，环境噪声40分贝，模拟安静的室内环境。」
随后，扬声器阵列传出轻柔的空调运转声、远处的交通噪音和杂乱的脚步声。
姚嘉怡开始朗读第一段测试文本。
刘登然全神贯注地感受著灵蜗S1传来的听觉信息。
与两个月前截然不同的是，这次的声音多了几分温度和质感，更像是真实的人声。
姚嘉怡声音中的起伏、停顿、甚至细微的呼吸声，都被完整地还原出来。
81通道的电极阵列，将声音的频谱信息，精细地映射到听觉神经的不同纤维束上。
刘登然一字不差地在纸上记录著：「海日生残夜，江春入旧年，乡书何处达，归雁洛阳边————」
「准确率100%。」负责监测的技术员报告道。
实验室里爆发出一阵压抑的欢呼声。
两个月前，在同样的距离和环境下，准确率也就80%左右。
而现在，完美达标！
魏高满意地笑了笑，随即示意大家保持安静：「继续，噪声等级提升到60分贝，模拟普通办公环境。」
顷刻间，键盘敲击声、印表机运转声、同事之间的交谈声，混杂在一起。
姚嘉怡换了一段文本，这次她故意在朗读过程中，插入了几个咳嗽和清嗓子的动作。
刘登然依然可以准确无误地复述出来。
「准确率98.7%。」
魏高在测试表上打了个勾。
接下来的测试，逐步提升难度。
70分贝的商场环境、80分贝的街道环境、甚至90分贝的餐厅环境，灵蜗S1的表现都远超预期。
在10米距离内，无论环境噪声如何变化，言语识别率始终保持在92%以上。
这个数据，已经接近正常人在同等噪声环境下的听力水平。
魏高在测试报告上签下自己的名字，然后看向刘登然：「再试试200米的军用版本？」
刘登然听后，比划了一个「OK」的手势。
军用版本的灵蜗S1，与民用版本的核心技术相同，但在几个关键参数上做了大幅强化。
首先是麦克风阵列的数量，从16个增加到了48个，形成了一个三维的声学捕捉网络。
其次是AI晶片的算力，提升到了民用版的3倍，能够实时处理更复杂的声场环境。
最后是电池容量，续航时间
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