机构名称：
¥ 2.0
可以通过拟合将测量的脑信号（例如脑电图（EEG））与引起它们的刺激的3相关的刺激反应模型2探测感知过程。这些模型还发现了4个控制助听器等设备的控制。通过相关，分类或信息率指标测量的曲目质量指示了模型的值6和设备的实用性。基于规范7相关分析（CCA）的模型达到了超过8个常用线性向前和后向模型的质量拟合。在这里，我们表明9可以使用多种技术进一步提高他们的性能，包括10个自适应波束形成，CCA权重优化以及捕获数据中时间变化和上下文依赖性关系的复发性神经11网络12。我们使用Match-VS不匹配13分类范式证明了这些结果，其中分类器必须确定两个刺激14个ULUS样品中的哪个产生给定的EEG响应，哪些是随机选择的15个刺激样本。此任务捕获了更多其他研究中探讨的更符合16个PLEX听觉注意解码（AAD）任务的基本特征。17新技术的分类错误显着降低，信息传输率提高了18个，这表明这些模型更好地拟合了数据，而这些模型的感知过程反映了数据。这对于改善20个大脑计算机界面（BCI）应用很有用。21
精确建模对语音的反应
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