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摘要：用脑电图（EEG）信号使用想象的语音是脑部计算机界面（BCI）的有前途的场，它寻求与语言和设备或机器相关的脑皮质区域之间的通信。然而，这种大脑过程的复杂性使这类信号的分析和分类是相关的研究主题。这项研究的目标是：开发一种基于深度学习（DL）的新算法，称为CNNEEG1-1，以识别想象中的元音任务中的脑电图信号；创建一个想象中的语音数据库，其中50个主题专门从事西班牙语（/a/，/e/，/i/，/，/o/，/u/）的想象元音；并使用开放访问数据库（BD1）以及新开发的数据库（BD2）将CNNEEG1-1算法的性能与DL浅CNN和EEGNET基准算法的性能进行对比。在这项研究中，进行了方差的混合方差分析，以评估所提出算法的受试者内和受试者间训练。结果表明，对于受主体内的训练分析，浅CNN，EEGNET和CNNEEG1-1的最佳性能在对想象中的元音（/a/a/a，/e/，/i/，/i/，/o/，/u/）进行分类时，由CNNEEG1-1展出，由CNNEEG1-1展示为65.62％的cnneeg1-1 data for bd and bd and bd and and bd and and bd and and bd bdse ands的55份数为89％。
使用深度学习方法
主要关键词
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