Forscher des Korea Advanced Institute of Science and Technology (Kaist) haben ein winziges Mikrofon entwickelt, das dem Hörorgan des Menschen nachempfunden ist und selbst entfernte Stimmen gut wiedergibt. Laut Forschungsleiter Keon Jae Lee dient als Empfänger eine ultradünne piezoelektrische Membran, die der Basilarmembran im menschlichen Ohr entspricht. Diese Gewebestruktur befindet sich in der Hörschnecke. Die durch Schall hervorgerufenen Bewegungen der Membran wandelt das Corti-Organ in elektrische Signale um, die ins Gehirn geleitet und dort als Schall interpretiert werden.
2018 hat Lee das erste Konzept eines flexiblen piezoelektrischen Akustiksensors vorgestellt, inspiriert von der Tatsache, dass Menschen weit entfernte Stimmen mithilfe einer multiresonanten Trapezmembran mit 20.000 Haarzellen erkennen. Seither hat das Team den Sensor kontinuierlich verkleinert. Schlüsselelement ist die hochempfindliche piezoelektrischen Membran. Sie wandelt, wie die Basilarmembran und das Corti-Organ, Schwingungen in elektrische Signale um, die von einer winzigen Elektronik in Schall umgewandelt werden.
Die Wissenschaftler haben eine ultradünne piezoelektrische Membran mit hoher Empfindlichkeit eineingesetzt. Simulationsstudien hatten zuvor gezeigt, dass diese den gesamten Sprachfrequenzbereich abdeckt. Darauf aufbauend entwickelte das Team den miniaturisierten akustischen Sensor, der in kommerzielle Smartphones und in smarte Lautsprecher mit KI-Technologie eingebaut wird. Zu den bekannteren Anwendungen gehört Amazons Alexa, die zu einer auf maschinellem Lernen basierende biometrische Authentifizierung und Sprachverarbeitung fähig ist.
Der neue Sensor ist viel empfindlicher als ein Kondensatormikrofon. Er erkennt nach relativ wenigen Trainingseinheiten auch weit entfernte Sprecher. Die Fehlerquote sank nach 150 Trainingseinheiten um 56, nach 2.800 Einheiten auf 75 Prozent. Das Mikrofon passe bestens zu dem "Wolverine Project", das die Google-Mutter Alphabet entwickelt. Es zielt darauf ab, mit einem tragbaren Gerät Menschen in einer Menge aufgrund ihrer Stimme zu identifizieren.
