【摘 要】
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传统基于声学的语音识别技术已有广泛应用,而基于表面肌电（surface electromyography,sEMG）的语音识别通过采集面部肌肉运动的电信号解码语音信息,可实现无声语音识别,有望用于高噪声环境、发音困难人群或是安全通话等。然而目前无声语音识别实际应用中尚存在可识别单词有限、语速变化导致识别率降低、识别设备不便携等问题。针对上述问题,本文基于sEMG信号研究无声语音识别系统,主要内容包
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传统基于声学的语音识别技术已有广泛应用,而基于表面肌电（surface electromyography,sEMG）的语音识别通过采集面部肌肉运动的电信号解码语音信息,可实现无声语音识别,有望用于高噪声环境、发音困难人群或是安全通话等。然而目前无声语音识别实际应用中尚存在可识别单词有限、语速变化导致识别率降低、识别设备不便携等问题。针对上述问题,本文基于sEMG信号研究无声语音识别系统,主要内容包括:（1）选择通道数及优化通道组合,根据基础手语和人机交互的常用命令制定110个英文和22个中文单词组成的双语语音库,并设计实验范式。采集颊肌、口角提肌、口角降肌、下颚二腹肌前腹的sEMG信号,并通过挂耳式的无线采集模块将信号发送至电脑,基于LabVIEW搭建可视化的UI界面实时显示信号。（2）被试通常被要求无声发音时保持匀速,而自然说话时语速变化导致实际识别效果较差。因此,提出基于动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）语速自适应无声语音识别方法,并与支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）进行比较。实验结果表明,本文提出的识别方法对匀语速识别和未知语速识别的平均正确率分别达到了 90%和70%以上,优于 SVM 的 77.78%和 45.86%,LDA 的 71.77%和 35.00%。（3）搭建基于云端的无声语音识别系统,通过无线采集模块将sEMG信号实时传输至云端,部署在云端服务器中的信号处理模块对信号进行实时分类,最后将识别结果传输至客户端进行交互。通过智能小车控制、社交场景、运动场景、嘈杂环境和黑暗环境对系统的人机交互性、可穿戴性、运动鲁棒性、抗噪声性和可视性进行实际的测试。
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