引言

声电转换是一项将声能（如声音或语音）转化为电信号的关键技术。这项技术在麦克风、超声成像、无损检测和远程定位等传统领域一直发挥着重要作用。随着人工智能（AI）和人机交互（HCI）的快速发展，声电转换技术正迎来其变革性潜力，赋能语音控制系统、智能助手和沉浸式互动环境等前沿应用。这种声电系统与AI驱动平台之间的协同作用，预示着实时决策和用户中心界面中利用听觉数据的范式转变。

现代声电器件大致可分为柔性系统（如纳米纤维阵列、聚合物薄膜）、固态系统和液基配置三大类。其中，纳米纤维基声电器件因其自供电功能和对微弱声学变化的卓越灵敏度而脱颖而出。它们利用压电效应、内源性摩擦电效应以及在单纤维尺度、纤维间界面和纤维-电极连接处发生的接触带电效应的协同作用，展现出比传统薄膜系统更优越的声波灵敏度，这得益于其低质量、超高比表面积及兼具压电与摩擦电效应的多重机理，也成为学术界与工业界研究的热点。

尽管在能量收集方面取得了显著进展，但一个关键的限制依然存在：狭窄的频率带宽阻碍了对中高频声音（如人类语音）的有效检测。例如，课题组此前的研究中，采用取向PAN纳米纤维的直线狭缝电极设计实现了52.72 V的电压输出和100–900 Hz的较宽工作带宽，而空心方格网状结构虽能产生97.2 V的更高输出电压，但带宽相对较窄（100–500 Hz）。因此，如何同时提高电输出并拓宽操作带宽，仍然是该领域面临的重大挑战。

近期，天津工业大学林童、王红霞教授团队在《Advanced Functional Materials》（IF=19.0）期刊上发表了最新研究成果，提出一种仿生曲线狭缝电极结合取向PAN-PVDF复合纳米纤维的新型声电转换器件。该设计灵感来源于蝎子足部的裂缝感觉器，通过创新电极几何构型和材料复合策略，实现了声波激励下纤维层非对称错位振动，显著提升声电耦合效率。该器件不仅实现了从100 Hz到1300 Hz的宽带频率响应，还显著提升了输出电压（87.85 V）和功率密度（384 mW m⁻²），为下一代人机交互技术提供了新的解决方案。

 创新亮点 

1. 仿生曲线狭缝电极设计

研究团队从蝎子的狭缝感受器（slit sensillum）获得灵感，设计了一种正弦曲线狭缝电极（周期为2，振幅为5 mm）。这种结构能够诱导不对称振动模式，显著增强纳米纤维的机械应力，从而优化压电转换效率。

（1）优势：与传统直线狭缝电极相比，曲线设计将器件的频率响应带宽从825 Hz扩展至1295 Hz，同时输出电压提升了4-5倍。

（2）机制：有限元分析（FEA）显示，曲线狭缝在声波激发下产生更大的位移和应力分布，有效放大了纳米纤维的振动幅度。

2. 取向PAN-PVDF复合纳米纤维的协同效应

通过静电纺丝技术制备的取向PAN-PVDF复合纳米纤维，结合了PAN的高机械强度和PVDF的优异压电性能：

（1）微观结构：TEM和STEM分析显示，PAN和PVDF在纳米纤维中形成“海岛”相分离结构，PAN包裹在PVDF基质中，界面处产生内源性摩擦电效应。

（2）性能提升：PAN-PVDF复合纤维的压电系数（β相含量84%）和杨氏模量（108.8 MPa）显著高于单一组分（PAN为56.6 MPa，PVDF为20.6 MPa），使其能够承受更大的声波振幅。

3. 多机制协同能量转换

器件通过三种机制实现高效能量转换：

（1）压电效应：声波诱导纳米纤维变形产生电荷。

（2）电极摩擦电效应：PAN-PVDF与金电极接触分离产生电荷。

（3）内源性摩擦电效应：PAN与PVDF相界面之间的滑动和接触进一步增加电荷输出。

4. 实际应用验证

（1）自供电功能：器件可直接为电子温度计、计算器等低功耗设备供电，并实现电容充电。

（2）语音识别：结合卷积神经网络（CNN），语音指令识别准确率达96%，信噪比（SNR）为66.8 dB，优于商用麦克风（55.26 dB）。

图文解析

 图1：展示了设备设计灵感、结构示意、电纺纳米纤维的微观形貌和物理化学特性。SEM和TEM图像揭示了复合纤维“海岛”相分离形态，XRD和FTIR确认PAN与PVDF组分的β相和全反式构象共存，DSC曲线表明纤维具有良好的结晶性与热稳定性，奠定了其高性能压电和摩擦电特性基础

 图2：通过调节电极的曲线狭缝周期（0.5–3周期），系统分析了输出电压、峰值频率与带宽变化。结果显示，周期从0.5增加至2时，峰值电压从31.74V提升至84.5V，带宽扩展至1295Hz，但超过2周期后性能趋于饱和，确定了周期2为最优几何参数

 图3：展示了在固定周期条件下，狭缝振幅（1–11mm）对输出的调节作用。电压随振幅增加先上升后下降，在5mm振幅时达到最大（84.5V），对应频率范围最广（最高达1295Hz）。进一步增大振幅会降低输出，验证了振幅5mm的最优窗口

 图4：对比0°、45°、90°纤维-狭缝夹角，证明0°（平行）和90°（垂直）取向性能最优（带宽1300 Hz），45°时因纤维暴露长度不均导致输出降低。实验与理论模型（振动频率公式）高度吻合，指导实际组装工艺

 图5：利用COMSOL仿真模拟曲线狭缝引起的非对称振动与应力分布，结合实测数据解释声波激励下错位拉伸增强效应。附加示意图深入剖析三重机理：纳米纤维的压电效应、电极接触摩擦电、PAN-PVDF界面内源摩擦电，共同实现高性能声电转换

 图6：演示器件通过整流电路输出87.85 V直流电，直接驱动电子温度计等设备；录音测试中，其66.8 dB信噪比显著优于商用麦克风（55.26 dB），波形图显示高保真信号还原能力

图7：展示了设备结合深度学习的语音识别流程：原始语音经STFT转换为谱图后输入三层CNN模型，训练收敛后在四类口令（“go”“stop”“left”“right”）上取得96%准确率。混淆矩阵和预测准确性分析验证系统鲁棒性，证明该设备可为自供能语音交互提供支撑

总结与建议 

本研究通过仿生设计与材料创新，实现了纳米纤维声电转换领域的里程碑式突破。相比传统平面电极或线性狭缝结构，曲线狭缝不仅扩大了纤维自由振动区，亦在声波激励下提供错位拉伸，从根本上放大了压电与摩擦电效应，显著提高输出功率和带宽。

主要优势：

▪ 高输出：87.85V/15.64µA

▪ 高功率密度：384mW/m²

▪ 宽带响应：100–1300Hz

▪ 优异信噪比与信号保真度

▪ 出色的环境适应性和长期稳定性（100min输出衰减<5%）

尽管该曲线狭缝声电转换设备展示出广阔的应用前景，但仍面临一些挑战，如：

（1）生产规模和可持续性：目前难以实现大规模、连续生产厚且定向的PAN-PVDF纳米纤维膜，限制了其工业化应用。生产速率较慢以及对有机溶剂的依赖引发了成本效益和环境可持续性的担忧。

（2）功能拓展：目前该设备仅在空气声应用中得到验证，其在水下声学环境中的有效性尚待探索。

文章来源：https://doi.org/10.1002/adfm.202509283