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申请/专利权人：南通理工学院
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的聋哑人脑电信号智能交互方法，涉及计算机序列数据领域，包括以下步骤：S1：根据条件选择初始化模型；S2：迁移学习并训练，进而实现针对使用者的特定性优化，最后减少误差；S3：验证模型，并设置误差率，若是低于误差率，则模型最终通过验证，投入使用，若是高于误差率，则需重新进行训练。本发明旨在通过深度学习的强大的序列数据学习能力，解决当前聋哑人交流不便的情况。本方法采用大量的脑电数据结合语义信息进行的标注，进行了大量的训练，实现了脑电数据转为自然语言的过程即语音数据，本方法可广泛在聋哑人的沟通交流领域，促进聋哑人与正常人之间的沟通交流。
主权项：1.一种基于深度学习的聋哑人脑电信号智能交互方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据条件选择初始化模型；S2：迁移学习并训练，进而实现针对使用者的特定性优化，最后减少误差。S3：验证模型，并设置误差率，若是低于误差率，则模型最终通过验证，投入使用，若是高于误差率，则需重新进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通理工学院 一种基于深度学习的聋哑人脑电信号智能交互方法
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