利用 WaveNet 方法从人类听觉皮层活动重建语音刺激
声音
2018-11-09 v2 机器学习
音频与语音处理
神经元与认知
机器学习
摘要
颞上回(STG)皮层区域对语音识别起着关键作用。本工作中,我们表明所提出的 WaveNet 在有限可用数据下,能够从 STG 颅内记录中重建语音刺激。我们进一步考察了所拟合模型对每个记录电极的脉冲响应,并观察到所记录皮层区域具有音素级别的时频调谐特性。该发现与先前将后 STG(pSTG)牵涉于语音音素表征的研究一致,并提供了在特定电极位点在语音识别过程中可能提取的详细声学特征。
引用
@article{arxiv.1811.02694,
title = {Reconstructing Speech Stimuli From Human Auditory Cortex Activity Using a WaveNet Approach},
author = {Ran Wang and Yao Wang and Adeen Flinker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.02694},
year = {2018}
}
备注
6 pages, 3 figures. Conference of 2018 IEEE Signal Processing in Medicine and Biology Symposium (SPMB 2018)