Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/32144
Título : Метод виявлення ознак основного тону в структурі електроміографічних сигналів для задачі компенсації порушеної комунікативної функції людини
Autor : Дозорський, Василь Григорович
Дозорська, Оксана Федорівна
Дедів, Леонід Євгенович
Дедів, Ірина Юріївна
Яворська, Євгенія Богданівна
Affiliation: ТНТУ
Bibliographic description (Ukraine): Дозорська , О. Ф., Яворська , Є. Б., Дозорський, В. Г., Дедів , Л. Є. і Дедів , І. Ю. (2020) «Метод виявлення ознак основного тону в структурі електроміографічних сигналів для задачі компенсації порушеної комунікативної функції людини», Вісник НТУУ "КПІ". Серія Радіотехніка, Радіоапаратобудування, (81), с. 56-64. doi: 10.20535/RADAP.2020.81.56-64.
Issue: 81
Fecha de publicación : 2020
Date of entry: 1-jul-2020
Country (code): UA
Place of the edition/event: КПІ
DOI: 10.20535/RADAP.2020.81.56-64
UDC: 612.741.1:519.2
Palabras clave : комунікативна функція
електроміографічний сигнал
голосовий сигнал
частота основного тону
Page range: 56-64
Resumen : В роботі розроблено метод опрацювання електроміографічних сигналів для задачі компенсації порушеної комунікативної функції людини. Метод дає можливість виявлення ознак основного тону в структурі електроміографічного сигналу, зареєстрованого з поверхні шиї пацієнтів поблизу голосових складок. За цими ознаками можна проводити ідентифікацію окремих подумки вимовлених голосних та приголосних вокалізованих фонем та проводити розпізнавання власне мови пацієнтів із порушеною чи втраченою комунікативною функцією. Розроблений метод включає в себе два етапи, а саме: підготовчий та основний. Метою підготовчого етапу є отримання даних про індивідуальні особливості мови пацієнта, зокрема наближеного значення частоти основного тону та частотного інтервалу існування частоти основного тону при намаганні вимовляння пацієнтом тестових послідовностей звуків у визначені моменти часу. Ці дані є необхідні для можливості застосування основного етапу методу, що передбачає опрацювання електроміографічних (ЕМГ) сигналів, зареєстрованих при довільному намаганні вимовляння пацієнтом довільних звуків, слів чи фраз. Запропоновано для виявлення часових інтервалів наявності ознак основного тону проводити опрацювання електроміографічних сигналів методами спектрально-кореляційного аналізу із застосуванням методу ковзного вікна при поданні таких біосигналів у вигляді кусково-стаціонарного випадкового процесу. При цьому, в межах кожної трансляції ковзного вікна проводиться обчислення оцінок розподілу спектральної густини потужності та усереднення цих оцінок за частотою і потужністю в межах попередньо визначеного інтервалу існування частоти основного тону. Отримані усереднені оцінки дають можливість встановлення часових інтервалів наявності основного тону та відповідно наступної ідентифікації голосних та приголосних вокалізованих фонем. Проведено опрацювання розробленим методом експериментально зареєстрованого ЕМГ сигналу із різними значеннями ширини ковзного вікна.
URI : http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/32144
Copyright owner: © В.Г. Дозорський, 2020
© О.Ф. Дозорська, 2020
© Є.Б. Яворська, 2020
References (Ukraine): Кашкин В. Б. Введение в теорию коммуникации : учеб. пособие / В. Б. Кашкин. - М. : ФЛИНТА, 2013. - 224 с. ISBN 978-5-9765-1424-9
Ремизов А. Н. Медицинская и биологическая физика: учеб. для вузов / А. Н. Ремизов, А. Г. Максина, А. Я. Потапенко. - 4-е изд., перераб. и дополн. - М. : Дрофа, 2003. - 560 с.
Абакумов В. Г. Біомедичні сигнали. Генезис, обробка, моніторинг. / В. Г. Абакумов, О. І. Рибін , Й. Сватош. - Нора-прінт, 2001. - 516 с.
Jia Xueqian, Jinghong Li, and Yuyuan Du. Unvoiced Speech Recognition Based on One-Channel Facial Myoelectric Signal. The Sixth World Congress on Intelligent Control and Automation, 2008, pp. 9362- 9366.
Jorgensen C., Lee D., Agabon S. Sub Auditory Speech Recognition Based on EMG/EPG Signals. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 2003, pp. 3128-3133.
Дозорська О. Ф. Структура системи відбору біосигналів для задачі відновлення комунікативної функції людини / О. Ф. Дозорська, В. Г. Дозорський, Є. Б. Яворська, І. Ю. Дедів, Л. Є. Дедів, І. Ю. Паньків // Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки. - Хмельницький : ХНУ, 2019. - №2(271). - С.183–187.
Ивченко Г. И., Медведев Ю. И. Введение в математическую статистику. - М. : Издательство ЛКИ, 2010. - 600 c.
Дозорська О. Ф. Застосування нейрохронаксичної теорії фонації для задачі відновлення комунікативної функції мови людини / О. Ф. Дозорська, В. Г. Дозорський, Л. Є. Дедів, І. Ю. Дедів, Є. Б. Яворська // Znanstvena misel. - Slovenia, 2017. - №12. - с. 57-61.
Дозорська О. Ф. Відбір та опрацювання біосигналів для задачі відновлення комунікативної функції мови людини / О. Ф. Дозорська, В. Г. Дозорський, Є. Б. Яворська //Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. – Кременчук: КрНУ, 2017. - Випуск 4(105). - С. 9-14.
Porbadnigk А.; Wester M.; Schultz, T., "EEG-Based Speech Recognition: Impact of Temporal Effects", 2009. 2nd International Conference on Bio-inspired Systems and Signal Processing (Biosignals 2009), Porto, Portugal.
Рихтер С. Г. Устройства преобразования и обработки информации в системах подвижной радиосвязи. - М.: Московский технический университет связи и информатики, 2006. - 66 с.
Генерация криптографических ключей на основе голосовых сообщений / Е. А. Сулавко, А. В. Еременко, Р. В. Борисов // Прикладная информатика / Journal of Applied Informatics. - 2016. - №5(65). - С. 78-91.
Омельченко А. В. Статистический синтез алгоритмов оценивания периода основного тона речевых сигналов / А. В. Омельченко, А. И. Песняков // Радиоэлектроника и информатика (Кибернетика). - М. : РИ, 1999, № 1. - С. 22-25.
Методи оцінювання точності інформаційно-вимірювальних систем діагностики : Монографія / [Н. Б. Марченко, В. В. Нечипорук, О. П. Нечипорук, Ю. В. Пепа]. - К.: НАУ, 2014. - 377 с.
Рауль Юссон. Певческий голос: исследование основных физиологических и акустических явлений певческого голоса. - М.: Музыка, 1974. - 263 с.
Brigham, K.; Vijaya Kumar, B.V.K., "Subject Identification from Electroencephalogram (EEG) Signals During Imagined Speech", 2010 Fourth IEEE International Conference on Biometrics: Theory, Applications and Systems (BTAS) // September 2010.
Brigham, K.; Vijaya Kumar, B.V.K., "Imagined Speech Classification with EEG Signals for Silent Communication: A Preliminary Investigation into Synthetic Telepathy", June 2010 4th International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering.
Санников В. Силой мысли // Популярная механика. - 2008. - №6(68). - с.72-75.
Subvocal Speech Recognition System based on EMG Signals / Yukti Bandi // International Conference on Computer Technology (ICCT 2015); International Journal of Computer Applications, pp. 31-35.
Impact of Different Speaking Modes on EMG-based Speech Recognition / Michael Wand, Szu-Chen Stan Jou, Arthur R. Toth, Tanja Schultz // Interspeech 2009, 6-10 September, Brighton UK. - pp. 648-651.
Jou, S.-C., Maier-Hein, L., Schultz, T., Waibel, A.: Articulatory feature classification using surface electromyography. In: Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP 2006 Proceedings, pp. I–605–I–608 (2006).
Content type: Article
Aparece en las colecciones: Наукові публікації працівників кафедри біотехнічних систем

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
1629-Текст статті-4280-1-10-20200630.pdf1,94 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.

Herramientas de Administrador