清華大學任天令團隊在仿生雙通道語音識別方面取得新成果
發布時間：
2022-10-28
自動語音識別技術有助于提高人民的生活質量，但是該技術難以適用于失聲患者或環境噪音較大等情況。為拓展語音識別技術的使用場景，可應用生理信號進行語音識別，但是目前該領域使用單一種類的生理信號進行語音識別，存在佩戴電極數量多、識別準確率低等問題。
清華大學集成電路學院任天令教授團隊根據語音的生成機制開發了一種基于石墨烯的融合肌電電極和力學傳感器的雙生物通道傳感器（DGEMS）用于采集佩戴者說話時下頜部和喉部的肌電信號和力學信號，其中肌電電極和力學傳感器均通過激光直寫聚酰亞胺薄膜制備，石墨烯肌電電極比商業肌電電極具有更高的信噪比和更低的電極-皮膚阻抗，石墨烯力學傳感器具有極高的穩定性，在千萬次疲勞測試后依舊可以感知力學變化。
肌電信號和力學信號在頻譜上具有不同的特征，肌電信號的能量主要集中在高頻部分，力學信號的能量集中在低頻部分，融合兩種不同種類的生理信號進行語音識別可以減少電極佩戴數量并提升識別準確率。整個識別系統包含兩個貼片，每個貼片輸出一路肌電信號兩路力學信號。該工作在包含數字0-9的數據集中實現100%的識別率，在包含71個單詞的擴展數據集中實現96.85%的識別率，該結果是目前在最大的孤立詞數據集上實現的最高的識別準確率。此外，使用該方法進行語音識別還具有較高的抗噪特性，在70dB的外界環境噪音下，也可實現95%以上的識別率。以上研究表面基于雙生物通道的融合傳感器在復雜的語音識別應用環境中具有重要的發展潛力?！ ?/span>
上述相關成果以“使用基于石墨烯的肌電-力學傳感器的仿生雙通道語音識別”（Bioinspired dual-channel speech recognition using graphene-based electromyographic and mechanical sensors）為題，于10月3日在線發表在《細胞報告·物理科學》（Cell Reports Physical Science）上?！ ?/span>
論文的通訊作者為清華大學集成電路學院任天令教授、田禾副教授和楊軼副教授，清華大學集成電路學院田禾副教授、2020級博士生李驍時、2020級博士生韋雨宏為共同第一作者。該項目得到了國家自然科學基金委、科技部、北京市自然基金委、北京信息科學與技術國家研究中心等的支持?！ ?/span>
近年來，任天令團隊致力于二維材料的基礎研究和實用化應用的探索，尤其關注研究突破傳統器件限制的新型微納電子器件，在新型石墨烯聲學器件和各類傳感器件方面已取得了多項創新成果。先后在《自然》（Nature）、《自然·電子》（Nature Electronics）、《自然·通訊》（Nature Communications）等知名期刊以及國際電子器件會議（IEDM）等領域內頂級國際學術會議上發表多篇論文。
論文鏈接：https://www.cell.com/cell-reports-physical-science/fulltext/S2666-3864(22)00369-1
文章來源：公眾號【材料科學前沿】
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