Pesquisadores desenvolveram uma ‘gargantilha inteligente’ vestível que usa uma combinação de componentes eletrônicos flexíveis e técnicas de inteligência artificial para permitir que pessoas com deficiências de fala se comuniquem detectando pequenos movimentos na garganta.
A gargantilha inteligente, desenvolvida por pesquisadores da Universidade de Cambridge, incorpora sensores eletrônicos em um tecido macio e elástico, e é confortável de usar. O dispositivo pode ser útil para pessoas com deficiências temporárias ou permanentes na fala, seja devido a cirurgia laríngea, ou condições como Parkinson, derrame ou paralisia cerebral.
Ao incorporar técnicas de aprendizado de máquina, a gargantilha inteligente também consegue reconhecer com sucesso diferenças de pronúncia, sotaque e vocabulário entre usuários, reduzindo a quantidade de treinamento necessária.
O choker é um tipo de tecnologia conhecida como interface de fala silenciosa, que analisa sinais não vocais para decodificar a fala em condições silenciosas – o usuário só precisa pronunciar as palavras para que elas sejam capturadas. Os sinais de fala capturados podem então ser transferidos para um computador ou alto-falante para facilitar a conversa.
Testes do smart choker mostraram que ele pode reconhecer palavras com mais de 95% de precisão, enquanto usa 90% menos energia computacional do que as tecnologias de ponta existentes. Os resultados são relatados no periódico npj Eletrônica Flexível.
“Soluções atuais para pessoas com deficiências de fala frequentemente falham em capturar palavras e exigem muito treinamento”, disse o Dr. Luigi Occhipinti do Cambridge Graphene Centre, que liderou a pesquisa. “Elas também são rígidas, volumosas e às vezes exigem cirurgia invasiva na garganta.”
O gargantilha inteligente desenvolvido por Occhipinti e seus colegas supera as tecnologias atuais em precisão, requer menos poder de computação, é confortável para os usuários usarem e pode ser removido sempre que não for necessário. O gargantilha é feito de um tecido sustentável à base de bambu, com sensores de tensão baseados em tinta de grafeno incorporados ao tecido. Quando os sensores detectam qualquer tensão, pequenas rachaduras controláveis se formam no grafeno. A sensibilidade dos sensores é mais de quatro vezes maior do que o estado da arte existente.
“Esses sensores podem detectar pequenas vibrações, como aquelas formadas na garganta ao sussurrar ou mesmo ao pronunciar palavras silenciosamente, o que os torna ideais para detecção de fala”, disse Occhipinti. “Ao combinar a sensibilidade ultra-alta dos sensores com aprendizado de máquina altamente eficiente, criamos um dispositivo que achamos que pode ajudar muitas pessoas que têm dificuldade com a fala.”
Sinais vocais são incrivelmente complexos, então associar um sinal específico a uma palavra específica requer um alto nível de processamento computacional. “Além disso, cada pessoa é diferente em termos da maneira como fala, e o aprendizado de máquina nos dá as ferramentas de que precisamos para aprender e adaptar a interpretação de sinais de pessoa para pessoa”, disse Occhipinti.
Os pesquisadores treinaram seu modelo de aprendizado de máquina em um banco de dados das palavras mais frequentemente usadas em inglês, e selecionaram palavras que são frequentemente confundidas entre si, como ‘book’ e ‘look’. O modelo foi treinado com uma variedade de usuários, incluindo diferentes gêneros, falantes nativos e não nativos de inglês, bem como pessoas com diferentes sotaques e diferentes velocidades de fala.
Graças à capacidade do dispositivo de capturar características ricas de sinais dinâmicos, os pesquisadores descobriram que era possível usar arquiteturas de rede neural leves com dimensões de profundidade e sinal simplificadas para extrair e aprimorar os recursos de informação de fala. Isso resultou em um modelo de aprendizado de máquina com alta eficiência computacional e energética, ideal para integração em dispositivos vestíveis operados por bateria com capacidades de processamento de IA em tempo real.
“Escolhemos treinar o modelo com muitos falantes de inglês diferentes, para que pudéssemos mostrar que ele era capaz de aprender”, disse Occhipinti. “O aprendizado de máquina tem a capacidade de aprender de forma rápida e eficiente de um usuário para o outro, então o processo de retreinamento é rápido.”
Testes do smart choker mostraram que ele tinha 95,25% de precisão na decodificação de fala. “Fiquei surpreso com o quão sensível o dispositivo é”, disse Occhipinti. “Não podíamos capturar todos os sinais e a complexidade da fala humana antes, mas agora que podemos, ele desbloqueia um novo conjunto de aplicações potenciais.”
Embora a gargantilha tenha que passar por testes e ensaios clínicos extensivos antes de ser aprovada para uso em pacientes com problemas de fala, os pesquisadores dizem que sua gargantilha inteligente também pode ser usada em outras aplicações de monitoramento de saúde ou para melhorar a comunicação em ambientes barulhentos ou seguros.
A pesquisa foi apoiada em parte pelo EU Graphene Flagship e pelo Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC), parte do UK Research and Innovation (UKRI).
Referência:
Chenyu Tang et al. ‘Sensores de deformação têxtil ultrassensíveis redefinem interfaces de fala silenciosas vestíveis com alta eficiência de aprendizado de máquina.’ npj Flexible Electronics (2024). DOI: 10.1038/s41528’024 -00315-1
