2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)

講演情報

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)

18:00 〜 18:20

[2G6-OS-18b-03] 音節列想起時EEGを用いた音節の高低アクセント識別

〇福田 拓朗1、澤田 隼1、大村 英史1、桂田 浩一1、山尾 元陽2、入部 百合絵2、田口 亮3、新田 恒雄4 (1. 東京理科大学、2. 愛知県立大学、3. 名古屋工業大学、4. 豊橋技術科学大学)

キーワード:EEG、音声想起、アクセント識別

音声想起(speech-imagery)時における脳波から想起内容を解析するBCI(Brain Computer Interface)の研究が盛んに行われている。しかし、想起音声の言語特徴量である音高アクセントに着目した研究報告は少ない。本報告では、まず非侵襲的な方法で測定した脳波(Electroencephalogram; EEG)信号について,電極に対するプーリング処理から線スペクトルパターンを得て,目視による音節ラベリングを行い、音節想起区間を特定する。続いて,音節想起時EEG信号から振幅スペクトラムを計算した後,複素ケプストラムを求め,学習データからアクセント別に固有空間を設計する。最後に5分割交差検証により,部分空間法,およびテンソル積を用いた混合類似度によりアクセント識別実験を行った結果を報告する。

講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。

パスワード