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近日,清华大学发表在Nature子刊上的最新研究成果,一个用石墨烯材料做成的可穿戴喉咙。
它可以准确识别到佩戴者喉咙处的细微振动以及模糊的话语,然后将之合成为正常的语音,平均识别准确率高达99.05%。如此一来,那些不能正常发声的人,包括喉切除患者、临时嗓子发炎者、长时间讲课的老师、在嘈杂环境工作但需要交流的人等,都有救了。据了解,清华大学任天令团队成员开发了一款基于石墨烯的智能可穿戴人工喉(AT),同商业麦克风和压电薄膜相比,人工喉对低频的肌肉运动、中频食管振动和高频声波信息有很高的灵敏度同时也具有抗噪声的语音感知能力。对声学信号和机械运动的混合模态的感知使人工喉能够获得更低的语音基频信号。此外,该器件还可以通过热声效应实现声音的播放功能。人工喉的制作过程简单、性能稳定、易于集成,为语音识别和交互提供了一种新的硬件平台。团队还利用人工智能模型对人工喉感知的信号进行语音识别和合成,实现了对基本语音元素(音素、声调和词语)的高精度识别,以及对喉癌患者模糊语音的识别与再现,为声音障碍者的沟通和交互提供了一种创新的解决方案。实验结果表明,人工喉采集的混合模态语音信号可以识别基本语音元素(音素、音调和单词),平均准确率为99.05%。同时人工喉的抗噪声性能明显优于麦克风,在60dB以上环境噪声下仍能保持识别能力。任天令研究团队进一步演示了它的语音交互式应用。通过集成AI模型,人工喉能够识别一名喉切除术患者模糊说出的日常词汇,准确率超过90%。识别出的内容被合成为语音在人工喉上播放,可以初步恢复患者的语音交流能力。任天令介绍,人工喉制作过程简单、性能稳定、易于集成,为语音识别和交互提供了一种新的硬件平台。不过,该人工喉还有很大的优化和拓展空间,例如提高声音的质量和音量,增加语音的多样性和表情,以及结合其他生理信号和环境信息实现更自然和智能的语音交互。研究团队希望通过进一步的研究和合作,让人工喉造福更多的声音障碍者和语音交互的用户。 ▼最新活动▲