【摘 要】
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根据最新资料统计,我国听力语言残疾患者为2057万人,居视力残疾、肢残、智残等五大残疾之首,占中国人口总数的1.67%,他们无法像正常人一样交流沟通,各种生活条件的缺乏严重影响了他们的生活质量。各国学者在解决语言障碍患者与普通人之间的沟通问题上大多设计的都是患者运动控制设备发声,但运动功能受损的语言障碍患者使用此类设备时仍然存在着发声准确率低、无法使用肌电控制设备、训练难度大等问题,此类患者迫切需
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根据最新资料统计,我国听力语言残疾患者为2057万人,居视力残疾、肢残、智残等五大残疾之首,占中国人口总数的1.67%,他们无法像正常人一样交流沟通,各种生活条件的缺乏严重影响了他们的生活质量。各国学者在解决语言障碍患者与普通人之间的沟通问题上大多设计的都是患者运动控制设备发声,但运动功能受损的语言障碍患者使用此类设备时仍然存在着发声准确率低、无法使用肌电控制设备、训练难度大等问题,此类患者迫切需要更符合他们需求的辅助发声系统。针对以上问题,本文设计了一种基于SSVEP的脑电辅助发声系统,系统主要由眨眼检测器、视觉刺激器、EEG信号采集器、EEG信号处理算法和语音合成发声等模块组成。在保证系统运行效率的前提下辅助发声,为语言障碍患者在难以使用运动功能操控设备的情况下设计一种新的发声方法。本文主要工作有:（1）针对设备患者行动不便且设备常亮易使患者视觉疲劳等问题,设计一种基于Open CV的眨眼检测器。眨眼检测器通过计算眼部纵横比分析患者当前眼部动作,患者可以使用眨眼检测器参与到系统的控制中;（2）在不同的时段,患者的发声需求可能不同,而系统的刺激界面不能显示过多刺激信号,为解决以上问题,提出一种基于时段与分级编码的时变型多样化刺激界面。充分调研患者在各时段的的发声需求,在保证视觉刺激有效和可靠的前提下,设计一种双层界面,包括主界面和6个子界面,其中一组子界面在不同的时段,为患者提供不同的语句选择,本界面仅使用6个刺激频率满足了患者54种发声需求;（3）使用EEG信号采集器获取患者的脑电信号,在对信号的处理阶段,各阶模态分量混有噪声信号,影响分类识别准确率,设计一种基于噪声辅助MEMD和相关信息的IMFs选择方法（MEMD-CF）。根据提取的特征值选择发声语句,使用语音合成辅助患者发声。将该方法与经典和广泛采用的技术进行组合比较,获取了丰富的实验结果。实验结果显示,相较于EMD以及MVDR等其他数据处理方法,信号处理过程中采用MEMD-CF的系统取得了最高的发声准确率,其中采用IIR+MEMD-CF+FBCCA算法的系统其分类识别平均准确率达到86.5%,系统分类识别准确率的标准差达到5%。根据实验结果可知,本文所设计系统实现了基于SSVEP的较高准确率的辅助发声。
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