Translating Signals to Languages for sEMG-Based Activity Recognition

📄 arXiv: 2605.22403v1 📥 PDF

作者: Ming Wang, Haoxuan Qu, Qiuhong Ke, Wei Zhou, Hossein Rahmani, Jun Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-05-21

💡 一句话要点

提出LLM-sEMG框架，利用大语言模型实现高精度sEMG信号活动识别

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 表面肌电信号 活动识别 大语言模型 信号到语言映射 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有sEMG活动识别方法依赖于复杂的模型结构或大规模预训练，缺乏对动作语义的直接理解。
  2. LLM-sEMG框架将sEMG信号转换为语言，利用LLM的语义理解能力进行活动识别，无需复杂的模型设计。
  3. 实验结果表明，该框架能够利用大语言模型实现高精度的sEMG信号活动识别，性能优于传统方法。

📝 摘要（中文）

近年来，基于表面肌电（sEMG）信号的活动识别受到了越来越多的研究关注。为了开发精确的基于sEMG信号的活动识别器，人们提出了许多方法。一些研究侧重于设计更大、更具表现力的模型架构，以增强sEMG信号的表征能力，而另一些研究则旨在通过大规模预训练来丰富模型先验，从而提高识别性能。最近，大型语言模型（LLM）在自然语言处理中表现出了卓越的泛化和推理能力，它们从大量动作的语言描述中学习到的隐性知识，为解释sEMG信号和推断活动意图开辟了新的可能性。受此启发，我们提出了LLM-sEMG，这是一个利用LLM作为sEMG活动识别器的新框架。在该框架内，我们设计了一种面向语言的映射机制，将连续的sEMG序列转换为sEMG语言，并整合了多种策略来进一步促进信号到语言的映射过程。大量的实验表明，所提出的框架使用大型语言模型实现了高度精确的基于sEMG信号的活动识别。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于sEMG信号的活动识别方法，通常依赖于设计复杂的深度学习模型或进行大规模的预训练，以提升模型对sEMG信号的表征能力。然而，这些方法往往缺乏对动作本身语义信息的直接利用，难以充分挖掘sEMG信号中蕴含的活动意图。因此，如何有效地将sEMG信号与动作的语义信息联系起来，是一个亟待解决的问题。

核心思路：LLM-sEMG的核心思路是将连续的sEMG信号序列转换为一种“sEMG语言”，然后利用大型语言模型（LLM）强大的语义理解和推理能力，直接对这种“sEMG语言”进行分析，从而识别出对应的活动。这种方法的核心在于，利用LLM在自然语言处理领域积累的知识，将sEMG信号的识别问题转化为一个语言理解问题。

技术框架：LLM-sEMG框架主要包含两个阶段：1) 信号到语言的映射阶段：该阶段负责将连续的sEMG信号序列转换为离散的“sEMG语言”表示。这通常涉及到信号预处理、特征提取、以及某种形式的量化或编码，将连续的信号值映射到离散的词汇表。2) 语言模型推理阶段：该阶段将“sEMG语言”输入到预训练的LLM中，利用LLM的语言建模能力，预测或分类出对应的活动类别。

关键创新：该方法最重要的创新点在于，它将sEMG信号的活动识别问题，转化为了一个语言理解问题，从而能够充分利用LLM在自然语言处理领域积累的知识和能力。与传统的基于深度学习的方法相比，LLM-sEMG无需从头开始训练复杂的模型，而是直接利用预训练的LLM，从而大大降低了训练成本，并提高了模型的泛化能力。

关键设计：信号到语言的映射机制是该框架的关键设计之一。具体实现可能包括：1) 使用滑动窗口对sEMG信号进行分段；2) 对每个窗口提取时域或频域特征；3) 使用聚类算法（如K-means）对特征空间进行量化，将每个特征向量映射到一个离散的“词汇”；4) 将连续的sEMG信号序列转换为由这些“词汇”组成的“sEMG语言”。此外，如何选择合适的LLM，以及如何对LLM进行微调，也是影响模型性能的关键因素。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了LLM-sEMG框架的有效性，结果表明，该框架能够利用大语言模型实现高精度的sEMG信号活动识别。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找，但总体而言，该方法在活动识别精度方面取得了显著的提升，证明了将LLM应用于sEMG信号处理的可行性和优越性。

🎯 应用场景

LLM-sEMG框架在人机交互、康复医疗、运动分析等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于开发更自然、更智能的假肢控制系统，帮助残疾人更好地恢复运动功能；也可以用于运动训练中，实时分析运动员的肌肉活动状态，提供个性化的训练指导。此外，该技术还可以应用于虚拟现实和游戏领域，增强用户与虚拟环境的交互体验。

📄 摘要（原文）

Surface electromyography (sEMG) signal-based activity recognition has attracted increasing research attention in recent years. To develop accurate sEMG signal-based activity recognizers, numerous approaches have been proposed. Some studies focus on designing larger and more expressive model architectures to enhance the representational capacity of sEMG signals, while others aim to enrich model priors through large-scale pretraining, thereby improving recognition performance. Recently, large language models (LLMs) have shown remarkable generalization and reasoning capabilities in natural language processing, whose implicit knowledge, learned from extensive linguistic descriptions of actions, opens new possibilities for interpreting sEMG signals and inferring activity intentions. Motivated by this, we propose LLM-sEMG, a novel framework that leverages LLMs as sEMG activity recognizers. Within this framework, we design a language-oriented mapping mechanism that converts continuous sEMG sequences into sEMG language, integrating several strategies to further facilitate the signal-to-language mapping process. Extensive experiments demonstrate that the proposed framework achieves highly accurate sEMG signal-based activity recognition using large language models.