近年来，工程师们开发了一系列日益复杂的传感器，用于机器人、便携式设备、可穿戴设备，甚至可植入的监测设备。这些传感器收集的数据随后可以使用最先进的机器学习进行分析，使设备能够识别音频中的特定声音、图像中的物体或其他独特的刺激。
据外媒报道，加州大学洛杉矶分校（University of California, Los Angeles，UCLA）的研究人员开发出创新的液体声学传感器，结合机器学习，即使在嘈杂的环境中也能高精度地识别声音。据悉，该传感器的灵感来源于鲸鱼物种（包括海豚和抹香鲸）前额的脂肪器官，且相关论文已发表于期刊《Nature Electronics》。
“我们的工作灵感来自鲸鱼的额头，这是一种位于鲸鱼前额的脂肪组织，”论文通讯作者Jun Chen表示。“额头会聚焦和调节用于回声定位的发声，将其组织的声学特性与周围的水相匹配，使声音以最小的能量损失传播。”
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