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摘要 —脑机接口利用脑信号来控制外部设备，而无需实际控制行为。最近，语音意象已被研究用于使用语言进行直接交流。语音意象使用用户想象语音时产生的脑信号。与运动意象不同，语音意象仍然具有未知的特征。此外，脑电图具有复杂和非平稳特性，导致解码性能不足。此外，语音意象难以利用空间特征。在本研究中，我们设计了长度训练，使模型能够对一系列少量单词进行分类。此外，我们提出了分层卷积神经网络结构和损失函数以最大化训练策略。所提出的方法在语音意象分类中表现出竞争力。因此，我们证明了单词的长度是提高分类性能的线索。关键词-脑机接口；脑电图；语音意象；卷积神经网络
使用长度训练进行语音图像分类...
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