La communication verbale est un moyen important de s'engager dans des interactions sociales. Le processus de parole normal nécessite des contractions coordonnées d'une masse de muscles articulatoires sur le visage et le cou.

Les signaux d'électromyographie de surface (sEMG) contenant des informations électrophysiologiques associées aux activités de parole sont généralement considérés comme une entrée alternative pour la reconnaissance automatique de la parole.

Une équipe de recherche dirigée par le professeur Chen Shixiong des Instituts de technologie avancée de Shenzhen (SIAT) de l'Académie chinoise des sciences a proposé une technique sEMG à haute densité (HD) utilisant des réseaux denses d'électrodes individuelles pour acquérir des activités musculaires sur une zone relativement grande. avec un riche ensemble d'informations pour une classification de mouvement adéquate.

Dans le système de reconnaissance vocale basé sur sEMG, les emplacements des électrodes utilisées pour enregistrer les signaux sEMG sont le principal facteur qui affecterait les performances de classification sur la reconnaissance automatique de la parole. Cependant, dans les études précédentes, le placement des électrodes dépendait de la connaissance des chercheurs individuels sans analyse quantitative préalable ou norme de référence.

L'équipe de Chen a analysé la contribution des signaux sEMG entre les côtés gauche et droit des muscles du visage et du cou lors de la classification des mots quotidiens dans la tâche orale en anglais et en chinois, respectivement.

Dans leur étude, les signaux HD sEMG ont été enregistrés par les électrodes de surface qui ont 120 canaux provenant des muscles du visage et du cou de huit sujets.

Enregistrement à partir des réseaux d'électrodes des côtés gauche et droit des muscles du visage et du cou, des précisions de classification ont été obtenues lors de la reconnaissance des tâches orales, par rapport aux signaux enregistrés par HD sEMG.

Les résultats ont montré qu'il y avait des précisions de classification similaires obtenues entre l'utilisation de l'enregistrement HD sEMG du côté gauche et du côté droit du cou. Au contraire, une différence significative dans les précisions de classification entre l'utilisation des signaux des muscles faciaux gauche et droit est apparue.

« Les signaux HD sEMG provenant de positions symétriques dans le cou sont cohérents dans leur contribution à la reconnaissance vocale, alors que les signaux faciaux ne le sont pas, " a déclaré le professeur Chen.

"La technique HD sEMG proposée peut déterminer le placement approprié des électrodes utilisées pour la reconnaissance automatique de la parole, qui pourrait fournir un outil potentiel pour réduire le nombre d'électrodes et sélectionner l'emplacement optimal des canaux pour la reconnaissance vocale."