中國電子元件行業(yè)協(xié)會(huì )
China Electronic Components Association
由材料科學(xué)與工程系的Keon Jae Lee教授領(lǐng)導的KAIST（韓國科學(xué)技術(shù)院）研究團隊開(kāi)發(fā)了一種用于揚聲器識別的基于機器學(xué)習的聲學(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)音識別的基于機器學(xué)習的聲學(xué)傳感器》）。
聲學(xué)傳感器作為人類(lèi)和機器之間最直觀(guān)的兩方通信設備之一而受到關(guān)注。然而，傳統的聲學(xué)傳感器使用電容器型裝置來(lái)測量?jì)蓚€(gè)導電層之間的電容，導致靈敏度低，識別距離短以及揚聲器識別率低。
該小組通過(guò)模仿人類(lèi)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區域，該區域通過(guò)高度靈敏的自供電聲學(xué)傳感器將聲音轉換為電信號。
這種可以從更遠距離探測到微小聲音的多聲道壓電聲學(xué)傳感器的靈敏度是傳統聲學(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)傳感器使用機器學(xué)習算法可以實(shí)現97.5%的揚聲器識別率，比參考麥克風(fēng)降低75%的錯誤率。
一種模擬人工耳蝸的柔性壓電聲學(xué)傳感器
人工智能揚聲器識別是未來(lái)個(gè)性化定制服務(wù)的下一個(gè)重點(diǎn)。然而，傳統技術(shù)試圖通過(guò)使用軟件升級來(lái)提高識別率，導致?lián)P聲器識別率受限。該團隊用創(chuàng )新的柔性壓電聲學(xué)傳感器取代了現有的硬件進(jìn)而改進(jìn)了揚聲器識別系統。
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)境下的揚聲器和語(yǔ)音識別率。Lee教授說(shuō):“用于揚聲器識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)、生物認證和金融科技?！?/p>
