[发明专利]一种基于脸部肌音信号的无声信息识别系统

权利要求书

1.一种基于脸部肌音信号的无声信息识别系统，其特征在于，包括：

传感器，采集脸部动作信号，所述的传感器设有两个，分别固定在脸部两侧的颊肌和咬肌相交处；

信号调理电路，与传感器连接，对传感器采集的信号进行稳压、电压缩放处理；

单片机，与信号调理电路连接，接收经信号调理电路处理后的信号，并对该信号依次进行信号预处理、特征提取处理和动作分类处理，输出分类结果；

上位机接收端，与单片机连接，接收单片机的动作分类结果并显示；

所述的特征提取处理具体为：对经信号预处理后的两路传感器信号进行特征提取，并将提取到的两组特征值合并；

所述的动作分类处理具体为：根据特征提取的特征值采用训练好的二次分类器进行动作识别分类；

所述无声信息识别系统的运行流程为：利用传感器采集多组“a”“o”“e”“m”四种信号作为训练样本，进行信号预处理和特征提取处理，实现二次分类器的训练，将训练好的二次分类器移植到单片机中，单片机通过移植到单片机中采集任意单个已训练动作信号，进行处理并分类，实现双通道95.42±2.31％的识别正确率。

2.根据权利要求1所述的一种基于脸部肌音信号的无声信息识别系统，其特征在于，所述的传感器为加速度传感器。

3.根据权利要求1所述的一种基于脸部肌音信号的无声信息识别系统，其特征在于，所述的传感器的频率范围为0.5～1000Hz。

4.根据权利要求1所述的一种基于脸部肌音信号的无声信息识别系统，其特征在于，所述的信号预处理包括依次进行的数字滤波处理、归一化处理和信号分割处理。

5.根据权利要求4所述的一种基于脸部肌音信号的无声信息识别系统，其特征在于，所述的数字滤波处理通过FIR数字滤波器实现，所述的归一化处理通过线性函数转换实现。

6.根据权利要求4所述的一种基于脸部肌音信号的无声信息识别系统，其特征在于，所述的信号分割处理具体为：

1)通过滑动窗将归一化处理后的信号分割为多个部分；

2)计算当前滑动窗内信号的短时帧方差和绝对均值，判断短时帧方差和绝对均值是否均超过相应的阈值，若是，则执行步骤3)，若否，则执行步骤4)；

3)判断动作开始发生并记录动作开始时间，然后提取其后规定长度的信号作为动作信号段；

4)移动至下一滑动窗，返回步骤2)。

7.根据权利要求1所述的一种基于脸部肌音信号的无声信息识别系统，其特征在于，所述的特征提取处理提取的特征包括绝对均值、方差、斜率改变次数、过零率、均方根、AR模型估计量、高阶累积量、功率谱参数、倒谱系数和功率谱非负矩阵分解系数。

8.根据权利要求1所述的一种基于脸部肌音信号的无声信息识别系统，其特征在于，所述的二次分类器的训练过程如下：

令X是训练样本集，它有L个特征列，类别标记为Υ＝{1,2,…,n}，n为类别总数，通过以下公式计算训练样本x属于哪一类：

J(x)＝x^TAx+b^Tx+c

A、b、c是由训练样本集X得到的系数矩阵；

那么对一输入的测试样本y，如果y对应的函数值J_y是所有类别中的最大值，那么y即被分类到类别为y_t∈Υ中：