EMGFlow: Robust and Efficient Surface Electromyography Synthesis via Flow Matching

📄 arXiv: 2604.13685v1 📥 PDF

作者: Boxuan Jiang, Chenyun Dai, Can Han

分类: cs.HC, cs.LG

发布日期: 2026-04-15

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

EMGFlow：提出基于Flow Matching的表面肌电信号合成方法，提升数据增强效果和效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 表面肌电信号 数据增强 Flow Matching 生成模型 手势识别

📋 核心要点

  1. 深度学习在sEMG手势识别中受限于数据量和多样性，现有GAN和扩散模型方法存在训练不稳定或效率低下的问题。
  2. EMGFlow利用Flow Matching和连续时间生成模型，构建条件sEMG生成框架，旨在提升数据增强效果和生成效率。
  3. 实验表明，EMGFlow在保真度、分布相似性和下游任务性能上优于GAN和扩散模型，并实现了更好的质量-效率平衡。

📝 摘要（中文）

基于深度学习的表面肌电信号(sEMG)手势识别常受限于数据稀缺和受试者多样性不足。利用生成对抗网络(GANs)和扩散模型合成数据是一种有前景的增强策略，但这些方法通常面临训练稳定性和推理效率的挑战。为了弥合这一差距，我们提出了EMGFlow，一个条件sEMG生成框架。据我们所知，这是第一个研究Flow Matching (FM)和连续时间生成模型在sEMG领域应用的工作。为了在三个基准sEMG数据集上验证EMGFlow，我们采用了一个统一的评估协议，整合了基于特征的保真度、分布几何和下游效用。广泛的评估表明，EMGFlow优于传统的增强和GAN基线，并且在train-on-synthetic test-on-real (TSTR)协议下，提供了比此处考虑的扩散基线更强的独立效用。此外，通过利用先进的数值求解器和有针对性的时间采样来优化生成动态，EMGFlow实现了改进的质量-效率权衡。总而言之，这些结果表明，Flow Matching是解决肌电控制系统中数据瓶颈的一种有前途且高效的范例。我们的代码可在https://github.com/Open-EXG/EMGFlow获得。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决表面肌电信号(sEMG)数据稀缺的问题，这限制了深度学习在手势识别等任务中的应用。现有的数据增强方法，如GANs和扩散模型，虽然可以生成合成数据，但存在训练不稳定、推理效率低等问题，难以满足实际应用的需求。

核心思路：论文的核心思路是利用Flow Matching (FM)技术，构建一个条件sEMG生成模型。FM通过学习一个连续的向量场，将噪声分布平滑地转换为目标数据分布，从而实现高质量的样本生成。这种方法相比GANs更稳定，相比扩散模型更高效。

技术框架：EMGFlow框架主要包括以下几个部分：1) 条件输入：接收手势标签等条件信息；2) Flow Matching模型：学习从噪声到sEMG数据的连续变换；3) 数值求解器：用于求解由Flow Matching模型定义的常微分方程，生成sEMG样本；4) 优化策略：包括时间采样和损失函数设计，用于提升生成质量和效率。

关键创新：该论文的关键创新在于首次将Flow Matching技术应用于sEMG信号生成领域。与传统的GANs和扩散模型相比，FM具有训练更稳定、生成速度更快的优点。此外，论文还通过优化数值求解器和时间采样策略，进一步提升了EMGFlow的生成效率和质量。

关键设计：在网络结构方面，论文采用了基于Transformer的架构，以更好地捕捉sEMG信号的时序依赖关系。在损失函数方面，论文使用了标准的Flow Matching损失函数，并结合了对抗损失，以进一步提升生成样本的真实性。在时间采样方面，论文采用了自适应采样策略，根据信号的复杂程度动态调整采样密度。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，EMGFlow在三个基准sEMG数据集上均优于传统的增强方法和GAN基线。在train-on-synthetic test-on-real (TSTR)协议下，EMGFlow的性能优于扩散模型基线，表明其具有更强的独立效用。通过优化数值求解器和时间采样，EMGFlow在生成质量和效率之间取得了更好的平衡。

🎯 应用场景

EMGFlow在肌电控制系统中具有广泛的应用前景，可用于增强手势识别、假肢控制、康复训练等任务的性能。通过生成更多样化、更真实的数据，可以有效缓解数据稀缺问题，提升模型的泛化能力和鲁棒性。此外，EMGFlow的高效生成能力使其能够应用于实时性要求较高的场景。

📄 摘要（原文）

Deep learning-based surface electromyography (sEMG) gesture recognition is frequently bottlenecked by data scarcity and limited subject diversity. While synthetic data generation via Generative Adversarial Networks (GANs) and diffusion models has emerged as a promising augmentation strategy, these approaches often face challenges regarding training stability or inference efficiency. To bridge this gap, we propose EMGFlow, a conditional sEMG generation framework. To the best of our knowledge, this is the first study to investigate the application of Flow Matching (FM) and continuous-time generative modeling in the sEMG domain. To validate EMGFlow across three benchmark sEMG datasets, we employ a unified evaluation protocol integrating feature-based fidelity, distributional geometry, and downstream utility. Extensive evaluations show that EMGFlow outperforms conventional augmentation and GAN baselines, and provides stronger standalone utility than the diffusion baselines considered here under the train-on-synthetic test-on-real (TSTR) protocol. Furthermore, by optimizing generation dynamics through advanced numerical solvers and targeted time sampling, EMGFlow achieves improved quality-efficiency trade-offs. Taken together, these results suggest that Flow Matching is a promising and efficient paradigm for addressing data bottlenecks in myoelectric control systems. Our code is available at: https://github.com/Open-EXG/EMGFlow.