Тренажер н и нн в разных частях речи: Тест “Н” и “нн” в разных частях речи” с ответами: самостоятельная работа

Американские самолеты в то время, пользуясь тем, что зенитных ракет у нас еще не было, а зенитные пушки до высотных целей достать не могли, часто совершали разведывательные полеты над территорией СССР. Особенно интересовались, конечно, ядерными объектами. Конец такой практике положили только зенитные ракеты, которыми 1 мая 1960 года был сбит над Свердловском самолет U-2 с американским летчиком Пауэрсом.

Мы, конечно, изготовились. Ждем. Летит «Бостон». Открыли огонь из 16 зенитных орудий двух батарей. Море огня. По теории вероятности, на уничтожение одного самолета надо выпустить до 600–800 зенитно-артиллерийских снарядов. Я командовал своим взводом. Видел, что самолет резко маневрировал то вниз, то вверх. Пилот, видимо, сильный был. Понял, что по нему стреляют. И ушел. Мы не сбили его.

Командир части Бочков приехал, выставил строй офицеров и говорит: «Солдаты тут ни при чем. Вы не научили их воевать». И как пошел чистить! Всем досталось. Особенно прибористам. Сказал: «В боевой обстановке я бы вас расстрелял, можете не сомневаться, но сейчас другая обстановка».

А на следующий день мы узнаем, что это был… наш самолет аэрофоторазведки. Он просто без заявки летал над ущельем, фотографировал урановый комбинат. Так что ему повезло, что мы мазилами оказались.

Это я к тому, насколько возможности противовоздушной обороны выросли, когда у нас на вооружении появились зенитные управляемые ракеты. Это доказано было на Пауэрсе.

— В советское время ваши войска учились отражать массированные налеты авиации противника?

— А вы как думаете? Конечно. Причем воевали, как говорится, насмерть с нашими же авиаторами, которые выступали в роли противника.

Во время командования войсками я много учений проводил. Жизнь проходила больше на полигонах. Это Сары-Шаган в Казахстане, Ашулук в Астраханской области. Все зенитные комплексы дальнего действия работали обычно с Сары-Шагана, а на Ашулуке работали комплексы С-75, С-125.

Обычно проводили совместные учения с дальней авиацией. Они — нападающие, запускают крылатые ракеты. И стараются нас всячески принизить. Это просто болезнь такая была. До того загрубят чувствительность автопилотов, что крылатые ракеты не то что огибают рельеф местности, а утыкаются в холмы.

Помню, Петр Дейнекин — он тогда был заместителем командующего дальней авиацией — организовывал в Сары-Шагане такую атаку. Мои ракетчики готовы, ждут — и все впустую: все крылатые ракеты в бугор уперлись. Мы ни одной ракеты не пускали, а целей нет, к объекту не прошли.

СПРАВКА «МК»

Петр Степанович Дейнекин, командующий дальней авиацией ВВС СССР (1988–1990), главком ВВС СССР (1991), главком ВВС РФ (1992–1998), Герой России, генерал армии. Под его руководством на аэродромах была уничтожена дудаевская военная авиация Ичкерии.

И тут начинается перетягивание канатов: кто виноват, что делать! Это было ужасно. Я уже командовал зенитными ракетными войсками ПВО страны. Говорю Дейнекину: «Петя …, ты что творишь?»

Дальше — решение главковерха: проводить учение повторно. Тут уже авиаторы не рисковали, задали реальные параметры полета ракет. И все крылатые ракеты были положены на землю системой С-300.

Я же предварительно пролетел на вертолете весь полигон. Все маршруты посмотрел: где поставить ракетные дивизионы, где могут пойти крылатые ракеты. И спасибо вертолетчикам, они помогли мне. Я расставил силы так, что крылатые ракеты не прошли.

Тут Дейнекин мне говорит: «Слушай, не торопись докладывать своему Колдунову (главком Войск ПВО страны, Главный маршал авиации Александр Колдунов. — «МК»), потому что он обязательно позвонит моему главкому Кутахову (главком ВВС, Главный маршал авиации Павел Кутахов. — «МК») — и все! Пойдет шум страшный. Я тебя очень прошу».

Я говорю: ладно, как сотоварищ, до вечера не буду докладывать, а вечером — если будет в кабинете, доложу. Если нет — то уже завтра. И тут уже бедный Дейнекин ходил, соображал, как доложить Кутахову, чтобы не очень попало. Так мы с ним в Сары-Шагане мучились.

Понятно, что в целом общее дело выигрывало. Противостояние зенитчиков и авиаторов было только на пользу обороне. У СССР были сильнейшая ПВО и сильнейшая авиация. Но ревность была жуткая…

— Да, но потом были развал Союза и армии. .. Какие чувства испытывали, когда видели, что огромная система ПВО — многоэшелонированная, со всеми радиолокационными полями — рушилась? Что чувствовали?

— Ужасно было обидно. Мы даже в плохом сне не могли допустить, что все так будет. Меня часто родные потом упрекали: вы, военные, должны были подняться, поднять голову. Но я не допускал, что до такого дойдет. Я был уверен в силе Центрального комитета Коммунистической партии Советского Союза.

В августе 1991 года при мне разговаривал Третьяк (замминистра обороны СССР, главком Войск ПВО. — «МК») с Язовым (министр обороны СССР при Горбачеве маршал Дмитрий Язов. — «МК») и говорил: «Что вы творите? Вы же власть! Решительнее надо».

Этот разговор был в присутствии всех членов военного совета Войск ПВО. Начальник политуправления Войск ПВО тоже по телефону предлагал министру: введите танки, арестуйте всех, вам будет благодарность людей.

Никто не мог предположить такой масштаб предательства и безответственности.

— А перед этим же еще была эпопея с самолетом Руста. Что тогда произошло?

— Скажу грубо: Руст бы яйца свои не нашел, если бы решительнее были некоторые командиры ПВО. Я в тот день был в составе комиссии главкома Войск ПВО, проверял как раз Таллиннскую дивизию ПВО по итогам зимнего периода обучения.

СПРАВКА «МК»

Матиас Руст — немецкий пилот-любитель. В возрасте 18 лет перелетел на легкомоторном самолете «Цессна» из Гамбурга через Хельсинки в Москву. 28 мая 1987 года (День пограничных войск СССР) приземлился на Большом Москворецком мосту. Был обвинен судом в хулиганстве и приговорен к четырем годам лишения свободы. В 1988 году освобожден по амнистии, вернулся в ФРГ. Полет Руста привел к массовым отставкам советского военного руководства.

Утром меня встречает командир дивизии и говорит: вот такая история произошла вчера вечером. Говорю: подожди, почему вечером не доложили? «Ну вот, товарищ командующий, я как-то не придал этому значения». Представляете?!

После доклада командира дивизии я выехал в дивизионы, которые сопровождали нарушителя.

Сопровождали Руста! Зенитная система С-200 сопровождала и С-125. От него бы ничего не осталось. Одной ракетой бы его сбили. И попадание было бы точное! Абсолютно!

Я разобрался с материалами объективного контроля, показавшими беспровальное сопровождение нарушителя и готовность к уничтожению «гостя».

Спрашиваю командира дивизиона: «Почему не открывали огня?» — «А команды не было, товарищ командующий». — «Подожди, — говорю, — ты представь, что враг летит, ты же сопровождаешь его, видишь, что на сигнал «свой-чужой» не отвечает! Как же ты можешь? Ты же командир огня! Понимаешь?» — «Команды не было, и по легкомоторным самолетам открывать огонь мы не имеем права».

Вот такой примитивный доклад в одном дивизионе. Может, и подготовил его командир дивизии так говорить — не знаю. Но, короче говоря, были два дивизиона, через которые самолет Руста прошел, как говорится, с нулевым параметром. Там была стопроцентная вероятность уничтожения нарушителя. Полностью! И никто бы даже шума не поднял! Ну сбили и сбили.

— Что ж это было — бардак перестроечный, расслабленность или горбачевская эйфория — «мир, дружба, жвачка»?

— Не знаю, может, все вместе. Как мне потом рассказывали, генерал в главкомате Войск ПВО, которому первому доложили, что легкомоторная «Цессна» летит, умнее ничего не придумал, как сказать: «Вы разберитесь, может, это гуси летят?».

Как могут гуси с севера лететь на юг? Май месяц — гуси летят с юга на север!

Вместо того чтобы спуститься на центральный командный пункт Войск ПВО и там разбираться на месте, он эту «утку» выдал всем командным пунктам — 6-й отдельной армии ПВО, Московскому округу ПВО. Два кольца комплексов С-300 было вокруг столицы.

Короче говоря, прошляпили. Один истребитель только видел, и он доложил четко, что это легкомоторный самолет типа «Цессна». Но ему было приказано сесть. Если бы оперативный дежурный без боязни доложил не случайному генералу, а главнокомандующему Войск ПВО, как это ему положено было сделать, главком бы спустился на ЦКП и принял бы решение либо к принуждению к посадке этого самолета, либо к его уничтожению! Решительность Главного маршала авиации Александра Ивановича Колдунова была известна еще со времен Великой Отечественной. В 1945 году он был уже дважды Героем Советского Союза.

— Многих генералов сняли?

— Сильно подкосили командный состав Войск ПВО. Снято с должности было очень много генералов. Из членов военного совета Войск ПВО страны остался я и начальник штаба, который был в момент ЧП в отпуске. Кстати, того генерала, который запустил версию про стаю гусей, повысили. Вроде бы он был земляком Горбачева, чуть ли не с одной улицы с ним.

Был снят главком Войск ПВО главный маршал авиации Колдунов. Он в тот день был уже дома, а в это время звонок — Руст на Красной площади. Представляете его состояние? Я был у него примерно через год после отставки. Министр обороны поручил его поздравить с днем рождения. Под 9 мая он родился. Я ездил его поздравлять. Он уже был без одной ноги. У него был диабет, и на нервной почве он развился бурно. Потом и вторую ногу отрезали, и он умер. Достойный военачальник. А все из-за Руста.

— После 1991 года вы не захотели служить дальше?

— В 1991 году я написал рапорт на увольнение. Меня пригласил на заседание высшей аттестационной комиссии секретарь Совета безопасности Юрий Владимирович Скоков. Хороший человек был. Беседа была очень долгой. Просили остаться, помочь наладить систему. Но я сказал: «Нет, я не хочу быть при развале Войск ПВО, который начался!».

Вот такой простой пример. Скажем, дальневосточное направление у меня прикрывало более 180 зенитных ракетных дивизионов. Осталось 18! Представляете, в десять раз сократить активный род войск — зенитные ракетные войска! Понятно, что ракетные комплексы без эксплуатации, в режиме хранения, теряют свои боевые качества.

Все это было тяжелым ударом и для зенитных ракетных войск, да и в целом Войск ПВО.

— Как вам боевые возможности современных комплексов ПВО?

— Это удивительно! Высота обнаружения целей до 500 километров. Это же вообще немыслимо! Дальность обнаружения воздушных целей увеличилась, уже не говоря об огневых возможностях. И, наверное, правильно делают, что уходят от старой системы управления. Она все-таки свое отслужила и сейчас никак не может действовать эффективно. Мне рассказывали, сколько зенитных ракетных полков могут быть объединены в одну систему. Вы не представляете, какая это мощь под единым управлением. Это легко сказать, но представляю, как трудно было сделать ученым, конструкторам. Это правильно, что президент, военное руководство противоракетной обороне столько внимания уделяют, развитию зенитных ракетных войск.

— А если бы довелось с президентом встретиться, что бы покритиковали?

— Да хоть учебники истории. Недавно в нашем совете ветеранов я проводил семинар с людьми, которые возглавляют систему пропаганды в окружных ветеранских организациях. Обсуждали как раз отношение к истории Великой Отечественной вой­ны. И опять ругали школьные учебники, в которых о Сталинградской битве несколько строк только напечатано. Многие вещи даже не перечислены. История — мертвая! И ведь Владимиру Владимировичу Путину уже на каком-то совещании об этом говорили. А ничего же не изменилось.

Почему-то сбой происходит в системе исполнения. Надо, чтобы прислушивались к мнению ветеранских организаций. Мы же не критиканством занимаемся. Мы хотим, чтобы Россия была мощной страной, великим государством.

Ну и, конечно, считаю, что войска воздушно-космической обороны должны быть самостоятельным видом Вооруженных сил. И его надо развивать. Надо систему ПВО укреплять. Это система сохранения государства, не говорю уже о городах или важных объектах.

Вспомните Великую Отечественную, 1941 год. Тогда Сталин все сделал, чтобы вокруг Москвы создали непреодолимую систему ПВО. Мощная система зенитного огня была создана, истребительная авиация, зенитная артиллерия, аэростаты заграждения, маскировка. Да, некоторые немецкие самолеты прорывались. Но это не идет ни в какое сравнение, например, с тем, какой ущерб немецкая авиация нанесла английским городам или с последствиями бомбардировок союзников по немецким городам. Надо помнить уроки истории!

Оптимизация имитатора в реальном времени на основе рекуррентных нейронных сетей для прогнозирования переходных процессов компрессора | J.

В этой статье изучаются и разрабатываются рекуррентные нейронные сети с прямой связью (RNN) с одним скрытым слоем, обученные с использованием алгоритма обучения с обратным распространением, для моделирования поведения компрессора в нестационарных условиях. Данные, используемые для обучения и тестирования RNN, получены с помощью модели на основе нелинейной физики для динамического моделирования компрессора (смоделированные данные) и измерены на многоступенчатом аксиально-центробежном малогабаритном компрессоре (полевые данные).Анализ смоделированных данных связан с оценкой влияния количества обучающих шаблонов и каждого входа RNN на отклик модели как для данных, не поврежденных, так и для данных, поврежденных ошибками измерения, для различных конфигураций RNN и различных значений общей задержки. время. Для моделей RNN, обученных непосредственно на экспериментальных данных, анализ влияния входной комбинации RNN на отклик модели повторяется, как и для моделей, обученных на имитированных данных, чтобы оценить динамическое поведение реальной системы. Затем разрабатываются RNN-предикторы (то есть те, которые не включают среди входов экзогенные входы, оцениваемые на том же временном шаге, что и выходной вектор), и проводится обсуждение их возможностей. Анализ смоделированных данных привел к выводу, что для улучшения характеристик RNN выгодно использовать RNN с одноразовой задержкой, с как можно меньшим общим временем задержки (в этой статье 0,1 с⁠) и тренировались с максимально возможным количеством тренировочных шаблонов (не менее 500).Анализ влияния каждого входа на ответ RNN, проведенный для моделей RNN, обученных на полевых данных, показал, что предсказатель на один шаг вперед RNN обеспечивает очень хорошую производительность, сравнимую с характеристиками моделей RNN со всеми входами (общая ошибка для каждого единый расчет равен 1,3% и 0,9% для двух рассмотренных тестовых случаев). Более того, анализ возможностей многошагового предсказателя показал, что сокращение количества вычислений RNN является ключевым фактором для повышения его производительности на значительном временном горизонте. Фактически, когда выбрано высокое время выборки тестовых данных (в этой статье 0,24 с⁠), ошибки предсказания были приемлемыми (менее 1,9%).

Приложения и алгоритмы искусственных нейронных сетей

Что такое искусственная нейронная сеть?

Что такое нейронная сеть?

Части нейрона и их функции

В чем разница между компьютером и человеческим мозгом?

Искусственные нейронные сети (ИНС) и биологические нейронные сети (BNN) — Разница

Характеристики	Искусственная нейронная сеть	Биологическая (реальная) нейронная сеть
Скорость	Более быстрая обработка информации. Время отклика в наносекундах.	Медленнее обрабатывает информацию.Время ответа в миллисекундах.
Обработка	Последовательная обработка.	Массивно-параллельная обработка.
Размер и сложность	Меньше размера и сложности. Он не выполняет сложных задач распознавания образов.	Очень сложная и плотная сеть взаимосвязанных нейронов, содержащая нейроны порядка 1011 с 1015 взаимосвязями.
Склад	Хранилище информации заменяемое — это замена новых данных на старые.	Очень сложная и плотная сеть взаимосвязанных нейронов, содержащая нейроны порядка 1011 с 1015 взаимосвязями.
Отказоустойчивость	Отказоустойчивый. Поврежденная информация не может быть восстановлена ​​в случае отказа системы.	Хранилище информации является адаптируемым, что означает добавление новой информации путем корректировки силы межсоединений без уничтожения старой информации.
Механизм управления	Есть блок управления вычислительной деятельностью	Нет специального механизма управления, внешнего по отношению к вычислительной задаче.

Искусственные нейронные сети с биологической нейронной сетью — подобие

• Нейронная сеть приобретает знания в процессе обучения.
• Знания нейронной сети — это запас прочности межнейронных связей, известный как синаптические веса.

ВЫЧИСЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ АРХИТЕКТУРЫ ФОН НЕЙМАНА	ВЫЧИСЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ИНН
Последовательная обработка — инструкция обработки и проблема, правило по одному (последовательное)	Параллельная обработка — несколько процессоров работают одновременно (многозадачность)
Функционирование логически с набором правил if и else — подход на основе правил	Функция путем обучения шаблону на заданном входе (изображение, текст, видео и т. Д.))
Программируется языками более высокого уровня, такими как C, Java, C ++ и т. Д.	ИНС — это, по сути, сама программа.
Требуются либо большие, либо подверженные ошибкам параллельные процессоры	Использование специализированных мультичипов.

Искусственная нейронная сеть (ИНС) с биологической нейронной сетью (BNN) — Сравнение

• Дендриты биологической нейронной сети аналогичны взвешенным входам, основанным на их синаптических взаимосвязях в искусственной нейронной сети.
• Тело клетки сравнимо с блоком искусственного нейрона в искусственной нейронной сети, состоящим из блока суммирования и порогового значения.
• Axon передает вывод, который аналогичен блоку вывода в случае искусственной нейронной сети. Итак, ИНС — это модель, использующая работу основных биологических нейронов.

Как работает искусственная нейронная сеть?

• Искусственные нейронные сети можно рассматривать как взвешенные ориентированные графы, в которых искусственные нейроны являются узлами, а направленные ребра с весами являются связями между выходами нейронов и входами нейронов.
• Искусственная нейронная сеть получает информацию из внешнего мира в виде рисунков и изображений в векторной форме. Эти входы обозначаются обозначением x (n) для количества входов n.
• Каждый вход умножается на соответствующие веса. Веса — это информация, используемая нейронной сетью для решения проблемы. Обычно вес представляет собой силу взаимосвязи между нейронами внутри нейронной сети.
• Все взвешенные входные данные суммируются внутри вычислительного блока (искусственного нейрона).В случае, если взвешенная сумма равна нулю, добавляется смещение, чтобы выходной сигнал не был нулевым, или для увеличения отклика системы. У смещения вес и вход всегда равны «1».
• Сумма соответствует любому числовому значению от 0 до бесконечности. Чтобы ограничить отклик для достижения желаемого значения, устанавливается пороговое значение. Для этого сумма пересылается через функцию активации.
• Функция активации настроена на передаточную функцию для получения желаемого результата. Существуют как линейные, так и нелинейные функции активации.

Какие функции активации обычно используются?

• Двоичный — Выход имеет только два значения, либо 0, либо 1. Для этого устанавливается пороговое значение. Если чистый взвешенный вход больше 1, выход считается равным единице, в противном случае — нулю.
• Сигмоидальный гиперболический — Эта функция имеет S-образную кривую.Здесь гиперболическая функция tan используется для аппроксимации выпуска от чистого входа. Функция определяется как — f (x) = (1/1 + exp (- ???? x)), где ???? — параметр крутизны.

Типы нейронных сетей в искусственном интеллекте

Параметр	Типы	Описание
По схеме подключения	FeedForward, рекуррентный	Feedforward — в графиках нет циклов. Recurrent — Зацикливание происходит из-за обратной связи.
По количеству скрытых слоев	Однослойный, Многослойный	Однослойный — Имеет один секретный слой. Например, Single Perceptron Multilayer — Имеет несколько секретных слоев. Многослойный персептрон
По характеру весов	Фиксированный, Адаптивный	Фиксированный — Вес имеет фиксированный приоритет и не изменяется вообще. Adaptive — Обновляет веса и изменения во время тренировки.
На основе блока памяти	Статический, динамический	Статический — Блок без памяти. Текущий выход зависит от текущего входа. Например, сеть прямого распространения. Dynamic — Блок памяти — Выход зависит как от токового входа, так и от токового выхода. Например, рекуррентная нейронная сеть

Типы архитектуры нейронной сети

• Модель персептрона в нейронных сетях

• Нейронная сеть с радиальной базисной функцией

• Многослойная нейронная сеть персептрона

• Нейронная сеть с кратковременной памятью (LSTM)

• Машинная нейронная сеть Больцмана

• Сверточная нейронная сеть

Аппаратная архитектура для нейронных сетей

• Программное обеспечение для моделирования на обычном компьютере
• Специальное аппаратное решение для уменьшения времени выполнения.

Методы обучения в искусственных нейронных сетях

Алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей

• Алгоритм градиентного спуска

• Алгоритм обратного распространения

Наборы обучающих данных в искусственных нейронных сетях

Пять алгоритмов для обучения нейронной сети

• Правило обучения на языке хебби
• Правило Кохонена с самоорганизацией
• Закон о сети Хопфилда
• Алгоритм LMS (наименьший средний квадрат)
• Конкурсное обучение

Архитектура искусственной нейронной сети

• Входной уровень — Он содержит те блоки (искусственные нейроны), которые получают входные данные из внешнего мира, на которых сеть будет учиться, распознавать или иным образом обрабатывать.
• Выходной слой — Он содержит блоки, которые реагируют на информацию о том, как он изучает какую-либо задачу.
• Скрытый слой — Эти блоки находятся между входным и выходным слоями. Задача скрытого слоя — преобразовать ввод во что-то, что блок вывода может каким-то образом использовать.

Методы обучения в нейронных сетях

Обучение и развитие в нейронных сетях

• Девять входов от x1 — x9 и смещения b (вход со значением веса 1) подаются в сеть для первого шаблона.
• Первоначально веса сбрасываются на ноль.
• Затем веса обновляются для каждого нейрона по формулам: Δ wi = xi y для i = от 1 до 9 (правило Хебба)
• Наконец, новые веса находятся по формулам:
• wi (новый) = wi (старый) + Δwi
• Wi (новый) = [111-11-1 1111]
• Второй шаблон вводится в сеть.На этот раз веса не обнуляются. Используемые здесь начальные веса — это окончательные веса, полученные после представления первого шаблона. Таким образом, network.
• Шаги с 1 по 4 повторяются для вторых входов.
• Новые веса: Wi (новый) = [0 0 0 -2 -2 -2 000]

Какие 4 различных метода создания нейронных сетей?

• Классификация нейронной сети

• Нейронная сеть прогнозирования

• Кластеризация нейронной сети

• Конкурентные сети
• Сети теории адаптивного резонанса
• Самоорганизующиеся карты Кохонена.

• Ассоциация нейронных сетей

Нейронные сети для распознавания образов

• Контролируемая классификация — Данный входной шаблон известен как член предопределенного класса.
• Неконтролируемая классификация — Назначить шаблон неизвестному до сих пор классу.

• Сбор и предварительная обработка данных
• Представление данных
• Принятие решений

Подходы к распознаванию образов

• Соответствие шаблона
• Статистический
• Синтаксическое сопоставление
• Искусственные нейронные сети

• Многослойный персептрон
• Kohonen SOM (Самоорганизующаяся карта)
• Сеть радиальных базисных функций (RBF)

Нейронная сеть для глубокого обучения

• Нейронные сети с прямой связью
• Рекуррентная нейронная сеть
• Многослойный перцептрон (MLP)
• Сверточные нейронные сети
• Рекурсивные нейронные сети
• Сети глубоких убеждений
• Сверточные сети глубоких убеждений
• Самоорганизующиеся карты
• Станки глубокого Больцмана
• Составные автокодеры с шумоподавлением

Нейронные сети и нечеткая логика

• Автомобильная техника
• Отбор кандидатов на вакансии
• Управление краном
• Мониторинг глаукомы

Нейронная сеть для машинного обучения

• Многослойный персептрон (контролируемая классификация)
• Сеть обратного распространения (контролируемая классификация)
• Сеть Хопфилда (для ассоциации шаблонов)
• Глубокие нейронные сети (неконтролируемая кластеризация)

Каковы применения нейронных сетей?

Заявка	Архитектура / алгоритм	Функция активации
Моделирование и управление процессами	Радиальная базовая сеть	Радиальное основание
Диагностика машины	Многослойный персептрон	Tan — сигмовидная функция
Управление портфелем	Классификация контролируемых алгоритмов	Tan — сигмовидная функция
Распознавание цели	Модульная нейронная сеть	Tan — сигмовидная функция
Медицинский диагноз	Многослойный персептрон	Tan — сигмовидная функция
Кредитный рейтинг	Логистический дискриминантный анализ с использованием ИНС, машина опорных векторов	Логистическая функция
Целевой маркетинг	Алгоритм обратного распространения сигнала	Логистическая функция
Распознавание голоса	Многослойный персептрон, глубокие нейронные сети (сверточные нейронные сети)	Логистическая функция
Финансовое прогнозирование	Алгоритм обратного распространения ошибки	Логистическая функция
Интеллектуальный поиск	Глубокая нейронная сеть	Логистическая функция
Обнаружение мошенничества	Градиент — алгоритм спуска и алгоритм наименьшего среднего квадрата (LMS).	Логистическая функция

Каковы преимущества нейронных сетей?

• Нейронная сеть может выполнять задачи, которые не может выполнять линейная программа.
• Когда элемент нейронной сети выходит из строя, его параллельный характер может продолжаться без каких-либо проблем.
• Нейронная сеть обучается, и в перепрограммировании нет необходимости.
• Может быть реализован в любом приложении.
• Это может быть выполнено без проблем.

Каковы ограничения нейронных сетей?

• Для работы нейронной сети необходимо обучение.
• Архитектура нейронной сети отличается от архитектуры микропроцессоров. Следовательно, эмуляция необходима.
• Для больших нейронных сетей требуется много времени обработки.

Распознавание лиц с использованием искусственных нейронных сетей

Правила обучения в нейронной сети

• Правило изучения еврейского языка; Он определяет, как настроить веса узлов системы.
• правило обучения персептрона; Сеть начинает свое обучение с присвоения случайного значения каждой нагрузке.
• Правило обучения дельте; Модификация симпатрического веса узла равна умножению ошибки и ввода.
• Правило обучения корреляции; Это похоже на обучение с учителем.

Чем вам может помочь XenonStack?

Услуги по обнаружению и предотвращению мошенничества

Услуги моделирования данных

(PDF) Генеративное моделирование шума и имитация каналов для надежного распознавания речи в невидимых условиях

6.Ссылки

[1] В. Митра, Х. Франко, Р. М. Стерн, Дж. Ван Хаут, Л. Феррер, М. Гра-

Сиарена, В. Ван, Д. Вергири, А. Алван и Дж. Х. Хансен, «Особенности Ro-

в распознавании речи на основе глубокого обучения» в New

Era for Robust Speech Recognition. Springer, 2017, стр. 187–

217.

[2] K. Janod, M. Morchid, R. Dufour, G. Linares, R. De Mori,

—

, IEEE / ACM Transactions on Audio,

Speech and Language Processing, vol. 25, нет. 9, pp. 1809–1820,

2017.

[3] В. Митра, Х. Франко, К. Бартельс, Дж. Ван Хаут, М. Грасиарена и

Д. Вергири, «Распознавание речи в невидимом и зашумленные соединения каналов », в Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP),

2017 IEEE International Conference on. IEEE, 2017, стр. 5215–

5219.

[4] AL Maas, QV Le, TM O’Neil, O. Vinyals, P. Nguyen и

AY Ng, «Рекуррентные нейронные сети для снижения шума в robust

asr », в Proc.Interspeech, 2012.

[5] Э. Марчи, Ф. Весперини, Ф. Эйбен, С. Сквартини и Б. Шуллер,

«Новый подход к автоматическому обнаружению акустической новизны с использованием

в шумоподавляющем автоматическом кодировщике с двунаправленная нейронная сеть LSTM —

работает ”, в Акустике, обработке речи и сигналов (ICASSP),

Международная конференция IEEE 2015 г. IEEE, 2015, стр. 1996–

2000.

[6] C.-T. До и Й. Стилиану, «Улучшенное автоматическое распознавание речи —

nition с использованием функций временной огибающей поддиапазона и временной задержки

нейросетевой автоэнкодер шумоподавления», Proc. Interspeech 2017,

pp. 3832–3836, 2017.

[7] Б. Дас и А. Панда, «Надежная интерфейсная обработка для распознавания речи

в шумных условиях», Acoustics, Speech and Signal

Обработка (ICASSP), Международная конференция IEEE 2017 г.

IEEE, 2017, стр. 5235–5239.

[8] В. Митра и Х. Франко, «Использование энтропии активации глубокой нейронной сети для обработки невидимых данных при распознавании речи»,

препринт arXiv arXiv: 1708.09516, 2017.

[9] В. Митра, Г. Сивараман, Х. Нам, К. Эспи-Уилсон, Э. Зальцман,

и М. Тид, «Гибридные сверточные нейронные сети для артикуляторов. Распознавание речи на основе акустической информации », Speech

Communication, vol. 89, стр. 103–112, 2017.

[10] М.Л. Зельцер, Д. Ю и Ю. Ван, «Исследование глубоких нейронных сетей

для устойчивого к шуму распознавания речи», в Acous-

tics, Обработка речи и сигналов (ICASSP), 2013 Национальная конференция IEEE Inter-

по. IEEE, 2013, стр. 7398–7402.

[11] Я. Цянь, М. Би, Т. Тан и К. Ю, «Очень глубокие сверточные нейронные сети

для устойчивого к шуму распознавания речи», IEEE / ACM Trans-

, действия на аудио, речи, and Language Processing, vol. 24,

нет. 12, pp. 2263–2276, 2016.

[12] J. Du, Q. Wang, T. Gao, Y. Xu, L.-R. Дай и Ч.-Х. Ли, «Надежное распознавание речи

с помощью глубоких нейронных сетей с улучшенной речью»,

в Proc. Интерспич, 2014.

[13] Y. Qian, M. Yin, Y. You и K. Yu, «Многозадачное совместное обучение

глубоких нейронных сетей для надежного распознавания речи», в Au-

tomatic Speech Recognition and Понимание (ASRU), 2015

IEEE Workshop on. IEEE, 2015, стр. 310–316.

[14] Д. Ю, М. Л. Зельцер, Дж. Ли, Ж.-Т. Хуанг и Ф. Сейде, «Особенность

обучение в глубоких нейронных сетях — исследования по распознаванию речи

задач», препринт arXiv arXiv: 1301.3605, 2013.

[15] Л. Куврёр, К. Куврёр и К. Рис, «Корпоративный подход

для устойчивого asr в реверберирующих средах», в Шестой международной конференции

по обработке разговорной речи, 2000.

[ 16] R. Hsiao, J. Ma, W. Hartmann, M. Kara

at, F. Gr´

ezl, L. Burget,

I. Sz¨

oke, JH ˇ

Cernock`

y, С. Ватанабе, З. Чен и др., «Надежное распознавание речи

в неизвестных реверберирующих и шумных условиях»,

на семинаре IEEE 2015 года по автоматическому распознаванию речи и пониманию

(ASRU).IEEE, 2015, стр. 533–538.

[17] С. Инь, К. Лю, З. Чжан, Ю. Линь, Д. Ван, Дж. Техедор, Т. Ф. Чжэн,

и Ю. Ли, «Шумное обучение глубоких нейронных сетей в речи

признание », EURASIP Journal on Audio, Speech and Music

Processing, vol. 2015, вып. 1, стр. 2, 2015.

[18] Я. Ван, А. Мисра и К.К. Чин, «Частотно-временное маскирование для

крупномасштабного надежного распознавания речи», в Шестнадцатой ежегодной конференции Международной ассоциации речевой коммуникации. ,

2015.

[19] Д. Пирс и Дж. Пиконе, «Рабочая группа Aurora: интерфейс DSR

, оценка lvcsr au / 384/02», Inst. для Сигнал и Информ. Process.,

Mississippi State Univ., Tech. Rep, 2002.

[20] Г. Ху, «100 неречевых звуков окружающей среды,

2004». [Онлайн]. Доступно: http://web.cse.ohio-

state.edu/pnl/corpus/HuNonspeech/HuCorpus.html

[21] А. Варга и Х. Дж. Стинекен, «Оценка автоматической речи

распознавание: Ii.noisex-92: База данных и эксперимент по

по изучению влияния аддитивного шума на системы распознавания речи »,

Speech communication, vol. 12, вып. 3, pp. 247–251, 1993.

[22] Д. Пови, А. Гошал, Г. Булиан, Л. Бургет, О. Глембек,

Н. Гоэль, М. Ханнеманн, П. Мотличек, Ю. Цянь, П. Шварц и др.,

«Набор инструментов распознавания речи Kaldi», на семинаре IEEE 2011

по автоматическому распознаванию и пониманию речи, нет. EPFL-

CONF-192584.IEEE Signal Processing Society, 2011.

[23] А. Нараянан и Д. Ван, «Совместное обучение адаптации к шуму для автоматического распознавания речи ro-

bust», в Acoustics, Speech and Sig-

nal Processing (ICASSP) , 2014 IEEE International Conference

on. IEEE, 2014, стр. 2504–2508.

Распознавание речи: обзор различных подходов к глубокому обучению

Люди общаются предпочтительно с помощью речи, используя один и тот же язык. Распознавание речи можно определить как способность понимать произносимые слова говорящего человека.

Автоматическое распознавание речи (ASR) относится к задаче распознавания человеческой речи и преобразования ее в текст . В последние десятилетия этому направлению исследований уделялось много внимания. Это важная область исследований межмашинного взаимодействия. Ранние методы были сосредоточены на ручном извлечении признаков и традиционных методах, таких как гауссовские модели смеси (GMM), алгоритм динамического искажения времени (DTW) и скрытые марковские модели (HMM).

Совсем недавно нейронные сети, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN), сверточные нейронные сети (CNN) и в последние годы Transformers, были применены к ASR и достигли высокой производительности.

Как сформулировать автоматическое распознавание речи (ASR)?

Общий поток ASR можно представить, как показано ниже:

Обзор системы ASR

Основная цель системы ASR — преобразовать входной аудиосигнал x = (x1, x2,… xT) \ mathbf {x} = (x_1, x_2, \ dots x_T) x = (x1, x2,… xT) с заданной длиной TTT в последовательность слов или символов (т. е. меток) y = (y1, y2,…, yN \ mathbf {y} = (y_1, y_2, \ точек, y_Ny = (y1, y2,…, yN), yn∈Vy_ {n} \ in \ mathbf {V} yn ∈V, где V \ mathbf {V} V — словарь.= Y∈Vargmax p (y∣x)

Типичная система ASR имеет следующие этапы обработки:

1. Предварительная обработка

2. Извлечение признаков

3. Классификация

4. Моделирование языка.

Этап предварительной обработки направлен на улучшение аудиосигнала за счет уменьшения отношения сигнал / шум, уменьшения шума и фильтрации сигнала.

Как правило, функции, которые используются для ASR, извлекаются с определенным количеством значений или коэффициентов, которые генерируются путем применения различных методов к входным данным.Этот шаг должен быть надежным в отношении различных факторов качества, таких как шум или эффект эха.

Большинство методов ASR используют следующие методы извлечения признаков:

Модель классификации направлена ​​на поиск речевого текста, который содержится во входном сигнале. Он берет извлеченные функции из этапа предварительной обработки и генерирует выходной текст.

Языковая модель (LM) является важным модулем, поскольку она фиксирует грамматические правила или семантическую информацию языка.Языковые модели важны для распознавания выходного токена из модели классификации, а также для внесения исправлений в выходной текст.

Наборы данных для ASR

Были записаны различные базы данных с текстом из аудиокниг, разговоров и разговоров.

1. Английские, испанские и немецкие базы данных CallHome (Post et al. ^{) содержат разговорные данные с большим количеством слов, которых нет в словарном запасе. Они бросают вызов базам данных с иностранными словами и искажениями телефонных каналов.База данных English CallHome содержит 120 спонтанных телефонных разговоров на английском языке между носителями английского языка. Обучающий набор содержит 80 разговоров по 15 часов речи, в то время как тестовый и развивающий наборы содержат 20 разговоров, каждый из которых содержит 1,8 часа аудиофайлов.}

Кроме того, CallHome Spanish состоит из 120 телефонных разговоров соответственно между носителями языка. Учебная часть состоит из 16 часов речи, а тестовая часть — из 20 разговоров по 2 часа речи.Наконец, CallHome German состоит из 100 телефонных разговоров между носителями немецкого языка с 15 часами речи в учебном наборе и 3,7 часами речи в тестовом наборе.

2. TIMIT ^{— это большой набор данных с широкополосными записями американского английского языка, где каждый говорящий читает 10 грамматически сложных предложений. TIMIT содержит аудиосигналы, которые были выровнены по времени, исправлены и могут использоваться для распознавания символов или слов. Аудиофайлы кодируются в 16-битном формате.Обучающий набор содержит большое количество аудио от 462 динамиков, в то время как набор для проверки включает аудио от 50 динамиков и тестовый набор аудио из 24 динамиков.}

Кепстральные коэффициенты с частотой Mel — наиболее распространенный метод извлечения характеристик речи . Человеческое ухо — это нелинейная система в отношении того, как оно воспринимает звуковой сигнал. Чтобы справиться с изменением частоты, была разработана Mel-шкала для создания линейной модели слуховой системы человека.Только частоты в диапазоне [0,1] кГц могут быть преобразованы в шкалу Mel, а остальные частоты считаются логарифмическими. Частота шкалы mel рассчитывается как:

, где fHzf_ {Hz} fHz — частота исходного сигнала.

Метод извлечения признаков MFCC в основном включает следующие шаги:

• Окно сигнала

• Применить дискретное преобразование Фурье

• Логарифм величины

• Преобразовать в шкалу Mel

обратное дискретное косинусное преобразование (DCT)

Глубокие нейронные сети для ASR

В эпоху глубокого обучения нейронные сети продемонстрировали значительное улучшение в решении задач распознавания речи.Были применены различные методы, такие как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN), в то время как недавно сети Transformer достигли высокой производительности.

Рекуррентные нейронные сети

RNN выполняют вычисления во временной последовательности, поскольку их текущее скрытое состояние

зависит от всех предыдущих скрытых состояний. В частности, они предназначены для моделирования сигналов временных рядов, а также для фиксации долгосрочных и краткосрочных зависимостей между различными временными шагами входных данных.

Что касается приложений распознавания речи, входной сигнал x = (x1, x2,… xT) \ mathbf {x} = (x_1, x_2, \ dots x_T) x = (x1, x2,… xT) передается через RNN для вычисления скрытых последовательностей h = (h2, h3,… hN) \ mathbf {h} = (h_1, h_2, \ dots h_N) h = (h2, h3,… hN) и выходных последовательностей y = (y1, y2,… yN) \ mathbf {y} = (y_1, y_2, \ dots y_N) y = (y1, y2,… yN) соответственно. Одним из основных недостатков простой формы RNN является то, что она генерирует следующий вывод только на основе предыдущего контекста.

Двунаправленный RNN

RNN вычисляют последовательность скрытых векторов h \ mathbf {h} h как:

где W \ mathbf {W} W — веса, b \ mathbf {b} b — векторы смещения, а HHH — нелинейная функция.

Ограничения и решения RNN

Однако при распознавании речи обычно информация будущего контекста не менее важна, чем прошлый контекст (Graves et al. ^{). Вот почему вместо использования однонаправленной RNN обычно выбирают двунаправленных RNN (BiRNN) , чтобы устранить этот недостаток. BiRNN обрабатывают входные векторы в обоих направлениях, то есть вперед и назад, и сохраняют векторы скрытого состояния для каждого направления, как показано на рисунке выше.}

Нейронные сети, как с прямой связью, так и рекуррентные, могут использоваться только для покадровой классификации входящего звука.

Эту проблему можно решить, используя:

• Скрытые Марковские модели (HMM) для согласования между входным звуком и его транскрибируемым выходом.

• Потеря по временной классификации коннекционистов (CTC), которая является наиболее распространенной техникой.

CTC — это целевая функция, которая вычисляет выравнивание между входным речевым сигналом и выходной последовательностью слов . {T} P (\ alpha_t | \ mathbf {x}) P (α∣x) = Πt = 1T P (αt ∣x)

, где αt \ alpha_tαt — одно выравнивание на временном шаге ttt.

Для данной транскрипционной последовательности существует несколько возможных выравниваний, поскольку метки можно отделить от пробелов по-разному. Например, выравнивания (a, -, b, c, -, -) (a, -, b, c, -, -) (a, -, b, c, -, -) и (-, — (- , — (-, -, a, −a, -a, -, b, c) b, c) b, c), (−-− — пустой символ) оба соответствуют последовательности символов (a, b, в) (а, б, в) (а, б, в).

Наконец, общая вероятность всех путей рассчитывается как:

CTC стремится максимизировать общую вероятность правильных выравниваний, чтобы получить правильную последовательность выходных слов .Одним из основных преимуществ CTC является то, что он не требует предварительной сегментации или согласования данных. DNN можно использовать непосредственно для моделирования функций и достижения высокой производительности в задачах распознавания речи. = argmaxP (y∣x)

Поиск луча также был принят для декодирования CTC.Наиболее вероятный перевод ищется с использованием временных шагов слева направо, и сохраняется небольшое количество BBB частичных гипотез. Каждая гипотеза на самом деле является префиксом выходной последовательности, в то время как на каждом временном шаге она расширяется в луче с каждым возможным словом в словаре.

RNN-Transducer

В других работах (например, Rao et al. ^{) для ASR также использовалась архитектура, широко известная как RNN-Transducer. Этот метод объединяет RNN с CTC и отдельную RNN, которая предсказывает следующий результат с учетом предыдущего .Он определяет отдельное распределение вероятностей P (yk∣t, u) P (y_k | t, u) P (yk ∣t, u) для каждого временного шага ttt ввода и временного шага uuu вывода для kkk- -й элемент вывода y \ mathbf {y} y.}

Сеть кодировщика преобразует акустический элемент xtx_txt на временном шаге ttt в представление het = fenc (xt) he_t = f_ {enc} (x_t) het = fenc (xt). Кроме того, сеть прогнозирования принимает предыдущую метку yu − 1y_ {u-1} yu − 1 и генерирует новое представление hpt = fp (yu − 1) hp_t = f_ {p} (y_ {u-1}) hpt = fp (yu − 1).Совместная сеть — это полносвязный слой, который объединяет два представления и генерирует апостериорную вероятность P (y∣t, u) = fjoint (het: hpt) P (\ mathbf {y} | t, u) = f_ {Joint } (he_t: hp_t) P (y∣t, u) = fjoint (het: hpt). Таким образом, RNN-Transducer может генерировать следующие символы или слова, используя информацию как от кодировщика, так и от сети прогнозирования

, в зависимости от того, является ли прогнозируемая метка пустой или непустой меткой. Процедура вывода останавливается, когда на последнем временном шаге генерируется пустая метка.

RNN Обзор преобразователя

Graves et al. ^{протестировал обычные RNN с CTC и RNN-преобразователями в базе данных TIMIT , используя разное количество слоев и скрытых состояний.}

Извлечение признаков выполняется с помощью метода банка фильтров преобразования Фурье, состоящего из 40 коэффициентов, которые распределяются по логарифмической мел-шкале, сцепленной с первой и второй производными по времени.

В приведенной ниже таблице показано, что RNN-T с 3 уровнями по 250 скрытых состояний каждый имеет наилучшую производительность из 17.7% 17,7 \% 17,7% коэффициент фонемных ошибок (PER), в то время как простые модели RNN-CTC работают хуже с PER> 18,4%> 18,4 \%> 18,4%.

Производительность RNN на TIMIT

Сквозной ASR с датчиком RNN-T (RNN-T)

Rao et al. ^{предложил кодер-декодер RNN. Предлагаемый метод использует сеть кодировщика, состоящую из нескольких блоков слоев LSTM, которые предварительно обучены с помощью CTC с использованием фонем, графем и слов в качестве выходных данных. Кроме того, 1D-CNN уменьшает длину TTT временной последовательности в 3 раза, используя определенные шаги и размеры ядра.}

Сеть декодера представляет собой модель RNN-T, обученную вместе с языковой моделью LSTM, которая также предсказывает слова. Целью сети является следующая метка в последовательности, которая используется при кросс-энтропийных потерях для оптимизации сети. Что касается выделения признаков, 80-мерные особенности мел-шкалы вычисляются каждые 10 мс и складываются каждые 30 мсек в один 240-мерный вектор акустических признаков.

Метод RNN-T

Метод обучен на наборе из 22 миллионов записанных вручную аудиозаписей, извлеченных

из голосового трафика Google US English, что соответствует 18 000 часам обучающих данных.К ним относятся голосовой поиск, а также голосовая диктовка. Языковая модель была предварительно обучена на текстовых предложениях, полученных из набора данных. Метод апробирован на разных конфигурациях. Он достигает 5,2% 5,2 \% 5,2% WER для этого большого набора данных, когда кодер содержит 12 уровней по 700 скрытых единиц, а декодер — 2 уровня по 1000 скрытых единиц в каждом.

Результаты метода RNN-T

Сквозное потоковое распознавание речи для мобильных устройств

RNN-преобразователи также были адаптированы для распознавания речи в реальном времени (He et al. ^{). В этой работе модель состоит из 8 уровней однонаправленных ячеек LSTM, а в кодировщике используется слой сокращения времени для ускорения обучения и вывода. Методы кэширования памяти также используются, чтобы избежать избыточных вычислений для идентичных историй прогнозов. Это экономит около 50–60% 50–60 \% 50–60% расчетов сети прогнозирования. Кроме того, для кодировщика и сети прогнозирования используются разные потоки, что позволяет объединить конвейеры и сэкономить значительное количество времени.}

Процедура вывода кодера разделена на два потока, соответствующих компонентам до и после уровня сокращения времени, который уравновешивает вычисления между двумя компонентами кодировщика

и сетью прогнозирования и имеет ускорение 28% 28 \% 28% по сравнению с однопоточным исполнением. Кроме того, параметры квантуются от 32-битной точности с плавающей запятой до 8-битной, чтобы уменьшить потребление памяти как на диске, так и во время выполнения, а также оптимизировать выполнение модели в реальном времени.

Алгоритм был обучен на наборе данных, который состоит из 35 миллионов английских высказываний продолжительностью 27 500 часов. Обучающие высказывания записаны от руки и получены с помощью голосового поиска и трафика диктовок Google. Он был создан путем искусственного искажения чистых высказываний с помощью симулятора комнаты. Полученные результаты оцениваются на 14800 образцах голосового поиска (VS), извлеченных из помощника по трафику Google, а также на 15700 образцах голосовых команд, обозначенных как набор тестов IME.На этапе извлечения признаков создаются 80-мерные объекты мел-шкалы, вычисляемые каждые 25 мсек. Результаты представлены в виде скорости вывода, деленной на продолжительность звука (RT90) и WER. Модель RNN-T с симметричным квантованием достигает значений WER 7,3% 7,3 \% 7,3% для набора голосового поиска и 4,2% 4,2 \% 4,2% для набора IME.

Результаты квантования

Быстрые и точные акустические модели рекуррентных нейронных сетей для ASR

Sak et al. ^{использует сети длинно-короткой памяти (LSTM) для распознавания речи с большим словарным запасом.Их метод извлекает крупногабаритные объекты с помощью банков мел-фильтров с использованием техники скользящего окна. Кроме того, они включают контекстно-зависимые состояния и дополнительно улучшают производительность модели. Метод оценивается на записанных вручную аудиозаписях из реального трафика голосового поиска Google. В обучающей выборке 3 миллиона высказываний средней продолжительностью 4 секунды. Результаты представлены в таблицах ниже:}

Контекстно-зависимые и независимые результаты

Результаты с другим размером словаря

Модели, основанные на внимании

В других работах принята структура кодировщика-декодера внимания RNN, которая напрямую вычисляет условную вероятность выходной последовательности с учетом входной последовательности, не предполагая фиксированного выравнивания. Метод кодировщика-декодера использует механизм внимания, который не требует предварительного выравнивания данных. Модель, основанная на внимании, использует один декодер для создания распределения по меткам, обусловленного полной последовательностью предыдущих прогнозов и входным звуком. С вниманием, он может неявно изучить мягкое выравнивание между входными и выходными последовательностями , что решает большую проблему для распознавания речи.

Модель по-прежнему может хорошо влиять на длинные входные последовательности, поэтому такие модели также могут обрабатывать речевой ввод различной длины.{I} P (y_i | y_1, \ dots, y_ {i-1} | \ mathbf {c} _i) P (y∣x) = Πi = 1I P (yi ∣y1,…, yi − 1 ∣ci)

обусловлено предыдущими выходными данными III и контекстом cic_ici.

Апостериорная вероятность символа yiy_iyi вычисляется как:

, где sis_isi — это выход рекуррентного слоя fff, а ggg — функция softmax. {T} a_ {i, t} = 1∑t = 1T ai, t = 1.

Механизм внимания выбирает временные местоположения во входной последовательности, которые должны использоваться для обновления скрытого состояния RNN и прогнозирования следующего выходного значения. Он утверждает веса внимания ai, ta_ {i, t} ai, t для вычисления оценок релевантности между входом и выходом.

Генератор рекуррентных последовательностей на основе внимания

Chorowski et al. ^{использует основанный на внимании генератор рекуррентных последовательностей (ARSG), который генерирует последовательность выходных слов из речевых функций h = (h2, h3, hT) \ mathbf {h} = (h_1, h_2, h_T) h = (h2, h3, hT), которые можно смоделировать с помощью кодировщика любого типа.{L} a_ {i, j} h_j \\ y_i = \ mathrm {generate} (s_ {i-1}, g_i), \ end {align} ai = присутствовать (si − 1, ai − 1, h) gi = j = 1∑L ai, j hj yi = generate (si − 1, gi) ,}

, где sis_isi — i-е состояние RNN, aia_iai — веса внимания.

Новое состояние генерируется как:

Более подробно, механизм подсчета очков работает следующим образом:

ARSG оценивается в наборе данных TIMIT и достигает WER 15. {j-1}) \ end {align} h = listen (x) hij = BSLTM (hi − 1j, hij − 1)

Декодер (т.е.e., Attend-Spell) — это основанный на внимании модуль, который посещает представление h \ mathbf {h} h и выдает выходную вероятность P (y∣x) P (\ mathbf {y} | \ mathbf {x}) P (y∣x). Более подробно, преобразователь LSTM, основанный на внимании, создает следующий символ на основе предыдущих выходных данных как:

, где sis_isi, cic_ici — состояние декодера и вектор контекста соответственно.

LAS была оценена на 3 миллионах высказываний голосового поиска Google с 2000 часами речи, из которых 10 часов высказываний были случайным образом выбраны для проверки. Дополнение данных также было выполнено в наборе обучающих данных с использованием шума симулятора помещения, а также путем добавления других типов шума и реверберации. Он смог достичь высоких показателей распознавания с WER 10,3% 10,3 \% 10,3% и 12,0% 12,0 \% 12,0% в чистой и шумной среде соответственно.

Обзор метода LAS

Сквозное распознавание речи с языковыми моделями RNN на основе слов и вниманием

Hori et al.^{, принять совместный декодер с использованием CTC, декодера внимания и языковой модели RNN. Сеть кодировщика CNN принимает входной аудиосигнал x \ mathbf {x} x и выводит скрытую последовательность h \ mathbf {h} h, которая совместно используется модулями декодера. Сеть декодера итеративно предсказывает 0 последовательность меток c \ mathbf {c} c на основе скрытой последовательности. Совместный декодер использует CTC, внимание и языковую модель для обеспечения лучшего согласования между входом и выходом и поиска лучшей выходной последовательности. = argmax [pCTC (c∣x) + (1 − λ) log pAtt (c∣x) + γ logpLM (c)]}

, где также используется вероятность языковой модели. Совместный декодер

Метод оценивается на наборах данных Wall Street Journal (WSJ) и LibriSpeech.

WSJ ^{— хорошо известная база данных чистой речи на английском языке, включающая около 80 часов.}

LibriSpeech — это большой набор данных для чтения речи из аудиокниг, содержащий 1000 часов аудио и транскрипций ^{. Экспериментальные результаты предложенного метода на WSJ и Librispeech показаны в следующей таблице соответственно.}

Оценка набора данных LibriSpeech

Оценка набора данных WSJ

Сверточные модели

Сверточные нейронные сети изначально были реализованы для задач компьютерного зрения (CV). В последние годы CNN также широко применяются в области обработки естественного языка (NLP) благодаря их хорошей генерации и способности различать.

Очень типичная архитектура CNN состоит из нескольких сверточных и объединяющих слоев с полностью связанными уровнями для классификации.Сверточный слой состоит из ядер, которые свертываются с вводом. Сверточное ядро ​​делит входной сигнал на более мелкие

частей, а именно на рецептивное поле ядра. Кроме того, операция свертки выполняется путем умножения ядра на соответствующие части ввода, которые находятся в принимающем поле. Сверточные методы можно разделить на одномерные и двумерные сети соответственно.

2D-CNN строят двухмерные карты характеристик на основе акустического сигнала .Подобно изображениям, они организуют акустические особенности, то есть особенности MFCC, на 2-мерной карте признаков, где одна ось представляет частотную область, а другая — временную область. Напротив, 1D-CNN принимают акустические характеристики непосредственно в качестве входных данных .

В 1D-CNN для распознавания речи каждая входная карта функций X = (X1,…, XI) X = (X_1, \ dots, X_I) X = (X1,…, XI) связана со многими картами функций O = (O1,…, OJ) O = (O_1, \ dots, O_J) O = (O1,…, OJ). {I} X_i w_ {i, j }), ~ j \ in [1, J] Oj = σ (i = 1∑I Xi wi, j), j∈ [1, J]

, где w \ mathbf {w} w — локальный масса.

• В 1D-CNN: w \ mathbf {w} w, O \ mathbf {O} O — векторы

• В 2D-CNN они являются матрицами.

Abdel et al. ^{были первыми, кто применил CNN для распознавания речи. Их метод использует два типа сверточных слоев. Первый использует с полным распределением веса (FWS), где веса распределяются между всеми. Этот метод широко используется в CNN для распознавания изображений, поскольку одни и те же характеристики могут появляться в любом месте изображения.Однако при распознавании речи сигнал различается на разных частотах и ​​имеет различные характерные черты в разных фильтрах. Для решения этой проблемы используется с ограниченным разделением веса (LWS), где только фильтры свертки, присоединенные к одним и тем же фильтрам объединения, имеют одинаковые веса.}

Иллюстрация карты функций 2D-CNN для распознавания речи

Речевой ввод анализировался с помощью окна Хэмминга 25 мс с фиксированной частотой кадров 10 мс. Более конкретно, векторы признаков генерируются посредством анализа банка фильтров на основе преобразования Фурье, который включает в себя 40 логарифмических энергетических коэффициентов, распределенных в мел-шкале, наряду с

их первой и второй производными по времени. Все речевые данные были нормализованы так, чтобы каждое измерение вектора имело нулевое среднее и единичную дисперсию.

Строительный блок их архитектуры CNN включает свертки и уровни объединения. Входные объекты организованы в виде нескольких карт объектов. Размер (разрешение) карт функций становится меньше на верхних уровнях по мере того, как применяется больше операций свертки и объединения, как показано на рисунке ниже.Обычно один или несколько полностью связанных скрытых слоев добавляются

поверх последнего слоя CNN, чтобы объединить функции во всех частотных диапазонах перед подачей на выходной слой. Они провели всестороннее исследование с различными конфигурациями CNN и достигли отличных результатов на TIMIT, которые показаны в таблице ниже. Их лучшая модель использует только слои LWS и достигает WER 20,23% 20,23 \% 20,23%.

Иллюстрация метода CNN

Результаты метода CNN

Остаточный CNN

Wang et al. ^{принял остаточную 2D-CNN (RCNN) с потерей CTC для распознавания речи. Остаточный блок использует прямые связи между предыдущим и следующим слоем следующим образом:}

, где fff — нелинейная функция. Это помогает сети быстрее сходиться без использования дополнительных параметров. Предлагаемая архитектура изображена на рисунке ниже. Метод остаточного CNN-CTC использует 4 группы остаточных блоков с небольшими фильтрами 3 × 33 \ умножить на 33 × 3.Каждая остаточная группа имеет количество сверточных блоков NNN с 2 уровнями. У каждой остаточной группы также есть разные шаги по снижению вычислительных затрат и моделированию временных зависимостей в разных контекстах. Пакетная нормализация и активация ReLU применяются к каждому слою.

Иллюстрация остаточной архитектуры CNN

RCNN оценивается на WSJ со стандартной конфигурацией (si284 установлен

для обучения, eval92 установлен для проверки, а dev93 установлен для тестирования).Кроме того, он оценивается на наборе данных Tencent Chat, который содержит около 1400 часов речевых данных для обучения и 2000 независимых предложений для тестирования. Результаты экспериментов демонстрируют эффективность остаточных сверточных нейронных сетей. RCNN может достичь WER 4,29% / 7,65% 4,29 \% / 7,65 \% 4,29% / 7,65% на наборах данных проверки и тестирования WSJ и 13,33% 13,33 \% 13,33% на наборе данных Tencent Chat.

Джаспер

Ли и др. ^{реализовал остаточную 1D-CNN с плотными и остаточными блоками, как показано ниже.Сеть извлекает функции mel-filter-bank и использует остаточные блоки, которые содержат пакетную нормализацию и слои исключения для более быстрой сходимости и лучшего обобщения. Вход состоит из характеристик банка фильтров мел, полученных с использованием окон 20 мс с перекрытием 10 мс. Сеть была протестирована с использованием различных типов функций нормализации и активации, при этом каждый блок оптимизирован для работы с одним ядром графического процессора для более быстрого вывода. Jasper оценивается в LibriSpeech с различными настройками конфигурации.Лучшая модель имеет 10 блоков по 4 уровня и BatchNorm + ReLU и достигает значений WER валидации 6,15% 6,15 \ 6,15% и 17,38% 17,38 \% 17,38% на чистых и шумных наборах соответственно.}

Иллюстрация Джаспера

Полностью сверточная сеть

Zeghidour et al. ^{реализует полностью сверточную сеть (FCN) с 3 основными модулями. Сверточный интерфейс — это CNN с фильтрами нижних частот, сверточными фильтрами, подобными банкам фильтров, и алгоритмической функцией для извлечения признаков.Второй модуль представляет собой сверточную акустическую модель с несколькими сверточными слоями, функцией активации GELU, выпадением и регуляризацией веса и предсказывает буквы на входе. Наконец, есть сверточная языковая модель с 14 сверточными остаточными блоками и слоями узких мест.}

Этот модуль используется для оценки возможных транскрипций акустической модели с использованием декодера поиска луча. FCN оценивается на наборах данных WSJ и LibriSpeech. Их лучшая конфигурация использует обучаемый сверточный интерфейс с 80 фильтрами и сверточную языковую модель.FCN достигает WER 6,8% 6,8 \% 6,8% на наборе проверки и 3,5% 3,5 \% 3,5% на наборе тестов WSJ, в то время как в LibriSpeech он достигает значений WER проверки 3,08% / 9,94% 3,08 \% / 9,94 \%. 3,08% / 9,94% на чистых и шумных сетах и ​​WER тестирования 3,26% / 10,47% 3,26 \% / 10,47 \% 3,26% / 10,47% на чистых и шумных сетах соответственно.

Иллюстрация полностью сверточной архитектуры

Свертки с разделением по времени и глубине (TDS)

В отличие от других работ, Hannum et al. ^{используют сверточные сети с временным разделением и ограниченным числом параметров, а также потому, что CNN с временным разделением лучше обобщают и более эффективны. Кодер использует двумерные свертки по глубине наряду с нормализацией слоев. Кодер выводит два вектора, ключи k = k1, k2,… kT \ mathbf {k} = k_1, k_2, \ dots k_Tk = k1, k2,… kT и значения v = v1, v2,… vT \ mathbf {v} = v_1, v_2, \ dots v_Tv = v1, v2,… vT из входной последовательности x \ mathbf {x} x как:}

Что касается декодера, используется простой RNN, который выводит следующий токен yuy_uyu как :

где Su \ mathbf {S} _uSu — это итоговый вектор, а Qu \ mathbf {Q} _uQu — это вектор запроса.

TDS оценивается в LibriSpeech с различными принимающими полями и размерами ядра, чтобы найти наилучшие настройки для сверточных слоев с временным разделением. Лучший вариант — 11 блоков с разделением по времени, которые достигают WER 5,04% 5,04 \% 5,04% и 14,46% 14,46 \% 14,46% для dev clean и других наборов соответственно.

Двумерный сверточный метод ASR по глубине

ContextNet

ContextNet ^{— это полностью сверточная сеть, которая передает глобальную контекстную информацию в слои с помощью модулей сжатия и возбуждения.CNN имеет слои KKK и генерирует функции как:}

, где CCC — сверточный блок, за которым следуют функции пакетной нормализации и активации. Кроме того, блок сжатия и возбуждения генерирует глобальный поканальный вес θ \ thetaθ с глобальным средним уровнем объединения, который умножается на вход x \ mathbf {x} x как:

ContextNet проверяется на LibriSpeech с 3 различными конфигурациями ContextNet, с языком или без него модель. Три конфигурации: ContextNet (малая), ContextNet (средняя) и ContextNet (большая), которые содержат разное количество слоев и фильтров.

Результаты в LibriSpeech с 3 различными конфигурациями ContextNet, с языковой моделью или без нее

Transformers

Недавно, с появлением Transformer network ^{, машинный перевод и распознавание речи претерпели значительные улучшения. Модели преобразователей, предназначенные для распознавания речи, обычно основаны на архитектуре кодировщика-декодера, аналогичной моделям seq2seq.T} {\ sqrt {d_k}}) \ mathbf {V}, Attention (Q, K, V) = softmax (dk QKT) V,}

, где 1dk \ frac {1} {\ sqrt {d_k}} dk 1 — коэффициент масштабирования. Тем не менее, Transformer использует функцию «Многоголовое внимание», которая вычисляет время самовнимания hhh, по одному для каждой головы iii. Таким образом, каждый модуль внимания фокусируется на разных частях и изучает разные представления. Более того, внимание нескольких голов рассчитывается как:

где WiQ∈Rdmodel × dq \ mathbf {W} _i ^ Q \ in \ mathrm {R} ^ {d_ {модель} \ times d_q} WiQ ∈Rdmodel × dq, WiK∈Rdmodel × dk \ mathbf {W} _i ^ K \ in \ mathrm {R} ^ {d_ {модель} \ times d_k} WiK ∈Rdmodel × dk, WiV∈Rdmodel × dv \ mathbf {W} _i ^ V \ in \ mathrm {R} ^ {d_ {model} \ times d_v} WiV ∈Rdmodel × dv, WO∈Rhdv × dmodel \ mathbf {W} ^ O \ in \ mathrm {R} ^ {hd_v \ times d_ {model}} WO∈Rhdv × dmodel и dmodeld_ { model} dmodel размерности Преобразователя. {2i / d_ {модель}})} {d_ {модель} / 2 \ geq i где j, ij, ij, i представляют позицию в последовательности и iii-е измерение соответственно. Наконец, слои нормализации и остаточные связи используются для ускорения обучения.

Преобразователь речи

Преобразователь речи ^{преобразует последовательность характеристик речи в соответствующую последовательность символов .Последовательность признаков, которая длиннее, чем последовательность выходных символов, строится из двумерных спектрограмм с временными и частотными измерениями. Более конкретно, CNN используются для использования структурной локальности спектрограмм и смягчения несоответствия длины за счет шага во времени.}

Изображение преобразователя речи

Иллюстрация двухмерного внимания

В преобразователе речи используется двухмерное внимание , чтобы присутствовать как в частотном, так и во временном измерении . Запросы, ключи и значения извлекаются из сверточных нейронных сетей и передаются в два модуля самовнимания. Речевой преобразователь оценивается на наборах данных WSJ и достигает результатов конкурентного распознавания с WER 10,9% 10,9 \% 10,9%, при этом для него требуется примерно на 80% 80 \% 80% меньше времени на обучение, чем для обычных RNN или CNN.

Преобразователи со сверточным контекстом

Mohamed et al. ^{использует модель кодера-декодера, сформированную CNN и преобразователем, для изучения локальных взаимосвязей и контекста речевого сигнала.Для кодера используются сверточные 2D-модули с нормализацией слоев и активацией ReLU. Кроме того, каждый двумерный сверточный модуль сформирован сверточными слоями KKK с максимальным объединением. Для декодера одномерные свертки выполняются над вложениями прошлых предсказанных слов.}

Transformer-Transducer

Подобно RNN-Transducer, модель Transformer-Transducer ^{также была разработана для распознавания речи. По сравнению с RNN-T, эта модель объединенной сети объединяет выходной сигнал аудиокодера AE \ mathrm {AE} AE на временном шаге tit_iti и ранее предсказанную последовательность меток z0i − 1 = (z1 ,.{i-1}) = \ mathrm {softmax} (\ mathrm {fc} (J)) P (zi ∣x, ti, z0i − 1) = softmax (fc (J))}

Конформер

Conformer ^{— это вариант исходного Transformer, который объединяет CNN и преобразователи для моделирования локальных и глобальных речевых зависимостей с использованием более эффективной архитектуры и меньшего количества параметров. Модуль Conformer содержит два уровня прямой связи (FFN), один сверточный слой (CNN) и модуль внимания с несколькими головами (MHA). Выходные данные Conformer рассчитываются как:}

Здесь сверточный модуль использует эффективные поточечные и глубинные свертки вместе с нормализацией слоев.

Обзор метода Conformer

CTC и языковые модели также использовались с сетями Transformer ^.

Семантическая маска для ASR на основе трансформатора

Wang et al. ^{использовал семантическую маску входной речи согласно соответствующим выходным токенам, чтобы сгенерировать следующее слово на основе предыдущего контекста. Сверточный слой, подобный VGG, используется для генерации краткосрочных зависимых признаков из входной спектрограммы, которые затем моделируются преобразователем.В сети декодера кодирование позиции заменяется одномерным сверточным слоем для извлечения локальных признаков.}

Подавление слабого внимания или ASR на основе трансформатора

Shi et al. ^{предлагает модуль слабого внимания для подавления неинформативных частей речевого сигнала, например, во время тишины. Модуль слабого внимания устанавливает вероятности внимания меньше порогового значения на ноль и нормализует вероятности остального внимания. 2} {L-1}} \ end {align} θi = mi −γδi θi = L1 −γL − 1∑j = 1L (ai, j −L1) 2}

Затем softmax снова применяется к новому вероятности внимания для создания новой матрицы внимания.

Обзор метода семантического маскированного преобразователя

Заключение

Очевидно, что глубокие архитектуры уже оказали значительное влияние на автоматическое распознавание речи. Сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и преобразователи используются с большим успехом. Все современные модели SOTA основаны на некоторой комбинации вышеупомянутых методов. Вы можете найти несколько тестов на популярных наборах данных в статьях с кодом.

Если вы найдете эту статью полезной, вас также может заинтересовать предыдущая, в которой мы рассматриваем лучшие методы синтеза речи. И, как всегда, не стесняйтесь делиться им с друзьями.

Укажите:

 
 @article {papastratis2021speech, 
 
 title = "Распознавание речи: обзор различных подходов к глубокому обучению", 
 
 author = "Papastratis, Ilias", 
 
 journal = "https: // theaisummer . com / ", 
 
 год =" 2021 ", 
 
 howpublished = {https: // theaisummer.com / Speech-распознавание /}, 
 
} 
 

Ссылки

Deep Learning in Production Book 📖

Узнайте, как создавать, обучать, развертывать, масштабировать и поддерживать модели глубокого обучения. Изучите инфраструктуру машинного обучения и MLOps на практических примерах.

* Раскрытие информации: обратите внимание, что некоторые из приведенных выше ссылок могут быть партнерскими ссылками, и мы будем получать комиссию без каких-либо дополнительных затрат с вашей стороны, если вы решите совершить покупку после перехода по ссылке.

Расшифровка моторики человека по нейронным сигналам: обзор | BMC Biomedical Engineering

Нейрофизиология моторного управления

Чтобы расшифровать моторное намерение человека, полезно сначала понять естественную нейрофизиологию моторного управления, чтобы мы могли знать, где перехватить управляющий сигнал и какой тип сигнала что мы можем встретить.

Моторный контроль в организме человека начинается с лобной и задней теменной коры (PPC) [5, 6].Эти области осуществляют высокоуровневое абстрактное мышление, чтобы определить, какие действия следует предпринять в данной ситуации [7]. Например, при столкновении с игроком противоположной команды футболисту может потребоваться решить, вести ли мяч, стрелять или передавать мяч своему товарищу по команде. Выбор наилучшего действия зависит от местоположения игрока, соперника и мяча. Это также зависит от текущих углов суставов коленей и лодыжек по отношению к мячу. PPC получает информацию от соматосенсорной коры для получения информации о текущем состоянии тела.Он также имеет обширную взаимосвязь с префронтальной корой, которая отвечает за абстрактные стратегические мысли. Префронтальной коре, возможно, потребуется учитывать другие факторы помимо сенсорной информации о текущей среде. Например, насколько искусен противник по сравнению со мной? Какова существующая командная стратегия на текущем этапе игры, мне следует играть более агрессивно или в обороне? Комбинация сенсорной информации, прошлого опыта и стратегического решения в лобной и задней теменной коре определяет последовательность действий, которые следует предпринять.

Планирование последовательности действий затем осуществляется премоторной зоной (PMA) и дополнительной моторной зоной (SMA), которые расположены в зоне 6 Бродмана коры головного мозга. Известно, что стимуляция в области 6 вызывает сложную последовательность действий, и внутрикортикальная запись в PMA показывает, что она активируется примерно за 1 секунду до движения и прекращается вскоре после начала движения [8]. Некоторые нейроны в PMA также кажутся настроенными на направление движения, при этом некоторые из них активируются только тогда, когда рука движется в одном направлении, но не в другом.

После того, как последовательность действий запланирована в PMA или SMA, требуется ввод от базальных ганглиев, чтобы фактически инициировать движение. Базальные ганглии содержат прямой и непрямой путь [9–11]. Прямой путь помогает выбрать конкретное действие для инициирования, в то время как косвенный путь отфильтровывает другие неподходящие моторные программы. По прямому пути полосатое тело (скорлупа и хвостатое тело) получает входные данные от коры головного мозга и подавляет внутренний бледный шар (GPi). В состоянии покоя GPi самопроизвольно активируется и подавляет оральную часть вентрального латерального ядра (VLo) таламуса.Таким образом, ингибирование GPi увеличивает активность VLo, что, в свою очередь, возбуждает SMA. При непрямом пути полосатое тело возбуждает GPi через ядро ​​субталамуса (STN), которое затем подавляет активность VLo и, в свою очередь, ингибирует SMA. При некоторых неврологических расстройствах, таких как болезнь Паркинсона, дефицит способности активировать прямой путь приведет к трудностям в инициировании движения (например, брадикинезии), в то время как дефицит непрямого пути приведет к неконтролируемому движению в состоянии покоя (т.е. тремор покоя).

После того, как базальные ганглии помогают отфильтровать нежелательные моторные программы и сосредоточиться на выбранных программах, первичная моторная кора (M1) будет отвечать за их выполнение на низком уровне [12]. В слое V M1 есть популяция крупных нейронов пирамидальной формы, которые проецируют свои аксонные связи вниз по спинному мозгу через кортикоспинальный тракт. Эти аксоны моносинаптически соединяются с мотонейронами спинного мозга для активации мышечных волокон. Они также соединяются с тормозными интернейронами в спинном мозге, подавляя антагонистические мышцы.Эта структура позволяет одной пирамидальной клетке генерировать скоординированные движения в нескольких группах мышц.

Моторные нейроны спинного мозга получают входные сигналы от пирамидных клеток M1 через кортикоспинальный тракт [13]. Они также получают входной сигнал косвенно от моторной коры и мозжечка через руброспинальный тракт, проходящий через красное ядро ​​в среднем мозге. Хотя его функции хорошо известны у низших млекопитающих, функции руброспинального пути у человека, по-видимому, рудиментарны.Моторные нейроны в вентральном роге пучка спинного мозга вместе образуют вентральный корешок, который выходит из спинного мозга и соединяется с спинным корешком, образуя смешанный спинномозговой нерв. Спинной нерв разветвляется на более мелкие нервные волокна, которые иннервируют различные мышцы тела. Один двигательный нейрон может снабжать несколько мышечных волокон, вместе известных как одна двигательная единица. Мышца состоит из множества мышечных волокон, сгруппированных в двигательные единицы разного размера, каждая из которых может снабжаться разными двигательными нейронами.В крупных мышцах, например в ногах, один двигательный нейрон может снабжать сотни мышечных волокон. В более мелких мышцах, например, в пальцах, один двигательный нейрон может снабжать только 2 или 3 мышечных волокна, обеспечивая точный контроль движений.

Путь управления моторикой человеческого тела идет от высокоуровневой ассоциативной области мозга, опосредованной моторной корой, через спинной мозг к отдельным мышечным волокнам. Каждый из этапов играет свою роль и использует разные механизмы, чтобы гарантировать, что движение выполняется скоординированным и плавным образом.Каждый из этих этапов также предлагает различные режимы сигнала и функции, которые можно использовать для декодирования двигателя. Теперь мы подробно обсудим эти функции и стратегии их использования ниже. Обзор, показывающий путь управления двигателем и различные способы перехвата управляющего сигнала, показан на (Рис. 1).

Обзор различных способов перехвата сигналов управления двигателем. Сигнал управления двигателем передается от первичной моторной коры головного мозга через спинной мозг и периферический нерв к мышечным волокнам.Управляющий сигнал может быть перехвачен в различных точках с использованием различных методов. Электроэнцефалография (ЭЭГ) фиксирует наложенные электрические поля, создаваемые нервной активностью на поверхности кожи головы. Электрокортикография (ЭКоГ) измеряет активность под кожей головы на поверхности мозга. Интракортикальные записи проникают в ткань головного мозга для получения многокомпонентных и единичных действий. Электроды также могут быть помещены на периферический нерв для отслеживания сигнала низкого уровня, используемого для сокращения мышц. Наконец, электромиограф (ЭМГ) также может использоваться для непосредственного мониторинга активности мышц (рисунок содержит элементы изображений, адаптированных из Патрика Дж. Линча и Карла Фредрика в соответствии с лицензией Creative Commons Attribution License)

Кортикальное декодирование движений конечностей

Все волевые двигательные механизмы исходят из головного мозга. Моторная кора головного мозга играет особенно важную роль в планировании и выполнении моторных команд. Для некоторых пациентов мозг — единственное место, где может быть зафиксировано двигательное намерение, потому что они потеряли двигательные функции во всех своих конечностях (например,г. у пациентов с тетраплегией). Поэтому много усилий было вложено в корковое декодирование.

Электроэнцефалография (ЭЭГ)

ЭЭГ — это измерение слабых электрических сигналов от мозга на поверхности кожи головы. Считается, что его происхождение связано с суммированием постсинаптических потенциалов возбудимых нервных тканей головного мозга [14]. Череп, твердая мозговая оболочка и спинномозговая жидкость между мозгом и электродами ЭЭГ значительно ослабляют электрический сигнал, поэтому сигнал ЭЭГ очень слабый, обычно ниже 150 μ В.Эти структуры также действуют как временные фильтры нижних частот, ограничивая полезную полосу пропускания сигнала ЭЭГ ниже 100 Гц [15]. Кроме того, из-за эффекта объемной проводимости источников тока в голове эффект одного источника тока распространяется на несколько электродов. Результатом является пространственное низкое прохождение исходного сигнала, что приводит к «размытию» источника сигнала и снижению пространственного разрешения. Таким образом, большинство установок ЭЭГ для моторного декодирования включает только 64 или 128 электродов.Установки с более чем 128 электродами встречаются редко.

Сигнал ЭЭГ традиционно разделяется на несколько частотных диапазонов (дельта: 0–4 Гц, тета: 4–7,5 Гц, альфа: 8–13 Гц, бета: 13–30 Гц, гамма: 30–100 Гц). Особое значение для моторного декодирования имеют колебания мозга в альфа-диапазоне над моторной и соматосенсорной корой, также известные как μ -ритм [16, 17]. Было замечено уменьшение мощности сигнала в диапазоне 8–13 Гц, когда субъект выполняет реальное или даже воображаемое движение [18, 19].Подобные наблюдения также можно найти в нижнем бета-диапазоне (12–22 Гц). Хотя некоторые компоненты колебаний в бета-диапазоне могут быть гармониками сигналов в альфа-диапазоне, сейчас общий консенсус состоит в том, что они являются независимыми характеристиками сигнала из-за различных топографических и временных характеристик [18, 20]. Мю-ритм имеет тенденцию фокусироваться на двусторонней сенсомоторной области, тогда как бета-ритм концентрируется в основном на макушке. В совокупности модуляция мощности полосы сигнала в сенсомоторной области называется сенсомоторным ритмом (СМС).

Это уменьшение мощности полосы, совпадающее с событием, называется десинхронизацией, связанной с событием (ERD). Противоположное явление называется синхронизацией, связанной с событием (ERS), то есть увеличением мощности диапазона, совпадающим с событием. ERD / ERS обычно рассчитывается по отношению к базовому периоду, обычно когда субъект бодрствует расслабленным и не выполняет никаких задач [21]:

$$ ERD = \ frac {R-A} {R} \ times 100 \% $$

, где R — мощность диапазона в течение базисного периода, а A — мощность в течение интересующего периода времени. Пример топографии ERD во время воображения движения показан на (рис. 2).

Примеры особенностей ЭЭГ при моторной расшифровке. Характеристики ЭЭГ от одного из субъектов из набора данных BCI Competition IV 2a [214]. a Временной ход изменения мощности полосы сигнала ЭЭГ, отфильтрованного в диапазоне 8–12 Гц, в образах движения левой и правой руки, по сравнению с контрольным периодом (0–3 с). Заштрихованные области показывают стандартное отклонение изменений в разных испытаниях.Ниже также показана экспериментальная парадигма. b Частотный спектр сигнала ЭЭГ во время фиксации и воображения движения ( c ) топография распределения ERD / ERS в различных типах воображения движения

Топография ERD во время движения демонстрирует развивающуюся структуру с течением времени [21 ]. ERD обычно начинается примерно за 2 секунды до фактического движения, концентрируясь на контрлатеральной сенсомоторной области, затем распространяется на ипсилатеральную сторону и становится двусторонне симметричной непосредственно перед началом движения. После прекращения движения происходит увеличение мощности бета-диапазона (т.е. ERS) вокруг контралатеральной сенсомоторной области [21–23], также известное как «бета-отскок». Возникновение бета-отскока совпадает со снижением кортикоспинальной возбудимости [24], предполагая, что отскок может быть связан с дезактивацией моторной коры после прекращения движения. Бета-отскок происходит как в реальных, так и в воображаемых движениях. Пример бета-отскока можно наблюдать на (рис. 2а).

Различные виды двигательных образов (MI) создают разные топографии ERD и, следовательно, полезны для декодирования двигательного намерения субъекта.Например, визуализация движения руки вызовет ERD возле области моторной коры, которая находится в более латеральном положении. С другой стороны, визуализация движения стопы у некоторых испытуемых вызовет ERD рядом с областью стопы, которая находится ближе к сагиттальной линии [25], что можно наблюдать на (Рис. 2c). Отскок бета после инфаркта миокарда также демонстрирует сходный соматотопический паттерн [22]. Одновременное ERD и ERS в разных частях мозга также очевидно у некоторых испытуемых. Например, у некоторых испытуемых наблюдались ERD в области руки и ERS в области стопы во время произвольного движения руки, и наоборот, во время движения стопы [22].ERD может представлять активацию кортикальной области, контролирующей движение, в то время как ERS может представлять ингибирование других непреднамеренных движений. Как мы помним из нейрофизиологии моторного контроля, непрямой путь базальных ганглиев содержит механизмы для подавления таламической активации SMA, чтобы отфильтровать непреднамеренные движения. Существуют характерные паттерны ERD / ERS во время различных реальных и воображаемых движений, поэтому, изучая эти паттерны, мы можем обнаружить и различить двигательное намерение различных частей тела.

Наиболее реактивный частотный диапазон, в котором возникает ERD / ERS, может быть специфическим для каждого пациента и даже для типа воображения движения, а его топография может незначительно отличаться в зависимости от подготовки к ЭЭГ. Поэтому для автоматической адаптации к характеристикам сигналов субъектов обычно используются методы обработки сигналов и машинного обучения.

Одним из наиболее важных этапов обработки сигналов при декодировании двигателя на основе SMR является оценка мощности сигнала в выбранном частотном диапазоне, обычно в альфа-диапазоне (8–12 Гц) и бета-диапазоне (12–30 Гц).Для этого есть много способов. Одним из наиболее простых и эффективных с вычислительной точки зрения методов является полосовая фильтрация [3, 26]. Сигнал ЭЭГ сначала подвергается полосовой фильтрации в интересующей полосе частот, затем сумма квадратов сигнала принимается как мощность сигнала в выбранной полосе частот. Сумма квадратов эквивалентна дисперсии сигнала, поэтому обычно вместо нее используется дисперсия сигнала. После определения дисперсии обычно используется логарифмическое преобразование.Лог-преобразование может служить двум целям. Во-первых, он преобразует искаженные данные, чтобы они больше соответствовали нормальному распределению [27], что может помочь улучшить производительность некоторых алгоритмов классификации. Во-вторых, логарифмическое преобразование подчеркивает относительное изменение сигнала, а не абсолютную разницу (например, l o g (110) — l o g (100) = l o g (1100) — l o g (1000)), поэтому он может выполнять неявную нормализацию сигнала и улучшать производительность классификатора.

Одним из основных недостатков простого подхода с полосовой фильтрацией является то, что может быть трудно выбрать лучшую полосу частот для выполнения фильтра, поскольку каждый пациент имеет свою собственную специфическую реактивную полосу. Чтобы преодолеть это ограничение, адаптивная авторегрессивная модель (AAR) является еще одним широко используемым методом [28–31]. Он моделирует сигнал в текущий момент времени как линейную комбинацию предыдущих p точек:

$$ Y_ {t} = a_ {1, t} Y_ {t-1} + a_ {2, t} Y_ {t-2} + \ dots + a_ {p, t} Y_ {tp} + X_ {t} $$

, где Y _t — сигнал, X _t — остаточный белый шум и a _{p , t} коэффициенты авторегрессии. Основное отличие от традиционной модели AR состоит в том, что в модели AAR коэффициенты a _{p , t} зависят от времени и рассчитываются для каждой временной точки сигнала с использованием рекурсивного метода наименьших квадратов [32]. Коэффициенты AAR от нескольких электродов затем объединяются вместе, чтобы сформировать вектор признаков, используемый системой классификации. Коэффициенты AAR можно рассматривать как импульсную характеристику системы, поэтому они содержат информацию о частотном спектре моделируемого сигнала.По сравнению с традиционной полосовой фильтрацией оценка спектра с использованием AAR может быть более устойчивой к шумам. Можно также указать количество пиков спектра на основе знания предметной области (каждый пик требует двух коэффициентов). Еще одно преимущество состоит в том, что нет необходимости заранее выбирать конкретную полосу частот, поскольку для классификации используются все коэффициенты модели. Другой способ автоматического выбора полосы частот для конкретного объекта — использование банка фильтров, состоящего из нескольких полосовых фильтров на разных частотах. После фильтрации наиболее информативная полоса частот и каналы выбираются с использованием некоторых показателей производительности, например приведет ли удаление этой функции к изменению классификационной метки [33, 34].

Из-за проблем с объемной проводимостью в голове человека один источник тока часто кажется «размазанным» по нескольким электродам ЭЭГ. Пространственная фильтрация обычно используется для улучшения пространственного разрешения сигнала ЭЭГ. Популярные пространственные фильтры включают в себя общий средний эталон (CAR) и поверхностный лапласиан [35].{LAP} = V_ {j} — \ frac {1} {n} \ sum_ {k \ in S_ {j}} V_ {k} $$

, где В, — напряжение сигнала, N — напряжение сигнала. общее количество электродов, n количество соседних электродов и S набор соседних электродов в поверхностном лапласиане (LAP).

Эти фильтры усиливают фокусную активность, действуя как пространственный фильтр верхних частот. Предлагаются также другие более продвинутые пространственные фильтры. Например, популярный общий пространственный паттерн (CSP) [36, 37] работает, находя проекцию напряжения на электродах, так что различия в дисперсии между двумя классами максимизируются.Еще одна разновидность метода заключается в добавлении частотной информации путем фильтрации сигнала с помощью набора полос фильтров, последующего вычисления CSP для каждой и, наконец, выбора наиболее информативной характеристики с помощью критерия взаимной информации [38].

Производительность моторного декодирования на основе ЭЭГ неуклонно улучшалась на протяжении многих лет. В то время как более ранние исследования могут различать только отдельные типы воображения движения [39], недавние исследования уже достигли 2D [40] и 3D контроля [41–43].Некоторые из последних исследований даже демонстрируют возможность декодирования различных движений одной и той же конечности [44, 45] или даже отдельных движений пальцев [46].

Помимо использования для замены утраченных функций, моторное декодирование на основе ЭЭГ также может использоваться в качестве инструмента для реабилитации. Например, его можно использовать для управления роботизированной рукой, чтобы помочь в активной тренировке руки в постинсультной реабилитации [4, 47, 48]. Применение моторного декодирования в качестве инструмента для обучения является очень многообещающей областью, поскольку потенциально может распространить его использование на более широкие слои населения.

Электрокортикограмма (ЭКоГ)

ЭКоГ — это измерение электрических сигналов от головного мозга над твердой мозговой оболочкой, но под черепом. Измерение ЭКоГ обычно выполняется перед операцией по поводу эпилепсии, чтобы очертить эпилептогенную область и определить важные области коры, которых следует избегать во время резекции [49]. На сигнал ЭКоГ череп не влияет и, следовательно, он имеет более высокое временное и пространственное разрешение, чем ЭЭГ. Он также имеет большую полосу пропускания (от 0 до 500 Гц) [50, 51] и более высокую амплитуду (максимальная ∼500 μ В [52]).Следовательно, обычно ЭКоГ имеет более высокое отношение сигнал / шум, чем ЭЭГ, хотя она также более инвазивна.

ЭКоГ и ЭЭГ, вероятно, возникают из одних и тех же основных нейронных механизмов, поэтому они имеют много общего друг с другом. Тем не менее, есть две основные особенности сигнала в моторном декодировании, которые уникальны для ЭКоГ и используются специально. Первый — это изменение мощности полосы сигнала в высоком гамма-диапазоне (≥75 Гц). Многие исследования предполагают, что высокий гамма-диапазон содержит более информативные функции для моторного декодирования по сравнению с альфа- и бета-диапазоном, которые обычно используются при декодировании ЭЭГ [53–57].Интересно, что высокий гамма-диапазон имеет тенденцию увеличиваться во время движения, в отличие от альфа- и бета-диапазона, которые обычно показывают десинхронизацию (то есть уменьшение мощности). Следовательно, высокая гамма-мощность может быть произведена другим нейронным механизмом, чем тот, который производит альфа- и бета-десинхронизацию.

Другой уникальной особенностью является низкочастотная амплитудная модуляция необработанного сигнала ЭКоГ, придуманная Шалком и др. Как локальный моторный потенциал (LMP). [30, 51]. Было обнаружено, что огибающая необработанной ЭКоГ показывает поразительную корреляцию с траекторией движения человеческой руки, измеренной с помощью джойстика.Амплитуда также показывает настройку косинуса или синуса по отношению к направлению движения, аналогично тому, что наблюдалось при внутрикортикальных записях. С момента этого открытия многие группы включили LMP в моторное декодирование ЭКоГ в дополнение к другим высокочастотным функциям (например, [53, 56, 58, 59]). LMP — это очень низкочастотный компонент (2-3 Гц) необработанного сигнала ЭКоГ. Обычно его извлекают с помощью фильтра нижних частот Гуасиана, скользящего среднего [30, 53, 59] или фильтра Савицкого-Голея [58, 60, 61].

Из-за устойчивости сигнала LMP обычно простой линейной регрессии достаточно для декодирования двигательного намерения во многих предыдущих исследованиях (например, [51, 62, 63]), хотя может потребоваться этап выбора функции или регулирования. чтобы сначала удалить неинформативные функции. Недавнее исследование с использованием глубокой нейронной сети также показало многообещающие [64], однако его улучшение по сравнению с классическими методами не всегда значимо.

Поскольку ЭКоГ имеет лучшее разрешение и более высокое отношение сигнал / шум, она имеет тенденцию давать лучшие и более точные результаты, чем ЭЭГ, при декодировании двигателя.Помимо декодирования движения разных частей тела, как в ЭЭГ [65, 66], также можно различать разные жесты рук [56, 67]. Используя LMP в дополнение к частотным характеристикам, положение и скорость 2D движения руки также могут быть декодированы из сигналов ЭКоГ [30, 51, 58]. Последующие исследования даже демонстрируют, что непрерывные положения пальцев также могут быть декодированы [54, 59, 61, 63, 64, 68]. Коэффициент корреляции между прогнозируемым и фактическим движением пальцев может достигать от 0,4 до 0,7 в некоторых недавних исследованиях [61, 64].

Подавляющее большинство исследований по моторной расшифровке ЭКоГ проводится на пациентах с эпилепсией без определенного двигательного расстройства или травмы конечностей. Однако одна из самых сильных причин для двигательного декодирования заключается в том, что оно может компенсировать потерю двигательной функции пациента. Учитывая, что мозг может реорганизоваться из-за болезни или травмы, жизненно важно, чтобы эксперименты по декодированию были повторены на этой популяции пациентов, чтобы увидеть, можно ли достичь аналогичных характеристик декодирования. Существует всего несколько исследований, в которых пытались опробовать моторную расшифровку ЭКоГ у пациентов с инсультом [57, 69] и парализованных лиц [70], но результаты обнадеживают.

Внутрикорковые записи

Проникновение в кортикальную ткань обеспечивает максимальную близость к нейронам и дает наиболее точный сигнал. С момента открытия свойства направленной настройки нейронов в моторной коре [71], многие исследования пытались расшифровать моторное намерение из интракортикальных записей, сначала у нечеловеческих приматов (NHP), а затем у людей в последнее время. годы. В нашем обзоре основное внимание будет уделено внутрикортикальному декодированию у человека, поскольку оно представляет некоторые уникальные проблемы по сравнению с NHP, а также именно там, где в конечном итоге будет применяться технология.

Проникающие электроды для моторного декодирования обычно имплантируются в первичную моторную область мозга. В прецентральной извилине есть структура, напоминающая «ручку», в которой находится большинство нейронов, ответственных за двигательную функцию руки [72]. Эта «ручная моторная ручка» обычно используется в качестве мишени для имплантации электрода (например, в [73–77]). Еще одна потенциальная цель для имплантации — задняя теменная кора (PPC). Хотя долгое время считалось, что PPC играет важную роль в ассоциативных функциях, в последние годы появляется все больше данных, свидетельствующих о том, что он также кодирует моторные намерения высокого уровня [78].Недавнее исследование предполагает, что цель и траектория движения могут быть расшифрованы по нейронной активности в человеческом PPC [79].

Одним из важных свойств нейронов M1 является настройка направления. Некоторые нейроны настроены на определенное направление. Они разряжаются сильнее всего, когда движение идет в их предпочтительном направлении, но они также разряжаются менее энергично, когда движение происходит в других направлениях. Их скорострельность представляет собой длину их предпочтительного вектора направления.Когда векторы этих нейронов суммируются, это указывает окончательное направление движения. Эта популяционная кодировка движения — поразительное свойство нервной системы. Аналогичный аналог популяционного кодирования также можно найти в суперколликулусе, представляющем направление движения глаз [80]. Пример, показывающий свойство настройки направления M1 у приматов, кроме человека, показан на (рис. 3).

Примеры направленной настройки внутрикортикальных сигналов.Диаграммы, показывающие свойства направленной настройки нейронов у нечеловеческого приматы M1 из данных [215, 216]. — растровые графики Spike от одного из нейронов (Neuron 31). На каждом графике показано время всплеска нейрона, выровненного по моменту времени (t = 0), в котором скорость движения руки превышает заранее определенный порог. Каждая точка на графике представляет собой потенциал действия. Различные графики показывают нейронную активность, когда рука движется в разных направлениях. b Кривая настройки фон Мизеса некоторых репрезентативных нейронов. c Предпочтительное направление всех нейронов. Длина вектора представляет собой глубину модуляции нейрона, определяемую здесь как величину кривой настройки, деленную на угол между максимальной и минимальной точкой кривой.

временные (<30 дней) внутрикортикальные записи - это система Neuroport (Blackrock Microsystem, Inc, США). В результате большая часть работы по внутрикортикальному декодированию человека выполняется на этой платформе.Существуют и другие интракортикальные электроды, но они предназначены в основном для интраоперационного мониторинга острых состояний (например, глубинный электрод Спенсера, Ad-Tech; NeuroProbes, Alpha Omega Engineering Ltd.

Активность нейронов в месте имплантации представлена ​​их потенциалами действия, которые проявляются в виде всплесков во внеклеточных записях. Следовательно, обнаружение спайка часто является первым шагом в обработке интракортикального сигнала. {2}} $$

, где Thres представляет собой порог обнаружения, выше которого момент времени сигнала считается принадлежащим всплеску. Однако значение RMS может быть легко испорчено артефактами, поэтому другим способом является использование медианы для установки порога обнаружения [83]

$$ \ sigma = median \ left (\ frac {| x |} {0,6745} \ right) $$

Другой популярный метод — нелинейный оператор энергии [83]. Сначала он преобразует сигнал таким образом, что высокочастотная составляющая усиливается для улучшения отношения сигнал / шум.{N} \ psi [x (n)] $$

Другие более продвинутые методы, такие как непрерывное вейвлет-преобразование [84] и обнаружение всплесков EC-PC [82], могут предложить лучшую точность, но с более высокими вычислительными затратами. Хотя существует множество способов точного обнаружения всплесков в автономном режиме, не каждый из них достаточно быстр для использования в режиме реального времени. Поэтому при онлайн-декодировании выбор обычно ограничивается более простыми алгоритмами. Ручная установка порога оператором по-прежнему остается одним из наиболее часто используемых методов.Еще одним популярным методом онлайн-декодирования является метод RMS из-за его высокой эффективности.

Электрод может записывать сигналы от нескольких соседних нейронов. Выделение активности отдельного нейрона (то есть активности сигнальных единиц) от этой множественной активности обычно приводит к лучшим результатам в моторном декодировании. Этот процесс называется сортировкой по шипам. По сортировке шипов существует обширная литература, которую невозможно исчерпать. Заинтересованным читателям предлагается ознакомиться с другими превосходными обзорами [85–87].На практике наиболее популярным способом онлайн-сортировки всплесков в реальном времени является сопоставление с шаблоном. Набор шаблонов всплесков собирается в течение периода начальной записи, а затем последующие всплески классифицируются, сравнивая их сходство с шаблонами. Однако может не быть действительно необходимым или даже ухудшить результат декодирования, выполнять онлайн-сортировку пиков. Кластеры спайков, полученные из записей, могут быть нестабильными в разных сеансах экспериментов. Общее количество отдельных единиц, отсортированных от записи, может изменяться от сеанса к сеансу [79].Таким образом, декодер, обученный некоторым отсортированным пикам, может не работать в будущих сессиях. Сортировка пиков также может привести к дополнительной задержке при онлайн-декодировании, поскольку точная сортировка пиков является дорогостоящим с точки зрения вычислений процессом. Фактически, многие недавние исследования декодирования вообще не используют сортировку спайков, например [79, 88–94].

Алгоритм декодирования восстанавливает моторную кинематику по нейронной активности. С момента открытия свойства направленной настройки моторных нейронов одним из первых алгоритмов декодирования интракортикального спайкового сигнала является алгоритм вектора популяции [95, 96].В своей простейшей форме частота срабатывания нейрона может быть связана с его предпочтительным направлением на

$$ f = f_ {0} + f_ {max} cos (\ theta- \ theta_ {p}) $$

, где f — частота нейронного срабатывания, f ₀ и f _max — константы регрессии, а θ и θ _p — текущее и предпочтительное направление соответственно. Однако для функции косинуса ширина модуляции фиксирована.Более гибкой функцией настройки, которая позволяет регулировать ширину модуляции, является функция настройки фон Мизеса [97]:

$$ f = b + k \; exp (\ kappa cos (\ theta- \ mu)) $$

, где b , k , κ , μ — константы регрессии, а θ — текущее направление движения. Когда μ = θ , функция будет максимальной, поэтому μ также можно интерпретировать как предпочтительное направление нейрона.{N} _ {i = 1} w_ {i} (M) C_ {i} $$

, где C _i — предпочтительное направление для i -го нейрона, а w _i ( M ) — весовая функция, объединяющая вклады каждого нейрона в направлении M в окончательный вектор популяции. Однако этот метод требует большого количества нейронов, чтобы быть точным, и может привести к ошибке, если распределение предпочтительного направления не является равномерным [98].{T} \ mathbf {k} $$

, где R — матрица нейронных откликов (например, интенсивность импульсов), f — линейный фильтр (или константы регрессии), а k — кинематические значения двигателя ( например, углы стыков или положения курсора). Было высказано предположение, что эта схема регрессии может обеспечить более точное предсказание по сравнению с суммированием предпочтительных векторов направления, особенно когда эти векторы не распределены равномерно [98].

В последние годы фильтр Калмана обычно используется вместо простой линейной регрессии (например,г. в [75–77, 99, 100]). Фильтр Калмана включает информацию как из внутренней модели процесса, так и из фактических измерений для оценки состояний системы [101]. Переменная Калмана используется для определения «веса смешения» модели и измерений. Если модель более точная, то она будет больше доверять модели. То же самое и с измерением. Фильтр Калмана особенно полезен, если состояния не наблюдаются напрямую или если измерения очень зашумлены, что часто бывает справедливо при декодировании двигателя.При моторном декодировании субъекты обычно теряли свою конечность или способность двигаться, поэтому внутреннее состояние (например, двигательное намерение) системы напрямую не наблюдаем. Наблюдаемые переменные (например, нейронная активность) также очень шумны. Типичный фильтр Калмана для декодирования двигателя не предполагает никакой управляющей переменной, и систему можно сформулировать как два линейных уравнения [102, 103]):

$$ \ begin {array} {@ {} rcl @ {}} \ vec {x} _ {t} & = & A \ vec {x} _ {t-1} + \ vec {w} _ {t -1} \\ \ vec {y} _ {t} & = & C \ vec {x} _ {t} + \ vec {v} _ {t} \ end {array} $$

где x состояние системы, которую нужно декодировать, например.г. совместная кинематика или положение курсора. y — наблюдаемые переменные, например скорость нейронной стрельбы. \ (\ vec {w} _ {t} \) и \ (\ vec {v} _ {t} \) — это шумы процесса и измерений, взятые из w _t ∼ N (0, Q ) и v _t ∼ N (0, R ) соответственно. A , C , Q и R — константы Калмана, которые необходимо определить в соответствии с моделью декодирования.{-} \) и \ (\ hat {x} \) — это априорная оценка состояния и апостериорная оценка состояния соответственно. u — управляющая переменная. Обычно при декодировании двигателя он устанавливается на 0, здесь мы включили его для полноты картины.

Одним из важнейших аспектов выполнения декодирования двигателя в режиме онлайн является обучение и повторная калибровка модели декодирования. Хотя нейронные функции для подобных движений относительно стабильны в течение нескольких дней [104], кривая нервной настройки может начать изменяться, когда субъект учится выполнять новую задачу [105].Также очень сложно отслеживать один и тот же нейрон в течение длительного периода времени [106, 107] из-за микродвижения электродов и колебаний других источников шума. Кроме того, обучающие данные часто собираются в режиме разомкнутого цикла, что означает, что во время обучения декодер не обеспечивает обратной связи. Однако в реальном сеансе декодирования обеспечивается обратная связь, и субъект может попытаться изменить свой образ движения, чтобы «изучить» декодер. Это может привести к изменениям основных нейронных функций [108].Поэтому повторная калибровка обученной модели часто бывает необходима, и будет идеальной, если ее можно будет выполнить онлайн. Удачным методом повторной калибровки является алгоритм ReFIT-KF, предложенный Гиля и др. [109]. ReFIT-KF предполагает, что истинное намерение объекта состоит в том, чтобы двигаться к цели, поэтому он может автоматически генерировать ложную истину из декодированного результата, даже если прогноз текущей модели может быть неверным. Затем он может откалибровать модель, используя основную оценку, чтобы адаптироваться к нестабильности нейронных сигналов.Он может дать лучшие результаты, чем один фильтр Калмана [92,93,109].

Благодаря более надежным сигналам, полученным при интракортикальных записях, он был успешно использован, чтобы помочь пациенту с тетраплегией управлять окружающей средой различными способами, включая управление 2D-курсором [73,76,94], виртуальные и настоящие протезы рук [77,79] , 92,110,111] и функциональная электростимуляция собственных парализованных рук пациентов [90,91,93].

Периферийное декодирование движений конечностей

Сигналы от центральной нервной системы (ЦНС) в конечном итоге достигают периферической нервной системы (ПНС) и вызывают сокращение различных мышечных волокон.По сравнению с ЦНС, сигналы в периферических структурах обычно более специфичны. Они содержат подробные инструкции по сокращению отдельных мышечных волокон, поэтому потенциально могут обеспечить эффективное протезирование. Операции на периферическом интерфейсе обычно менее сложны, чем на интракорковых структурах. Поэтому многие исследования также посвящены моторному декодированию в периферических структурах.

Записи периферических нервов

Периферические нервы содержат нейронные сигналы низкого уровня, посылаемые для активации сокращения определенных мышц.Предыдущие исследования периферической нейронной регистрации в основном сосредоточены на афферентной сенсорной информации, потому что получить эфферентные сигналы у анестезированных животных непросто [112]. Однако в последние годы появилось больше исследований, в которых пытались изучить возможность декодирования сигналов эфферентных периферических нервов для управления протезом. Поскольку периферические нервы содержат информацию низкого уровня, нацеленную на каждую мышцу, можно будет восстановить высокую ловкость и естественный контроль, используя эту богатую информацию.

Одной из основных проблем при регистрации периферических нервов является доступ к аксонам в нервах. Аксоны спинномозговых нервов сгруппированы в пучки, а несколько пучков сгруппированы вместе, образуя периферический нерв. Эти аксоны заключены в три оболочки соединительной ткани — эпиневрий, покрывающий весь нерв, и периневрий, который охватывает пучок, и эндоневрий, который удерживает нейроны и кровеносные сосуды вместе внутри пучка. Из-за этих множественных слоев ламинации вокруг аксона амплитуда сигнала периферического нерва обычно очень мала, может составлять около 5-20 мкм В [112].

Существует несколько конфигураций электродов, предназначенных для получения лучшего сигнала от периферических нервов [113]. Электрод-манжета [114], как следует из названия, работает как манжета, оборачивающая нерв. Его главное преимущество заключается в том, что он вызывает минимальное повреждение нервных тканей, так как не требует разреза на самом нерве. Однако, поскольку он измеряет только электрический потенциал на поверхности нерва, он может только получить общую сумму нервной активности в различных пучках.Другой вариант манжетного электрода — это плоский интерфейсный нервный электрод (FINE) [115]. Он работает как зажим, оказывая давление на нерв и придавая ему овальную форму, тем самым увеличивая площадь его поверхности и уменьшая расстояние от электрода до пучков. Есть и другие типы электродов, которые вживляют в нервы. Они предлагают более высокую селективность благодаря прямому контакту с пучками. Однако они также более инвазивны и могут вызвать большее повреждение нерва.Продольные внутрипучковые электроды (LIFE) представляют собой длинные тонкие проволоки, продольно имплантированные в пучки нервов [116]. С другой стороны, поперечные внутрипучковые многоканальные электроды (TIME) имплантируются поперек нервов, обеспечивая одновременный доступ к нескольким пучкам. Также существует матрица наклонных электродов штата Юта [117], которая состоит из набора электродов разной длины, так что, когда матрица вставляется в нерв, кончик электрода может контактировать с различными пучками.В последнее время также разрабатывается регенеративный периферический нейронный интерфейс (RPNI) [118], который использует мышечный трансплантат для обертывания концов отрезанных пучков. Нервные окончания врастают в трансплантат и иннервируют вместе с ним, создавая новый интерфейс для получения нейронного сигнала. Из различных типов представленных электродов только электрод-манжета в настоящее время используется в коммерческих одобренных FDA системах для стимуляции блуждающего нерва (например, VNS Therapy, Cyberonics, США). Большинство других все еще находятся в стадии исследования или клинических испытаний [119].

Исследования по декодированию периферических сигналов человеком все еще очень ограничены, отчасти из-за проблемы получения нервных сигналов с достаточным SNR, а также из-за перекрестных помех между нейронными сигналами и ЭМГ, поскольку периферические нервы обычно расположены в непосредственной близости от мускулатуры конечностей. Большинство существующих исследований сосредоточено на декодировании верхней конечности, поскольку ампутация верхней конечности имеет тенденцию оказывать большее влияние на повседневную жизнь пациентов. Нервная запись выполняется на локтевом, медиальном и / или лучевом нерве.Используются разные типы электродов, но наиболее распространенными в человеческом декодировании являются грифельный электрод штата Юта (например, в [120,121]) и LIFE (например, [122 — 124]).

Анализ периферических сигналов обычно включает обнаружение потенциалов действия в нерве. Процедуры обнаружения аналогичны тем, которые используются во внутрикортикальных исследованиях, но этап кластеризации спайков обычно не выполняется. Из-за низкого отношения сигнал / шум периферийных сигналов иногда необходимо сначала избавиться от шумов (например,г. с помощью вейвлета [124]) до обнаружения. Затем скорость активации потенциала действия может быть введена в регрессор (например, в [103,120 — 122]) или классификатор (например, в [123,124]) для декодирования. Разница в использовании регрессора или классификатора заключается в том, декодируется ли дискретный жест или непрерывная совместная траектория.

Машина опорных векторов (SVM) является наиболее часто используемым классификатором для периферийного декодирования (например, в [123,124]). Для регрессора использовалась простая линейная регрессия или фильтр Калмана ([103,120 — 122]).Фильтр Калмана позволяет рекурсивно обновлять модель в режиме реального времени и особенно полезен, когда измерение целевой переменной зашумлено (как часто бывает в случае моторного декодирования, поскольку невозможно измерить фактическое движение отсутствует конечность).

Вопрос получения достоверной информации для обучения декодера также очень важен. В то время как для классификации типа дискретного захвата может быть достаточно попросить субъекта представить, что он держит конкретный захват, для декодирования положения необходимо использовать более точный подход.Одно из распространенных решений — показать теневую руку на экране и попросить испытуемого попытаться проследить за движением руки либо посредством манипулянда, контролируемого зеркальным движением неповрежденной руки [121], либо только посредством воображаемых фантомных движений конечностей. .

В настоящее время качество декодирования периферических нервов человека все еще не очень удовлетворительное, отчасти из-за сложности получения четкого сигнала и перекрестных помех ЭМГ. В классификации с дискретным хватом задача классификации 4 классов с 3 захватами (силовой захват, захват, сгибание мизинца) и отдыхом достигла точности 85% [124], но современная поверхностная электромиограмма (ЭМГ) уже может различать 7 жестов [125].Декодирование на основе регрессии обеспечивает пропорциональное управление протезом руки и, следовательно, может быть более интуитивным. Декодирование на основе фильтра Калмана может классифицировать 13 различных движений в автономном режиме, но только 2 движения могут быть успешно декодированы онлайн из-за перекрестных помех между различными степенями свободы (DoF) [121].

Периферические нервы представляют собой многообещающую цель для моторного декодирования. Он расположен ниже по пути моторного контроля и содержит более конкретную информацию о мышечной активности.Это свойство потенциально может быть использовано для обеспечения контроля высокой ловкости. Доступ к периферическим нервам также относительно проще, чем к интракортикальным структурам. Однако периферические записи страдают из-за их низкого отношения сигнал / шум из-за множественных уровней ламинирования вокруг аксона. Это может быть улучшено за счет лучшей конструкции электродов и нейронных усилителей со сверхмалым шумом, которые могут разрешать малую амплитуду нервных сигналов (например, [126]).

Электромиограмма (ЭМГ)

Сигналы ЭМГ представляют собой сумму электрических активностей мышечных волокон, которые запускаются последовательностью импульсов, т.е.е. импульсы активации иннервирующих мотонейронов. Сигналы ЭМГ можно измерить двумя способами: либо на поверхности кожи над мышцей (поверхностная ЭМГ), либо непосредственно внутри мышечного волокна с помощью игольчатого электрода (внутримышечная ЭМГ). Пример данных ЭМГ в различных жестах руки показан на (рис. 4).

Примеры сигналов ЭМГ при различных жестах руки. Диаграмма, показывающая сигналы ЭМГ от 12 поверхностных электродов в 3 различных жестах руки. Исходные данные взяты из [217]. a ЭМГ-сигналы как от здоровых людей, так и от лиц с ампутированными конечностями. В последней строке показаны жесты рук, выполненные для соответствующих сегментов ЭМГ. b Расположение 12 электродов ЭМГ

Миоэлектрические сигналы десятилетиями использовались в качестве источника управления в протезах, в которых мышечные сигналы записываются и преобразуются в управляющие команды, вызывающие движения протеза. Считается, что внутримышечные ЭМГ-сигналы имеют более высокое разрешение и менее подвержены перекрестным помехам по сравнению с поверхностной ЭМГ из-за более инвазивного развертывания электродов и прямого воздействия на определенные мышцы.

Несмотря на десятилетия исследований и разработок, инвалиды по-прежнему не используют современные миоэлектрические протезы чаще, чем обычные крючки с питанием от тела [127], и, по оценкам, 40% людей с ампутированными конечностями на самом деле отвергают с помощью протеза [128]. Одним из основных ограничений клинически доступных протезов руки является количество одновременно и пропорционально контролируемых степеней свободы (DoFs), которое редко превышает 2 [129,130] и сосредоточено в основном на DoFs запястья без руки [131], хотя функции движение рук более важно в повседневной жизни.

Миоэлектрический контроль можно разделить на прямой контроль и контроль распознавания образов. Прямой контроль относится к типу методов, которые используют амплитуду двух входных сигналов поверхностной ЭМГ от антагонистической пары мышц для управления двумя направлениями (ВКЛ и ВЫКЛ) на протезной глубине резкости. Из-за неадекватной остающейся мускулатуры, загрязнения перекрестных помех и ослабления сигналов глубоких мышц на уровне кожи количество независимых миозитов в остаточном предплечье обычно ограничивается двумя, что позволяет контролировать только одну глубину резкости за раз.В результате этого ограничения пациентам необходимо переключаться между режимами, используя быстрое совместное сокращение миозитов для последовательного управления несколькими степенями свободы. Управление распознаванием образов основано на алгоритмах машинного обучения для обучения отдельного классификатора для каждой степени свободы. Было предложено и оценено множество классификаторов, включая квадратичный дискриминантный анализ [132], машину опорных векторов [133], искусственную нейронную сеть [134], скрытые модели Маркова [135], модели смеси Гаусса [136] и другие. Однако, поскольку обучение вычислительных моделей включает в себя движение только 1-DoF, обученные классификаторы не поддерживают одновременное управление несколькими DoF.Более многообещающий подход, основанный на машинном обучении, заключается в принятии схемы управления на основе регрессии (вместо классификации), которая по своей сути способствует непрерывному управлению (в отличие от включения и выключения), при котором линейное или нелинейное отображение характеристик сигнала ЭМГ на изменения протез DoFs изучен. Обычно используемые методы для этой цели включают искусственные нейронные сети [137], опорную векторную машину [138] и регрессию гребня ядра [131]. Основным недостатком управления на основе регрессии является потребность в большом количестве обучающих данных, которые включают исчерпывающую комбинацию движений всех степеней свободы протеза, что непрактично для клинической реализации.

Одной из фундаментальных проблем при управлении протезом на основе ЭМГ является недостаток независимых сигналов, с помощью которых можно управлять степенями свободы протеза. ЭМГ-сигналы по своей природе сильно коррелированы и им не хватает разрешения и информационной емкости, необходимых для одновременного и пропорционального управления несколькими степенями свободы. Возможное решение этой проблемы — записывать двигательные команды непосредственно от периферических нервов, таких как локтевые и срединные нервы, которые напрямую иннервируют все пять пальцев. Однако это происходит за счет инвазивной хирургической имплантации электродов и рисков инфицирования тканей и повреждения нервов.

Были проведены работы по извлечению более инвариантной и независимой информации из сигналов ЭМГ без инвазивных записей. Одна из основных групп усилий сосредоточена на извлечении особенностей мышечной синергии из записей ЭМГ, то есть сложных паттернов мышечной активации, которые выполняются пользователями в качестве управляющих сигналов высокого уровня независимо от какого-либо неврологического происхождения [139]. Считается, что мышечная синергия способна описывать сложные модели силы и движения в уменьшенных размерах и может использоваться в качестве надежного представления для декодирования выходных данных в соответствии с намерениями пользователя.Неотрицательная матричная факторизация (NMF) [140] обычно используется для извлечения синергии мышц из многоканальных сигналов ЭМГ для одновременного и пропорционального контроля нескольких степеней свободы [137,141 — 143]. Другая группа работ посвящена непосредственному извлечению нейронных кодов активности двигательных нейронов, которые управляют движениями мышц по нервным путям. Обычно для этого требуются расширенные настройки записи, такие как ЭМГ высокой плотности с достаточным количеством близко расположенных участков записи.Был предложен ряд алгоритмов для извлечения основной нейронной информации [144,145]. Среди них компенсация ядра свертки (CKC) наиболее широко использовалась в качестве типа метода разделения многоканальных слепых источников [146 — 149]. Несмотря на обещание извлечения нейронного содержимого из сигналов ЭМГ высокой плотности, демонстрация использования такой схемы в онлайн-экспериментах остается сложной задачей. Требуются более глубокие исследования и значительные усилия для создания нейронного интерфейса и достижения прямого нейронного управления на основе этой структуры.

Декодирование речевой двигательной активности

Хотя этот обзор в основном посвящен декодированию движений в конечностях, в последнее время появилось еще одно направление исследований по декодированию двигательной речевой активности [150, 151]. Производство речи — сложный процесс, в котором задействованы несколько областей мозга и десятки мышечных волокон. Мышечная деятельность должна быть хорошо скоординирована, чтобы производить различные звуки речи (то есть фонемы), которые соединяются вместе, чтобы образовать понятные слова и предложения.

Множественные области мозга связаны с языковым производством [152], но есть две основные области, которым при декодировании речи уделяется больше внимания. Было высказано предположение, что левая вентральная премоторная кора представляет собой фонемы высокого уровня в речи [153,154], в то время как вентральная сенсомоторная кора содержит богатую репрезентацию различных речевых артикуляторов (например, губ, языка, гортани и т. Д.) [155,156]. Поэтому большая часть усилий по декодированию сосредоточена на этих двух областях мозга.

Исторически для декодирования речи использовались различные нейронные сигналы.ЭЭГ неинвазивна, но ее низкое отношение сигнал / шум и загрязнение ЭМГ лицевыми мышцами очень затрудняют ее использование для декодирования речи [151]. Был достигнут некоторый успех в использовании многоэлектродной матрицы для декодирования явлений из многоэлементной активности [157]. Однако кортикальные представления речевых артикуляторов покрывают большую область, которая может не подходить для очень локализованной области записи многоэлектродной матрицы [156, 158]. Кроме того, декодирование речи часто требует, чтобы открытая речь служила основной истиной, а это требует, чтобы испытуемые были способны говорить четко.Трудно оправдать имплантацию проникающих электродов в здоровую красноречивую кору головного мозга для проведения экспериментов. В настоящее время ECoG получает больший успех в декодировании речи из-за высокого качества сигнала и менее инвазивной природы. Запись ЭКоГ также часто используется во время резекции головного мозга, чтобы избежать повреждения красноречивой коры, поэтому она хорошо интегрирована в существующие хирургические процедуры. Исследования с использованием ЭКоГ для декодирования речи в основном сосредоточены на высоком гамма-диапазоне (70–170 Гц), поскольку было показано, что высокая гамма-активность сильно коррелирует с частотой срабатывания ансамбля [159].

Ранее усилия по декодированию речи были сосредоточены на прямом декодировании простых слов или фонем [150 , 157 , 158 , 160 — 162], но их производительность не очень удовлетворительна. Декодирование из ограниченного словаря или набора фонем может дать более высокую точность (например,> 80% для 10 слов [160] или 9 фонем [157]), но оно может охватывать только очень узкий диапазон человеческих устных выражений. Исследования, пытающиеся расшифровать полный диапазон английских фонем, приводят к более низкой точности классификации (10-50% [150,155 , 162]).Низкую точность классификации можно частично уменьшить, включив словарь произношения и языковую модель (например, в [150]), которые могут ограничить вывод декодера более вероятными словами.

С другой стороны, в последнее время внимание было переключено на декодирование промежуточного представления речи (например, движения артикулятора), а не на прямое декодирование фонем. Частично этот сдвиг может быть мотивирован растущим количеством доказательств, предполагающих, что речевая моторная кора способна генерировать паттерны дифференциальной активации, кодирующие кинематику речевых артикуляторов [156,163 — 165].Достижения в области глубокого обучения сделали предсказание траекторий артикулятора на основе акустического сигнала (то есть акустико-артикуляционной инверсии) достаточно точным, чтобы действовать в качестве основы для декодирования, поскольку традиционные способы имплантации катушек или магнитов во рту с помощью артикулографии являются инвазивными и несовместимо с нейронными записями [166]. В одном недавнем исследовании [167] глубокая нейронная сеть используется для декодирования характеристик ЭКоГ в траектории артикулятора. Затем траектории декодируются другой нейронной сетью в акустические характеристики (например,г. высота тона, мелкочастотные кепстральные коэффициенты и т. д.), которые затем преобразуются в слышимый голос с помощью синтезатора голоса. Даже мимизированная речь может быть декодирована, хотя и с меньшей точностью. В другом исследовании [168] характеристики ЭКоГ декодируются в спектрограммы с мел-масштабированием непосредственно с использованием нейронной сети, затем вокодер нейронной сети используется для преобразования спектрограммы в звуковые сигналы. Эти недавние результаты показывают большие перспективы в декодировании человеческой речи по сигналам ЭКоГ. Сводка различных методов моторного декодирования приведена в таблице 1.

Проблемы и направления на будущее

Несмотря на то, что были достигнуты большие успехи в расшифровке моторного намерения человека, все еще остаются некоторые серьезные проблемы, которые предстоит решить. Одна из самых больших проблем, препятствующих внедрению моторного декодирования за пределами лаборатории, — это ограниченная долговечность модели декодирования. Обычно требуется некоторый сеанс калибровки для сбора данных для обучения модели декодирования, затем модель тестируется на последующих сеансах в тот же или следующие несколько дней.Хотя это приемлемо в научном исследовании из-за ограниченного времени и доступных клинических ресурсов, при повседневном использовании обученная модель должна поддерживать свою производительность в течение длительного периода времени.

Ограниченный срок службы может быть вызван несколькими причинами. Во-первых, это нестабильность границ раздела электродов. Микроперемещение электродов может вызвать сдвиг в пространстве элементов. Если декодер недостаточно устойчив, этот сдвиг может привести к ухудшению производительности декодирования.Другая причина — различные шумы окружающей среды, которые вводятся в полученные сигналы. Нейронные сигналы, используемые для декодирования, обычно имеют очень маленькую амплитуду и поэтому чувствительны к помехам окружающей среды. Сотовый телефон, люминесцентная лампа или другие электроприборы вносят различные типы шума в полученный сигнал. Поскольку испытуемые выполняют различные задачи в повседневной жизни, они могут попадать под влияние различных источников шума, не охваченных обученным набором данных, что приводит к снижению производительности.Третья причина — медленное нарастание иммунного ответа на поверхности раздела электродов. Глиальные рубцы могут покрывать электрод и увеличивать его импеданс [174]. Нейродегенерация в результате иммунного ответа также приведет к более слабому сигналу [175]. Проблема долговечности модели многогранна и требует тщательного решения. Во-первых, лучшая конструкция электродов может помочь закрепить электрод на его анкерной конструкции и уменьшить их относительное перемещение. Имплантируемое решение также будет обеспечивать более стабильную работу, чем решение, требующее повторного демонтажа и повторной установки каждый раз (например,г. ЭЭГ и ЭМГ). Во-вторых, модель следует обучить более надежным функциям и протестировать в среде, типичной для ее повседневного использования. Экранированная камера может помочь получить очень чистые сигналы, которые подходят для демонстрации прототипа. Однако маловероятно, что такое же качество сигналов можно будет получить в повседневной среде. Таким образом, также важно учитывать, как тестируется декодер, а не просто смотреть автономные числовые показатели. В-третьих, развитие электродных материалов или специальных органических покрытий потенциально может снизить иммунный ответ [176].Гибкий электрод вместо жесткого также может вызывать меньшее повреждение нейронов и воспаление [177, 178].

Вторая проблема заключается в том, как учесть разницу в характеристиках при обучении без обратной связи и при управлении с обратной связью. Набор обучающих данных обычно получается по принципу разомкнутого цикла, что означает, что испытуемым инструктируют выполнять определенные двигательные образы без какой-либо обратной связи. Однако при фактическом использовании система будет обеспечивать обратную связь с субъектом на основе выходных данных декодера.Если выходной сигнал декодера неправильный, субъект может попытаться исправить это намеренно, и это может привести к несоответствию в работе офлайн и онлайн [179]. Одним из решений является введение небольшого сеанса калибровки с обратной связью в начале сеанса тестирования, как во многих исследованиях моторного декодирования на основе ЭЭГ. Исходная модель обучается с использованием парадигмы разомкнутого цикла, затем модель дополнительно настраивается с учетом обратной связи в сеансе калибровки. Однако это возможно только в том случае, если доступна неопровержимая истина.В случае, когда достоверная информация недоступна, например В случае пациента с тетраплегией, когда очень трудно узнать истинное намерение субъекта, алгоритм ReFIT является другим подходом к решению этой проблемы [109]. Основная идея алгоритма ReFIT состоит в том, что он пытается построить псевдопочвенную истину, предполагая, что субъект постоянно пытается исправить неправильный вывод декодера. Таким образом, предполагается, что вектор направления двигательного намерения всегда направлен на цель из текущей позиции курсора.Используя этот метод, можно обучить декодер с нуля, используя всего 3 минуты данных [94]. Онлайн-калибровка с обратной связью может предложить более реалистичное предсказание того, как декодер может работать в реальной жизни. Этот подход также может позволить декодеру быстро адаптироваться к любому сдвигу в пространстве признаков из-за изменения интерфейса электродов или шумов окружающей среды. Однако онлайн-калибровка требует быстрого обновления модели, что накладывает ограничение на сложность модели декодирования.Необходимы дополнительные исследования, чтобы изучить, как эффективно обновлять декодер в реальном времени.

Помимо улучшения алгоритмов декодирования, разработка новых электродов и нейронных усилителей также играет очень важную роль в продвижении декодирования двигателей. Последние тенденции в разработке электродов в основном сосредоточены на улучшении четырех областей конструкции электродов: плотности, гибкости, биосовместимости и возможности подключения. Более плотный электрод может улучшить пространственное разрешение нейронных записей. Электрод высокой плотности был создан из кремниевой пластины и моноволокна из углеродного волокна [180, 181].Материал электрода с гибкостью, близкой к гибкости тканей головного мозга, может уменьшить нервное повреждение и воспалительную реакцию. Для изготовления нервных электродов использовалось множество гибких полимеров, включая полиимид [182,183], парилен [184], PDMS [185] и т. Д. Биосовместимость всегда является важной проблемой при разработке электродов, поскольку воспалительная реакция и инкапсуляция ухудшают качество сигнала с течением времени и подрывают качество хронических нейронных записей. Стратегии улучшения биосовместимости, включая использование инертных металлов, таких как золото или платина, использование гибких материалов для уменьшения повреждения тканей или покрытие электрода биосовместимыми материалами, такими как проводящий полимер [186] и углеродные нанотрубки [187].Соединение для считывания с электродов также быстро станет проблемой, когда плотность и количество электродов будут продолжать увеличиваться. Включение транзисторов в электроды напрямую для обеспечения мультиплексирования соединений — один из способов решения этой проблемы [188,189]. Читателям, интересующимся дизайном нейронных электродов, рекомендуется ознакомиться с другими более подробными обзорами в этой области [119, 172, 176, 177, 190].

Разработка нейронных усилителей также играет очень важную роль в развитии науки о моторном декодировании, поскольку нам сначала нужно получить четкий нейронный сигнал, прежде чем можно будет выполнить какую-либо обработку и декодирование.Существует несколько направлений исследований, направленных на улучшение различных аспектов конструкции усилителя. Во-первых, потребляемая мощность усилителя может быть уменьшена путем разделения ресурсов (например, один усилитель с несколькими электродами [191] или несколько усилителей с одним аналого-цифровым преобразователем [192]), планирования мощности (например, отключение неиспользуемых компонентов [193] ], динамически регулируя параметры усилителя [194]) или снижая напряжение питания [195]. Во-вторых, количество каналов можно увеличить путем мультиплексирования или интеграции усилителей непосредственно с электродами [191,196].В-третьих, шум схемы может быть уменьшен за счет подстройки [197], прерывания [198,199], автоматического обнуления [200] или формирования частоты [201] и т. Д. В-четвертых, беспроводная передача энергии или данных может быть достигнута с помощью индуктивной связи [193,202,203], сбор энергии на короткие расстояния [193,204] или даже ультразвук [205]. Наконец, функциональность усилителя также может быть расширена за счет интеграции большего количества процессоров сигналов на кристалле, например обнаружение всплесков [203], сортировка всплесков [206, 207] и сжатие данных [208, 209]. Заинтересованным читателям предлагается ознакомиться с другими более специализированными обзорами в этой области [210 — 213].

Экспертные системы и прикладной искусственный интеллект

Экспертные системы и прикладное искусственное Разведка

11.1 Что такое искусственный интеллект?

Область искусственного интеллекта (ИИ) касается с методами разработки систем, отображающих аспекты разумного поведения. Эти системы предназначены для имитации человеческих способностей мышления и восприятия.

Характеристики систем искусственного интеллекта

Характеристики систем AI включают: