연구진은 청취 데이터의 풍부한 정보를 활용하여 상상한 음성 해독의 새로운 방법을 제시했습니다. 청취와 상상 상태의 뇌 활동을 연결하는 세 단계 파이프라인을 구축하여 의미 있는 관계를 밝혀냈습니다.
선행 모델을 활용하여 상상 뇌 활동을 청취 뇌 활동으로 변환하고, 청취 데이터 기반 워드 디코더를 학습시켜 상상한 단어를 해독했습니다.
실험 결과, 상상한 단어는 우연 확률을 크게 상회하는 정확도로 해독되었으며, 데이터 증가에 따라 성능이 향상되어 실제 뇌-컴퓨터 인터페이스에 적용 가능성을 보였습니다.