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韩国团队根据人类耳蜗中的基底膜制造出压电式声学传感器

发布日期:2021-06-11 18:01

本文摘要:由管理科学与工程学院的KeonJaeLee专家教授领导干部的KAIST(日本科技进步院)科学研究精英团队产品研发了一种作为扬声器识别的根据深度学习的声学传感器(该毕业论文公布发布在《NanoEnergy》其题型为《基底膜启发式自供电声传感器》和《用作语音辨识的基于机器学习的声学传感器》)。声学传感器做为人们和设备中间最形象化的双方通讯设备之一而遭受瞩目。

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由管理科学与工程学院的KeonJaeLee专家教授领导干部的KAIST(日本科技进步院)科学研究精英团队产品研发了一种作为扬声器识别的根据深度学习的声学传感器(该毕业论文公布发布在《NanoEnergy》其题型为《基底膜启发式自供电声传感器》和《用作语音辨识的基于机器学习的声学传感器》)。声学传感器做为人们和设备中间最形象化的双方通讯设备之一而遭受瞩目。

殊不知,传统式的声学传感器用以电力电容器型设备来精确测量2个导电性层中间的电容器,导致敏感度较低,识别间距较短及其扬声器识别率较低。该工作组根据效仿人们内耳中的质膜,生产制造了一种柔性压电塑料薄膜。串联谐振震动梯状压电塑料薄膜的适度地区,该地区根据高宽比灵巧的自供电系统声学传感器将响声转换为电子信号。这类能够从更为长距离观察到细微响声的多声道压电声学传感器的敏感度是传统式声学传感器的二倍多,它能够获得更强的视频语音信息内容。

除此之外,该声学传感器用以深度学习优化算法能够搭建97.5%的扬声器识别率,比参考话筒降低75%的差错率。一种模拟仿真人工耳蜗的柔性压电声学传感器人工智能技术扬声器识别是将来人性化自定服务项目的下一个关键。殊不知,传统式技术性妄图根据用以软件更新来提高识别率,导致扬声器识别率比较有限。

该精英团队用艺术创意的柔性压电声学传感器替代了目前的硬件配置从而改进了扬声器识别技术。压电声传感器的更进一步手机软件改进,将进一步提高各有不同自然环境下的扬声器和视频语音识别率。

Lee专家教授讲到:“作为扬声器识别的高灵敏的自供电系统声学传感器可作为人性化视频语音服务项目,如智能化电器产品、人工智能技术文秘、全天物联网技术、微生物资格证书和互联网金融。


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