[3Yin-A] Poster 5

[3Yin-A-34] Recognition of vowels in speech imagery EEG using LPA line spectra and Conformer

〇Ryota Matsumoto¹, Shuji Shinohara¹, Ryo Taguchi², Yurie Iribe³, Tsuneo Nitta⁴ (1. TokyoDenki University, 2. Nagoya Institute of Technology, 3. Aichi Prefectural University, 4. Toyohashi University of Technology)

Keywords:

AI,EEG,BCI,Inner Speech

筋萎縮性側索硬化症(ALS)患者等の意思伝達支援として、脳波(EEG)による音声想起BCIが期待されている 。本稿では、LPA線スペクトルを用いたConformer (LPA-Conformer) を提案し、改良型CNN (LPA-CNN) と比較検証を行った 。5名の被験者による5母音識別実験の結果、最高精度はLPA-CNNの80.2% (アンサンブル) であったが、LPA-Conformerも77.4%を達成した 。また、フレーム毎の動的電極選定はモデルによらず約10%の精度向上をもたらした 。LPA-CNNの優位性は、本タスクにおいて大域的文脈よりも局所的な時間・周波数パターンが識別への寄与が大きかったことを示唆している 。加えて、小規模データ下では学習が困難なConformerに対し、シンプルなCNNが有利に働いたと考えられる 。