音声想起時脳波から想起言語を識別する研究が進められている．音声認識とは異なり，脳波による音声言語識別の研究では，想起区間が明確ではないため，広範囲に想起区間を対象としている．そのため，想起していない区間から言語情報を検出することになるため，識別精度の劣化が考えられる．そこで本稿では，想起言語の識別精度向上を目標に，5母音を対象とした音声想起時脳波における想起区間検出について報告する．本報告では，定Q変換による時間周波数特性とコヒーレンス解析による位相同期を用いて想起と無想起の差異を測るとともに，それらの特徴をもとに3DCNNにより想起区間検出を行った．その結果，位相同期では，最大約80%の精度で想起区間推定に成功したが，個人差が大きく生じていることが分かった．一方，時間周波数特性を用いた想起区間検出は，約70%の精度を得た．

近年，BCI(BrainComputerInterface)と呼ばれる，脳信号を用いてコンピュータを操作する技術が発展している．BCIに利用される脳信号として，発話せずに想起する音声想起(speechimagery)と呼ばれるものが注目を集めており，音声想起中の脳信号から語彙や音節，文章を推定する研究が進められている．音声想起中の脳波から精度よく音声言語を識別するためには，音声認識と同様にその対象区間の推定精度が重要である．しかし，未だに脳信号における想起と無想起の違いが明らかになっておらず，脳信号から想起区間を検出することは困難である．そのため，脳波から単語や音節を識別する先行研究の多くは，想起と仮定する区間を広範囲に設定して識別しているため，想起していない区間も識別対象としている可能性がある．そこで，本研究では音声想起区間と無想起区間を識別することを目的とする．音声想起区間を明らかにすることで，想起時の言語特徴をより適切に分析することが可能となり，単語や音節識別の高精度化に貢献できる可能性が高い．先行研究では，音声想起と無想起の2クラス分類を行っているが，音声想起区間の検出までは行っていない[1]．一方，音声想起区間を検出している先行研究では，母音「/a/」の想起のみを対象としている[2]．本研究では5母音「/a/i/u/e/o/」を想起した際の想起区間検出を目標とする．