2025年度 人工知能学会全国大会(第39回)

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[2Win5] ポスターセッション2

2025年5月28日(水) 15:30 〜 17:30 W会場 (イベントホールD-E)

[2Win5-22] 脳波中の母音音声想起信号の高精度認識

〇髙島 祥汰1、田中 遼也1、鈴木 裕毅1、篠原 修二1、田口 亮2、入部 百合絵3、新田 恒雄4 (1.東京電機大学、2.名古屋工業大学、3.愛知県立大学、4.豊橋技術科学大学)

キーワード:脳科学、BCI

音声想起時の脳波(EEG信号)から想起内容を識別し、想起された言語表象を検出する研究が進展している.我々は,被験者5名から得られた音声想起時の脳波(Electroencephalogram; EEG)信号から線スペクトルを抽出し,目視ラベリングによって得られた母音部分(a,i,u,e,o)のデータを用いて交差検証(cross validation)及び, 畳み込みニューラルネットワーク(CNN),多層ニューラルネットワーク(MLN)を行った.5人の被験者のデータのうち1つをテストデータ,4つを学習用データとして言語分類訓練とテストを行った結果,母音分類精度の平均は交差検証が84.1%,CNNが89.8%,MLNが91.9%を示した.

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