Un modèle GRU-CNN pour la détection de l'attention auditive à l'aide d'une analyse microstate et d'une quantification récurrence

Sciences de l'information, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie,
détection de l'attention auditive   GRU-CNN   EEG   analyse du microétat   algorithmes d'apprentissage automatique   caractéristiques multivariées   analyse de quantification des récurrences  

Résumé et Rapport : Application du Modèle GRU-CNN Basé sur l’Analyse des Micro-États et l’Analyse Quantifiée par Récurrence dans la Détection de l’Attention Auditive Contexte et Motifs de Recherche L’attention, en tant que capacité cognitive, joue un rôle crucial dans le processus de perception en aidant les humains à se concentrer sur des objets s...

Réseau d'apprentissage de la structure du graphe guidé par l'attention pour la détection de l'attention auditive activée par EEG

Réseau d'apprentissage de la structure du graphe guidé par l'attention pour la détection de l'attention auditive activée par EEG

Ingénierie, Génie électrique, Sciences de l'information, Électronique et informatique, Informatique, Intelligence artificielle, Médecine, Neurologie,
détection de l'attention auditive   électroencéphalographie   apprentissage de la structure du graphe   réseau de convolution de graphe   aides auditives dirigées par neuro  

Application du réseau d’apprentissage de structure de graphe guidée par l’attention pour la détection de l’attention auditive basée sur l’EEG Contexte académique L’«effet cocktail party» décrit la capacité du cerveau humain à se concentrer sélectivement sur un locuteur et à ignorer les autres dans un environnement multi-locuteurs. Cependant, cette ...