Распознавание немой ЭЭГ-речи с использованием сверточной и рекуррентной нейронной сети с точностью 85% классификации для 9 слов

Работа направлена на развитие человеко-машинных интерфейсов. В ходе испытаний авторы используют данные ЭЭГ 270 здоровых людей для распознавания слов, которые они не произносят. В индивидуальном случае для 9 слов достигнута точность 85%, в среднем по группе - 88%. Результаты важны для создания устройств распознавания речи на основе ЭЭГ для пациентов с ограниченными возможностями

Читать еще

Лаборатория по искусственному интеллекту
25 июня 22
Медицинское пересечение: межъязыковая оценка связей клинических сущностей
Нестеров Александр Игоревич, Кох Владимир Николаевич
Лаборатория по искусственному интеллекту
17 июня 22
RuMedBench: бенчмарк для понимания русского медицинского языка
Блинов Павел Дмитриевич, Кох Владимир Николаевич, Нестеров Александр Игоревич, Зубкова Галина Владимировна

Мы используем cookies и аналогичные технологии для улучшения работы сайта и повышения удобства его использования.
Условия использования описаны в Уведомлении об обработке персональных данных сайтом и Политике в отношении Сookies и аналогичных технологий для сайта.