一种能够筛选并探测危险信号的人工声学传感器已被开发出来。
韩国研究财团24日表示，高丽大学Han Changsu教授与Jeon Eunseok博士研究团队通过模拟人体耳蜗（声音感知过程），开发出了可实现频率分离与检测的“无电源·多通道”下一代声学传感器。
耳蜗位于耳朵最内侧，其功能是将声音的振动（频率）转化为电信号并传递至大脑。
如果将螺旋状的耳蜗拉直，在其内部管道上有一层极其薄的细胞分界膜——基底膜。起始部的基底部宽而薄，而越靠近耳蜗顶端（尖端部），其宽度越窄、厚度越大。具有这种形态的耳蜗基底膜，使人类能够按不同频段感知多种声音。
模仿耳蜗生物功能的声学传感器研究已持续了20多年。但既有研究开发出的声学传感器，不仅可检测的频率带宽较窄，而且各通道之间的频段分离不充分，在声音的检测与分析方面存在局限。
有鉴于此，研究团队成功开发出一种更加精确模拟耳蜗基底膜形态的下一代人工基底膜传感器。这是通过开发并应用一种能够有效反映生物基底膜三维结构特征的新方法而实现的。
首先，研究团队开发的人工基底膜传感器被设计为沿长度方向宽度发生变化，类似于生物基底膜。
同时，采用螺旋结构，在有限面积内尽可能延长长度，从而拓宽了可检测的频率范围。将原本不足1十倍频程（decade）的人工基底膜传感器频率带宽，扩展到了2.13十倍频程，即96~12,821赫兹（Hz）。
值得注意的是，研究团队通过模仿基底膜与听神经，附着了24个压电传感器模块，使24个通道各自拥有独立的频率带宽。
这意味着可以根据基底膜上的位置，形成所需的特征频率（依据发生振动的基底膜位置而最大振幅不同的声音频率），从而提出了基底膜最小间距的概念。
研究团队还利用开发出的人工声学传感器，成功识别出在道路上行驶的公交车、卡车、摩托车等高速·高载重车辆的行驶声（噪声），并据此区分车辆种类，从而验证了其频率分离能力和电信号检测能力。
Han Changsu教授表示：“本研究团队开发的人工声学传感器有望被用作在噪声环境中提前感知危险信号的预警系统，此外，在人工耳蜗等听觉辅助装置中也将发挥积极作用。”
另一方面，本研究在科学技术信息通信部和韩国研究财团推进的领军研究项目资助下完成。研究成果已刊登于材料领域国际学术期刊《Advanced Science》（6月17日版）。
版权所有 © 阿视亚经济 (www.asiae.co.kr)。 未经许可不得转载。
