新型液体声学传感器模仿鲸瓜，可在嘈杂环境中识别声音
近年来，工程师们开发了一系列日益复杂的传感器，用于机器人、便携式、可穿戴甚至植入式监测。然后可以使用最先进的机器学习来分析这些传感器收集的数据，从而使设备能够识别音频中的特定声音、图像中的物体或其他独特的刺激。
加州大学洛杉矶分校 (UCLA) 的研究人员最近开发了一种创新的液体声学传感器，该传感器与机器学习相结合，即使在嘈杂的环境中也能高精度识别声音。该传感器以纸在自然电子学，从位于许多鲸鱼物种前额的脂肪器官中汲取灵感，包括海豚和抹香鲸。
“我们的工作受到鲸鱼体内的瓜的启发，这是一种位于鲸鱼前额的脂肪组织，”该论文的通讯作者陈军告诉 Tech Xplore。“甜瓜聚焦并调节回声定位中使用的发声，将其组织的声学特性与周围的水相匹配，从而使声音以最小的能量损失传播。”
作为最近研究的一部分，陈和他的同事着手开发一种有前途的新型传感系统，该系统可以模仿鲸鱼的瓜的功能。与甜瓜类似，该传感器可以帮助减少能量损失并最大限度地减少低频噪声，从而实现声学数据的节能收集，同时还提高人工智能传感系统识别声音的准确性。
“人工智能在我们的传感系统中发挥着关键作用，特别是支持语音识别，”陈解释道。“得益于液声传感器捕获的低噪声信号，系统在深度学习算法的支持下实现了较高的识别率。”
研究人员开发的传感器由基于钕铁硼磁性纳米颗粒的三维定向分枝磁网络结构组成。这些悬浮在载液内的纳米颗粒共同起到磁铁的作用。
传统声学传感器通过检测材料的变形和声压引起的振动来拾取周围的声音。虽然该系统在许多日常环境中都很有效，但在更复杂的场景中（例如水下或非常嘈杂的环境中），它的工作效果就不那么好了。
“我们最显着的成就之一是引入了用于声学传感的新型液体材料，该材料表现出了优异的性能，”陈说。“这些传感器不仅可以在空气中有效工作，还可以在海洋等水下环境中使用，用于检测海洋动物和其他应用。”
在最初的测试中，陈和他的同事开发的液体声学传感器被发现甚至可以区分 0.9 Pa 的最小压力，同时还表现出 69.1 dB 的高信噪比。此外，传感器的自过滤功能使其能够可靠地降低生物力学运动产生的低于 30 Hz 的低频噪声。在
嘈杂的环境研究人员开发的人工智能声学传感系统识别声音的准确率高达 99%。因此，未来它可以用于在水下或其他异常环境中收集声学数据，这对于环境监测、海洋作业和其他实际应用可能很有价值。
“在我们接下来的研究中，我们将利用人工智能优化传感器内部的液体材料，使其能够有选择地应用主动噪声消除以实现更广泛的应用。”Chen 补充道。
更多信息：赵迅等人，一种用于语音识别的自过滤液体声学传感器，自然电子学（2024）。DOI：10.1038/s41928-024-01196-y
© 2024 Science X 网络
引文：新型液体声学传感器模仿鲸瓜在嘈杂环境中识别声音（2024年10月26日）检索日期：2024 年 10 月 26 日来自 https://techxplore.com/news/2024-10-liquid-acoustic-sensor-mimics-whale.html
本文档受版权保护。除了出于私人学习或研究目的的任何公平交易外，不得未经书面许可，不得复制部分内容。所提供的内容仅供参考。
关于《新型液体声学传感器模仿鲸瓜，可在嘈杂环境中识别声音》的评论
暂无评论