基于多尺度注意力时序编码网络的语音诱发脑电解码

姚梓豪,贾海蓉,李雅荣,陈桂军

Speech-evoked EEG decoding based on Multi-scale Attention Temporal Encoding Network

Zihao YAO,Hairong JIA,Yarong LI,Guijun CHEN

表 3 MATE-Net 关键模块对模型性能影响的消融实验结果

Tab.3 Ablation study results on impact of key modules in MATE-Net on model performance

模型结构 Acctrain/% ρ r 模型1（保留Inception） 53.46 0.609 0.634 模型2（保留Inception+残差） 63.90 0.743 0.795 模型3（保留Inception+残差+GRU） 68.59 0.829 0.893 模型4（MATE-Net） 74.30 0.884 0.942