Naturalistic Music Decoding from EEG Data via Latent Diffusion Models

本文探讨了使用潜在扩散模型——一类强大的生成模型——来重建自然音乐的潜力，这些音乐是从脑电图（EEG）记录中重建的。与简单的音乐（例如MIDI生成的曲调或单音乐曲）不同，这里的重点是复杂的音乐，包含多种乐器、声音和效果，富有和声和音色。本研究是在非侵入性EEG数据上采用端到端训练方法直接对原始数据进行训练，无需手动预处理和通道选择，实现高质量的通用音乐重建的初步尝试。我们在公共NMED-T数据集上训练了模型，并提出了基于神经嵌入的量化评估指标。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。

使用非侵入性的脑电图数据重建复杂的音乐是可行的吗？这是一个新问题吗？

使用潜在扩散模型进行端到端训练，直接在原始数据上进行训练，无需手动预处理和通道选择，实现高质量的音乐重建。提出了基于神经嵌入的度量方法进行量化评估，并对生成的音轨进行歌曲分类。

论文探讨了使用潜在扩散模型重建复杂音乐的潜力，使用公共NMED-T数据集进行了实验，并提出了新的度量方法进行评估。实验结果表明，使用非侵入性的脑电图数据可以实现高质量的音乐重建。论文还提供了开源代码。

最近的相关研究包括使用EEG数据进行神经解码和脑机接口的研究，以及使用深度学习模型进行音乐生成和重建的研究。例如，标题为“使用深度学习模型生成多轨音乐”的论文。