Intended Speech Classification with EEG Signals Based on a Temporal Attention Mechanism: A Study of Mandarin Vowels
Notice bibliographique
Résumé
Speech brain-machine interfaces (BCIs) offer an effective means for patients with voice disorders to communicate, and research on decoding electroencephalography (EEG) signals related to intended speech can help to understand the mechanisms of language production in the brain. This study classified the intended speech EEG signals of four Chinese vowels, utilizing a dataset collected from 10 participants. A proposed TA-EEGNet model was employed, incorporating a temporal attention module. The model achieved an accuracy of 49.47%, surpassing other prevalent EEG classification models. The average accuracy in the binary classification of vowels was 69.83%. The vowels /u/ and /ü/ were classified with the lowest accuracy, suggesting difficulties in classifying vowels with similar articulatory movements based on intended speech EEG signals. Furthermore, the research analyzed the classification performance using data of different brain regions. The results showed that the auditory cortex, Broca's and Wernicke's areas, prefrontal cortex, and motor cortex outperformed the sensory cortex, indicating their contributions in the intended speech process of Mandarin vowels. Results also showed left hemisphere dominance. These findings contribute to the study of the neural mechanisms underlying speech production and articulatory movements, emphasizing the potential of speech BCIs to improve communication for people with speech disorders.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».