PROBLEM TO BE SOLVED: To identify a content of a speech or a silent speech from measured brain waves.SOLUTION: In the present invention, by applying independent component analysis and deflation execution to brain wave signals in learning, brain wave data is reconstructed. Meanwhile, an audio signal in learning is measured, and its spectrogram is calculated. A relation between the reconstructed brain wave data and the spectrogram is modeled using a Kalman filter, and its model parameters are learned. Next, by applying independent component analysis and deflation execution to brain wave signals measured while speech is carried out, brain wave data is reconstructed, and it is input to the learned Kalman filter model. The content of the speech is estimated from a spectrogram as an output value of the model.COPYRIGHT: (C)2012,JPO&INPIT【課題】計測された脳波から発話或いはサイレントスピーチの内容を識別する。【解決手段】本発明は、学習時脳波信号に独立成分分析および射影実行を適用して、脳波データを再構成する。一方、学習時の音声信号を計測し、そのスペクトログラムを算出する。再構成された脳波データとスペクトログラムの関係をカルマンフィルターでモデル化し、そのモデル・パラメータを学習する。次に、スピーチ遂行時に計測された脳波信号に独立成分分析および射影実行を適用し、脳波データを再構成して、学習済みのカルマンフィルターモデルに入力する。モデルの出力値であるスペクトログラムからスピーチの内容を推定する。【選択図】 図2
