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摘要 — 脑机接口 (BCI) 通过将神经活动直接转换成文本，消除了身体动作的需要，从而提供了一种有前途的途径。然而，现有的非侵入式 BCI 系统尚未成功覆盖整个字母表，限制了它们的实用性。在本文中，我们提出了一种新型的非侵入式基于 EEG 的 BCI 系统，该系统具有基于课程的神经拼写框架，它首先通过解码与手写相关的神经信号来识别所有 26 个字母，然后应用生成式 AI (GenAI) 来增强基于拼写的神经语言解码任务。我们的方法结合了手写的便利性和 EEG 技术的可访问性，利用先进的神经解码算法和预训练的大型语言模型 (LLM) 将 EEG 模式高精度地转换为文本。该系统展示了 GenAI 如何提高典型的基于拼写的神经语言解码任务的性能，并解决了以前方法的局限性，为有沟通障碍的个人提供了可扩展且用户友好的解决方案，从而增强了包容性的沟通选择。
基于拼写的语言神经解码 BCI 系统
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