语音识别技术在人机交互中的应用日益重要，可穿戴声学传感器可以直接连接到喉咙以捕获声带振动,但传统由压电材料等固体材料聚合物薄膜五金和二维材料组成的可穿戴声学传感器在实际应用中面临诸多限制。这些传感器因机械硬度高，难以与皮肤形成完美贴合，导致声学阻抗不匹配，影响声学信号的传输和传感性能。此外，固体传感器的灵敏度较低，难以区分微小压力变化，且其检测范围受限，难以适应多种应用场景。更重要的是，固体传感器易受运动伪影干扰，影响识别准确性和稳定性。因此，开发一种高性能的可穿戴声学传感器，以解决上述问题，成为研究的重要方向。
加州大学洛杉矶分校生物工程系Jun Chen团队的Xun Zhao、Yihao Zhou等人提出了一种创新的自滤波液体声学传感器，旨在显著提升语音识别技术的性能。该传感器以永磁性流体（PFM）为核心，通过钕铁硼（NdFeB）磁性纳米粒子在载体流体中构建的三维定向和分支的磁性网络结构，实现了无外部磁场下的永久磁性。相较于传统固体传感器，本文的液体声学传感器在多方面展现出突破性创新：首先，其优异的皮肤贴合性得益于液体材料的高流动性，能够紧密贴合皮肤轮廓，显著减少了空气间隙和声学阻抗不匹配，进而提高了声学信号的传输效率和质量；其次，通过PFM的可调流变特性，传感器具备自我滤波功能，有效抑制了低频（小于30 Hz）的生物力学运动伪影，显著增强了在复杂噪声环境中的识别能力；再者，该传感器具备高灵敏度和宽频响应特性，能够精准识别低至0.9 Pa的压力变化，信噪比高达69.1 dB，频率检测分辨率达到0.01 Hz，且响应范围覆盖30 Hz至10 kHz，充分满足了高精度语音识别的需求；进而，结合先进的机器学习算法，成功构建了一种可穿戴语音识别系统，即便在嘈杂环境中也能实现99%的识别准确率，并成功应用于通过语音命令控制轮椅，展现了传感器在实际应用中的巨大潜力；最后，该传感器展现出了良好的稳定性和耐用性，PFM在无外部磁场下长时间保持良好剩磁强度，且对温度变化不敏感，确保了在正常人体温度范围内的稳定性能。
图 1：自滤波液体声传感器。
a，随着剪切应力率的增加，流动中组织的磁性纳米颗粒采用头对尾配置，能量将耗散。虚线表示剪切方向。b， 磁性纳米颗粒链结构在较高剪切应力下被团簇抑制。能量在变形过程中储存起来。c–f，在 0.1 T （c）、0.2 T （d）、0.5 T （e） 和 1.5 T （f） 磁场下横截面 ORM 网络结构的显微镜图像。比例尺，100 μm。g–j，用于表征 ORM 磁网络的方向相关对相关函数。计算对相关函数，在 0.1 T （g）、0.2 T （h）、0.5 T （i） 和 1.5 T （j） 的磁场下，沿 X 轴和 Y 轴的 g（r） 值。k，剩余磁化强度和施加的脉冲磁化强度之间的关系。l，45 天内 4.0 vol% PFM 的三轴磁通密度，显示出磁强度的损失可以忽略不计。
2.基于 PFM 的液体声传感器
文章详细介绍了基于PFM（永磁性流体）的液体声传感器的设计与制造过程，以及其在声学传感中的优越性能。研究团队通过向导电线圈结构中注入PFM，并在其表面涂覆PDMS薄膜，成功构建了一种新型液体声传感器。该传感器具有出色的皮肤贴合性，能够紧密贴合皮肤轮廓，从而最小化声阻抗失配和反射，促进声波的高效传输。实验结果显示，该传感器能够检测到极小的声压变化（如0.9 Pa），且频率检测分辨率高达0.01 Hz，响应范围覆盖了从低频到高频的广泛声波频段（30 Hz至10 kHz）。特别地，该传感器在复杂声环境下展现出极高的信噪比（69.1 dB），并能够自动滤除低频运动伪影，显著提高了语音识别在噪声环境中的准确性和可靠性。通过一系列实验验证，论文充分展示了基于PFM的液体声传感器在提升声学传感性能方面的显著优势和广阔应用前景。
图 3：液声传感器的制造。
3.皮肤顺应性和自我过滤能力
文章重点探讨了基于PFM（永磁性流体）的液体声传感器在皮肤顺应性和自我过滤能力方面的优势。与固体材料相比，PFM因其液态特性而具有更高的皮肤顺应性，能够紧密贴合皮肤轮廓，减少传感器-皮肤界面间隙，从而降低声阻抗失配。此外，PFM的弱分子间作用力和低表面张力使其能够填充皮肤的不平整表面，进一步增强顺应性。在自我过滤能力方面，液体声传感器利用PFM的可调节流变特性，通过缓解低频运动伪影来提取干净的声压信号。PFM的粘度、储能模量和损耗模量均可通过调整磁场和剪切速率进行调控，从而实现对不同频率范围声波的过滤。通过添加乳化剂改性PFM，还可以观察到剪切增稠特性，进一步增强了传感器的自我过滤能力。因此，基于PFM的液体声传感器在皮肤顺应性和自我过滤能力方面表现出显著优势，为声学传感领域提供了新的解决方案。
图 4：液体声传感器的特性。
4.可穿戴语音识别系统
图 5：基于液声传感器的可穿戴语音识别系统。
文章介绍了一种新型的自过滤液体声学传感器，旨在提高语音识别系统的性能。该传感器基于一种称为永久流体磁体（PFM）的可重构磁性液体，由悬浮在载体流体中的钕铁硼磁性纳米颗粒形成的三维定向和分支磁网络结构构成。PFM具有高剩磁化和稳定的磁性，能够在无外部磁场的情况下保持磁性。这种液体传感器在皮肤顺应性和声学传感性能上相比传统固体传感器有显著优势，能够紧密贴合皮肤，减少声阻抗不匹配，从而提高声音信号的传输效率。传感器通过检测喉部细微振动并将声音压力转换为磁场波动，进而通过线圈转换为电信号，实现高保真度的声音传感。研究表明，该传感器具有高信噪比（69.1 dB）和自我过滤能力，能够有效去除低于30 Hz的生物机械运动伪影。结合机器学习算法，研究团队开发了一种可穿戴语音识别系统，该系统在嘈杂环境中实现了99%的识别准确率，并成功应用于通过语音命令控制轮椅。该研究为人机交互和语音识别技术带来了新的突破，展示了该技术在提高语音识别准确性、增强可穿戴设备舒适性和实用性方面的巨大潜力。
【参考文献】
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