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每个人都有自己的声音，同样，大脑信号也为每个人显示出不同的神经表征。尽管最近的研究已经揭示了语音相关范式对于高效脑机接口的稳健性，但它们的认知表征与实际可用性之间的区别仍有待发现。在此，我们研究了在想象语音、公开语音和语音感知过程中脑电图 (EEG) 的不同脑模式，以及从单通道 EEG 进行说话人识别的实际应用。我们使用深度神经网络对九个受试者进行了分类，该网络从想象语音、公开语音和语音感知的 EEG 中捕获时间-频谱-空间特征。此外，我们通过比较功能连接和 EEG 包络特征展示了个体受试者在进行想象语音时的潜在神经特征。我们的结果证明了从想象语音和公开语音的单通道 EEG 进行受试者识别的可能性。此外，对这三种语音相关范式的比较将为进一步研究中语音相关脑信号的实际应用提供有价值的信息。索引词：想象语音、语音识别、人机交互、计算副语言学
arXiv:2105.14787v1 [cs.HC] 2021 年 5 月 31 日
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