2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[1O5-GS-7] 画像音声メディア処理

2023年6月6日(火) 17:00 〜 19:00 O会場 (会議室 E1+E2)

座長:真矢 滋(東芝) [現地]

18:40 〜 19:00

[1O5-GS-7-06] 日本語音声想起時のEEG信号を用いた単語中のアクセント識別

福田 拓朗1、澤田 隼1、大村 英史1、〇桂田 浩一1、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)

[[オンライン]]

キーワード:EEG、音声想起、アクセント識別、CNN

音声想起 (speech-imagery) 時の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,音声想起における音高アクセントの特徴抽出を試みた報告は少ない.本研究ではまず,非侵襲的な方法で測定した日本語音声想起時の脳波 (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た後,目視による音節ラベリングを行い単語中の単音節想起区間を特定する.続いて,EEG信号から振幅スペクトラムと位相スペクトラムを計算した後,複素ケプストラムを求めて特徴量とする.最後に,部分空間法とCNN (Convolutional Neural Network) を用いた5分割交差検証に基づきアクセント識別実験を行い,CNNを用いた識別実験において高い正解率が得られることを示す.

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