arXiv cs.LG（学术论文）
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推荐理由：该工作展示了利用聆听数据隐式迁移到想象任务的可能性，缓解了想象数据稀缺的问题。可直接推动非侵入式BCI在语言辅助领域的实际应用。
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5月11日
11:42
想象语音解码因缺乏高标签对齐的数据而困难。研究者利用聆听语音时更丰富、可靠的MEG记录，提出三阶段解码流水线。首先训练模型将想象MEG映射到聆听MEG，再用聆听数据训练对比词解码器，最后将想象MEG经映射后解码。实验对未见过受试者证明想象单词解码显著高于随机，且性能随训练数据规模提升。该方法无需想象数据训练，为脑机接口提供可扩展的零样本方案。