脑信号

论文用先听后想象的配对范式采集单人超 21 小时 EEG，以音素诱发电位与加权 Canberra 距离检验听觉感知与想象言语在音素级是否一一对应，最强证据是对角最小与分离比提升 3.37 倍，代价是单被试与弱头皮信号带来的泛化限制。

针对非侵入感知语音解码中时空表征不足与跨被试泛化难的问题，论文提出融合 MEG 与 fMRI 并显式提取被试一致成分的 SICMD，以 43.5%、82.7% 和 93.4% 的 Top-1、Top-10 和 Rankacc 报告最高性能，代价是仍需目标被试的个性化微调与双模态配对数据。

论文要解决说话时大脑、肌肉和声道运动无法同拍同看的问题，选择在 0.55T 实时磁共振里同步采脑电和表面肌电并做三级去伪迹，初步显示磁伪迹被压到接近机外水平而代价是单被试、低密度脑电和前极残留扰动。

针对跨被试听觉注意解码中被试差异导致泛化下降的问题，DisenEEG-Net 用并行时空 Transformer 编码加正交分解、充分信息瓶颈、对抗对齐与重构约束做特征解耦，在 KUL、DTU、AVED 三个数据集留一被试交叉验证下取得报告的最优精度，但长窗增益有限且 DTU 与 AVED 绝对精度仍偏低。

针对语音命令与脑电情绪等时序信号全长推理浪费算力的问题，论文提出以输出层谁先发放脉冲就判为哪类的内禀早退机制，并用竞争抑制与混合时序训练加速收敛，在 GSC V2 上以 92.89% 准确率、63.68 平均决策步长和 2.75 微焦能耗取得报告的最优权衡，但代价是增加小规模抑制矩阵与三项损失超参数。

该研究以 60 名认知正常的粤语老年人自然听故事脑电为对象，用声学、分段、音位战术三套编码模型比较皮层追踪强度，发现主观认知抱怨越重，对亚音节语言特征和平淡语体的追踪越弱，而对声学包络的追踪相对保留，但丰富韵律的代偿解释仍待验证。

针对语音神经假体中 CTC 解码依赖约 320 GB 内存的加权有限状态机问题，LightBeam 用固定间隔的延迟融合把大模型引入首遍束搜索，在两套基准上降低内存到约 10 GB 并保持实时因子小于 1，代价是更频繁地调用大模型。

论文针对静态双人语音难以反映真实移动对话的问题，构建了 50 人、64 导脑电加眼动与多路生理同步的移动对话数据集，用重复词检测、包络与轨迹重建和被试间相关验证了注意信号可用性，代价是轨迹特征弱、个体与慢生理信号差异大。

针对脑电与语音包络的时间对齐分类问题，SCANS 用扩张卷积前端加跨模态注意做双向融合，并以交叉熵加有监督对比损失联合训练，在 SParrKULee 上 N 为 2、t 为 3 秒时总分报告为 86.1，但长窗与多候选条件下的方差与泛化代价仍需对照原文条件理解。

该研究用 70-170 Hz 高伽马时频包络作为输入、以 128 维对数梅尔谱为目标，用因果扩张 WaveNet 解码器做神经到频谱映射，在 10 名被试上报告 PCC 约 0.90-0.95 而 STGI 约 0.48-0.53，代价是被试间电极覆盖差异大且未做波形与听感验证。

针对脑电非平稳导致的逐窗判决抖动与固定平滑带来的切换迟滞，SGAD 用因果状态检测估计切换概率并自适应调节平滑强度，在多种音频/说话人/被试划分下把平均 Sw-F1 提升到 67.3% 而 SDL 控制在 1.18 s，代价是仍需两阶段训练且最严格划分下精度降至 76.7%。

针对跨被试想象语音脑电解码中通道拓扑被打散与被试特异谱空特征混入任务表示的问题，该文用预训练时序编码加电极对齐池化、滑动窗多视角动态连接先验注入图偏置注意力与梯度反转对抗去被试化，在两个 15 被试五词任务上以严格留一被试交叉验证达到 31.20% 与 30.36% 左右的平均准确率，代价是短窗连接估计仍 noisy 且绝对精度仍只约三成。

该研究把双耳声波形直接映射为连续高采样率脑电，用约 250 小时异构数据训练一个因果编码器解码器，并在并行脑干响应、语音时间响应函数与双耳交互成分三类范式上复现了已知的形态与刺激依赖效应，但串行呈现幅值与部分响应幅度仍存在系统性偏差。

针对双人竞争听觉注意解码中短窗 Fisher-z 相关方差大、单尺度无监督 GMM 难分 attended 与 unattended 分量的问题，论文提出跨 8 种窗长共享均值、方差按 1/(N_L-1) 缩放的多尺度 GMM 联合估计 HMM 发射参数，在 72 分钟全量下 1 秒窗提升 1.82 个百分点、在 6 分钟数据下提升 8.32 个百分点，但数 …

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该文追问法语重音短语如何切分，提出以连续重读音节间最小约 250 毫秒、最大约 1250-1350 毫秒为时长约束，并以脑电 delta 振荡 0.8 Hz 到 4 Hz 作机制解释，代价是长词与快慢语速下的切分不再唯一依赖句法或音节数。

Hyponoia 针对开放形式电声即兴中生理信号如何参与音乐形式的问题，用 Muse 2 四通道脑电加心率的闭环状态机把神经振荡映射为作曲过程，并在 4 人大小提琴与小号对比中显示声音实践专家有更丰富连贯的 theta 与 alpha 活动，代价是样本极小且阈值与伪迹处理未经充分验证。

该工作把已训练好的三维想象运动解码器的连续速度信号作为声音手势的控制源，用分层颗粒合成做实时可听化，报告了静息、起始与持续手势的可区分听感，但尚未做闭环听觉反馈下的受试者评估。