非侵入设备贴在脖子上,就能代替人类发声,研究登《自然通讯》
文章摘要
【关 键 词】 AI发声贴片、非侵入式、语音合成、磁弹性材料、医疗设备
研究人员在医疗技术领域取得了重要进展,他们开发了一种由人工智能(AI)驱动的发声贴片,这是一种非侵入性的可穿戴设备,旨在帮助那些在使用声道说话时遇到困难的人。
据统计,美国有近1800万成年人在说话时存在障碍,其中超过一半的人受到的影响超过了10年。这项技术的出现,为这一群体提供了新的希望。
这项由加州大学洛杉矶分校(UCLA)的生物医学工程助理教授Jun Chen领导的研究小组完成的技术,已经发表在《自然通讯》杂志上。该技术涉及一个轻质的贴片,可以粘贴在用户的脖子上,用于测量颈部运动。然后,设备的处理器将这些运动信号转换为语音,并播放出来,从而代替人类的发声。
该团队开发的是一种灵活的电磁响应设备,它能够测量颈部肌肉的细微运动。这些信号经过一个经过训练的机器学习算法处理,该算法能够识别一组预定义的短语词典,并将肌肉运动解码为语音。这项技术对于那些因受伤、声带麻痹疾病或喉切除术而无法正常发声的人来说,具有潜在的巨大价值。
目前,这个原型AI模型的能力还比较有限,它只能从五个预设的句子中选择来播放。这些句子包括日常问候和表达情感的简单语句。此外,目前的模型是基于没有言语障碍的人的颈部运动进行训练和测试的。
这种发声贴片利用了一种新型磁弹性材料,这种材料在被拉伸和压缩时会改变其磁场强度。这些变化通过内置的柔性感应线圈进行测量,从而感知用户颈部肌肉的微小三维运动。为了提高灵敏度,研究小组还将材料设计成剪纸图案,这种设计使得传感器能够在较小的拉伸和偏转下均匀地响应。
Jun Chen教授和他的团队正在努力将这项研究成果转化为实际的医疗设备,并不断优化设备的性能。他们的目标是标准化批量生产流程,改进软件和硬件,增加可翻译的词汇量和提高准确性,使设备更加人性化。Jun Chen教授预计,在未来3-5年内,他们将能够生产出一种可行的医疗设备,这将极大地改善言语障碍患者的生活质量。
原文和模型
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【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 gpt-4
【摘要评分】 ★★☆☆☆