MF143 表情筋および頸部の筋電位信号を利用した日本語母音の識別(MF14 情報・コミュニケーション支援,あたり前のことを知る)
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概要
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The purpose of this paper is to achieve Japanese vowels classification without using speech signals. For this purpose, we propose a method for classifying Japanese vowels using EMG signals with Support Vector Machine (SVM). Especially, we focused on vowel classification using EMG signals measured from neck only. Classification experiments for 5 Japanese vowels were conducted with four subjects by using our proposed method. As the experimental results, three subjects showed the classification accuracy of more than 80% using EMG signals measured from facial muscles and neck. When using EMG signals measured from neck only, the classification accuracy was decreased about 17-30% compared to from facial and neck. However, two subjects showed the classification accuracy more than 60%.
- 2007-09-30
著者
-
三河 正彦
筑波大学大学院図書館情報メディア研究科
-
田中 和世
筑波大学大学院図書館情報メディア研究科
-
田中 和世
筑波大学
-
児島 宏明
産業技術総合研究所
-
吉川 雅博
岡山大学大学院
-
三河 正彦
筑波大学
-
吉川 雅博
産業技術総合研究所 情報技術研究部門
-
田中 和世
筑波大学大学院 図書館情報メディア研究科
-
児島 宏明
産業技術総合研 情報技術研究部門
-
吉川 雅博
産業技術総合研究所
-
吉川 雅博
独立行政法人産業技術総合研究所 知能システム研究部門 サービスロボティクス研究グループ
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