Speech cognition bears potential application as a brain computer interface that can improve the quality of life for the otherwise communication impaired people. While speech and resting state EEG are popularly studied, here we attempt to explore a "non-speech"(NS) state of brain activity corresponding to the silence regions of speech audio. Firstly, speech perception is studied to inspect the existence of such a state, followed by its identification in speech imagination. Analogous to how voice activity detection is employed to enhance the performance of speech recognition, the EEG state activity detection protocol implemented here is applied to boost the confidence of imagined speech EEG decoding. Classification of speech and NS state is done using two datasets collected from laboratory-based and commercial-based devices. The state sequential information thus obtained is further utilized to reduce the search space of imagined EEG unit recognition. Temporal signal structures and topographic maps of NS states are visualized across subjects and sessions. The recognition performance and the visual distinction observed demonstrates the existence of silence signatures in EEG.


翻译:语音认知具有潜在应用作用,可以作为大脑计算机界面,提高其他通信受损者的生活质量。在广泛研究语言和休息状态EEG的同时,我们试图探索与语音音响的静默区相对应的“非语音”大脑活动状态。首先,对语音认知进行研究,以检查这种状态的存在,然后在语音想象中进行识别。对如何使用语音活动检测来提高语音识别的绩效进行模拟分析,在此执行的EEEG州活动检测协议用于增强想象的语音 EEEG解码的信心。对语音和NS州进行了分类,使用实验室和商业设备收集的两套数据集进行了分类。由此获得的州顺序信息被进一步用于减少想象的EEG单位识别的搜索空间。NS各州的时空信号结构和地形图通过不同主题和会议进行视觉透视。所观察到的识别表现和视觉区分表明EEG存在静默信号。

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