押下音聴取時の脳波に関する機械学習によるスイッチの分類

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-06-11
• タイトル: 押下音聴取時の脳波に関する機械学習によるスイッチの分類
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Classification of switches by machine learning regarding brain waves when listening to pressing sounds
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ディスカッション
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 山梨大学大学院医工農学総合教育部・研究部
• 著者所属: 山梨大学大学院医工農学総合教育部・研究部
• 著者所属: 山梨大学大学院医工農学総合教育部・研究部
• 著者所属: アルプスアルパイン株式会社
• 著者所属: アルプスアルパイン株式会社
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduated school, University of Yamanashi
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduated school, University of Yamanashi
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduated school, University of Yamanashi
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Alps Alpine Co., Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Alps Alpine Co., Ltd.
• 著者名: 宮田, 悠斗; 朱, 宇軒; 小澤, 賢司; 下村, 尚登; 白坂, 剛
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: スイッチ押下音を聞いている際の脳波について，スイッチの種類などをラベルとして，分類の可能性を探ることが本研究の目的である．32 チャネル脳波計を用いて，スイッチ押下音を被験者に聴かせた際の脳波データを採取した．採取した脳波データを，ニューラルネットワークの 1 つである EEGNet を用いて学習・分類を行った．特定の被験者，特定のスイッチ押下音について，複数回音を聴かせたデータを入れ替え交差検証した場合に高い正解率が得られた．しかし，特定の被験者について，スイッチを入れ替え交差検証した場合，正解率は低い結果となった．そこから，スイッチ押下音を聴いた際の脳波は再現性を持つこと，一方，未知のスイッチ音を聴いた際の脳波から，スイッチの特性を予測することは現時点では困難であると考察した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The purpose of this study is to explore the possibility of classification of brain waves when listening to switch sounds, i.e., sounds when a switch is pressed, using the type of the switch as a label. We collected electroencephalogram (EEG) data using a 32-channel recorder when subjects heard the switch sounds. The collected EEG data were learned and classified using EEGNet, which is one of the neural networks. A high accuracy was obtained when cross-validation was performed by exchanging data in which sounds were heard multiple times for a specific subject and a specific switch sounds. However, when cross-validation was performed by exchanging the switch for a specific subject, the accuracy was low. Based on these results, we considered that the brain waves when listening to the switch sounds have reproducibility, while it is difficult to predict the switch characteristics from the brain waves when listening to an unknown switch sounds.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438388
• 書誌情報: 研究報告音楽情報科学（MUS）; 巻 2021-MUS-131, 号 53, p. 1-6, 発行日 2021-06-11
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8752
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会