ABSTRACT
Abstract Introduction: This research measures the differences in silent speech of the vowels / a / - / u / in Spanish, in students with different cognitive styles in the Field Dependence - Independence (FDI) dimension. Method: Fifty-one (51) adults participated in the study. Electroencephalographic (EEG) signals were taken from 14 electrodes placed on the scalp in the language region located in the left hemisphere. Previously, the embedded figures test (EFT) was applied in order to classify them into dependent, intermediate and field independent persons. To analyse the EEG data, the signals were decomposed into intrinsic mode functions (IMF) and a mixed repeated measures analysis was performed. Results: It was found that the Power Spectral Density (PSD) in the vowels is independent of the cognitive style and its magnitude depends on the position of the electrodes. Conclusions: The results suggest that there are no significant differences in PSDs in the silent speech of vowels /a/-/u/ in persons of different cognitive styles. Significant differences were found in the PSDs according to the position of the 14 electrodes used. In our configuration, the silent speech of vowels can be studied using electrodes placed in premotor, motor and Wernicke areas.
Resumen Introducción: La investigación mide las diferencias en el habla silenciosa de las vocales /a/-/u/ en español, en estudiantes de diferente estilo cognitivo en la dimensión Dependencia - Independencia de campo (DIC). Método: En el estudio participaron 51 adultos. Se tomaron señales electroencefalográficas (EEG), a partir de 14 electrodos dispuestos sobre el cuero cabelludo de la región del lenguaje ubicada en el hemisferio izquierdo. Previamente les fue aplicado el test de figuras enmascaradas EFT con el fin de clasificarlos en personas dependientes, intermedios e independientes de campo. Para analizar los datos del EEG se descompusieron las señales en funciones de modo intrínseco (IMF) y se realizó un análisis mixto de medidas repetidas. Resultados: Se halló que la densidad espectral de potencia (PSD) en las vocales es independiente del estilo cognitivo y su magnitud depende de la posición de los electrodos. Conclusión: Los resultados sugieren que no existen diferencias significativas en los PSD en el habla silenciosa de las vocales /a/-/u/ en las personas de diferente estilo cognitivo. Se hallaron diferencias significativas en los PSD de acuerdo con la posición de los 14 electrodos utilizados. En nuestra configuración, el habla silenciosa de las vocales puede ser estudiada mediante electrodos situados en las áreas premotora, motora y de Wernicke.
ABSTRACT
El presente trabajo tiene como objetivo interpretar las señales de EEG registradas durante la pronunciación imaginada de palabras de un vocabulario reducido, sin emitir sonidos ni articular movimientos (habla imaginada o no pronunciada) con la intención de controlar un dispositivo. Específicamente, el vocabulario permitiría controlar el cursor de la computadora, y consta de las palabras del lenguaje español: "arriba", "abajo", "izquierda", "derecha", y "seleccionar". Para ello, se registraron las señales de EEG de 27 individuos utilizando un protocolo básico para saber a priori en qué segmentos de la señal la persona imagina la pronunciación de la palabra indicada. Posteriormente, se utiliza la transformada wavelet discreta (DWT) para extraer características de los segmentos que son usados para calcular la energía relativa wavelet (RWE) en cada una de los niveles en los que la señal es descompuesta, y se selecciona un subconjunto de valores RWE provenientes de los rangos de frecuencia menores a 32 Hz. Enseguida, éstas se concatenan en dos configuraciones distintas: 14 canales (completa) y 4 canales (los más cercanos a las áreas de Broca y Wernicke). Para ambas configuraciones se entrenan tres clasificadores: Naive Bayes (NB), Random Forest (RF) y Máquina de vectores de soporte (SVM). Los mejores porcentajes de exactitud se obtuvieron con RF cuyos promedios fueron 60.11% y 47.93% usando las configuraciones de 14 canales y 4 canales, respectivamente. A pesar de que los resultados aún son preliminares, éstos están arriba del 20%, es decir, arriba del azar para cinco clases. Con lo que se puede conjeturar que las señales de EEG podrían contener información que hace posible la clasificación de las pronunciaciones imaginadas de las palabras del vocabulario reducido.
This work aims to interpret the EEG signals associated with actions to imagine the pronunciation of words that belong to a reduced vocabulary without moving the articulatory muscles and without uttering any audible sound (imagined or unspoken speech). Specifically, the vocabulary reflects movements to control the cursor on the computer, and consists of the Spanish language words: "arriba", "abajo", "izquierda", "derecha", and "seleccionar". To do this, we have recorded EEG signals from 27 subjects using a basic protocol to know a priori in what segments of the signal a subject imagines the pronunciation of the indicated word. Subsequently, discrete wavelet transform (DWT) is used to extract features from the segments. These are used to compute relative wavelet energy (RWE) in each of the levels in that EEG signal is decomposed and, it is selected a RWE values subset with the frequencies smaller than 32 Hz. Then, these are concatenated in two different configurations: 14 channels (full) and 4 channels (the channels nearest to the brain areas of Wernicke and Broca). The following three classifiers were trained using both configurations: Naive Bayes (NB), Random Forest (RF) and support vector machines (SVM). The best accuracies were obtained by RF whose averages were 60.11% and 47.93% using both configurations, respectively. Even though, the results are still preliminary, these are above 20%, this means they are more accurate than chance for five classes. Based on them, we can conjecture that the EEG signals could contain information needed for the classification of the imagined pronunciations of the words belonging to a reduced vocabulary.