UCLA のエンジニアは、無言の音声や喉の筋肉の動きを可聴音声に変換するパッチを作成しています。 (出典: Ziyuan Che らの記事)
UCLAの生物工学研究者らは、機械学習を利用して、無言音声中の喉頭の筋肉の動きを音声音声に変換する自己発電型パッチを作成した。 このウェアラブル技術により、病気、怪我、または声帯障害により話すことが困難な人々が、音声感知システムを使用することで、たとえ声を出していなくても話すことができるようになります。
UCLAの生物工学研究者のグループは、機械学習を使用して、無言会話中の首の表面の喉頭筋の動きを音声音声に変換する、柔軟な自己動力式パッチを作成しました。 このウェアラブル パッチを使用すると、声帯の損傷、病気、または障害により声が出せなくなったり、適切に話すことができない人が、ボイス パッチ システムを使用して話すことができるようになります。
人間の声は、喉から空気を吐き出すときに生成され、存在する多くの喉頭筋によって調整されます。 音声を生成するには、喉頭の筋肉がすべて協調して動く必要があり、首の表面の動きは喉の内部の動きを反映しています。
具体的には、喉頭にはさまざまな音を生み出す際に形状を変える声帯の筋肉が含まれているため、最も重要です。 喉頭炎や声帯の使いすぎ（叫ぶ、歌う、叫ぶ）は、音を生成するために重要な筋肉が正しく動かないため、話すことができない一般的な理由です。 しかし、声帯が適切に機能していない場合でも、声を出そうと他の喉頭の筋肉が動きます。
研究者らは、喉の筋肉の動きを感知できる粘着パッチを作成した。 このパッチには、磁気誘導 (MI) 層として機能する 2 層の銅コイルを挟んだポリジメチルシロキサン (PDMS) の外層があり、それらは PDMS の単層と磁気機械結合 (MC) 層として機能する磁石によって分離されています。 MC 層には、喉の筋肉が曲がったときに容易に拡張および収縮できるように、多くの切り込みが入っています。
人が 7.2 グラム (0.25 オンス) のパッチを着用して話そうとすると、筋肉が動き、パッチが曲がり、小さな電気信号が生成され、それがセンサー モジュールによって拾われます。 信号は処理されてから機械学習モジュールに渡され、そこで信号が分析され、システムのトレーニングに使用された 5 つの文のセットから話者が言おうとしている内容が解釈されます。 40 ミリ秒以内に、コンピューターは 94.68 パーセントの精度で意図した文章を読み上げます。
音声ウェアラブル技術が一般的な音声を発声できるようになる前に、システムはより広範囲の単語や文についてトレーニングする必要があるため、口がきけない読者は、次のような本を見つけるかもしれません。 モールス信号 または 手話 パッチを待っている間に役立ちます。
音声パッチには磁性膜にスリットが入っています。 発話中に屈曲すると、埋め込まれた磁性粒子の動きから電気信号が生成されます。 (出典: Ziyuan Che らの記事)
少数の参加者と文章でテストしたところ、AI システムはテスト中に無声で話された内容を高精度で正確に判断できました。 (出典: Ziyuan Che らの記事)デビッド・ドッグ – ニュース ライター – 2023 年以降、Notebookcheck に 134 件の記事を掲載
Activision、UCLA、Anime Expo などで働いてきた私は、命を救い、ゲームを作成し、素晴らしい 3D VR/AR 世界を作成するためにテクノロジーが使用されているのを見てきました。 新しいテクノロジーには、私が実際に手に入れたい楽しいものが常にあり、友人たちは皆、自分のニーズに最適なものを見つけるために私に頼ってくれるので、私の経験を Notebookcheck に持ち込めることをうれしく思います。
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#UCLAの生物工学研究者が機械学習を使用して無言の喉の筋肉の動きを音声に変換する自己発電型パッチを作成
2024-03-29 23:42:23