音声想起時の脳波における想起区間の推定

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．