2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

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[3P3-OS-20] 脳波から音声言語情報を抽出・識別する

2019年6月6日(木) 13:50 〜 15:30 P会場 (1F 展示ホール左奥)

新田 恒雄(早稲田大学/豊橋技術科学大学)、桂田 浩一(東京理科大学)、入部 百合絵(愛知県立大学)、田口 亮(名古屋工業大学)

14:50 〜 15:10

[3P3-OS-20-04] 音声想起時脳波中の音節識別について

〇深井 健大郎1、大村 英史1、桂田 浩一1、新田 恒雄2,3 (1. 東京理科大学、2. 早稲田大学、3. 豊橋技術科学大学)

キーワード:脳波からの音節識別

脳内の音声言語を抽出して識別するBCIの基礎技術の研究が始まっている.音声言語の識別研究の中でも特に,音声想起時の脳波を用いる研究はBCI技術の発展に大きく貢献することが期待されているが,現状では想起時脳波内の音節抽出の決定的な手法は存在しない.本報告では,音声想起時脳波から線スペクトル特徴量を抽出し,音節セグメント毎に目視ラベリングをしたデータを対象に音節の識別を行うことで,線スペクトル特徴及び目視ラベリングを用いることの有効性を示す.部分空間法を用いた音節認識の結果,チャンスレートを2倍程度上回る結果を得ることができた.