项目名称: 基于无声语音及肌电信息融合的多功能假肢控制研究

项目编号: No.61203209

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 自动化学科

项目作者: 方鹏

作者单位: 中国科学院深圳先进技术研究院

项目金额: 25万元

中文摘要: 现代电动化假肢大多利用肢体残留肌肉产生的电信号进行控制,由于截肢后肢体残留肌肉有限或完全丧失,不能为实现多功能假肢控制提供足够的肌电信息,也难以实现假肢的灵活控制。本项目拟利用截肢者的语音作为假肢的控制信息,并与残留肌肉产生的肌电信息融合,研究如何实现多功能假肢的灵活控制。考虑到假肢使用者的感受及环境噪声干扰,将通过设计电容式及压电式无声语音传感器,采集使用者头颈部区域经软组织传导的无声带振动语音信号,实现无声语音信号的精确识别。采用语音与肌电信息的两种融合模式:(1)用无声语音识别替代现有肌电假肢笨拙的关节切换方式,实现关节选择,进而用肌电信号确定动作的类型;(2)用无声语音识别实现多功能假肢动作类型的选择,进而用肌电信号启动动作的执行。本项目的成功实施将为改善和提高多功能假肢系统的操控性能提供理论与技术支持,并为无声语音传感与识别在其它领域的应用提供研究基础。

中文关键词: 截肢者;多功能假肢;肌电信号;语音识别;传感器

英文摘要: Most of the modern motorized prostheses are controlled with the electromyogram (EMG) from the residual muscles of the limbs. After amputation, the residual muscles are usually limited or completely lost, which can neither provide enough EMG for the multifunctional prostheses control, nor realize the flexible control of the prostheses. This project proposes to utilize the amputees' speech as additional control information and combine it together with myoelectric signal from the residual muscles for more flexible control of multifunctional prostheses. Considering the feeling of the users and the possible interference of the environment noise, the non-audible murmur (NAM) conducted by the soft tissue in the area of head and neck will be collected by a NAM transducer which is designed with condenser or piezoelectret to realize the accurate NAM recognition. Two strategies of NAM and EMG signal combination will be applied in the project: (1) By replacing the awful joint-switching method of the present EMG prostheses, the NAM recognition is used to select a joint of prosthetic arm. Then the EMG is used to decide a motion class involved in the selected joint; (2) The NAM recognition is used to select a motion class of multifunctional prostheses, and then the EMG is used as a startup signal of the prostheses. The success

英文关键词: Amputee;Multifunctional Prosthesis;Electromyogram;Voice Recognition;Transducer

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

深度学习人脸特征点自动定位综述
专知会员服务
23+阅读 · 2021年12月1日
专知会员服务
65+阅读 · 2021年10月15日
港中文等最新《多模态元学习》综述论文
专知会员服务
122+阅读 · 2021年10月8日
首篇「多模态摘要」综述论文
专知会员服务
104+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年5月13日
【TPAMI2021】基于知识锚点进化的AutoML
专知会员服务
21+阅读 · 2021年5月1日
专知会员服务
126+阅读 · 2021年2月17日
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
61+阅读 · 2021年2月9日
专知会员服务
215+阅读 · 2020年5月6日
【NER综述】近五年中文电子病历命名实体识别研究进展
深度学习自然语言处理
11+阅读 · 2020年8月24日
Interspeech 2019 | 基于多模态对齐的语音情感识别
AI科技评论
23+阅读 · 2019年9月21日
TPAMI 2019 | 鲁棒RGB-D人脸识别
计算机视觉life
11+阅读 · 2019年6月8日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
67+阅读 · 2019年8月14日
Self-Driving Cars: A Survey
Arxiv
41+阅读 · 2019年1月14日
小贴士
相关VIP内容
深度学习人脸特征点自动定位综述
专知会员服务
23+阅读 · 2021年12月1日
专知会员服务
65+阅读 · 2021年10月15日
港中文等最新《多模态元学习》综述论文
专知会员服务
122+阅读 · 2021年10月8日
首篇「多模态摘要」综述论文
专知会员服务
104+阅读 · 2021年9月14日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年5月13日
【TPAMI2021】基于知识锚点进化的AutoML
专知会员服务
21+阅读 · 2021年5月1日
专知会员服务
126+阅读 · 2021年2月17日
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
61+阅读 · 2021年2月9日
专知会员服务
215+阅读 · 2020年5月6日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员