突破口语枷锁！神奇自供电传感器，无声唇语变革，沟通不再有障碍

文字| Yuxi的诗

编辑| Yuxipin诗歌

前言：

在日常生活中，嘴唇成为那些无需伸手而遭受声带伤害，喉咙伤害或舌头伤害的人，成为一种非常有效的沟通方式。

为了易于使用，提出了一个自动唇部解码系统，为无需双手的人声绳，喉咙或舌头受伤的人提供便利的可访问性。

该系统使用低成本，接触型，灵活的摩擦传感器，可用于诸如身份验证和将唇部运动转换为语音等应用。

这项研究不仅允许无声的人更容易沟通，而且还丰富了唇部翻译系统的多样性，并且具有广泛的潜在价值。

创新的唇部解码系统

在日常生活中，人们可以使用嘴唇与语音封闭进行沟通，这是对有声带损害，喉咙问题及其无法做到的人的有效沟通方式。

但是，唇词的获取和解释充满了挑战，因此，提出了一个新的唇部单词解码系统，基于自动，低成本，接触式和灵活的互动传感器，以及训练有素的神经网络型号。

一开始，测量和分析了柔性传感器的结构原理和电气性能开yun体育app官网网页登录入口，然后收集并比较了不同元音，单词，短语，无声的语音和声音语音的唇部运动并进行了比较。

训练后，原型学习模型在20个类别中的每个类别中都包含100个样本，并且测试精度达到94.5％。

此外，还选择面具来协助定位和固定传感器，从而改善隐私和机密性并防止呼吸道传染病的传播。

这项工作为捕捉口腔肌肉运动并将其视为语音或文字的新可能性打开了新的可能性，从而为失去声音的人们提供了一种方便的生活方式，几乎不需要额外的资源。

为了更深入地了解该系统，我们需要首先了解唇部解码系统的结构和工作原理，以及嵌入嘴周围的底层传感器的组件。

这些自动传感器由柔性聚合物膜制成，这些膜放在口腔肌肉的交点上，以增强嘴唇上皮肤的感觉。

为了应对信号多样性的挑战和个性化小样本，采用了基于原型学习的扩展递归神经网络模型，该模型的准确率在测试中达到94.5％。

选择面具来协助传感器的定位和固定，这不仅增加了隐私和机密性，而且还阻止了呼吸道传染病的传播。

这种创新的方法为使用肌肉运动并将其视为语音或文本提供了新的可能性。

预计这项工作将帮助有言语障碍的人实现无障碍的沟通，丰富了人类计算机界面中唇翻译系统的多样性和无声的语音界面。

还深入研究了摩擦电传感器的基本特征，包括开路电压，短路电流，串联和平行连接，负载曲线和不同力和频率下的耐用性。

收集了一系列典型单词的唇部运动信号，并将其与同步声音进行比较，以验证系统的准确性。

在此过程中，还研究了口语速度和唇部运动模式对唇部信号，无声语音和声音语音信号的影响。

还计算出在特定单词中听到声音之前所需的口腔移动时间，这对于更深入地了解声音和口腔运动之间的关系很重要。

使用机器学习模型对口语运动信号进行采样和培训，唇部解码系统支持的应用包括身份识别，以解锁门和玩具车的方向控制。

所有这些应用都取得了良好的成果，证明了由跨摩托电传感器辅助的唇语的潜在可行性，以改善言语障碍者之间的沟通。

这项工作提供了一种新的可能性，可以通过捕捉肌肉运动并将其视为言语或文字，为失去声音的人们提供失去声音的人们，几乎不需要额外的资源。

这种创新的方法丰富了人类计算机界面和无声语音界面中唇翻译系统的多样性，这将是一项有希望的努力，将为许多应用领域带来潜在的价值。

静电传感器和深度学习

在这项研究中，引入了一种创新技术kaiyun全站登录网页入口，一种灵活的静电感应传感器，以捕获口服运动产生的电信号，并将其应用于口语和唇之间的关联。

这个概念构建了一种唇部解码系统，旨在使用深度学习辅助分类器将唇部信号转化为声音或文本。

该系统使用特殊设计的柔性静电感应传感器，该传感器位于嘴唇周围的关键位置，以捕获口腔肌肉的运动。

当一个人发音时，传感器会检测到唇部肌肉的运动，并生成一系列的电信号，这些电信号经过处理并传输到训练有素的神经网络，这些神经网络最终被识别并转换为声音或文本输出。

为了确保传感器的准确性和稳定性，还使用定位面膜和海绵来固定传感器的位置，并通过调节信号振幅来提供支撑。

详细研究了传感器的电气特性kaiyun.ccm，包括外力，频率，大小，结构和其他参数对电信号的影响。

实验结果表明，传感器对外力敏感，灵敏度为0.376 V/N，并且电流随着频率的增加而相应增加。

还观察到，传感器的尺寸和厚度对电信号有重大影响，尤其是面积的增加将导致较大的电流输出。还研究了传感器内部电阻和信号持续时间的特征。

口服运动信号，尤其是与发音有关的信号以及短语和单词的信号，可以通过分析不同发音和口腔运动的信号来建立唇部信号和声音信号之间的对应关系。

实验结果表明，唇部信号的持续时间通常比声信号的持续时间更长，并且唇部信号的波形具有不同发音的独特特征，这为识别唇部信号的识别提供了基础。

为了实现对唇部信号的智能识别，还使用了一种深度学习算法，这是基于原型学习方法的扩展的经常性神经网络模型。

在训练阶段使用唇部信号的数据集对该模型进行训练，然后在推理阶段识别新信号。

探索了唇部解码系统的各种潜在应用，包括个人身份验证，车辆控制和帮助无声的人在语言上进行交流。

总体而言，该研究揭示了在唇部信号捕获中柔性静电传感器以及唇部信号与声音信号之间的关系的巨大潜力。

这为开发各种应用程序提供了新的机会，尤其是在辅助语音障碍患者的辅助沟通方面。由于需要录制声音，因此唇部解码系统还具有潜在的隐私优势，并且由于缺乏声音记录，可以在各种隐私敏感的情况下使用。 。

颠覆传统的交流方法

基于Triboelectric传感器的唇部解释系统，该技术有可能为言语障碍的人提供可访问的通信方法，从而进一步丰富了辅助通信技术的手段。

这些传感器的工作原理是基于摩擦电效应，将运动转换为电信号，将这些传感器放置在嘴唇上的关键位置，例如轨道的相交，嘲讽的肌肉和脸颊肌肉，以捕获嘴唇。

当一个人说话时，这些传感器会检测到唇部肌肉的运动，并产生一系列的电信号，这些信号经过处理，并最终在屏幕上转换为声音或文本信息。

还使用掩模来帮助将传感器定位和固定在对应于相关嘴巴肌肉的特定位置，以确保精确的信号捕获。

摩擦电传感器的工作机制是通过材料的接触和分离运动产生电荷，每个阶段都有不同的电荷分布和电流方向。

这些电信号的电场分布在不同的压迫和释放状态下进行模拟，并显示出明显的差异，这对于识别唇部信号至关重要。

同时，进一步研究了摩擦电传感器的电特性。实验结果表明，在某些外部负载阻抗和持续时间内，这些传感器产生的电压和功率具有可接受的性能。

传感器对压力敏感，并开始在一定压力上产生敏感信号。电流随频率的增加而增加，而输出电压基本上保持稳定，这为信号识别提供了坚实的基础。

还比较了唇部运动信号和声音信号，发现无声言语中的唇部运动与声音言语中的唇部运动相同，这对沟通障碍的人来说至关重要。

研究了不同参数对信号的影响，包括语音速度和唇部运动模式。实验结果表明，这些因素会影响信号的特征。

为了实现对唇词的智能认识，提出并采用了基于原型学习的扩展的经常性神经网络模型。

该模型已在多个分类任务中实现了显着的测试准确性，为唇部识别提供了可行的解决方案。

已经开发了各种应用，包括身份验证，玩具车方向控制和语音翻译，这些应用程序证明了基于落压传感器的唇部解释系统的广泛潜力。

这项研究丰富了辅助通信技术的工具箱，并为言语障碍者提供了一种新的，可访问的通信方式。

这项技术在机器人控制，个人身份验证，人机接口，残疾援助，无声言语，智力，反恐任务执行，康复，生物医学工程和虚拟现实的领域也具有广泛的应用潜力。

通过对唇部信号的深入了解，这项研究为未来的研究和应用提供了坚实的基础，有望改善许多人的生活质量，并在科学和工程领域产生广泛的影响。

结论：

已经引入了一种创新的技术，该技术使用自动的摩擦传感器将唇部运动转化为言语或文本，为语音障碍和无声的人提供了前所未有的沟通方式。

它为其在各种应用中的广泛潜力奠定了坚实的基础，这是一种前瞻性和革命性的努力，将来将对人类社会产生深远的影响。