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Cientistas da Coreia desenvolvem dispositivo que pode ajudar na comunicação não verbalizada usando algoritmos de aprendizagem profunda

Fonte

Universidade Yonsei

Data

sexta-feira. 18 novembro 2022 17:10

Segundo estimativas da OMS, mais de 5% da população mundial tem deficiência auditiva e de fala. Muitas soluções foram pesquisadas para resolver essa questão da comunicação verbal sem vocalização. O reconhecimento de fala silenciosa é um método que pode ser usado para lidar com impedimentos de fala. Ele rastreia os movimentos faciais por monitoramento visual, que possui alta resolução espacial. No entanto, o reconhecimento de fala silenciosa só pode ser usado em ambientes estáticos quando há bastante conhecimento sobre o assunto.

Em ambientes dinâmicos, as interfaces homem-máquina funcionam muito melhor. Em particular, a eletromiografia de superfície (sEMG), que mede a atividade elétrica dos músculos faciais, é não invasiva e menos complexa. No entanto, tem escalabilidade limitada devido a vários problemas de qualidade de sinal.

Nos últimos anos, o mapeamento de tensão facial usando sensores epidérmicos surgiu como uma interface de fala silenciosa (SSI) vestível. Um grupo de cientistas da Coreia desenvolveu uma nova SSI usando um sensor de tensão baseado em silício monocristalino. Este sensor usa uma rede neural convolucional 3D para enfrentar os desafios do SSI existente. A pesquisa, liderada pelo Dr. Ki Jun Yu, professor da Universidade Yonsei, na Coreia do Sul, foi publicada na revista científica Nature Communications.

O sensor de tensão epidérmica proposto foi fabricado com uma malha ultrafina e uma estrutura serpentina sem a necessidade de camadas elastoméricas adicionais. Isso fornece maior permeabilidade ao ar e ao suor, o que permite boa usabilidade. O dispositivo fabricado tinha menos de 8 µm de espessura. Dois medidores de tensão montados perpendicularmente com uma pequena dimensão de célula de 0,1 mm² podem coletar informações de tensão biaxial de forma confiável.

Para obter dados para treinar a rede convolucional 3D proposta, os cientistas afixaram quatro sensores de tensão ao redor da boca do paciente. Eles coletaram um grande conjunto de dados envolvendo 100 palavras de dois assuntos diferentes. O SSI proposto classificou as palavras com uma precisão de 87,53%, o que foi superior em comparação aos sistemas SSI existentes. Além do modelo, a simulação FEA e os resultados do teste de alongamento automático mostraram que a colocação dos quatro sensores é adequada para medir o movimento 2D da pele.

Para testar ainda mais a confiabilidade do sistema proposto, a equipe fabricou um SSI usando eletrodos sEMG. Eles descobriram que este SSI apresentou uma baixa precisão (42,60%), destacando a confiabilidade do dispositivo proposto.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade Yonsei (em inglês).

Fonte: Universidade Yonsei.

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