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电网图5 通过机器学习技术实现智能声纹和情绪识别。2.在150Hz和104dB的低频刺激下,探索可达到的9W/m2的功率密度,高于此前的各类型声能收集器。
数字(b)声纹识别过程示意图; (c)声纹识别结果的混淆矩阵图。二、化转【成果掠影】近日,化转中国科学院上海硅酸盐研究所的研究人员创新性地提出一种穿孔板谐振器与压差式声接收器耦合的多孔声谐振腔增强型摩擦纳米发电机(MHAR-TENG)。MHAR-TENG为噪声回收、广西公司军事监测和智能声学人机交互中的声电转换模式提供了一种新途径。
总之,电网MHAR-TENG作为一种先进的声能采集器,为未来声能采集和声音传感提供了新的模型。探索(d)MHAR-TENG采集到的8位不同志愿者的原始输出电流。
数字该研究成果以题为Amulti-holeresonatorenhancedacousticenergyharvesterforultra-highelectricaloutputandmachine-learning-assistedintelligentvoicesensing发表在NanoEnergy上。
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