本文關(guān)鍵詞：基于DIVA模型的漢語語音腦機接口系統(tǒng)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：DIVA(Direction Into Velocities of Articulators)模型是一種描述人腦中涉及語音生成和語音理解區(qū)域相關(guān)作用的數(shù)學(xué)模型。該模型主要特征是反映神經(jīng)解剖學(xué)與大腦相關(guān)區(qū)域的關(guān)聯(lián)性,并模擬人腦如何控制發(fā)音器官的運動,從而進行音素、單詞以及句子發(fā)音的仿真。目前為止,DIVA模型是唯一使用偽逆控制方案并具有生物學(xué)意義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,因此,DIVA模型對設(shè)計出能夠通過獲取人腦發(fā)出的信號從而代替人類發(fā)音的語音腦機接口系統(tǒng)具有指導(dǎo)意義。本文的主要工作是:1.在對DIVA模型的結(jié)構(gòu)和定義進行研究的基礎(chǔ)上,設(shè)計與中文發(fā)音相關(guān)的功能磁共振成像(functional agnetic resonance imaging,fMRI)實驗;2.依據(jù)實驗結(jié)論,對中文語音發(fā)音過程對DIVA模型大腦感興趣區(qū)域所產(chǎn)生的影響進行研究,并做出相應(yīng)修改;3.采用無創(chuàng)型腦電信號(Electroencephalograph,EEG)采集方案提取這些大腦區(qū)域產(chǎn)生的腦電信號。在主要工作的第三部分,因所采用的無創(chuàng)型采集方案所獲取的腦電信號具有較多的眼電和肌動等干擾,所以我們采用獨立分量分析方式(Independent Component Correlation Algorithm,ICA)來去除腦電信號中的干擾信號,之后再使用小波包分解和共空間模式(Common Spatial Patterns,CSP)分別對腦電信號進行特征提取,最后應(yīng)用支持向量機模型(Support Vector Machine,SVM)分類器對特征提取結(jié)果進行分類。應(yīng)用這樣的方法,我們設(shè)計出了一個專門針對漢語語音發(fā)音的腦機接口系統(tǒng)。最后實驗結(jié)果表明,使用本文方式設(shè)計的漢語語音腦機接口(Brain-Computer Interface,BCI)系統(tǒng)具有良好的性能,支持向量機模型對漢語發(fā)音腦電信號的分類精度最高為75%,達到了國外研究者使用侵入式腦電采集方案設(shè)計的英語語音腦機接口的分類精度。本文的研究為中文語音神經(jīng)分析系統(tǒng)的設(shè)計提供了可行方案。此外,本文的實驗的結(jié)論也印證了DIVA模型對于發(fā)音過程大腦相關(guān)區(qū)域關(guān)聯(lián)性的預(yù)測。因此,本文為漢語語音腦機接口系統(tǒng)和漢語語音生成與獲取的研究奠定了良好的基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：DIVA模型 腦機接口 小波包分解 功能磁共振成像 共空間模式 支持向量機模型
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN912.3;R338
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-8
• 專用術(shù)語注釋表8-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究背景與出發(fā)點10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 腦電信號處理11
• 1.2.2 神經(jīng)分析系統(tǒng)11-13
• 1.3 研究內(nèi)容13
• 1.4 論文架構(gòu)13-15
• 第二章 語音腦機接口系統(tǒng)概述15-21
• 2.1 DIVA模型概述15-17
• 2.2 腦機接口與漢語神經(jīng)分析系統(tǒng)（Chinese Neuralynx System，，CNS）17-18
• 2.3 腦傳感器18-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第三章 基于DIVA模型對中文語音發(fā)音過程的fMRI成像研究21-30
• 3.1 引言21-22
• 3.2 同步采集的神經(jīng)生理基礎(chǔ)22
• 3.3 DIVA模型中對語音任務(wù)腦區(qū)域激活的定義22-23
• 3.4 DIVA模型組件與發(fā)音相關(guān)腦區(qū)的映射關(guān)系23-25
• 3.5 大腦剩余皮層感興趣區(qū)域25-26
• 3.6 實驗設(shè)計26-27
• 3.6.1 實驗對象及材料26-27
• 3.6.2 實驗任務(wù)27
• 3.7 數(shù)據(jù)處理27-28
• 3.8 實驗結(jié)論28-29
• 3.9 本章小結(jié)29-30
• 第四章 基于DIVA模型的漢語發(fā)音腦電信號識別方法研究30-46
• 4.1 引言30
• 4.2 實驗方案30-32
• 4.2.1 實驗設(shè)計與信號采集30-31
• 4.2.2 實驗數(shù)據(jù)的預(yù)處理31-32
• 4.2.3 通道的選擇32
• 4.3 數(shù)據(jù)處理工具32-33
• 4.3.1 EEGLAB32-33
• 4.4 腦電信號的去噪33-35
• 4.4.1 眼球運動偽跡和肌肉運動偽跡33-34
• 4.4.2 使用獨立分量分析(Independent Component Correlation Algorithm,ICA)去除偽跡34-35
• 4.5 腦電信號的特征提取35-40
• 4.5.1 使用小波包分解對腦電信號進行特征提取35-39
• 4.5.1.1 小波變換35
• 4.5.1.2 小波包分解的特點35-38
• 4.5.1.3 小波能量分解38
• 4.5.1.4 小波包分解處理腦電信號的優(yōu)勢38-39
• 4.5.1.5 使用小波包分解對實驗數(shù)據(jù)進行特征提取39
• 4.5.2 使用共空間模式（CSP）對腦電信號進行特征提取39-40
• 4.5.2.1 CSP的特點39
• 4.5.2.2 使用CSP對實驗數(shù)據(jù)進行特征提取39-40
• 4.6 特征向量的分類和預(yù)測40-43
• 4.6.1 支持向量機模型（SVM）40-41
• 4.6.2 LibSVM41-42
• 4.6.3 使用支持向量機模型對特征向量進行識別42-43
• 4.7 通道的選擇對中英文發(fā)音識別精度的影響43-44
• 4.8 本章小結(jié)44-46
• 第五章 漢語語音腦機接口系統(tǒng)的實現(xiàn)46-52
• 5.1 引言46
• 5.2 DIVA模型的發(fā)音過程46-50
• 5.2.1 前田幾何聲道模型46-48
• 5.2.2 DIVA模型的發(fā)音的學(xué)習(xí)過程48-49
• 5.2.3 使用分類結(jié)果驅(qū)動DIVA模型進行發(fā)音49-50
• 5.2.3.1 DIVA模型接口49
• 5.2.3.2 DIVA模型用戶接口與發(fā)音流程49-50
• 5.3 本章小結(jié)50-52
• 第六章 總結(jié)與展望52-54
• 6.1 總結(jié)52
• 6.2 展望52-54
• 參考文獻54-59
• 附錄1 程序清單59-61
• 附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文61-62
• 附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利62-63
• 附錄4 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目63-64
• 致謝64

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