卡內(nèi)基梅隆年夜學的研討人員研發(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？這點異常風趣。

　　一名博士生Gierad Laput說：“我們的重要設法主意是應用文娛業(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，更高的采樣率和分歧的模子架構都可以經(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。