Decodifica Intracorticale da Cervello a Testo: I Decoder GRU Superano Mamba su Obiettivi Fonemici e Caratteri

Una recente indagine sul benchmark Brain-to-Text '25 valuta i decoder ricorrenti (GRU) e a spazio di stato selettivo (Mamba) per applicazioni di decodifica intracorticale da cervello a testo, concentrandosi su obiettivi fonemici e di caratteri. Il GRU fonetico con le migliori prestazioni registra un PER del 12,62% e un WER del 21,19%, mentre il GRU testuale leader, dopo il rescoring con modello linguistico, raggiunge un CER del 13,39% e un WER del 26,28%. Sebbene l'ibrido Mamba mostri risultati competitivi, non supera la baseline ricorrente. Un'analisi degli errori indica che i fallimenti dipendono dalla rappresentazione, evidenziando confusioni in fonemi di tipo articolatorio rispetto a errori lessicali e di confine di parola.