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World File Search System王阿提
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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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人机交互 (HCI) 策略基于不同的设备和技术传达人类思维和机器智能。大多数人机交互策略都假设身体状况正常，这限制了残障用户的可访问性。某些产品（例如盲文键盘）对特定残障人士来说很好用。然而，一种可以忽略用户身体状况的更通用的人机交互策略将增强这些工具对残疾人的可访问性。在这里，我们报告了一种利用人体摩擦电 (TEHB) 进行人机交互的人机交互策略。人体的许多部位都可以产生 TEHB，从而消除了身体功能障碍带来的障碍。这种人机交互方法已用于文本输入、图形输入和模仿鼠标功能。在深度学习的帮助下，直接从手写获得的文本输入的准确率约为 98.4%。我们的研究结果为人机交互提供了一种新方法，并证明了多种交互模式的可行性。
