Online decoding of covert speech based on the passive perception of speech
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Brain-computer interfaces (BCIs) can offer solutions to communicative impairments induced by conditions such as locked-in syndrome. While covert speech-based BCIs have garnered interest, a major issue facing their clinical translation is the collection of sufficient volumes of high signal-to-noise ratio (SNR) examples of covert speech signals which can typically induce fatigue in users. Fortuitously, investigations into the linkage between covert speech and speech perception have revealed spatiotemporal similarities suggestive of shared encoding mechanisms. Here, we sought to demonstrate that an electroencephalographic cross-condition machine learning model of speech perception and covert speech can successfully decode neural speech patterns during online BCI scenarios. Methods In the current study, ten participants underwent a dyadic protocol whereby participants perceived the audio of a randomly chosen word and then subsequently mentally rehearsed it. Eight words were used during the offline sessions and subsequently narrowed down to three classes for the online session (two words, rest). The modelling was achieved by estimating a functional mapping derived from speech perception and covert speech signals of the same speech token (features were extracted via a Riemannian approach). Results While most covert speech BCIs deal with binary and offline classifications, we report an average ternary and online BCI accuracy of 75.3% (60% chance-level), reaching up to 93% in select participants. Moreover, we found that perception-covert modelling effectively enhanced the SNR of covert speech signals correlatively to their high-frequency correspondences. Conclusions These findings may pave the way to efficient and more user-friendly data collection for passively training such BCIs. Future iterations of this BCI can lead to a combination of audiobooks and unsupervised learning to train a non-trivial vocabulary that can support proto-naturalistic communication. Significance Statement Covert speech brain-computer interfaces (BCIs) provide new communication channels. However, these BCIs face practical challenges in collecting large volumes of high-quality covert speech data which can both induce fatigue and degrade BCI performance. This study leverages the reported spatiotemporal correspondences between covert speech and speech perception by deriving a functional mapping between them. While multiclass and online covert speech classification has previously been challenging, this study reports an average ternary and online classification accuracy of 75.3%, reaching up to 93% for select participants. Moreover, the current modelling approach augmented the signal-to-noise ratio of covert speech signals correlatively to their gamma-band correspondences. The proposed approach may pave the way toward a more efficient and user-friendly method of training covert speech BCIs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».