GAN

发布日期: 2025-02-21

更新日期: 2025-02-21

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2025-02-21 更新

A Survey on Bridging EEG Signals and Generative AI: From Image and Text to Beyond

Authors:Shreya Shukla, Jose Torres, Abhijit Mishra, Jacek Gwizdka, Shounak Roychowdhury

Integration of Brain-Computer Interfaces (BCIs) and Generative Artificial Intelligence (GenAI) has opened new frontiers in brain signal decoding, enabling assistive communication, neural representation learning, and multimodal integration. BCIs, particularly those leveraging Electroencephalography (EEG), provide a non-invasive means of translating neural activity into meaningful outputs. Recent advances in deep learning, including Generative Adversarial Networks (GANs) and Transformer-based Large Language Models (LLMs), have significantly improved EEG-based generation of images, text, and speech. This paper provides a literature review of the state-of-the-art in EEG-based multimodal generation, focusing on (i) EEG-to-image generation through GANs, Variational Autoencoders (VAEs), and Diffusion Models, and (ii) EEG-to-text generation leveraging Transformer based language models and contrastive learning methods. Additionally, we discuss the emerging domain of EEG-to-speech synthesis, an evolving multimodal frontier. We highlight key datasets, use cases, challenges, and EEG feature encoding methods that underpin generative approaches. By providing a structured overview of EEG-based generative AI, this survey aims to equip researchers and practitioners with insights to advance neural decoding, enhance assistive technologies, and expand the frontiers of brain-computer interaction.

脑机接口（BCI）与生成式人工智能（GenAI）的融合为脑信号解码开辟了新的前沿领域，为实现辅助通信、神经表征学习和多模态融合提供了可能。特别是利用脑电图（EEG）的BCI，将神经活动转化为有意义的输出，这是一种非侵入性的手段。深度学习领域的最新进展，包括生成对抗网络（GANs）和基于Transformer的大型语言模型（LLMs），已经极大地提高了基于EEG的图像、文本和语音生成能力。本文综述了基于EEG的多模态生成的最新进展，重点关注（i）通过GANs、变分自动编码器（VAEs）和扩散模型实现EEG到图像生成，以及（ii）利用基于Transformer的语言模型和对比学习方法实现EEG到文本生成。此外，我们还讨论了新兴的EEG语音合成领域，这是一个不断发展的多模态前沿领域。本文重点介绍了关键数据集、用例、挑战以及支持生成方法的基本EEG特征编码方法。通过对基于EEG的生成式人工智能进行结构化概述，本综述旨在为研究人员和实践者提供洞察力，以推动神经解码的发展，提高辅助技术水平，并拓展脑机交互的边界。

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Summary：脑机接口（BCI）与生成性人工智能（GenAI）的融合为脑信号解码开启了新纪元，助力辅助沟通、神经表征学习与多媒体融合。借助脑电图（EEG）的BCI提供了非侵入式神经活动翻译方法。最新深度学习方法，包括生成对抗网络（GANs）和基于Transformer的大型语言模型（LLMs），极大提升了基于EEG的图像、文本和语音生成。本文综述了基于EEG的多模态生成的最新进展，包括EEG转图像生成和EEG转文本生成，并探讨了新兴的EEG语音合成领域。

Key Takeaways：