基于黎曼几何的 EEG 听觉注意方向解码
信号处理
2021-02-02 v2
摘要
听觉注意解码（AAD）算法从捕捉听者神经活动的脑电图（EEG）信号中解码听觉注意。此类 AAD 方法被认为是所谓神经引导辅助听力设备的重要组成。例如，传统 AAD 解码器通过从 EEG 信号重建被注意语音信号的幅度包络，来检测听者正在注意多个说话人中的哪一个。近来，针对该刺激重建方法提出了一种替代范式，其中仅基于 EEG 并利用共空间模式滤波器（CSP）来确定听觉注意的方向焦点。在此，我们提出基于黎曼几何的分类（RGC）作为该 CSP 方法的替代，其直接对新 EEG 片段的协方差矩阵进行分类，同时考虑其黎曼结构。虽然所提 RGC 方法在短决策长度（即用于做决策的 EEG 样本量）下与 CSP 方法表现相近，但我们表明在较长决策窗长度下其显著优于后者。
引用
@article{arxiv.2010.07171,
title = {Riemannian geometry-based decoding of the directional focus of auditory attention using EEG},
author = {Simon Geirnaert and Tom Francart and Alexander Bertrand},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.07171},
year = {2021}
}
备注
5 pages