语言模型助力MEG脑电解码想象语音
原文标题：Integrating Language Models into Listened and Imagined Speech Decoding from MEG
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研究者利用配对的「聆听-想象」MEG数据集，在训练阶段用对比学习将脑磁图表征与声学及上下文语言表征对齐，在推理阶段引入神经约束的束搜索框架，把神经证据与语言模型的下一个词概率结合。结果显示，想象语音解码从语言模型中获益明显多于聆听语音，且最优权重更偏向语言模型。这表明当神经证据较弱时，语言先验最有价值，对想象语音脑机接口尤其重要。
- 问题
- 想象语音神经信号弱、信噪比低，解码困难。
- 方法
- 训练阶段用对比学习对齐MEG与声学及上下文语言表征，推理阶段用神经约束束搜索融合神经证据与语言模型词概率。
- 结果
- 想象语音从语言模型获益大于聆听语音，最优权重更偏向语言模型。
- 影响
- 说明神经证据越弱语言先验越有用，为想象语音脑机接口的解码策略提供直接依据。
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