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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이병현 (인하대학교) 류재환 (인하대학교) 이미란 김덕환 (인하대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제53권 제3호
발행연도
2016.3
수록면
143 - 150 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

안면근육 표면근전도 신호기반 근육 조합 최적화를 통한 단모음인식
이병현 ,  류재환 ,  이미란 외 1명 전자공학회논문지 2016.03 학술저널

2015

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이병현 ,  류재환 ,  이미란 외 3명 대한전자공학회 학술대회 2015.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 안면근육 표면근전도를 기반으로 근육 조합 최적화를 통한 한국어 단모음 인식 방법을 제안한다. 표면근전도신호는 한국어 단모음 발음에 따라 서로 다른 패턴과 근육 활성도를 보였다. 이전 연구에서 높은 인식 정확도를 보였던 RMS, VAR, MMAV1, MMAV2와 Cepstral Coefficients를 특징 추출 알고리즘으로 사용하였으며, QDA(Quadratic Discriminant Analysis)와 HMM(Hidden Markov Model)으로 한국어 단모음을 분류하였다. 트레이닝 단계에서 입력 받은 데이터로 근육조합을 최적화하고, 최적화 결과를 인식단계에 적용한다. 이때, 새로운 근전도 신호를 입력받고 한국어 단모음을 최종 인식한다. 실험결과 제안한 방법의 인식 정확도가 QDA에서 평균 85.7%, HMM에서 평균 75.1%를 보였다.
#EMG signal #speech recognition #facial muscles #feature extraction #classifier

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Apple Siri, http://www.apple.com/ios/siri/ Google Voice Actions, https://developers.google.com/ voice-actions/ S. Kumar, D. K. Kumar, M. Alemu, M. Berry, “EMG Based Voice Recognition”, in Proc. of IEEE Conf. on Intelligent Sensors, Sensor Network and Information Processing, pp. 593-597, Melbourne, Australia, Dec 2004. google schola J. F. Gemmeke, T. Virtanen, A. Hurmalainen, “Exemplar-Based Sparse Representations for Noise Robust Automatic Speech Recognition”, IEEE Trans. Audio, Speech and Language Processing, Vol. 19, no. 7, Sep. 2011. google schola T. Heistermann, M. Janke, M. Wand, T. Schultz, “Spatial Artifact Detection for Multi-Channel EMG-Based Speech Recognition”, Internatinal Conf. on Bio-inspired Systems and Signal Processing, pp. 189-196, Angers, France, Mar 2014. google schola

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