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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제27권 제3호
발행연도
2006.1
수록면
101 - 109 (9page)

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It has been known that there is strong relationship between human voices and the movements of the articulatory facial muscles. In this paper, we utilize this knowledge to implement an automatic speech recognition scheme which uses solely surface electromyogram (EMG) signals. The EMG signals were acquired from three articulatory facial muscles. Preliminary, 10 Korean digits were used as recognition variables. The various feature parameters including filter bank outputs, linear predictive coefficients and cepstrum coefficients were evaluated to find the appropriate parameters for EMG-based speech recognition. The sequence of the EMG signals for each word is modelled by a hidden Markov model (HMM) framework. A continuous word recognition approach was investigated in this work. Hence, the model for each word is obtained by concatenating the subword models and the embedded re-estimation techniques were employed in the training stage. The findings indicate that such a system may have a capacity to recognize speech signals with an accuracy of up to 90%, in case when mel-filter bank output was used as the feature parameters for recognition.
#surface EMG signals #automatic speech recognition #hidden markov model

목차

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/ / HTK Speech Recognition Toolkit google schola / 1976 / Speech recognition experiments with linear prediction, bandpass filtering, and dynamic programming 24 (2) : 183 ~ 188 google schola / 1977 / Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm 39 : 1 ~ 38 google schola / 1978 / Digital Processing of Speech Signal google schola / 1983 / Spectrum analysis of surface electromyogram : 1114 ~ 1117 google schola

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