简介:语音脑机接口 (BCI) 是一种可以帮助神经系统障碍患者恢复交流能力的技术,旨在从脑信号合成语音。大多数研究都集中于直接解码文本或语音片段,如音素或单词。然而,目前尚不清楚语音生成过程是否在神经记录中以这种形式呈现。一种有趣的方法是模拟声道的行为,该行为已从多个大脑区域成功解码。声道由称为发声器官的不同生理结构组成(即下颌、软腭和嘴唇)。所有发声器官的位置和运动的组合决定了语音生成过程中听到的声音。最近的进展使得从这些发声器官的时间轨迹重建语音成为可能,使它们成为构建语音 BCI 的良好候选者。本研究将探讨从微创脑电图解码发声轨迹的可能性。材料与方法:通过这项工作,我们将系统地评估从神经信号中解码发声轨迹,从而评估构建以发声轨迹为中间表示的语音 BCI 的可行性。我们计划使用 Verwoert 等人 [2] 提出的 SingleWordProductionDutch (SWPD) 数据集,其中 10 位参与者读出单个单词,同时测量立体定向脑电图 (sEEG) 和音频数据。结果:我们使用 Gao 等人 [1] 提出的模型从音频中提取发声轨迹。从 sEEG 记录中提取高伽马功率,其中包含有关语音过程的高度本地化信息。图 1 显示了 SWPD 数据集中植入其中一名受试者的 sEEG 电极的位置,以及来自一次记录的发声轨迹。我们训练一个线性回归模型,直接从神经数据预测发音轨迹,并通过与实际轨迹的相关性来评估重建。
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