| 研究課題/領域番号 |
23500151
|
|---|
| 研究機関 | 九州工業大学 |
|---|
研究代表者 |
山崎 敏正 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (50392163)
|
|---|
| 研究分担者 |
井上 勝裕 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (00150516)
前田 誠 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 助教 (00274556)
|
|---|
| キーワード | BCI / サイレントスピーチ / Kalman filter / 運動準備電位 / 運動前野 / Broca野 / confusion matrix |
|---|
| 研究概要 |
本研究では、サイレントスピーチを利用した単一試行脳波に基づく新しいBCI（SSBCI）を開発中である。このSSBCIは2つのフェーズ（learning phaseとdecoding phase）から構成され、learning phaseでは発話時の脳波と音声信号を利用し、decoding phaseではサイレントスピーチ時の脳波を利用している。これら両脳波の中に運動準備電位が含まれると仮定し、learning phaseでは、ICA後ECDLによって、運動野、運動前野あるいはBroca野にダイポールが推定された脳波成分と音声信号から、Kalman filterモデルを決定する。decoding phaseでは、発話に関係する領野、特に運動前野がホルマント周波数（F1とF2）をencodeしているという仮説（DIVA仮説）の下に、サイレントスピーチ時に計測された脳波で、そのECDL結果が運動野、運動前野、あるいはBroca野である脳波をKalman filterモデルに入力し、出力として音声信号（スペクトログラム）を予測している。今年度は、サイレント「グー」、「パー」、「チョキ」の正解を以下のように定め、サイレント「グー」、「パー」は勿論の事、本格的なサイレント「チョキ」の予測を試みた。サイレント「グー」ではKalman filter予測値がF1-F2平面上/u/領域を通れば、サイレント「パー」では/a/領域を通れば、サイレント「チョキ」では/o/領域、次に/i/領域を通れば、それぞれ正解とした。その結果、被験者1名ながらサイレント「チョキ」の予測に成功し、これら3予測器（サイレント「グー」、「パー」、「チョキ」）の性能がconfusion matrixによって実証された。さらに、子音識別を伴うサイレントスピーチの予測へ発展させるための脳波計測実験を開始した。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
サイレント「グー」、「パー」、「チョキ」、すべての予測に成功し、これらの3予測器の性能を実証出来た。更に、子音識別を伴うサイレントスピーチBCIの研究を開始したから。
|
| 今後の研究の推進方策 |
被験者全員について、3予測器の性能を改善および実証する。
|
| 次年度の研究費の使用計画 |
昨年度に続いて国内外での成果発表が中心となるので、そのための費用が主になる。また、脳波計測環境およびデータ解析環境の充実化もはかる。
|
