論文の概要: The "Sound of Silence" in EEG -- Cognitive voice activity detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05497v1
• Date: Mon, 12 Oct 2020 07:47:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 08:20:29.553531
• Title: The "Sound of Silence" in EEG -- Cognitive voice activity detection
• Title（参考訳）: 脳波における「沈黙の音」 --認知的音声活動検出-
• Authors: Rini A Sharon, Hema A Murthy
• Abstract要約: 音声の沈黙領域に対応する脳活動の「非音声(NS)」状態について検討した。 音声知覚はそのような状態の存在を検査するために研究され、その後、音声の想像力においてその識別が行われる。 認識性能と視覚的区別は脳波におけるサイレントシグネチャの存在を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.196642357767338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech cognition bears potential application as a brain computer interface that can improve the quality of life for the otherwise communication impaired people. While speech and resting state EEG are popularly studied, here we attempt to explore a "non-speech"(NS) state of brain activity corresponding to the silence regions of speech audio. Firstly, speech perception is studied to inspect the existence of such a state, followed by its identification in speech imagination. Analogous to how voice activity detection is employed to enhance the performance of speech recognition, the EEG state activity detection protocol implemented here is applied to boost the confidence of imagined speech EEG decoding. Classification of speech and NS state is done using two datasets collected from laboratory-based and commercial-based devices. The state sequential information thus obtained is further utilized to reduce the search space of imagined EEG unit recognition. Temporal signal structures and topographic maps of NS states are visualized across subjects and sessions. The recognition performance and the visual distinction observed demonstrates the existence of silence signatures in EEG.
• Abstract（参考訳）: 音声認知は、他のコミュニケーションに障害のある人々の生活の質を向上させる脳コンピューターインタフェースとして応用される可能性がある。 音声と安静状態脳波は一般に研究されているが,本研究では音声の沈黙領域に対応する脳活動の「非音声(NS)」状態を探究する。 まず、そのような状態の存在を検査するために、音声認識の研究を行い、続いて、音声の想像力の同定を行う。 音声認識の性能向上に音声活動検出を用いる方法と類似して,ここで実装した脳波状態行動検出プロトコルを適用し,脳波復号の信頼性を高める。 音声とns状態の分類は、実験室および商用デバイスから収集された2つのデータセットを用いて行われる。 また、得られた状態シーケンシャル情報を利用して、想像された脳波単位認識の検索スペースを削減する。 NS状態の時間信号構造と地形図は、被験者とセッション間で可視化される。 認識性能と視覚的区別は脳波におけるサイレントシグネチャの存在を示す。

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