音響特徴量およびfMRI特徴量の協調利用による目的音検出に閨する検討

摘要

本文では，音響信号から得られる特徴量(音響特徴量)およびfunctional Magnetic Resonance Imaging (fMRI)で計測されるBlood Oxygenation Level Dependent (BOLD)信号から得られる特徴量(fMRI特徴量)を用いた目的音検出手法を提案する.提案手法では，これらの特徴量を協調的に利用し，目的音を含む／含まない区間の識別を行う.具体的には，まず，音響特徴量およびfMRI特徴量をそれぞれ単一で用いて識別器を構築し，識別結果およびその識別結果に対する確信度をそれぞれ求める.これらの識別結果のうち確信度の高いものを最終的な識別結果とする.これにより，音響特徴量のみを用いた手法では検出困難であった場合において，fMRI特徴量を協調的に利用することによる精度向上が期待できる.実験結果より，提案手法では，各特徴量をそれぞれ単一で用いた場合と比較して高精度化が実現されることを示す.%In this paper, we present an auditory target detection method using auditory and functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) features calculated from auditory signals and Blood Oxygenation Level Dependent (BOLD) signals scanned by fMRI, respectively. Our method classifies target segments and non-target segments via collaborative use of the two kinds of features. Specifically, our method constructs two classifiers respectively using only auditory or fMRI features and integrates these results based on the confidence output from each classifier. Consequently, multimodal classification becomes feasible by our method. Experimental results show the improvement of our method over the methods using only auditory or fMRI features.