编辑推荐：来自重庆大学等单位的研究人员报道了一种用于与机器通信的可穿戴式翻译接口的防水声传感器(WAS)，具有一系列引人注目的功能，可高保真录音、具有98%的语音识别准确率、并使用语音识别对智能汽车进行无线控制。代表着人工智能人机交互领域的一项里程碑式的工作，并支持从基于触摸的设备到语音操作的电子系统的演变。
人工智能(AI)、物联网(IoT)和智能家居的快速发展正在以有意义和根本性方式更新我们的生活方式，而这种变化的基石是人和机器之间强大而准确的交流。连接用户和机器的人机界面是这种交流的结构化系统，可以包括语音或手势，后者是当前广泛采用的语言。与机器的交流和互动正在改变我们的生活方式。然而，开发一种同时具有防水、耐磨、高保真和高精度人机交互功能的声学界面仍然是一个巨大的挑战。
来自重庆大学的学者报道了一种用于与机器通信的可穿戴式翻译接口的防水声传感器(WAS)。由于内部微粒的声音响应能力，IS具有明显的0.1-20 kHz的频率响应范围，几乎覆盖了整个人体听觉范围。WAS对人体排汗稳定，显示全方位响应，并显示0.0001 kHz的出色频率检测分辨率。WAS具有一系列引人注目的功能，可以作为可穿戴的声学人机界面和高保真的音乐录制听觉平台。此外，在人工智能算法的辅助下，基于WAS的声学接口具有显著的98%的语音识别准确率。最后，基于WAS的声学接口演示了说话人验证和身份识别，以便在高度安全的生物特征认证系统中实现，并使用语音识别对智能汽车进行无线控制。这种基于WAS的声学接口代表着用于人机交互的高保真翻译平台朝着包括物联网、辅助技术和智能识别系统在内的实际应用的方向发展。相关文章以“A Personalized Acoustic Interfacefor Wearable Human–Machine Interaction”标题发表在Advanced Functional Materials。
论文链接：
https://doi.org/10.1002/adfm.202109430
图1.WAS的设计、工作原理和频率响应性能。a)作为可穿戴人机交互应用的声敏腕带的WAS示意图。b)制作的可穿戴设备的照片是。c)将制作好的可穿戴设备的照片贴在出汗的手腕上，以便进行声学传感。d)WAS的原理图设计。e)用于电信号产生的周期性接触和分离过程中电荷转移的势阱模型。f)将该作品的最高响应频率与其他报道的作品进行比较。
图2.对WAS声音的响应特性。a)在94dB的SPL下进行频率响应测量。b)输出电压低于1 kHz，SPL为94dB；c)FFT处理后的频谱。d)声压级对输出电压幅值等。e)电压和f)频率为1和1.0001 kHz的两个单色声波同时激励下，经快速傅立叶变换处理后的频谱。
图3.作为音乐录制高保真听觉平台的基于WAS的声敏腕带及其防水演示。a)录制著名古典音乐“匈牙利舞曲第5号”b)原始和记录的声波信息和c)对应的声谱图。d)在运行前对句子“这是一个可穿戴的无线声学人机界面”进行录音。
图4.基于WAS的说话人验证系统和实时无线智能小车控制系统。a)基于WAS的说话人确认系统原理图。b)演示基于WAS的说话人验证系统的照片。c)从授权用户处获取的电压信号和对应的短语“开门”的短时傅立叶变换频谱图。d)实时无线智能小车控制系统示意图。e)演示基于WAS的智能汽车控制系统的照片。
在这项工作中，报道了一种可穿戴的、防水的声学人机接口，它具有全方位的响应、宽的工作带宽、自供电的工作方式和低成本的特点。与以前报道的先进声传感器(如电容式、压阻式、压电式和摩擦电式声传感器)相比，WAS是防水的，由于其内部微粒的声音响应性，在0.1-20 kHz的工作频率范围内表现出显著的增强，几乎覆盖了整个人体听觉范围。此外，封闭式结构设计和防水PET膜使WAS具有优异的防水性，能够稳定地抵御人类排汗。此外，经济上可行的材料和简单的制造程序适应了WAS的大规模生产。（文：SSC）
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