Доклад посвящен опыту применения нейрокомпьютерного интерфейса Emotiv EPOC в лингвистических, в частности, фонетических исследованиях. Устройство EPOC позволяет проводить исследования когнитивных процессов в психике испытуемых в различных функциональных состояниях. Так, в ходе исследований изучаются регистрируемые изменения электрической активности головного мозга при предъявлении стимулов, содержащих фоносемантическую информацию, с использованием как стандартизованных стимульных материалов и процедур, так и собственных разработанных приложений. Другим методом исследования речевого поведения людей с помощью Emotiv EPOC стал анализ изменений компонентов вызванных потенциалов при предъявлении быстрых серийных визуальных нейтральных и эмоциогенных стимулов, включая стимулы, относящиеся к разным языковым категориям (например, относящиеся к различным частям речи или к разным семантическим полям). Вызванный потенциал (ВП) — это электрическая реакция мозга на внешний раздражитель. Для получения визуальных стимулов используется программное обеспечение OpenVibe, имеющее встроенную поддержку Emotiv EPOC и предназначенное для проведения экспериментов с вызванными потенциалами P300, которые возникают в модели направленного внимания при выполнении когнитивной задачи и зависят исключительно от внимания испытуемого. Целью одного из экспериментов было выяснить, каким образом полученные на Emotiv EPOC данные можно использовать для распознавания визуальной фиксации языковых знаков. Перед началом эксперимента была осуществлена настройка нейрокомпьютерного интерфейса Emotiv EPOC для повышения качества детектирования актуальных сигналов головного мозга. После проверки качества связи была проведена тренировка детектора Р300 с помощью набора стандартных модулей, включающих символы латиницы; оценка точности работы обученного классификатора составила 70,87%. На следующем этапе было проведено обучение детектора Р300 по аналогичной схеме с использованием символов родного для испытуемого алфавита (кириллицы); в результате была получена более высокая оценка точности работы модифицированного обученного классификатора — 83,46%. Это показывает, что степень обучения детектора Р300 зависит от степени узнаваемости предлагаемого стимула и, следовательно, от его частотности в опыте испытуемого. Полученные результаты показывают, что использование нейрокомпьютерного интерфейса Emotiv EPOC в научных целях является перспективным и может быть востребовано для проведения лингвистических исследований, некритичных к качеству сигнала.