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| 講演名 | 2026-03-03 11:40 脳波に基づく両耳同音環境での聴覚的注意デコーディング ○吉野将裕・横田陽樹・原 惇也・田中雄一・東 広志（阪大）  EA2025-116 SIP2025-136 SP2025-69 |
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| 抄録 | （和） | 聴覚的注意デコーディング（AAD）は，被験者が聴取した複数話者音声のうち注意を向けた音声を，脳波（EEG）を用いて特定するタスクであり，選択的聴取メカニズムの解明やスマート補聴器，客観的聴覚評価システムの開発等，様々な応用において重要である．従来のAAD手法の多くは，左右の耳に異なる音声を提示する両耳分離（dichotic）環境を想定している．dichotic環境下では，音声に対しての注意ではなく，音源の方向情報に対する注意を手がかりとして分離を行うことができるが，このような方向的な注意に基づいた手法は話者の位置が近接したり移動したりするような「カクテルパーティ」環境では効果的でない可能性がある．本研究では，上記の課題を解決するため，両耳同音（diotic）環境におけるAAD手法を提案する．diotic環境化では，左右の耳に同一の混合音声が提示されるため，音声の方向といった空間的な手がかりに依存しない手法が求められる．提案手法では，独立した特徴抽出エンコーダを用いてEEGと音声信号を共通の潜在空間へと写像し，両特徴表現のコサイン類似度に基づき注意対象の音声を特定する．具体的には，EEGに対してBrainNetworkアーキテクチャを適用し，音声に対しては事前学習済みモデルであるwav2vec 2.0によって特徴表現を生成したのち，2層の1D-CNNを用いた．実データを用いた実験において，提案手法の精度は72.70%となり，これは方向的な注意に基づいたAAD手法よりも22.58%高い結果となったので報告する． |
| （英） | Auditory attention decoding (AAD) identifies the attended speech stream in multi-speaker environments by decoding brain signals such as electroencephalography (EEG). This technology is essential for realizing smart hearing aids that address the cocktail party problem and for facilitating objective audiometry systems. Existing AAD research mainly utilizes dichotic environments where different speech signals are presented to the left and right ears, enabling models to classify directional attention rather than speech content. However, this spatial reliance limits applicability to real-world scenarios, such as the "cocktail party" situation, where speakers overlap or move dynamically. To address this challenge, we propose an AAD framework for diotic environments where identical speech mixtures are presented to both ears, eliminating spatial cues. Our approach maps EEG and speech signals into a shared latent space using independent encoders. We extract speech features using wav2vec 2.0 and encode them with a 2-layer 1D convolutional neural network (CNN), while employing the BrainNetwork architecture for EEG encoding. The model identifies the attended speech by calculating the cosine similarity between EEG and speech representations. We evaluate our method on a diotic EEG dataset and achieve 72.70% accuracy, which is 22.58% higher than the state-of-the-art direction-based AAD method. |
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| キーワード | （和） | 脳波 / 両耳同音 / 聴覚的注意デコーディング / 信号処理 / 深層学習 / / / |
| （英） | EEG / Diotic / Auditory attention decoding / Signal Processing / Deep Learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 370, SIP2025-136, pp. 259-265, 2026年3月. | |
| 資料番号 | SIP2025-136 | |
| 発行日 | 2026-02-23 (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 | EA2025-116 SIP2025-136 SP2025-69 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP EA SIP IPSJ-SLP |
| 開催期間 | 2026-03-02 - 2026-03-04 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 音声，応用／電気音響，信号処理，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2026-03-SP-EA-SIP-SLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 脳波に基づく両耳同音環境での聴覚的注意デコーディング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | EEG-based Auditory Attention Decoding in Diotic Listening Environments |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 脳波 / EEG |
| キーワード(2)（和/英） | 両耳同音 / Diotic |
| キーワード(3)（和/英） | 聴覚的注意デコーディング / Auditory attention decoding |
| キーワード(4)（和/英） | 信号処理 / Signal Processing |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| 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） | 吉野 将裕 / Masahiro Yoshino / ヨシノ マサヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横田 陽樹 / Haruki Yokota / ヨコタ ハルキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原 惇也 / Junya Hara / ハラ ジュンヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 雄一 / Yuichi Tanaka / タナカ ユウイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 東 広志 / Hiroshi Higashi / ヒガシ ヒロシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-03 11:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | EA2025-116, SIP2025-136, SP2025-69 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.369(EA), no.370(SIP), no.371(SP) |
| ページ範囲 | pp.259-265 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2026-02-23 (EA, SIP, SP) |
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