由声学特征生成 EEG 特征
音频与语音处理
2020-03-20 v2 机器学习
声音
机器学习
摘要
在本文中，我们展示了使用基于循环神经网络（RNN）的回归模型与生成对抗网络（GAN）从声学特征预测脑电图（EEG）特征。我们从声学特征预测多种类型的 EEG 特征。我们将我们的结果与先前研究的基于 EEG 的语音合成问题进行比较，我们的结果表明，在使用相同数据集测试时，从声学特征生成 EEG 特征相比从 EEG 特征生成声学特征（即：使用 EEG 的语音合成）具有更低的均方根误差（RMSE）与归一化 RMSE 值。
引用
@article{arxiv.2003.00007,
title = {Generating EEG features from Acoustic features},
author = {Gautam Krishna and Co Tran and Mason Carnahan and Yan Han and Ahmed H Tewfik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.00007},
year = {2020}
}