講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-10-27 09:00
音声想起脳波からの言語表象抽出と音節認識 ○深井健大郎・大村英史・桂田浩一(東京理科大)・平田里佳・入部百合絵(愛知県立大)・付 明川・田口 亮(名工大)・新田恒雄(早大/豊橋技科大) SP2019-28 WIT2019-27 |
抄録 |
(和) |
音声想起時脳波(EEG)から言語情報を抽出して識別するBCIの基礎技術の研究が始まっている.音声言語の識別研究の中でも特に,音声想起時の脳波を用いる研究はBCI技術の発展に大きく貢献することが期待されているが,想起時脳波から音節を抽出する決定的な手法は,これまで提案されていない.本報告では,脳波中の線パワースペクトル分布が言語表象であるとする仮定を立て,音声想起時脳波から線パワースペクトル特徴量を抽出すると共に,音節セグメントに対して目視によるラベリングを行い,この結果を用いて部分空間法に基づく音節認識評価実験を実施し,線パワースペクトル特徴量と目視ラベリングの有効性を示す. |
(英) |
Speech imagery recognition from Electroencephalogram (EEG) is one of the challenging technologies for non-invasive brain-computer-interface (BCI). In this report we regard the linguistic representation as the difference of line power-spectra of syllables observed at Broker area and develop the method for extracting line power-spectra in EEG signal. Then, seventeen syllables appeared in ten Japanese digits are extracted from continuously imagined speech by hand-labelling and evaluated. Experimental results for syllable recognition based on Subspace Method are described. |
キーワード |
(和) |
BCI / EEG信号 / 音声想起 / 言語表象 / 音節ラベリング / 音節認識 / / |
(英) |
BCI / EEG signal / speech imagery / linguistic representation / syllable labelling / syllable recognition / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 250, SP2019-28, pp. 63-68, 2019年10月. |
資料番号 |
SP2019-28 |
発行日 |
2019-10-19 (SP, WIT) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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