NeuroRVQ

把脑电心电变成token,让生成模型读懂生物信号

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 3 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 56
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,完全免费

项目预览

NeuroRVQ 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队KonstantinosBarmpas
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,完全免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型bci,biosignals,brain-computer-interface,codebook,deep-learning,ecg,eeg,emg,foundation-models,generative-ai,generative-model,machine-learning,rvq,tokenizer,tokenizers
GitHub 星标★ 56
上线时间2025-11-29 00:00:00
代码更新2026-11-04
仓库体积3.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

NeuroRVQ是一个面向生物信号(如脑电、心电、肌电等)的多尺度神经残差向量量化(Residual Vector Quantization)工具库,旨在将连续的高维生物信号转换为离散的token序列,从而为生成式基础模型(如Transformer、扩散模型)提供统一的输入表示。它解决了生物信号数据异质性强、噪声大、难以直接用于自监督预训练和生成任务的问题。核心能力包括:多尺度特征提取、残差量化编码、可微的编解码器设计,以及支持多种生物信号模态的预处理接口。通过将信号压缩为紧凑的离散表示,NeuroRVQ使得研究人员能够利用大规模无标注生物信号数据训练生成模型,用于信号重建、异常检测、数据增强等任务。项目当前处于早期阶段,代码以Python实现,依赖PyTorch等深度学习框架,提供了基础训练和推理示例。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 56

核心亮点

  • 提出多尺度残差量化机制,能捕捉生物信号中不同时间尺度的特征,比单一尺度量化更精细
  • 专为生物信号设计,支持脑电、心电等多种模态,预置了信号预处理和编码器适配逻辑
  • 输出离散token,可直接对接现有Transformer或扩散模型,降低生成式模型应用门槛

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目处于早期,示例和工具链尚不完善,实际应用需自行调参

适用场景

  • 生物信号生成式预训练:将大量无标注EEG/ECG数据编码为token,训练基础模型
  • 医疗信号异常检测:利用生成模型重建信号,通过重建误差识别异常模式
  • 数据增强:生成合成生物信号,扩充小样本训练集

替代项目

VQ-VAE、VQGAN、SoundStream

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