De senaste framstegen på området för djup inlärning har inte utnyttjats fullt ut för att avkoda föreställt tal främst på grund av att det inte finns tillräckligt med träningsprover för att träna ett djupt nätverk. I denna uppsats presenterar vi en ny arkitektur som använder djupa neurala nätverk (DNN) för att klassificera orden "i" och "samarbeta" från motsvarande EEG-signaler i ASU inbillade taldataset. Nio EEG-kanaler, som bäst fångar den underliggande kortikala aktiviteten, väljs med hjälp av ett gemensamt rumsligt mönster (CSP) och behandlas som oberoende datavektorer. Diskret våget transform (DWT) används för funktionsextraktion. Såvitt vi vet har DNN hittills inte använts som klassare för att avkoda inbillat tal. Att behandla de utvalda EEG-kanalerna som motsvarar varje föreställt ord som oberoende datavektorer bidrar till att tillhandahålla tillräckligt antal prover för att träna en DNN. För varje testtest erhålls den slutliga klassmärkningen genom att man tillämpar majoritetsröstning på klassificeringsresultaten för de enskilda kanaler som beaktas i försöket. Vi har uppnått en noggrannhet som är jämförbar med de senaste resultaten. Resultaten kan förbättras ytterligare genom att använda ett EEG-förvärvssystem med högre densitet i kombination med andra djupinlärningsmetoder som långvarigt korttidsminne.
I ett nyligen utfört arbete REF, Jerrin et al. använde djupa neurala nätverk (DNN) för första gången för att klassificera inbillat tal.
A Novel Deep Learning Architecture for Decoding Imagined Speech from EEG
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}