MagSound:磁场辅助无线耳塞追踪

手部手势识别环境感知与上下文计算普适计算(Ubiquitous Computing)软件工程师与开发者AI/ML 研究员与工程师HCI 研究员

无线耳塞是普适的声学传感平台,可用于运动跟踪和手写输入等多种应用。然而,无线耳塞存在与连接智能设备之间的时钟偏移,会随时间快速累积误差。此外,与智能手机和语音助手相比,无线耳塞传输的声学信号由于频率响应较差而弱得多。本文提出MagSound,利用内置磁体来改善商用现成(COTS)耳塞的追踪和声学传感性能。MagSound利用磁场强度预测无线耳塞的位置,不受时钟偏移影响,可用于重新校准声学追踪。此外,两种模态的融合减轻了累积时钟偏移和多径效应。此外,为提高抗噪声鲁棒性,MagSound采用了精心设计的正交频分复用(OFDM)测距信号。我们在COTS上实现了MagSound原型,并进行了追踪和手写输入实验。结果表明,MagSound在2D追踪中保持毫米级误差,并将手写识别准确率提高了49.81%。我们相信MagSound可以为基于无线耳塞传感的实际应用做出贡献。

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来源
UbiComp
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年份
2023
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4 位作者
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研究子方向
手部手势识别、环境感知与上下文计算、普适计算(Ubiquitous Computing)
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职业/产业
软件工程师与开发者、AI/ML 研究员与工程师、HCI 研究员
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