壓電式聲學感測器:柔性、自供電、應用前景廣!
背景
聲學感測器,作為人類與機器之間一種最直觀的雙向通信設備,受到了廣泛關注。然而,傳統聲學感測器採用電容式設備來測量兩個導電層之間的電容,導致出現了靈敏度低、識別距離短以及說話人識別率低的問題。
創新
為了克服上述問題,近日韓國科學技術院(KAIST)的團隊,在該校材料科學與工程系教授 Keon Jae Lee 的領導下,開發出一種基於機器學習的聲學感測器,用於識別說話的人。
(圖片來源:參考資料【2】)
技術
該研究團隊模仿人類耳蝸中的基底膜,製造出一種柔性壓電薄膜。梯形壓電薄膜的不同區域以不同諧振頻率振動,通過高靈敏度、自供電的聲學感測器將聲音轉化為電信號。
模仿人類耳蝸的柔性壓電式聲學感測器(圖片來源:韓國科學技術院)
採用機器學習演算法進行說話人識別(圖片來源:韓國科學技術院)
價值
相比於傳統聲學感測器,多通道壓電式聲學感測器的靈敏度要高兩倍,並且含有更多語音信息。此外,聲學感測器通過機器學習演算法,可達到97.5%的說話人識別率,比作為參考的麥克風的錯誤率要低75%。
對於未來個性化定製服務來說,人工智慧的說話人識別是下一個大事件。可是,傳統技術卻嘗試通過軟體升級來提升識別率,導致說話人識別率有限。團隊用創新型的柔性壓電式聲學感測器取代現有硬體,改善了說話人識別系統,並進一步改善壓電式聲學感測器的軟體,顯著提升了不同環境中的說話人以及語音識別率。
Lee 教授表示:「高度靈敏、自供電、識別說話人的聲學感測器,可用於個性化的語音服務,例如智能家電、人工智慧秘書、始終在線的物聯網、生物識別、金融科技(FinTech)。」
關鍵字
聲學、自供電、感測器、物聯網、人工智慧
參考資料
【1】https://www.kaist.ac.kr/_prog/_board/?mode=V&no=86741&code=ed_news&site_dvs_cd=en&menu_dvs_cd=0601&list_typ=B&skey=&sval=&smonth=&site_dvs=&GotoPage=
【2】https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S221128551830613X?via%3Dihub#f0025
![](https://pic.pimg.tw/zzuyanan/1488615166-1259157397.png)
![](https://pic.pimg.tw/zzuyanan/1482887990-2595557020.jpg)
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