CALIFORNIA, 13 JUN – Penyelidik di Universiti California baru-baru ini mencipta tampalan tekak berkuasa sendiri yang menggunakan pembelajaran mesin untuk menterjemah pergerakan otot kepada pertuturan, membantu orang bercakap tanpa pita suara.
Memetik laporan Oddity Central, Jun Chen, penolong profesor kejuruteraan bio di University of California, Los Angeles, menghasilkan idea untuk peranti pemboleh pertuturan yang tidak invasif selepas merasakan pita suaranya letih akibat bersyarah selama beberapa jam pada satu-satu masa.
Beliau mula memikirkan cara untuk membantu seseorang bercakap tanpa menggunakan pita suara mereka, dan dengan bantuan rakan sekerjanya di University of California, beliau mereka bentuk tampalan inovatif yang melekat pada tekak pengguna dan menggunakan teknologi AI untuk menyahkod pergerakan otot mereka ke dalam percakapan.
Peranti ringan itu tahan terhadap peluh kulit dan juga memanfaatkan pergerakan otot pengguna untuk menjana elektrik, yang bermaksud ia tidak memerlukan bateri untuk beroperasi.
Dalam kajian yang diterbitkan dalam Nature Scientific Journal, Prof. Jun Chen dan pasukannya menerangkan cara tampalan tekak berkuasa sendiri dengan berat 7.2 gram itu berfungsi.
Peranti kecil itu terdiri daripada lima lapisan nipis, termasuk bahan yang bertindak balas terhadap pergerakan halus otot tekak.
Apabila pemakai melaksanakan pergerakan yang diperlukan untuk menyebut frasa, bahan bertindak balas dengan menghasilkan isyarat elektrik yang kemudiannya boleh diterjemahkan ke dalam pertuturan dengan bantuan teknologi pembelajaran mesin.
Lapisan luar tampalan diperbuat daripada bahan silikon yang lembut dan fleksibel, manakala lapisan tengah diperbuat daripada silikon dan mikromagnet dan menghasilkan medan magnet yang berbeza-beza bergantung pada pergerakan otot.
Dua lapisan tengah yang lain diperbuat daripada gegelung dawai kuprum yang mengubah perubahan medan magnet menjadi impuls elektrik.
Dalam eksperimen yang diperincikan dalam kajian mereka, Chen dan rakan-rakannya memberi impuls elektrik kepada algoritma pembelajaran mesin yang akhirnya mengubahnya menjadi frasa yang dituturkan.
Untuk melatih algoritma, lapan peserta dalam kajian itu perlu menyebut lima frasa pendek sebanyak 100 kali setiap satu semasa memakai tampalan, supaya algoritma boleh belajar mengaitkan setiap frasa dengan pergerakan otot tertentu.
Kajian menunjukkan bahawa algoritma adalah kira-kira 95 peratus tepat pada menterjemahkan impuls elektrik patch ke dalam pertuturan, kedua-duanya apabila frasa itu diucapkan dengan kuat dan apabila disebut ‘tanpa suara’.
Ia menunjukkan bahawa algoritma boleh mentafsir bentuk gelombang dan menterjemahkannya ke dalam pertuturan dengan pasti, tetapi Prof. Chen juga menunjukkan bahawa kajiannya mempunyai batasan.
Ujian dihadkan kepada hanya lapan orang yang menyebut lima frasa, dan tiada seorang pun daripada mereka mengalami gangguan pertuturan. Selain itu, walaupun tampalan itu terbukti berkesan dalam kajian yang lebih besar, logistik untuk menghasilkannya secara besar-besaran masih perlu difikirkan.
Namun, tampalan tekak dianggap sebagai ciptaan yang sangat menjanjikan, memandangkan kira-kira 30 peratus orang akan mengalami sekurang-kurangnya satu gangguan suara dalam hidup mereka dan alternatif semasa, seperti elektrolaring, adalah invasif, mahal, atau kedua-duanya. – Agensi
