講演名 2022-03-02
[ポスター講演]リズム想像時における脳波からの単一ビートの検出
吉村 直己(東京農工大), 田中 聡久(東京農工大),
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抄録(和) リズムは音楽を構成する一要素であり,複数のビートで構成される.等間隔ビートや拍子の想像は,脳波を周波数解析することで識別できることが報告されている.しかし,ビートが等間隔でないリズムに関しては,個々のビートを検出する必要性が生じる.そこで本稿では,ビートが等間隔でないリズムを想像しているときに計測した脳波から機械学習により個々のビートを検出できるとの仮説を立てた.仮説を検証するため,ビートが等間隔でないリズム想像時の脳波を計測する実験を実施した.この実験では,18名の実験参加者に対し,ビートのタイミングを視覚的に呈示する場合としない場合の2条件で脳波を計測した.計測した脳波から個々のビートを検出するための畳み込みニューラルネットワークモデルを構築した.このモデルに対し,脳波に対するビートの有無を教師データとして訓練し,その性能を評価した.その結果,視覚タイミングを呈示しない条件でも,モデルのAUCは参加者平均で 0.643 となった.この結果は,個々のビートを検出することで,音楽のリズムを脳波から検出できる可能性を示唆している.
抄録(英) Rhythm is one element of music and is composed of several beats. It has been reported that evenly spaced beats and imaginary beats can be identified by frequency analysis of electroencephalogram (EEG). However, for rhythms where the beats are not evenly spaced, it is necessary to detect each individual beats. Therefore, we hypothesized that individual beats can be detected by machine learning from EEG measured while imagining rhythms with non-evenly spaced beats. To verify our hypothesis, we conducted an experiment to measure EEG while imagining rhythms in which the beats are not evenly spaced. In the experiment, We measured the EEG of 18 participants in two conditions: with and without visual presentation of the timing of the beats. We constructed a convolutional neural network model to detect individual beats from the measured EEG. We trained this model using the presence or absence of beats in the EEG as supervisory data, and evaluated its performance. The results showed that the AUC of the model was 0.643 on average for the participants even in the condition where no visual timing was presented. This result suggests the possibility of detecting the rhythm of music from EEG by detecting individual beats.
キーワード(和) リズム想像 / 脳波 / 事象関連電位 / 畳み込みニューラルネットワーク
キーワード(英) Rhythm Imagery / Electroencephalogram / Event Related Potential / Convolutional Neural Network
資料番号 EA2021-92,SIP2021-119,SP2021-77
発行日 2022-02-22 (EA, SIP, SP)

研究会情報
研究会 EA / SIP / SP / IPSJ-SLP
開催期間 2022/3/1(から2日開催)
開催地(和) 沖縄県立博物館・美術館
開催地(英)
テーマ(和) 応用/電気音響, 信号処理,音声,一般
テーマ(英)
委員長氏名(和) 梶川 嘉延(関西大) / 坂東 幸浩(NTT) / 北岡 教英(豊橋技科大) / 北岡 教英(豊橋技科大)
委員長氏名(英) Yoshinobu Kajikawa(Kansai Univ.) / Yukihiro Bandou(NTT) / Norihide Kitaoka(Toyohashi Univ. of Tec) / 北岡 教英(豊橋技科大)
副委員長氏名(和) 古家 賢一(大分大) / 小山 翔一(東大) / 田中 聡久(東京農工大) / 仲地 孝之(琉球大学)
副委員長氏名(英) Kenichi Furuya(Oita Univ.) / Shoichi Koyama(Univ. of Tokyo) / Toshihisa Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Takayuki Nakachi(Ryukyu Univ.)
幹事氏名(和) 加古 達也(NTT) / 西浦 敬信(立命館大) / 杉本 憲治郎(Xiaomi) / 渡辺 修(拓殖大) / 田中 雄一(東京農工大) / 高道 慎之介(東大) / 高島 遼一(神戸大) / 高道 慎之介(東大) / 高島 遼一(神戸大) / 中鹿 亘(電通大) / 増村 亮(NTT)
幹事氏名(英) Tatsuya Kako(NTT) / Takanobu Nishiura(RitsumeikanUniv.) / Kenjiro Sugimoto(Xiaomi) / Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) / Yuichi Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Shinnosuke Takamichi(Univ. of Tokyo) / Ryouichi Takashima(Kobe Univ.) / 高道 慎之介(東大) / 高島 遼一(神戸大) / 中鹿 亘(電通大) / 増村 亮(NTT)
幹事補佐氏名(和) 若林 佑幸(都立大) / 小松 達也(LINE) / 吉田 太一(電通大) / 京地 清介(北九州市立大) / 中鹿 亘(電通大) / 増村 亮(NTT)
幹事補佐氏名(英) Yukou Wakabayashi(Tokyo Metropolitan Univ.) / Tatsuya Komatsu(LINE) / Taichi Yoshida(UEC) / Seisuke Kyochi(Univ. of Kitakyushu) / Toru Nakashika(Univ. of Electro-Comm.) / Ryo Masumura(NTT)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Engineering Acoustics / Technical Committee on Signal Processing / Technical Committee on Speech / Special Interest Group on Spoken Language Processing
本文の言語 JPN
タイトル(和) [ポスター講演]リズム想像時における脳波からの単一ビートの検出
サブタイトル(和)
タイトル(英) [Poster Presentation] Detection of individual beats from EEG during rhythm imagination
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) リズム想像 / Rhythm Imagery
キーワード(2)(和/英) 脳波 / Electroencephalogram
キーワード(3)(和/英) 事象関連電位 / Event Related Potential
キーワード(4)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network
第 1 著者 氏名(和/英) 吉村 直己 / Naoki Yoshimura
第 1 著者 所属(和/英) 東京農工大学(略称:東京農工大)
Tokyo University of Agriculture and Technology(略称:TUAT)
第 2 著者 氏名(和/英) 田中 聡久 / Toshihisa Tanaka
第 2 著者 所属(和/英) 東京農工大学(略称:東京農工大)
Tokyo University of Agriculture and Technology(略称:TUAT)
発表年月日 2022-03-02
資料番号 EA2021-92,SIP2021-119,SP2021-77
巻番号(vol) vol.121
号番号(no) EA-383,SIP-384,SP-385
ページ範囲 pp.177-182(EA), pp.177-182(SIP), pp.177-182(SP),
ページ数 6
発行日 2022-02-22 (EA, SIP, SP)