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An intelligent MXene/MoS_(2)acoustic sensor with high accuracy for mechano-acoustic recognition

Nano Research 2023年第2期16卷 3180-3187页

作者： Jingwen Chen Linlin Li Wenhao Ran Di Chen Lili Wang Guozhen Shen School of Mathematics and Physics University of Science and Technology BeijingBeijing 100083China State Key Laboratory for Superlattices and Microstructures Institute of SemiconductorsChinese Academy of SciencesBeijing 100083China Center of Materials Science and Optoelectronic Engineering University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100083China School of Integrated Circuits and Electronics Beijing Institute of TechnologyBeijing 100081China

Auditory systems are the most efficient and direct strategy for communication between human beings and robots.In this domain,flexible acoustic sensors with magnetic,electric,mechanical,and optic foundations have attracted significant attention as key parts of future voice user interfaces(VUIs)for intuitive human–machine interaction.This study investigated a novel machine learning-based voice recognition platform using an MXene/MoS_(2) flexible vibration sensor(FVS)with high sensitivity for acoustic recognition.The performance of the MXene/MoS_(2) FVS was systematically investigated both theoretically and experimentally,and the MXene/MoS_(2) FVS exhibited high sensitivity(25.8 mV/dB).An MXene/MoS_(2) FVS with a broadband response of 40–3,000 Hz was developed by designing a periodically ordered architecture featuring systematic optimization.This study also investigated a machine learning-based speaker recognition process,for which a machine-learning-based artificial neural network was designed and trained.The developed neural network achieved high speaker recognition accuracy(99.1%).

关键词： MXene/MoS_(2) intelligent acoustic sensors machine learning high accuracy mechano-acoustic recognition abstract

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