Nabil, Omar Mamdouh, Mahmoud Nady, Nour Alhuda Adel, Ahmed Fares,
• Abstract要約: 本稿では,従来の閉語彙EEG-to-textデコードアプローチを変更する特殊なフレームワークを提案する。 本研究の目的は,オープン語彙テキスト生成システムと人間の脳信号の解釈を関連付けることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1655046053160683
• License:
• Abstract: Brain activity translation into human language delivers the capability to revolutionize machine-human interaction while providing communication support to people with speech disability. Electronic decoding reaches a certain level of achievement yet current EEG-to-text decoding methods fail to reach open vocabularies and depth of meaning and individual brain-specific variables. We introduce a special framework which changes conventional closed-vocabulary EEG-to-text decoding approaches by integrating subject-specific learning models with natural language processing methods to resolve detection obstacles. This method applies a deep representation learning approach to extract important EEG features which allow training of neural networks to create elaborate sentences that extend beyond original data content. The ZuCo dataset analysis demonstrates that research findings achieve higher BLEU, ROUGE and BERTScore performance when compared to current methods. The research proves how this framework functions as an effective approach to generate meaningful and correct texts while understanding individual brain variations. The proposed research aims to create a connection between open-vocabulary Text generation systems and human brain signal interpretation for developing efficacious brain-to-text systems. The research produces interdisciplinary effects through innovative assistive technology development and personalized communication systems which extend possibilities for human-computer interaction in various settings.
• Abstract（参考訳）: 人間の言語への脳活動の翻訳は、言語障害のある人にコミュニケーション支援を提供しながら、機械と人間の相互作用に革命をもたらす能力を提供する。 電子復号法は一定の達成レベルに達するが、現在の脳波からテキストへの復号法は、オープンな語彙や意味の深さや個々の脳固有の変数に到達できない。 本稿では,従来の閉語彙型EEG-to-textデコーディング手法を自然言語処理手法と統合し,検出障害を解消する特殊なフレームワークを提案する。 この方法では、ニューラルネットワークのトレーニングにより、元のデータコンテンツを超えて、精巧な文章を作成することができる重要な脳波特徴を抽出するために、深層表現学習アプローチを適用する。 ZuCoデータセット分析は、研究結果が現在の方法と比較して高いBLEU、ROUGE、BERTScoreのパフォーマンスを達成することを示した。 この研究は、このフレームワークが、個々の脳のバリエーションを理解しながら意味のある正しいテキストを生成する効果的なアプローチとしてどのように機能するかを証明している。 本研究は,オープン語彙テキスト生成システムとヒト脳信号解釈の関連性の構築を目的としている。 この研究は、革新的な補助技術開発と、様々な環境での人間とコンピュータの相互作用の可能性を拡張するパーソナライズされたコミュニケーションシステムを通じて、学際効果を生み出す。

関連論文リスト

• A Survey on Bridging EEG Signals and Generative AI: From Image and Text to Beyond [4.720913027054481]
  Brain-Computer Interfaces (BCI) とGenerative Artificial Intelligence (GenAI) の統合により、脳信号復号における新たなフロンティアが開かれた。 近年、GAN(Generative Adversarial Networks)やLLM(Transformer-based Large Language Models)といったディープラーニングの進歩により、脳波による画像、テキスト、音声の生成が大幅に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T17:16:41Z)
• On Creating A Brain-To-Text Decoder [6.084958172018792]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-10T20:04:54Z)
• DEEPER: Dense Electroencephalography Passage Retrieval [6.084958172018792]
  本稿では,明示的なクエリ変換の必要性を回避した新しいフレームワークであるDEEPER Dense EEG Passage Retrievalを紹介する。 提案手法では,高密度検索アーキテクチャを用いて,脳波信号とテキストパスを効果的に比較可能な統合意味空間を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-09T17:41:25Z)
• Multimodal Fusion with LLMs for Engagement Prediction in Natural Conversation [70.52558242336988]
  我々は,不関心や混乱の兆候を検出することを目的として,言語的および非言語的手がかりを精査することにより,ダイアディック的相互作用における係り合いを予測することに焦点を当てた。 本研究では,カジュアルなダイアディック会話に携わる34人の参加者を対象に,各会話の最後に自己報告されたエンゲージメント評価を行うデータセットを収集する。 大規模言語モデル(LLMs)を用いた新たな融合戦略を導入し,複数行動モダリティをマルチモーダル・トランスクリプトに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T18:28:12Z)
• MindSpeech: Continuous Imagined Speech Decoding using High-Density fNIRS and Prompt Tuning for Advanced Human-AI Interaction [0.0]
  本稿では,脳とAIの直接インターフェースを開発することによって,人間とAIのインタラクションを実現する新しい手法を提案する。 我々はMindSpeechと呼ばれる新しいAIモデルについて論じる。 4名中3名に対してBLEU-1,BERT Pスコアなどの指標を有意に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T16:39:21Z)
• Language Generation from Brain Recordings [68.97414452707103]
  本稿では,大言語モデルと意味脳デコーダの容量を利用した生成言語BCIを提案する。 提案モデルでは,視覚的・聴覚的言語刺激のセマンティック内容に整合したコヒーレントな言語系列を生成することができる。 本研究は,直接言語生成におけるBCIの活用の可能性と可能性を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T13:37:21Z)
• Language-Oriented Communication with Semantic Coding and Knowledge Distillation for Text-to-Image Generation [53.97155730116369]
  我々は言語指向意味コミュニケーション(LSC)の新しい枠組みを提唱した。 LSCでは、機械は人間の言語メッセージを使って通信し、SC効率のために自然言語処理(NLP)技術を用いて解釈および操作することができる。 1) テキストプロンプトをキーヘッドワードに圧縮するセマンティック・ソース・コーディング(SSC)、2) セマンティック・チャネル・コーディング(SCC)、2) セマンティック・チャネル・コーディング(SCC)、3) セマンティック・ナレッジ・蒸留(SKD)、3) リスナーの言語学習を通じてリスナーに適応したプロンプトを生成するセマンティック・ナレッジ・蒸留(SKD)の3つの革新的なアルゴリズムを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T08:19:05Z)
• Multimodal Emotion Recognition using Transfer Learning from Speaker Recognition and BERT-based models [53.31917090073727]
  本稿では,音声とテキストのモダリティから,伝達学習モデルと微調整モデルとを融合したニューラルネットワークによる感情認識フレームワークを提案する。 本稿では,対話型感情的モーションキャプチャー・データセットにおけるマルチモーダル・アプローチの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-16T00:23:42Z)
• Open Vocabulary Electroencephalography-To-Text Decoding and Zero-shot Sentiment Classification [78.120927891455]
  最先端のブレイン・トゥ・テキストシステムは、ニューラルネットワークを使用して脳信号から直接言語を復号することに成功した。 本稿では,自然読解課題における語彙的脳波(EEG)-テキスト列列列復号化とゼロショット文感性分類に問題を拡張する。 脳波-テキストデコーディングで40.1%のBLEU-1スコア、ゼロショット脳波に基づく3次感情分類で55.6%のF1スコアを達成し、教師付きベースラインを著しく上回る結果となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-05T21:57:22Z)
• CogAlign: Learning to Align Textual Neural Representations to Cognitive Language Processing Signals [60.921888445317705]
  自然言語処理モデルに認知言語処理信号を統合するためのCogAlignアプローチを提案する。 我々は、CogAlignが、パブリックデータセット上の最先端モデルよりも、複数の認知機能で大幅な改善を実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-10T07:10:25Z)
• Decoding EEG Brain Activity for Multi-Modal Natural Language Processing [9.35961671939495]
  自然言語処理タスクを改善するために脳波脳活動データの可能性を体系的に分析する最初の大規模研究を行った。 脳波信号を周波数帯域にフィルタリングすることはブロードバンド信号よりも有益であることがわかった。 単語埋め込みタイプの範囲のために、EEGデータは二分および三分感情の分類を改善し、複数のベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-17T09:44:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。