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講演抄録/キーワード
講演名 2019-10-27 09:20
音声想起時脳波の単語尤度ベクトルを用いた単語認識
平田里佳入部百合絵愛知県立大)・深井健大郎桂田浩一東京理科大)・新田恒雄早大/豊橋技科大SP2019-29 WIT2019-28
抄録 (和) 近年,BCI(Brain Computer Interface)の研究が盛んに行われているが,音声想起の認識に関する効果的な方法は確立していない.本報告では,利用者への負担が少ない非侵襲的な方法によって取得できる脳波信号を用いて10数字の単語認識を行った.収録した脳波データに含まれるノイズを除去後に,LPAによって振幅スペクトルを求めることで線スペクトル特徴を抽出した.次に,線スペクトル特徴をもとに単語尤度ベクトルを算出し,線スペクトルと単語尤度ベクトルを組み合わせた特徴に加え,線スペクトルのみ,単語尤度ベクトルのみによる特徴パターンを入力とした機械学習により10数字の単語認識の比較実験を行った.その結果,単語尤度ベクトルを特徴量として識別した場合の正解率が最も高いことが明らかになった. 
(英) Previous research suggests that humans manipulate the machine using their electroencephalogram called BCI (Brain Computer Interface). However, there are not existed effective methods for speech imagery recognition. In this report, we performed word recognition of 10 numbers using speech-imagery EEG signals that could be measured through a non-invasive technique to reduce user’s burden. After removing the noise contained in EEG signals, line spectra feature was extracted from the amplitude spectra obtained by LPA. Next, word likelihood vector was calculated based on line spectra feature. We carried out the word recognition experiment of 10 numbers using one or the other or both of line spectra and word likelihood vector to clear the effective features. As a result, it was clarified that the likelihood vector based method got the highest accuracy in all features.
キーワード (和) 想起時脳波 / 単語認識 / 尤度ベクトル / / / / /  
(英) Speech-imagery EEG / Word recognition / Likelihood vector / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 250, SP2019-29, pp. 69-73, 2019年10月.
資料番号 SP2019-29 
発行日 2019-10-19 (SP, WIT) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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PDFダウンロード SP2019-29 WIT2019-28

研究会情報
研究会 WIT SP  
開催期間 2019-10-26 - 2019-10-27 
開催地(和) 第一工業大学 4号館1階大会議室 
開催地(英) Daiichi Institute of Technology 
テーマ(和) 音声と福祉情報工学,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SP 
会議コード 2019-10-WIT-SP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 音声想起時脳波の単語尤度ベクトルを用いた単語認識 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Word Recognition using word likelihood vector from speech-imagery EEG 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 想起時脳波 / Speech-imagery EEG  
キーワード(2)(和/英) 単語認識 / Word recognition  
キーワード(3)(和/英) 尤度ベクトル / Likelihood vector  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 平田 里佳 / Satoka Hirata / ヒラタ サトカ
第1著者 所属(和/英) 愛知県立大学 (略称: 愛知県立大)
Aichi Prefectual University (略称: Aichi Prefectual Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 入部 百合絵 / Yurie Iribe / イリベ ユリエ
第2著者 所属(和/英) 愛知県立大学 (略称: 愛知県立大)
Aichi Prefectual University (略称: Aichi Prefectual Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 深井 健大郎 / Kentaro Fukai / フカイ ケンタロウ
第3著者 所属(和/英) 東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: Tokyo Univ. of Science)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 桂田 浩一 / Kouichi Katsurada / カツラダ コウイチ
第4著者 所属(和/英) 東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: Tokyo Univ. of Science)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 新田 恒雄 / Tsuneo Nitta / ニッタ ツネオ
第5著者 所属(和/英) 早稲田大学/豊橋技術科学大学 (略称: 早大/豊橋技科大)
Waseda University/Toyohashi University of Technology (略称: Waseda Univ./Toyohashi Univ. of Tech.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-10-27 09:20:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 SP 
資料番号 SP2019-29, WIT2019-28 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.250(SP), no.251(WIT) 
ページ範囲 pp.69-73 
ページ数
発行日 2019-10-19 (SP, WIT) 


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