発話或いはサイレントスピーチを含むスピーチ時の脳波信号からスピーチ内容を識別する装置において、被験者頭部に装着される複数個の脳波計測用電極と、前記脳波計測用電極により発話或いはサイレントスピーチを遂行した時の脳波データを計測する脳波計測部と、前記脳波データに独立成分分析を適用し、各独立成分の寄与を電極位置の空間に射影した時の値として算出する独立成分分析および射影実行部と、被験者が発した音声を計測する音声信号計測部と、計測した音声信号のスペクトログラムを算出するスペクトログラム計算部と、前記独立成分分析および射影実行部で得られた脳波データと、スペクトログラム計算部で得られたスペクトログラムを利用したデータ解析のために用いるカルマンフィルターモデルを設定するカルマンフィルターモデル設定部と、スペクトログラムの値が属する音声領域からスピーチされた内容を推定するスピーチ内容推定部と、を備え、学習時に前記独立成分分析および射影実行部で得られた脳波データとスペクトログラム計算部で得られたスペクトログラムの関係をカルマンフィルターモデルによって学習し、かつ、スピーチ遂行時に前記独立成分分析および射影実行部で得られた脳波データを学習済みの前記カルマンフィルターモデルに入力し、出力されたスペクトログラムからスピーチの内容を推定することから成るスピーチ内容識別装置。前記独立成分分析により、uWx、として、uが独立成分となるように行列Wを求め、ここで、xは、脳波計測により得られたデジタル脳波データであり、電極数をn、サンプリング点の数をp、独立成分の数をkとして、xはn×p次の行列であり、uはk×p次の行列であり、Wはk×n次の行列となる請求項1に記載のスピーチ内容識別装置。前記独立成分分析の結果から、元々の行列xを、xWu、と再構成し、更に、前記射影は、xjWujにより、各独立成分の寄与を電極位置の空間に射影した時の値として算出する操作であり、但し、Wは、Wの逆行列であり、ujは行列uのj番目の列のみで、それ以外はすべて0から成る行列とする請求項2に記載のスピーチ内容識別装置。前記カルマンフィルターモデルの学習は、該カルマンフィルターモデルに、前記独立成分分析および射影実行部で得られた脳波データとスペクトログラム計算部で得られたスペクトログラムを入力し、カルマンフィルターモデルを確定させるパラメータを推定し、この推定したパラメータをメモリに保存することによって行う請求項1に記載のスピーチ内容識別装置。前記射影された脳波データにダイポール解析を適用するダイポール解析実行部と、前記ダイポール解析により推定されたダイポールの位置を、解析に利用する脳波データと定める特定脳部位結果抽出部とを備え、前記ダイポール解析の結果として得られたダイポールを、被験者のMRI画像から被験者の脳を3次元的に復元したものに、重ね合わせて表示する請求項1に記載のスピーチ内容識別装置。前記スピーチ内容推定は、スペクトログラム推定で得られたスペクトログラムの値を、ホルマント周波数を座標軸とする空間内にプロットし、どの音声領域に属すかを調べ、属した音声を、発話或いはサイレントスピーチを含むスピーチ内容と推定するものである請求項1に記載のスピーチ内容識別装置。発話或いはサイレントスピーチを含むスピーチ時の脳波信号からスピーチ内容を識別する方法において、学習時に多チャネル電極で計測された脳波信号に独立成分分析を適用して独立成分に分解し、各独立成分について、各独立成分の寄与を電極位置の空間に射影した時の値として算出して脳波信号を再構成し、脳波信号と共に同時計測された音声信号のスペクトログラムを算出し、抽出された独立成分と算出されたスペクトログラムの関係をカルマンフィルターモデルによって学習し、スピーチ遂行時に多チャネル電極で計測された脳波信号に独立成分分析を適用して、独立成分に分解し、各独立成分について、各独立成分の寄与を電極位置の空間に射影した時の値として算出して脳波信号を再構成し、この射影後の脳波信号を学習済みの前記カルマンフィルターモデルに入力し、出力されたスペクトログラムからスピーチの内容を予測することから成るスピーチ内容識別方法。前記独立成分分析により、uWx、として、uが独立成分となるように行列Wを求め、ここで、xは、脳波計測により得られたデジタル脳波データであり、電極数をn、サンプリング点の数をp、独立成分の数をkとして、xはn×p次の行列であり、uはk×p次の行列であり、Wはk×n次の行列となる請求項7に記載のスピーチ内容識別方法。前記独立成分分析の結果から、元々の行列xを、xWu、と再構成し、更に、前記射影は、xjWujにより、各独立成分の寄与を電極位置の空間に射影した時の値として算出する操作であり、但し、Wは、Wの逆行列であり、ujは行列uのj番目の列のみで、それ以外はすべて0から成る行列とする請求項8に記載のスピーチ内容識別方法。前記カルマンフィルターモデルの学習は、該カルマンフィルターモデルに、前記射影後の脳波信号とスペクトログラム計算部で得られたスペクトログラムを入力し、カルマンフィルターモデルを確定させるパラメータを推定し、この推定したパラメータをメモリに保存することによって行う請求項7に記載のスピーチ内容識別方法。前記学習時及び前記スピーチ遂行時に、前記射影後に再構成された脳波信号に脳内等価電流双極子推定を適用して、ダイポールが特定の脳部位に定位された独立成分を抽出し、この得られたダイポールを、被験者のMRI画像から被験者の脳を3次元的に復元したものに、重ね合わせて表示する請求項7に記載のスピーチ内容識別方法。前記スピーチ内容推定は、スペクトログラム推定で得られたスペクトログラムの値を、ホルマント周波数を座標軸とする空間内にプロットし、どの音声領域に属すかを調べ、属した音声を、発話或いはサイレントスピーチを含むスピーチ内容と推定するものである請求項7に記載のスピーチ内容識別方法。本発明は、上記した従来技術の欠点を除くためになされたものであって、脳波を利用したブレインコンピュータインタフェースBCIにおいて、発話或いはサイレントスピーチをタスクとする課題遂行中に単一試行で計測された脳波から、スピーチの内容を推定および識別することを目的としている。これにより、ブレインコンピュータインタフェースBCIの適用範囲が大いに広がる事が期待される。本発明の発話或いはサイレントスピーチを含むスピーチ時の脳波信号からスピーチ内容を識別する装置は、被験者頭部に装着される複数個の脳波計測用電極と、脳波計測用電極により発話或いはサイレントスピーチを遂行した時の脳波データを計測する脳波計測部と、脳波データに独立成分分析を適用し、各独立成分の寄与を電極位置の空間に射影した時の値として算出する独立成分分析および射影実行部と、被験者が発した音声を計測する音声信号計測部と、計測した音声信号のスペクトログラムを算出するスペクトログラム計算部と、独立成分分析および射影実行部で得られた脳波データと、スペクトログラム計算部で得られたスペクトログラムを利用したデータ解析のために用いるカルマンフィルターモデルを設定するカルマンフィルターモデル設定部と、スペクトログラムの値が属する音声領域からスピーチされた内容を推定するスピーチ内容推定部と、を備える。学習時に独立成分分析および射影実行部で得られた脳波データとスペクトログラム計算部で得られたスペクトログラムの関係をカルマンフィルターモデルによって学習し、かつ、スピーチ遂行時に独立成分分析および射影実行部で得られた脳波データを学習済みの前記カルマンフィルターモデルに入力し、出力されたスペクトログラムからスピーチの内容を推定する。また、本発明のスピーチ内容を識別する方法は、学習時に多チャネル電極で計測された脳波信号に独立成分分析を適用して独立成分に分解し、各独立成分について、各独立成分の寄与を電極位置の空間に射影した時の値として算出して脳波信号を再構成し、脳波信号と共に同時計測された音声信号のスペクトログラムを算出し、抽出された独立成分と算出されたスペクトログラムの関係をカルマンフィルターモデルによって学習する。スピーチ遂行時に多チャネル電極で計測された脳波信号に独立成分分析を適用して、独立成分に分解し、各独立成分について、各独立成分の寄与を電極位置の空間に射影した時の値として算出して脳波信号を再構成し、この射影後の脳波信号を学習済みの前記カルマンフィルターモデルに入力し、出力されたスペクトログラムからスピーチの内容を予測する。独立成分分析により、uWx、として、uが独立成分となるように行列Wを求め、ここで、xは、脳波計測により得られたデジタル脳波データであり、電極数をn、サンプリング点の数をp、独立成分の数をkとして、xはn×p次の行列であり、uはk×p次の行列であり、Wはk×n次の行列となる。独立成分分析の結果から、元々の行列xを、xWu、と再構成し、更に、前記射影は、xjWujにより、各独立成分の寄与を電極位置の空間に射影した時の値として算出する操作であり、但し、Wは、Wの逆行列であり、ujは行列uのj番目の列のみで、それ以外はすべて0から成る行列とする。カルマンフィルターモデルの学習は、該カルマンフィルターモデルに、独立成分分析および射影実行部で得られた脳波データとスペクトログラム計算部で得られたスペクトログラムを入力し、カルマンフィルターモデルを確定させるパラメータを推定し、この推定したパラメータをメモリに保存することによって行う。射影された脳波データにダイポール解析を適用するダイポール解析実行部と、前記ダイポール解析により推定されたダイポールの位置を、解析に利用する脳波データと定める特定脳部位結果抽出部とをさらに備え、ダイポール解析の結果として得られたダイポールを、被験者のMRI画像から被験者の脳を3次元的に復元したものに、重ね合わせて表示することができる。スピーチ内容推定は、スペクトログラム推定で得られたスペクトログラムの値を、ホルマント周波数を座標軸とする空間内にプロットし、どの音声領域に属すかを調べ、属した音声を、発話或いはサイレントスピーチを含むスピーチ内容と推定することができる。本発明により、ノイズ混入が十分考えられる、単一試行の下で計測された脳波信号から、発話或いはサイレントスピーチした内容を精度良くかつ効率的に推定および識別することが出来る。本発明は、脳波を利用したブレインコンピュータインタフェースにおいて、単一試行の下で計測された脳波でも、試行の違いを、計測された脳波から識別できる。発話或いはサイレントスピーチを含むスピーチ時の脳波信号からスピーチ内容を識別する本発明の装置ブレインコンピュータインタフェースBCIは、従来の動作イメージを利用したブレインコンピュータインタフェースBCIよりも、ユーザに対する負荷が大幅に軽減され、訓練時間もほとんど必要としない。以下、例示に基づき本発明を説明する。図1は、脳波信号の測定環境を例示する図である。図1に示すように、被験者を配置し、脳波EEGのほかに眼球運動図眼電図:EOG及び筋電図EMGも取得する。眼電図EOGと筋電図EMGの計測により、眼球運動とサイレントスピーチ時に間違って発話した時の顔の筋肉の動きをモニタリングすることができる。脳波EEGは、被験者の脳波を複数チャネル例えば、19chで計測する複数個の脳波計測用電極生体電極をヒト被験者頭皮表面に接着し、あるいは脳波計測電極が貼り付けられたキャップをヒト頭部に装着することによって取得される。生体電極は、例えばACT生体電極APC1000155、株式会社デジテックス研究所を利用することが出来る。各電極から計測されるアナログ信号を生体信号用アンプ例えば、POLYMATEAP1132、株式会社デジテックス研究所で増幅し、AD変換して、デジタル信号データxを得る。デジタル信号データxは、データ解析用PCに送られる。マイクロホンは、この脳波図の取得と同時に、音声信号を計測する。眼球運動図EOGおよび筋電図EMGはまた、生体信号用アンプによって増幅されてデータ解析用PCに送られる。図2は、発話或いはサイレントスピーチを含むスピーチ時の脳波からスピーチ内容を識別する本発明の装置を例示する概略図である。本発明においては、学習フェーズにおいて学習し、得られた単一試行EEGデータを利用して、予測フェーズにおいて、スピーチされた内容を識別する。学習フェーズにおいては、複数種類の線画刺激、例えば、グー、チョキ、パーをランダムにモニタ上に提示し、線画と一致してグー、チョキ、パーのいずれかを発話するように被験者に教示する。刺激については、線画や写真などの視覚刺激に限らず、ヘッドホンなどによる聴覚刺激でも可能である。また、本発明の発話或いはサイレントスピーチを含むスピーチとして、単語グー、チョキ、パーを例として説明するが、刺激を与えることができるものであれば、例えば、居間のソファで横になりたいのような単語の組合せや文章に対しても適用可能である。各試行の遂行時に、rawEEG生の脳波図を計測することにより得られる単一試行EEGデータを利用して、発話されたのがグー、チョキ、パーのどれかを学習する。即ち、ここでは、3種類の試行を、提示された刺激に応じて何回か繰り返すことになる。個々の刺激に対する試行が単一試行となる。予測フェーズにおいては、タスクとして発話或いはサイレントスピーチを遂行した時の脳波を同様に計測して、学習フェーズで得られた単一試行EEGデータを利用して、スピーチされた内容を識別する。例えば、グー単一の試行のみで、グーを識別することができる。但し、グーを識別できるためには、学習フェーズでグーが学習されていなければならない。このように、学習フェーズでは発話が、また、予測フェーズでは発話或いはサイレントスピーチがそれぞれタスクとなる。図2に示す脳波計測部において、ヒト被験者頭部に装着した複数個の脳波計測用電極を通じて計測されるアナログ信号を、生体信号用アンプで増幅し、AD変換してデジタル信号データとして蓄積する。学習フェーズにおいては、複数種類の線画刺激をランダムにモニタ上に提示し、線画と一致して発話するように被験者に教示する。各試行の遂行時に、デジタル脳波データxを計測する。予測フェーズにおいては、タスクとして発話或いはサイレントスピーチを遂行した時のデジタル脳波データxを同様に計測する。独立成分分析および射影deflation実行部においては、デジタル脳波データxに独立成分分析を適用し、射影deflationにより、各独立成分の寄与を電極位置の空間に射影した時の値として算出する。具体的には、xWuを満たす行列Wを算出する。但し、WはuWxを満たすWのであり、uは独立成分である。また、電極数をn、脳波のサンプリング点の数をp、独立成分の数をkとすれば、xはn×p次の行列であり、uはk×p次の行列である。更に、xjWujにより、各独立成分の寄与を電極位置の空間に射影した時の値として算出する。この操作が射影deflationである。但し、ujは行列uのj番目の列即ち、j番目の独立成分のみで、それ以外はすべて0から成る行列とする。これによって得られた射影後の多チャネル脳波データは、以下のカルマンフィルターモデル設定部で利用されるが、この射影後の多チャネル脳波データに対して、以下のダイポール解析を行うことにより、不要な脳波データを排除することができる。ダイポール解析実行部においては、射影された多チャネル脳波データにダイポール解析を適用する。解析結果は、各サンプリング点における脳内活動の場所位置である。特定脳部位結果抽出部においては、上記で推定されたダイポールの位置が特定の脳部位であれば、対応する独立成分の射影deflation後の、解析に利用する脳波データと定めることができる。音声信号計測部においては、学習フェーズにおいて、上述した脳波計測と同時に、被験者が発した音声を計測する。スペクトログラム計算部においては、計測した音声信号のスペクトログラムを算出する。カルマンフィルターモデル設定部においては、最初に、学習フェーズにおいてデータ解析のために用いるカルマンフィルターモデルを選択する。具体的には、最も簡単な線形離散時間システムとしてのカルマンフィルターモデル、適応カルマンフィルターモデル、非線形離散時間システムの線形近似である拡張カルマンフィルターモデル、非線形離散時間システムの2次近似であるアンセンテッドカルマンフィルターモデル、オンライン分類を可能にするSMCsequentialMonteCarlo法などの中から1つのカルマンフィルターモデルを選択する。この選択は、得られるスペクトログラムの複雑さに応じて行う。次に、この選択されたカルマンフィルターモデルに、独立成分分析および射影実行部で得られ、望ましくは特定脳部位結果抽出部で確認された脳波データとスペクトログラム計算部で得られたスペクトログラムを入力し、カルマンフィルターモデルを確定させるパラメータを推定する。確定したカルマンフィルターモデルの種別とパラメータを、射影後の多チャネル脳波データ毎にメモリに保存する。これによって、学習フェーズを終了する。予測フェーズにおいて、独立成分分析および射影実行部で得られ、望ましくは特定脳部位結果抽出部で確認された脳波データに基づいて、上記保存されているカルマンフィルターモデルを呼び出し、カルマンフィルターモデルの出力値としてスペクトログラムの値を算出する。スピーチ内容推定部においては、この算出されたスペクトログラムの値を、ホルマント周波数を座標軸とする空間内にプロットし、どの音声領域に属するかを調べ、属した音声をサイレントスピーチされた内容と決める。このようにして、本発明によれば、発話あるいはサイレントスピーチされた内容を識別することができる。次に、図3及び図4を参照して、学習フェーズ及び予測フェーズの動作について、さらに詳細に説明する。<学習フェーズLearningphase>図3は、学習フェーズにおける動作を説明する動作フロー図である。以下では、図5に示す3種類の線画刺激グー、チョキ、パーを例として説明する。図5は、視覚刺激提示と、音声信号計測と、脳波計測の時間関係を示す図である。これらグー、チョキ、パーをランダムにモニタ上に提示し、線画と一致してグー、チョキ、パーのいずれかを発話するように被験者に教示する。各試行の遂行時に、複数チャネル、例えば、被験者の頭部に装着された19チャネルの電極を使って、被験者の頭皮上からrawEEG生の脳波図を計測する。こうして得られる単一試行EEGデータを利用して、学習フェーズにおいては、発話されたのがグー、チョキ、パーのいずれであるのかを学習する。以下、図3に沿って説明する。S1脳波計測被験者頭部に装着した各電極から計測される複数チャンネルのアナログ信号を増幅し、AD変換して、デジタル信号データxを得る。ここでは、電極数が19、各試行において、発話タスクを促す注視点の消失時刻を0msとして、400msまでの脳波データ図5参照を、更なる解析のために切り出す。何故なら、この区間が運動準備電位の後期成分NS’に相当するからである。運動準備電位とは、運動開始前に観測される脳活動で、運動開始前約2秒からマイナスの電位変化として捉えられる。その後、運動開始前約04秒から変化が急になる。この後者の電位変化が後期成分NS’negativeslopeと呼ばれている。サンプリング周波数を1kHzとすると、400msのサンプリング点の数pは、400となる。この時、デジタル信号データxは、各試行に対して、19×400次の行列となる。S2独立成分分析および射影deflation実行次に、上記S1脳波計測により得られたデジタル脳波データxに独立成分分析ICAindependentcomponentanalysisを適用する。独立成分分析ICAとは、統計的に独立な成分を抽出する方法であり、例えば、高次オーダ統計量に基づいて相互独立性を探索することにより実行可能である。具体的には、uWx、として、uが独立成分となるように行列Wを求めることに帰着される。電極数をn、サンプリング点の数をp、独立成分の数をkとすれば、xはn×p次の行列であり、uはk×p次の行列である。Wはk×n次の行列となる。行列Wを求めるアルゴリズムは、JADE非特許文献3、FastICA非特許文献4、SANG非特許文献5、NGFICA非特許文献6など様々なものが知られており、MATLABToolbox上で実行可能な、academicfreeソフトウエア例えば、ICALABforSignalProcessinghttpwwwbspbrainrikenjpICALABICALABSignalProcを利用することが出来る。上記の独立成分分析の結果から、元々の行列xは、xWu、と再構成出来る。但し、Wは、一般にk≠nkは最大でpなので、Wの一般化逆行列n×k次であり、uはk×p次の行列である。また、本実施例では、n19、p400、kは最大で19である。更に、xjWujにより、各独立成分の寄与を電極位置の空間に射影した時の値として算出する。この操作が射影deflationである。但し、ujは行列uのj番目の列即ち、j番目の独立成分のみで、それ以外はすべて0から成る行列とする。これによって得られた射影後に再構成された多チャネル脳波データは、以下のカルマンフィルターモデル設定で利用されるが、この射影後の多チャネル脳波データに対して、以下のダイポール解析を行うことにより、不要な脳波データを排除することができる。図6は、上記のソフトウエアICALABによるa独立成分分析ICA、及びb射影deflationの結果を例示している。右側bの射影の結果が、次のS3ダイポール解析実行で解析に利用される。S3ダイポール解析実行射影された多チャネル脳波データにダイポール解析を適用する。各独立成分について、射影deflation後の脳波データxjに対して、脳内等価電流双極子推定法ここでは、以後、ダイポール解析、と呼ぶを適用する。このダイポール解析は、被験者の多チャネル脳波データと共に、MRI画像があれば、例えば、既存のダイポール解析ソフトウエア例えば、SynaCenter、NECによって実行可能である。MRI画像によって、運動前野などの明確な脳内位置を知ることが可能になる。ダイポール解析の結果は、被験者のMRI画像から被験者の脳を3次元的に復元したものに、得られたダイポールを重ね合わせて表示することにより、このダイポールが脳内のどこに定位されるかが分かる。図7には、ダイポール解析ソフトウエアSynaCenterによりダイポール図7中に表示した矢印参照が運動前野に定位された例が示されている。S4特定脳部位結果抽出上記S3ダイポール解析実行で推定されたダイポールの位置が特定の脳部位であれば、対応する独立成分の射影deflation後の、解析に利用する脳波データzkkは時刻を表すと定めることができる。例えば、特定の脳部位として、運動前野に定めることが出来る。何故なら、発話運動制御に関する神経計算論的モデルDIVADirectionsIntoVelocitiesofArticulatorsにおいて基盤をなす仮説の1つとして、発話時直前に、運動前野はホルマント周波数をencodeするが知られているからである非特許文献7。他の特定脳部位として、Broca野、一次運動野も候補として考えて良い。S5音声信号計測グー、チョキ、パーのいずれかを発話した時の脳波を計測する場合、音声信号計測部では、同時に、例えば、マイクロホン例えば、MSSTM87SV、エレコム株式会社を使って音声信号を計測する。S6スペクトログラム計算上記S5音声信号計測で得られた音声信号のスペクトログラムxkkは時刻を表すを算出する。算出には既存の音声処理ソフトウエア例えば、Wavesurfer、KTHスウェーデンを使うことが出来る。例えば、スペクトログラムの中の第一ホルマント周波数と第二ホルマント周波数を利用するならば、xkは2次元ベクトルの時系列データとなる。S7カルマンフィルターモデル選択上記S2独立成分分析および射影実行で得られ、かつ、望ましくはS4特定脳部位結果抽出で確認された脳波データzkと、上記S6スペクトログラム計算で得られたスペクトログラムxkを利用したデータ解析のために用いるカルマンフィルターKalmanfilterモデルを選択する。具体的には、最も簡単な線形離散時間システムとしてのカルマンフィルターモデル、適応カルマンフィルターモデル、非線形離散時間システムの線形近似である拡張カルマンフィルターモデル、非線形離散時間システムの2次近似であるアンセンテッドカルマンフィルターモデル、オンライン分類を可能にするSMCsequentialMonteCarlo法などの中から1つのカルマンフィルターモデルを決める。以下では簡単のために、線形離散時間システムとしてのカルマンフィルターモデルについて説明する。Xk1AXkWkZkHkXkqk但し、Xk:第一ホルマント周波数と第二ホルマント周波数から成る2次元ベクトル、Zk:時刻kにおける神経活動から成るベクトル射影された多チャネル脳波データA過去と未来のホルマント周波数の関係、Hkホルマント周波数の集合が与えられた時の神経活動の期待値、Wkqk:平均0の正規分布に従うノイズとする。S8カルマンフィルターモデルおよびパラメータ学習上記S7カルマンフィルターモデル選択で選択されたカルマンフィルターモデルに、S4特定脳部位結果抽出で得られた脳波データとS6スペクトログラム計算で得られたスペクトログラムを入力し、カルマンフィルターモデルのパラメータを推定する。具体的な推定方法として、例えば、以下の式を利用することが出来る。確定したカルマンフィルターモデルの種別とパラメータを、射影後の多チャネル脳波データ毎にメモリに保存する。メモリには、例えば、以下の項目を保存する。1カルマンフィルターモデル種別2パラメータ1例えば、Xk:スペクトログラム計算で得られたスペクトログラム3パラメータ2例えば、Zk:射影された多チャネル脳波データ例えば、19個の電極、計測時間が400ms、サンプリング周波数が1kHzならば、各独立成分について、19×400次元の行列データとなる。k012が0ms1ms2msに対応する4パラメータ3例えば、A5パラメータ4例えば、Hk6パラメータ5例えば、Wk7パラメータ6例えば、qk<予測フェーズdecodingphase>図4は、予測フェーズにおける動作を説明する動作フロー図である。予測フェーズにおいて、発話あるいはサイレントスピーチされた内容を識別することができる。S11脳波計測タスクとして発話或いはサイレントスピーチを遂行した時の脳波を、学習フェーズの場合と同様に計測する。S12独立成分分析および射影deflation実行計測された脳波データに、学習フェーズの場合と同様に、独立成分分析を適用し、射影deflationにより、各独立成分の寄与を電極位置の空間に射影した時の値として算出する。S13ダイポール解析実行上記射影された多チャネル脳波データに、学習フェーズの場合と同様に、ダイポール解析を適用する。解析結果は、各サンプリング点における脳内活動の場所位置である。S14特定脳部位結果抽出上記推定されたダイポールの位置が特定の脳部位であれば、対応する独立成分の射影deflation後の、解析に利用する脳波データと定めることができる。特定の脳部位は、学習フェーズの場合と同様である。S15カルマンフィルターモデル選択S12独立成分分析および射影実行で得られ、かつ、望ましくはS14特定脳部位結果抽出で確認された脳波データに基づいて、上記学習フェーズのS8カルマンフィルターモデルおよびパラメータ学習によって確定したカルマンフィルターモデルをデータ解析用に利用する。S16スペクトログラム推定上記選択されたカルマンフィルターモデルの出力値としてのスペクトログラムの値を推定する。具体的には、例えば、以下の式に従って推定することが出来る。学習フェーズの発話時に計測された、各時刻kにおけるパラメータ1スペクトログラムとパラメータ2各独立成分の射影された多チャネル脳波データの値を、[数1]に代入し、Aパラメータ3wパラメータ5Hパラメータ4qパラメータ6を求める。次に、予測フェーズのサイレントスピーチ時に計測されたパラメータ2各独立成分の射影された多チャネル脳波データに基づいてメモリを参照し、これによって求められたパラメータAwHqを[数2]に代入して、各時刻kにおけるスペクトログラムxk[数2]の2行目の1番目の等式を算出する。具体的には、まず初めに[数2]の1行目の2つの等式を利用する。次に、[数2]の2行目の3番目の等式、次に[数2]の2行目の2番目の等式、最後に[数2]の2行目の1番目の等式を使用する。S17スピーチ内容推定上記S16スペクトログラム推定で得られたスペクトログラムの値を、ホルマント周波数を座標軸とする空間内にプロットし、どの音声領域に属すかを調べ、属した音声を、サイレントスピーチの内容と決める。このF1第一ホルマント周波数F2第二ホルマント周波数平面上で明確に領域が分離されているa、u、oの3つを識別し、かつ、F1F2F3F3:第三ホルマント周波数空間に拡張することにより、i、eを識別することができる。次に、子音を含むかとさの識別などを通じてひらがなすべてを識別出来る。図8と図9には、それぞれ、グーとパーのサイレントスピーチ遂行時に計測された単一試行脳波から、カルマンフィルターモデルによって予測されたスペクトログラムの値がプロットされている。図中の横軸F1は、第一ホルマント周波数Hzを、また、縦軸F2は、第二ホルマント周波数Hzを示している。これらの図から明らかなように、それらプロットは、それぞれ、楕円で表されたuとaの周波数分布領域に含まれており、サイレントスピーチされたグーとパーは母音に関して正しく認識されたことが分かる。