Decodificación del habla interna mediante EEG a través de tres corpus con una arquitectura y protocolo fijos

Resumen del corpus

Se presenta un estudio controlado para decodificar el habla interna mediante EEG utilizando un Transformer dual-atención (VC-DATNet) en tres corpus públicos. Los resultados muestran que el rendimiento depende de la calidad de la señal y el tamaño del conjunto de datos más que de la capacidad del modelo. Se sugiere que la elección de representación debe ser individualizada para mejorar la comunicación no invasiva.