LOS ANGELES – Para peneliti di Universitas California, Amerika Serikat (AS) baru-baru ini menciptakan alat penutup tenggorokan mandiri yang menggunakan pembelajaran mesin untuk menerjemahkan gerakan otot menjadi ucapan, sehingga membantu orang berbicara tanpa huruf vokal.
Jun Chen, asisten profesor bioteknologi di Universitas California, Los Angeles, mendapat ide untuk membuat alat bantu bicara non-invasif setelah merasa lelah karena berjam-jam mengajar. Dia mulai memikirkan cara untuk membantu orang berbicara tanpa menggunakan pita suara, dan dengan bantuan rekan-rekannya di Universitas California, dia merancang patch inovatif yang menempel di tenggorokan pengguna dan menggunakan teknologi AI untuk memecahkan kode pergerakan otot kata-kata. .
Perangkat ringan ini tahan terhadap keringat kulit dan juga menggunakan gerakan otot penggunanya untuk menghasilkan listrik, sehingga tidak memerlukan baterai untuk beroperasi.
Dalam sebuah penelitian yang dipublikasikan di Nature Scientific Journal, Prof. Jun Chen dan timnya menjelaskan bagaimana obat tenggorokan 7,2 gram bisa memberi kekuatan pada diri Anda. Perangkat kecil ini terdiri dari lima lapisan tipis, termasuk bahan yang merespons gerakan halus otot tenggorokan. Saat pengguna melakukan gerakan yang diperlukan untuk mengucapkan sebuah frasa, materi tersebut merespons dengan menghasilkan sinyal listrik yang dapat diterjemahkan ke dalam ucapan dengan bantuan teknologi pembelajaran mesin.
Lapisan luar tambalan terbuat dari bahan silikon yang lembut dan fleksibel, sedangkan lapisan tengah terbuat dari silikon dan mikromagnet serta menghasilkan medan magnet yang bervariasi sesuai pergerakan otot. Dua lapisan tengah lainnya terbuat dari gulungan kawat tembaga yang mengubah medan magnet menjadi impuls listrik.
Dalam eksperimen yang dirinci dalam penelitian tersebut, Chen dan rekan-rekannya memasukkan impuls listrik ke algoritma pembelajaran mesin yang akhirnya mengubahnya menjadi kalimat lisan. Untuk melatih algoritme, delapan partisipan dalam penelitian ini harus mengucapkan lima frasa pendek masing-masing sebanyak 100 kali sambil mengenakan ikat kepala, sehingga algoritme dapat belajar mengaitkan setiap frasa dengan gerakan otot tertentu.
Studi tersebut menunjukkan bahwa algoritme tersebut sekitar 95% akurat ketika menerjemahkan impuls listrik dari patch ke dalam ucapan, ketika frasa diucapkan dengan keras, dan ketika diucapkan “dengan pelan”.
Hal ini menunjukkan bahwa algoritma tersebut dapat dengan andal menafsirkan bentuk gelombang dan menerjemahkannya ke dalam ucapan, namun Prof. Chen juga mengatakan penelitian ini memiliki keterbatasan. Tes ini dibatasi pada delapan orang yang berbicara lima kalimat, dan tidak ada satupun yang memiliki hambatan bicara. Selain itu, meskipun patch tersebut terbukti efektif dalam penelitian yang lebih besar, logistik untuk memproduksinya dalam skala besar masih perlu dipertimbangkan.
Namun, patch tenggorokan dianggap sebagai penemuan yang menjanjikan, karena sekitar 30% orang mengalami setidaknya satu gangguan suara dalam hidup mereka dan alternatif yang ada, seperti elektrolaring, invasif, sayang, atau keduanya.
(dk)