AFONİ HASTALARI SESLERİNE YENİDEN KAVUŞUYOR

Boğaz veya gırtlak hastalıkları, konuşma kaslarını kontrol eden sinirlerin hastalanması veya ses tellerinde yaşanan bozulmalara bağlı sesini kaybeden afoni hastalarının sesleri yeniden duyulacak. Işık Üniversitesi Elektrik-Elektronik Bölümü öğretim üyeleri Yrd. Doç. Dr. Ümit Güz ve Yrd. Doç. Dr. Hakan Gürkan tarafından sürdürülen çalışmayla sesini kaybeden hastalar eski seslerine kavuşacak.

Işık Üniversitesi tarafından sürdürülen proje gazeteci Savaş Ay’ın yaşadığı rahatsızlıktan hareketle başladı. Başta gırtlak kanseri olmak üzere, ses üretim mekanizmalarında meydana gelen bozukluklar nedeniyle sesini tamamen ya da kısmen kaybeden hastaların seslerini kaydeden bir yazılım modeli geliştiren akademisyenler, bu sesleri bilgisayar ortamına aktararak seslerin yeniden üretilmesini başardı.

Konuşma işaretleri üzerine odaklanan bilimsel çalışmalarıyla tanınan Yrd. Doç. Dr. Ümit Güz ve Yrd. Doç. Dr. Hakan Gürkan, yazılım düzeyinde geliştirdikleri çözümle sesini kaybeden afoni hastalarının kendi sesleriyle konuşabilmelerini sağlıyor.

Hastaların ses birimlerini kullanışını kaydeden yazılım, kişiye özel ses modeli oluşturarak hastanın ses işaretlerini inceleniyor ve ses özellikleri çıkarılıp kişiye özgü bir modelle ses yeniden kazandırılıyor. İnsanların sosyal yaşamlarının ayrılmaz bir parçası olan ses tonu, aksan, diyalekt gibi özellikleri oluşturan model sayesinde hastanın doğal sesine yakın bir sese ulaşılıyor.

Herkesin kök hücre gibi bir ses kaydı olmalı
Bilgisayar ortamında elde edilen sesin yazılım sürecinin ilerleyen günlerinde cihaz olarak da hastalara sunulabilecek aşamaya geldiğini ifade eden Işık Üniversitesi öğretim üyeleri Yrd. Doç. Dr. Ümit Güz ve Yrd. Doç. Dr. Hakan Gürkan, hasta olsun olmasın herkesin kök hücre örneğinde olduğu gibi ses kayıtlarını saklamalarını öneriyorlar.

Çalışmanın yöntemine ilişkin bilgi veren Yrd. Doç. Dr. Ümit Güz, yazılım aşamasına gelen çalışmanın önümüzdeki süreçte hastaların imdadına yetişeceğini vurgulayarak, “Hemen her sesi bilgisayar ortamına kaydedip, konuşma tanıma sistemine sesleri veriyoruz, Sistem sesin yapı taşlarını ayrıştırıyor, zamanlamasına odaklanıyor. Bu sayede hastalık öncesindeki aynı sesi elde ediyoruz.” dedi.