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基于表面肌电信号的无声语音识别算法研究的任务书
任务书：基于表面肌电信号的无声语音识别算法研究
一、研究背景
现在，无声语音识别技术在语音识别领域逐渐发展成熟。最多的应用场景是普通话语音识别和英文语音识别，但无声语音识别技术在音频受损、环境嘈杂等情况下的效果远超人类声音识别技术，具有广泛的应用前景，如语音助手、语音交互等。本课题探讨的是基于表面肌电信号的无声语音识别，是一种全新的观点，在未来的人机交互，语音识别等领域具有极大的研究及应用价值。
肌电信号是人体神经肌肉系统的电信号，表面肌肉信号来源于面部肌肉运动。不同的面部运动对应不同的语音音位及表现出不同的强度模式，通过分析表面肌电信号即可实现对无声语音的识别。
目前，有很多表面肌电信号的无声语音识别算法，如基于深度学习的神经网络,基于人工神经网络的算法等，但相对于声学信号的语音识别，仍存在一些问题：表达的信息量较小、受语音输出的限制较大、容易受噪音的影响等。因此，需要开展新的无声语音识别算法的研究。
二、研究目的
该课题旨在研究基于表面肌电信号的无声语音识别算法，探讨如何通过对面部肌肉信号进行分析和处理，实现对无声语音的识别，为未来的人机交互、语音识别等领域提供更好的解决方案。具体研究目标如下：
1.筛选肌肉信号采集装置以及采集方法，保证对人类面部肌肉信号的高质量抽取。
2.研究肌肉信号特征提取算法，探讨对肌肉信号的野外干扰方法。
3.针对表面肌电信号的无声语音识别问题，探究有效的识别算法模型，提高语音识别的准确度。
4.在语音识别应用场景中的实际应用中讲解表面肌电信号的应用方法。
三、研究内容
1.项目计划和排期
项目预计实现时间为一年，按以下步骤进行：
第1-3个月：调查和分析表面肌电信号采集及处理技术、无声语音识别算法及相关研究等文献资料，总结表面肌电信号处理和分析过程中的难点，准备表面肌电信号采样装置。
第4-6个月：进行表面肌电信号采集和处理，构建表面肌肉信号处理流程，探讨并研究肌肉信号的特征提取算法。
第7-9个月：考虑列入深度学习算法，利用肌肉信号提取特征，利用深度学习算法构建无声语音识别算法。
第10-12个月：建立无声语音识别算法，并对算法进行实验和分析，提取结果数据并比较。
2.研究方法及具体流程
2.1肌肉信号的采集方法
选择适宜的肌肉信号采样装置和采集方法，确保对人类表面肌肉信号高质量抽取。
2.2表面肌电信号处理以及定义特征提取算法流程
通过抽取表面肌电信号，构建肌肉信号处理流程，提取信号的特征。从而综合判断是否满足无声语音识别算法的需要。
2.3基于深度学习网络的无声语音识别算法
采用深度学习算法处理表面肌电信号，提取高维特征，通过卷积神经网络，深度神经网络等方法对肌肉信号进行深度学习，并与传统机器学习方法进行对比，提高无声语音识别算法的准确性。
2.4算法实验及结果分析
在相关无声语音识别数据上应用研究所提出的算法，采集算法识别结果，并与传统的表面肌电语音识别算法的识别效果进行比较，评估新算法的有效性和可行性。
四、研究意义
本研究将采用人体表面肌电信号进行识别而不是传统的口腔声音信号。该研究可用于在非标准和嘈杂环境下的语音识别和身份验证中，实现无声语音与肌电信号的识别。使机器人、虚拟现实和增强现实系统变得更加智能化和交互性更强。
此外，研究还将推动医疗领域对肌电科技的关注和应用。实现对自闭症儿童和残疾人士的日常生活和康复的支持，切实帮助提升生活质量。
五、预期成果
1.基于表面肌电信号的无声语音识别算法研究。
2.表面肌电信号采集和处理的方法和流程。
3.基于表面肌电信号的无声语音识别算法原型和评测结果。
4.研究成果转化应用，包括语音识别和肌电医疗领域。