近日，深圳大学高等研究院在自然指数期刊《Advanced Materials》上发表题为“A Wideband Multimodal Flexible Sensor Integrating Vertical Graphene and Sea Urchin-Like Nanoparticles for Post-Stroke Rehabilitation”的研究论文。深圳大学学生钟耿为第一作者，深圳大学为唯一完成单位。
中风是全球导致长期残疾的主要原因之一，其中风后失语症会显著损害患者的沟通能力和社交互动能力。传统康复设备往往体积庞大、价格昂贵且不适合日常使用，尤其在言语康复领域，便捷有效的解决方案仍十分有限。
为应对上述挑战，本研究推出了一款便携式可穿戴传感器，用于中风诱发失语症的康复治疗。该传感器融合柔性、超敏感且耐用的双模传感系统：基于Ag-MnO₂的海胆状纳米粒子压力传感器用于检测高频声带振动，垂直石墨烯/聚二甲基硅氧烷（VGr/PDMS）应变传感器则捕捉低频肌肉运动。
该传感器集成于柔性电路中，采用编码器周期一致生成对抗网络（Cy-cleGAN）模型识别用户意图并重建语音，显著降低了对大规模标注数据集的依赖。实验结果表明，特定指令的意图识别准确率超过95%。通过客观与感知评估，重建语音的自然度显著提升，凸显其在改善中风患者日常沟通与互动方面的潜在临床应用价值。
通过声学信号的振幅包络与传感器数据训练神经网络，实现语音识别与重建
该研究得到了深圳市科技创新局项目和深圳市海外人才计划项目的资助和支持。
论文链接：https://doi.org/10.1002/adma.202508206
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