近年，脳波を用いて機械を操作するBCI（Brain Computer Interface）の研究が盛んに行われている．しかし，音声想起の認識に関する効果的な方法は確立していない．本報告では，利用者への負担が少ない非侵襲的な方法で，頭皮から脳波（Electro-encephalogram ; EEG）信号を取得し，脳活動を分析する．また分析結果をもとに，音声想起(speech imagery) 時の脳波から単語を認識することを目指す．1名分の脳波を用いた10数字単語想起に対する実験結果を報告する． 音節HMM（Hidden Markov Model）を構築し，10数字の単語認識を行った．HMMでモデル化する音節は10数字に出現する14音節を対象とした．学習に使用する特徴量は線スペクトル，音節尤度ベクトルである．結果として，音節尤度ベクトルを用いた場合が最も正解率が高く，想起時脳波信号を用いた単語認識には，特徴量として音節尤度ベクトルを用いることが効果的であることが示された．
