EMG還能這么用？看工程師教你如何實現(xiàn)無聲語音控制

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Google 智能助理，Alexa，Siri ——這些個人 AI 助手正在飛速崛起。 但現(xiàn)在的語音識別存在一些問題。

• 語音識別準確性 - 在嘈雜的環(huán)境中很難隔離人的聲音。
• 隱私 - 你問 Siri 的任何事情，其他人都聽到了。
• 個人身份驗證 - 通過 AI 幫助處理涉及貨幣交易（購買和支付，預訂航班）的事情，我們需要相信 AI 技術可以安全地識別個人

在執(zhí)行語音識別任務時將非音頻信號收集為另一數(shù)據(jù)流是幫助緩解這些問題的一種方法。

Cerebro Voice 是一種收集 EMG 信號以產生無聲語音識別的設備，直接從聲帶和說話過程種涉及的其他肌肉通過 sEMG（表面肌電圖）收集電信號，能夠在不需要大聲發(fā)出所述單詞的情況下識別單詞。?

EMG，全稱 electromyography，簡稱肌電圖，應用電子學儀器記錄肌肉靜止或收縮時的電活動，及應用電刺激檢查神經、肌肉興奮及傳導功能的方法。英文簡稱 EMG。

這個領域的第一個成果在 2004 年由美國宇航局艾姆斯實驗室展示，他們給這項技術的名稱是“合成心靈感應”。
https://www.nasa.gov/centers/ames/news/releases/2004/04_18AR.html

器件清單：

目前，我們使用的是 OpenBCI 作為我們的生物傳感單元，并且從 2 通道板增加到了 4 通道板。 我們可以從中獲取數(shù)據(jù)的傳感器和通道越多，就能增加我們模型的預測能力。

4 通道的 OpenBCI 傳感器

工作流程：

1、將電極放在聲音肌肉的位置

2、將電極連接到前置放大器數(shù)據(jù)采集裝置

3、使用前置放大器裝置收集 EMG 信號數(shù)據(jù)

4、使用麥克風收集音頻數(shù)據(jù)

5、收集數(shù)據(jù)后，使用聲音編輯器放大信號

6、在監(jiān)督機器學習模型中使用音頻數(shù)據(jù)作為 EMG 數(shù)據(jù)的標簽

7、在對卷積神經網絡進行訓練后，使用該模型將 EMG 信號轉換為單詞和句子

使用的柔性 PCB

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對運算放大器進行測試

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原型

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對數(shù)據(jù)進行分析

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如果你對這個項目感興趣，想獲取完整信息請訪問：

https://hackaday.io/project/160715-cerebro-voice

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有人說硬件技術將很快達到極限，而在我們看來，硬件創(chuàng)新，尤其是中國硬件工程師的創(chuàng)新，還遠未走到盡頭，而只是剛剛開始。作為致力于為全球硬件開發(fā)者提供技術共享服務的平臺，與非網母公司 SupplyFrame 旗下最大的全球硬件開發(fā)者社區(qū) Hackaday.com 已連續(xù)五年舉辦全球硬件開發(fā)者大賽 Hackadayprize，有超過 3000 多個硬件團隊在這個賽事中互動交流、切磋技藝。

這個《硬件改變世界》系列，我們挑選在前幾屆 Hackadayprize 大賽中獲獎的優(yōu)秀作品加以展示，硬件技術可以多有意思，硬件開發(fā)者可以多有創(chuàng)意，從這些作品中你可以看到。



2019 年 3 月，Hackadayprize 中國區(qū)賽事將隆重開啟，我們很期待看到國內的硬件開發(fā)者大開腦洞、大展技藝。你準備好了沒，與來自全球的硬件開發(fā)者同臺 PK？