筋活動量を考慮したウェーブレット係数の重心推移法に基づく連続黙声発話の変化点検出

摘要

我々は筋電信号を用いた黙声（いわゆるロバク）認識の研究を行っている．従来の研究では，表面筋電信号のウェーブレット係数の重心値の推移によって特徴を捉える手法（重心推移法）を提案し，その応用として連続黙声の発声変化点の検出を試みた．従来の研究では，発声変化点で生じる重心値の変化を複数の筋の特徴から変化点らしさを評価して検出を行ったが，従来の評価手法では十分に満足できる検出精度は得られなかった．そこで，各筋から得られた特徴に重み付けを施した上で検出を行い，更に得られた発声区間の筋活動量から発声変化点の妥当性を評価するようにして検出精度の向上を目指した．本稿ではその結果について述べる．