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摘要 — 深度学习领域的最新进展尚未充分利用来解码想象语音，主要是因为没有足够的训练样本来训练深度网络。在本文中，我们提出了一种新颖的架构，该架构使用深度神经网络 (DNN) 对 ASU 想象语音数据集中相应 EEG 信号中的单词“in”和“cooperate”进行分类。使用公共空间模式 (CSP) 选择最能捕捉底层皮质活动的九个 EEG 通道，并将其视为独立的数据向量。离散小波变换 (DWT) 用于特征提取。据我们所知，到目前为止，DNN 尚未被用作解码想象语音的分类器。将与每个想象词相对应的选定 EEG 通道视为独立的数据向量有助于提供足够数量的样本来训练 DNN。对于每次测试试验，最终的类别标签是通过对试验中考虑的各个通道的分类结果进行多数投票来获得的。我们已经取得了与最先进结果相当的准确度。通过使用更高密度的 EEG 采集系统结合其他深度学习技术（如长短期记忆），可以进一步改善结果。索引术语 — 脑机接口、空间滤波器、深度学习、想象语音、常见空间模式
一种用于从脑电图解码想象语音的新型深度学习架构
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