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资料介绍

湿度传感器在无声语音识别中的应用

引言

无声语音识别是打破沉默壁垒、为无法发声者提供辅助交流的先进技术。传统接触式无声语音识别系统容易因发音时肌肉收缩引起的皮肤形变导致位置偏移,引发数据失准,且长期佩戴会引起不适。中国科学院微电子研究所毛海央研究员团队提出了一种基于湿度传感器非接触检测特点实现的无声语音识别技术,利用纳米森林湿度传感器检测发声时呼出气流的湿度变化,结合卷积神经网络算法,实现了对单词、短语及短句的高精度智能识别,准确率达到98.51%。本文系统介绍湿度传感器在无声语音识别中的工作原理、系统设计及典型应用。

工作原理

湿度信号检测

当人发声时,呼出的气流携带湿度变化。不同发音动作产生的气流湿度模式不同,这些微弱的湿度变化可被高灵敏度湿度传感器非接触式检测。纳米森林湿度传感器具有超大比表面积和超亲水性,能够快速响应呼出气体中的微弱湿度变化。

特征提取

传感器采集的湿度信号经预处理后,提取时域和频域特征,包括:

1. 湿度变化幅度

2. 响应波形特征

3. 信号持续时间

4. 频率分布特征

系统设计

传感器模块

1. 纳米森林湿度传感器:核心检测元件,高灵敏度、快速响应

2. 内置加热电阻:提供适当工作温度,加速恢复

3. 热敏电阻:实时监测气流温度,进行温度补偿


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