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对自然声音刺激的脑电图反应进行分类具有理论和实践意义，但标准方法受限于对非常短的声音片段（几秒或更短）的各个通道分别处理。最近的发展表明，通过从脑电图中提取频谱成分并使用卷积神经网络（CNN），可以对音乐刺激（约 2 分钟）进行分类。本文提出了一种有效的方法，将原始脑电图信号映射到所听的单首歌曲，以进行端到端分类。脑电图通道被视为 [ 通道 × 样本 ] 图像图块的一个维度，并使用 CNN 对图像进行分类。我们的实验结果（88.7%）可与最新方法（85.0%）相媲美，但我们的分类任务更具挑战性，因为我们需要处理感知质量彼此相似且参与者不熟悉的较长刺激。我们还采用了使用预先训练的 ResNet-50 的迁移学习方案，证实了尽管图像域彼此不相关，但迁移学习仍然有效。
arXiv:2202.03265v1 [eess.SP] 2022 年 1 月 31 日
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