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J-GLOBAL ID：201602216906059991   整理番号：16A0024275

ヒト話し言葉からの心臓活動変化の検出

Detection of Cardiac Activity Changes from Human Speech

著者 (5件)： TOVAREK Jaromir (VSB Technical Univ. Ostrava, Ostrava, CZE) ,  PARTILA Pavol (VSB Technical Univ. Ostrava, Ostrava, CZE) ,  VOZNAK Miroslav (VSB Technical Univ. Ostrava, Ostrava, CZE) ,  MIKULEC Martin (VSB Technical Univ. Ostrava, Ostrava, CZE) ,  MEHIC Miralem (VSB Technical Univ. Ostrava, Ostrava, CZE)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 9496  ページ： 94960V.1-94960V.7  発行年： 2015年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本実験の目的は心臓活動の変化とヒト音声の間の関連性を決定することである。被検者は20歳から25歳の男性10人,女性5人の健常者である。眠気状態の午前6:30(A),全身運動後の午前10:00(B),リラクゼーション後の午後5:30(C)の3相で,収縮期血圧,拡張期血圧,脈拍を測定し,テキストの音声が記録された。音声信号の前処理と特徴抽出を行ない,逆伝播法を伴うニューラルネットワーク解析によって分類した。その結果,分類精度はA対Bで最良の88.3%,A対CとB対Cで81.6%であった。

シソーラス用語： *話し言葉 ,  収縮期血圧 ,  血圧 ,  脈拍 ,  *人間 ,  *心臓 ,  *活性 ,  運動 ,  健康管理 ,  特徴抽出 ,  音声信号 ,  予等化 ,  セグメンテーション ,  窓関数 ,  信号解析 ,  高速Fourier変換 ,  ニューラルネットワーク ,  前処理 ,  分類 ,  特性 ,  行列 ,  *検出 ,  逆伝搬法 ,  誤差関数 ,  精度
準シソーラス用語： FFT【変換】 ,  ROC ,  ケプストラム解析 ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  プリエンファシス ,  拡張期血圧 ,  偽陽性 ,  逆伝播法 ,  休養 ,  健常者 ,  混同行列 ,  人工ニューラルネットワーク ,  全身運動 ,  分類精度 ,  眠気状態

分類 (4件)： 循環系の医学一般  (GJ01010Z) ,  医学的検査一般  (GC02010L) ,  生体計測  (EL03020C) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： ヒト ,  話し言葉 ,  心臓 ,  活動