清华大学日前发布消息称，该校集成电路学院教授任天令团队首次将石墨烯转换成具有“收发一体”的可穿戴智能人工喉设备。这枚硬币大小的“石墨烯人工喉”，能帮助语言障碍者重获新“声”。
据了解，在中国，每年有超过30万人由于意外或疾病手术而失去发声能力。虽然目前有传统人工喉可以使用，但除了成本大、消耗高，对于患者来说也存在使用麻烦、体验感差、发音模糊等问题。尤其是传统人工喉的声音是电子机器的声音，在日常交流时不免显得突兀冰冷。
据介绍，石墨烯是从石墨材料中剥离出来、由碳原子组成的只有一层原子厚度的二维晶体，具有极高的电子迁移率、优秀的机械强度、优秀的导热性，对低频的肌肉运动、中频食管振动和高频声波信息有很高的灵敏度，同时也具有抗噪声的语音感知能力。
2017年，任天令团队创新性地提出了一种基于石墨烯的收发同体的集成声学器件：利用压阻效应来接收信号，并基于热声效应发射声音，从而巧妙地实现了单器件的声音收发同体。在器件制备工艺上，采用独特的激光直写技术，能够直接将成本低廉的大面积聚酰亚胺薄膜快速转化为图形化的多孔石墨烯材料。
石墨烯智能人工喉一方面具有高热导率和低热容率，能够通过热声效应发出100Hz-40kHz的宽频谱声音；另一方面能够分辨低吟、尖叫、咳嗽、吞咽、点头等动作，并将这种“无含义声音”转换为频率、强度可控的声音，这带来了声学器件的“全新革命”。
已经过数次更迭的新一代石墨烯人工喉，可以基本恢复患者的语言交流能力，识别一名喉切除术患者模糊说出的日常词汇，准确率超过90%。甚至不同频率的耳语，尖叫和咳嗽都可以被该设备记录，编码，并进行分类，“解码”出不同种类的聋哑人“语言”，经过训练后，有望实现“吟诗作唱”的梦想。
任天令表示，这是一款能够读懂人，代替人表达的一个智能芯片系统，也意味着一种新的交互方式。此项原创性研究性成果是我国在智能器件领域的重要创新。目前，该器件正在与声纹识别、机器学习等技术结合，之后将在语音识别、家庭医疗等领域具有广阔前景。
据悉，此项原创性研究性成果是我国在智能器件领域的重要创新。面向世界科技前沿、面向国家社会需求、面向人民生命健康，率先研发石墨烯人工喉声学器件，率先实现可穿戴人工喉技术跨越发展。
谈及未来应用，任天令表示，多年的研究工作积累让“人工喉”的产品化、量产化很有机会实现，并根据不同需求情况，多领域、多学科深度合作，形成更高层面的智能系统。目前，该器件正在与声纹识别、机器学习等技术结合，之后将在语音识别、家庭医疗等领域具有广阔前景。“这在技术上已没有难以逾越的障碍。”任天令表示。
清华大学日前发布消息称，该校集成电路学院教授任天令团队首次将石墨烯转换成具有“收发一体”的可穿戴智能人工喉设备。这枚硬币大小的“石墨烯人工喉”，能帮助语言障碍者重获新“声”。
据了解，在中国，每年有超过30万人由于意外或疾病手术而失去发声能力。虽然目前有传统人工喉可以使用，但除了成本大、消耗高，对于患者来说也存在使用麻烦、体验感差、发音模糊等问题。尤其是传统人工喉的声音是电子机器的声音，在日常交流时不免显得突兀冰冷。
据介绍，石墨烯是从石墨材料中剥离出来、由碳原子组成的只有一层原子厚度的二维晶体，具有极高的电子迁移率、优秀的机械强度、优秀的导热性，对低频的肌肉运动、中频食管振动和高频声波信息有很高的灵敏度，同时也具有抗噪声的语音感知能力。
2017年，任天令团队创新性地提出了一种基于石墨烯的收发同体的集成声学器件：利用压阻效应来接收信号，并基于热声效应发射声音，从而巧妙地实现了单器件的声音收发同体。在器件制备工艺上，采用独特的激光直写技术，能够直接将成本低廉的大面积聚酰亚胺薄膜快速转化为图形化的多孔石墨烯材料。
石墨烯智能人工喉一方面具有高热导率和低热容率，能够通过热声效应发出100Hz-40kHz的宽频谱声音；另一方面能够分辨低吟、尖叫、咳嗽、吞咽、点头等动作，并将这种“无含义声音”转换为频率、强度可控的声音，这带来了声学器件的“全新革命”。
已经过数次更迭的新一代石墨烯人工喉，可以基本恢复患者的语言交流能力，识别一名喉切除术患者模糊说出的日常词汇，准确率超过90%。甚至不同频率的耳语，尖叫和咳嗽都可以被该设备记录，编码，并进行分类，“解码”出不同种类的聋哑人“语言”，经过训练后，有望实现“吟诗作唱”的梦想。
任天令表示，这是一款能够读懂人，代替人表达的一个智能芯片系统，也意味着一种新的交互方式。此项原创性研究性成果是我国在智能器件领域的重要创新。目前，该器件正在与声纹识别、机器学习等技术结合，之后将在语音识别、家庭医疗等领域具有广阔前景。
据悉，此项原创性研究性成果是我国在智能器件领域的重要创新。面向世界科技前沿、面向国家社会需求、面向人民生命健康，率先研发石墨烯人工喉声学器件，率先实现可穿戴人工喉技术跨越发展。
谈及未来应用，任天令表示，多年的研究工作积累让“人工喉”的产品化、量产化很有机会实现，并根据不同需求情况，多领域、多学科深度合作，形成更高层面的智能系统。目前，该器件正在与声纹识别、机器学习等技术结合，之后将在语音识别、家庭医疗等领域具有广阔前景。“这在技术上已没有难以逾越的障碍。”任天令表示。
