ウェーブレット重心の推移特徴に基づく黙声変化位置検出と連続黙声認識での活用

摘要

我々は表面筋電に基づく黙声（いわゆるロバク）認識の研究を行っている．自然な発声は継続的に口唇形状を変化させつつ行われるため，単一音の発声中であっても筋活動の定常性は乏しく，その特徴は変化し続ける．そのため，たとえ単一音を発声している途中の時区間を複数切り出してきた場合であっても，それらが示す信号特徴は曖昧で安定しないものとなる可能性が高い．これは，任意に切り出した時区間ごとに発声を同定することを目指す方針では認識精度を高めることが難しいことを意味する．そこで本稿では，連続黙声の発声変化位置を認識のための特徴抽出の基準点とし，その位置を同定する手法の一つとして，ウェーブレット係数の重心推移法に基づいた筋活動の増減傾向評価によって推定する手法を示す．さらに，発声変化位置の前後の筋活動の特徴を用いて隠れマルコフモデルにより2連続黙声認識を試みた結果について述べる．