带置信度的基于sEMG的无声语音识别研究

摘要

基于表面肌电信号(sEMG)的语音识别是通过面部放置的肌电信号传感器采集生物电信号进行处理识别,过程不依赖于声学信号,可以避免外界噪声的干扰,可提高强背景噪声下通讯的准确性、可靠性以及适应场景条件的多变性,因此作为新的替代通讯方式在很多领域和场景被研究且应用。因为信号时间轴不一致而无法直接利用机器学习算法进行识别,本文提出了利用插值法来解决此问题。现有研究的识别结果没有提供可信度评估,在高风险领域应用不足,本文将一致性预测器(Conformal Predictors)应用于基于表面肌电信号的孤立汉字无声语音识别中,在提高了识别准确率的同时为预测结果提供可靠性评估和保障。