La capacità di sfruttare i dispositivi acustici comunemente disponibili, come altoparlanti e microfoni, per scopi di rilevamento sensoriale sta aprendo nuove e affascinanti possibilità nel campo delle reti wireless. Questi dispositivi, sebbene progettati principalmente per la registrazione e la riproduzione del suono, possono essere riutilizzati per rilevare l’ambiente circostante e le attività umane, un'opportunità che sta guadagnando sempre più attenzione sia nella ricerca accademica che nell'industria.

Il vantaggio principale di utilizzare i dispositivi acustici già presenti nei dispositivi di consumo è la loro accessibilità e il costo relativamente contenuto, rispetto all’installazione di hardware specializzato. Tuttavia, l'implementazione di sistemi di rilevamento acustico richiede di affrontare delle sfide tecniche non indifferenti, legate principalmente ai limiti hardware dei dispositivi e alle capacità del sistema uditivo umano. I dispositivi di consumo, infatti, non sono progettati per il rilevamento ad alta precisione, e ciò richiede la progettazione di forme d'onda personalizzate e tecniche avanzate di elaborazione del segnale per ottenere performance robuste.

In questo contesto, l’approccio di rilevamento attivo acustico, che utilizza una sorgente sonora come un altoparlante per generare onde sonore, si distingue come una delle soluzioni più promettenti. Le onde sonore si propagano nell'aria o attraverso un mezzo solido e interagiscono con gli oggetti e le persone nell'ambiente circostante. Analizzando i segnali acustici riflessi o ricevuti direttamente, è possibile inferire informazioni preziose sull'ambiente, permettendo applicazioni che vanno dalla rilevazione della presenza umana alla localizzazione e tracciamento di dispositivi intelligenti.

Le potenzialità di questa tecnologia sono molteplici: tra le applicazioni più promettenti troviamo la rilevazione della presenza di persone senza contatto fisico, la localizzazione precisa dei dispositivi, la stima non invasiva dei segni vitali e la diagnosi precoce di infezioni dell'orecchio medio. Queste applicazioni stanno trasformando non solo il modo in cui interagiamo con la tecnologia, ma anche il modo in cui percepiamo e gestiamo l'ambiente che ci circonda.

Tuttavia, nonostante i progressi, il campo del rilevamento acustico su dispositivi di consumo non ha ancora ricevuto un trattamento completo e approfondito. Sebbene la ricerca si stia rapidamente evolvendo, le tecniche e i progressi più recenti sono ancora scarsamente documentati in modo coeso. Pertanto, è fondamentale esplorare i blocchi fondamentali e gli algoritmi che costituiscono la base di queste tecniche di rilevamento. Tali sviluppi non solo offrono una comprensione teorica, ma anche implementazioni pratiche attraverso software come Matlab, che aiutano a colmare il divario tra teoria e pratica.

Inoltre, è essenziale comprendere come la progettazione dei sistemi di rilevamento acustico su dispositivi di consumo debba affrontare questioni cruciali legate all'accuratezza del sensore e alla complessità della progettazione dei segnali acustici. I dispositivi commerciali non sono pensati per operare in contesti di rilevamento sensoriale, quindi la loro implementazione in questi ambiti richiede l'adozione di soluzioni innovative, che possono includere sia tecniche avanzate di filtraggio dei segnali, che l'ottimizzazione dei formati acustici per ottenere il massimo dalle limitazioni hardware.

Il progresso delle reti wireless stava già trasformando il panorama delle comunicazioni, e ora l'integrazione della sensibilizzazione acustica potrebbe essere la chiave per una nuova generazione di tecnologie intelligenti. Questa nuova frontiera del rilevamento, che si basa su dispositivi che milioni di persone già possiedono, potrebbe rendere l'innovazione ancora più accessibile e diffusa, con applicazioni che spaziano dalla medicina alla sicurezza, fino alla personalizzazione dei servizi nelle smart cities.

La ricerca futura si concentrerà probabilmente su come migliorare ulteriormente le prestazioni dei dispositivi di consumo attraverso soluzioni software più sofisticate, e come rendere questi sistemi più resistenti alle interferenze ambientali o agli ostacoli fisici. Allo stesso tempo, sarà importante integrare questi sviluppi con altre tecnologie emergenti, come l'intelligenza artificiale e l'Internet delle cose, per creare sistemi più intelligenti e autonomi.

Come determinare l'angolo di arrivo di sorgenti acustiche usando array di microfoni

L'accurata stima dell'angolo di arrivo (AoA) delle sorgenti sonore è un aspetto cruciale nella localizzazione e nel monitoraggio dei dispositivi acustici e degli obiettivi di interesse. Una delle principali tecniche per stimare l'AoA di sorgenti sonore, come quelle umane, sfrutta l'uso di array di microfoni. Nel corso degli anni, sono state proposte diverse metodologie per affrontare questo problema, spaziando dai metodi nel dominio del tempo, come la stima dell'AoA basata sul Time Difference of Arrival (TDoA), fino a metodi di filtraggio spaziale come il beamforming delay-and-sum (DSB), il minimum variance distortionless response (MVDR), e il MUltiple SIgnal Classification (MUSIC).

Mentre i metodi nel dominio del tempo, come il TDoA, sono efficaci nella stima dell'AoA di sorgenti acustiche attive, l'adozione di tecniche di filtraggio spaziale risulta più semplice per l'AoA di sorgenti acustiche attive, poiché queste ultime beneficiano della conoscenza preliminare sia del numero delle sorgenti che della forma d'onda del segnale trasmesso.

Consideriamo per semplicità un array lineare di N microfoni disposti lungo una linea retta, noto come array lineare uniforme (ULA). La distanza tra due microfoni consecutivi è rappresentata con d. Quando un segnale proveniente da una sorgente lontana arriva con un angolo θ rispetto alla direzione di fine array (direzione end-fire), l'AoA può essere stimato sfruttando le differenze temporali di arrivo del segnale tra microfoni separati spazialmente.

Stima dell'AoA tramite TDoA

La stima dell'AoA tramite TDoA consente di determinare la direzione delle sorgenti sonore utilizzando le differenze nei tempi di arrivo del segnale tra microfoni separati spazialmente. La differenza di tempo di arrivo (TDoA) tra i microfoni i e j è data da:

τij=(j−i)dcos⁡(θ)c\tau_{ij} = \frac{(j - i) d \cos(\theta)}{c}

dove c è la velocità del suono nell'aria. Le TDoA possono essere stimate attraverso tecniche di misurazione del tempo, come descritto nei capitoli precedenti. L'angolo di arrivo θ può essere determinato risolvendo un problema di ottimizzazione che minimizza l'errore tra le TDoA misurate e quelle previste dal modello in funzione di θ.

L'errore tra le TDoA stimate e quelle teoriche è espresso dalla funzione obiettivo:

E(θ)=∑i=1N−1∑j=i+1N(τ^ij−(j−i)dcos⁡(θ)c)2E(\theta) = \sum_{i=1}^{N-1} \sum_{j=i+1}^{N} \left(\hat{\tau}_{ij} - \frac{(j - i) d \cos(\theta)}{c}\right)^2

Minimizzando questa funzione, si ottiene l'estimazione ottimale dell'angolo di arrivo θ. In assenza di rumore, l'estimatore dei minimi quadrati risulta essere l'estimatore massimo di verosimiglianza, in cui le TDoA sono considerate variabili gaussiane a media nulla e distribuzione identica. L'accuratezza di questa stima dipende in gran parte dalla precisione nella misurazione delle TDoA e dalla geometria dell'array.

L'errore nella stima dell'AoA è sensibile a vari fattori, tra cui il rumore, la geometria dell'array e la presenza di multipath (riflessioni del segnale). In generale, l'accuratezza migliora aumentando la dimensione dell'array, aumentando così il numero di microfoni. È importante notare che la risoluzione angolare di un ULA è inversamente proporzionale a N, quando la distanza tra i microfoni è pari a metà lunghezza d'onda del segnale.

Filtraggio Spaziale

Il beamforming è una tecnica di filtraggio spaziale che consente di separare i segnali provenienti da direzioni diverse. Questa tecnica calcola la somma pesata dei segnali ricevuti da ciascun microfono. Quando i pesi complessi sono scelti opportunamente, è possibile esaltare o sopprimere selettivamente i segnali provenienti da determinate direzioni. L'AoA può essere stimato individuando gli angoli in cui i segnali risultanti dal beamforming hanno le ampiezze più alte.

Le tecniche di filtraggio spaziale si suddividono principalmente in due categorie: filtraggio spaziale non adattivo e adattivo. Nel filtraggio spaziale non adattivo, i pesi del beamforming sono predefiniti e fissi per ogni direzione spaziale, indipendentemente dal segnale in arrivo e dalle interferenze. Al contrario, il filtraggio spaziale adattivo regola i pesi in base alle caratteristiche del segnale in arrivo, ottimizzando determinate funzioni obiettivo.

Il beamforming delay-and-sum (DSB) è una forma di filtraggio spaziale non adattivo. Esso calcola la somma pesata uniformemente dei segnali ritardati provenienti da tutti i microfoni dell'array. La stima dell'AoA si ottiene individuando la direzione in cui la somma risultante dei segnali è massima. Nel caso di un segnale monocromatico proveniente da un angolo θ, il segnale ricevuto da ciascun microfono m può essere espresso come:

ym(t)=cos⁡(2πft+2πmdcos⁡(θ)λ)+nm(t)y_m(t) = \cos\left(2\pi f t + \frac{2\pi m d \cos(\theta)}{\lambda}\right) + n_m(t)

dove nm(t)n_m(t) è il rumore ricevuto dal microfono m, dd è la distanza tra i microfoni e λ\lambda è la lunghezza d'onda del segnale. L'angolo θ può essere stimato eseguendo una trasformata di Fourier discreta (DFT) sugli angoli spaziali, che permette di ridurre il tempo di calcolo.

Beamforming Adattivo MVDR

Il beamforming MVDR, noto anche come beamforming Capon, è una tecnica adattiva che mira a ridurre al minimo l'interferenza e il rumore, pur mantenendo la risposta inalterata nella direzione della sorgente desiderata. La matrice di covarianza del segnale ricevuto R e il vettore di steering a(θ) sono utilizzati per calcolare i pesi ottimali per il beamforming.

L'algoritmo di beamforming MVDR cerca di minimizzare la potenza complessiva dell'uscita, mantenendo una risposta priva di distorsioni nella direzione di arrivo della sorgente. L'ottimizzazione avviene minimizzando la funzione obiettivo:

wMVDR=R−1a(θ)[a(θ)HR−1a(θ)]−1w_{MVDR} = R^{ -1} a(\theta) \left[ a(\theta)^H R^{ -1} a(\theta) \right]^{ -1}

In questo modo, l'array è in grado di ridurre efficacemente il rumore proveniente da altre direzioni e migliorare la stima dell'AoA.

La combinazione di questi metodi, con un array ben progettato e l'uso di tecniche avanzate come il beamforming MVDR, può portare a stime dell'AoA altamente accurate e robuste, anche in ambienti complessi e rumorosi.

Come le Simulazioni Acustiche Influenzano la Progettazione dell'Acustica Ambientale

La geometria acustica, similmente alla geometria ottica, fornisce un quadro teorico che descrive la propagazione del suono in ambienti complessi. Per applicazioni come l’acustica architettonica e lo studio del rumore ambientale, i metodi basati sulla geometria acustica sono ideali, in quanto consentono simulazioni acustiche a bassa complessità computazionale, rispetto a tecniche come il Metodo degli Elementi Finiti (FEM) o il Metodo degli Elementi di Superficie (BEM). Questi metodi, che si avvalgono del tracciamento dei raggi e del metodo della sorgente immagine, sono particolarmente utili quando gli ostacoli nell’ambiente, come muri o oggetti, sono ben definiti e l'interazione tra il suono e queste superfici può essere facilmente modellata.

Nel tracciamento dei raggi, la propagazione del suono è simulata seguendo le traiettorie dei raggi emessi dalla sorgente sonora, i quali riflettono sulle superfici in base alle leggi della riflessione. Ogni raggio può essere riflesso più volte, interagendo con geometrie complesse. Questo processo può diventare computazionalmente intensivo in ambienti ad alta riflessione, ma permette di ottenere risultati accurati anche in spazi con molteplici riflessioni.

Il metodo della sorgente immagine, d’altro canto, simula le riflessioni creando sorgenti virtuali per ogni superficie riflettente. Ogni "sorgente immagine" rappresenta una sorgente sonora virtuale posizionata come se il suono fosse stato riflesso da quella superficie. Quando le superfici riflettenti sono ben definite e relativamente poche, il metodo delle sorgenti immagine offre risultati simili a quelli del tracciamento dei raggi, ma con una maggiore efficienza computazionale. Questo approccio è spesso preferito per simulare ambienti con geometrie regolari, come le stanze.

In pratica, entrambe le tecniche, seppur simili nei principi, si adattano a contesti diversi. Mentre il tracciamento dei raggi è particolarmente utile in ambienti altamente riflettenti e complessi, il metodo delle sorgenti immagine è più efficiente per ambienti semplici come le stanze, dove le superfici riflettenti sono limitate e le geometrie regolari.

Il calcolo dell'intensità del suono in un punto di ricezione avviene sommandone i contributi da tutte le sorgenti virtuali, considerando i percorsi diretti e riflessi. Una considerazione importante riguarda l’assorbimento acustico: ad esempio, superfici metalliche, come quelle di un muro, hanno un coefficiente di assorbimento acustico molto basso (0,01), mentre materiali morbidi come tende o tappeti hanno un coefficiente molto più alto (0,8–0,9). Questo influisce notevolmente sulla propagazione del suono, in particolare in ambienti chiusi, dove l'assorbimento delle superfici riduce l'intensità del suono a ogni riflessione.

Un altro aspetto cruciale riguarda la relazione tra la distanza e l’intensità del suono: per una sorgente puntiforme, senza considerare l'assorbimento atmosferico, l’intensità sonora diminuisce con il quadrato della distanza, mentre il livello di pressione sonora (SPL) cala di circa 6 dB ogni volta che la distanza dalla sorgente raddoppia. Questa legge è fondamentale per comprendere come il suono si disperde nell’ambiente e come gli spazi debbano essere progettati per controllarne la propagazione.

Infine, la scelta tra il tracciamento dei raggi e il metodo delle sorgenti immagine dipende molto dalle caratteristiche dell'ambiente e dal tipo di simulazione richiesta. I simulatori acustici open-source, come Pyroomacoustics e RAVEN, implementano questi metodi per fornire una rappresentazione accurata dell'acustica in ambienti chiusi, utilizzabili per progettare spazi con un controllo preciso del suono.

Per il lettore che desidera un’applicazione pratica di questi concetti, è essenziale non solo conoscere i metodi teorici, ma anche considerare come l'ambiente reale influisca sulle simulazioni. Fattori come l'assorbimento acustico delle superfici, la geometria dell’ambiente, e le possibili interferenze di riflessioni multiple devono essere tenuti in conto. Inoltre, bisogna considerare la limitata efficienza computazionale di alcuni metodi in scenari complessi, dove la modellazione acustica a livello di software può diventare un bottleneck.

Come identificare la salute dell'orecchio e le emissioni otoacustiche: tecniche e diagnosi

Le emissioni otoacustiche (OAE) forniscono informazioni cruciali per la valutazione della funzione uditiva, e la loro registrazione è essenziale per diagnosticare condizioni dell'orecchio come la perdita uditiva o malattie del timpano. Nel contesto della valutazione delle OAE, un aspetto centrale riguarda la determinazione se il segnale registrato a 2f1 − f2 rappresenti una risposta reale o solo del rumore. Per farlo, è necessario calcolare il rapporto segnale/rumore (SNR), che si ottiene confrontando l'intensità del segnale con il livello di rumore stimato, attraverso una media delle risposte in frequenze adiacenti. Un risultato positivo (“pass”) viene dato quando il SNR supera una soglia predefinita.

Nel caso delle Transient-evoked Otoacoustic Emissions (TEOAE), un altro tipo di OAE che si stimola utilizzando un impulso acustico (click), la risposta dell'orecchio interno può essere rilevata nel canale uditivo dopo pochi millisecondi. Questo tipo di risposta a banda larga viene registrato attraverso una sequenza di click, con l'uso di un quarto clic a tre volte l'intensità, che serve a distinguere le componenti non lineari delle OAE da quelle lineari o da eco stimolo. In questo caso, è importante sommare le risposte dei vari clic per eliminare gli elementi lineari e ottenere una misura del segnale OAE non lineare. Come nelle misurazioni DPOAE, è fondamentale stimare sia il livello del rumore di fondo che la forza del segnale.

Un altro punto critico nella registrazione delle OAE riguarda l’analisi tramite trasformata rapida di Fourier (FFT), che consente di identificare se una frequenza armonica a 2f1 − f2 emerge al di sopra della soglia del rumore. Per migliorare la sensibilità della misurazione, vengono emessi più toni puri a diverse frequenze, e la finestra di FFT viene aumentata. Tuttavia, i dispositivi acustici di uso comune, se non ottimizzati, possono alterare questi segnali OAE a causa di riverberazioni ambientali o distorsioni, falsando i risultati e impedendo una diagnosi corretta della salute cocleare.

Nel campo della diagnostica della salute dell'orecchio, alcune tecniche come l'otoscopia pneumatica e la timpanometria sono state adattate per dispositivi di uso comune, che possono monitorare costantemente lo stato dell’orecchio di un individuo. Questi dispositivi, tra cui le cuffie con microfono e altoparlante, sono in grado di registrare le riflessioni acustiche causate da condizioni come perforazioni del timpano, accumulo di cerume o ostruzione del canale uditivo. Le caratteristiche di queste riflessioni possono variare a causa di condizioni come l’otite media, che provoca infiammazione e accumulo di liquidi dietro il timpano, o a causa di un timpano perforato, che può alterare la trasmissione delle onde sonore. Per analizzare tali condizioni, vengono utilizzati modelli fisici o tecniche di deep learning, in grado di rilevare anomalie nei profili acustici ottenuti da trasformata di Fourier (FFT).

In particolare, la misurazione di parametri come la simmetria del profilo (skewness), la distribuzione statistica (kurtosis), e la piattezza (flatness) del segnale sono utili per diagnosticare la condizione dell'orecchio. Inoltre, parametri come jitter e shimmer, che misurano le vibrazioni del timpano, e il crest factor, che definisce l’acuità del picco di correlazione, sono determinanti per rilevare alterazioni nel comportamento acustico legate a malattie o danni. L'integrazione di queste caratteristiche in un classificatore basato su deep learning consente di identificare facilmente lo stato dell'orecchio e le condizioni patologiche.

Oltre alla valutazione della salute dell'orecchio, le tecniche di sensorizzazione acustica trovano applicazione anche nel riconoscimento di gesti e interazioni. Le vibrazioni causate dai movimenti delle mani, per esempio, generano profili acustici unici che possono essere utilizzati per tracciare e riconoscere i gesti. Sebbene questi profili possano essere influenzati dal rumore di fondo, tecniche avanzate permettono di isolare il segnale pertinente, migliorando l'accuratezza del riconoscimento dei gesti, anche in ambienti rumorosi.

La possibilità di utilizzare dispositivi di consumo per monitorare continuamente la salute dell'orecchio e riconoscere malformazioni o anomalie prima che diventino gravi rappresenta un passo importante nel campo della medicina preventiva e dell'interazione uomo-computer. Tecniche di sensorizzazione acustica, che un tempo erano limitate a strumenti altamente specializzati, stanno ora diventando accessibili a un pubblico più ampio, con implicazioni significative per la diagnosi precoce di patologie dell'orecchio e il miglioramento delle interazioni con la tecnologia.

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