| 講演名 | 2018-03-14 表面筋電チャネル間における筋活動推移の類似性を用いた黙声日本語単音認識 永井 秀利(九工大), |
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| 抄録(和) | 表面筋電を用いた黙声認識において，子音の認識は大きな課題の一つである．子音には短時間で急激な活動変化をするものもあるため，連続する窓でその推移を捉えるには，窓幅を狭くして細かく刻む必要がある．その場合，ノイズのような乱れや発声速度の変動に対して弱くなる．また，各種発声に対し，すべての筋が同等に寄与しているわけではない．寄与していない筋はノイズと同じで認識に悪影響を与える可能性が高い．しかし，あるチャネルの表面筋電信号のみで，そのチャネルの寄与の程度を判断することは困難である．発声時にはその発声に応じた複数筋の協調動作がなされるため，その協調の様子に発声の特徴差が存在する可能性は十分にありうる．そこで本研究では，チャネルの組における筋活動推移の類似度とその組の重要度とに基づいた特徴量を提案し，これを認識パラメータとして，母音単独または子音＋母音からなる孤立黙声単音の認識を試みた． |
| 抄録(英) | In inaudible speech recognition based on surface EMG, recognition of consonants is one of the important tasks. When uttering some kinds of consonants, muscle activities change rapidly in a short time. So, in order to capture the transitions using a sequence of windows, it is necessary to narrow the windows and to reduce the shift size of windows. In that case, the extracted feature values becomes vulnerable to signal changes like noise and fluctuation of utterance speed. Also, not all muscles contribute equivalently to various utterance. The feature values extracted from the EMGs of muscles that are not contributing is the same as the noise, and will adversely affect the recognition result. However, it is difficult to judge the degree of contribution of the channel from the signal of the channel. At utterance, muscles work cooperatively according to the utterance. Therefore, there is a high possibility that features that are effective for recognition may exist in the state of cooperation of the muscles. In this paper, we propose a feature based on the similarity of the muscle activity transitions of the channel pair and the importance of the pair. And using the feature as the recognition parameter, we tried to recognize an isolated Japanese syllable which is a single vowel or a sequence of a consonant and a vowel. |
| キーワード(和) | 黙声認識 / サイレント音声認識 / 表面筋電 / ウェーブレット解析 / ウェーブレット重心 / 重心推移法 |
| キーワード(英) | inaudible speech recognition / silent speech recognition / surface EMG / wavelet analysis / wavelets' center-of-balance / center-of-balance transition method |
| 資料番号 | MBE2017-104 |
| 発行日 | 2018-03-06 (MBE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2018/3/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | ME，一般 |
| テーマ（英） | ME, general |
| 委員長氏名（和） | 中島 一樹(富山大) / 萩原 将文(慶大) |
| 委員長氏名（英） | Kazuki Nakajima(Univ. of Toyama) / Masafumi Hagiwara(Keio Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 京相 雅樹(東京都市大) / 平田 豊(中部大) |
| 副委員長氏名（英） | Masaki Kyoso(TCU) / Yutaka Hirata(Chubu Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 高野 博史(富山県立大) / 永岡 隆(近畿大) / 青西 亨(東工大) / 吉川 大弘(名大) |
| 幹事氏名（英） | Hironobu Takano(Toyama Pref. Univ.) / Takashi Nagaoka(Kindai Univ.) / Toru Aonishi(Tokyo Inst. of Tech.) / Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 金 主賢(富山大) / 小林 匠(横国大) / 篠沢 佳久(慶大) / 稲垣 圭一郎(中部大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kim Juhyon(Univ. of Toyama) / Takumi Kobayashi(YNU) / Yoshihisa Shinozawa(Keio Univ.) / Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 表面筋電チャネル間における筋活動推移の類似性を用いた黙声日本語単音認識 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Silent Japanese Single Syllable Recognition using Similarities of Muscular Activity Transitions between EMG Channels |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 黙声認識 / inaudible speech recognition |
| キーワード(2)（和/英） | サイレント音声認識 / silent speech recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 表面筋電 / surface EMG |
| キーワード(4)（和/英） | ウェーブレット解析 / wavelet analysis |
| キーワード(5)（和/英） | ウェーブレット重心 / wavelets' center-of-balance |
| キーワード(6)（和/英） | 重心推移法 / center-of-balance transition method |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 永井 秀利 / Hidetoshi Nagai |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州工業大学(略称：九工大) Kyushu Institute of Technology(略称：Kyutech) |
| 発表年月日 | 2018-03-14 |
| 資料番号 | MBE2017-104 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | MBE-507 |
| ページ範囲 | pp.119-124(MBE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-03-06 (MBE) |