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本文由作者团队受邀供稿 ！ 一、研究背景： 随着智能机器人技术迅猛发展，基于声学传感器的人机交互（HMI）在促进机器人实现自然高效通信方面扮演着至关重要的角色。然而，如何准确识别和跟踪全向声源，特别是在嘈杂的环境中实现该目的，仍然是一个亟待解决的难题。 二、文章简介： 针对上述问题， 北京纳米能源与系统研究所王杰研究员团队 成功研发出一种具有全向声音识别和跟踪能力的自供电摩擦电立体声传感器（SAS），为解决这一问题提供了创新性的解决方案。SAS采用了具有 高电子亲和力和低杨氏模量的多孔振动膜 ，使其具有高灵敏度（ 3172.9mVppPa -1 )和宽频率响应范围（ 100-20,000 Hz ）。利用其全方位的声音识别能力和可调的谐振频率特性，SAS即使在 嘈杂的环境 中也能精确识别所需的音频信号，平均深度学习准确率达到约 98% 。该
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