講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-12-17 10:15
サイレントスピーチBCI ~ 実用化課題の検討 ~ ○廣瀬 瞬(九工大)・山口ひろみ(NEC)・伊東 崇・山﨑敏正(九工大)・福住伸一(NEC)・山ノ井高洋(北海学園大) 技報オンラインサービス実施中(通ソ/ISS/ESS/エレソのみ) |
抄録 |
(和) |
我々は単一試行脳波に基づいたsilent speech BCI(SSBCI)を開発している。このSSBCIのアルゴリズムは、(1)単語を発話またはSSした際の脳波に対して、独立成分分析とダイポール推定を行いブローカ野(BA)に推定された独立成分(IC)を抽出する, (2)音声信号のスペクトログラム(F1,F2)と発話時の脳波の関係をKalman filter(KF)で表現する, (3)SS時の脳波をKFに代入することでSS時の音声信号スペクトログラムを推定する, (4)学習後のHMMに、推定されたスペクトログラムを代入することで算出される対数尤度値の大小比較どのサイレントシーズンか識別する、から構成される。その結果、識別成功率は、「はる」と「なつ」でそれぞれ39%と83%であった。また、SS時の脳波が不明な場合、識別成功率は、「はる」と「なつ」それぞれ25%と47%であった。音声信号データベースを利用した1文字ひらがなHMMでは、文字毎の識別成功率は、/ha/と/ru/がそれぞれ0%と60%、/na/と/tsu/がそれぞれ88%と13%となった。更に、BA-ICをγ波帯域に制限した場合、その識別率は劇的に向上した。実用化に向けて、音声データベースの活用、ICの帯域制限は有効であると推察された。 |
(英) |
We have developed single-trial-EEG-based silent speech BCI (SSBCI) using speech signals. Our algorithm consisted of (1) extraction of independent components (ICs) whose dipole solutions were located at the Broca’s area by applying ICA and equivalent current dipole source localization (ECDL) to EEGs during actual or silent word speeches, (2) description of the relationship between spectrograms of speech signals and the EEGs during the actual speeches by Kalman filters, (3) estimation of SS spectrograms by inputting the EEGs during the silent speeches to the Kalman filters, and (4) recognition of silent words by comparing log-likelihood values of Hidden Markov Models (HMMs) that the estimated spectrograms were inputted to. The accuracy of “haru”- and “natsu”-HMMs was 39 % and 83 %, respectively. Unknown that which silent season EEGs were recorded during, the accuracy was 25 % and 47 %, respectively. Using the speech signal database, the one-hiragana-character-HMM yielded the accuracy of 0 % and 60 % for /ha/ and /ru/, respectively, and that of 88 % and 13 % for /na/ and /tsu/, respectively. Moreover, for the HMM with only gamma bands of the BA-ICs, the accuracy was drastically improved. |
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 |
資料番号 |
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発行日 |
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ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
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