摘要：電子科技大學和格拉斯哥大學的研究人員合作開發(fā)了一種用于無聲語音識別的貼片式智能傳感器件，可以檢測到說話時細微的喉嚨振動，借助深度學習將其轉(zhuǎn)化為可讀的單詞，這為語音控制和人機界面智能感知開辟了新的機遇。

關鍵詞：智能人工喉嚨，壓阻傳感器，無聲語音識別，深度學習，人機界面

聲帶是咽部組織的褶皺，是人類發(fā)聲的主要結(jié)構。在說話和唱歌等發(fā)聲動作中，聲帶通過與空氣相互作用而振動。聲帶病變可導致聲音嘶啞甚至完全失聲，造成溝通障礙。在這種情況下，人們提出了語音輔助設備來幫助患者進行語言表達。傳統(tǒng)上，手持式電子喉需要用戶在說話時將設備牢牢地按在脖子上或嘴巴里，這會在執(zhí)行駕駛或吃飯等雙手任務造成不便。因此，需要一種更舒適、更通用的貼片式人工喉裝置來幫助患者進行交流。

最近發(fā)表在 Advanced Intelligent Systems 期刊上的最新研究中，電子科技大學張曉升教授課題組和格拉斯哥大學Rami Ghannam教授課題組開展聯(lián)合研究，提出了一種新型的用于無聲語音識別的貼片式智能傳感器（智能人工喉）。該裝置基于一種新型壓阻式傳感器，該傳感器可以感知微弱壓力變化并做出響應，由兩個涂有銀納米線和還原氧化石墨烯薄膜的 PDMS 層制備得到。為了提高設備的靈敏度，研究人員展示了一種簡單高效的制造微結(jié)構的方法。該方法使用噴槍噴涂聚苯乙烯微球在兩層PDMS之間，與沒有微結(jié)構的傳感器相比，在微弱振動激勵下（0-33Pa），該器件的靈敏度提高了135倍。此外，貼片式人工喉嚨裝置具有高靈敏度、快速響應時間和良好的耐久性等特點。

具有無聲語音識別能力的貼片式智能傳感器（貼片式人工電子喉）將促進患者之間交流的便利性。智能人工喉通過將深度學習算法與高靈敏的壓阻式傳感器相結(jié)合，可以成功識別出說不同單詞時喉嚨的細微振動。雖然一些現(xiàn)有技術已經(jīng)使用貼片式傳感器進行聲音檢測，但這些設備只是檢測到喉嚨的運動，而沒有進一步探索將人工智能用于語音識別的可行。研究者表示，開發(fā)的設備能夠檢測說話過程中的喉嚨振動，并將電信號轉(zhuǎn)化為可讀的文字，這進一步證明它可以成為促進患者交流的有價值的工具。
責任編輯：彭菁