Une équipe de recherche KAIST dirigée par le professeur Keon Jae Lee du Département des sciences et de l'ingénierie des matériaux a développé un capteur acoustique basé sur l'apprentissage automatique pour la reconnaissance du locuteur.

Les capteurs acoustiques ont été mis en évidence comme l'un des dispositifs de communication bilatérale les plus intuitifs entre les humains et les machines. Cependant, les capteurs acoustiques classiques utilisent un dispositif de type condensateur pour mesurer la capacité entre deux couches conductrices, résultant en une faible sensibilité, courte distance de reconnaissance et faibles taux de reconnaissance des locuteurs.

L'équipe a fabriqué une membrane piézoélectrique flexible en imitant la membrane basilaire dans la cochlée humaine. Les fréquences de résonance font vibrer les régions correspondantes de la membrane piézoélectrique trapézoïdale, qui convertit la voix en signal électrique avec un capteur acoustique auto-alimenté très sensible.

Ce capteur acoustique piézoélectrique multicanal présente une sensibilité plus de deux fois supérieure et permet une information vocale plus abondante par rapport aux capteurs acoustiques classiques, qui peut détecter des sons infimes à des distances plus éloignées. En outre, le capteur acoustique peut atteindre un taux de reconnaissance du locuteur de 97,5% à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique, réduction de 75 % du taux d'erreur par rapport au microphone de référence.

La reconnaissance des locuteurs par l'IA est la prochaine étape importante pour les futurs services personnalisés individuels. Cependant, la technologie conventionnelle tente d'améliorer les taux de reconnaissance en utilisant des mises à niveau logicielles, résultant en des taux de reconnaissance des locuteurs limités. L'équipe a amélioré le système de reconnaissance du locuteur en remplaçant le matériel existant par un capteur acoustique piézoélectrique flexible innovant. Une amélioration supplémentaire du logiciel du capteur acoustique piézoélectrique augmentera considérablement le taux de reconnaissance du locuteur et de la voix dans divers environnements.

Le professeur Lee a dit, « Des capteurs acoustiques auto-alimentés hautement sensibles pour la reconnaissance du locuteur peuvent être utilisés pour des services vocaux personnalisés tels que les appareils électroménagers intelligents, secrétaires d'IA, IdO toujours actif, authentification biométrique, et FinTech."