声带是咽部组织的褶皱，是人类发声的主要结构。在说话和唱歌等发声动作中，声带通过与空气相互作用而振动。声带病变可导致声音嘶哑甚至完全失声，造成沟通障碍。在这种情况下，人们提出了语音辅助设备来帮助患者进行语言表达。传统上，手持式电子喉需要用户在说话时将设备牢牢地按在脖子上或嘴巴里，这会在执行驾驶或吃饭等双手任务造成不便。因此，需要一种更舒适、更通用的贴片式人工喉装置来帮助患者进行交流。

最近发表在 Advanced Intelligent Systems 期刊上的最新研究中，电子科技大学张晓升教授课题组和格拉斯哥大学Rami Ghannam教授课题组开展联合研究，提出了一种新型的用于无声语音识别的贴片式智能传感器（智能人工喉）。该装置基于一种新型压阻式传感器，该传感器可以感知微弱压力变化并做出响应，由两个涂有银纳米线和还原氧化石墨烯薄膜的 PDMS 层制备得到。为了提高设备的灵敏度，研究人员展示了一种简单高效的制造微结构的方法。该方法使用喷枪喷涂聚苯乙烯微球在两层PDMS之间，与没有微结构的传感器相比，在微弱振动激励下（0-33Pa），该器件的灵敏度提高了135倍。此外，贴片式人工喉咙装置具有高灵敏度、快速响应时间和良好的耐久性等特点。

具有无声语音识别能力的贴片式智能传感器（贴片式人工电子喉）将促进患者之间交流的便利性。智能人工喉通过将深度学习算法与高灵敏的压阻式传感器相结合，可以成功识别出说不同单词时喉咙的细微振动。虽然一些现有技术已经使用贴片式传感器进行声音检测，但这些设备只是检测到喉咙的运动，而没有进一步探索将人工智能用于语音识别的可行。研究者表示，开发的设备能够检测说话过程中的喉咙振动，并将电信号转化为可读的文字，这进一步证明它可以成为促进患者交流的有价值的工具。