speech decoding | BriefGPT - AI 论文速递

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从脑电信号实现全面端对端的语音解码
EEG 信号的完全端到端语音解码新框架 FESDE，通过学习和连接 EEG 信号的潜在空间和语音波形，直接重构听到的语音波形，无需中间的声学特征处理步骤，并在客观度量指标上超过了以前的方法。
PDF20 days ago
大脑的苦苦教训：自我监督学习下的语音解码的扩展
开发一组神经科学启发的自监督目标和神经架构，用于从异构和无标记神经记录中进行表征学习，实验证明这些目标学习到的表征能够普遍适用于不同的被试者、数据集和任务，并比仅使用有标记数据时更快地学习；此外，为两个基础性语音解码任务设置了新的基准，这些
PDFa month ago
离散单元引导的面罩建模：从颅内神经信号解码语音
通过构建多元神经表示，Du-IN 模型可以从特定的脑区提取上下文嵌入，从而在语言相关的脑网络上实现了 SOTA 性能。
PDFa month ago
解码神经信号为语音
在该论文中，我们首次探索了基于跨注意力的 “whisper” 模型，通过 MEG 信号直接生成文本，而无需教师强制，实现了令人印象深刻的 60.30 和 52.89 的 BLEU-1 得分，该论文还对有关神经解码任务的语音解码形成进行了全面
PDF4 months ago
非侵入式脑机接口的研究：Emotiv Epoc+ Neuroheadset 及其效果
本文介绍了脑机接口（BCI）的最新研究，并探讨了通过 Facebook Reality Lab 和加州大学旧金山分校的直接将人类语音从人脑解码为数字屏幕输出的方法，以及以 BMI 为基础的控制人脑的远景项目。通过实验 Emotiv Epoc
PDF2 years ago