语音是人类交流的重要方式，但人的健康状态（例如神经疾病、癌症、外伤等原因导致的声音障碍）和周围环境（噪音干扰、传播介质）往往会影响声音的传输和识别。

调查表明，29.9%的人一生都会发生某种形式的发声障碍。尽管发声治疗和手术干预等方法普遍且有效，但往往存在恢复时间漫长、术后不适等问题。

该设备柔软、轻薄、有弹性，长宽仅3厘米，厚0.15厘米，重约7克, 具有类似皮肤的模量（7.83 × 105 Pa），最大拉伸性可达164%，皮肤出汗时保持高稳定性。不仅能够很舒服地贴在患者喉部，还可以随参与说话运动的喉部肌肉改变形状。

该设备由传感器、致动器两个对称组件组成：

传感组件：位于设备底部, 用于将生物力学肌肉活动转换为高保真电信号。

致动组件：位于设备上部，用于利用电信号产生声音。

两种组件均由聚二甲基硅氧烷 (PDMS) 层和由蛇形铜线圈制成的磁感应 (MI) 层组成。线圈的蛇形配置确保了设备的灵活性，同时保持其性能。设备的对称设计增强了其用户友好性。

两个组件的中间层是1毫米厚的共享磁力耦合（MC）层，由混合PDMS和微磁体组成的磁弹性材料采用剪纸结构制成，增强了器件的灵敏度和拉伸性。这一层在传感组件和致动组件之间实现磁力的传递和耦合，使得设备能够有效地将电信号转换为声音信号。

据论文描述，整个过程包括四个环节：信号采集、特征提取和压缩、机器学习分类、声音输出。

首先，在信号采集环节中，助声装置利用与软物质系统中的磁性粉末相互作用的磁性材料来获取喉部肌肉运动的信号。这种相互作用导致材料发生形变或运动，从而采集到相应的信号。

接下来，在特征提取和压缩环节中，采集到的信号经过处理，利用主成分分析（PCA）等方法将每个语音信号压缩成一个N阶矩阵。这样做可以减少数据的冗余，为后续的分类准备好数据。

然后，在机器学习分类环节中，经过特征提取和压缩的信号被输入到机器学习算法中进行分类。这些算法会对信号进行分析和分类，以确定应该输出哪种声音信号。

最后，在声音输出环节中，预先录制的声音信号通过助声装置的驱动部分被播放出来，以实现对应语音信号的输出。这样，助声装置通过播放相应的声音信号来辅助使用者进行说话，响应时间快至40ms，准确率可达到94.68%。

这个过程的整体目标是通过采集、处理和分类喉部肌肉运动的信号，并将其转化为适当的声音输出，以帮助嗓音障碍患者进行辅助说话。

近年来，可穿戴设备的发展取得了巨大的突破，除了健康和医疗领域，可穿戴设备还可以应用于工作、生产、教育、娱乐、运动等领域。随着科技的进步，这些设备将变得更加小型化、智能化和个性化，为人类的生活带来更多便利和美好。