Un dispositivo portátil permite hablar sin cuerdas vocales

Las personas con trastornos de la voz, incluidas aquellas con afecciones patológicas de las cuerdas vocales o que se están recuperando de cirugías de cáncer de laringe, a menudo pueden tener dificultad o imposibilidad para hablar. Estos trastornos prevalecen en todas las edades y se ha demostrado que casi el 30% de las personas experimentarán al menos uno a lo largo de su vida. Sin embargo, esta situación puede cambiar gracias a un equipo de ingenieros de la Universidad de California (UCLA).

Los investigadores han desarrollado un dispositivo portátil, delgado y elástico, que se puede colocar por fuera de la piel de la garganta para ayudar a las personas a recuperar la función de la voz. El estudio ha sido publicado en la revista Nature Communications.

El nuevo sistema bioeléctrico es capaz de detectar el movimiento en los músculos de la laringe de una persona y traducir esas señales en habla audible con la ayuda de máquinas, gracias a la tecnología de aprendizaje, con casi un 95% de precisión.

El dispositivo, parecido a un parche, está formado por dos componentes. Un sensor autoalimentado que detecta y convierte señales generadas por movimientos musculares en señales que luego se traducen en señales de voz y un componente de actuación que convierte esas señales en la expresión de voz deseada.   "Las soluciones existentes, como los dispositivos portátiles de electrolaringe y los procedimientos de punción traqueoesofágica, pueden ser invasivos o incómodos", explicó Jun Chen, director del Grupo de Investigación de Bioelectrónica Portátil en UCLA. "Este nuevo dispositivo presenta una opción portátil y no invasiva capaz de ayudar a los pacientes a comunicarse durante el período previo al tratamiento y durante el período de recuperación posterior al tratamiento de los trastornos de la voz".

Una precisión de casi el 95%

Los investigadores probaron la tecnología en ocho adultos sanos. Recolectaron datos sobre el movimiento de los músculos laríngeos y utilizaron un algoritmo de aprendizaje automático para correlacionar las señales resultantes con palabras.

El equipo demostró la precisión del sistema haciendo que los participantes pronunciaran cinco oraciones, tanto en voz alta como en silencio. La precisión de predicción fue del 94,68%, lo que demuestra que el mecanismo de detección reconoció su señal de movimiento laríngeo y coincidió con la oración correspondiente que los participantes deseaban decir.

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