卡內(nèi)基梅隆年夜學(xué)的研討人員研發(fā)了一項新技巧：添加聲響和振動認識，從而發(fā)明真實的情境感知盤算。這個稱為Ubicoustics的體系，為智能裝備交互添加了額定的情況，使智能揚聲器曉得它是在廚房里，或是使智能傳感器曉得你在地道里而不是在馬路上。

　　卡內(nèi)基梅隆年夜學(xué)的人機交互研討所的研討員Chris Harrison說：“廚房里的智能揚聲器沒法弄清晰它能否在廚房里，更不消說曉得一小我在廚房里做了甚么。然則假如這些裝備可以或許懂得四周產(chǎn)生的工作，那末它們能夠會更有贊助性。”

　　這個體系的完成是應(yīng)用內(nèi)置揚聲器來創(chuàng)立“基于聲響的運動辨認。”那末它們是若何做到這一點呢？這點異常風(fēng)趣。

　　一名博士生Gierad Laput說：“我們的重要設(shè)法主意是應(yīng)用文娛業(yè)中經(jīng)常使用的專業(yè)音效庫。它們清楚，標簽清晰，朋分優(yōu)越，多樣化。另外，我們可以將它們轉(zhuǎn)換并投影到數(shù)百種分歧的變體中，創(chuàng)立年夜量數(shù)據(jù)，這異常合適培訓(xùn)深度進修模子。”

　　Laput表現(xiàn)，辨認聲響并將聲響置于準確的情況中是一項挑釁，在某種水平上，這是由于多種聲響的存在能夠會互相發(fā)生攪擾。在他們的測試中，Ubicoustics的精確率約為80％--這與人類精確性比擬具有競爭力，但還缺乏以支撐用戶運用法式。更好的麥克風(fēng)，更高的采樣率和分歧的模子架構(gòu)都可以經(jīng)由過程進一步的研討來進步精確性。

　　在另外一篇論文中，國際人機交互設(shè)計協(xié)會的一名博士生Yang Zhang和Laput，Harrison引見了他們的Vibrosight，它可使用激光振動丈量法來檢測房間特定地位的振動。相似于克格勃（蘇聯(lián)國度平安委員會）曾用于檢測窗戶等反光外面上的振動的基于光的裝備，這使他們可以監(jiān)聽到發(fā)生振動的對話內(nèi)容。

　　這個體系應(yīng)用低功率激光和反射器來感測物體是處于翻開照樣封閉的狀況，或許椅子或桌子能否被挪動過。傳感器可以同時監(jiān)控多個物體，而且，附著在物體上的標簽不應(yīng)用電力。假定有光線，那末單個激光就可以監(jiān)督房間四周或乃至分歧房間內(nèi)的多個物體。

　　這項研討仍處于晚期階段，但在將來，能夠你在做菜的時刻，機械人可以或許聽到，而且依據(jù)它們的技巧來供給贊助。