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语言是人类交流的重要方式，但由神经疾病、癌症、外伤等原因导致的声音障碍，以及周围环境噪音干扰等，往往会影响声音的传输与识别。

近日，清华大学集成电路学院教授任天令团队研发了一款基于石墨烯材料的智能可穿戴人工喉，可以识别喉部的发声信号，并将其转换为语音，还原准确率超90%。

据了解，同商业麦克风和压电薄膜相比，人工喉对低频的肌肉运动、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，对声学信号和机械运动的混合模态的感知使人工喉能够获得更低的语音基频信号。

人工喉的制作过程简单、性能稳定、易于集成，为语音识别和交互提供了一种新的硬件平台。

此外，该人工喉还有很大的优化和拓展空间，例如提高声音的质量和音量，增加语音的多样性，以及结合其他生理信号和环境信息实现更自然和智能的语音交互。

研究团队希望通过进一步的研究和合作，让人工喉造福更多的声音障碍者和语音交互的用户。