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（来源：CAAI认知系统与信息处理专委会）
受听觉系统处理时空声音模式能力的启发，声纹识别在身份认证和安全领域发挥着至关重要的作用。然而，当前的平台常常面临语音频率和幅度变化带来的挑战，阻碍了在噪声环境中准确提取特征。为了解决这些问题，我们开发了一种具有梯度分布工程化结构的大规模混合金属卤化物动态忆阻器，用于自适应声纹识别。自发形成的组分梯度金属卤化物功能层能够精确调制肖特基势垒并重新分布界面电荷。这一设计实现了微秒级响应，增强了噪声容忍度（信噪比提升超过20%），并实现了千赫兹级动态信号处理。实验结果表明，该动态忆阻器实现了99.3%的声纹识别准确率，即使在真实背景噪声下仍保持93.2%的高性能。这些发现展示了该系统在安全高效声纹识别方面的潜力，兼具可扩展性和在噪声环境中的鲁棒性能。
2026年6月19日，相关研究成果以“Gradient-distributed metal-halide dynamic memristors for adaptive and robust voiceprint recognition”为题发表在国际顶级期刊《Nature Communications》上，南京邮电大学黄维院士、凌海峰教授，香港城市大学何颂贤教授为论文共同通讯作者。
声纹识别试图模拟生物听觉系统从动态、受污染的声学流中提取鲁棒身份特征的能力。用于此任务的高效硬件系统的开发受到传统架构中信号采集和处理单元结构分离的限制。这种传统设计缺乏在传感界面的自适应信号预处理，并且无法提供在现实世界条件下可靠运行所需的固有噪声抑制能力。尽管数字实现可以执行先进的去噪算法，但其串行处理特性和高功耗与边缘计算应用的严格延迟和能量约束不兼容。此外，现有的传感硬件在很大程度上仍然是被动的，缺乏现场特征增强所需的局部处理能力。
虽然神经形态忆阻器件为集成时空处理提供了一个潜在的硬件平台，但其实际实现仍然受到开关特性基本差异的阻碍。传统的阈值开关和细丝忆阻器表现出突变的、本质上是二进制的开关行为。这些机制对连续模拟状态调制提出了一些挑战，而连续模拟状态调制是准确保留时变声音特征所必需的。即使在易失性忆阻器中，不精确的动态瞬态也常常在复杂听觉模式的转导过程中导致信息丢失，特别是影响细微的声学特征。此外，传统的基于离子迁移的器件在持续运行过程中遭受渐进的界面电荷积累。这种寄生记忆效应在听觉任务中特别有害，因为高频声学刺激将器件驱动到不受控制的电导变化状态。这种转变破坏了可用的动态范围，并使系统对定义声纹的细微频谱变化视而不见，对现实世界部署构成了障碍。
在此，我们报道了一种具有梯度分布功能层的大规模混合金属卤化物动态忆阻器，专为抗噪声声纹识别而设计。沿薄膜厚度的组分梯度在金属卤化物前驱体的一步热蒸发过程中自发形成。通过协同耦合离子迁移动力学与电荷传输机制，该器件实现了对肖特基势垒特性和界面电荷分布的自适应调制。这种混合架构利用维度限域来抑制不受控制的离子积累，确保了对复杂、时变语音信号的卓越操作稳定性和处理适应性。凭借小于10 μs的快速信号衰减时间，该器件专门针对高频时间处理进行了优化。在使用多样化多说话人语料库的实际评估中，该系统实现了99.3%的准确率。在现实世界噪声条件下，系统保持了93.2%的鲁棒识别准确率，同时信噪比提升超过20%，使其成为基于硬件的取证和安全应用的有力候选者。
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