舌骨上筋群の表面筋電位に基づくCNNを用いた舌動作と黙声の推定

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS3-3

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): Estimation of Tongue Motion and Silent Speech Based on EMG from Suprahyoid Muscles using CNN

著者名: 渡邉 大生(神戸市立工業高等専門学校),尾山 匡浩(神戸市立工業高等専門学校),福見 稔(徳島大学)

著者名(英語): Taisei Watanabe|Tadahiro Oyama|Minoru Fukumi

キーワード: 筋電位|舌骨上筋群|黙声|畳み込みニューラルネットワーク|マン・マシン・インターフェース|electromyogram|suprahyoid muscles|silent speech|convolutional neural network|man machine interface

要約(日本語): 本研究では，手などを動作させることが困難なユーザに向けた，マウス等に代替する入力装置として，舌の筋電位を用いたマンマシンインターフェース(MMI)を提案する。先行研究では，一般に多くの電極が使用されている。また舌動作の推定だけではなく，口唇周りのEMGを用いた黙声認識に関する研究もあるが，電極の装着箇所がユーザビリティを下げていると考えられる。そこで，本研究では計測が容易な舌骨上筋群の表面筋電位(EMG)に注目し，少ない電極数(4ch)から計測されたEMGを用いて舌動作による方向指示だけではなく黙声認識も可能なMMIの構築を目指す。本発表では，6方向の舌動作と4種類の黙音を対象として，実際に識別実験を行った。識別手法として畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた結果，舌動作では平均正答率が約96%，黙声では約69%となり，少ない電極でもMMIを構築できる可能性が示唆された。

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