Акустические сенсоры это важный элемент аппаратного обеспечения для двусторонних коммуникаций между человеком и машиной. К сожалению, традиционные датчики конденсаторного типы, регистрирующие изменения ёмкости между двумя проводящими слоями, имеют низкую чувствительность, позволяют распознавать речь только с близкого расстояния и с большой долей ошибок.

Новую конструкцию акустического сенсора для обучающихся систем распознавания речи, разработала команда из корейского института KAIST. Изготовленная ими гибкая пьезоэлектрическая мембрана имитирует строение базилярной мембраны улитки внутреннего уха человека. Различные акустические частоты вступают в резонанс с соответствующими частями мембраны, которая преобразует механические колебания в электрические сигналы с высокой эффективностью и без внешнего питания. Статья об этой разработке вышла в сентябрьском номере журнала Nano Energy.

По чувствительности новый многоканальный сенсор более, чем в два раза превосходит обычные акустические датчики. Он также регистрирует больше информации о голосе и делает возможным распознавание говорящего на большем удалении от микрофона.

В лабораторных испытаниях, алгоритм машинного обучения, использующий новый датчик, продемонстрировал распознавание говорящего с точностью 97,5%. По сравнению с контрольным микрофоном ошибка распознавания уменьшилась на 75%.

Высокочувствительные и энергонезависимые акустические датчики для систем распознавания речи могут найти применение в персонализированных голосовых приложениях, таких как интеллектуальная бытовая техника, «умные» ассистенты, всегда включенные устройства IoT, биометрическая аутентификация и новые финансовые технологии.