Ученые из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе создали новый датчик, который точно распознает голоса даже в шумной обстановке. Он вдохновлен жировым органом на лбу китов и некоторых дельфинов. О датчике написали в журнале Nature Electronics.

Наша работа вдохновлена жировой тканью на лбу кита, которая называется мелоном, — рассказал автор статьи Джун Чен.

Эта ткань помогает китам фокусировать и модулировать звуки, используемые в эхолокации.

Чен и его коллеги разработали новую сенсорную систему, имитирующую функцию мелона у китов. Сенсор может уменьшить потерю энергии и минимизировать низкочастотный шум, обеспечивая эффективный сбор акустических данных и повышая точность распознавания звуков с помощью искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект важен для распознавания голоса, — пояснил Чен.

Благодаря алгоритмам глубокого обучения и датчику с магнитной сетью из наночастиц система распознает голос с высокой скоростью, улавливая малошумные сигналы.

Датчик состоит из трехмерной структуры магнитной сети на основе наночастиц неодим-железо-бор. Эти частицы взвешены в жидкости и ведут себя как магнит.

Обычные акустические датчики улавливают звуки, обнаруживая деформации материалов и вибрации. Но такая система не всегда эффективна в сложных условиях, например, под водой или в очень шумной среде.

Мы создали новые жидкие материалы для акустических датчиков, которые показали отличную производительность, — говорит Чен.

Эти датчики работают эффективно как в воздухе, так и под водой, например, в океане, где они могут обнаруживать морских животных.

Во время первых испытаний датчик показал способность различать минимальное давление в 0,9 Па и высокое соотношение сигнал/шум в 69,1 дБ. Кроме того, он может снижать низкочастотный шум ниже 30 Гц, возникающий при биомеханических движениях.

Исследователи разработали акустическую систему на основе искусственного интеллекта, которая распознает голоса с точностью 99% в шумной обстановке. В будущем ее можно будет использовать для сбора данных под водой и в других необычных условиях. Это пригодится для экологического мониторинга, морских операций и других задач.

Чен добавил, что в следующих исследованиях они будут использовать искусственный интеллект для оптимизации жидких материалов внутри датчика. Это позволит применять активное шумоподавление более широко.

Источник фото: https://www.inaturalist.org/observations/246582722