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摘要 — 在人类语音脑信号解码研究的活跃研究领域中，可以发现新形式的人与人之间的交流尚未开发的潜力。脑机接口系统可以使用脑电图信号来实现，因为它的临床风险较小，并且可以使用便携式仪器获取。脑机接口系统最有趣的任务之一是从原始脑电图信号中解码单词。在新用户使用脑机接口之前，当前基于脑电图的脑机接口研究通常需要特定于受试者的适应阶段。相比之下，与受试者无关的情况是人们非常希望看到的，因为它允许将训练有素的模型应用于新用户，而无需或几乎不需要预校准。鉴于这一关键特性，重点是创建一个可以在与受试者无关的情况下自适应地使用的高效解码器。我们的建议是在卷积层之间明确应用跳跃连接，以实现层间相互信息的流动。为此，我们在层之间添加了跳跃连接，使互信息在层间流动。然后，编码器的输出通过全连接层，最终表示 13 个类的概率。在本研究中，使用显性语音记录了 16 名参与者的脑电图数据。结果表明，当存在跳跃连接时，分类性能显着提高。关键词–脑机接口，深度学习，脑电图，语音处理
使用...对脑信号进行主体无关分类
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