Naturalistic Music Decoding from EEG Data via Latent Diffusion Models

本文探讨了使用潜在扩散模型（一种强大的生成模型）来重建自然音乐的潜力，其输入为脑电图（EEG）记录。与使用有限音色的简单音乐（如MIDI生成的曲子或单声部作品）不同，本文关注于复杂音乐，其具有多种乐器、声音和效果，丰富的和声和音色。本研究代表了使用非侵入性EEG数据实现高质量通用音乐重建的初步尝试，采用端到端的训练方法，直接在原始数据上进行，无需手动预处理和通道选择。我们在公共NMED-T数据集上训练模型，并提出了基于神经嵌入的定量评估指标。我们还根据生成的音轨进行了歌曲分类。我们的工作为神经解码和脑机接口的持续研究做出了贡献，为使用EEG数据进行复杂听觉信息重建的可行性提供了见解。

本论文旨在探索使用潜在扩散模型从脑电图（EEG）记录中重建自然音乐的潜力。这是一个新的问题。

论文采用端到端的训练方法，直接在原始数据上训练模型，无需手动预处理和通道选择，从而实现高质量的音乐重建。这是相对于当前领域研究的新思路。

论文使用公共NMED-T数据集进行训练和定量评估，并提出了基于神经嵌入的度量标准。此外，还进行了基于生成的音轨的歌曲分类。值得关注的是，这项工作为神经解码和脑机接口的研究做出了贡献，为使用EEG数据进行复杂听觉信息重建提供了见解。

最近的相关研究包括“EEG-based Music Reconstruction Using Deep Learning”和“Deep Learning for Music Generation: A Survey”等。