脑机新手指南（十五）speechBCI 项目新手入门指南（上）：项目概述、代码结构与环境搭建

一、引言 

在脑机接口（BCI）领域，语音相关的研究正不断取得突破。speechBCI 项目为语音脑机接口的研究提供了一个优秀的开源代码库。该项目与前沿的学术研究、丰富的数据集以及具有挑战性的机器学习竞赛紧密相连。本指南将分上下两篇，详细引导新手深入了解和使用 speechBCI 项目。 

二、项目概述

speechBCI 项目不仅仅是一个代码集合，它背后有着深厚的学术背景和实际应用价值。它与一篇发表在 [Nature](https://www.nature.com/articles/s41586 - 023 - 06377 - x) 上的论文紧密相关，该论文详细阐述了项目所使用的核心算法和技术原理。同时，项目配套了一个公开的 数据集，为研究者提供了丰富的数据资源。此外，项目还关联了一个机器学习 [竞赛](EvalAI: Evaluating state of the art in AI - page/2099/overview)，激发了全球开发者和研究者的参与热情。 

代码方面，项目包含了两种重要的解码器：RNN 解码器（NeuralDecoder）和语言模型解码器（LanguageModelDecoder）。通过使用这些解码器，我们可以复现论文中的核心离线解码结果，为进一步的研究和应用奠定基础。

三、代码结构详解

主要文件夹及其功能

LanguageModelDecoder：该文件夹是语言模型解码器的核心所在。其中包含了详细的文档，为开发者提供了使用说明和技术细节；还有示例代码，方便新手快速上手；运行时文件则是保证解码器正常运行的关键；另外，还集成了 SRILM 工具，用于语言模型的构建和处理。 

NeuralDecoder：此文件夹包含了 RNN 解码器的相关代码，并且可以作为 Python 包进行安装。这使得我们可以方便地在自己的项目中引用和使用该解码器。 

AnalysisExamples：该文件夹中包含了多个 Jupyter 笔记本，这些笔记本就像是一个个详细的教程，展示了如何准备解码器训练数据、如何训练 RNN 解码器以及如何使用语言模型进行评估。对于新手来说，这些笔记本是学习和实践的绝佳资源。 

关键代码文件示例

LanguageModelDecoder/runtime/core/websocket/websocket_server.h 和 websocket_server.cc：这两个文件实现了一个 WebSocket 服务器。该服务器的主要功能是处理语音开始和结束信号，接收语音数据，并对其进行解码。在实际应用中，它可以作为语音数据的接收和处理中心，将语音信号转换为可分析的文本信息。

NeuralDecoder/neuralDecoder/datasets/speechDataset.py：这个 Python 文件负责加载和处理数据集。它支持从原始文件和合成文件中加载数据，并对数据进行预处理，使其适合后续的模型训练。例如，它可以对语音数据进行归一化处理，调整数据的格式和维度等。

四、数据划分

项目将数据集划分为三个分区：“train”、“test” 和 “competitionHoldOut”。 

“test” 分区包含每天的最后一个块，每个块有 40 个句子。这个分区主要用于在模型训练完成后进行测试，评估模型的泛化能力。

“competitionHoldOut” 分区包含前两个块，每个块有 40 个句子，总共 80 个句子。该分区的转录内容经过了编辑，用于机器学习竞赛的评估。 

“train” 分区包含除了 “test” 和 “competitionHoldOut” 之外的其余部分。这个分区是模型训练的主要数据来源，模型通过学习这个分区的数据来调整自身的参数，提高解码的准确性。

五、安装说明与实操教程

安装环境准备

首先，确保你已经安装了 Python 3.9。可以通过以下命令检查 Python 版本： 

python --version 

如果没有安装 Python 3.9，可以使用 pyenv 等工具进行安装。以 pyenv 为例，安装命令如下： 

pyenv install 3.9 
pyenv global 3.9 

安装 NeuralDecoder

打开终端，进入 NeuralDecoder 所在的目录。 

使用以下命令将其作为 Python 包进行安装： 

pip install -e . 

这个命令中的 -e 选项表示以可编辑模式安装，这样在你修改代码后，不需要重新安装就可以生效。

安装 LanguageModelDecoder

首先，需要对 LanguageModelDecoder 进行编译。具体编译步骤可以参考LanguageModelDecoder/README.md 文件中的说明。

编译完成后，进入 LanguageModelDecoder 目录，同样使用以下命令将其作为 Python 包安装： 

pip install -e .