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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-06-14 13:20 SpREAD：日本語連続音声聴取時の繰り返し測定頭皮脳波データセット ○水野友暁（電通大）・櫻井芳騎・吉村奈津江（Science Tokyo）・中鹿 亘（電通大）  SP2025-24 |
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| 抄録 | （和） | 頭皮脳波信号（Electroencephalography：EEG）から音声を合成することは、困難な課題である。その原因の一つに、データセットの不足が挙げられる。特に日本語連続音声とペアになっているデータセットはほとんど公開されていない。本研究では、公開前提で日本語連続音声聴取時のEEGを収集するためのデータセット設計と収集状況を述べ実験を行った。得られたデータを用いてTransformerベースモデルで音声復元実験を行い、話者性が近い話者に対してもわずかながらにEEGに話者差情報が含まれることを確認した一方、復元精度には限界があり音声合成の困難さが示唆された。本データセットは音声合成技術発展の基盤として貢献が期待される。 |
| （英） | Speech synthesis from electroencephalography (EEG) signals remains a challenging task, partly due to the lack of paired datasets. In particular, few publicly available EEG datasets exist that are aligned with continuous Japanese speech. In this study, we describe the design and current collection status of our publicly shareable EEG dataset recorded during continuous Japanese speech listening. We performed speech reconstruction experiments using a transformer-based model on the collected data. We observed that EEG signals retain subtle speaker-specific cues even between speakers with closely related vocal characteristics. However, reconstruction accuracy remains limited, underscoring the difficulty of EEG-based speech synthesis. We anticipate that this dataset will serve as a foundational resource for advancing EEG-driven speech synthesis technologies. | |
| キーワード | （和） | 頭皮脳波 / 音声合成 / 聴覚解読 / 深層学習 / ブレインマシンインターフェース / データセット / / |
| （英） | Electroencephalography / Speech Synthesis / Auditory Decoding / Deep Learning / Brain-Machine Interface / Dataset / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 74, SP2025-24, pp. 130-135, 2025年6月. | |
| 資料番号 | SP2025-24 | |
| 発行日 | 2025-06-06 (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 | SP2025-24 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP IPSJ-SLP IPSJ-MUS |
| 開催期間 | 2025-06-13 - 2025-06-14 |
| 開催地（和） | 早稲田大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 音学シンポジウム2025 |
| 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 | 2025-06-SP-SLP-MUS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | SpREAD：日本語連続音声聴取時の繰り返し測定頭皮脳波データセット |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | SpREAD: A dataset of Speech-evoked Repeated EEG for Auditory Decoding of continuous Japanese speech |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 頭皮脳波 / Electroencephalography |
| キーワード(2)（和/英） | 音声合成 / Speech Synthesis |
| キーワード(3)（和/英） | 聴覚解読 / Auditory Decoding |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(5)（和/英） | ブレインマシンインターフェース / Brain-Machine Interface |
| キーワード(6)（和/英） | データセット / Dataset |
| 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） | 水野 友暁 / Tomoaki Mizuno / ミズノ トモアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 櫻井 芳騎 / Yoshiki Sakurai / サクライ ヨシキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京科学大学 (略称： Science Tokyo) Institute of Science Tokyo (略称： Science Tokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉村 奈津江 / Natsue Yoshimura / ヨシムラ ナツエ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京科学大学 (略称： Science Tokyo) Institute of Science Tokyo (略称： Science Tokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中鹿 亘 / Toru Nakashika / ナカシカ トオル |
| 第4著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-06-14 13:20:00 |
| 発表時間 | 140分 |
| 申込先研究会 | SP |
| 資料番号 | SP2025-24 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.74 |
| ページ範囲 | pp.130-135 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-06-06 (SP) |
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