Jakie wyzwania i technologie stoją za precyzyjnym śledzeniem akustycznym obiektów w przestrzeni?

Technologia śledzenia akustycznego, zarówno urządzeniami, jak i bez urządzeń, zyskuje na znaczeniu, szczególnie w kontekście interakcji z urządzeniami mobilnymi, interakcji z otoczeniem czy monitorowania ruchu obiektów w zamkniętych przestrzeniach. Dzięki wykorzystaniu fali akustycznej i precyzyjnych pomiarów czasów przelotu oraz efektu Dopplera, systemy te osiągają niespotykaną dotąd dokładność w lokalizacji obiektów. Mimo to, wiele wyzwań związanych z zakłóceniami środowiskowymi czy interferencjami między systemami wymaga dalszego rozwoju technologii, aby uzyskać jeszcze wyższą niezawodność i skalowalność tych rozwiązań.

MilliSonic to jedno z przykładów technologii akustycznego śledzenia, która dzięki wykorzystaniu jednego nadajnika (beacona) osiąga submilimetrową dokładność w śledzeniu ruchu urządzenia w przestrzeni. Dzięki takiej precyzji, system może jednocześnie śledzić wiele urządzeń, co jest możliwe dzięki wykorzystaniu rozkładu czasowego (TDMA). Ta technologia okazuje się szczególnie przydatna w warunkach, gdzie mogą występować zakłócenia związane z interferencjami wielu sygnałów odbitych od różnych powierzchni.

FingerIO nie jest jedyną technologią tego typu. LLAP (Low Latency Acoustic Phase) to inny system, który pozwala na lokalizację i śledzenie palców w oparciu o detekcję fazy fal akustycznych odbitych od ciała. LLAP wykorzystuje aktywne transmisje tonów o różnych częstotliwościach i analizuje odbite fale, co pozwala na określenie pozycji palca z dokładnością do 3,5 mm przy śledzeniu ruchu ręki w 1D i 4,57 mm w 2D. Ta technologia, choć bardzo dokładna, również napotyka wyzwania związane z interferencjami od innych urządzeń działających w tym samym środowisku.

Aby rozwiązać problem zakłóceń, Strata to kolejny system, który wykorzystuje technikę detekcji koherentnej i sekwencje GSM modulowane za pomocą BPSK (Binary Phase Shift Keying), co pozwala na osiągnięcie średniej dokładności śledzenia na poziomie 3 mm, znacznie przewyższając dokładność technologii FingerIO i LLAP. Strata osiąga lepsze wyniki w porównaniu do wcześniejszych rozwiązań w warunkach dużych zakłóceń.

Jeśli chodzi o śledzenie większych obiektów, takich jak całe ciała, systemy wymagają mocniejszych głośników, które zwiększają zasięg detekcji. Istnieją rozwiązania, które wykorzystują radary akustyczne oraz zaawansowane techniki przetwarzania sygnałów, takie jak MIMO (Multiple-Input, Multiple-Output) oraz głębokie uczenie, aby poprawić jakość sygnału. Dzięki takim technologiom możliwe jest śledzenie ruchu rąk w dużych przestrzeniach, z dokładnością do 3,7 cm w zasięgu 4,5 m.

Porównanie różnych technologii śledzenia akustycznego (tabela 5.4) pokazuje różne podejścia do problemu, oferując różne kompromisy między szerokością pasma, opóźnieniem, zasięgiem operacyjnym oraz dokładnością śledzenia. Warto zauważyć, że wybór technologii zależy od specyficznych potrzeb aplikacji – na przykład w przypadku śledzenia gestów dłoni dokładność na poziomie kilku milimetrów jest niezbędna, podczas gdy w przypadku śledzenia większych obiektów, takich jak ręce czy ciała, kluczowy jest większy zasięg, choć z nieco większym błędem.

Pomimo znacznych postępów w technologii akustycznego śledzenia, istnieje wiele wyzwań, które należy jeszcze pokonać. Wysokie poziomy hałasu w środowisku oraz interferencje między różnymi systemami akustycznymi pozostają głównymi problemami. Zakłócenia związane z transmisjami od innych urządzeń oraz współdziałanie wielu systemów w jednym obszarze mogą prowadzić do błędów w śledzeniu, kolizji transmisji czy zmian w identyfikatorach urządzeń. W związku z tym, przyszłe badania powinny koncentrować się na opracowaniu zaawansowanych metod redukcji hałasu, adaptacyjnego przetwarzania sygnałów oraz efektywnych strategii współdzielenia medium i pasma, aby zwiększyć niezawodność oraz skalowalność systemów śledzenia akustycznego.

Jak uzyskać zindywidualizowane HRTF?

W celu przyspieszenia pomiarów stosuje się metodę wielokrotnego eksponencjalnego ścisku (MESM), w której sygnały wzbudzenia są nakładane w czasie. Ta technika jest jednak trudna do precyzyjnego wykonania, ponieważ wymaga odpowiedniego zsynchronizowania, aby uniknąć nakładania się odpowiedzi impulsowych. Istnieje także alternatywna metoda odwrócona, w której dwa małe głośniki umieszczane są w uszach badanego, a mikrofony rozmieszczane na łuku, co pozwala skrócić czas pomiaru. Niemniej jednak, zastosowanie głośników dousznych wiąże się z ograniczeniami – nie mogą one generować głośnych dźwięków z powodu ryzyka uszkodzenia słuchu, co prowadzi do niskiego stosunku sygnału do szumu w uzyskanych pomiarach.

Aby zminimalizować czasochłonność tradycyjnych pomiarów, niektórzy badacze zaczęli badać techniki przetwarzania rzadko zdobytych danych w celu generowania bardziej kompletnych estymacji HRTF. Przykładem jest badanie, w którym użytkownicy rejestrują swoje HRTF w ograniczonej liczbie punktów w płaszczyźnie poziomej, używając smartfona. Estymacje HRTF są następnie uzyskiwane przez modelowanie dyfrakcji dźwięku wokół głowy, integrując zasady propagacji dźwięku z danymi z jednostki pomiaru inercji (IMU) w telefonie, które pomagają określić jego lokalizację przestrzenną. Interpolacja liniowa jest stosowana do uzyskania estymacji HRTF w miejscach, w których pomiary nie zostały przeprowadzone. Jednak ta metoda okazuje się mało skuteczna, gdy punkty pomiarowe są rozmieszczone w dużych odległościach, a uzyskanie dokładnych wyników za pomocą takich pomiarów może być problematyczne w przypadku obszarów za sobą.

Jednym z przełomowych podejść jest algorytm zaproponowany przez Zandi i współpracowników, który umożliwia indywidualizację HRTF przy użyciu urządzeń mobilnych. Dzięki wykorzystaniu warunkowego autoenkodera wariacyjnego (CVAE) trenowanego na danych z publicznych baz, możliwe staje się uzyskanie spersonalizowanych HRTF z ograniczonej liczby pomiarów, nawet na poziomie około 60 punktów. Badania wykazały, że zaledwie pięć minut pomiaru na smartfonie jest wystarczające do uzyskania precyzyjnych estymacji, które następnie potwierdzają testy percepcyjne.

Symulacja numeryczna, dzięki dokładnemu odwzorowaniu anatomicznych cech głowy i uszu, może zapewnić wyższą dokładność niż tradycyjne modele matematyczne, oparte na uproszczonych założeniach geometrycznych. Przykładem może być użycie technologii MRI w celu uzyskania precyzyjnych danych 3D o kształcie głowy, co pozwala na bardziej realistyczną symulację propagacji dźwięku. Niemniej jednak, proces skanowania może napotkać trudności związane z zakłóceniami, takimi jak przeszkody podczas skanowania, które prowadzą do niekompletnych danych. W takich przypadkach konieczne może być ręczne poprawianie błędów, co wydłuża czas przygotowania danych i sprawia, że proces staje się mniej praktyczny w kontekście wielkoskalowych analiz.

Jakie wyzwania i możliwości niesie ze sobą akustyczne wykrywanie w różnych dziedzinach życia?

Wykrywanie akustyczne, szczególnie w kontekście biometrów, ma wiele zastosowań, które wykraczają poza tradycyjne metody identyfikacji oparte na odciskach palców, rozpoznawaniu twarzy czy tęczówki oka. Akustyczne identyfikowanie tożsamości staje się coraz bardziej popularne, szczególnie w erze urządzeń noszonych, takich jak słuchawki i zestawy słuchawkowe. Proces ten opiera się na unikalnych cechach akustycznych, które są związane z osobniczymi cechami anatomicznymi, jak np. kształt kanału słuchowego, który wpływa na charakterystyki echa i odpowiedzi na bodźce dźwiękowe. Takie biometrie są wykorzystywane nie tylko w celach autentykacji, ale także w wykrywaniu życia, czyli potwierdzaniu, że próbka akustyczna pochodzi od żywego człowieka, a nie od imitacji.

Jednak dokładne oszacowanie czasów akustycznych, zwłaszcza w kontekście wykrywania bicia serca, jest problematyczne, z uwagi na wiele zmiennych. Na przykład, podczas pomiarów biometrów w ruchu ciała, fale dźwiękowe mogą zostać zniekształcone przez inne ruchy, takie jak oddech, który jest często dominującym czynnikiem w czasie próby detekcji. Dodatkowo, silne ruchy ciała mogą wprowadzać zakłócenia, co znacznie utrudnia precyzyjne oszacowanie parametrów czasowych.

Akustyczne wykrywanie znajduje również zastosowanie w interakcjach człowiek-komputer (HCI). Przykładem mogą być interakcje gestami, które w ostatnich latach stały się bardziej intuicyjne i naturalne dzięki wykorzystaniu dźwięków. Akustyczne wykrywanie gestów opiera się na rozpoznawaniu gestów ciała, szczególnie rąk, w celu interpretacji intencji użytkownika. Systemy te bazują na analizie informacji akustycznych, które odbijają się od ciała człowieka, oraz na wykorzystywaniu trajektorii dźwiękowych do rozpoznawania konkretnych gestów. Może to być przydatne zarówno w codziennym użytkowaniu urządzeń mobilnych, jak i w bardziej zaawansowanych technologiach, jak rzeczywistość rozszerzona (AR) czy animacje komputerowe.

Jest to technologia, która wciąż się rozwija, a jej potencjał jest ogromny. Oprócz oczywistych zastosowań w zakresie zdrowia i bezpieczeństwa, akustyka może stać się jednym z kluczowych elementów w budowaniu bardziej zaawansowanych systemów interakcji człowiek-komputer, oferując jeszcze bardziej naturalne i intuicyjne sposoby komunikacji z technologią. W obliczu postępującej miniaturyzacji urządzeń i rozwoju sztucznej inteligencji, akustyczne wykrywanie staje się niezwykle obiecującym narzędziem, które ma szansę zrewolucjonizować nasze codzienne interakcje z technologią.

Jakie czynniki wpływają na propagację fal akustycznych w powietrzu?

Zjawiska akustyczne w atmosferze podlegają stopniowemu osłabieniu z powodu rozprzestrzeniania się fali w przestrzeni, absorpcji atmosferycznej oraz innych procesów rozpraszających, co prowadzi do zmniejszenia energii fali i jej amplitudy. W kanałach akustycznych powietrznych sygnał propaguje się bez fizycznie zauważalnego medium, co często porównuje się do fal elektromagnetycznych, takich jak fale radiowe. Fale akustyczne przechodzą przez różnorodne zjawiska, w tym straty sygnału, które występują w miarę oddalania się od źródła. Dopplerowski efekt zmiany częstotliwości, wynikający z względnego ruchu między źródłem a odbiornikiem, wpływa na postrzeganą częstotliwość dźwięku. Dodatkowo fale akustyczne w powietrzu mogą ulegać odbiciom, refrakcji w różnych gęstościach powietrza, dyfrakcji przy obiektach oraz rozpraszaniu przy interakcji ze skomplikowanymi strukturami. Połączenie tych zjawisk ma znaczący wpływ na zasięg propagacji fal akustycznych oraz jakość sygnału.

Straty sygnału

Straty sygnału stanowią podstawowy koncept w komunikacji bezprzewodowej, określający spadek gęstości mocy sygnału w miarę propagacji przez przestrzeń. Zjawisko to występuje również w przypadku fal akustycznych w powietrzu, gdzie energia jest rozpraszana w miarę oddalania się od źródła. W warunkach idealnego pola swobodnego, intensywność akustyczna podlega prawu odwrotności kwadratu odległości, co oznacza, że zmniejsza się proporcjonalnie do kwadratu odległości od źródła. Wzór ten wygląda następująco:

gdzie $p_0$ to intensywność akustyczna w odległości odniesienia $r_0$, a $p_d$ to intensywność mierzona w odległości $r$. Równanie to opisuje rozprzestrzenianie się energii akustycznej w idealnych warunkach swobodnego pola, zakładając izotropowe promieniowanie oraz brak odbić. W rzeczywistych warunkach, szczególnie w zamkniętych przestrzeniach, sygnały akustyczne często przechodzą przez propagację wielościeżkową, gdzie odbicia od powierzchni mogą prowadzić do interferencji konstruktywnej lub destruktywnej. W takim przypadku model idealnego pola swobodnego często okazuje się niewystarczający, a empirycznie zaobserwowane poziomy sygnałów wykazują znaczne odchylenia od przewidywań tego modelu.

Efekt Dopplera

$\Delta f = \frac{v_d}{c} f$

Efekt temperatury

Wpływ warunków termodynamicznych na prędkość propagacji fal akustycznych, znany jako efekt temperatury, jest istotnym zjawiskiem w akustyce. Prędkość dźwięku w powietrzu jest głównie zależna od temperatury oraz zawartości wilgoci, co można opisać równaniem:

$c = \sqrt{403 T_p \left( 1 + \frac{e}{\rho} \right)}$

Odbicie, dyfrakcja i rozpraszanie

Interakcje fal akustycznych z granicami mediów są regulowane podstawowymi zasadami fizyki fal, w tym odbiciem, dyfrakcją i rozpraszaniem. Odbicie zachodzi, gdy fala akustyczna napotyka granicę między dwoma mediami, co powoduje, że część fali wraca do medium początkowego. W przypadku fal akustycznych w powietrzu odbicia te najczęściej zachodzą od twardych powierzchni, takich jak ściany czy sufity. Zjawisko odbicia jest powszechnie obserwowane w dużych, niezamieszkałych salach koncertowych, gdzie fale akustyczne odbijają się od dalekich ścian, a następnie wracają do słuchacza po krótkim czasie, tworząc echo. Intensywność i kierunkowość odbitych sygnałów akustycznych zależy od współczynnika impedancji akustycznej pomiędzy mediami i zazwyczaj podlega prawom odbicia, podobnym do tych w optyce. W praktycznych zastosowaniach, aby kontrolować kierunkowość fali akustycznej i skoncentrować energię, stosuje się takie techniki jak formowanie wiązki z wykorzystaniem układów akustycznych czy metasurface’y akustyczne, które mogą znacząco poprawić jakość sygnału i stosunek sygnału do szumu (SNR) w wybranym kierunku.