Семантическая засоренность: использование семантических представлений для неинвазивной речи
arXiv: 26009.10296v1 Аннонс Тип: перекрестное резюме: Неинвазивное декодирование речи по-прежнему сдерживается низким соотношением сигнала и шума в нейронных записях, что затрудняет тонкую реконструкцию телефонов или отдельных слов. Исходя из нейронаучных данных о том, что высокоактивные семантические представления распространяются по кортикальным областям и развиваются в более медленных временных масштабах, мы предполагаем, что семантическое содержание может обеспечить более подходящую цель для неинвазивного декодирования, чем акустическая или лексическая характеристика низкого уровня. Мы введём "Мозговой 2Semantics2Text", метод, который восстанавливает текст через промежуточное семантическое пространство. Наша модель картирует реакцию MEG на уровне предложений в семантический коллектор, а затем переворачивает прогнозируемую привязанность к естественному языку. Эта семантическая узкая точка позволяет восстановить высокоуровневое значение без согласования слов. Мы описываем основные принципы подхода, его осуществление и стратегии, используемые для смягчения последствий хеллена