arXiv · AI· Md Wahiduzzaman Suva, Md Imtiaj Alam Sajin, Esm E Moula Chowdhury Abha, Susham Moula Choudhury Akash, Md Tauhidul Islam, Abhijit Bhowmik, Md Manirul Islam, Debajyoti Karmaker·· 7 小时前AI 评分21
固定架构下跨三个语料的 EEG 内部言语解码研究
Inner-Speech Decoding from EEG Across Three Corpora Under a Fixed Architecture and Protocol
AI 导读
研究使用 VC-DATNet 在三个公共语料库上实现 EEG 内部言语解码，其中 SyncSpeech 报告了首个解码结果。 模型参数量约为 131,000，在 Thinking Out Loud、BISpeech 和 SyncSpeech 上准确率分别为 39.48%、20.60% 和 25.53%。 传感器空间与皮层源空间表示具有互补性，性能瓶颈更多源于信号质量而非模型容量。
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