4 мин. чтения
3/17/2024 11:20:01 AM

Говорить без голосовых связок можно благодаря носимому устройству с AI

Article Preview Image Фотография шеи человека с помощью устройства - черного квадрата с клейкой - привязана за пределами горла.Кредит: Jun Chen Lab/UCLA

Люди с голосовыми расстройствами, в том числе люди с патологическими состояниями голосового шнура или восстанавливаются после операций с раком гортани, часто могут быть трудно или невозможно говорить.Это может скоро измениться.

Команда инженеров UCLA изобрела мягкое, тонкое, эластичное устройство, измеряющееся чуть более 1 квадратного дюйма, которое можно прикрепить к коже за пределами горла, чтобы помочь людям с дисфункциональными голосовыми связками восстановить свою голосовую функцию.Их прогресс подробно описан на этой неделе в журнале Nature Communications.

The new bioelectric system, developed by Jun Chen, an assistant professor of bioengineering at the UCLA Samueli School of Engineering, and his colleagues, is able to detect movement in a person’s larynx muscles and translate those signals into audible speech with the assistance of machine-Технология обучения - почти на 95% точности.

Прорыв является последним в усилиях Чена, чтобы помочь людям с ограниченными возможностями.Его команда ранее разработала носимую перчатку, способную перевести американский язык жестов в английский речь в режиме реального времени, чтобы помочь пользователям ASL общаться с теми, кто не знает, как подписать.

Крошечное новое патч-подобное устройство состоит из двух компонентов.Во-первых, компонент для самостоятельного обеспечения, обнаруживает и преобразует сигналы, генерируемые движениями мышц в высококачественные анализируемые электрические сигналы;Эти электрические сигналы затем переводятся в речевые сигналы с использованием алгоритма машинного обучения.Другой, компонент приведения в действие, превращает эти речевые сигналы в желаемое выражение голоса.

Каждый из двух компонентов содержит два слоя: слой биосовместимого силиконового соединения полидиметилсилоксана или PDMS, с упругими свойствами, и магнитный индукционный слой, изготовленный из медных индукционных катушек.Зажатый между двумя компонентами представляет собой пятый слой, содержащий PDMS, смешанный с микромагнетами, которые генерируют магнитное поле.

Используя механизм мягкого магнитоупругого определения, разработанный командой Чена в 2021 году, устройство способно обнаружить изменения в магнитном поле, когда оно изменяется в результате механических сил - в этом случае движение мышц гортани.Встроенные змеиные индукционные катушки в магнитоупруговых слоях помогают генерировать электрические сигналы с высокой точностью в целях измерения.

Измеряя 1,2 дюйма с каждой стороны, устройство весит около 7 граммов и имеет толщину всего 0,06 дюйма.С двусторонней биосовместимой лентой он может легко придерживаться горла человека вблизи расположения голосовых связок и может быть повторно использовать повторное применение ленты по мере необходимости.

Голосовые расстройства распространены во всех возрастах и демографических группах;Исследования показали, что почти 30% людей испытают хотя бы одно такое расстройство в своей жизни.Тем не менее, с терапевтическими подходами, такими как хирургические вмешательства и голосовая терапия, восстановление голоса может простираться от трех месяцев до года, при этом некоторые инвазивные методы, требующие значительного периода обязательного послеоперационного голосового отдыха.

«Существующие решения, такие как портативные электро-ларинские устройства и процедуры трахеоэзофагеальных пунктов, могут быть неудобными, инвазивными или неудобными»,- сказал Чен, который возглавляет исследовательскую группу по биоэлектронике в Калифорнийском университете в Калифорнийском университете и был назван одним из самых высоких исследователей в мире.ряд.«Это новое устройство представляет собой носимый, неинвазивный вариант, способный оказать помощь пациентам в общении в течение периода до лечения и в течение периода восстановления после лечения при голосовых расстройствах».

В своих экспериментах исследователи проверили носимую технологию на восемь здоровых взрослых.Они собрали данные о движении мышц гортани и использовали алгоритм машинного обучения для корреляции полученных сигналов с определенными словами.Затем они выбрали соответствующий выходной голосовой сигнал через компонент приведения устройства.

Исследовательская группа продемонстрировала точность системы, заставив участников произносить пять предложений - как вслух, так и безмолв - включая «Привет, Рэйчел, как у вас дела сегодня?»и я люблю тебя!”

Общая точность прогнозирования модели составила 94,68%, причем голосовой сигнал участников усилился компонентом приведения в действие, демонстрируя, что чувствительный механизм распознал их сигнал движения гортани и соответствовал соответствующему предложению, которое хотели сказать участники.

В будущем исследовательская группа планирует продолжить увеличение словарного запаса устройства с помощью машинного обучения и проверить его у людей с расстройствами речи.

Другими авторами газеты являются аспиранты UCLA Samueli Ziyuan Che, Chrystal Duan, Xiao Wan, Jing Xu и Tianqi Zheng - все члены лаборатории Чена.

Больше информации: Ziyuan Che et al. Говоря без вокальных складок, используя систему носимых чувствительных чувствительных чувствительности, Nature Communications (2024).Doi: 10.1038/s41467-024-45915-7

Получи бесплатную еженедельную рассылку со ссылками на репозитории и лонгриды самых интересных историй о стартапах 🚀, AI технологиях 👩‍💻 и программировании 💻!
Присоединяйся к тысячам читателей для получения одного еженедельного письма

Подписывайся на нас:

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Добавляй ЛРНЧ в свою ленту Google Новостей.
Читайте далее 📖

Новая технология хранения углерода

7/10/2024 · 4 мин. чтения

Новая технология хранения углерода

Искусственный газон со встроенной системой хранения воды может сделать спортивные корты безопаснее

7/10/2024 · 4 мин. чтения

Искусственный газон со встроенной системой хранения воды может сделать спортивные корты безопаснее