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本报北京3月18日电(记者邓晖)一枚硬币大小的石墨烯片，贴在颈部靠近喉咙处，就能帮助发音障碍者获得新“声”。近日，清华大学集成电路学院任天令教授及合作团队在智能语音交互方面取得重要进展，其研发的可穿戴人工喉可以感知喉部发声相关信号，并通过人工智能模型将其识别和合成为语音，还原准确率超过90%。
这一研究结果为语音识别与交互系统提供了一条新的技术途径，并于近日在线发表在《自然》人工智能子刊《自然·机器智能》上。
语音是人类交流的重要方式，但说话人的健康状态(例如神经疾病、癌症、外伤等原因导致的声音障碍)和周围环境(噪音干扰、传播介质)往往会影响声音的传输和识别。一直以来，研究人员在致力改进语音识别和交互技术以应对微弱的声源或嘈杂的环境。多通道声学传感器可以显著提高声音识别的精度，但会导致更大的设备体积，而可穿戴设备能够获取高质量的原始语音或其他生理信号。然而，目前尚无充分的证据表明喉部肌肉的运动模式和反映在体表的发声器官振动中隐含着可识别的语音特征，且尚无实验证明其作为语音识别技术的完备性。
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