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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%.
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