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 2019-06-18 11:15
ニューラルネットワークによる単一試行脳波信号を用いた音声文中の統語誤り検出
本村駿乃介田中宏季中村 哲奈良先端大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 本研究では,文中の統語誤りを検出するため,脳波信号を用いたニューラルネットワークモデルによる手法を提案する.文の理解において統語処理が脳波信号に反映することにより,統語誤りを含んだ文に対してP600と呼ばれる事象関連電位が確認されている.しかし,脳波信号中の統語処理を反映した信号のSN比は小さく,単一試行の脳波で統語誤りの検出について報告は少ない.我々は単一試行の脳波信号から音声文中の統語誤り単語を含む文を検出における,Stacked autoencoder (SAE) とLong-short term memory (LSTM)を用いた手法を評価した.18名の実験協力者が一部の文に統語誤り単語を含む文を音声で聞き,その文の正誤をキーボードのボタンにより応答を行い,その聴取時の脳波信号を収録した.統語誤りに対する脳波信号の分類についてSAEとLSTMを評価するため,既存手法であるSupport vector machine(SVM)と比較を行った.実験の結果,LSTMによる手法が61.3%の分類精度で,SAEの58.3%とSVMの58.4%と比較してより良い精度を得られることを示した. 
(英) In this paper we propose a method with neural networks for detecting syntactic anomalies in sentences using electroencephalogram (EEG) signals. To the best of our knowledge, there have been few studies for detecting syntactic anomalies from single-trial EEG signals. Eighteen participants listened to sentences, some of which included syntactically anomalous words, and answered the correctness of the sentences by pressing a button. During this procedure, we recorded EEG signals of the participants. We evaluated Stacked autoencoders (SAE) and Long-short term memory (LSTM) and a baseline model, Support vector machine (SVM), for classifying EEG signals with respect to syntactic anomalies.
キーワード (和) 脳波(EEG) / 事象関連電位(ERPs) / P600 / Stacked Autoencoders / Long-Short Term Memory / / /  
(英) Electroencephalogram (EEG) / event-related potentials (ERPs) / P600 / Stacked Autoencoders / Long-Short Term Memory / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 88, NC2019-15, pp. 63-68, 2019年6月.
資料番号 NC2019-15 
発行日 2019-06-10 (NC, IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NC IBISML IPSJ-MPS IPSJ-BIO  
開催期間 2019-06-17 - 2019-06-19 
開催地(和) 沖縄科学技術大学院大学 
開催地(英) Okinawa Institute of Science and Technology 
テーマ(和) NC、機械学習によるバイオデータマイニング、一般 
テーマ(英) Neurocomputing, Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2019-06-NC-IBISML-MPS-BIO 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ニューラルネットワークによる単一試行脳波信号を用いた音声文中の統語誤り検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Detection of Syntactic Anomalies in Spoken Sentences from Single-trial EEG Signals with Neural Networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 脳波(EEG) / Electroencephalogram (EEG)  
キーワード(2)(和/英) 事象関連電位(ERPs) / event-related potentials (ERPs)  
キーワード(3)(和/英) P600 / P600  
キーワード(4)(和/英) Stacked Autoencoders / Stacked Autoencoders  
キーワード(5)(和/英) Long-Short Term Memory / Long-Short Term Memory  
キーワード(6)(和/英) /  
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) 本村 駿乃介 / Shunnosuke Motomura / モトムラ シュンノスケ
第1著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 田中 宏季 / Hiroki Tanaka / タナカ ヒロキ
第2著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 哲 / Satoshi Nakamura / ナカムラ サトシ
第3著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
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 2019-06-18 11:15:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NC 
資料番号 IEICE-NC2019-15,IEICE-IBISML2019-13 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.88(NC), no.89(IBISML) 
ページ範囲 pp.63-68(NC), pp.85-90(IBISML) 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NC-2019-06-10,IEICE-IBISML-2019-06-10 


[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