|
Классификация фонем при внутреннем проговаривании на основе электроэнцефалограммы
- HCI, UX
- Принят
15 ноября, 10:35
Room II|II зал
Добавить в gCal Добавить в iCal/Outlook
Передача мыслей на расстоянии и управление различными устройствами при помощи силы мысли сейчас кажутся чем-то фантастическим, однако наука не стоит на месте и число исследований на эту тему стремительно растёт. Распознавание безмолвной речи является перспективной технологией, которая могла бы найти своё применение в построении интерфейсов мозг-компьютер и в значительной степени помочь людям, страдающим от нейродегенеративных заболеваний. Известно, что внутреннее проговаривание возможно восстановить по данным электроэнцефалограммы, так как в областях головного мозга, отвечающих за воспроизводство и восприятие речи, можно зарегистрировать специфическую активность, ассоциируемую с этим процессом. В рамках данной работы проводится построение и реализация алгоритма извлечения признаков и классификации фонем русского языка по данным электроэнцефалограммы, записанной во время их внутреннего проговаривания.
Даниель Саада
Студент, МГУ имени М.В.Ломоносова
Студент первого курса магистратуры факультета ВМК МГУ. Выступал на научных конференциях «Ломоносов» в 2017 и 2019 г. и «Конвергентные когнитивно-информационные технологии» в 2019 г.