基于 EEG 的先进语音识别及从 EEG 解码语音频谱的研究
音频与语音处理
2020-03-06 v5 声音
摘要
在本文中，我们首先利用不同类型的先进端到端自动语音识别（ASR）模型，基于英语词汇的脑电图（EEG）信号演示了连续含噪语音识别，并进一步给出了在不同实验条件下记录的 EEG 数据所获得的结果。最后，我们展示了使用基于长短期记忆（LSTM）的回归模型和生成对抗网络（GAN）基于的模型从 EEG 信号解码语音频谱。我们的结果证明了在不同实验条件下使用 EEG 信号进行连续含噪语音识别的可行性，并给出了从 EEG 特征合成语音的初步结果。
引用
@article{arxiv.1908.05743,
title = {State-of-the-art Speech Recognition using EEG and Towards Decoding of Speech Spectrum From EEG},
author = {Gautam Krishna and Yan Han and Co Tran and Mason Carnahan and Ahmed H Tewfik},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.05743},
year = {2020}
}