使用深度神经网络将EEG与连续语音联系起来:一篇综述

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 机器学习 机器学习
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 电脑电图 (EEG) 记录大脑对连续语言的反应.
• 线性模型目前用于测量语音的神经跟踪,但由于假定的线性而存在局限性.
• 深度学习模型为分析非线性EEG语音关系提供了一个潜在的替代方案.

研究的目的:

• 审查和分析与EEG连续语音相关的深度学习研究.
• 确定现有研究中常见的方法陷.
• 提出对EEG语音解码分析中的标准基准要求.

主要方法:

• 对基于深度学习的29项关于EEG语音解码的研究进行了系统审查.
• 方法的批判性分析,包括交叉验证,数据泄露和模型复杂性.
• 确定模型评估和基准分析的最佳实践.

主要成果:

• 确定了经常出现的方法问题,例如有偏见的交叉验证和数据泄露.
• 发现许多模型因与复杂性相比的不成比例的数据大小而过度装配.
• 强调需要公共数据集,共同的评估指标和标准化的匹配-不匹配任务.

结论:

• 深度学习显示了EEG语音解码的潜力,但严格的方法论至关重要.
• 标准化的基准和透明的报告是推动该领域发展所必需的.
• 解决发现的陷将提高EEG语音解码模型的可靠性和通用性.