由材料科學(xué)與工程系的Keon Jae Lee教授領(lǐng)導(dǎo)的KAIST（韓國(guó)科學(xué)技術(shù)院）研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種用于揚(yáng)聲器識(shí)別的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的聲學(xué)傳感器（該論文發(fā)表在《Nano Energy》其題目為《基底膜啟發(fā)式自供電聲傳感器》和《用于語(yǔ)音識(shí)別的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的聲學(xué)傳感器》）。聲學(xué)傳感器作為人類和機(jī)器之間最直觀的兩方通信設(shè)備之一而受到關(guān)注。然而，傳統(tǒng)的聲學(xué)傳感器使用電容器型裝置來(lái)測(cè)量?jī)蓚€(gè)導(dǎo)電層之間的電容，導(dǎo)致靈敏度低，識(shí)別距離短以及揚(yáng)聲器識(shí)別率低。

該小組通過(guò)模仿人類耳蝸中的基底膜，制造了一種柔性壓電薄膜。諧振頻率振動(dòng)梯形壓電薄膜的相應(yīng)區(qū)域，該區(qū)域通過(guò)高度靈敏的自供電聲學(xué)傳感器將聲音轉(zhuǎn)換為電信號(hào)。這種可以從更遠(yuǎn)距離探測(cè)到微小聲音的多聲道壓電聲學(xué)傳感器的靈敏度是傳統(tǒng)聲學(xué)傳感器的兩倍多，它可以提供更多的語(yǔ)音信息。此外，該聲學(xué)傳感器使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以實(shí)現(xiàn)97.5%的揚(yáng)聲器識(shí)別率，比參考麥克風(fēng)降低75%的錯(cuò)誤率。

一種模擬人工耳蝸的柔性壓電聲學(xué)傳感器

人工智能揚(yáng)聲器識(shí)別是未來(lái)個(gè)性化定制服務(wù)的下一個(gè)重點(diǎn)。然而，傳統(tǒng)技術(shù)試圖通過(guò)使用軟件升級(jí)來(lái)提高識(shí)別率，導(dǎo)致?lián)P聲器識(shí)別率受限。該團(tuán)隊(duì)用創(chuàng)新的柔性壓電聲學(xué)傳感器取代了現(xiàn)有的硬件進(jìn)而改進(jìn)了揚(yáng)聲器識(shí)別系統(tǒng)。

壓電聲傳感器的進(jìn)一步軟件改進(jìn)，將大大提高不同環(huán)境下的揚(yáng)聲器和語(yǔ)音識(shí)別率。Lee教授說(shuō):“用于揚(yáng)聲器識(shí)別的高靈敏度的自供電聲學(xué)傳感器可用于個(gè)性化語(yǔ)音服務(wù)，如智能家用電器、人工智能秘書(shū)、全天候物聯(lián)網(wǎng)、生物認(rèn)證和金融科技。”