科技助力失声者“说话”：从手语识别到仿生声带
科技助力失声者“说话”：从手语识别到仿生声带
在科技飞速发展的今天，人工智能和生物工程技术正在为失声者打开新的沟通之门。最近，加州大学洛杉矶分校（UCLA）的工程师团队在《自然通讯》杂志上发表了一项重要突破：他们发明了一种柔软、薄、有弹性且尺寸仅略大于1平方英寸的设备，可以贴在喉咙外部的皮肤上，帮助声带功能失常的人恢复发声功能。
这项技术的核心在于其生物电系统，它能够检测人的喉肌运动，并通过机器学习技术将这些信号转换成可听的语音，准确率高达95%。该设备由UCLA塞缪利工程学院的生物工程助理教授陈俊博士及其同事们研发，每边长1.2英寸，重量约为7克，厚度仅为0.06英寸。它可以使用双面生物相容胶带轻松地粘贴在个体的喉部接近声带位置，并且可以根据需要通过重新粘贴胶带来重复使用。
手语识别技术的新突破
手语识别是帮助失声者与外界沟通的重要技术手段。然而，这项技术的发展并非一帆风顺。手语作为一种语言形式，具有极高的复杂性和多样性。手语不仅包括手指、手掌、手臂的各种动作和姿势，还涉及到动作的速度、节奏和力度等多个维度。此外，不同国家和地区的手语体系也存在差异，进一步增加了手语识别的难度。
近年来，深度学习技术在手语识别领域得到了广泛应用。通过构建深度神经网络模型，可以自动学习手部运动特征，提高识别的准确性和鲁棒性。例如，三维卷积神经网络（3D CNN）能够捕获动作的时空特征，有助于解决手部运动捕捉的难点。同时，3D摄像头和传感器技术的融合也为手语识别提供了更丰富的信息来源。
AI手语平台让沟通更顺畅
在实际应用中，手语识别技术已经取得了显著的进展。以百度智能云曦灵AI手语平台为例，该平台由AI手语平台和AI手语平台一体机两部分组成，具备视频手语合成、直播手语合成、文本转手语、语音转手语四大功能，可以满足线上线下的多种场景需求。
曦灵AI手语平台的特点主要体现在以下几个方面：
听得清：通过SMLTA语音识别算法模型，实现声学、语言一体化端到端建模语音识别，确保语音识别的清晰度。该模型在手机端近场语音识别率可达98%以上。
翻得准：百度研发了首个基于神经网络的精炼度可控手语翻译模型，并联合手语语言学专家、特殊教育专家以及天津理工大学聋人工学院等制定了自然手语标注规范，建设了大规模自然手语翻译语料库。这使得模型可以从真实数据中学习手语翻译知识，生成符合听障人群习惯的自然手语。
打得好：通过动作融合算法，基于《国家通用手语词典》规范精修近11000多个手语动作，确保手语动作的流畅度。同时，配合4D扫描技术训练，使得AI手语数字人表情自然生动，口型生成准确度高达98.5%。
部署快：AI手语平台可以实现线上小时级部署，线下插电即用，快速建立无障碍窗口。
产出快：千字文本转手语合成仅需要几秒钟，大大提高了手语视频的生成效率。
曦灵AI手语平台已经在多个场景中得到了应用，并取得了显著的效果。例如，在央视新闻客户端上，AI手语主播已经上岗，为听障人士提供24小时手语翻译服务。此外，AI手语平台一体机也在医院、银行、车站等公共场合得到了广泛应用，为听障人士提供了便捷的信息获取渠道。
助听设备的技术革新
除了手语识别技术，助听设备也在不断进步。骨导助听器和人工耳蜗是两种重要的助听设备，它们通过不同的原理帮助听力障碍者感知声音。
骨导助听器通过振动颅骨来传递声音，适用于中耳炎及耳道皮肤病患者。最新产品如敞听M300/M311采用第三代高性能骨导扬声器，具备蓝牙连接功能，兼容苹果和安卓系统。同时，采用32通道EQ和8通道WDRC技术，提高信噪比，让声音更加清晰自然。
人工耳蜗则是一种植入式助听设备，通过电极直接刺激听神经来传递声音。妙佑医疗国际每年为成人和各年龄段的儿童植入290多个人工耳蜗系统。最新技术包括电声刺激等，适用于更广泛的听力减退患者。
未来展望
随着科技的不断进步，我们有理由相信，失声者和听力障碍者将能够享受到更加便捷和高效的沟通方式。从手语识别到语音合成，从骨导助听到人工耳蜗，科技创新正在为残障人士搭建起一座座沟通的桥梁，帮助他们更好地融入社会，享受科技带来的便利。
这些技术的进步不仅填补了信息鸿沟，还让残障人士更加自信地融入社会。在国际残疾人日即将到来之际，让我们共同期待更多科技创新成果的涌现，为构建一个更加包容、无障碍的社会贡献力量。