2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)

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オーガナイズドセッション » OS-18 脳波から音声言語情報を抽出・識別・利用する

[2G6-OS-18b] 脳波から音声言語情報を抽出・識別・利用する(2/2)

2022年6月15日(水) 17:20 〜 18:20 G会場 (Room G)

オーガナイザ:新田 恒雄(豊橋技術科学大学)[現地]、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)、篠原 修二(東京大学)

17:20 〜 17:40

[2G6-OS-18b-01] 音声想起時脳波(EEG)の音素認識に関する検討

〇山尾 元陽1、入部 百合絵1、田口 亮2、桂田 浩一3、新田 恒雄4 (1. 愛知県立大学、2. 名古屋工業大学、3. 東京理科大学、4. 豊橋技術科学大学)

キーワード: BCI、EEG信号、音声想起、言語表象、音素認識

音声想起時脳波から想起内容を識別するBCI(Brain Computer Interface)の基礎研究が始まっている.報告者らは,利用者への負担が少ない非侵襲的な方法で,頭皮から脳波(Electroencephalogram; EEG)信号を取得すると共に,これまで目視ラベリングの結果を用いて日本語の短音節情報を抽出し,短音節を認識する手法を提案してきた.本報告では,音声想起(speech-imagery)時の脳活動から線形予測分析 (LPA) 処理を行うと共に,電極の空間スペクトル情報を分析する.また,分析結果をもとに,5名の被検者に対して音節ラベリングを行い,音節区間から子音と母音データ抽出した後,音素毎の固有空間を学習し,不特定被検者に対する音素認識実験を行った結果を報告する.

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