Original title:
Klasifikace příkazů z EMG pomocí neuronové sítě
Translated title:
Command Classification from EMG Using Neural Network
Authors:
Zauška, Ján ; Šůstek, Martin (referee) ; Szőke, Igor (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2020
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Táto práca sa zaoberá klasifikáciou 15 príkazov (krátkych slov) z malej dátovej sady nahranej pomocou sEMG elektród umiestnených na tvári a krku rečníka. V nahrávkach sú rozlíšené dva typy reči - audible speech, čo je klasická reč, a silent speech, teda reč, pri ktorej je potlačené vydávanie zvuku. Práca popisuje spracovanie EMG signálu, extrakciu príznakov, návrh klasifikátoru a výsledky klasifikácie. Ako klasifikátor bola použitá vlastná architektúra konvolučnej neurónovej siete. V práci sa tiež nachádza mnoho experimentov porovnávajúcich presnosť klasifikácie silent a audible speech.
This work deals with classification of 15 commands (short words), from small dataset recorded by sEMG electrodes placed on face and neck of speaker. Two types of speech are differentiated in recordings - audible speech, what is classic speech and silent speech, hence speech, in which sound output is suppressed. This work describes EMG signal processing, feature extraction, classifier design and classification results. The convolutional neural network architecture was used as a classifier. There are a lot of experiments in this work that compare the classification accuracy of silent and audible speech.
Keywords:
AI; CNN; Convolutional Neural networks; Electromyography; EMG; Neural Networks; Silent speech; AI; CNN; Elektromyografia; EMG; Konvolučné neurónové siete; Neurónové siete; Silent speech
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/191509