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

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)

17:40 〜 18:00

[2G6-OS-18b-02] 脳波(EEG)における音声想起区間と無想起区間の分類

〇鈴木 大裕1、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、無想起

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.現在の識別手法は,想起内容を識別するために想起区間を知る必要がある.しかし,取得した脳波(Electroencephalogram; EEG)データから想起区間を特定することは困難であり,音声想起(speech-imagery)の実験では,「無想起区間を含んだデータ」,または「目視による音節ラベリングを行ったデータ」に対する識別という形を取ることが多い.目視による音節ラベリングは,音声想起区間のみを識別に用いることができるが,この過程の自動化は実現していない.本報告では,音声想起区間を自動検出することを目的として,利用者への負担が少ない非侵襲的な方法で,頭皮から脳波信号を取得し,音声想起区間と無想起区間の自動分類を行った.音節ラベルのついた音声想起データと無想起データから複素ケプストラムを特徴量として抽出し,10分割交差検証(被検者1名の各100サンプル区間を使用)で分類・評価を行った結果について報告する.

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