使用密歇根大学开发的一种新型传感系统，沙发、桌子、袖子等可以变成高保真的计算机输入设备。
该系统重新利用了新型骨传导麦克风的技术，即语音拾取单元(vpu)，它只检测沿着物体表面传播的声波。它可以在嘈杂的环境中工作，沿着奇怪的几何形状，如玩具和手臂，以及柔软的织物，如衣服和家具。
该系统被称为SAWSense，它所依赖的表面声波可以识别不同的输入，如敲击、划痕和滑动，准确率达到97%。在一次演示中，研究小组用一张普通的桌子代替了笔记本电脑的触控板。
密歇根大学计算机科学与工程博士候选人Yasha Iravantchi说:“这项技术将使你能够像对待一个互动表面一样对待你身体的整个表面。”“如果你把这个设备戴在手腕上，你就可以在自己的皮肤上做手势。我们的初步研究结果表明，这是完全可行的。”
敲击、滑动和其他手势会沿着材料表面发出声波。然后，系统通过机器学习对这些波进行分类，将所有触摸转化为一组强大的输入。该系统于上周在2023年计算机系统人为因素会议(Conference on Human Factors in Computing Systems)上展示，获得了最佳论文奖。
随着越来越多的物体继续融入智能或连接技术，设计师在尝试为它们提供直观的输入机制时面临着许多挑战。Iravantchi说，这导致了许多笨拙的输入方法，如触摸屏，以及机械和电容按钮的结合。触摸屏可能太昂贵，无法在柜台和冰箱等大型表面上实现手势输入，而按钮只允许在预定义的位置进行一种输入。
过去克服这些限制的方法包括使用麦克风和摄像头进行基于音频和手势的输入，但作者说，像这样的技术在现实世界中的实用性有限。
Iravantchi说:“当有很多背景噪音，或者在用户和相机之间有什么东西时，音频和视觉手势输入就不能很好地工作。”
为了克服这些限制，为SAWSense提供动力的传感器被安置在一个密封的房间里，即使是非常大的环境噪音也能完全阻挡。唯一的入口是通过一个质量弹簧系统，该系统在不与周围环境的声音接触的情况下将表面声波传导到房屋内部。当与团队的信号处理软件(在将数据输入机器学习模型之前从数据中生成特征)相结合时，系统可以记录并分类物体表面的事件。
“还有其他方法可以检测振动或表面声波，比如压电传感器或加速度计，”密歇根大学电子工程和计算机科学副教授Alanson Sample说，“但它们无法捕捉到我们需要区分滑动和划痕的广泛频率范围。”
vpu的高保真度使SAWSense能够在用户触摸事件之外识别表面上的各种活动。例如，厨房台面上的VPU可以检测切、搅拌、混合或搅拌，以及识别正在使用的电子设备，如搅拌机或微波炉。
Iravantchi说:“vpu很好地感知了一个明确区域内发生的活动和事件。”“这样就可以实现智能设备的功能，而不会像标准麦克风那样担心整个房间的隐私问题。”
当多个vpu组合使用时，SAWSense可以实现更具体、更敏感的输入，特别是那些需要空间感和距离感的输入，比如键盘上的按键或遥控器上的按钮。
此外，研究人员正在探索将vpu用于医学传感，包括捕捉关节和结缔组织运动时发出的细微声音。桑普尔说，vpu提供的高保真音频数据可以实时分析一个人的健康状况。
这项研究的部分资金由meta平台公司提供。
该团队已经在密歇根大学创新伙伴关系的帮助下申请了专利保护，并正在寻找合作伙伴将这项技术推向市场。
