[发明专利]基于人工智能的自旋电子声音识别器件及制备方法与应用

权利要求书

1.一种基于人工智能的自旋电子声音识别器件，其特征在于：所述识别器件从下至上由衬底、二维外尔半金属层、铁磁材料层、势垒层、铁磁材料层组成；

其中，所示衬底的基体材料选自GaAs、云母片、蓝宝石、SiO₂片、Si片中的一种；所述二维半金属层选自WTe₂、MoTe₂、PtTe₂、TaTe₂中的一种；所述铁磁材料层选自Co-Tb合金、CoFeB合金、Co-Ni合金以及坡莫合金中的一种；势垒层为MgO与Al₂O₃中的一种。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的自旋电子声音识别器件，其特征在于：所述二维半金属层的厚度为5-10nm，铁磁层为2-7nm，势垒层为1-2nm。

3.权利要求1所述基于人工智能的自旋电子声音识别器件的制备方法，其步骤为：从衬底向上逐层通过物理气相沉积法、化学气相沉积法、分子束外延法或脉冲激光沉积法制作二维外尔半金属层、铁磁材料层、势垒层、铁磁材料层；最后覆盖一层非铁磁性材料用以防氧化。

4.权利要求1所述基于人工智能的自旋电子声音识别器件的声音识别方法，其步骤为：

首先将收集到的声音通过处理，音频波形的每个点都转换为快速节奏的二进制序列，该序列被设计为生成振幅变化的链式反应；在振荡器中，通过得到数字波形，而后通过振荡器产生相对应波形的电压输入所述自旋电子声音识别器件；

通过向二维外尔半金属层输入一个略低于阈值的I_in，而后将处理后的信号激励输入振荡器中，由此产生一个微波电压V_in，通过这一微波电压V_in与恒定电流I_in，利用二维外尔半金属的自旋轨道耦合效应实现电流与自旋极化电流的转换，通过自旋轨道转矩效应实现铁磁性层磁矩的翻转，实现多电阻状态，从而识别声音。