乾式電極を用いた口唇EMGによる個人認証

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS5-8

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Personal Authentication by Lip EMG using Dry Electrode

著者名: 森川 詩音(徳島大学),福見 稔(徳島大学),伊藤 桃代(徳島大学),伊藤 伸一(徳島大学)

著者名(英語): Shion Morikawa|Minoru Fukumi|Momoyo Ito|Sinichi Ito

キーワード: 個人認証|筋電|機械学習|深層学習|Personal Authentication|Myoelectricity|Machine Learning|Deep Learning

要約(日本語): 声の代替手段として手話や人工喉頭などが挙げられるが，長期間の訓練が必要なことや高価なことがデメリットとなっている。そこで近年研究が行われているのが口唇周辺の筋電解析による発話検出であるが，発話者を特定するための個人認証システムの構築が必要である。電極は2極で小型の乾式電極とし，日本語母音発声時において識別に必要な筋電情報を取得できるとされる口輪筋，大頬骨筋，口角下制筋に設置し， P-EMG plusを用いて計測した。取得した生データの中心点の前後で切り取りを行い，データの先頭からオーバーラップを設けて分割した。それぞれのデータに窓関数としてハミング窓をかけ，高速フーリエ変換によりパワースペクトルの振幅値を算出した。ノイズ除去処理後，畳み込みニューラルネットワークを用いて学習識別を行った。今後はデータの取り直しや前処理の変更，疑似データの作成を行うことで精度の向上を図る必要がある。

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