| 講演名 | 2019-10-27 音声想起時脳波の単語尤度ベクトルを用いた単語認識 平田 里佳(愛知県立大), 入部 百合絵(愛知県立大), 深井 健大郎(東京理科大), 桂田 浩一(東京理科大), 新田 恒雄(早大/豊橋技科大), |
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| 抄録(和) | 近年，BCI（Brain Computer Interface）の研究が盛んに行われているが，音声想起の認識に関する効果的な方法は確立していない．本報告では，利用者への負担が少ない非侵襲的な方法によって取得できる脳波信号を用いて10数字の単語認識を行った．収録した脳波データに含まれるノイズを除去後に，LPAによって振幅スペクトルを求めることで線スペクトル特徴を抽出した．次に，線スペクトル特徴をもとに単語尤度ベクトルを算出し，線スペクトルと単語尤度ベクトルを組み合わせた特徴に加え，線スペクトルのみ，単語尤度ベクトルのみによる特徴パターンを入力とした機械学習により10数字の単語認識の比較実験を行った．その結果，単語尤度ベクトルを特徴量として識別した場合の正解率が最も高いことが明らかになった． |
| 抄録(英) | Previous research suggests that humans manipulate the machine using their electroencephalogram called BCI （Brain Computer Interface）. However, there are not existed effective methods for speech imagery recognition. In this report, we performed word recognition of 10 numbers using speech-imagery EEG signals that could be measured through a non-invasive technique to reduce user’s burden. After removing the noise contained in EEG signals, line spectra feature was extracted from the amplitude spectra obtained by LPA. Next, word likelihood vector was calculated based on line spectra feature. We carried out the word recognition experiment of 10 numbers using one or the other or both of line spectra and word likelihood vector to clear the effective features. As a result, it was clarified that the likelihood vector based method got the highest accuracy in all features. |
| キーワード(和) | 想起時脳波 / 単語認識 / 尤度ベクトル |
| キーワード(英) | Speech-imagery EEG / Word recognition / Likelihood vector |
| 資料番号 | SP2019-29,WIT2019-28 |
| 発行日 | 2019-10-19 (SP, WIT) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | WIT / SP |
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| 開催期間 | 2019/10/26(から2日開催) |
| 開催地（和） | 第一工業大学 ４号館１階大会議室 |
| 開催地（英） | Daiichi Institute of Technology |
| テーマ（和） | 音声と福祉情報工学，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 若月 大輔(筑波技大) / 河井 恒(NICT) |
| 委員長氏名（英） | Daisuke Wakatsuki(Tsukuba Univ. of Tech.) / Hisashi Kawai(NICT) |
| 副委員長氏名（和） | 酒向 慎司(名工大) / 李 晃伸(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Shinji Sakou(Nagoya Inst. of Tech.) / Akinobu Ri(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 半田 隆志(埼玉県産業技術総合センター) / 塩野目 剛亮(帝京大) / 雨宮 智浩(NTT) / 南條 浩輝(京大) / 小川 哲司(早大) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Handa(Saitama Industrial Tech. Center) / Takeaki Shionome(Teikyo Univ.) / Tomohiro Amemiya(NTT) / Hiroaki Nanjo(Kyoto Univ.) / Tetsuji Ogawa(Waseda Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 宮城 愛美(筑波技術大) / 細野 美奈子(産総研) / 菅野 亜紀(名大) / 郡山 知樹(東工大) / 井島 勇祐(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Manabi Miyagi(Tsukuba Univ. of Tech.) / Minako Hosono(AIST) / Aki Sugano(Nagoya Univ.) / Tomoki Koriyama(Tokyo Inst. of Tech.) / Yusuke Ijima(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Well-being Information Technology / Technical Committee on Speech |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 音声想起時脳波の単語尤度ベクトルを用いた単語認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Word Recognition using word likelihood vector from speech-imagery EEG |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 想起時脳波 / Speech-imagery EEG |
| キーワード(2)（和/英） | 単語認識 / Word recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 尤度ベクトル / Likelihood vector |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 平田 里佳 / Satoka Hirata |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 愛知県立大学(略称：愛知県立大) Aichi Prefectual University(略称：Aichi Prefectual Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 入部 百合絵 / Yurie Iribe |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 愛知県立大学(略称：愛知県立大) Aichi Prefectual University(略称：Aichi Prefectual Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 深井 健大郎 / Kentaro Fukai |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：Tokyo Univ. of Science) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 桂田 浩一 / Kouichi Katsurada |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：Tokyo Univ. of Science) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 新田 恒雄 / Tsuneo Nitta |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 早稲田大学/豊橋技術科学大学(略称：早大/豊橋技科大) Waseda University/Toyohashi University of Technology(略称：Waseda Univ./Toyohashi Univ. of Tech.) |
| 発表年月日 | 2019-10-27 |
| 資料番号 | SP2019-29,WIT2019-28 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | SP-250,WIT-251 |
| ページ範囲 | pp.69-73(SP), pp.69-73(WIT), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-10-19 (SP, WIT) |