人類的聲音含有豐富的信息傳輸能力，但是聲音通訊容易受到環境噪聲和障礙物的干擾。
有鑒于此，重慶大學穆小靜副教授、李東曉（Dongxiao Li）等報道一種可穿戴無線柔性負載在皮膚之上的聲傳感器（SAAS, skin-attached acoustic sensor），其能夠捕獲發生器官和皮膚的運動，因此在惡劣聲環境中實現語音識別和人機互動（HMI）。
本文要點：
（1）
這個體系利用了壓電微機械超聲傳感器PMUT，具有高靈敏度（198 dB），較寬的帶寬（10 Hz-20 kHz），優異的平整性（±0.5 dB）。
（2）
柔性的封裝能夠增強佩戴的舒適性和適應性，并且通過與ResNet網絡集成，顯著改善語音特征分類，準確率超過96 %。此外，這項研究展示了多重HMI場景的SAAS數據收集和智能分類。最后這種識別系統在深度學習后，能夠對日常說的句子進行語音識別，并且準確率達到99.8 %。SAAS技術具有制造工藝簡單、性能穩定、容易集成、成本低等優勢，因此為語音控制、HMI、可穿戴電子產品的應用提供具有前景的解決方案。
參考文獻
Liu, T., Zhang, M., Li, Z. et al. Machine learning-assisted wearable sensing systems for speech recognition and interaction. Nat Commun 16, 2363 (2025).
DOI: 10.1038/s41467-025-57629-5
https://www.nature.com/articles/s41467-025-57629-5
