Tổng Quan

Nền tảng Emotiv BCI (Giao diện Não-Máy Tính) được thiết kế để dịch ý định của người dùng thành các lệnh kỹ thuật số bằng cách sử dụng dữ liệu EEG được thu thập từ các tai nghe Emotiv. Một thành phần chính của việc dịch này nằm ở khả năng xử lý tín hiệu và học máy tích hợp sẵn. Những công cụ này cho phép hệ thống phân loại các lệnh tinh thần một cách hiệu quả, ngay cả với dữ liệu đào tạo tối thiểu.

Kỹ Thuật Xử Lý Tín Hiệu

Nền tảng sử dụng một số kỹ thuật xử lý tín hiệu để trích xuất các đặc điểm có ý nghĩa từ dữ liệu EEG thô. Những kỹ thuật này bao gồm:

• Lọc: Các tín hiệu EEG được lọc để loại bỏ tiếng ồn và cô lập các băng tần tần số liên quan.

• Biến đổi và Trích xuất Đặc Trưng: Một sự kết hợp của các biến đổi được áp dụng để tạo ra các đặc trưng có thể đại diện cho các trạng thái tinh thần khác nhau với độ trễ thấp và độ tin cậy cao.
  
  
  
  

Quá trình tiền xử lý này đảm bảo rằng dữ liệu được đưa vào các thuật toán học máy là sạch, đại diện và phù hợp để phân tích theo thời gian thực.

Cách Tiếp Cận Học Máy

Ứng dụng EmotivBCI sử dụng Mô Hình Hỗn Hợp Gaussian (GMM) để phân loại các lệnh tinh thần do người dùng xác định. Mô hình này được chọn vì:

• Hiệu quả với Bộ Dữ Liệu Nhỏ: GMM hoạt động tốt với dữ liệu đào tạo hạn chế — thường chỉ yêu cầu khoảng 8 giây cho mỗi ví dụ đào tạo cho mỗi lớp.

• Độ Trễ Thấp: Sự kết hợp của GMM với trích xuất đặc trưng hiệu quả đảm bảo hệ thống có thể phản hồi nhanh chóng với đầu vào của người dùng.

• Tính Mở Rộng: Mặc dù GMM vẫn hiệu quả khi số lớp tăng lên, nhưng độ phức tạp của cả việc học của người dùng và hệ thống cũng tăng lên.

• Đào tạo và suy diễn nhanh: Các chữ ký GMM lệnh tinh thần được đào tạo trong chưa đầy một giây bằng cách sử dụng các bộ xử lý công suất thấp. Suy diễn diễn ra theo thời gian thực.
  
  
  
  

Đào Tạo Đồng Thời Giữa Người và Máy

Một khía cạnh độc đáo của nền tảng Emotiv BCI là hệ thống đào tạo kép, nơi cả máy và người dùng đều học cùng một lúc:

• Người dùng phải học để tạo ra các mẫu tinh thần mà:

  • Đặc Trưng: Khác biệt rõ ràng so với hoạt động não ở trạng thái nghỉ ngơi hoặc nền.

  • Có thể Tái sản xuất: Được tạo ra một cách nhất quán khi cùng một lệnh tinh thần được thử nghiệm.

  • Có thể Tách biệt: Độc đáo giữa các lệnh khác nhau.

• Máy học từ những ví dụ này, cải thiện độ chính xác phân loại khi có thêm dữ liệu đào tạo được thu thập.

Khi người dùng ngày càng thành thạo, họ có thể chọn bắt đầu lại quá trình đào tạo với một “chữ ký” mới — một bộ dữ liệu sạch hơn không bao gồm các nỗ lực đào tạo ban đầu ồn ào, dẫn đến hiệu suất hệ thống tốt hơn.

Kết Luận

Nền tảng BCI của Emotiv tìm cách cân bằng giữa hiệu suất và tính khả dụng, cho phép phân loại lệnh tinh thần hiệu quả với dữ liệu tối thiểu bằng cách sử dụng Mô Hình Hỗn Hợp Gaussian và xử lý tín hiệu tinh vi. Mô hình đào tạo có sự tham gia của người dùng nhận ra tầm quan trọng của việc học của người dùng trong việc đạt được kết quả tối ưu.