Investigação do Desempenho de Modelos de Acompanhamento Neural em Aplicações de Auxílio Auditivo Neuroassistido

Este trabalho investiga o impacto da redução do número de canais de eletroencefalograma no desempenho de modelos de classificação do tipo match-mismatch, utilizados em acompanhamento neural da fala. Foi avaliada uma arquitetura baseada em convoluções dilatadas, considerando diferentes números de canais e durações dos segmentos de entrada. Os resultados indicam queda de desempenho com a diminuição do número de canais, o que pode ser compensado pelo aumento da janela de observação. Incrementos estruturais ao modelo não compensaram a perda de desempenho. Os resultados obtidos evidenciam as limitações dos modelos apresentados na literatura para aplicação em aparelhos auditivos com controle neuroassistido.