L’accuratezza nelle tecniche di tracciamento degli oggetti è fondamentale per applicazioni moderne come la sorveglianza automatica, il monitoraggio del traffico e la realtà aumentata. Sebbene i sistemi di visione artificiale (CV) abbiano fatto enormi progressi, presentano notevoli svantaggi, tra cui un elevato costo computazionale e difficoltà operative in condizioni di scarsa illuminazione. Al contrario, i sistemi di tracciamento acustico, che si avvalgono delle onde sonore, offrono vantaggi significativi, come la possibilità di operare in ambienti scarsamente illuminati o in situazioni in cui i sistemi visivi non sono praticabili. Tuttavia, esistono diverse sfide legate all'implementazione pratica di queste soluzioni, specialmente quando si cerca di combinare precisione e costi contenuti.

Un approccio fondamentale nella localizzazione acustica si basa sulla misurazione della distanza tra dispositivi appartenenti a un gruppo utilizzando la tecnica di ranging acustico, come discusso in [31]. Questa tecnica consente di formare vincoli spaziali che, combinati con altre tecniche come l'uso dei segnali Wi-Fi, permettono di determinare la posizione di un obiettivo con un margine di errore dell’ordine di pochi centimetri. Il sistema EchoTag [34] è un esempio di tale approccio, che utilizza il fingerprinting acustico per distinguere tra diverse posizioni, raggiungendo un’accuratezza dell'ordine dei millimetri. Tuttavia, un aspetto cruciale di queste soluzioni è che la loro efficacia dipende fortemente dalla stabilità ambientale. Modifiche nell'ambiente, senza un aggiornamento dei dati, possono compromettere significativamente le prestazioni del sistema.

Un'altra soluzione interessante è rappresentata dal sistema Centaur [28], che sfrutta sia i segnali acustici che quelli Wi-Fi per ottenere una localizzazione di precisione a livello di metro. La proposta innovativa in Centaur è l’algoritmo di mitigazione dei multipath, che migliora la robustezza del sistema nella rilevazione dell’inizio del segnale acustico, analizzando i cambiamenti nel cross-correlation piuttosto che le magnitudini assolute dei segnali. Questo approccio, seppur preciso, si adatta principalmente a scenari statici, a causa dei costi computazionali elevati necessari per il calcolo dei vincoli spaziali.

La sfida principale nell'implementazione di tecnologie acustiche per la localizzazione sta nel fatto che, a causa delle limitazioni nella portata di trasmissione, è necessario l'uso di numerosi nodi di ancoraggio nei sistemi basati su infrastruttura per coprire aree ampie. Le soluzioni senza infrastruttura, invece, richiedono misurazioni di ranging a coppie tra dispositivi vicini o una raccolta laboriosa di fingerprint acustici in fase preliminare. In entrambi i casi, i segnali acustici sono utilizzati sia per la rilevazione che per la comunicazione, con tecniche AAC modulate per codificare gli identificatori di ancore o tag acustici.

Quando si passa al tracciamento acustico ad alta precisione, sono emerse soluzioni particolarmente innovative, come AAMouse [45], che consente di tracciare dispositivi in movimento come telefoni cellulari o smartwatch. In questo sistema, il dispositivo controllato emette impulsi acustici a frequenze selezionate, e il dispositivo mobile calcola la velocità e la distanza percorsa a partire dalle modifiche della frequenza dei segnali ricevuti. La misurazione della velocità radiale attraverso il cambiamento Doppler dei segnali acustici permette di determinare la distanza del dispositivo, che viene successivamente aggiornata con la trilaterazione da più punti di riferimento. Sebbene AAMouse offra una precisione dell'ordine dei centimetri, gli errori di tracciamento possono accumularsi nel tempo, limitandone l’applicazione a sessioni di breve durata.

CAT [20], un’evoluzione di AAMouse, introduce il mixing dei chirp e migliora la precisione del tracciamento fino a livelli sub-centimetrici. Il sistema utilizza segnali FMCW (Frequency-Modulated Continuous Wave) per migliorare la precisione della misurazione della distanza. Tuttavia, una delle limitazioni risiede nel fatto che questo approccio è sensibile a errori di sincronizzazione, che possono compromettere l'affidabilità del sistema su lunghi periodi. Per affrontare questo problema, CAT applica una calibrazione periodica per correggere l’accumulo di errori, ma ciò implica un incremento della complessità computazionale e dei tempi di risposta.

Anche l’applicazione di tecniche avanzate di elaborazione del segnale, come MUSIC (Multiple Signal Classification), ha permesso a sistemi come quello descritto in [21] di migliorare ulteriormente il tracciamento. Questi sistemi sono in grado di risolvere gli effetti di multipath e migliorare la stabilità del sistema attraverso l'uso di filtri reciproci per compensare la selettività di frequenza. Con l’applicazione di tali tecniche, è possibile ottenere tracciamenti ad alta precisione, fino a errori sub-centimetrici, anche in ambienti complessi.

Un altro esempio significativo è MilliSonic [37], che è stato progettato specificamente per applicazioni di realtà virtuale (VR). In questo caso, il dispositivo emittente chirp (come un visore VR) e un array di microfoni vengono sincronizzati attraverso una procedura di calibrazione iniziale, che consente di ottenere misurazioni di distanza con una risoluzione dell'ordine dei millimetri. L’accuratezza nella determinazione della posizione 3D si ottiene attraverso l’intersezione di più misurazioni di distanza unidimensionali.

Questi sviluppi dimostrano che i sistemi di tracciamento acustico offrono un equilibrio tra costo e precisione, adattandosi a una varietà di scenari. L’utilizzo di segnali acustici per la localizzazione e il tracciamento si sta rivelando particolarmente promettente, soprattutto in contesti in cui altre tecnologie di localizzazione, come quelle RF o visive, presentano limitazioni. Tuttavia, nonostante i progressi, la sfida principale rimane la gestione della complessità computazionale e la necessità di sistemi robusti in grado di adattarsi a cambiamenti ambientali dinamici.

Tecniche Biometriche e Autenticazione: La Sensing Attiva nelle Identificazioni Uniche

Le biometrie comprendono la misurazione e l'analisi computazionale delle caratteristiche uniche degli esseri umani. L'autenticazione biometrica, conosciuta anche come autenticazione realistica, si configura come un metodo per l'identificazione e il controllo degli accessi. In questo contesto, l'autenticazione biometrica si distingue per la capacità di identificare modelli unici che possono modulare segnali acustici trasmessi attivamente. Questa sezione esplora le tecniche di acquisizione biometrica che utilizzano sensori attivi.

Il principio fondamentale alla base della sensoristica biometrica in questo contesto è l'identificazione di schemi distintivi che possano influenzare i segnali acustici trasmessi. Le metodologie più comuni in quest'ambito impiegano segnali chirp, seguiti dalla raccolta dei profili di multipath risultanti, i quali sono influenzati da specifiche caratteristiche biometriche. Alla fine, queste informazioni vengono elaborate tramite tecniche di classificazione come l'apprendimento profondo, al fine di effettuare l'autenticazione.

Ricerche precedenti hanno dimostrato che diverse caratteristiche biometriche, come i modelli del volto, la geometria specifica delle dita durante determinati gesti, o le firme scritte, possano generare firme biometriche uniche e, conseguentemente, profili di multipath distintivi. In uno studio, gli autori hanno presentato una cavità risonante personalizzata progettata per esaltare le caratteristiche uniche delle impronte digitali, offrendo un'alternativa all'autenticazione biometrica. Il loro metodo impiega custodie per smartphone ampiamente disponibili e a basso costo, incorporate con micro-strutture a camera cava. Queste micro-strutture esibiscono sia una diversità spaziale che di frequenza, consentendo di controllare la propagazione del suono strutturato attivamente trasmesso.

Quando diversi utenti o dita interagiscono con la custodia, le caratteristiche biometriche uniche della mano creano schemi distintivi utilizzabili per l'autenticazione. In particolare, gli autori hanno progettato una serie di segnali chirp che attraversano la gamma di frequenze tra 18 kHz e 22 kHz in passi da 1 kHz. Ogni sweep chirp dura 25 ms, il che permette di distinguere il suono strutturale da quello aereo in base alla differenza nelle velocità di propagazione. Per prevenire attacchi di replay, i modelli dei segnali trasmessi sono casualizzati. Per l'estrazione delle caratteristiche, sono stati impiegati parametri nel dominio temporale come la media, la deviazione standard, il massimo, il minimo, l'intervallo, la curtosi e la skewness, insieme a parametri nel dominio della frequenza come la potenza spettrale e i coefficienti cepstrali della mel-frequenza (MFCC), per creare modelli biometrici specifici per ogni utente.

Un altro studio ha evidenziato che la deformazione del canale uditivo varia in modo distintivo tra gli individui, anche quando pronunciano le stesse parole. Questo approccio si basa sulla geometria unica del canale uditivo, che è nascosta all'interno del cranio, rendendola più resistente agli attacchi di spoofing. Inoltre, questa tecnica consente un'autenticazione continua senza richiedere alcuna partecipazione attiva da parte dell'utente. I ricercatori hanno scoperto che la geometria del canale uditivo è influenzata dall'anatomia e dal comportamento individuale, e i modelli risultanti possono essere osservati durante il discorso. La parlata umana coinvolge il movimento di vari articolatori, come la mandibola, la lingua e la bocca, per produrre diverse fonemi. Quando la mandibola si muove, l'articolazione temporomandibolare si sposta, provocando l'espansione o la compressione della parete del canale uditivo. Questo fenomeno è noto come movimento dinamico del canale uditivo (ECDM). Il movimento e la velocità di dislocazione dell'ECDM durante la parola sono unici per ciascun individuo e si riflettono nei profili acustici. Gli autori hanno quindi stabilito una mappatura tra le diverse categorie di deformazione del canale uditivo e i fonemi pronunciati, segmentando e etichettando l'audio catturato durante la parlata tramite un sistema automatico di segmentazione. La risposta del canale, o risposta in frequenza-amplitudine, viene quindi utilizzata da un classificatore basato su apprendimento automatico per l'autenticazione.

L'udito gioca un ruolo cruciale nella comunicazione efficace, nell'interazione sociale, nell'intrattenimento e nella qualità della vita. Ci consente di connetterci con le persone care, di orientarsi nell'ambiente in sicurezza e di godere di esperienze come la musica e le conversazioni. Sorprendentemente, con un input binaurale, il nostro sistema uditivo è in grado di localizzare spazialmente i suoni e di selezionare i suoni rilevanti anche in mezzo al rumore ambientale e alle interferenze di altri parlanti, un fenomeno noto come "problema della festa da cocktail". Al contrario, una scarsa salute uditiva non trattata può portare all'isolamento, al declino cognitivo e a sfide emotive come l'ansia o la depressione. La valutazione regolare della salute uditiva e la diagnosi precoce dei problemi uditivi sono fondamentali per permettere interventi tempestivi, come l'uso di apparecchi acustici o altre misure protettive. Di conseguenza, c'è un crescente interesse nella creazione di tecniche per misurare le risposte acustiche dell'orecchio e i parametri uditivi utilizzando dispositivi commerciali ampiamente disponibili e facili da usare.

L'abilità di localizzare i suoni nello spazio è una delle caratteristiche straordinarie del sistema uditivo umano. Anche in ambienti sonori complessi, come un ristorante affollato o uno stadio, gli individui sono in grado di isolare selettivamente e concentrarsi su specifici suoni. Questa capacità di localizzare i suoni è dovuta agli effetti di filtraggio imposti dalle orecchie, dalla testa e dal tronco, che variano in base alla direzione e alla frequenza del suono. Questi effetti sono descritti dalla funzione di trasferimento legata alla testa (HRTF). L'HRTF definisce come i suoni provenienti da diverse posizioni nello spazio sono percepiti dalle orecchie; in sostanza, rappresenta una funzione di trasferimento del percorso tra la fonte del suono e il sistema uditivo. Pertanto, l'HRTF è una funzione delle coordinate angolari di un suono in arrivo (ad esempio, azimut e elevazione nello spazio interaurale 3D) nonché della frequenza, ed è definita specificamente per ogni orecchio.

Il calcolo preciso delle HRTF per ogni individuo è essenziale per facilitare tecnologie acustiche binaurali come la localizzazione del suono e la spazializzazione del suono 3D, nonché per l'elaborazione acustica binaurale per gli apparecchi acustici. Poiché le HRTF sono altamente personalizzate, utilizzare l'HRTF di un'altra persona o un modello generico comporterà imprecisioni nella localizzazione del suono e esperienze uditive sgradite durante la riproduzione audio.

Come ottenere stime personalizzate dell'HRTF: Metodi di misurazione diretta e simulazioni

L'acquisizione di risposte all'impulso della testa (HRTF, Head-Related Transfer Function) è una procedura fondamentale per l'individualizzazione dell'acustica. La misurazione diretta in una camera anecoica è il metodo tradizionale per raccogliere dati precisi, ma è anche un processo che richiede attrezzature specializzate e tempi significativi per l'utente. Le casse acustiche sono posizionate intorno al soggetto da misurare in modo da coprire tutte le direzioni pertinenti, con microfoni collocati all'ingresso del canale uditivo per registrare le risposte all'impulso. Seppur il numero di casse necessarie possa essere ridotto tramite l'uso di elevazioni variabili lungo un arco e ruotandolo per coprire differenti angoli azimutali, la complessità dell'impostazione e la necessità di attrezzature particolari non sono trascurabili.

Il processo di misurazione può essere faticoso per i partecipanti, che spesso devono mantenere una posizione statica per periodi prolungati. Per accelerare la raccolta dei dati, si ricorre all'uso della metodologia a sweep esponenziali multipli (MESM), in cui i segnali di eccitazione sono sovrapposti nel tempo, ma ciò richiede un attento coordinamento temporale per evitare che risposte diverse si sovrappongano. Un altro approccio possibile è la tecnica reciproca, che prevede il posizionamento di due piccoli altoparlanti nelle orecchie del soggetto e l'uso di microfoni disposti su un arco. Sebbene questa tecnica riduca i tempi di misurazione, presenta svantaggi legati alla bassa potenza degli altoparlanti, con il conseguente abbassamento del rapporto segnale/rumore.

Recentemente, alcuni ricercatori hanno esplorato approcci di misurazione continua, in cui le sorgenti sonore si muovono costantemente nello spazio invece di emettere onde eccitanti in modo sequenziale da posizioni fisse. Un esempio di questo approccio è il sistema descritto in uno studio che ha rilevato che una velocità di rotazione di 3,8°/s non ha mostrato differenze percepibili per i soggetti rispetto a un approccio a misurazioni step-by-step. Un altro metodo prevede che i soggetti muovano la testa in diverse direzioni, monitorando questi movimenti con un sistema di cattura del movimento.

Le lunghe sessioni di misurazione possono generare artefatti dovuti ai movimenti del soggetto durante l'acquisizione dei dati. Alcuni sforzi sono stati compiuti per ridurre questi errori fornendo feedback visivi ai partecipanti o utilizzando supporti meccanici per limitare i movimenti. Per ovviare all'onere delle misurazioni dirette, alcuni ricercatori hanno indagato tecniche di elaborazione dei dati acquisiti in modo sparso per generare stime HRTF più complete. Un esempio di tale approccio è l'uso di smartphone per registrare HRTF in un numero limitato di posizioni su un piano orizzontale. I dati raccolti vengono poi utilizzati per creare modelli di diffrazione del suono attorno alla testa, utilizzando anche dati di localizzazione spaziale derivati dai sensori di movimento del dispositivo.

Questi metodi, seppur promettenti, presentano limitazioni. L'interpolazione lineare, ad esempio, non è efficace quando i punti di misurazione sono molto distanti tra loro, mentre l'esecuzione di misurazioni dietro il soggetto risulta spesso complicata da difficoltà nei movimenti del braccio. Altri studi hanno proposto algoritmi per l'individualizzazione dell'HRTF che utilizzano tecniche di autoencoder variazionale condizionato (CVAE), che apprendono la rappresentazione a bassa dimensione dello spazio latente HRTF da dataset pubblici. Questa metodologia è stata testata con successo in scenari in cui è stato possibile ottenere stime accurate con un numero ridotto di misurazioni (circa 60 posizioni).

Al di là dei metodi diretti e delle tecniche computazionali descritte, la simulazione numerica emerge come un'alternativa interessante per ottenere HRTF personalizzate, specialmente quando le misurazioni dirette non sono praticabili. L'uso di modelli 3D dettagliati della testa e delle orecchie è essenziale in questa tecnica, poiché fornisce un punto di partenza per le simulazioni numeriche. Questi modelli 3D possono essere ottenuti tramite tecnologie relativamente economiche come i sensori di profondità degli smartphone, come il FaceID di Apple. Una volta creato un modello accurato, le simulazioni possono impiegare tecniche numeriche avanzate come il metodo delle differenze finite nel dominio del tempo (FDTD) o il metodo degli elementi al confine (BEM) per simulare la propagazione acustica.

La simulazione numerica offre vantaggi in termini di precisione, poiché i modelli 3D catturano dettagli anatomici unici, dalla forma del cranio alle pieghe dell'orecchio esterno. Tuttavia, la creazione di modelli di alta qualità può essere ostacolata da obstruzioni nel processo di scansione, che necessitano di correzioni manuali attraverso post-elaborazione. Nonostante questi ostacoli, la simulazione è un approccio in crescita e presenta un potenziale significativo per ottenere stime HRTF accurate con strumenti facilmente accessibili.

Per quanto riguarda l'accuratezza delle simulazioni, due fattori principali influiscono sulla loro riuscita: la qualità del modello geometrico e la capacità degli strumenti di simulazione di mantenere precisione nell'intero spettro di frequenze. Ricerche precedenti hanno mostrato che caratteristiche come l'umidità della pelle o la presenza di peli facciali possono influenzare i risultati, poiché modificano la riflessione e la diffrazione delle onde sonore.

Come funziona la tecnologia di rilevamento della pressione del tocco nei dispositivi mobili?

La tecnologia ForchPhone [63] è un sistema di rilevamento della pressione tattile sviluppato per gli smartphone che non possiedono sensori di pressione dedicati. Questo sistema consente ai dispositivi di rilevare variazioni nella pressione del tocco utilizzando solo software. Il concetto alla base di ForchPhone è quello di trattare lo smartphone come un sistema massa-molla, inviando un segnale modulato contenente una vasta gamma di frequenze da una parte del dispositivo, che viene poi captato da un microfono situato dall'altro lato. Questo meccanismo fa sì che il telefono vibri e risuoni a frequenze specifiche. Quando viene applicata una pressione sullo schermo, la forza di queste frequenze di risonanza cambia. Analizzando queste variazioni, il sistema è in grado di determinare il livello di pressione del tocco, permettendo l'uso di applicazioni che rispondono alla sensibilità al tocco.

Il sistema Touch-and-Active [52] rappresenta un altro approccio innovativo per rilevare sia la posizione che la forza del tocco, utilizzando la risonanza acustica. In questa configurazione, uno speaker piezoelettrico e un microfono sono fissati sulla superficie di un oggetto. Il sistema trasmette un segnale sinusoidale a frequenza variabile attraverso lo speaker, il quale viene poi registrato dal microfono, permettendo di misurare la risposta acustica dell'oggetto su un intervallo di frequenze. Quando un utente tocca la superficie, questa azione modifica le caratteristiche di risonanza dell'oggetto, consentendo al sistema di identificare l'interazione. Se la forma dell'oggetto può essere modificata, ogni configurazione mostrerà un pattern di risonanza diverso, portando a una risposta di frequenza unica. Inoltre, la pressione applicata può causare uno spostamento nella frequenza di risonanza, permettendo al sistema di rilevare simultaneamente sia la posizione del tocco che la sua intensità. Questo metodo facilita un rilevamento preciso delle interazioni su vari tipi di superfici.

I riferimenti per la realizzazione di questi sistemi includono studi sulla localizzazione acustica [3], sull'uso delle onde sonore per misurare la temperatura [4], e sulla rilevazione di segnali acustici da dispositivi IoT [5]. Inoltre, ci sono applicazioni in campo medico, come la misurazione delle emissioni otoacustiche attraverso smartphone per il monitoraggio dell'udito [8] e per la realizzazione di sistemi di screening dell'udito a basso costo [25].

Per comprendere appieno l'impatto di queste tecnologie, è essenziale considerare anche le potenzialità future nel miglioramento della personalizzazione dell'HRTF (funzione di trasferimento legata alla testa) e l'ottimizzazione dei dispositivi indossabili. Questi sviluppi non solo miglioreranno l'interazione utente-dispositivo, ma offriranno anche nuove possibilità per applicazioni in settori come la medicina, la realtà aumentata e l'accessibilità.

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