UCLA陈俊教授，最新Nature Electronics，今年第3篇大子刊！

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用于语音识别的液声传感器！ 语音是复杂人机交互的强大基础，可穿戴声学传感器可以通过连接到喉咙捕捉声带振动。然而，现有的语音识别可穿戴传感器通常采用固体材料（如压电材料、聚合物薄膜、金属和二维材料），其依赖声压导致的材料变形或振动。但由于这些材料的皮肤适形性差、灵敏度有限、检测范围窄以及易受运动伪影干扰，它们的功能和应用受到限制。 在这里， 加州大学洛杉矶分校 陈俊教授 团队 报告了一种 用于语音识别的液体声学传感器 。 该方法基于悬浮在载液中的钕铁硼磁性纳米粒子的三维定向和分支磁网络结构，其行为类似于永磁体。该传感器可以区分小压力（0.9Pa），具有高信噪比（69.1dB），并提供自滤波功能，可以消除低频生物力学运动伪影（小于30Hz） 。作者使用液体声学传感器与机器学习算法一起创建可穿戴语 ………………………………