論文発表
喉の振動をそのまま読む物理AI――前処理なしで96.8%の音声認識を実現
ICYSリサーチフェロー Dr.西岡 大貴
【研究のポイント】 本研究では、喉に貼り付けたπゲルエレクトレット型メカノエレクトリック発電（MEG）センサーで発話時の喉表面振動を検出し、その信号をイオンゲル／グラフェンを用いた人工知能素子「イオンゲーティングリザバー（IGR）」へ直接入力することで、センサーとAI処理を一体化した音声認識システムを実証しました。 従来の音声認識で必要とされるマイク入力後の周波数解析や特徴抽出などの前処理を用いず、材料・デバイス内部のイオンと電子の非線形ダイナミクスによって、生の生体振動信号から識別に有用な特徴を物理的に抽出できる点が大きな特徴です。 0〜9の数字音声認識において96.8%の認識精度を達成しており、騒音に強いウェアラブル音声インターフェース、発話支援技術、さらには生体由来の振動パターンを利用したなりすましに強い個人認証など、次世代エッジAI応用への展開が期待されます。
【論文名】
Two Orders of Magnitude Reduction in Computational Load Achieved by Ultrawideband Responses of an Ion-Gating Reservoir【論文掲載情報】
This research was presented by Dr. Daiki NISHIOKA, ICYS Research Fellow.Published in ADVANCED ELECTRONIC MATERIALS
DOI: 10.1002/aelm.202600006