[1Yin-B] Poster 2

[1Yin-B-56] Discrimination of five vowels, independent nasal sound /N/, and stop sound /Q/ in speech imagery EEG

〇shota takashima¹, shuji shinohara¹, tsuneo nitta⁴, ryo taguchi², yurie iribe³ (1. Tokyo Denki University, 2. Nagoya Institute of Technology, 3. Aichi Prefectural University, 4. Toyohashi University of Technology)

Keywords:

brain science,brain computer interface

音声言語を想起した際に生じる脳波 （EEG）信号から，想起内容を識別する Brain Computer Interface（BCI）の研究が進められている．我々は音声想起データの識別を進めており，被験者5名に対して目視ラベリングによる母音データベースを作成してきた．これまで，4名のデータからCNN (Convolutional Neural Network)を学習した後，他の1名のラベリングなしデータを評価する実験を行い高い性能(平均89.8%)が得られることを報告した．今回は持続的に想起される音素クラスとして，5母音のほか撥音/N/と促音/Q/を含む7音素に対して評価実験を行う．実験では，雑音除去等を含む前処理と線形予測分析(LPA)の後，3種類の識別方式を用いて評価する．報告では5分割交差検証実験を，部分空間法(Subspace Method; SM)，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)，多層ニューラルネットワーク（MLN）について行った比較実験結果について述べる