人類的聲音在交流中扮演著獨特而寶貴的角色，特別是在不斷發展的人機交互領域。隨著自動語音識別技術的發展，諸如蘋果Siri、谷歌助手和亞馬遜Alexa等智能語音助手已經廣泛應用于智能家居自動化、智能醫療保健和高效商業運營等多個領域。然而，現有的語音識別技術高度依賴于硬件和軟件組件，包括聲音采集設備（如麥克風）、信號處理器和機器學習算法，通過分析聲學信號特征來檢測和解釋特定的聲音模式。在緊急情況下，如電力或計算算法故障時，需要一種不依賴額外電力或計算資源的簡單可靠的聲音解碼設備。

與電子設備不同，人類聽覺系統通過一種不同的機制來感知聲音和語音。20-20,000赫茲范圍內的聲音會引起空氣振動，從而在人類耳蝸的基底膜和毛細胞中引起機械共振。毛細胞通過其高度特化的纖毛結構——毛束的位移，將機械聲音振動轉化為神經興奮。在每個哺乳動物毛細胞的頂端，20-300根纖毛按高度遞增的三行排列，這對于聲音感知至關重要。因此，設計一種模仿毛細胞自然纖毛結構和功能的人工仿生裝置，可能解決現有電子和軟件驅動語音識別技術的局限性。

• 成果簡介：

近日，浙江大學顧臻、王金強等人成功構建了一種3D打印的微米級人工纖毛陣列，其長度與直徑比（L/D）可變，能夠感知并解碼100-6000赫茲的聲音頻率信號，包括鋼琴音樂和人聲。此外，該裝置還能在水中振動，以聲頻率響應的方式控制兩種藥物（胰島素和胰高血糖素）的釋放，用于治療1型糖尿病小鼠。

圖1. 耳蝸毛細胞啟發的人工纖毛陣列及其應用示意圖。

• 人工纖毛陣列的制備與特性：

研究人員首先研究了新生大鼠耳蝸毛細胞的結構，模仿其纖毛結構制備了人工纖毛陣列。通過摩方精密面投影微立體光刻（PμSL）技術（nanoArch® S130，精度：2μm），制造出直徑100微米、L/D比30-100的人工纖毛。實驗中，人工纖毛在600赫茲聲刺激下產生振動，其運動軌跡與聲信號函數曲線一致。經過超過800萬次振動循環后，纖毛陣列依然保持完整，展現出良好的機械強度。通過光學顯微鏡和高速相機測量其在不同頻率聲刺激下的振動幅度，發現L/D比為30的人工纖毛在2400赫茲附近達到最大位移。

圖2. 人工纖毛陣列的制備與特性。

• 聲音解碼：

研究人員設計了具有不同共振頻率的人工纖毛，并將其集成在單個基底上進行聲音解碼。實驗中，人工纖毛能夠響應不同頻率的聲音信號，如鋼琴曲《小星星》和男女聲音頻信號。當播放特定音樂或語音時，相應頻率的人工纖毛振動，其振動模式與音樂或語音信號的頻率變化一致，從而實現了無需電子設備和復雜算法的聲音頻率解碼。

圖3. 人工纖毛陣列的聲音解碼。

• 水中人工纖毛陣列的流體力學：

在水環境中，人工纖毛陣列的共振特性進一步被研究。由于聲信號從空氣到液體的傳輸能量損失較大，研究中使用了壓電換能器（PZT）作為聲激勵源。通過COMSOL軟件模擬，發現人工纖毛在共振頻率下會在其尖部附近產生渦流，最大流速為0.00241米/秒。實驗中，測量了不同L/D比的人工纖毛在水中的共振頻率和振動幅度，發現其共振頻率略低于在空氣中的頻率，振動幅度也因水的阻力而減小。通過粒子圖像測速（PIV）實驗，發現在共振頻率下，人工纖毛尖部1毫米處的流體速度顯著高于其他頻率。

圖4. 人工纖毛陣列在水中的流體力學。

• 聲頻率響應的藥物釋放：

研究還探索了人工纖毛陣列在藥物釋放方面的應用。實驗中，將胰島素和胰高血糖素作為模型藥物，包載在GelMA水凝膠中并涂覆在人工纖毛表面。在PZT產生的聲刺激下，包載胰島素的人工纖毛在1小時內釋放的胰島素量顯著高于未刺激組。進一步的實驗表明，經過120秒紫外線交聯的GelMA-90水凝膠在聲刺激下能釋放最多的胰島素。在體外實驗中，經過6小時的聲刺激，胰島素和胰高血糖素的釋放量均顯著高于未刺激組。此外，人工纖毛還展現出脈沖釋放藥物的特性。

圖5. 聲頻率響應的藥物釋放。

• 小結：

本研究開發的仿生人工纖毛陣列裝置，不僅能夠無需電力和算法直接解碼聲音頻率，還能在水中響應聲刺激，加速流體流動并控制藥物釋放。這一裝置在聲音控制的智能設備、個性化語音交互以及醫療健康等領域具有廣闊的應用前景。未來，人工纖毛陣列有望進一步優化，以覆蓋更廣泛的頻率范圍，精確解碼更復雜的聲音信號，如語音特征，從而實現個性化任務。此外，該裝置還可用于檢測和識別各種人體生理聲音，如呼吸模式、打鼾、心跳和腸道活動等，為疾病監測和治療提供新的手段。