Tổng quan

Nền tảng Emotiv BCI (Giao diện Não-Máy tính) được thiết kế để chuyển đổi ý định của người dùng thành các lệnh số hóa sử dụng dữ liệu EEG thu thập từ thiết bị Emotiv. Một thành phần chính của việc dịch này nằm ở khả năng xử lý tín hiệu và học máy tích hợp sẵn. Các 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 này sử dụng một số kỹ thuật xử lý tín hiệu để trích xuất các đặc điểm ý nghĩa từ dữ liệu EEG thô. Các kỹ thuật này bao gồm:

• Lọc: Các tín hiệu EEG được lọc để loại bỏ nhiễu và tách biệt các dải tần số liên quan.

• Biến đổi và Trích xuất Đặc điểm: Một kết hợp của các phép biến đổi được áp dụng để tạo ra các đặc điểm có thể đại diện cho các trạng thái tinh thần riêng biệt 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 sạch, có thể đại diện, và phù hợp cho phân tích thời gian thực.

Cách Tiếp cận Học Máy

Ứng dụng EmotivBCI sử dụng Mô hình Hỗn hợp Gaussian (GMMs) để phân loại các lệnh tinh thần do người dùng định nghĩa. Mô hình này được chọn lựa vì:

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

• Độ trễ thấp: Sự kết hợp giữa GMMs với trích xuất đặc điểm hiệu quả đảm bảo hệ thống có thể phản hồi nhanh chóng theo đầu vào của người dùng.

• Khả năng mở rộng: Trong khi GMMs vẫn hiệu quả khi số lượng lớp tăng lên, độ phức tạp của học tập cả người dùng và hệ thống đều tăng.

• Đào tạo và suy luận nhanh: Các dấu hiệu GMM Lệnh Tinh thần được đào tạo trong chưa đến một giây sử dụng bộ xử lý cấp thấp. Suy luận diễn ra trong thời gian thực.

Đồng đào tạo Người-Máy

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

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

  • Đặc trưng: Rõ ràng khác với hoạt động não nghỉ ngơi hoặc nền.

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

  • Có thể tách biệt: Độc nhất trong số các lệnh khác nhau.

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

Khi người dùng trở nên thành thạo hơn, họ có thể chọn khởi động lại đào tạo với "chữ ký" mới — một bộ dữ liệu sạch hơn loại bỏ các lần thử đào tạo có nhiễu sớm, dẫn đến hiệu suất hệ thống tốt hơn.

Kết luận

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