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最近的研究表明，可以使用语音刺激和神经反应的匹配-不匹配分类来分析人类语音理解的潜在神经机制。然而，此类研究都是针对固定持续时间段进行的，而没有考虑到大脑对语音的离散处理。在这项工作中，我们确定词边界信息通过将脑电图与语音输入联系起来，在句子处理中起着重要作用。我们使用卷积层网络处理语音和脑电图信号。然后，对表示执行基于词边界的平均池化，并使用循环层合并词间上下文。实验表明，在公开的语音脑电图数据集上，建模准确度可以显著提高（匹配-不匹配分类准确度）至 93%，而之前的努力在这个任务中实现了 65-75% 的准确度。索引词：语音脑电图匹配不匹配任务、听觉神经科学、词分割、语音理解。
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