1、 言语交际是一种重要的社会交际方式。正常说话需要面部和颈部大量的关节肌肉协调收缩。

2、 表面肌电信号包含与语音活动相关的电生理信息，通常被认为是自动语音识别的替代输入。

3、 陈教授领导的研究团队世雄提出了来自深圳先进技术研究院(中科院)的高密度(HD)手表技术。个体使用密集阵列电极在相对大的区域内获得一组足够的肌肉活动的运动分类的丰富信息。

4、 在基于表面肌电信号的语音识别系统中，记录表面肌电信号的电极位置是影响自动语音识别分类性能的主要因素。然而，在以前的研究中，电极的放置取决于单个研究人员的知识，并且没有预先的定量分析或参考标准。

5、 陈的研究团队分析了面部和颈部肌肉左右两侧的肌电图信号在日常口语任务中对英语和汉语词汇进行分类的作用。

6、 在他们的研究中，来自8名受试者面部和颈部肌肉的120个表面电极通道记录了高清晰度的肌电图信号。

7、 与高清表面肌电信号记录的信号相比，从面部和颈部肌肉左右两侧记录的电极阵列在识别语音任务时达到了分类精度。

8、 结果表明，颈部左右两侧的肌电图记录具有相似的分类准确率。相反，使用左面部肌肉和右面部肌肉的信号在分类精度上有显著差异。

9、 陈教授说：“颈部对称位置的高清肌电信号对语音识别的贡献是一致的，而面部信号则不是。”