RECONHECIMENTO DA FALA SUBVOCAL BASEADO EM ELETROMIOGRAFIA DE SUPERFÍCIE (EMG) UTILIZANDO ANÁLISE DE COMPONENTES INDEPENDENTES (ICA) E REDE NEURAL MLP

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Mendes, José da Assunção Gomes
• Orientador(a): LABIDI, Sofiane
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Maranhão
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET
• Departamento: Engenharia
• País: BR
• Palavras-chave em Português: Eletromiografia; ICA; Rede Neural; Fala Subvocal
• Palavras-chave em Inglês: Electromyography; ICA; Neural Network; Subvocal Speech
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA
• Link de acesso: http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/284

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%.