La comunicazione verbale è un modo importante per impegnarsi nelle interazioni sociali. Il normale processo verbale richiede contrazioni coordinate di una massa di muscoli articolatori sul viso e sul collo.

I segnali dell'elettromiografia di superficie (sEMG) contenenti informazioni elettrofisiologiche associate alle attività del parlato sono generalmente considerati come input alternativo per il riconoscimento vocale automatico.

Un gruppo di ricerca guidato dal Prof. Chen Shixiong degli Istituti di tecnologia avanzata di Shenzhen (SIAT) dell'Accademia cinese delle scienze ha proposto una tecnica sEMG ad alta densità (HD) utilizzando serie dense di elettrodi individuali per acquisire attività muscolari su un'area relativamente ampia con un ricco set di informazioni per un'adeguata classificazione del movimento.

Nel sistema di riconoscimento vocale basato su sEMG, le posizioni degli elettrodi utilizzati per registrare i segnali sEMG sono il principale fattore che influenzerebbe le prestazioni di classificazione sul riconoscimento vocale automatico. Però, negli studi precedenti, il posizionamento degli elettrodi dipendeva dalla conoscenza dei singoli ricercatori senza previa analisi quantitativa o standard di riferimento.

Il team di Chen ha analizzato il contributo dei segnali sEMG tra i lati sinistro e destro dei muscoli facciali e del collo durante la classificazione delle parole quotidiane nel compito di parlare con inglese e cinese, rispettivamente.

Nel loro studio, i segnali HD sEMG sono stati registrati dagli elettrodi di superficie che hanno 120 canali dai muscoli facciali e del collo di otto soggetti.

Registrazione dagli array di elettrodi nei lati sinistro e destro dei muscoli facciali e del collo, l'accuratezza della classificazione è stata ottenuta durante il riconoscimento dei compiti di conversazione, rispetto ai segnali registrati da HD sEMG.

I risultati hanno mostrato che c'erano accuratezze di classificazione simili ottenute tra l'utilizzo della registrazione HD sEMG dal lato sinistro e dal lato destro del collo. Anzi, è apparsa una differenza significativa nell'accuratezza della classificazione tra l'uso dei segnali dei muscoli facciali sinistro e destro.

"I segnali HD sEMG da posizioni simmetriche nel collo sono coerenti nel loro contributo al riconoscimento vocale, mentre i segnali facciali non lo sono, " ha detto il prof. Chen.

"La tecnica HD sEMG proposta può determinare il posizionamento appropriato degli elettrodi utilizzati per il riconoscimento vocale automatico, che potrebbe fornire un potenziale strumento per ridurre il numero di elettrodi e selezionare la posizione ottimale dei canali per il riconoscimento vocale".