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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-03 11:40 深層学習による脳波からの想像リズムとその活動領域の推定 ○吉村直己・田中聡久（東京農工大）  EA2020-63 SIP2020-94 SP2020-28 |
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| 抄録 | （和） | リズムは音楽を構成する要素の一つであり，リズムの知覚や想像が脳波に現れることがわかっている．特に，等間隔のリズム（等時性リズム）の想像は周波数解析を適用することで脳波から観測できることが報告されている．しかし，間隔が一定でない非等時性リズムに関しては，周波数解析を適用できない．そこで本研究では，非等時性リズムの想像を脳波からデコードするために，畳み込みニューラルネットワークを用いる方法を提案する．実験では，非等時性リズムを想像しているときの脳波を記録した．リズム想像にはタイミングを視覚的に指示する場合と，何も指示しない場合の2通りのタスクを実施した．この実験で記録した脳波を入力とし，想像音の有無を出力とするニューラルネットワークを学習させた．その結果，視覚的なタイミングの呈示がない場合でも，高い精度でリズム音のタイミングを推定することができた．学習させたニューラルネットワークの重みから，リズムパターンの推定には，右側頭部の脳波が関係してることが示唆された．これらの結果は，任意のリズムパターンが脳波から検出可能であり，リズム想像に右側頭部の脳活動が関与していることを示唆している． |
| （英） | Rhythm is one element of music, and it is known that rhythm perception and imagery appear in an electroencephalogram (EEG). It has been reported that the imagery of equally spaced rhythms (isochronous rhythms) can be observed from EEG by frequency analysis. However, frequency analysis cannot be applied to non-isochronous rhythms with irregular intervals. This study proposes a method using a convolutional neural network to decode non-isochronous rhythm imagery from EEG. In the experiment, we recorded EEG when participants imagined a non-isochronous rhythm. Rhythm imagination performed two tasks: one in which the imagination's timing was visually indicated and the other in which no instruction was given. We trained a neural network that inputs EEG and outputs the presence or absence of imaginary sounds. As a result, even when there was no visual timing, the rhythm sound's timing could be estimated with high accuracy. From the weight of the trained neural network, it was suggested that EEG of the right temporal region is involved in the estimation of the rhythm pattern. These results suggest that any rhythm pattern can be detected from EEG and that the right temporal region's brain activity is involved in rhythm imagination. | |
| キーワード | （和） | リズム想像 / 脳波 / 事象関連電位 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | Rhythm Imagery / Electroencephalogram / Event Related Potential / Convolutional Neural Network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 398, SIP2020-94, pp. 21-26, 2021年3月. | |
| 資料番号 | SIP2020-94 | |
| 発行日 | 2021-02-24 (EA, SIP, SP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EA2020-63 SIP2020-94 SP2020-28 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA US SP SIP IPSJ-SLP |
| 開催期間 | 2021-03-03 - 2021-03-04 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 音声,応用／電気音響,信号処理，超音波，一般 |
| テーマ（英） | Speech, Engineering/Electro Acoustics, Signal Processing, Ultrasonics, and Related Topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2021-03-EA-US-SP-SIP-SLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習による脳波からの想像リズムとその活動領域の推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation of Imagined Rhythm and Its Active Area from Electroencephalogram Using Deep Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | リズム想像 / Rhythm Imagery |
| キーワード(2)（和/英） | 脳波 / Electroencephalogram |
| キーワード(3)（和/英） | 事象関連電位 / Event Related Potential |
| キーワード(4)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 吉村 直己 / Naoki Yoshimura / ヨシムラ ナオキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 聡久 / Toshihisa Tanaka / タナカ トシヒサ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-03 11:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | EA2020-63, SIP2020-94, SP2020-28 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.397(EA), no.398(SIP), no.399(SP) |
| ページ範囲 | pp.21-26 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-24 (EA, SIP, SP) |
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