二極式乾式電極を用いた口唇筋電解析による日本語母音識別のためのデータセット作成

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-112

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Dataset Making for 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 桃代(徳島大学),伊藤 伸一(徳島大学),Seri Rahayu(マレーシアマラッカ技術大学)

著者名(英語): Ryosuke Takabatake(Guraduate school of Tokushima University),Minoru Fukumi(Tokushima University),Momoyo Ito(Tokushima University),Shin-ichi Ito(Tokushima University),Seri Rahayu Binti Kamat(Universiti Teknikal Malaysia Melaka)

キーワード: 表面筋電,母音識別,乾式電極,サポートベクターマシン,線形判別分析,高速フーリエ変換

要約(日本語): 本稿は後天的に発声機能障害に陥った患者を対象とした口唇付近の表面筋電を用いた母音識別システムについての報告である。乾式電極はコスト的に良好ではあるが、多大なノイズが混入するといった問題がある。そのため、本稿ではその影響を受けにくいデータセットについての報告を行う。計測されたデータを5種類の分解能で周波数解析を行い、識別率の比較を行う。結果として、分解能が最も高いデータセットが最良であると判明したが、データ数を増加させる方法の考案が今後の課題となってくると考察した。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 484 Kバイト