腦機介面

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洞見 - 腦機介面

本文提出了一種基於腦電圖和肌電圖信號解碼的動態神經溝通框架，通過將音素重新定義為簡化的可視音素類別，並利用深度學習模型，實現了從神經信號中快速準確地重建唇部運動，為自然語音交互和動態視覺輸出生成提供了新的途徑。

本文旨在探討如何利用腦機介面技術，透過腦電波訊號控制六自由度機械手臂，以協助肢體障礙人士進行日常活動。

BrainECHO 是一種基於深度學習的腦機介面系統，它可以將腦電波和腦磁波信號解碼成文本，並利用 Whisper 語音識別模型提高文本生成的準確性和流暢度。

本文提出了一個利用無線腦機介面 (BCI) 來增強元宇宙使用者體驗的架構，透過分析使用者的腦波活動，系統可以優化資源分配並提高服務品質，進而提升元宇宙的沉浸感和臨場感。

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