一种基于面颈部表面肌电的无声语音识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110552597.0
IPC分类号：A61B5/397;G10L15/22;G10L15/06;G10L15/16
申请日期：
2021-05-20
申请人：
中国科学技术大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于面颈部表面肌电的无声语音识别方法
申请号	CN202110552597.0	申请日期	2021-05-20
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-24	公开/公告号	CN113288183A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	A61B5/397	IPC分类号	A;6;1;B;5;/;3;9;7;;;G;1;0;L;1;5;/;2;2;;;G;1;0;L;1;5;/;0;6;;;G;1;0;L;1;5;/;1;6查看分类表>
申请人	中国科学技术大学	申请人地址	安徽省合肥市包河区金寨路96号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国科学技术大学	当前权利人	中国科学技术大学
发明人	张旭;邓志航;陈希;陈香;陈勋
代理机构	安徽省合肥新安专利代理有限责任公司	代理人	陆丽莉;何梅生

摘要

本发明公开了一种基于面颈部表面肌电的无声语音识别方法，对高密度电极阵列和分立电极采集的表面肌电信号进行数据预处理和特征提取后得到高密度sEMG图像集和通道稀疏的sEMG图像集，从而构建源域数据库和目标域数据库；然后使用源域数据库训练单词分类深度神经网络并在目标域数据库中利用迁移学习完成对网络的校准；若测试用户在分立电极输入下无声表达单词，校准后的网络可完成单词分类并实现无声语音识别。本发明兼顾了高密度电极阵列具有捕获丰富的肌肉激活模式信息的能力和分立电极的轻便易穿戴性，对轻微电极偏移和跨用户条件有一定的鲁棒性，提升了分立电极输入下的无声语音识别的性能，为无声语音识别方法提供了一个新思路。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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