2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

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オーガナイズドセッション » OS-15 脳波から音声言語情報を抽出・識別する

[4L3-OS-15] 脳波から音声言語情報を抽出・識別する

2020年6月12日(金) 14:00 〜 15:40 L会場 (jsai2020online-12)

新田 恒雄(早稲田大学)、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)

15:20 〜 15:40

[4L3-OS-15-05] 音声想起脳波データラべリング効率化のための半自動音節アライメント

〇田口 亮1、付 明川1、新田 恒雄2,3 (1. 名古屋工業大学、2. 早稲田大学、3. 豊橋技術科学大学)

キーワード:脳波、音節ラベリング、HMM

脳波(Electroencephalogram :EEG)は,非侵襲で比較的安価に計測可能な脳信号であり,医療での臨床検査やリハビリテーションなどで利用されている.さらに近年では,想起した言語情報を脳波からデコードする研究が始まっている.脳波から言語情報をデコードするには,想起した音節系列と脳波の特徴系列間の対応をコンピュータに学習させる必要がある.これまで我々は,脳波データに対し音節ラべルを効率的に付与するツールの開発を進めてきた.本報告では,ラベリングの試行錯誤をより効率化するための半自動音節アライメントを用いたラベリング支援機能の提案と評価について述べる.

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