想象一下失声人的痛苦。语言本来就是人类交流的重要方法，但神经疾病、癌症、外伤等引起的声音障碍，以及周围环境噪声的干扰等，往往会影响声音的传递和识别。
近日，清华大学集成电路学院教授任天令团队开发出基于石墨烯材料的智能可佩戴人工喉头，能够识别喉部发声信号，并将其转换为语音，恢复准确率超过90%。
研究表明，与商业麦克风和压电薄膜相比，人工喉对低频肌肉运动、中频食管振动和高频声波信息具有更高的灵敏度。
此外，它还有抗干扰的语音感知能力，通过对声信号和机械运动混合模式的感知，人工喉头可以获得较低的语音基频信号。
人工喉头制作过程简单，性能稳定，易于集成，为语音识别和交互提供了新的硬件平台。
此外，该人工喉还有很大的优化和扩展空间，包括提高语音质量和音量，增强语音多样性，结合其他生理信号和环境信息实现更自然、更智能的语音交互。
研究小组希望通过进一步的研究和合作，使人工喉头造福更多的语音障碍者和语音对话的用户。
