[논문리뷰] The Semantic Bottleneck: Leveraging Semantic Representations for Non-Invasive Speech Decoding본 논문은 낮은 Signal-to-Noise Ratio (SNR)로 인해 음소(phonemes)나 개별 단어의 세밀한 재구성이 어려운 비침습적 Speech Decoding의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Speech Decoding#Non-Invasive BCIs#Semantic Representations#MEG#Semantic Bottleneck#Brain2Semantics2Text#Manifold Learning#Sentence-Level Decoding2026년 9월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LibriBrain100: One Hundred Hours of Broad and Deep MEG Data for Neural Speech Decoding at Scale본 논문은 비침습적 신경 언어 decoding 기술의 표준화된 평가와 데이터 규모 확장을 위해 LibriBrain100 데이터셋을 제안한다.#Review#MEG#Speech Decoding#Brain-Computer Interface#Within-Subject Data#Cross-Subject Generalization#Neural Decoding#Benchmark2026년 8월 26일댓글 수 로딩 중