【摘 要】
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提出了基于肌电信号（EMG）的无声语音识别系统。由于该系统是通过EMG信号而非声音信号进行识别，因此可应用于高噪声环境和帮助失去发音能力的人实现无声交流，有着良好的应用前景。
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提出了基于肌电信号（EMG）的无声语音识别系统。由于该系统是通过EMG信号而非声音信号进行识别，因此可应用于高噪声环境和帮助失去发音能力的人实现无声交流，有着良好的应用前景。关于该系统的实现，提出了以下方法：实验时使用0—9十个中文数字，由受试者不发声地重复说出，从三块面部肌肉采集EMG信号；对EMG信号进行小波变换，获取变换系数矩阵后提取其能量值，构造特征矢量送入BP神经网络分类器分类。实验表明，基于小波变换的特征提取方法是一种有效的方法．适用于类似EMC信号的非平稳生理信号。
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