肖景芬，夏　斌

(上海海事大学 信息工程学院，上海 201306)



语音信号与脑电信号转换研究

肖景芬，夏斌

(上海海事大学 信息工程学院，上海 201306)

由于身体原因导致无法进行语音交流的群体越来越受到大家的关注，为了这部分群体能重新使用语音交流，科研工作者们进行了各种尝试性研究。以前的研究主要围绕着肌电信号与语音信号间的映射关系，而本文是通过深度神经网络建立语音信号与脑电信号间的映射关系。将从语音中提取的特征作为前馈神经网络的输入，将脑电信号的特征作为输出目标建立模型。对回归预测的模型使用R-square进行评估，R-square的值达到了0.75。

语音信号；脑电信号；回归预测；深度神经网络

引用格式：肖景芬，夏斌. 语音信号与脑电信号转换研究[J].微型机与应用，2016,35(18)：52-54.

0　引言

语音是人类最方便、最自然的交流方式。但是对于那些失语，不方便直接进行语音交流的特殊人群，这种交流方式就变得十分困难了。不少科研人员对此进行了研究。JOHNER C等人[1]利用获取的肌电信号训练模型，从而判断正常的语音中句子的正误,并且区分语音中正常的词语和强调的词语。而在参考文献[2]中，JANKE M等人使用深度神经网络建立从脸部的肌电信号到语音信号的转换关系。此文具有很大的参考意义。文中提出了直接从肌电信号到语音信号的映射方法，从多个肌电信号通道中提取特征，通过前馈神经网络[3]，实现了输入肌电信号输出语音。文中还对输出的语音信号进行了两种方式的评价：Mel-Cepstral Distortion[4]得分和人为听语音评分[5]。……