音声想起時脳波から想起言語を識別するBCI研究が始まっている．音声想起識別では想起区間を検出せず，ノイズを含む区間を想起対象データとして扱うため識別精度が低下する傾向にある．そこで想起言語の識別精度向上を目標に，本稿では音声想起時脳波における想起区間の推定について報告する．本報告では，定Q変換によるスペクトログラムをサンプル加算することで想起区間を得て，想起区間を基に3DCNNで想起区間推定を行った．その結果，加算スペクトログラムで得た反応を想起区間として3DCNNに入力することで，約80%の精度で想起区間推定に成功した．また，データを加算することで約90%の推定精度を得た．

BCI（BrainComputerInterface）では，神経疾患を持つ方の円滑なコミュニケーションを実現するため，脳波から音声言語情報を抽出する研究が行われている[1]．これらの研究では，発話時の脳波を対象とするものと，音声想起（speechimagery）時の脳波を用いるものが存在する．音声想起では相手に話しかけるイメージで言語を想起するのみとし，原則，発話器官は動かさない．本研究では，神経疾患を持つ方々に寄与するため，音声想起時の脳波を対象とする．発話音声からの音声認識では，発話区間の推定が識別精度に大きく影響する．音声想起でも同様のことが言えるだろう．しかし，音声想起を用いて想起言語を推定する研究では，脳波から想起区間を特定することが困難であるため，「無想起区間を多く含む脳波データ」を対象に想起言語を識別せざるを得ない．その結果，無想起区間が干渉することで，想起言語の識別精度が劣化する傾向にある．本研究では，音声想起区間を特定することで，音声想起における言語推定の精度向上を目指す．本稿では，音声想起区間の検出手法について提案する．先行研究[2]では，CSP（CommonSpatialPattern）を特徴量とし混合ガウスモデル（GaussianMixtureModel）に音声想起と無想起の2クラス分類した結果，約80%の精度を得たが，音声想起区間の推定までは行えていない．本報告では，定Q変換[3]を用いた加算スペクトログラムによる想起反応の調査を行い，その想起反応を用いて3DCNN（3DimensionalConvolutionalNeuralNetwork）[4]による想起区間の推定を行う．また，先行研究の手法を用いた区間推定と比較する．