電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ/通ソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2014-03-18 15:00
サイレントスピーチBCI ~ 子音識別への拡張 ~
山口ひろみ山口彩夏山﨑敏正九工大)・福住伸一NEC
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 本研究の目的は、単一試行脳波と音声信号を利用したSSBCI(サイレントスピーチBrain-Computer Interface)において、母音識別に注目した我々の研究を発展させ、子音の識別を可能にすることである。まず、季節の発話時もしくはサイレントスピーチ時の音声データと13 ch脳波を計測した。音声信号と、ダイポールがブローカ野に推定された脳波成分の関係をKalman filterで表現した後、HMMを利用して音声信号と子音/母音の関連付けを行った。次に、SS時の脳波からKalman filterで音声信号を推定し、HMMに入力することでサイレントスピーチの内容を予測した。その結果、HMMで出力する対数尤度を比較することで、子音を含めた判別が可能であることがわかった。 
(英) This study will address itself to a generalization of our previous SSBCI (silent speech Brain-Computer Interface), which had been constructed in terms of vowel recognitions, to consonant recognition. In our experiment, a subject was requested to speak each season (spring, summer, autumn and winter) in Japanese or to silently speak. And we simultaneously measured speech signal, EMG (electromyogram) and 13-ch EEGs. First, using a Kalman filter, we described the relationship between spectrograms of the speech signals and EEGs whose dipole solutions were localized to the Broca’s area. The spectrograms were transformed into vowel and/or consonant sequences, and these relationships were learned by Hidden Markov Model (HMM) with Gaussian mixture densities. Next, we predicted spectrograms for the SS task from the Kalman filter. By were inputting the spectrograms to the HMM, which "season" was silently spoken was successfully determined by the maximal log-likelihood among each HMM output.
キーワード (和) BCI / サイレントスピーチ / ICA / ダイポール推定 / Kalman filter / HMM / /  
(英) BCI / silent speech / ICA / ECDL / Kalman filter / HMM / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 499, MBE2013-144, pp. 163-166, 2014年3月.
資料番号 MBE2013-144 
発行日 2014-03-10 (MBE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NC MBE  
開催期間 2014-03-17 - 2014-03-18 
開催地(和) 玉川大学 
開催地(英) Tamagawa University 
テーマ(和) ME,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MBE 
会議コード 2014-03-NC-MBE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) サイレントスピーチBCI 
サブタイトル(和) 子音識別への拡張 
タイトル(英) Silent Speech BCI 
サブタイトル(英) Generalization to consonant recognition 
キーワード(1)(和/英) BCI / BCI  
キーワード(2)(和/英) サイレントスピーチ / silent speech  
キーワード(3)(和/英) ICA / ICA  
キーワード(4)(和/英) ダイポール推定 / ECDL  
キーワード(5)(和/英) Kalman filter / Kalman filter  
キーワード(6)(和/英) HMM / HMM  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 山口 ひろみ / Hiromi Yamaguchi / ヤマグチ ヒロミ
第1著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: Kyushu Inst. of Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山口 彩夏 / Ayaka Yamaguchi / ヤマグチ アヤカ
第2著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: Kyushu Inst. of Tech.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 山﨑 敏正 / Toshimasa Yamazaki / ヤマザキ トシマサ
第3著者 所属(和/英) 九州工業大学 (略称: 九工大)
Kyushu Institute of Technology (略称: Kyushu Inst. of Tech.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 福住 伸一 / Shin'ichi Fukuzumi / フクズミ シンイチ
第4著者 所属(和/英) 日本電気株式会社 (略称: NEC)
NEC Corporation (略称: NEC)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2014-03-18 15:00:00 
発表時間 20 
申込先研究会 MBE 
資料番号 IEICE-MBE2013-144 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.499 
ページ範囲 pp.163-166 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-MBE-2014-03-10 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会