ImaginedSyllables:使用 EEG 数据对想象语音中的音节进行分类

CS229 机器学习 - 秋季 2014-15 团队成员：Barak Oshri、Manu Chopra、Nishith Khandwala 想象的演讲：想象的演讲是指受试者想象在不移动任何肌肉或声音的情况下说出给定单词的过程。 理解想象语音的能力将从根本上改变我们与设备交互的方式。 我们想从想象的语音 EEG 信号中对音节“ba”、“ku”、“im”和“si”进行分类。 选择这些音节是因为它们不包含语义含义，因此将对想象的语音进行分类，而不是对想象的语音产生的语义贡献。 分类：使用人工神经网络，我们的模型能够成功地从 EEG 数据中对音节对进行分类，准确率超过 90%。 版权归团队成员所有。