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[发明专利]一种基于生成对抗网络的脑电信号语音解码方法-CN202310220138.1在审
发明人：张韶岷;刘腾俊;冉星辰;万子俊;李悦;郑能干;陈卫东 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G10L19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的脑电信号语音解码方法，对脑电进行语音解码，并合成可理解的元音音频。本发明利用同步采集的被试的脑电信号和语音数据，有效预处理之后，使用生成对抗网络学习脑电信号到语音数据的映射关系，使得本方法能够有效缓解过平滑问题，并且解码语音特征合成的音频有较好的可懂性。该方法由生成器和判别器两部分构成。其中生成器负责对神经特征进行降维处理和生成语音特征；判别器负责判定语音特征的真实性。本发明具有解码精度高、对单个音素的解码可理解性强的特点。此外，与现有的语音解码算法发明相比，本发明对脑电解码的语音特征存在的过平滑现象有明显的改善。
一种基于生成对抗网络电信号语音解码方法

[发明专利]基于拉普拉斯特征映射的高通量钙信号的降维和可视化方法-CN202210254488.5在审
发明人：张韶岷;张奕玮;刘腾俊;陈卫东 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供基于拉普拉斯特征映射的高通量钙信号的降维和可视化方法，通过拉普拉斯特征映射对神经光学成像中记录到的高维钙信号进行降维，提取有效信息，并在低维空间中绘制出动态图像，实现对钙成像技术记录的神经集群活动模式的直观表征。与传统的方法例如广义线性回归模型相比，本发明可处理规模更大、信噪比更低的高通量钙信号，因此在处理大规模神经元集群的钙信号及其动态可视化方面具有明显优势。在聚类准确度和可视化图形区分度方面，基于拉普拉斯特征映射的高通量钙信号降维及可视化方法也优于其余降维方法，考虑到拉普拉斯特征映射有较低的计算复杂度，因此本发明在运行耗时方面也具有显著优势，可用于实时在线降维和可视化处理。
基于拉普拉斯特征映射通量信号维和可视化方法