Almanya’dan mühendisler insan kulağındaki salyangozdan ilham alarak gürültülü ortamlarda sesleri ve sinyalleri ayırt edebilecek mikro elektromekanik sensör geliştirdi. Nature Electronics dergisinde yayınlanan makalede, yapay kokleanın basit mikrofonlara göre çok daha verimli bir şekilde ses ayıkladığı anlatılıyor. / Oğuz Sezgin-Gerçek Bilim
Technische Universität Ilmenau, Kiel Üniversitesi, University College Cork, Karlsruher Teknoloji Enstitüsü ve Fraunhofer Enstitüsü Dijital Medya Teknolojileri’nden araştırmacılar, insan iç kulağında titreşimleri sinir uyarılarına çevirerek duymayı sağlayan insan kokleasından ilham alan yeni bir mikroelektromekanik sensör yarattı.
Makalenin baş yazarı Claudia Lenk, Tech Xplore’a “Araştırma fikri, insan kulağındaki ses algılamasından sorumlu olan, iç kulaktaki tüylü hücrelere benzer yapay tüylü hücreler oluşturmaktı. Kulak kıl hücrelerinin belirli özelliklerini elde etmek için karmaşık geri beslemeye sahip manivelalar(kirişler) kullanan Bryan Joyce ve diğerlerinin önceki çalışmasından ilham aldık . Belirli bir türe sahip olduğumuz için yapay tüy hücrelerini oldukça kolay ve verimli bir şekilde oluşturabileceğimizi düşündük. Çünkü bu kirişler tamamen elektronik olarak aktive edilerek, çalıştırılabilir,” diyor.
İnsan kulağı ve diğer memelilerin kulakları, normal mikrofonlardan oldukça farklı çalışıyor. Mikrofonlar her frekanstaki sesi eşzamanlı olarak algılayarak, aralarından yüksek tonları seçer ve bazen sessiz tonları maskeler. Diğer tarafta kulakta farklı türdeki kulak tüy hücreleri farklı frekanstaki sesleri tespit etmekten sorumludur. Lenk, “Kulaklardaki kıl hücreleri, özellikle algılama için kazanç sağlamak üzere ayrı ayrı ayarlanabiliyor ve böylece her bir tonun algılanma şekli ayarlanabiliyor. Örneğin, konuşmayı arka plan sinyalinden ayırmak istediğimizde bu önemlidir. Bu durumda kazanç konuşma sinyaline ait tonlar için yüksek, arka plan sinyalleri için düşük olacağından hepsini birbirinden ayırmak kolaylaşacaktır”,diyor. Lenk ve arkadaşları tarafından üretilen yapay kokleanın iki anahtar bileşeni var. İlki yapay kulak kıl hücreleri gibi çalışan bir dizi küçük silikon kiriştir. Bunlar çevreden gelen ses sinyallerini tespit edebilir. İkincisi geribesleme çevrimi(loop) her kirişin dedeksiyon özelliği ayarlanabilir. Lenk, “Ses geldiğinde kirişler salınır ve bu salınım, entegre bir okuma sistemi tarafından elektronik bir sinyal olarak ölçülür. Her kiriş ayrıca bir aktüatör içerir. Aktüatöre bir voltaj uygularsak, uygulanan sinyale bağlı olarak konsolu bükülmeye veya salınmaya zorlar. Geri besleme döngüsü için: ölçülen sinyal yükseltilir. Kirişin aktüatörü bu sinyalle çalıştırılır.” Yapay kokleanın geri bildirim döngüsü tarafından üretilen geri bildirim sinyali, örneğin kazancını, hassasiyetini ve bant genişliğini modüle ederek sesin bireysel kiriş tarafından algılanma şeklini nihai olarak değiştirir. Kirişin kazancı doğrusal olmayacak şekilde de ayarlanabilir, bu da aldığı seslerin genliğine göre değişeceği anlamına gelir. Böylece, kaydedilen tüm seslerin bir insan dinleyici tarafından algılanabilmesi sağlanarak, daha sessiz seslerin yükseltilebileceği ve daha yüksek seslerin azaltılabileceği anlamına gelir. Lenk, “Her kiriş sesin yalnızca belirli bir frekans aralığına tepki verdiğinden, sinyali insan kulağında nasıl yapıldığına benzer şekilde farklı frekanslar için yanıtlara ayrıştırmak için bir dizi kiriş kullanılabilir. Ayrıca, her konsolun algılama özellikleri ayrı ayrı ayarlanabilir, böylece farklı tonların nasıl algılanacağını değiştirebiliriz. Tüm özellikler, tona özel yanıt, doğrusal olmayan yanıt ve geri bildirimle yanıtın ayarlanması, sistemi son derece uyarlanabilir hale getirir.” Lenk ve meslektaşları tarafından tanıtılan mikroelektromekanik kokleanın yüksek uyarlanabilirliği, farklı ortamlarda (örn. sessiz bir oda, tren istasyonu, alışveriş merkezi vb.) değişen miktarlarda arka plan gürültüsüne sahip olabileceğinden, gerçek dünya uygulamaları için son derece avantajlı olabilir. Kirişlerin ses algılama özelliklerini modüle ederek, sistemleri, sabit özelliklere sahip mevcut mikrofonlardan çok daha fazla ses alabilir. Mikrofonlar çevrelerindeki sesleri kaydettiğinde, özellikle sesler kalabalık ve gürültülü ortamlarda kaydedilmişse, daha sessiz sinyallerin bazılarını tespit etmek için özel yazılımlar kullanılarak kayıtlarının derinlemesine analiz edilmesi gerekir. Araştırmacılar tarafından oluşturulan uyarlanabilir koklea ise değişiklikleri uygulayabilir ve sesleri daha erken bir aşamada (yani sinyalleri kaydederken) filtreleyebilir. Bu, konuşma tanıma da dahil olmak üzere birçok gerçek dünya uygulamasını basitleştirebilir. Bu sistemlerin gürültülü ortamlarda toplanan sesleri sınıflandırma yeteneğini geliştirebilir. Lenk, “İnsanın işitme özelliklerini, oldukça basit ve hızlı bir geri bildirim döngüsü yoluyla doğrudan sensörde başarıyla uyguladık .Bunun iki büyük etkisi var. Birincisi, sistem hızla uyarlanabilir ki bu sayede farklı koşullarda uygulama için oldukça önemlidir. Salyangozun biyolojik olarak ilham alınan özellikleri, bir sesin ne zaman başladığı veya belirli tonlar gibi önemli bilgilerin vurgulanmasına da yardımcı olur. Örneğin, konuşmayı daha hızlı ve daha verimli algılar hale getirmek için kullanılabilir. Yani, veri işlemede gerekli olan daha küçük sinir ağlarını yaratmak için kullanılabilir. “ Ekibin yapay kokleasının bir diğer avantajı da daha büyük çaplı bir sisteme adapte edilmesinin ve entegre edilmesinin kolay olmasıdır. Örneğin, daha iyi performans gösteren işitme cihazları, akıllı hoparlörler, güvenlik sistemleri vb. geliştirmek için kullanılan özellikleri inşa etmeye yönelik diğer yaklaşımlar daha karmaşıktır. Bu, işitme cihazları, akıllı hoparlörler vb. cihazlarda kullanım için tüm işitme aralığına ölçeklenmelerini zorlaştırıyor ve genellikle uyarlamayı desteklemiyorlar.” İşitme kaybına tipik olarak iç kulaktaki tüylü hücrelerin kaybı neden olur ve bu da belirli sesleri duyma yeteneğini sınırlar. Lenk ve meslektaşları tarafından tanıtılan yeni yapay koklea, saç hücrelerinin işlevini kopyaladığından, ekip şu anda daha iyi performans gösteren işitme cihazları yaratma potansiyelini değerlendiriyor. “Sonraki aşamalarda tüm işitme alanın kapsayan ve MEMS koklea ile nöral ağları biraraya getirmek istiyoruz.
Özellikle, otomatik adaptasyonu sağlamak ve konuşma sesleri gibi önemli sesleri vurgulamak için önemlidir. Bu sistem , yeni projemiz NeuroSensEar’daki işitme cihazlarında kullanılmak üzere geliştirilecektir .”
Araştırma Referansı: Claudia Lenk et al, Neuromorphic acoustic sensing using an adaptive microelectromechanical cochlea with integrated feedback, Nature Electronics (2023). DOI: 10.1038/s41928-023-00957-5
