Uma equipe de pesquisa KAIST liderada pelo professor Keon Jae Lee, do Departamento de Ciência e Engenharia de Materiais, desenvolveu um sensor acústico baseado em aprendizado de máquina para reconhecimento de alto-falante.

Os sensores acústicos foram apontados como os dispositivos de comunicação bilateral mais intuitivos entre humanos e máquinas. Contudo, sensores acústicos convencionais usam um dispositivo do tipo condensador para medir a capacitância entre duas camadas condutoras, resultando em baixa sensibilidade, curta distância de reconhecimento e baixas taxas de reconhecimento do alto-falante.

A equipe fabricou uma membrana piezoelétrica flexível imitando a membrana basilar da cóclea humana. As frequências ressonantes vibram nas regiões correspondentes da membrana piezoelétrica trapezoidal, que converte voz em sinal elétrico com um sensor acústico autoalimentado de alta sensibilidade.

Este sensor acústico piezoelétrico multicanal exibe sensibilidade mais de duas vezes maior e permite informações de voz mais abundantes em comparação com sensores acústicos convencionais, que pode detectar sons minúsculos de distâncias mais distantes. Além disso, o sensor acústico pode atingir uma taxa de reconhecimento de alto-falante de 97,5 por cento usando um algoritmo de aprendizado de máquina, reduzindo em 75 por cento a taxa de erro do que o microfone de referência.

O reconhecimento de alto-falante AI é a próxima grande novidade para futuros serviços personalizados individuais. Contudo, a tecnologia convencional tenta melhorar as taxas de reconhecimento usando atualizações de software, resultando em taxas de reconhecimento de alto-falante limitadas. A equipe aprimorou o sistema de reconhecimento de alto-falantes substituindo o hardware existente por um sensor acústico piezoelétrico flexível e inovador. A melhoria do software do sensor acústico piezoelétrico aumentará significativamente o alto-falante e a taxa de reconhecimento de voz em diversos ambientes.

Professor Lee disse, "Sensores acústicos autoalimentados altamente sensíveis para reconhecimento de alto-falante podem ser usados ​​para serviços de voz personalizados, como eletrodomésticos inteligentes, Secretários de IA, IoT sempre ativa, autenticação biométrica, e FinTech. "