一个大脑-计算机接口,用于改善在多个说话者环境中的听觉注意力

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 听觉感知是一种听觉感知.
• 大脑与计算机的接口

背景情况:

• 听觉注意力解码 (AAD) 算法使用神经信号在多说话者环境中识别预期的扬声器.
• 由于干扰因素,在杂的环境中,听众的注意力可能不足于最佳水平,这会影响AAD的准确性.
• 提高实时听觉注意力和理解其神经基础对于改善沟通至关重要.

研究的目的:

• 为了提高听者的实时注意力,在一个两个说话者的场景中对一个目标说话者进行实时关注.
• 通过神经反来研究通过神经反提高听觉注意力的基础的神经机制.
• 为听觉注意力训练范式建立一个绩效基准.

主要方法:

• 一个闭环神经反系统是使用一个非侵入性的,湿的脑电图 (EEG) 脑电脑接口 (BCI) 开发的.
• 实时听觉注意力解码精度引导声学反,随着精度的提高,减弱了被忽视的说话者.
• 一个小时的会议包括解码器训练和观察神经解码变化.

主要成果:

• 在神经反会话的第一半到第二半之间,发现了无人监督讲话者的神经跟踪被抑制的证据 (p = 0.012).
• 没有观察到统计学上显著的增加神经跟踪的出席的说话者.
• 该研究为闭环神经反系统中的线性解码器建立了单次会议性能基准.

结论:

• 开发的闭环神经反系统显示了提高听觉注意力的潜力.
• 这些发现为未来的听觉注意力训练多会话临床试验提供了基础.
• 这项研究有助于理解复杂的听觉环境中注意力的神经基础.