講演情報
[3Yin-A-34]LPA線スペクトルとConformerを用いた想起音声中の母音認識
〇松本 涼多1、篠原 修二1、田口 亮2、入部 百合絵3、新田 恒雄4 (1. 東京電機大学、2. 名古屋工業大学、3. 愛知県立大学、4. 豊橋技術科学大学)
キーワード：
人工知能、脳波信号、ブレインコンピューターインターフェース、内的発話
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 。