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Des chercheurs en bio-ingénierie de l'UCLA créent un patch auto-alimenté qui traduit les mouvements musculaires de la gorge lors d'un discours silencieux en parole parlée grâce à l'apprentissage automatique

Des ingénieurs de l'UCLA créent un patch pour traduire en paroles audibles les mouvements des muscles de la gorge et les paroles muettes. (Source : article de Ziyuan Che et al.)
Des ingénieurs de l'UCLA créent un patch pour traduire en paroles audibles les mouvements des muscles de la gorge et les paroles muettes. (Source : article de Ziyuan Che et al.)
Des chercheurs en bio-ingénierie de l'UCLA ont créé un patch auto-alimenté qui traduit les mouvements des muscles laryngés lors d'un discours silencieux en discours parlé grâce à l'apprentissage automatique. Cette technologie portable peut permettre aux personnes ayant des difficultés d'élocution en raison d'une maladie, d'une blessure ou de troubles des cordes vocales de parler même lorsqu'elles sont muettes, grâce au système de détection de la parole.

Un groupe de chercheurs en bio-ingénierie de l'UCLA a créé un patch flexible et auto-alimenté qui traduit les mouvements des muscles laryngés à la surface du cou pendant la parole silencieuse en parole parlée à l'aide de l'apprentissage automatique. Ce patch portable permet aux personnes qui sont muettes ou qui ne peuvent pas parler correctement en raison d'une blessure, d'une maladie ou d'un trouble des cordes vocales de s'exprimer à l'aide du système de patch vocal.

La voix humaine est créée lors de l'expiration de l'air par la gorge et modulée par les nombreux muscles laryngés présents. Les muscles laryngés doivent tous bouger de manière coordonnée pour produire la parole, et les mouvements à la surface du cou sont le reflet des mouvements à l'intérieur de la gorge.

Plus précisément, le larynx est le plus important car il contient les muscles des cordes vocales qui changent de forme tout en créant différents sons. La laryngite et la surutilisation des cordes vocales (cris, chants ou hurlements) sont des raisons courantes pour lesquelles une personne ne peut pas parler parce que les muscles clés ne bougent pas correctement pour produire un son. Cependant, même lorsque les cordes vocales ne fonctionnent pas correctement, d'autres muscles du larynx continuent de bouger pour tenter de parler.

Les chercheurs ont créé un patch adhésif capable de détecter les mouvements des muscles de la gorge. Le patch est constitué de couches externes de polydiméthylsiloxane (PDMS) prenant en sandwich deux couches de bobines de cuivre servant de couches d'induction magnétique (MI), séparées par une seule couche de PDMS et d'aimants servant de couche de couplage magnéto-mécanique (MC). La couche de couplage magnéto-mécanique comporte de nombreuses incisions qui lui permettent de se dilater et de se contracter plus facilement lorsque les muscles de la gorge se contractent.

Lorsqu'une personne tente de parler en portant le patch de 7,2 grammes, les muscles bougent et le patch fléchit, ce qui génère un petit signal électrique capté par le module de détection. Le signal est traité, puis transmis au module d'apprentissage automatique qui l'analyse et interprète ce que le locuteur essaie de dire à partir d'un ensemble de cinq phrases utilisées pour entraîner le système. En 40 ms, l'ordinateur prononce la phrase voulue avec une précision de 94,68 %.

Le système doit être entraîné sur une gamme beaucoup plus large de mots et de phrases avant que la technologie vocale portable puisse vocaliser des mots courants. Les lecteurs muets pourraient donc trouver utile un livre sur le code morse ou le langage des signes pendant qu'ils attendent le correctif.

Le patch vocal comporte des fentes dans la membrane magnétique. La flexion pendant la parole crée un signal électrique à partir du mouvement des particules magnétiques intégrées. (Source : article de Ziyuan Che et al.)
Le patch vocal comporte des fentes dans la membrane magnétique. La flexion pendant la parole crée un signal électrique à partir du mouvement des particules magnétiques intégrées. (Source : article de Ziyuan Che et al.)
Testé sur un petit nombre de participants et de phrases, le système d'IA a été capable de déterminer correctement ce qui était dit sans voix avec une grande précision pendant le test. (Source : article de Ziyuan Che et al.)
Testé sur un petit nombre de participants et de phrases, le système d'IA a été capable de déterminer correctement ce qui était dit sans voix avec une grande précision pendant le test. (Source : article de Ziyuan Che et al.)
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David Chien, 2024-03-30 (Update: 2024-03-30)