1. Teses e Dissertações
  2. PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE - PPGEE
  3. DISSERTAÇÃO DE MESTRADO - PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE
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dc.creatorMendes, José da Assunção Gomespt_BR
dc.contributor.advisor1LABIDI, Sofianept_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3474810859116416por
dc.contributor.advisor-co1BARROS FILHO, Allan Kardek Duailibept_BR
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0492330410079141por
dc.date.accessioned2016-08-17T14:52:36Z-
dc.date.available2008-03-04pt_BR
dc.date.issued2007-12-19pt_BR
dc.identifier.citationMENDES, José da Assunção Gomes. RECOGNITION OF SPEECH SUBVOCAL BASED ON SURFACE ELECTROMYOGRAPHY (EMG SIGNAL) USING ANALYSIS OF COMPONENTS INDEPENDENT (ICA) AND NEURAL NETWORK MLP. 2007. 78 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Federal do Maranhão, São Luis, 2007.por
dc.identifier.urihttp://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/284-
dc.description.resumoO desempenho dos sistemas de reconhecimento da fala é comumente degradado por incapacidades relacionadas com a fala ou por através de fatores do mundo real tais como nível de ruído do ambiente e reverberação. Nesta pesquisa, nós propomos um sistema de reconhecimento subvocal da fala. Este sistema é baseado em Eletromiografia de superfície (sinal EMG) para aquisição de dados subvocais, Análise de Componentes Independentes (ICA) para extração das características e Rede Neural MLP para classificação. Nós avaliamos o desempenho do sistema usando um banco de dados dos fonemas das vogais subvocais. De acordo com os resultados obtidos, a metodologia proposta obteve uma taxa de sucesso de 93,99%.por
dc.description.abstractThe performance of speech recognition systems is commonly degraded by either speech-related disabilities or by real-world factors such as the environment s noise level and reverberation. In this research, we propose a subvocal speech recognition system based on electromyography (EMG signal) for subvocal acquisition, Independent Component Analysis (ICA) for feature extraction and Neural Networks MLP for classification. We have evaluated the system s performance using a subvocal vowel phonemes database. According to the results, the methodology proposed obtained a success rate of 93.99%.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-08-17T14:52:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jose da Assuncao Gomes Mendes.pdf: 1427998 bytes, checksum: 6d9df0350d0b7acb752ecadbcfc1825d (MD5) Previous issue date: 2007-12-19eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopor
dc.publisher.departmentEngenhariapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFMApor
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCETpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectEletromiografiapor
dc.subjectICApor
dc.subjectRede Neuralpor
dc.subjectFala Subvocalpor
dc.subjectElectromyographyeng
dc.subjectICAeng
dc.subjectNeural Networkeng
dc.subjectSubvocal Speecheng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICApor
dc.titleRECONHECIMENTO DA FALA SUBVOCAL BASEADO EM ELETROMIOGRAFIA DE SUPERFÍCIE (EMG) UTILIZANDO ANÁLISE DE COMPONENTES INDEPENDENTES (ICA) E REDE NEURAL MLPpor
dc.title.alternativeRECOGNITION OF SPEECH SUBVOCAL BASED ON SURFACE ELECTROMYOGRAPHY (EMG SIGNAL) USING ANALYSIS OF COMPONENTS INDEPENDENT (ICA) AND NEURAL NETWORK MLPeng
dc.typeDissertaçãopor
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