脑机接口 / BCI

Neural Decoding of Overt Speech from ECoG Using Vision Transformers and Contrastive Representation Learning

基于视觉变换器和对比学习的皮层电图信号外显语音解码

Mohamed Baha Ben Ticha, Xingchen Ran, Guillaume Saldanha, Gaël Le Godais, Philémon Roussel, Marc Aubert, Amina Fontanell, Thomas Costecalde, Lucas Struber, Serpil Karakas, Shaomin Zhang, Philippe Kahane, Guillaume Charvet, Stéphan Chabardès, Blaise Yvert

专题命中 神经信号处理 ：neural decoding(title)；BCI(abstract)；brain computer interface(abstract)；cortical(abstract)

AI总结 本文提出基于视觉变换器和对比学习的ECoG信号语音解码方法，通过编码器-解码器架构实现流式语音重建，首次在完全植入式皮层记录系统中展示语音解码的可行性。

Uni-Neur2Img: Unified Neural Signal-Guided Image Generation, Editing, and Stylization via Diffusion Transformers

Uni-Neur2Img：通过扩散变换器实现神经信号引导的图像生成、编辑和风格化

Xiyue Bai, Ronghao Yu, Jia Xiu, Pengfei Zhou, Jie Xia, Peng Ji

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 神经信号处理 ：neural signal(title,abstract)；EEG(abstract)

AI总结 Uni-Neur2Img通过扩散变换器实现神经信号引导的图像生成、编辑和风格化，提供统一且高效的解决方案。

MEGState: Phoneme Decoding from Magnetoencephalography Signals

MEGState：从脑磁图信号解码音素

Shuntaro Suzuki, Chia-Chun Dan Hsu, Yu Tsao, Komei Sugiura

机构 * Keio University（Keio大学） ； Research Center for Information Technology Innovation（信息科技创新研究中心） ； Academia Sinica 纠错

专题命中 神经信号处理 ：brain-computer interface(abstract)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 MEGState通过捕捉听觉刺激激发的细粒度皮层响应，实现了从脑磁图信号中稳健解码音素，展示了非侵入式脑机接口在语音识别中的应用潜力。

Comments Accepted for presentation at LibriBrain Competition, NeurIPS 2025