告别噪音干扰!韩国科研团队研发AI柔性颈带,捕捉肌肉微动即可“发声”

在建筑、军事及应急响应等极端噪音环境下，传统通讯设备常因声学干扰而失效，而现有的无声语音识别技术又普遍面临佩戴不适或侵入性等挑战。针对这一现状，韩国浦项科技大学研究团队开发出一种集成AI与多轴应变传感器的柔性颈带。该系统通过精准追踪喉部肌肉运动，实现在无声状态下解码并重建语音。其在90分贝噪音下仍能保持高准确率，为极端环境通讯及语言障碍者提供了高效、非侵入式的沟通新方案。

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核心硬件：高灵敏CVOS传感器捕捉肌肉微动

该技术的核心是嵌入在柔性颈带中的基于计算机视觉的传感器（CVOS）。传感器采用带有高对比度微型标记的软硅胶基底，结合微型摄像头、镜头和LED照明，能够精确追踪说话时喉部肌肉运动的大小和方向。

与传统传感器不同，CVOS可以捕捉二维应变图，更全面地表现复杂的肌肉动力学。该传感器表现出卓越的性能：灵敏度系数高达3,625，能够检测极其微小的变形，并在超过10,000次使用周期后保持稳定。

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AI赋能：极速训练实现个性化语音重建

系统通过AI驱动的流程进行数据处理，不仅能识别局部肌肉运动，还能识别用户的整体语音模式。其最显著的特征之一是极低的训练成本：仅需约10分钟的语音录音，即可重建用户的独特声音。

目前，系统专注于识别北约音标（26个标准化单词）。实验室测试显示，系统在受控条件下达到了85%的准确率，即使在步枪射击等高强度噪音环境下（高达90分贝），仍能保持强劲的性能表现。

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应用前景：从特种通讯到医疗康复新选择

这一创新系统解决了现有SSI技术（如脑电图、表面肌电图）存在的不适感和侵入性问题。除了在建筑、军事等通讯受限场景的应用，该技术在医疗保健领域也展现出巨大潜力。它为包括喉切除术患者在内的语言障碍人士提供了一种非侵入式的沟通方式。

未来，研究团队将致力于扩大系统的词汇量，提高抗运动干扰能力，并进一步优化其佩戴设计，使其更适合日常使用。

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如果您拥有一款能够通过捕捉肌肉微动就能“读懂”您想说什么的AI颈带，您认为它在哪些日常生活或工作场景中发挥的作用最大？

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