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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-01-30 10:20 単一の錐体細胞モデルを用いた発話認識 ○深水智史・立野勝巳（九工大）  NLP2025-117 MBE2025-57 NC2025-79 |
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| 抄録 | （和） | どれだけの情報が単一の神経細胞に符号化され，情報処理に活用されているのだろうか?我々は物理リザバーコンピューティングの枠組みを用いてデコーダの構築手法を提案する．実験データに即して構築された海馬CA1錐体細胞のマルチコンパートメントモデルをリザバー層に用いて，ベンチマークタスクとして発話認識を行った．樹状突起に分散して配置されたシナプスの発火率に符号化された時系列の情報は，錐体細胞モデルの細胞内カルシウム動態を介して読み出すことでその分類を行えることを示した． |
| （英） | How rich information is encoded and utilized for brain computation within a single neuron dynamically? We propose a novel method for constructing a decoder using the framework of physical reservoir computing. In this study, we performed a speech recognition task using a multi-compartmental model of a hippocampal CA1 pyramidal cell as a reservoir layer. The audio waveform was encoded in the activity of synapses randomly distributed along the dendrite. Results showed that intracellular calcium dynamics driven by synaptic activity can be harnessed for label prediction. |
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| キーワード | （和） | 神経デコーディング / 物理リザバーコンピューティング / マルチコンパートメントモデル / 発話数字認識 / / / / |
| （英） | Neural decoding / Physical reservoir computing / Multi-compartment model / Spoken digit recognition / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 344, NLP2025-117, pp. 151-156, 2026年1月. | |
| 資料番号 | NLP2025-117 | |
| 発行日 | 2026-01-21 (NLP, MBE, NC) | |
| 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 | NLP2025-117 MBE2025-57 NC2025-79 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE NLP IEE-MBE |
| 開催期間 | 2026-01-28 - 2026-01-30 |
| 開催地（和） | 九州工業大学 若松キャンパス |
| 開催地（英） | Kyushu Institute of Technology, Wakamatsu Campus |
| テーマ（和） | NC, NLP, ME，一般 |
| テーマ（英） | NC, NLP, ME, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2026-01-NC-MBE-NLP-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 単一の錐体細胞モデルを用いた発話認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Speech recognition with a single pyramidal cell model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 神経デコーディング / Neural decoding |
| キーワード(2)（和/英） | 物理リザバーコンピューティング / Physical reservoir computing |
| キーワード(3)（和/英） | マルチコンパートメントモデル / Multi-compartment model |
| キーワード(4)（和/英） | 発話数字認識 / Spoken digit recognition |
| 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） | 深水 智史 / Satoshi Fukami / フカミ サトシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 立野 勝巳 / Katsumi Tateno / タテノ カツミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-30 10:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2025-117, MBE2025-57, NC2025-79 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.344(NLP), no.345(MBE), no.346(NC) |
| ページ範囲 | pp.151-156 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-01-21 (NLP, MBE, NC) |
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