Training a Covert Speech Brain-Computer Interface Through the Passive Perception of Speech
Notice bibliographique
Résumé
Covert speech (CS), the mental imagery of speaking, is a ubiquitous trait of human cognition that has received increasing amounts of attention in brain-computer interface (BCI) research. However, collecting large amounts of data are challenging due to fatigue resulting from repeated mental rehearsal. Therefore, a more user-friendly paradigm is needed. Fortunately, investigations have revealed a linkage between CS and speech perception (SP) incurring spatiotemporal similarities. However, it remains unclear whether these correlations can be leveraged to decode CS based on data from SP during online BCI operation. Therefore, the overall goal of the thesis was to train a model to distinguish CS based on SP. Due to the lack of knowledge on how information is processed during CS, the first study compared the neural oscillatory characteristics between SP and CS using a studentized continuous wavelet transform (t-CWT) and phase-amplitude coupling (PAC). Across ten participants, the absence of within task PAC in CS and the presence of cross-task PAC between SP-CS suggested that θ activity was not the latent variable linking SP and CS, but rather that it is the γ-bands (30-60 Hz) that produce the shared features. Using the same data, in Study 2, this interaction was further investigated by measuring phase-coding, a theory of temporal encoding in the brain. Here, significant spatial correlations were observed in the γ-band synchrony profiles as well as in PAC, reinforcing the idea that the γ and θ-bands likely subserve, respectively, shared and distinct encoding processes across tasks. Given the identified correlations in how SP and CS temporally encode information, the objective of Study 3 was to produce an online BCI. Here, utilizing a unique dyadic protocol whereby SP and CS trials were presented in pairs, CS data were linearly transformed using SP and subsequently classified during online BCI operation. Across 10 participants, ternary online accuracies reached up to 93% and averaged at 75% ± 9.02 across all participants. Moreover, model performance correlated to γ-band correspondence between tasks. Collectively, the three studies demonstrated that the shared characteristics between SP and CS can be leveraged to train a CS BCI based on simply hearing words.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».