EEG-To-Text

脑电波解码实现文本生成及情感分析

EEG解码脑电图转文本零样本情感分类 ZuCo数据集神经语言处理 Github 开源项目

EEG-To-Text项目探索脑电波解码技术，实现开放词汇文本生成和零样本情感分类。该项目基于ZuCo数据集，利用神经网络模型将脑电波信号转换为文本并进行情感分析。这项技术可能为人机交互、辅助沟通和认知科学研究提供新的研究方向。

EEG-Conformer - 结合卷积和自注意力的EEG解码与可视化工具

EEG ConformerEEG解码Github卷积神经网络大脑波形投影开源项目自注意力机制

EEG Conformer是一种结合卷积和自注意力机制的EEG分类与可视化工具。其卷积模块提取时间和空间上的局部特征，自注意力模块捕捉全局关联，最终通过全连接层进行分类预测。此外，EEG Conformer还具备将类激活映射到脑拓扑图的可视化功能。支持Python 3.10和Pytorch 1.12，在多个BCI竞赛数据集上表现出色。

EEG-ATCNet - 创新深度学习模型提升运动想象分类

ATCNetEEGGithub开源项目注意力机制深度学习脑机接口

EEG-ATCNet是一种创新的深度学习模型,专门用于脑机接口中EEG信号的运动想象分类。该模型融合卷积神经网络、自注意力机制和时间卷积网络,有效提取EEG信号时空特征。在BCI竞赛IV-2a数据集上,EEG-ATCNet准确率达81.10%,优于其他常用模型。项目还实现了多种注意力机制和数据处理方法,为EEG信号分析研究提供了实用工具。

BrainFlowsIntoVRChat - 脑电图数据实时集成VRChat的开源项目

BrainFlowGithubOSCVRChat开源项目神经反馈脑机接口

BrainFlowsIntoVRChat是一个开源项目,实现了脑电图(EEG)数据与VRChat的实时集成。项目基于BrainFlow库,支持多种生物传感器,可测量和传输放松度、专注度等脑波指标及心率、呼吸等生理数据。这些数据可用于虚拟形象的动画和表情控制,创造独特的互动体验。项目兼容多种硬件设备,并集成了基于机器学习的脑波意图识别功能。对于研究脑机接口与虚拟现实结合的开发者而言,这是一个实用的开源工具。

EEGwithRaspberryPI - Raspberry Pi EEG shield开源项目助力神经科学研究

GithubPiEEG开源项目树莓派生物信号脑机接口

EEGwithRaspberryPI项目开发了一款适用于Raspberry Pi的EEG shield，为神经科学研究提供了便捷工具。项目包含硬件连接指南、数据读取脚本和实时可视化界面，支持250Hz采样率的数据采集。该开源设备仅供研究使用，不适用于医疗目的。项目还展示了基于眨眼的机器人控制，体现了其在脑机接口领域的应用潜力。

deepsleepnet - 自动睡眠阶段评分深度学习模型

DeepSleepNetEEGGithub开源项目深度学习睡眠阶段评分神经系统工程

DeepSleepNet是一个创新的深度学习模型，用于基于原始单通道脑电图(EEG)数据的自动睡眠阶段评分。其独特的双阶段架构融合了表示学习和序列残差学习技术，大幅提升了评分准确性。通过在MASS和Sleep-EDF等公开数据集上的严格评估，DeepSleepNet展现出优于传统手工特征工程方法的卓越性能。这一高效、精确的自动化工具为睡眠障碍诊断、睡眠质量监测等睡眠研究和临床应用领域带来了新的可能。

ECG-Heartbeat-Classification-seq2seq-model - 序列到序列深度学习模型实现心电图心跳分类与心律失常检测

ECG心跳分类GithubMIT-BIH数据库序列到序列模型开源项目心律失常检测深度学习

项目利用序列到序列深度学习方法进行心电图心跳分类和心律失常检测，涵盖患者间和患者内两种情况。采用MIT-BIH心律失常数据库评估，提供预处理数据集和训练脚本。模型在分类任务中表现出色，为心脏病学研究提供新方法。代码开源，仅供学术和非商业使用。

dl-for-emo-tts - 通过深度学习实现情感语音合成

GithubTacotron优化器开源项目情感语音合成数据集深度学习

项目通过深度学习实现情感语音合成，包括Tacotron和DCTTS模型的应用。详细介绍了使用的数据集、相关文献和多种模型微调策略，如调整学习率和冻结网络层。尽管面临情感数据集有限的问题，但实验验证了改进方案对低资源情感TTS传递学习的有效性。

Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术

GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成

Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术，支持复杂的多语言语音合成实验，提供完善的编码器共享机制，并包含丰富的语言数据及互动示范，旨在推动学术研究及应用开发。

Text2Video - 文本生成视频模型

GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成

Text2Video采用深度学习技术，通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络，从文本生成视频，该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法，具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。

EDTalk - 高效解耦的情感说话头像合成框架

EDTalkGithub人脸动画开源项目情感说话头合成视频驱动音频驱动

EDTalk是一个创新的情感说话头像合成框架,实现了口型、头部姿势和情感表情的高效解耦。该框架通过三个轻量级模块将面部动态分解为独立的潜在空间,使用可学习的基向量定义特定动作。EDTalk采用正交基向量和高效训练策略确保各组件的独立性,并开发了音频到动作模块支持音频驱动的头像合成。这一技术在视频和音频输入下都能实现精确的情感说话头像生成。

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