有远见的女性ceo为沟通创造独特的解决方案万博 尤文图斯
他们的信号处理创新技术推动的边缘
没有人质疑女性在STEM领域的代表性不足。联合国教育、科学及文化组织,联合国教科文组织报告说,只有28%的世界的研究人员是女性,目前女生入学率很低,如在3%信息和通信技术,只有5%的自然科学,数学当前参保的区,和统计数据是妇女。
尽管STEM领域缺乏多样性,但女性不仅在各自的领域推动技术进步,而且还创办了与STEM相关的企业。本文重点介绍了三位ceo,他们多年来一直致力于改进控制和操纵通信信号的技术。他们的解决方万博 尤文图斯案为无声者提供语音,倾听和识别语音指令,并有效地放大和发送无线信号,使数百万人能够说话、发短信和上网。
现代通信技术涉及。还有手机基站,移动电话,Wi-Fi的连接工具,智能扬声器和无线耳机和耳机。里面全部都是计算机芯片和算法设计成电磁无线电波转换成无线信号或音频。如何每个作品是独一无二的,因为这些公司围绕构建创新和通常需要复杂的工程技术与创造力的显着措施相结合。
所有这些创新已经把她推领域的极限,找到在全新的市场取得成功,还是别人在竞争中不断提高。他们的技术转移的范例。
为无声者发声
鲁珀尔·帕特尔,谁指使在波士顿东北大学的传播学分析和设计实验室,开始了她的职业生涯,作为一个语言病理学家,后来又上获得她的博士学位在语音声学。许多年前,在参加辅助技术大会上,她瞥见有一个成年男子的对话一个小女孩。他们都不让他们依赖于创建从一个输入计算机上话的音频语音合成器能说用自己的声音。帕特尔感到震惊地听到女孩和人有相同的通用电脑语音。
在2014年,帕特尔创立VocaliD,其使用状态的最先进的机器学习和基于语音的算法来定制独特和更逼真的合成声音。数以百万计有使用他们的声音说话困难,而不是所有的人都需要一个计算机化的设备进行通信,许多人。这些设备所产生的通用的声音,他们中的一些类似,而使用了由著名天体物理学家斯蒂芬·霍金是什么。
但事实并非如此。事实证明,不会说话的人仍然能够从他们的声音盒中发出声音;是声道,头部和颈部的腔室,不能很好地把声音过滤成辅音和元音。
她说,帕特尔的想法是记录一个不会说话的人发出的声音,然后通过从另一个年龄、体型和性别都差不多的人那里借来的词来过滤。VocaliD的研究团队使用了MATLAB®原型分离从代孕的声音发声源的方法。帕特尔说,每个人的声音有四个鲜明的特点:音调,响度,breathiness和鼻音,它定义声音是否共鸣多在头部或胸部。组合这些四个特征产生16种可能的语音类型。精确定位的声音类型的替代的和最终用户的使语音工程师找到理想的匹配。
由于帕特尔和她的团队正在开发的技术,他们发现谁需要离我而去合成语音另一批人。这些都是病人谁,因为疾病或癌症,需要手术,将让他们无法交谈。知道他们会失去这种能力,这些患者可以录制自己住院的自己的声音直接保存它来生成合成一个声音和他们一样。
帕特尔告诉德州人在他60岁谁从不吸烟,但不知何故出现咽喉癌的故事。大约一两天他预定手术前,他读的是描述VocaliD的创新杂志的一篇文章。他立即通过电子邮件发送Patel和问她是否可以帮助他。她不知道,如果有时间,但她鼓励他去游览VocaliD的网站,并记录了“人类Voicebank”尽可能多的样本,因为他可以。他设法说1300个句子,帕特尔和她的团队能够神采奕奕重建使用他手术后。
“这是令人兴奋的是,我们正在取得进展,但我也觉得我们没有达到足够的人,” Patel说。
达到更多的人来产生更多的收入,提高认识。为此,VocaliD也被企业界内努力创造拴一个产品,一个企业,和公共交通的偶数模式,如公共汽车或地铁的独特声音。一个项目有他们合成一个著名解说员的声音了纪念活动。
“并非只有残疾人才能从这项技术中受益。我们需要更广泛的行业采用,以推动残疾人技术的边界向前发展,”Patel说。
“这是认识到,谁也无法说话和使用的设备来说话人在使用有限的一组声音的第一一公顷的时刻。”
鲁珀尔·帕特尔,VocaliD的CEO
改进始终在线的语音和音频识别
随着文本到音频听写的普及,数字语音助理等的Siri和Alexa,像手机,智能手表,和耳机,为语音命令做出响应,键盘作为一个接口,可以在很大程度上消失了在五年内的电子设备。穆纳Elkhatib和她AON团队已经准备好了。2018年,她与人共同创立了AONDevices公司(简称AON),开发强大的、低功耗的芯片算法,利用人工智能(AI)让电池供电的设备具备随时监听和响应语音和音频的能力。
所谓“hearables”不仅听语音命令,但可能很快辨别环境声音与用户相关。试想一下,知道你在大街上,可以提醒您,当有需要注意的声音的耳机。试想一下,知道一个汩汩和呐喊之间的差异,可以通知家长,婴儿醒着婴儿监视器。想象一下,一个安全系统,就听碎玻璃和声音警报的声音。
“我对声音和音频很有激情。”
穆纳Elkhatib,AONDevices的CEO
作为公司的CEO,Elkhatib从她的语音和音频广泛的职业生涯画。她曾在科胜讯的半导体公司,提供的产品用于语音和音频处理的领导角色;s manbetx 845高通,半导体和电信设备公司;和BrainChip,人工智能的计算机解决方案的公司。万博 尤文图斯
拥有11项专利和4项临时专利的Elkhatib说:“我对声音和音频很有热情。”
她对这项技术了如指掌,从计算机芯片的结构一直到电路的级别。因此,她一直在寻找改善它的方法。这些年来,有一个问题一直困扰着她。传统的数字信号处理算法在背景噪声很大的情况下不能很好地识别音频信号。对于一直使用电池的设备来说,这个问题会变得更严重,因为标准的算法需要太多的能量来解决这个问题,很快就会耗尽电池。
AON研究这个问题,并发现AI的解决方案:深度学习神经网络可以用来解决各种应用的音频问题。
AON从头开始构建这些算法,并在其试图解决的问题的开发和解决优化阶段使用MATLAB。例如,他们可能向算法提供一些只包含语音命令的音频数据,并告诉它:“这只是语音。”接下来,他们会告诉它背景噪音,“这是背景噪音。”然后,他们可能会同时喂给它两个信号,并要求它在背景噪音中找出隐藏的语音指令。随着这些算法在区分命令和背景噪声方面的能力越来越强,研究者使得测试变得越来越困难,或者使得算法的功耗越来越小,但最终得到的结果是一样的。
现在他们有了超低功耗的算法,在非常高的水平执行,比传统的算法所获得的任何更高Elkhatib说。
简化无线信号
在韩国,首席执行官海伦·金,一个孩子NanoSemi,爱科学。她非常喜欢玛丽·居里,10岁的时候就开始在家里做化学实验。她说:“我父母允许我上化学课,然后把东西炸掉。”上高中时,她的父母把家搬到了洛杉矶,金迷上了电脑和电子产品。她说:“我对纯科学之外的技术的可能性感到敬畏。”
这些可能性使她走上了一条新的道路,并最终获得了哥伦比亚大学电气工程博士学位。她在贝尔实验室(Bell Labs)工作了12年,在麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)的林肯实验室(Lincoln Laboratory)工作了10年。2014年,她与亚历山大·梅格雷茨基(Alexandre Megretski)、李妍(Yan Li)和凯文·庄(Kevin Chuang)共同创立了NanoSemi公司,这是一家改善无线通信的软件公司。
在NanoSemi的心脏是算法,旨在提高射频功率放大器,可提供无线信号的性能和效率。这些放大器提供熟悉的信号,如4G,LTE和Wi-Fi。但是下一代频谱,5G,提供更快的速度和更大的带宽。数据速率预计将大约比4G的高40倍,以及Wi-Fi 6预计会比Wi-Fi,802.11ac标准的最新版本快四倍,根据思科。因为5G的存在不会消除3G,4G或者其他无线标准,电子仪器和设备将必须适应所有这些产品的更小的空间。
“NanoSemi的方法确实是开创性的,因为我们在降低功耗的同时提高了性能。由于连接的改善,你的手机不仅能更好地工作,而且电池的续航时间也会更长。”
海伦金,NanoSemi的CEO
这是一个很大的挑战。在手机和电脑和通信基站的计算机芯片在物理上的限制又使他们能有多少信号放大。如果被推到超出自己的极限,放大器可以创建信号失真;产生的“垃圾”的信号,称为距;或甚至溢出信号到其他的无线电信道,与意在那里信号干扰。解决这些问题的一种方法是将更多的放大器上的电子装置。但空间有限和添加更多的电子装置增加更多的热量,这又需要更多的能量来保持凉爽。
NanoSemi的解决方案地址放大器与使用预测机器学习模型,以适应实时的无线信号算法的物理限制。NanoSemi的研究小组开发了一种方法,是能够算法中生成唯一的数学函数准确地预失真的信号的输入。添加失真输入抵消了本来在输出发生任何变形。其结果是明确的和可靠的信号。
NanoSemi球队分成三个技术组:一创建该算法,另一个以识别射频放大器,并验证算法的物理限制,以及第三,其将成品算法成可嵌入在半导体芯片上的设计。金正日说,第两队使用MATLAB创建和验证这些算法以及运行测试设备。最终的设计提高了射频功率放大器,最终传递无线信号的性能和效率。“我们清理这些信号,同时推动放大器电源,” Kim说。
NanoSemi的客户包括5G移动设备,无线基础设施,以及信号处理测试设备制造商。
“NanoSemi的做法是真正的突破性的,我们降低了功耗,同时提高了性能,” Kim说。“不仅将你的手机工作在改进的连接更好的原因,但电池将持续较长时间了。”