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RECONHECIMENTO DA FALA SUBVOCAL BASEADO EM ELETROMIOGRAFIA DE SUPERFÍCIE (EMG) UTILIZANDO ANÁLISE DE COMPONENTES INDEPENDENTES (ICA) E REDE NEURAL MLP / RECOGNITION OF SPEECH SUBVOCAL BASED ON SURFACE ELECTROMYOGRAPHY (EMG SIGNAL) USING ANALYSIS OF COMPONENTS INDEPENDENT (ICA) AND NEURAL NETWORK MLP

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Previous issue date: 2007-12-19 / The performance of speech recognition systems is commonly degraded by either
speech-related disabilities or by real-world factors such as the environment s noise
level and reverberation. In this research, we propose a subvocal speech recognition
system based on electromyography (EMG signal) for subvocal acquisition,
Independent Component Analysis (ICA) for feature extraction and Neural Networks
MLP for classification. We have evaluated the system s performance using a
subvocal vowel phonemes database. According to the results, the methodology
proposed obtained a success rate of 93.99%. / O desempenho dos sistemas de reconhecimento da fala é comumente degradado
por incapacidades relacionadas com a fala ou por através de fatores do mundo real
tais como nível de ruído do ambiente e reverberação. Nesta pesquisa, nós propomos
um sistema de reconhecimento subvocal da fala. Este sistema é baseado em
Eletromiografia de superfície (sinal EMG) para aquisição de dados subvocais,
Análise de Componentes Independentes (ICA) para extração das características e
Rede Neural MLP para classificação. Nós avaliamos o desempenho do sistema
usando um banco de dados dos fonemas das vogais subvocais. De acordo com os
resultados obtidos, a metodologia proposta obteve uma taxa de sucesso de 93,99%.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede/284
Date19 December 2007
CreatorsMendes, José da Assunção Gomes
ContributorsLabidi, Sofiane, Barros Filho, Allan Kardek Duailibe
PublisherUniversidade Federal do Maranhão, PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET, UFMA, BR, Engenharia
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFMA, instname:Universidade Federal do Maranhão, instacron:UFMA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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