重建脑到文本解码器：词错误率从 50% 降至 23.5%

作者利用 Willett 等人 2023 年发表于 Nature 的语音 BCI 公开神经数据，重建解码器。模型在 CPU 上训练约五小时，880 句测试集的词错误率从 50.0% 降至 23.5%，最终留出半集为 23.0%。数据来自 Dryad 发布的 competitionData（3.67 GB，CC0），含一名 ALS 参与者 24 天记录的 8800 句训练与 880 句测试数据，仅使用 6v 区、128 电极的阈值穿越与 spike-band power 特征。

AI推荐理由 作者基于 Willett et al. (Nature 2023) 公开的 Dryad 神经数据，在 CPU 上约五小时重训脑机接口语音解码器，通过四项改动把 880 句测试集的词错误率从 50.0% 降到 23.5%（最终留出半集为 23.0%）。这是可复现的离线再分析，给出了数据规模、电极与特征设置等具体细节，对神经解码和语音 BCI 研究者有参考价值；但属于个人复现，非同行评审结果。