2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[3J1-GS-1] 基礎・理論

2023年6月8日(木) 09:00 〜 10:40 J会場 (中会議室 B3)

座長:戸田 浩之(横浜市立大学) [現地]

09:40 〜 10:00

[3J1-GS-1-03] 音声想起時EEG信号から言語表象を抽出する

〇新田 恒雄1、堀川 順正1、福田 拓朗2、桂田 浩一2、鈴木 大祐3、入部 百合絵3、田口 亮4、篠原 修二5、河合 剛6 (1. 豊橋技術科学大学、2. 東京理科大学、3. 愛知県立大学、4. 名古屋工業大学、5. 東京電機大学、6. 東京外国語大学)

キーワード:脳コンピュータインタフェース、脳波、言語表象

音声想起 (speech-imagery) 時脳波から音声言語情報へのdecodingは究極のHIと考えられる.最大の課題は,脳における言語表象(考えている際の脳内信号表現)が不明なことであろう.本研究ではまず,音声想起時の脳波 (Electroencephalogram; EEG) について,電極プーリング処理から線スペクトルパターンを得た後,目視による音節ラベリングを行い,単語(文)中の単音節想起区間を特定する.続いて,脳波の生成モデルを分析モデルに含む「合成による分析(Analysis-by-Synthesis; AbS)」に基づき,21電極毎のLPAスペクトラムを求める(LPA: Linear Predictive Analysis 線形予測分析).報告では,繰り返し学習のサイクルを通して,単音節から母音,および子音言語表象を抽出し,母音固有空間・子音固有空間を求めると共に,音素表象間の関係を明らかにする.

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