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すると翻訳の精度が向上します
キーボードとスマートフォンを使用すると、ユーザーは手動制御を介して自由に考えを表現できます。ハンズフリー通信は、コード変調された視覚誘発電位（C-VEP）に基づいて、脳コンピューターインターフェイス（BCIS）で実現できます。このようなスペルのさまざまなバリエーションが開発されています：低ターゲットシステム、マルチターゲットシステム、辞書サポートを備えたシステム。一般に、信頼性、速度、認知負荷、視覚負荷に関して、どの種類のシステムが最適であるかは明らかではありません。提示された研究では、異なるスペラーのバリエーションの実現可能性を調査しています。58人のユーザーは、辞書機能を備えた有無にかかわらず、4ターゲットスペラーと32ターゲットスペラーをテストしました。分類のために、複数の個別化された空間フィルターが標準相関分析（CCA）を介して生成されました。非制御状態を可能にする非同期実装を使用したため、速度ではなく高精度を目指しました。すべてのユーザーは、テストされたスペラーを制御できました。興味深いことに、精度に有意な差は見つかりませんでした。4ターゲットスペル、32ターゲットスペル、辞書支援32ターゲットスペルの94.4％、95.5％、94.0％。平均ITRは、32ターゲットインターフェイス（45.2、96.9および88.9ビット/分）で最も高かった。1分あたりの文字の出力速度は、8.2、19.5、31.6文字/分で辞書補助スペルで最も高かった。アンケートの結果によると、参加者の86％が4ターゲットスペラーよりも32ターゲットのスペラーを好みました。
キーボードとスマートフォンを使用すると、ユーザーは手動制御を介して自由に考えを表現できます。ハンズフリー通信は、コード変調された視覚誘発電位（C-VEP）に基づいて、脳コンピューターインターフェイス（BCIS）で実現できます。このようなスペルのさまざまなバリエーションが開発されています：低ターゲットシステム、マルチターゲットシステム、辞書サポートを備えたシステム。一般に、信頼性、速度、認知負荷、視覚負荷に関して、どの種類のシステムが最適であるかは明らかではありません。提示された研究では、異なるスペラーのバリエーションの実現可能性を調査しています。58人のユーザーは、辞書機能を備えた有無にかかわらず、4ターゲットスペラーと32ターゲットスペラーをテストしました。分類のために、複数の個別化された空間フィルターが標準相関分析（CCA）を介して生成されました。非制御状態を可能にする非同期実装を使用したため、速度ではなく高精度を目指しました。すべてのユーザーは、テストされたスペラーを制御できました。興味深いことに、精度に有意な差は見つかりませんでした。4ターゲットスペル、32ターゲットスペル、辞書支援32ターゲットスペルの94.4％、95.5％、94.0％。平均ITRは、32ターゲットインターフェイス（45.2、96.9および88.9ビット/分）で最も高かった。1分あたりの文字の出力速度は、8.2、19.5、31.6文字/分で辞書補助スペルで最も高かった。アンケートの結果によると、参加者の86％が4ターゲットスペラーよりも32ターゲットのスペラーを好みました。
Keyboards and smartphones allow users to express their thoughts freely via manual control. Hands-free communication can be realized with brain-computer interfaces (BCIs) based on code-modulated visual evoked potentials (c-VEPs). Various variations of such spellers have been developed: Low-target systems, multi-target systems and systems with dictionary support. In general, it is not clear which kinds of systems are optimal in terms of reliability, speed, cognitive load, and visual load. The presented study investigates the feasibility of different speller variations. 58 users tested a 4-target speller and a 32-target speller with and without dictionary functionality. For classification, multiple individualized spatial filters were generated via canonical correlation analysis (CCA). We used an asynchronous implementation allowing non-control state, thus aiming for high accuracy rather than speed. All users were able to control the tested spellers. Interestingly, no significant differences in accuracy were found: 94.4%, 95.5% and 94.0% for 4-target spelling, 32-target spelling, and dictionary-assisted 32-target spelling. The mean ITRs were highest for the 32-target interface: 45.2, 96.9 and 88.9 bit/min. The output speed in characters per minute, was highest in dictionary-assisted spelling: 8.2, 19.5 and 31.6 characters/min. According to questionnaire results, 86% of the participants preferred the 32-target speller over the 4-target speller.
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