基于优化肌电特征的无声语音信号识别.pdf

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1、第27卷第10期东北大学学报（自然科学版）Vol.27，No.102006年10月JournalofNortheasternUniversity（NaturalScience）Oct.2006!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!文章编号：1005-3026（2006）10-1095-03基于优化肌电特征的无声语音信号识别王旭，贾雪琴，李景宏，杨丹（东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110004）摘要：提出了一种基于遗传算法（GA）和fisher投影

2、的最佳可鉴别基的求解方法·将原始特征向量向着最佳可鉴别基投影可得到具有最佳可分性的新的特征向量·从颧肌和二腹肌前腹的皮肤表面检测无声发出6个汉语元音的表面肌电信号（SEMG），以该肌电信号的AR模型系数、倒谱系数和美尔倒谱系数作为原始特征向量·使用遗传算法找出了原始特征的次优组合，并组成新的特征向量·将GA找出的次优特征向量向着fisher最佳可鉴别基投影可得到最佳鉴别特征向量·最后用改进的BP神经网络作为分类器得到了较好的识别效果·关键词：无声语音识别；Fisher准则；肌电特征；遗传算法；BP神经网络中图分类号：R318文献标识码

3、：A从电生理学的角度出发，语音的产生离不开1问题的提出相关肌肉的运动，而相关肌肉的运动又是由相应的神经电活动来“触发”的·国外已经有学者开始在模式识别领域中，特征的选择是很重要的，研究用头部肌肉来识别语音，即无声语音信号识它强烈地影响到分类器的设计及其性能·原始特别［1!6］，国内这方面的研究刚刚开始［7］征对于模式的识别可能起到促进的作用也可能有·在无声语音识别方面，早期的（1989年）反作用，因此需要根据可分性判据对原始特征进MichaelS.Morse等用4通道肌电信号提取了肌行科学的选择·电信号的能量、幅值和实验方差等特征，识

4、别10各种特征之间的关系通常并不是独立的，由个英文单词，获得了接近60%的识别率［2］·2002多个特征融合产生的新特征既可以保留单个特征年A.D.C.Chan发现强噪声背景下当语音信号的可分性又可以消除多个特征之间的冗余信息［8］的识别率仅为10%的时候肌电3通道信号能达·以此为出发点，本文使用了一种能获得最到80%的识别率［5］·2005年NanBu用肌电信号佳鉴别矢量基的方法，当原始特征向该最佳鉴别识别5个日本元音和一个日本辅音／n／得到90%矢量基投影时可形成新的有利于分类的特征·的识别率［1］·在汉语的无声语音识别方面，20

5、052基于Fisher准则函数的最佳鉴别年戴立梅等用5个通道的肌电信号识别10个汉［7］矢量语数字0!9获得了85%的识别率·电极越多，提供有关发音的肌电信号的时空信息就越多，越2.1Fisher准则函数有利于肌电信号的识别·研究者多采用3个通道Fisher线性判别函数能够根据实际情况找到以上的肌电采集电路·但由于电极贴在面部和喉d维空间向一维空间投影的最易于分类的方向·部，常常给实验对象带来不舒适的感觉，电极越该方向可用矢量来表示，以两类问题为例，它的求解过程如下［9］多，不舒适的感觉越强烈·本文从实用的角度出·发，主要研究了单通道

6、的无声语音信号识别，并样本的均值向量!i（"的上标表示类别）：n通过新的算法获取优良的肌电信号特征，从而保i1（i），i=1，2；（1）证了大量减少电极的同时维持较高的识别率·!i=""kNik=1样本类内散度矩阵#和总类内散度矩阵#：iW收稿日期：2005-12-09基金项目：国家自然科学基金资助项目（50477015）·作者简介：王旭（1956-），男，辽宁沈阳人，东北大学教授，博士生导师·l096东北大学学报（自然科学版）第27卷ni数据采集前不需要任何训练，仅要求尽量保持每个（x（i）（i）T，i=l，2，Si=Zk-mi）（

7、xk-mi）元音的发音时间差不多相等，发相同的元音时肌肉k=l（2）的收缩力度差不多相同·6个汉语元音按照／O／，／SW=Sl+S2；（3）O／，／e／，／i／，／L／和／／的顺序无声地读30遍，每遍读出6个汉语元音各l次，顺序保持相同·共样本间散度矩阵S：bT得到354个肌电样本（有6个样本损坏）·发6个Sb=（ml-m2）（ml-m2）；（4）汉语元音的肌电信号波形见图l·Fisher鉴别函数定义为TwSbwJF（w）=T·（5）wSWw使函数J（w）达到最大值的矢量w。称为最佳鉴F别矢量，样本在w。上投影具有最小的类内距离和最大

8、的类间距离·w。可通过建立Lagrange函数TTL（w，!）=wSbw-!（wSWw-c），（6）其中!为Lagrange乘子，对w求偏导得到图1肌电信号的波形!L（w，!）=Sbw-!SWw，（7）Fi9.1EMgs