電子發燒友網報道（文/李彎彎）近日，加州大學洛杉磯分校生物工程系助理教授陳俊及其團隊，開發了一種可以在機器學習輔助下將喉部肌肉運動轉化為語音的“柔性貼片”助聽裝置，這將有望幫助部分嗓音障礙患者實現有效溝通。

柔性貼片佩戴舒適還能實現自供電

據介紹，該裝置基于磁彈性效應，使有聲帶障礙的患者能夠通過肌肉運動來產生語音信號，從而輔助其言語功能。具體來說，這種助聽裝置首先收集患者喉部肌肉運動的數據，然后借助機器學習算法對這些信號進行分析和分類，最后識別語義信息并選擇相應的語音信號進行輸出。

在人們的日常生活中，說話是最重要的溝通橋梁。然而，這對于有聲帶功能障礙的人來說，確實相當困難的一件事。事實上，目前也有一些解決辦法，比如，手持電子喉設備或手術，雖然能一定程度解決一些問題，然而這也或多或少地會影響日常生活，而且使用并不舒適。

對于這些人群來說，一種能輔助患者交流的可穿戴、非植入式的醫療裝置，將能很大程度改善聲帶功能障礙患者的生活質量。在此次研究中，陳俊團隊設計的柔性磁致彈性貼片，不僅能夠很舒展地貼在患者喉部，還可以隨參與說話運動的喉部肌肉改變形狀，且不需要功能正常的聲帶。

同時，貼片的移動能檢測到特定的肌肉運動，還能發電，讓該助聽裝置實現自供電。這些運動隨后會被轉換成電信號，并由機器學習算法進行處理。該機器算法能夠能識別詞匯并翻譯成語言信號。

AI輔助發音在醫學領域正在逐步發展

AI輔助發音是一項非常有意義的研究。它主要依賴于先進的機器學習算法和人工智能技術，以改善或增強人類的發音能力。這種技術其實可以應用于很多領域，除了幫助有語言障礙的人進行交流，還可以用于提高語言學習者的發音準確性，以及增強虛擬角色或機器人的語音交互能力。

具體來說，AI輔助發音系統通常通過收集和分析語音數據，來識別和理解發音模式。這些系統能夠學習并模擬人類發音的特點，然后利用這些信息來生成更自然、更準確的語音輸出。
在實際應用中，AI輔助發音技術可以通過多種方式實現。例如，一些系統使用語音合成技術來生成類似于人類發音的語音，而其他系統則可能利用實時語音識別和反饋機制來糾正發音錯誤。此外，一些AI輔助發音工具還提供了個性化設置和定制選項，以滿足不同用戶的需求。

隨著技術的不斷進步，AI輔助發音系統的性能和準確性也在不斷提高。這些系統不僅可以幫助人們更好地表達自己，還可以為語言教育和康復治療等領域提供有力支持。

在醫學領域，AI輔助發音的應用正在逐步發展和完善。如，在語音康復領域，對于因疾病或損傷導致發音困難的患者，如中風、腦損傷或咽喉疾病的患者，這項技術能夠提供個性化的語音康復方案。通過分析和糾正患者的發音模式，AI輔助發音系統可以幫助他們恢復或改善發音能力，提高交流質量。

還有在遠程醫療咨詢方面，醫生可以利用AI輔助發音技術進行遠程語音診斷。通過分析患者的語音特征，醫生可以輔助診斷某些與發音或語言相關的疾病，如失語癥或構音障礙。這種應用方式不僅提高了診斷的準確性和效率，還使得患者能夠更方便地獲得醫療服務。

另外，AI輔助發音技術還可以應用于醫療教育和培訓中。醫生、護士和其他醫療專業人員可以通過使用這項技術來提高自己的發音準確性和語音交流能力，從而更好地與患者進行溝通。

寫在最后

當然，雖然AI輔助發音技術具有許多潛在的優勢和應用前景，但目前仍然存在一些挑戰和限制。例如，對于某些復雜的語音現象或方言口音，AI系統可能仍難以準確識別和模擬。此外，數據隱私和安全性問題也是需要考慮的重要因素。AI輔助發音還有待持續研究。