人类的声音含有丰富的信息传输能力，但是声音通讯容易受到环境噪声和障碍物的干扰。

有鉴于此，重庆大学穆小静副教授、李东晓（Dongxiao Li）等报道一种可穿戴无线柔性负载在皮肤之上的声传感器（SAAS, skin-attached acoustic sensor），其能够捕获发生器官和皮肤的运动，因此在恶劣声环境中实现语音识别和人机互动（HMI）。

本文要点：

1）这个体系利用了压电微机械超声传感器PMUT，具有高灵敏度（198 dB），较宽的带宽（10 Hz-20 kHz），优异的平整性（±0.5 dB）。

2）柔性的封装能够增强佩戴的舒适性和适应性，并且通过与ResNet网络集成，显著改善语音特征分类，准确率超过96 %。此外，这项研究展示了多重HMI场景的SAAS数据收集和智能分类。最后这种识别系统在深度学习后，能够对日常说的句子进行语音识别，并且准确率达到99.8 %。SAAS技术具有制造工艺简单、性能稳定、容易集成、成本低等优势，因此为语音控制、HMI、可穿戴电子产品的应用提供具有前景的解决方案。

参考文献

Liu, T., Zhang, M., Li, Z. et al. Machine learning-assisted wearable sensing systems for speech recognition and interaction. Nat Commun16, 2363 (2025).

DOI: 10.1038/s41467-025-57629-5

https://www.nature.com/articles/s41467-025-57629-5

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