Décodage de la parole chinoise imaginée basé sur les initiales et les finales à partir de l'activité EEG

L'interface cerveau-ordinateur (ICO) joue un rôle important dans divers domaines, tels que les neurosciences, la réhabilitation et l'apprentissage automatique. L'ICO silencieuse, qui peut reconstruire la parole intérieure à partir de l'activité neuronale, offre de grandes promesses pour les patients aphasiques. Dans cet article, nous concevons un paradigme expérimental de parole chinoise imaginée basé sur les initiales et les finales et collectons des signaux bruts auprès de huit participants en bonne santé en utilisant des électroencéphalogrammes à 64 canaux. La codification prédictive linéaire (CPL) et les coefficients cepstraux de fréquence mel (CCFM), qui sont des algorithmes classiques dans le domaine de la reconnaissance vocale, sont utilisés pour extraire des caractéristiques distinctives pour la classification et la reconstruction de la parole. De plus, la valeur de verrouillage de phase (VLP) est introduite pour enrichir les informations de caractéristiques. Nous choisissons des machines à vecteurs de support (MVS), l'analyse discriminante linéaire (ADL), les arbres de décision (AD) et LogitBoost (LB) pour la classification binaire dans plusieurs cas différents. La sélection à deux canaux (SC) basée sur les zones de Broca et de Wernicke du cerveau est également introduite dans l'article. La précision maximale du décodage de la parole imaginaire atteint 84,38 %, ce qui démontre l'efficacité de l'ingénierie des caractéristiques. De plus, une analyse comparative est effectuée avec des méthodes d'apprentissage profond spécifiquement conçues pour des scénarios d'échantillons réduits. Cette étude offre une approche systématique novatrice pour la recherche sur l'ICO de l'imagination de la parole chinoise.