arXiv · cs.CL· Zehui Feng·· 11 天前AI 评分28
语音脑机接口需要更大的模型吗？超越规模化重新思考神经解码
Do Speech BCIs Need Larger Models? Rethinking Neural Decoding beyond Scaling
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Zehui Feng
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.23175v1
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AI 导读
BEST（Brain-Encoding-Speech-Text）提出两阶段神经到文本解码框架，用分层中间表示和紧凑的语音解码器替代大型生成模型。在 Brain-to-Text '24 与 '25 基准上分别取得 6.19% 和 1.62% 的词错误率（WER），仅用同类方法 3.85% 的参数量。研究还发现解码器扩展收益非单调、跨模态对齐比模型规模更关键、过拟合损害序列级性能。
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