如何使人工听觉设备适应复杂声学环境、“原汁原味”地重现声音？英国伦敦大学学院研究团队近日在国际期刊《科学进展》上发布了一项新的智能听觉系统成果，通过模拟人类的完整听觉过程，集成运用压电纳米纤维和人工智能神经网络等，实现对声音方向和内容的更精准识别。“我们期待未来的智能听觉系统不仅能采集声音，更能以‘类人’方式解析声音，提供更加自然真实的听觉体验。”该研究的通讯作者、伦敦大学学院医学院外科与介入科学部生物材料和医学工程教授宋文辉表示。

作为人类听觉系统的核心精密结构，耳蜗通过基底膜来分离声波频率成分，其表面约3500个内毛细胞如同天然换能器，将机械振动转化为电信号，最终传递至大脑进行解析。常见的人工耳蜗借助麦克风和电极阵列实现类似功能，但其电极通道数量一般不超过24个，远少于人类正常耳蜗的内毛细胞，因而难以高质量还原声音的细节和层次。同时，传统人工耳蜗在声源定位的精度上仍有差距，且设备运行需要外挂处理器和电源，在性能和续航等方面有明显短板。

此次研究团队通过先进制造工艺将压电纳米纤维制备成径向排列的纤维阵列，研制出一种螺旋形蹦床状结构的声学传感器装置。“这些纳米纤维就像绷紧的蹦床绳，可以捕获环境声振动并将其转换为不同频率的电信号，从而模拟人类耳蜗的频率分离功能。”宋文辉表示，柔性压电纳米纤维对声波的灵敏度显著优于传统压电薄膜，能够有效响应人类核心听觉频段。

未来，这一“仿生耳蜗”有望被进一步缩小至纳米尺度，每一根纳米纤维都能成为一个独立通道，进而解决现有人工耳蜗电极通道少、频谱分辨率低的问题。同时，得益于材料的压电特性，该系统还具有自供电潜力，可通过环境机械振动收集能量，减少对电池或外部电源的依赖，为产品的微型化与节能化改进创造了条件。

除了精准敏锐的“仿生耳蜗”，该系统还配备了可以“听懂”声音方向和内容的“声学大脑”。传统双侧人工耳蜗仅能通过分析声音到达双耳时的强度和时间差异信息，来判断声音在水平方向的位置，对于垂直方向上的声源定位则力不从心。该系统可以从“仿生耳蜗”转换的电信号中提取和分析不同方向声音的频谱特征，在水平和垂直方向上的声源识别准确率分别为97%和92%，对声音距离判断的准确率达到100%。不仅如此，搭载了人工智能模型的人工听觉系统还具备声音内容识别、音乐录制和回放等功能。

“在学术前沿热点的仿生听觉传感器领域，该研究通过物理器件模拟人类耳蜗，直接实现了声波不同频率成分分离。”中国科学院声学研究所研究员郑成诗表示，这项研究采用螺旋状长度与方向渐变的压电纳米纤维，经结构设计与器件制备，成功模拟人类耳蜗基底膜的频率解析功能。同时，进一步结合神经网络，实现了声源水平、垂直方向及距离的识别，并可完成声音内容识别。尽管当前研究仍处于实验室原型阶段，但其新颖的研究思路，对于未来声探测感知、人工耳蜗等领域的创新应用将很有启发意义。

据了解，该研究团队已计划启动可穿戴设备研发，不过实现临床转化仍面临多重挑战。研究团队表示，现有研究成果主要基于实验室环境，设备在真实噪声环境下的性能还有待验证；同时，开发半植入或全植入式听觉设备的过程将更加复杂艰巨，需进一步实现系统设备的集成和微型化，使其满足长期生物相容性标准，并建立安全有效的外科植入方案。