Témák listája

A beszéd az emberi kommunikáció elsődleges és legfontosabb eszköze. Sokan azonban elvesztették ezt a képességüket betegség vagy egészségkárosodás okán. A kommunikációs agy-gép interfész (BCI) célja, hogy természetes vagy ahhoz közeli kommunikációs csatornát biztosítsanak olyan személyek számára, akik fizikai vagy neurológiai károsodás miatt nem tudnak beszélni. A beszéd valós idejű szintézise közvetlenül a mért idegi aktivitásból (EEG) lehetővé tenné a természetes beszédet, és jelentősen javítaná az életminőségét, különösen a kommunikációban súlyosan korlátozott személyek számára. A hallgató feladata megismerkedni a BRAIN2SPEECH területtel, majd új típusú neurális hálózat architektúrák (pl. konvolúciós és rekurrens hálózatok) kidolgozása és tanítása több beszélő adataival. Az önálló munka / diplomaterv a BME Beszédtechnológia és Intelligens Interakciók Laboratóriumában készül. A hallgató feladatának a következőkre kell kiterjednie: - Tekintse át beszédtechnológiában az electroencephalogram-akusztikum becslés szakirodalmát. - Vizsgálja meg, milyen típusú neurális hálózatokat alkalmaztak eddig a kommunikációs agy-gép interfész területen! - Vizsgálja meg különböző neurális hálózat architektúrák (pl. konvolúciós és rekurrens hálózatok, ResNet, SkipNet) alkalmazhatóságát. - Az elkészült modelleket tesztelje objektív mérőszámokkal és szubjektív teszt keretében! - Munkáját részletesen dokumentálja!

This project aims to explore how brain signals can be decoded and converted into speech or text using artificial intelligence. The main idea is to develop an assistive communication system for people who cannot speak, by using neural signals as an alternative communication channel. Students will work with brain-signal data such as EEG or similar neural recordings and investigate how signal processing, feature extraction, and machine learning models can be used to detect patterns related to speech intention or communication commands. The project may include preprocessing brain signals, extracting useful features, training classification or regression models, and generating text or speech output using text-to-speech technology. The project combines brain-computer interfaces, speech technology, machine learning, signal processing, and assistive communication. The final outcome can be a small prototype or experimental pipeline that demonstrates how brain activity may be translated into meaningful communication. This project is suitable for students interested in AI, neuroscience, speech technology, healthcare technology, and human-computer interaction.