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龙图腾网获悉山西大学申请的专利一种基于说话人语音诱发的脑电信号预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115620751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211256932.3，技术领域涉及：G10L25/66；该发明授权一种基于说话人语音诱发的脑电信号预测方法是由畅江;李嘉成;徐丽云;孟林盛设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于说话人语音诱发的脑电信号预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于说话人语音诱发的脑电信号预测方法。主要解决现有语音诱发方法存在无法在实际情况中采集听者脑电信号的技术问题。本发明包括信号的预处理，映射关系建模和脑电信号预测三个步骤，其中映射关系建模包括信号编码和信号生成两部分，信号编码是采用高斯随机矩阵对说话人语音信号和听者脑电信号进行感知观测，得到对应的观测值，信号生成是采用生成对抗网络为基本模型，将语音信号的观测值作为输入，脑电信号的观测值作为目标，训练生成对抗网络，在脑电信号的预测过程中，将说话人语音作为映射关系模型的输入，生成该说话人语音诱发下的脑电信号的观测值，并对其进行重构，得到重构脑电信号，该脑电信号就是所预测的听者脑电信号。

本发明授权一种基于说话人语音诱发的脑电信号预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于说话人语音诱发的脑电信号预测方法，其特征在于，具体步骤为： 1信号的预处理 采集说话人语音诱发的听者脑电信号，并对说话人语音信号及说话人语音信号所诱发的听者脑电信号进行预处理，所述说话人语音信号的预处理是指对说话人语音信号进行时长规整和分帧处理，得到处理后的真实语音信号X1，所述时长规整是将不同时长的语音数据设置成固定时长的语音数据便于信号的分帧处理；所述听者脑电信号的预处理是指对听者脑电信号进行滤波、去伪迹、基线校正以及数据整合，得到处理后的真实脑电信号X2，所述滤波是采用傅里叶变换对脑电信号进行0.5-30Hz的滤波处理，所述去伪迹是去除眼电、心电和坏的导联信号以及无效脑电信号，所述数据整合是首先提取与说话人语音信号相对应的听者脑电信号，然后再从听者脑电信号中选择有效的电极导联数据作为目标脑电信号，最后对目标脑电信号进行时长规整和分帧处理，该操作与说话人语音信号的时长规整和分帧处理相同； 2映射关系建模 所述映射关系建模是指模拟大脑对说话人语音信号的编码过程，建立说话人语音信号与脑电信号之间的映射关系模型，所述映射关系模型包括信号编码和信号生成两部分，所述信号编码是采用随机高斯矩阵Φ对预处理后的真实语音信号X1和真实脑电信号X2进行感知观测，即将N×1维的信号在M×N维且MN的随机高斯矩阵Φ上进行感知观测，使Y＝ΦX，获得M×1维的观测值且观测值Y的维数M远小于原始信号X的维数N，得到压缩比为MN的远小于原始信号维度的语音信号的观测值Y1和脑电信号的观测值Y2，其中，脑电信号的观测值Y2是通过设置多个随机高斯矩阵Φ对脑电信号进行多次观测采样，得到相同脑电信号的多个观测值Y2；即通过设置a个不同的随机高斯矩阵Φ、a≥2，使得一个脑电信号有a个观测值，通过对b个相同脑电信号进行感知观测、b≥2，得到b×a个观测值，其中，这些相同脑电信号包括不同听者在听到相同语音时所诱发的脑电信号；所述信号生成是根据语音信号的观测值生成脑电信号的观测值，采用生成对抗网络作为信号生成的基本模型，训练语音信号的观测值Y1与脑电信号的观测值Y2之间的映射关系，将语音信号的观测值Y1作为生成对抗网络的输入，将脑电信号的观测值Y2作为生成对抗网络的目标数据，训练生成对抗网络，直到能够生成与真实脑电信号观测值具有相同分布的新的观测值，将训练好的生成对抗网络与信号编码相结合作为语音信号和脑电信号的映射关系模型，建立语音信号和脑电信号之间的映射关系； 3脑电信号预测 所述脑电信号预测是指对说话人语音信号诱发的听者脑电信号的预测，其过程首先是根据步骤2所构建的映射关系模型，输入预处理后的说话人语音信号，经过映射关系模型的信号编码和信号生成两个过程，得到语音信号的生成脑电信号的观测值Y2’，然后再对生成脑电信号的观测值Y2’进行重构，得到重构脑电信号，该重构脑电信号即为说话人语音信号诱发的听者脑电预测信号X2’。

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