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基于高密度肌电的对称位置发音肌肉对语音识别贡献的研究

         

摘要

说话是人类正常生活中最重要的技能之一,是发音相关肌肉在神经中枢的控制下协调运动的结果.表面肌电图法(Surface Electromyography,sEMG)是目前采集肌肉电信号的常用方法,能检测到可靠的肌肉电生理信息.用肌电信号进行语音分类时,所选的电极位置对分类精度有重大作用.但目前基于sEMG的语音识别方法选取电极位置及数量时没有一个客观的指标,也不清楚发音相关的面、颈部左右两侧对称位置电极对肌电语音识别的贡献是否冗余.该文使用120通道电极(关于面中、颈中对称)采集了8名发音正常的受试者分别发5个中文单词和5个英文单词时的面、颈部sEMG,考察了面、颈部左右两侧对称位置sEMG对语音识别的贡献.结果 表明,发音过程中面、颈部左右两侧肌肉活动有相似的变化规律,但整个活动过程中面部对称位置的相关性比颈部低;使用颈部左侧、右侧的肌电信号进行语音分类的分类精度区别不大,而使用面部左、右两侧肌电信号的分类结果差异较明显.因此,颈部对称位置的sEMG信号对语音识别贡献程度具有一致性,而面部则不具有,这为后续研究减少电极数量和选择最佳通道提供了新思路.

著录项

  • 来源
    《集成技术》 |2020年第1期|55-65|共11页
  • 作者单位

    中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055;

    中国科学院大学深圳先进技术学院 深圳 518055;

    中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055;

    中国科学院大学深圳先进技术学院 深圳 518055;

    中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055;

    中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055;

    中国科学院大学深圳先进技术学院 深圳 518055;

    中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055;

    中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055;

    中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 生物医学工程;
  • 关键词

    语音识别; 表面肌电法; 支持向量机;

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