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J-GLOBAL ID：201902226859083372   整理番号：19A2763663

音声想起脳波からの言語表象抽出と音節認識

Extraction of linguistic representation and syllable recognition from EEG signal of speech-imagery

著者 (9件)： 深井健大郎 (東京理大) ,  大村英史 (東京理大) ,  桂田浩一 (東京理大) ,  平田里佳 (愛知県大) ,  入部百合絵 (愛知県大) ,  FU Mingchua (名古屋工大) ,  田口亮 (名古屋工大) ,  新田恒雄 (早稲田大) ,  新田恒雄 (豊橋技科大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 251(WIT2019 16-32)  ページ： 63-68  発行年： 2019年10月19日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 音声想起時脳波(EEG)から言語情報を抽出して識別するBCIの基礎技術の研究が始まっている.音声言語の識別研究の中でも特に,音声想起時の脳波を用いる研究はBCI技術の発展に大きく貢献することが期待されているが,想起時脳波から音節を抽出する決定的な手法は,これまで提案されていない.本報告では,脳波中の線パワースペクトル分布が言語表象であるとする仮定を立て,音声想起時脳波から線パワースペクトル特徴量を抽出すると共に,音節セグメントに対して目視によるラベリングを行い,この結果を用いて部分空間法に基づく音節認識評価実験を実施し,線パワースペクトル特徴量と目視ラベリングの有効性を示す.(著者抄録)

シソーラス用語： 脳波 ,  *マンマシンインタフェイス ,  想起 ,  失語 ,  情報 ,  *言語 ,  音節 ,  パワースペクトル ,  *音響特性 ,  *数値 ,  音声 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： *BCI【インタフェイス】 ,  *音声特徴量 ,  言語情報 ,  言語想起

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (9件)：

• Hochberg L.R. et al: Neuronal ensemble control of prosthetic devices by a human with tetraplegia, Nature, Vol.442, 164-171, 2006.
• Velliste M. et al: Cortical control of prosthetic arm for self-feeding, Vol.453, 1098-1101, 2008.
• Indefrey P et al., The spatial and temporal signatures of word production components, Cognition 92, 101-144 (2004).
• Bouchard K.E. et al., Functional organization of human sensorimotor cortex for speech articulation, Nature 495, 327-332 (2013).
• Heger D. et al., Continuous Speech Recognition from ECoG, Interspeech2015, 1131-1135 (2015).

タイトルに関連する用語 (6件)： 音声 ,  想起 ,  脳波 ,  言語 ,  表象 ,  音節