Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
A System Identification Approach to Determining Listening Attention from EEG Signals
Linköpings universitet, Institutionen för systemteknik, Reglerteknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten.
Linköpings universitet, Institutet för handikappvetenskap (IHV). Linköpings universitet, Institutionen för klinisk och experimentell medicin, Avdelningen för neuro- och inflammationsvetenskap. Linköpings universitet, Medicinska fakulteten. Eriksholm Research Centre, Oticon A/S, 20 Rortangvej, Snekkersten, Denmark.
Linköpings universitet, Institutionen för systemteknik, Reglerteknik. Linköpings universitet, Tekniska fakulteten.
2016 (Engelska)Ingår i: 2016 24TH EUROPEAN SIGNAL PROCESSING CONFERENCE (EUSIPCO), IEEE , 2016, s. 31-35Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

We still have very little knowledge about how ourbrains decouple different sound sources, which is known assolving the cocktail party problem. Several approaches; includingERP, time-frequency analysis and, more recently, regression andstimulus reconstruction approaches; have been suggested forsolving this problem. In this work, we study the problem ofcorrelating of EEG signals to different sets of sound sources withthe goal of identifying the single source to which the listener isattending. Here, we propose a method for finding the number ofparameters needed in a regression model to avoid overlearning,which is necessary for determining the attended sound sourcewith high confidence in order to solve the cocktail party problem.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
IEEE , 2016. s. 31-35
Serie
European Signal Processing Conference, ISSN 2076-1465
Nyckelord [en]
attention, cocktail party, linear regression (LR), finite impulse response (FIR), multivariable model, sound, EEG
Nationell ämneskategori
Reglerteknik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:liu:diva-130732DOI: 10.1109/EUSIPCO.2016.7760204ISI: 000391891900007ISBN: 978-0-9928-6265-7 (digital)ISBN: 978-1-5090-1891-8 (tryckt)OAI: oai:DiVA.org:liu-130732DiVA, id: diva2:954379
Konferens
24th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Aug 28-Sep 2, 2016. Budapest, Hungary
Tillgänglig från: 2016-08-22 Skapad: 2016-08-22 Senast uppdaterad: 2017-02-15

Open Access i DiVA

fulltext(277 kB)279 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT02.pdfFilstorlek 277 kBChecksumma SHA-512
4b6fbbed95fdb7eaa039ed7ab0189efab66a923d0c63f217b3067ab80e284d6c0471183084fa5f2a7dd6827e7c21c664667aba76acb58c71f5cb4f4733dc1744
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

Förlagets fulltext

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Alickovic, EminaLunner, ThomasGustafsson, Fredrik
Av organisationen
ReglerteknikTekniska fakultetenInstitutet för handikappvetenskap (IHV)Avdelningen för neuro- och inflammationsvetenskapMedicinska fakulteten
Reglerteknik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 279 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 3204 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf