オノマトペの内言における語形の違いがBCI パフォーマンスに与える影響

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概要

メンタルタスクベースのブレインコンピュータインターフェース（MT-BCI）は、特定の思考やメンタルイメージを用いて外部機器を制御できる。MT-BCIを制御するために、ユーザトレーニングが重要であり、ユーザは特定の脳波パターンを安定して生成する能力が必要である。我々は以前の研究で、オノマトペを用いた脳波制御訓練手法を提案した。この手法は、発話イメージをオノマトペで表現し、ユーザがこれを内言することで脳波制御を行う。本研究では、オノマトペの内言における語形の違いがBCIパフォーマンスに与える影響を調査した。本稿では、5種類のオノマトペの語形を内言した時の脳波データを計測する実験を行った。その結果、オノマトペの語形がBCIパフォーマンスに影響を与える可能性を示唆した。さらに、各オノマトペの語形において、反復型が最もイメージ想起しやすいことを示した。

関井 汐織, 平野 怜旺, 渡邊 恵太. オノマトペの内言における語形の違いがBCIパフォーマンスに与える影響. WISS2024予稿集