最近几年,基于外部刺激的脑-机接口技术发展日益成熟,然而对于那些外部交流器官存在损伤的患者来说,外部视听刺激和反馈的作用是十分有限的,因此患者难以使用现有的基于外部刺激的脑-机接口技术来恢复与外界正常交流沟通的能力。不过,对于大多数瘫痪病人来说,其神经系统仍然是完好无损的,研究人员因此提出了基于发音想象的脑-机接口技术来帮助患者实现与外界的沟通能力。但是,由于当前不依靠外部刺激的脑-机接口技术处于起步阶段,存在着许多问题,仍需要研究人员的不懈努力。其中如何通过脑电信号解码出能够识别不同语音信号的语音感知系统就是一个很有研究意义的问题。为了识别语音信号,就需要语音感知系统可以识别不同的元音、辅音以及者声调等语言特征。对于英语等非声调语言来说,只要能够识别出不同元辅音就可以令语音感知系统具有较好的语音识别效果,但是对于汉语等声调语言来说,其韵母附加的声调信息具有辨音功能,所以其对语音的识别具有重要作用。然而现有的对于语音感知问题的研究多是探究元、辅音或者语调等因素对语音感知的影响,常常忽略声调在语音感知中的重要作用。因此本文探究了基于脑电的普通话声调发音想象多分类问题,这对于基于发音想象脑-机接口技术的语音合成系统来说具有重要意义。根据前人的研究,本文提出了一种基于发音想象的脑-机接口范式,然后通过实验比较了视觉和视听结合这两种刺激条件对基于脑电的普通话声调发音想象分类结果的影响。基于提示条件的不同,实验范式可以分为范式一（视觉刺激条件）和范式二（视听结合刺激条件）。两种实验范式均由提示阶段和想象阶段两部分组成,视觉和视听结合刺激条件只会出现在提示阶段,在想象阶段两种实验范式则完全相同。在两种刺激条件下,被试都被要求根据提示阶段的刺激在想象阶段想象对应的声调发音,同时会采集想象声调时的脑电数据来进行声调分类。本论文首先使用共空间模式算法提取不同声调的特征向量,再使用支持向量机和神经网络来实现对不同普通话声调的特征分类。实验结果表明,与视觉刺激条件相比（平均分类准确率:67.7%）,基于脑电的普通话声调发音想象任务在视听结合刺激条件下有着更好的分类准确率（平均分类准确率:80.1%）。本论文的结果表明在基于脑电的普通话声调发音想象任务中,特别是在视听结合的刺激条件下,更容易从记录的脑电数据中解码出普通话的声调信息,从而使脑-机接口系统具有更好的分类准确率。