听觉注意脑机制及应用研究

发布时间：2024-07-01 22:19

　　听觉注意是听觉系统得以正常工作的关键,听觉注意的研究使得人们对听觉系统有了进一步的认识,理解听觉注意机制在现实应用中具有重要的意义。脑电信号包含丰富的生理信息,且具有廉价,高时间分辨率等特点,将脑电技术应用于大脑分析已经较为普遍。本文,基于脑电图,研究了听觉追踪注意状态的分类方法,探索了听觉注意时空机制,构建了基于听觉注意的脑机接口。详细研究的内容有以下三个方面:第一、听觉追踪注意状态的分类研究。神经响应和语音刺激之间相关性的强弱跟听觉注意状态的好坏有直接关系。基于此,提出了一种以源空间特征图像为输入的新型卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型,对在鸡尾酒会环境中的听觉追踪注意状态进行了分类。首先,基于加权最小范数估计和节律熵,构建了源空间特征图像并将其作为分类特征。然后,搭建了具有3个卷积层的CNN分类模型,该模型的分类精度达到了80.4%。同其它特征输入方法相比,源空间特征图像获得了最优的分类结果,结果具有显著性。第二、听觉注意的时空机制探究。注意力在听觉系统排除干扰,加工特定信息的过程中起着关键的作用,听觉注意时的激活区域及激活时间...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1语音刺激示例

重庆邮电大学硕士学位论文第2章听觉追踪注意状态的分类研究11在想去“红”“2”点。语音刺激包含两种代号（麻雀和云雀），三种颜色（红色、绿色和蓝色）和三种数字(2、5和7)，所有刺激材料均由中文朗读。实验流程如下：实验前，被试在单语音刺激环境下接受训练，直到他们能够正确响应所听到的....

图2.2源空间特征图转换流程图

重庆邮电大学硕士学位论文第2章听觉追踪注意状态的分类研究13其中，表示采样点的数量，()表示大脑皮层的活动。=1,2,3,代表三种节律。表示偶极子，型节律的归一化。表示偶极子的节律熵。ROI选择：根据以前的研究，颞叶和额叶参与了听觉注意[56]。颞叶区与听觉信息处理有关，额叶区与....

图2.33L-CNN模型

重庆邮电大学硕士学位论文第2章听觉追踪注意状态的分类研究dropout层。第三个池化层之后是一个128维的全连接层，同样在全连接层之后连接一个概率为0.5的Dropout层。最后一层是输出层，即一个大小为1×....

图2.4第一个卷积层的特征图可视化

重庆邮电大学硕士学位论文第2章听觉追踪注意状态的分类研究182.5.2特征图可视化浅层的卷积层通常学习简单的如边缘和颜色特征[63]。图2.4显示了所有被试的正负样本在第一个卷积层的特征图的宏平均。图2.4包含每类样本的8个卷积核对应的特征图。图2.4第一个卷积层的特征图可视化注....

本文编号：3999269