音声想起時の脳波(EEG信号)から想起内容を識別し、想起された言語表象を検出する研究が進展している．我々は，被験者5名から得られた音声想起時の脳波(Electroencephalogram; EEG)信号から線スペクトルを抽出し，目視ラベリングによって得られた母音部分(a,i,u,e,o)のデータを用いて交差検証（cross validation）及び, 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）,多層ニューラルネットワーク（MLN）を行った.5人の被験者のデータのうち1つをテストデータ,4つを学習用データとして言語分類訓練とテストを行った結果，母音分類精度の平均は交差検証が84.1%,CNNが89.8%,MLNが91.9%を示した．
