音声想起時脳波から想起内容を識別するBCI(Brain Computer Interface)の基礎研究が始まっている．報告者らは，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(Electroencephalogram; EEG)信号を取得すると共に，これまで目視ラベリングの結果を用いて日本語の短音節情報を抽出し，短音節を認識する手法を提案してきた．本報告では，音声想起(speech-imagery)時の脳活動から線形予測分析 (LPA) 処理を行うと共に，電極の空間スペクトル情報を分析する．また，分析結果をもとに，5名の被検者に対して音節ラベリングを行い，音節区間から子音と母音データ抽出した後，音素毎の固有空間を学習し，不特定被検者に対する音素認識実験を行った結果を報告する．
