目标：我们使用深度卷积神经网络 (DCNN) 对基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的单通道脑机接口 (BCI) 中的脑电图 (EEG) 信号进行分类，该接口不需要用户进行校准。方法：EEG 信号被转换为频谱图，并作为输入，使用迁移学习技术训练 DCNN。我们还修改并应用了一种通常用于语音识别的数据增强方法 SpecAugment。此外，为了进行比较，我们使用支持向量机 (SVM) 和滤波器组典型相关分析 (FBCCA) 对 SSVEP 数据集进行了分类。结果：从微调过程中排除评估用户的数据后，我们使用较小的数据长度（0.5 秒）、仅一个电极（Oz）和具有迁移学习、窗口切片（WS）和 SpecAugment 时间掩码的 DCNN，对来自开放数据集的 35 名受试者实现了 82.2% 的平均测试准确率和 0.825 的平均 F1 分数。结论：使用单个电极和较小的数据长度，DCNN 结果优于 SVM 和 FBCCA 性能。迁移学习提供的准确率变化很小，但使训练速度更快。SpecAugment 实现了小幅性能改进，并成功与 WS 结合，获得了更高的准确率。意义：我们提出了一种使用 DCNN 解决 SSVEP 分类问题的新方法。我们还修改了语音识别数据增强技术并将其应用于 BCI 环境中。所提出的方法在数据长度较小且只有一个电极的 BCI 中超越了 FBCCA 和 SVM（更传统的 SSVEP 分类方法）所获得的性能。这种类型的 BCI 可用于开发小型快速系统。