当前，全球有数千万人失去了发声能力，他们无法通过传统的声学信号进行语音交流或语音识别。无声语音识别技术打破了沉默的壁垒，为那些无法发声的人提供了辅助交流的先进手段。然而，传统的接触式无声语音识别系统容易因发音时肌肉的收缩和舒张引起的皮肤表面形变和移动而导致位置偏移，引发数据失准的问题，且长期佩戴会引起人体不适与生活不便。
为了改变这一现状，微电子所健康电子中心的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。他们利用氧等离子体反应离子刻蚀聚酰亚胺技术制备了具有超大比表面积和超亲水性的纳米森林湿敏材料，其直立结构为水分子的深层、快速输运提供了通道，实现了具有超高灵敏度和快速响应的湿度传感器，并以此构建了一套非接触式无声语音识别系统。该系统结合无线传输模块与卷积神经网络算法，实现了对单词、短语及短句等无声语音的高精度智能识别，准确率达到98.51%。此系统有望应用于医疗监护、虚拟现实以及特种安防等场景中实现对无声指令的识别，可为更多领域提供创新性的无声语音交互解决方案。
图1 纳米森林湿度传感器及其无声语音识别智能应用
基于该研究成果的论文“An Ultra-Sensitive Humidity Sensor for Silent Speech Intelligent Recognition”近期发表在国际著名期刊International Journal of Extreme Manufacturing上，微电子所博士研究生杨华彬为该文章的第一作者，健康电子中心毛海央研究员、先导中心周娜高级工程师以及复旦大学李文武教授为该文章的通讯作者。
该项研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金和中国科学院青促会项目等支持。
