| Item type |
National Convention(1) |
| 公開日 |
2021-03-04 |
| タイトル |
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タイトル |
共通空間パターンを用いた音声想起時EEGの識別 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
インタフェース |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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愛知県大 |
| 著者所属 |
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愛知県大 |
| 著者所属 |
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愛知県大 |
| 著者所属 |
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名工大 |
| 著者所属 |
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豊橋技科大 |
| 著者名 |
細川, 晃樹
山尾, 元陽
入部, 百合絵
田口, 亮
新田, 恒雄
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
脳波から想起した語彙を推測する研究は音声入力に代わる入力手段として近年注目されている.現在の提案手法は音節を識別するために想起された時間を知る必要があるが,脳波から想起された区間を同定することは困難であり,現状では観測されたデータ全体を総当たりで識別する必要がある.本研究では音節の解析区間を絞り込むことを目的として,音節想起時と無想起時の脳波の識別を行った.識別には計算量が少なく,多電極信号の解析に適した共通空間パターン (Common Spatial Pattern)によって特徴量を抽出し,識別には音声区間検出に用いられる混合ガウスモデルを使用した.その結果,約80%の識別率を得ることができた. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00349328 |
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集
巻 2021,
号 1,
p. 271-272,
発行日 2021-03-04
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |