| 研究課題/領域番号 |
22K19809
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 長岡技術科学大学 |
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研究代表者 |
南部 功夫 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (40553235)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | 脳波 / 聴覚注意デコーディング / 切り替え / 聴覚注意 / 頭部伝達関数 / 脳 / 音声 / 注意 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
機械学習により構築したデコーダー（判別器）を用いて、脳活動から人間が複数の音源のうち注目している音を予測する聴覚注意デコーディング技術では、注目音の推定に非常に時間がかかり、ユーザーの意図に合わせて聴きたい音を瞬時に切り替えるようなことは困難である。本研究では、注意を向けた音を瞬時に切り替える脳のメカニズムを解明し、その仕組みを応用して切り替えに関する脳情報を組み込んだ新しい聴覚注意デコーディングに挑戦する。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、聴覚注意デコーディングの精度向上ならびに切り替え時の検討を行うための実験と検討を行った。
切り替え時の精度を調べるために、途中から音声が追加される切り替え条件を用意し、注意を向けている音声を脳活動から予測できるかについての精度を検討した。特に、聞いていた音声をそのまま継続する実験課題とした結果、自然な実験条件となり、精度が向上した。しかし、まだ3択で60%程度であるので精度の向上を検討する。
また、聴覚注意デコーディングでは通常人間の音声を利用していたが、近年発展している人工音声についての検討を行った。様々な条件で人間音声と人工音声の注意デコーディング結果を調べたところ、人工音声の方が注意を向けやすい可能性が示唆された。
また、将来的なP300を組み合わせた手法検討のため、オドボール課題で音の大きさを検出することができるか検討した結果、ホワイトノイズに対して、大きな音の発生有無を検出することができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
切り替え時の精度検討や複数音声を組み合わせた実験を実施することができており、切り替え時でも精度が維持されていることが確認できているため
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、切り替え時のP300など事象関連電位の活用や、短時間高精度で予測ができるAAD手法の適用を検討する。
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