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I ricercatori bioingegneri dell'UCLA hanno creato un cerotto autoalimentato che traduce i movimenti muscolari della gola di un discorso muto in un discorso parlato, utilizzando l'apprendimento automatico

Gli ingegneri dell'UCLA creano un patch per tradurre il discorso muto, i movimenti dei muscoli della gola in un discorso udibile. (Fonte: articolo di Ziyuan Che et al.)
Gli ingegneri dell'UCLA creano un patch per tradurre il discorso muto, i movimenti dei muscoli della gola in un discorso udibile. (Fonte: articolo di Ziyuan Che et al.)
I ricercatori bioingegneri dell'UCLA hanno creato un cerotto autoalimentato che traduce i movimenti dei muscoli laringei durante il discorso silenzioso in un discorso parlato, utilizzando l'apprendimento automatico. Questa tecnologia indossabile può consentire alle persone con difficoltà di parola dovute a malattie, lesioni o disturbi delle pieghe vocali di parlare anche quando sono mute, utilizzando il sistema di rilevamento vocale.

Un gruppo di ricercatori bioingegneri dell'UCLA ha creato un cerotto flessibile e autoalimentato che traduce i movimenti dei muscoli laringei sulla superficie del collo durante il discorso silenzioso in un discorso parlato, utilizzando l'apprendimento automatico. Questo cerotto indossabile consente alle persone che sono altrimenti mute o che non possono parlare correttamente a causa di lesioni alle pieghe vocali, malattie o disturbi, di parlare utilizzando il sistema del cerotto vocale.

La voce umana viene creata durante l'espirazione dell'aria attraverso la gola e modulata dai numerosi muscoli laringei presenti. I muscoli laringei devono tutti muoversi in modo coordinato per produrre la voce, e i movimenti sulla superficie del collo sono un riflesso dei movimenti all'interno della gola.

In particolare, la laringe è la più importante, poiché contiene i muscoli delle corde vocali che cambiano forma durante la creazione di diversi suoni. La laringite e l'uso eccessivo delle corde vocali (urlare, cantare o gridare) sono motivi comuni per cui non si riesce a parlare, perché i muscoli chiave non si muovono correttamente per generare il suono. Tuttavia, anche quando le corde vocali non funzionano correttamente, altri muscoli laringei continuano a muoversi nel tentativo di parlare.

I ricercatori hanno creato un cerotto adesivo in grado di rilevare il movimento dei muscoli della gola. Il cerotto ha strati esterni di polidimetilsilossano (PDMS) che racchiudono due strati di bobine di rame che fungono da strati di induzione magnetica (MI), separati da un singolo strato di PDMS e magneti che fungono da strato di accoppiamento magneto-meccanico (MC). Lo strato MC presenta molte incisioni per consentire di espandersi e contrarsi più facilmente quando i muscoli della gola si flettono.

Quando una persona tenta di parlare indossando il cerotto da 7,2 grammi (0,25 once), i muscoli si muovono e il cerotto si flette, generando un piccolo segnale elettrico che viene captato dal modulo sensore. Il segnale viene elaborato e poi passato al modulo di apprendimento automatico che analizza il segnale e interpreta ciò che l'oratore sta cercando di dire da una serie di cinque frasi utilizzate per addestrare il sistema. Entro 40 ms, il computer pronuncia la frase desiderata con una precisione del 94,68 percento.

Il sistema deve essere addestrato su una gamma molto più ampia di parole e frasi prima che la tecnologia indossabile vocale possa vocalizzare il linguaggio comune, quindi i lettori muti potrebbero trovare utile un libro sul codice Morse o sul linguaggio dei segni in attesa della patch.

Il patch vocale presenta delle fessure nella membrana magnetica. La flessione durante il discorso crea un segnale elettrico dal movimento delle particelle magnetiche incorporate. (Fonte: articolo di Ziyuan Che et al.)
Il patch vocale presenta delle fessure nella membrana magnetica. La flessione durante il discorso crea un segnale elettrico dal movimento delle particelle magnetiche incorporate. (Fonte: articolo di Ziyuan Che et al.)
Quando è stato testato su un piccolo gruppo di partecipanti e frasi, il sistema AI è stato in grado di determinare correttamente ciò che veniva detto senza voce con un'elevata precisione durante il test. (Fonte: articolo di Ziyuan Che et al.)
Quando è stato testato su un piccolo gruppo di partecipanti e frasi, il sistema AI è stato in grado di determinare correttamente ciò che veniva detto senza voce con un'elevata precisione durante il test. (Fonte: articolo di Ziyuan Che et al.)
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David Chien, 2024-03-30 (Update: 2024-03-30)