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弹性贴片技术可帮助嗓音受损的人再次说话

弹性贴片技术可帮助嗓音受损的人再次说话

3月前

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JUN CHEN LAB/UCLA


对许多人来说,不会说话是一个重大问题:2014年,一项针对美国发声障碍的研究发现,近1800万成年人难以使用声道说话(https://www.nidcd.nih.gov/health/statistics/quick-statistics-voice-speech-language)。据悉,一种新的非侵入性可穿戴设备提供了一种可能的方式来满足这种医疗需求。


这项技术由一块贴在人们脖子上的轻质贴片组成,该贴片可以测量人的颈部运动 —— 通过使用人工智能读取喉咙肌肉的运动并将其转化为语音,帮助语音障碍患者再次说话。


“Similar to how the material converts muscle movements into electricity, it can also induce electricity as an input signal into mechanical vibrations in the device that produce sound.”

—JUN CHEN, UCLA


由加州大学洛杉矶分校生物医学工程助理教授Jun Chen领导的研究团队创造了这种灵活、电磁响应的可穿戴设备,可以测量颈部肌肉的细微运动。这项技术可以使患有声带麻痹等损伤和疾病的人受益,也可以使那些接受过喉切除术等手术的人受益。喉切除术(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8531883/)是切除含有振动肌肉的喉部,需要切除一个人的部分或全部声带。


目前的原型人工智能模型还存在一些限制,八名没有语音障碍的志愿者被要求同时说话和轻声说出五句话,包括:“嗨,你今天过得怎么样?”;“希望你的实验进展顺利!”;“圣诞快乐”;“我爱你”或“我不信任你”。


无声的医学技术选项


这种新设备加入了其他治疗声带疾病的医疗技术,如人工喉头等,它们可以振动颈部,重现失去的声带运动。加州大学洛杉矶分校所研发的贴片以不同的方式处理这个问题,将用户无声的颈部肌肉活动转换为计算机生成的语音。


医疗设备公司Atos medical的临床教育家Barbara Messing博士与加州大学洛杉矶分校的项目无关,她说,新方法是对辅助语音设备领域的一个可喜的补充:“我们能帮助患者的东西越多越好,”Messing说,“Voice prosthese是喉部切除患者的黄金标准,但并不是每个患者都这样。为患者提供更多选择只会有助于提高他们的生活质量,这也是我们所有人都想要的。”


为了让用户的非本地化语音听得见,该设备将诱导的肌肉运动信号传递给运行在外部处理器上的机器学习模型。该模型被训练来检测与固定数量的预定义句子相对应的肌肉运动模式。当它检测到其中一个短语时,处理器就会像扬声器一样通过振动贴片表面来回放句子。Chen说:“类似于这种材料将肌肉运动转化为电能的方式,它还可以将电作为输入信号诱导为设备中的机械振动,从而产生声音。”


JUN CHEN LAB/UCLA


制作贴片


该系统的咽喉贴片应用了Chen团队的新材料科学研究,该研究利用了一种称为磁弹性(https://spectrum.ieee.org/a-self-powered-waterproof-hmi)的特性,即材料的磁场强度随着材料的拉伸和压缩而变化。有规律的日常活动和颈部运动会拉伸贴片,导致磁场变化,然后通过内置的柔性感应线圈进行测量。这些材料协同工作,被动感知用户颈部肌肉的微小3D运动。

 

尽管自19世纪以来,人们就在金属材料中观察到了磁电效应(https://en.wikipedia.org/wiki/Magnetoelectric_effect),但这种材料的硬度使生物学应用变得困难,包括测量人颈部肌肉的收缩和扩张。Chen的团队已经找到了一种方法,通过将较硬的磁弹性材料颗粒嵌入柔性聚合物片中,使具有很强弹性的材料具有磁弹性。


这种新型磁弹性材料的灵活性使其能够附着并准确跟踪用户颈部肌肉的运动,而以前已知的磁弹性材料制成的类似传感器无法做到这一点。为了进一步提高其灵敏度,该小组将材料成型为基里加米图案(kirigami patter)——一种类似折纸的允许切割的造纸工艺——这使得传感器在较小的拉伸和偏转下表现均匀。


Chen说,今后,该小组将致力于将他们的研究成果转化为医疗设备:“未来,我们希望优化设备,并规范大规模生产的制造程序。我们必须改进软件和硬件,增加翻译词汇和准确性,使设备更人性化。所有这些问题都需要逐一解决。”Chen估计,该研究小组将在“3-5年内”生产出一种可行的医疗设备。

 

本月早些时候,研究人员在《自然通讯》杂志上发表了他们的研究(https://www.nature.com/articles/s41467-024-45915-7)。


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来源:IEEE电气电子工程师学会

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