二極式乾式電極を用いた表面筋電による日本語母音識別

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS17043

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2017/08/02

タイトル(英語): Japanese Vowels Recognition using Surface Electromyogram Measured with Bipolar Dry Type Sensors

著者名: 髙畠 亮介(徳島大学),福見 稔(徳島大学),伊藤 伸一(徳島大学),伊藤 桃代(徳島大学)

著者名(英語): Ryosuke Takabatake(Tokushima University),Minoru Fukumi(Tokushima University),Shin-ichi Ito(Tokushima University),Momoyo Ito(Tokushima University)

キーワード: ＥＭＧ|ＰＣＡ|ＳＶＭ|母音識別|発声識別|乾式電極|EMG|PCA|SVM|vowels recognition|utterance recognition|Dry type sensor

要約(日本語): 本論文は後天的に発声行為が困難になった人を対象とした表面筋電(EMG)を用いた母音識別システムについての報告である。口唇周辺に設置された電極から計測された筋電データを高速フーリエ変換によって振幅成分を抽出。主成分分析にて次元削減を行い、サポートベクターマシンによって学習識別を行う。従来手法から学習識別に使用するデータの領域、使用主成分、識別手法を変更することによって、本システムの識別率は大きく改善した。

要約(英語): This paper proposed a Japanese vowels recognition method using surface electromyogram (EMG) for patient who lost their voice. The system obtained EMG data from sensors attached at lips neighborhood, frequency analized by Fast Fouriar Transform (FFT) and reduced data dimention by Principal Component Analysis (PCA). Finally, data are recognized by Support Vector Machine (SVM).

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,313 Kバイト