Littérature scientifique sur le sujet « Speech prediction EEG »
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Articles de revues sur le sujet "Speech prediction EEG"
Maki, Hayato, Sakriani Sakti, Hiroki Tanaka et Satoshi Nakamura. « Quality prediction of synthesized speech based on tensor structured EEG signals ». PLOS ONE 13, no 6 (14 juin 2018) : e0193521. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0193521.
Texte intégralGibson, Jerry. « Entropy Power, Autoregressive Models, and Mutual Information ». Entropy 20, no 10 (30 septembre 2018) : 750. http://dx.doi.org/10.3390/e20100750.
Texte intégralSohoglu, Ediz, et Matthew H. Davis. « Perceptual learning of degraded speech by minimizing prediction error ». Proceedings of the National Academy of Sciences 113, no 12 (8 mars 2016) : E1747—E1756. http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1523266113.
Texte intégralShen, Stanley, Jess R. Kerlin, Heather Bortfeld et Antoine J. Shahin. « The Cross-Modal Suppressive Role of Visual Context on Speech Intelligibility : An ERP Study ». Brain Sciences 10, no 11 (2 novembre 2020) : 810. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci10110810.
Texte intégralSriraam, N. « EEG Based Thought Translator ». International Journal of Biomedical and Clinical Engineering 2, no 1 (janvier 2013) : 50–62. http://dx.doi.org/10.4018/ijbce.2013010105.
Texte intégralWeissbart, Hugo, Katerina D. Kandylaki et Tobias Reichenbach. « Cortical Tracking of Surprisal during Continuous Speech Comprehension ». Journal of Cognitive Neuroscience 32, no 1 (janvier 2020) : 155–66. http://dx.doi.org/10.1162/jocn_a_01467.
Texte intégralMacGregor, Lucy J., Jennifer M. Rodd, Rebecca A. Gilbert, Olaf Hauk, Ediz Sohoglu et Matthew H. Davis. « The Neural Time Course of Semantic Ambiguity Resolution in Speech Comprehension ». Journal of Cognitive Neuroscience 32, no 3 (mars 2020) : 403–25. http://dx.doi.org/10.1162/jocn_a_01493.
Texte intégralMoinuddin, Kazi Ashraf, Felix Havugimana, Rakib Al-Fahad, Gavin M. Bidelman et Mohammed Yeasin. « Unraveling Spatial-Spectral Dynamics of Speech Categorization Speed Using Convolutional Neural Networks ». Brain Sciences 13, no 1 (30 décembre 2022) : 75. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci13010075.
Texte intégralCimtay, Yucel, et Erhan Ekmekcioglu. « Investigating the Use of Pretrained Convolutional Neural Network on Cross-Subject and Cross-Dataset EEG Emotion Recognition ». Sensors 20, no 7 (4 avril 2020) : 2034. http://dx.doi.org/10.3390/s20072034.
Texte intégralStrauß, Antje, Sonja A. Kotz et Jonas Obleser. « Narrowed Expectancies under Degraded Speech : Revisiting the N400 ». Journal of Cognitive Neuroscience 25, no 8 (août 2013) : 1383–95. http://dx.doi.org/10.1162/jocn_a_00389.
Texte intégralThèses sur le sujet "Speech prediction EEG"
Cheimariou, Spyridoula. « Prediction in aging language processing ». Diss., University of Iowa, 2016. https://ir.uiowa.edu/etd/3056.
Texte intégralRichieri, Raphaëlle. « Substrats neuro-fonctionnels de la stimulation magnétique transcrânienne répétitive dans la dépression pharmaco-résistante ». Thesis, Aix-Marseille, 2014. http://www.theses.fr/2014AIXM5026.
Texte intégralTreatment-resistance is a common outcome of a major depressive episode. Repetitive transcranial magnetic stimulation has been put forward as a new technique to treat this debilitating illness. The first objective of our thesis was to characterize the functional substrates of treatment-resistant depression (TRD) using SPECT technique, in order to identify specific patterns of brain abnormalities. In a second part, based on existing work on the antidepressant mechanisms of rTMS, we investigated the predictive value of two neurofunctional biomarkers: SPECT and EEG. Finally, we studied brain SPECT perfusion changes underlying therapeutic efficiency and improvement of quality of life, as currently recommended. Our results showed the existence of a common pattern of brain perfusion in treatment-resistant patients involving the fronto-temporal regions and the cerebellum, regardless the type of depression. At baseline, SPECT brain perfusion and alpha EEG band power could predict individual clinical improvement in TRD-patients treated with rTMS. Regardless the stimulated side, the antidepressant efficacy of rTMS consisted in similar changes in cerebral perfusion. Finally, our results have identified distinct dysfunctional brain regions and confirm the interest of a complementary approach to depression, by assessing quality of life
Chapitres de livres sur le sujet "Speech prediction EEG"
Di Napoli, Claudia, Alessandro Messeri, Martin Novák, João Rio, Joanna Wieczorek, Marco Morabito, Pedro Silva, Alfonso Crisci et Florian Pappenberger. « The Universal Thermal Climate Index as an Operational Forecasting Tool of Human Biometeorological Conditions in Europe ». Dans Applications of the Universal Thermal Climate Index UTCI in Biometeorology, 193–208. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-76716-7_10.
Texte intégralChavan, Puja A., et Sharmishta Desai. « A Review on BCI Emotions Classification for EEG Signals Using Deep Learning ». Dans Recent Trends in Intensive Computing. IOS Press, 2021. http://dx.doi.org/10.3233/apc210241.
Texte intégral« Tools for Bypassing Basic Language and Speech Deficits ». Dans Advances in Early Childhood and K-12 Education, 197–231. IGI Global, 2022. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-7998-9442-1.ch008.
Texte intégralRamasamy, Prema, Shri Tharanyaa Jothimani Palanivelu et Abin Sathesan. « Certain Applications of LabVIEW in the Field of Electronics and Communication ». Dans LabVIEW - A Flexible Environment for Modeling and Daily Laboratory Use. IntechOpen, 2021. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.96301.
Texte intégralHu, Weifei. « Artificial Intelligence in Wind Energy ». Dans Wind Energy Applications, 6–181. ASME, 2022. http://dx.doi.org/10.1115/1.885727_ch6.
Texte intégralBäck, Thomas. « Artificial Landscapes ». Dans Evolutionary Algorithms in Theory and Practice. Oxford University Press, 1996. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780195099713.003.0008.
Texte intégralWeich, Scott, et Martin Prince. « Cohort studies ». Dans Practical Psychiatric Epidemiology, 155–76. Oxford University Press, 2003. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780198515517.003.0009.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Speech prediction EEG"
Sakthi, Madhumitha, Ahmed Tewfik et Bharath Chandrasekaran. « Native Language and Stimuli Signal Prediction from EEG ». Dans ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2019.8682563.
Texte intégralWilliamson, James R., Daniel W. Bliss et David W. Browne. « Epileptic seizure prediction using the spatiotemporal correlation structure of intracranial EEG ». Dans ICASSP 2011 - 2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2011.5946491.
Texte intégralMerino, Lenis Mauricio, Jia Meng, Stephen Gordon, Brent J. Lance, Tony Johnson, Victor Paul, Kay Robbins, Jean M. Vettel et Yufei Huang. « A bag-of-words model for task-load prediction from EEG in complex environments ». Dans ICASSP 2013 - 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2013.6637846.
Texte intégralPark, Yun, Theoden Netoff et Keshab Parhi. « Seizure prediction with spectral power of time/space-differential EEG signals using cost-sensitive support vector machine ». Dans 2010 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2010.5494922.
Texte intégralMa, Chao, F. A. Rezaur Rahman Chowdhury, Aryan Deshwal, Md Rakibul Islam, Janardhan Rao Doppa et Dan Roth. « Randomized Greedy Search for Structured Prediction : Amortized Inference and Learning ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/713.
Texte intégralYang, Chaoqi, Cao Xiao, Lucas Glass et Jimeng Sun. « Change Matters : Medication Change Prediction with Recurrent Residual Networks ». Dans Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-21}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2021. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2021/513.
Texte intégralLiu, Jinlong, Christopher Ulishney et Cosmin E. Dumitrescu. « Application of Random Forest Machine Learning Models to Forecast Combustion Profile Parameters of a Natural Gas Spark Ignition Engine ». Dans ASME 2020 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2020. http://dx.doi.org/10.1115/imece2020-23973.
Texte intégralShao, Yunli, et Zongxuan Sun. « Optimal Speed Control for a Connected and Autonomous Electric Vehicle Considering Battery Aging and Regenerative Braking Limits ». Dans ASME 2019 Dynamic Systems and Control Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2019. http://dx.doi.org/10.1115/dscc2019-9075.
Texte intégralHuang, Rongjie, Max W. Y. Lam, Jun Wang, Dan Su, Dong Yu, Yi Ren et Zhou Zhao. « FastDiff : A Fast Conditional Diffusion Model for High-Quality Speech Synthesis ». Dans Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/577.
Texte intégralWang, Feng, Mauro Carnevale, Luca di Mare et Simon Gallimore. « Simulation of Multi-Stage Compressor at Off-Design Conditions ». Dans ASME Turbo Expo 2017 : Turbomachinery Technical Conference and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2017. http://dx.doi.org/10.1115/gt2017-64964.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Speech prediction EEG"
Michaels, Michelle, Theodore Letcher, Sandra LeGrand, Nicholas Webb et Justin Putnam. Implementation of an albedo-based drag partition into the WRF-Chem v4.1 AFWA dust emission module. Engineer Research and Development Center (U.S.), janvier 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/42782.
Texte intégral