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(인하대학교) (인하대학교) (인하대학교) (인하대학교) (성균관대학교) (인하대학교)
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대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2015년도 대한전자공학회 하계종합학술대회
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    초록·키워드

    In this paper, we propose monophthong recognition method using feature and muscle selection based on facial surface EMG signals. We observed that EMG signal patterns may vary according to Korean monophthong pronunciation. The proposed method can recognize Korean monophthong and improve recognition accuracy by selecting muscle and feature rather than by using all of them. Experimental results show that the recognition accuracy of the proposed method using best muscle and best, second features set is better than that using all of muscles and features. The improved average accuracies are 29.13% in kNN, 34.52% in LDA.

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      UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-569-001688292