La comunicación verbal es una forma importante de participar en interacciones sociales. El proceso de habla normal requiere contracciones coordinadas de una masa de músculos articulatorios en la cara y el cuello.

Las señales de electromiografía de superficie (sEMG) que contienen información electrofisiológica asociada con las actividades del habla se suelen considerar como una entrada alternativa para el reconocimiento automático del habla.

Un equipo de investigación dirigido por el profesor Chen Shixiong de los Institutos de Tecnología Avanzada de Shenzhen (SIAT) de la Academia de Ciencias de China propuso una técnica sEMG de alta densidad (HD) que utiliza conjuntos densos de electrodos individuales para adquirir actividades musculares en un área relativamente grande. con un rico conjunto de información para una clasificación de movimiento adecuada.

En el sistema de reconocimiento de voz basado en sEMG, las ubicaciones de los electrodos utilizados para registrar las señales sEMG son el factor principal que afectaría el rendimiento de la clasificación en el reconocimiento automático de voz. Sin embargo, en estudios anteriores, la colocación de los electrodos dependía del conocimiento de los investigadores individuales sin un análisis cuantitativo previo o un estándar de referencia.

El equipo de Chen analizó la contribución de las señales sEMG entre los lados izquierdo y derecho de los músculos faciales y del cuello al clasificar las palabras diarias en la tarea oral en inglés y chino. respectivamente.

En su estudio, Las señales HD sEMG fueron registradas por los electrodos de superficie que tienen 120 canales de los músculos faciales y del cuello de ocho sujetos.

Grabación de las matrices de electrodos en los lados izquierdo y derecho de los músculos faciales y del cuello, Se obtuvieron precisiones de clasificación al reconocer las tareas de habla, en comparación con las señales grabadas por HD sEMG.

Los resultados mostraron que se obtuvieron precisiones de clasificación similares entre el uso de la grabación HD sEMG del lado izquierdo y del lado derecho del cuello. De lo contrario, apareció una diferencia significativa en las precisiones de clasificación entre el uso de las señales de los músculos faciales izquierdo y derecho.

"Las señales HD sEMG de posiciones simétricas en el cuello son consistentes en su contribución al reconocimiento de voz, mientras que las señales faciales no lo son, ", dijo el profesor Chen.

"La técnica HD sEMG propuesta puede determinar la ubicación adecuada de los electrodos utilizados para el reconocimiento automático de voz, lo que podría proporcionar una herramienta potencial para reducir el número de electrodos y seleccionar la ubicación óptima de los canales para el reconocimiento de voz ".