有远见的女性ceo为沟通创造独特的解决方案金宝搏官方网站
他们的信号处理创新推动了科技的前沿
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称,世界上只有28%的研究人员是女性,目前女性在信息和通信技术等领域的入学率很低,只有3%,而在自然科学、数学和统计等领域的入学率中,只有5%是女性。
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。他们的解决方金宝搏官方网站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。
这些革新者中的每一位都已经突破了自己领域的极限,在全新的市场中获得了成功,或者在其他领域的竞争中脱颖而出。他们的技术改变了范式。
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该公司使用最先进的机器学习和基于语音的算法来定制独特和更真实的合成声音。数百万人在使用他们的声音说话方面有困难,虽然不是所有人都需要电脑设备来交流,但很多人确实需要。这些设备会发出普通的声音,其中一些声音与著名天体物理学家斯蒂芬·霍金(Stephen Hawking)使用的声音类似。
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。
当帕特尔和她的团队开发这项技术时,他们发现了另一群同样急需合成语音的人。这些病人因为某种疾病或癌症需要进行手术,而手术会导致他们无法说话。知道自己将会失去这种能力,这些病人可以在住院前录下自己的声音,并保存起来,生成一个听起来和自己一样的合成声音。
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。
“这是我第一次意识到,那些不能说话,只能用一种设备说话的人,是在用一种有限的声音说话。”
鲁珀尔·帕特尔,VocaliD的CEO
改进始终在线的语音和音频识别
随着文本到音频的听写、数字语音助手如Siri和Alexa的普及,以及电子设备如电话、智能手表和耳机等对语音指令做出响应的设备,键盘作为接口可能在五年内基本消失。穆娜·埃尔哈提卜和她怡安保险团队已经准备好了。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;下载188bet金宝搏高通,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。金宝搏官方网站
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,她一直在寻找改进的方法。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。”接着,他们会给它输入背景噪音,然后告诉它,“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。
NanoSemi的核心是设计用来提高无线射频功率放大器性能和效率的算法。这些安培能传输熟悉的信号,如4G、LTE和Wi-Fi。但是下一代频谱,5G,提供更快的速度和更多的带宽。据思科预计,数据传输速率将是4G的40倍左右,而Wi-Fi 6的速度将是最新版Wi-Fi 802.11ac的4倍。由于5G的存在不会消除3G、4G或其他无线标准,电子设备和设备将不得不在更小的空间内容纳所有这些产品。
“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
这是一个巨大的挑战。移动电话、计算机和通信基站上的计算机芯片在物理上受限于它们能放大多少信号。如果超出了它们的极限,放大器会造成信号失真;产生“垃圾”信号,称为热刺;或者甚至将信号泄露到其他无线电频道,干扰本该在那里的信号。解决这些问题的一个方法是在电子设备上安装更多的放大器。但空间是有限的,增加更多的电子意味着增加更多的热量,这反过来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的团队分为三个技术小组:一个负责创建算法,另一个负责识别射频放大器的物理限制并验证算法,第三个负责将完成的算法转换成可嵌入半导体芯片的设计。Kim说,前两个团队使用MATLAB来创建和验证这些算法,并运行测试设备。最终的设计提高了射频功率放大器的性能和效率,最终实现了无线信号的传输。“我们在提升放大器功率的同时,清除了这些信号,”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的方法是真正的突破性的,因为我们在降低功耗的同时提高了性能,”Kim说。“由于连接的改善,你的手机不仅会工作得更好,而且电池的续航时间也会更长。”