表面筋電波形のウェーブレット係数に基づく2黙声間発声変化点検出の精度向上手法

抄録

我々は声を出さずに発声された内容を口唇周辺から頚部の表面筋電信号に基づいて認識する研究（黙声認識と呼ぶ）を行っている．現在の研究では，表面筋電波形のウェーブレット係数の重心推移における特徴をパラメータ化し，黙声による連続発声時の発声変化点検出を試みている．しかし連続発声においては，高周波域が中心となる先行音の活動に加えて後続音の先行活動による低周波信号が重なってくる．これにより重心値の上昇が抑制され，発声変化点の特徴が弱まり検出率低下の原因となっていた．そこで本研究では，低周波成分の除去を行った上で発声変化点検出を行い，従来の検出手法との比較を行った．本稿ではその結果について述べる．