인후암의 수술이나 성대 폴립 등의 영향으로 성대를 사용할 수 없게 되어 버린 사람이라도 말할 수 있게 되는 「목에 붙이는 패치」를, 캘리포니아 대학 로스앤젤레스교의 연구팀이 개발했습니다. 이 패치는 작고 신축성이 있고, 발화에 수반되는 근육의 움직임만으로 발전하기 때문에 배터리나 플러그도 불필요하다는 것입니다.
Speaking without vocal folds using a machine-learning-assisted wearable sensing-actuation system | Nature Communications
https://www.nature.com/articles/s41467-024-45915-7
New throat patch can turn muscle movements into speech
New throat patch can turn muscle movements into speech
A new adhesive patch could one day help people with voice disorders speak again by using artificial intelligence to read the movements of their throat muscles and turn them into speech, researchers said Tuesday.
medicalxpress.com
New self-powered throat patch could help people speak without vocal cords | Live Science
New self-powered throat patch could help people speak without vocal cords
The patch might offer a non-invasive communication tool for people who cannot speak due to vocal cord problems.
www.livescience.com
음성은 인간 의사소통의 주요 방법 중 하나이지만, 다양한 병리학적 이유로 발성장애가 발생할 가능성은 누구에게나 있으며, 인구의 29.9%가 평생 적어도 한 번은 발성장애를 경험할 가능성이 있다고 합니다. 또한 현재 진행형으로 발성장애를 경험하고 있는 사람은 7%에 달하고, 그 영향으로 일을 쉬거나 그만두는 경우도 많습니다.
논문의 상급 저자이자 캘리포니아대학 로스앤젤레스교의 생물공학조교를 맡은 Jun Chen 씨는 몇 시간에 걸쳐 강의하고 목소리를 내는 것이 힘들어졌을 때, "성대를 사용하지 않고도 말할 수 있도록 하는 방법"의 아이디어를 냈다는 것.
19세기 이후 과학자들은 일부 딱딱한 금속이 기계적 스트레스에 노출되면 자기(磁気) 특성이 변화한다는 것을 알고 있었습니다. Chen 씨의 연구팀은 2021년의 논문에서, 얇은 실리콘에 마이크로 자석을 매입한 부드러운 소재라도, 변형을 통해 자기(磁気) 특성이 변화한다는 것을 보고하고 있습니다.
Chen 씨는 새로운 연구로, 이 실리콘에 마이크로 자석을 묻힌 소재를 이용해, 발화에 수반하는 근육의 움직임으로부터 음성으로 변환 가능한 전기 신호를 생성하는「목에 붙이는 패치」를 만들었습니다. 패치는 5층 구조로 되어 있으며, 중심에 있는 실리콘과 마이크로 자석의 층이 근육의 움직임에 따라 자기장을 생성하고, 이것을 끼우는 구리선 코일의 2개의 층이 자기 변화를 전기 신호로 변환합니다. 이러한 3층을 유연한 실리콘 소재로 감싸는 것으로, 인후에 붙일 정도의 신축성을 가지는 작은 패치가 된다는 것.
실제로 Chen 씨가 개발한 패치가 이것.
by Jun Chen Lab at UCLA
인후에 붙이면 이런 느낌.
by UCLA 연구팀
연구팀은 발화에 문제가 없는 8명의 피험자를 대상으로 한 데모에서, 패치를 목에 붙인 상태로 발화하게 하고 목의 움직임을 음성으로 변환하는 기계 학습 알고리즘을 훈련했습니다. 피험자는「Merry Christmas」, 「I hope your experiments are going well(실험이 잘 되기를 바라고 있습니다)」라는 짧은 문구나 문장을 100회, 걷거나 멈추거나 하면서 반복했다고 합니다.
훈련된 기계 학습 알고리즘은 목의 움직임에 의해 생성된 전기 신호를 95% 정확도로 올바른 음성으로 변환할 수 있었습니다. 이는 피험자가 실제로 목소리를 내거나 목소리를 내지 않고 목을 움직이는 경우에도 확인되었다고 보고되었습니다.
이번 연구결과는 유망하긴 하지만, 패치는 개발 초기 단계이며, 재생하는 음성은 사전에 녹음해 둘 필요가 있었고, 피험자도 발성장애를 갖지 않는 사람들에게 한정되어 있었습니다. 하지만 첸은 향후 알고리즘을 개선함으로써 패치의 문장 번역 능력을 향상해 음성 사전 녹음 없이 근육 움직임 만으로 음성으로 변환할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
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