本文提出了一种基于脑电图的大脑语言信号分类的更好解决方案，它使用机器学习和优化算法。该项目旨在通过实现更高的准确性和速度来取代语言处理任务中的脑信号分类。本研究使用改进的离散小波变换 (DWT) 进行特征提取，通过将脑电图信号分解为显著的频率分量，提高了适当捕获信号特征的能力。应用灰狼优化 (GWO) 算法方法来改进结果并选择最佳特征，通过选择具有最大相关性的有影响力的特征同时最小化冗余，获得更准确的结果。这种优化过程总体上提高了分类模型的性能。在分类的情况下，提出了支持向量机 (SVM) 和神经网络 (NN) 混合模型。这结合了 SVM 分类器在高维空间中管理函数的能力，以及神经网络利用其特征进行非线性学习（模式学习）的能力。该模型在脑电图数据集上进行了训练和测试，分类准确率为 97%，表明我们的方法的稳健性和有效性。结果表明，这种改进的分类器可用于脑机接口系统和神经系统评估。机器学习和优化技术的结合已确立了这一范式，成为进一步研究脑语言识别脑电信号处理的一种高效方法。