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对想象语音的解码EEG信号是由于数据的高维质和较低的信噪比,这是一项挑战任务。近年来,降解扩散概率模型(DDPM)已成为各种领域中表示学习的承诺方法。我们的研究提出了一种新的方法,用于使用DDPMS和一个有条件的自动代码器来解码EEG信号,以进行想象的语音。结果表明,与传统的机器学习技术和基线模型相比,差异可以显着提高对想象语音的EEG信号的准确性。我们的发现表明,DDPM可以成为脑电信号解码的有效工具,并具有潜在的暗示,以开发脑部计算机界面,从而通过想象的语音使通信能够进行通信。索引术语:无声沟通,语音识别,电子脑摄影,想象的语音,脑部计算机界面

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