Reconhecimento de fala melhora para Parkinson com atenção focada

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Por Chi Silva
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Formas de onda de reconhecimento de fala com sobreposição do símbolo de Parkinson.

São PauloPesquisadores da Universidade de Illinois em Urbana-Champaign aprimoraram a tecnologia de reconhecimento automático de fala para pessoas com Doença de Parkinson. Eles realizaram o Speech Accessibility Project, no qual gravaram mais de 151 horas de fala de indivíduos com Parkinson. Esse trabalho resultou em um modelo de reconhecimento de fala 30% mais preciso do que os modelos treinados com padrões de fala típicos.

Esta pesquisa apresenta diversas vantagens:

  • A precisão dos comandos cotidianos foi aprimorada, tornando os assistentes virtuais mais úteis.
  • As habilidades de comunicação com a família e os provedores de saúde foram ampliadas.
  • Usuários com Parkinson ganham mais confiança para participar de conversas diárias.

Esta tecnologia é crucial, pois pessoas com Parkinson frequentemente enfrentam dificuldades para falar de forma clara, o que é conhecido como disartria. Isso complica o uso de dispositivos controlados por voz. Ao treinar modelos de Reconhecimento Automático de Fala (ASR) para compreender como essas pessoas falam, os dispositivos conseguem entendê-las e responder a elas de forma mais eficaz.

Sistemas tradicionais de reconhecimento de fala costumam ter dificuldades em compreender discursos que fogem dos padrões convencionais, o que pode ser frustrante para os usuários. Ao reunir uma grande quantidade de dados de fala não convencional, pesquisadores podem aprimorar significativamente esses sistemas. Isso não apenas facilita o uso da tecnologia atual, como também abre possibilidades para novas aplicações destinadas a pessoas com deficiências na fala.

Projeto busca desenvolver novas ferramentas assistivas. Com o avanço dos dispositivos inteligentes, pessoas com dificuldades de fala terão mais facilidade em usar a tecnologia, conquistando maior autonomia.

Esta pesquisa indica que o aprendizado de máquina pode ser extremamente útil na medicina. Um método como este pode auxiliar em diversos problemas de fala e desenvolver novas ferramentas para atender necessidades individuais. Compartilhar o conjunto de dados abertamente facilita a colaboração entre pesquisadores e empresas de tecnologia, o que é crucial para alcançar esses avanços.

O projeto demonstra como a colaboração em pesquisas e o uso inclusivo de dados podem aprimorar significativamente as tecnologias de acessibilidade. Ao manter esse progresso contínuo, o reconhecimento de voz se tornará uma ferramenta acessível a todos, beneficiando especialmente quem mais precisa.

O estudo é publicado aqui:

http://dx.doi.org/10.1044/2024_JSLHR-24-00122

e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é

Mark Hasegawa-Johnson, Xiuwen Zheng, Heejin Kim, Clarion Mendes, Meg Dickinson, Erik Hege, Chris Zwilling, Marie Moore Channell, Laura Mattie, Heather Hodges, Lorraine Ramig, Mary Bellard, Mike Shebanek, Leda Sarι, Kaustubh Kalgaonkar, David Frerichs, Jeffrey P. Bigham, Leah Findlater, Colin Lea, Sarah Herrlinger, Peter Korn, Shadi Abou-Zahra, Rus Heywood, Katrin Tomanek, Bob MacDonald. Community-Supported Shared Infrastructure in Support of Speech Accessibility. Journal of Speech, Language, and Hearing Research, 2024; 1 DOI: 10.1044/2024_JSLHR-24-00122
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