Vowel Imagery Decoding toward Silent Speech BCI Using Extreme Learning Machine with Electroencephalogram
المؤلفون المشاركون
Min, Beomjun
Kim, Jongin
Park, Hyeong-jun
Lee, Boreom
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-12-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The purpose of this study is to classify EEG data on imagined speech in a single trial.
We recorded EEG data while five subjects imagined different vowels, /a/, /e/, /i/, /o/, and /u/.
We divided each single trial dataset into thirty segments and extracted features (mean, variance, standard deviation, and skewness) from all segments.
To reduce the dimension of the feature vector, we applied a feature selection algorithm based on the sparse regression model.
These features were classified using a support vector machine with a radial basis function kernel, an extreme learning machine, and two variants of an extreme learning machine with different kernels.
Because each single trial consisted of thirty segments, our algorithm decided the label of the single trial by selecting the most frequent output among the outputs of the thirty segments.
As a result, we observed that the extreme learning machine and its variants achieved better classification rates than the support vector machine with a radial basis function kernel and linear discrimination analysis.
Thus, our results suggested that EEG responses to imagined speech could be successfully classified in a single trial using an extreme learning machine with a radial basis function and linear kernel.
This study with classification of imagined speech might contribute to the development of silent speech BCI systems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Min, Beomjun& Kim, Jongin& Park, Hyeong-jun& Lee, Boreom. 2016. Vowel Imagery Decoding toward Silent Speech BCI Using Extreme Learning Machine with Electroencephalogram. BioMed Research International،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097120
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Min, Beomjun…[et al.]. Vowel Imagery Decoding toward Silent Speech BCI Using Extreme Learning Machine with Electroencephalogram. BioMed Research International No. 2016 (2016), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097120
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Min, Beomjun& Kim, Jongin& Park, Hyeong-jun& Lee, Boreom. Vowel Imagery Decoding toward Silent Speech BCI Using Extreme Learning Machine with Electroencephalogram. BioMed Research International. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097120
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1097120
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر