超灵敏纺织应变传感器以高机器学习效率重新定义可穿戴无声语音接口
音频与语音处理
2024-05-09 v2 声音
信号处理
摘要
我们的研究提出了一种可穿戴无声语音接口(SSI)技术，在设备舒适度、时间-能量效率和语音解码精度方面均优于现实使用场景。我们开发了一种具有生物相容性、耐用的纺织颈圈，内嵌基于石墨烯的应变传感器，能够精确检测细微的喉部运动。该传感器灵敏度超越其他应变传感器420%，且相较于传统语音识别方法简化了信号处理。我们的系统使用计算高效的神经网络，具体为一维带残差结构的卷积神经网络，来解码语音信号。该网络节能且省时，在计算负载减少90%的同时，对20词词典达到95.25%准确率，并能以最少样本快速适应新用户与新词。该创新展示了一种适用于日常通信应用的实用、灵敏且精确的可穿戴SSI。
引用
@article{arxiv.2311.15683,
title = {Ultrasensitive Textile Strain Sensors Redefine Wearable Silent Speech Interfaces with High Machine Learning Efficiency},
author = {Chenyu Tang and Muzi Xu and Wentian Yi and Zibo Zhang and Edoardo Occhipinti and Chaoqun Dong and Dafydd Ravenscroft and Sung-Min Jung and Sanghyo Lee and Shuo Gao and Jong Min Kim and Luigi G. Occhipinti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.15683},
year = {2024}
}
备注
5 figures in the article; 11 figures and 4 tables in supplementary information