音声を認識するワイヤレス・バッテリーフリー人工喉パッチと深層学習

科学分野:

• 生体医工学
• 人工知能
• ウェアラブル技術

背景:

• 現在、音声障害に対する音声支援技術は、多くの場合、テザー、かさばり、感情認識の欠如によって制限されています。
• これらの制限に対処することは、影響を受ける人々のコミュニケーションアクセスと生活の質を向上させるために重要です。

研究 の 目的:

• 音声と感情の同時認識が可能なワイヤレス・バッテリーフリー人工喉パッチシステム（ATPS）を開発すること。
• 既存の支援コミュニケーション技術の実用的な展開における課題を克服すること。

主な方法:

• ATPSにカーボンナノチューブベースの薄膜ひずみセンサーと小型化されたフレキシブルプリント回路基板（FPCB）を統合しました。
• スマートフォンにリンクされたシステムと近距離無線通信（NFC）を使用してリアルタイム信号伝送を実現しました。
• センサーデータから音声と感情情報を抽出するために、ハイブリッド深層学習アーキテクチャを実装しました。

主要な成果:

• 喉信号のリアルタイムセンシングとワイヤレス送信を実証しました。
• ATPSと深層学習を用いて、音声と感情の同時認識を達成しました。
• 感情認識のためにセンサー読み出しが十分であることを検証しました。

結論:

• 開発されたATPSは、音声と感情認識のためのワイヤレス・バッテリーフリーソリューションを提供し、支援コミュニケーションを大幅に進歩させます。
• この技術は、音声障害のある人々のためのコミュニケーションツールを拡張し、パーソナライズされた臨床アプリケーションを可能にします。
• このシステムは、従来の音声で話すことができない人々にとって、より自然で表現力豊かなコミュニケーションに向けた重要な一歩を表します。