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초록·키워드
With the ability to noninvasively capture electrical brain activity, the use of electroencephalography (EEG) has attracted attention in brain–computer interface (BCI). EEG signals recorded during speech imagination exhibit information across multiple temporal scales: low-frequency dynamics reflect sustained cognitive states, whereas higher- frequency activity captures transient neural responses. To fully exploit these multiscale properties, this work presents a multiscale 1- dimensional (1D) Convolution–Transformer model with a multi-sampling strategy that leverages diverse receptive fields to extract complementary features and learn comprehensive representations. Experimental results demonstrate significant improvements in imagined speech decoding, highlighting the potential of multiscale Convolution– Transformer frameworks for BCI-based speech decoding.
본문·목차
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