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華為筆記本或首發(fā)超聲波操控,無接觸手勢的“神仙操作”

E4Life ? 來源:電子發(fā)燒友原創(chuàng) ? 作者:Leland ? 2021-12-21 09:39 ? 次閱讀
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華為筆記本或首發(fā)超聲波操控,無接觸手勢的“神仙操作”

華為即將在12月23日的冬季旗艦新品發(fā)布會中發(fā)布新一代的MateBook筆記本電腦,在預(yù)熱信息中,華為透露該筆記本將支持隔空操控的“神仙操作”。網(wǎng)絡(luò)消息爆料華為筆記本將支持超聲波操控,不需鼠標(biāo)和觸控,而是靠用戶在電腦前做出的非接觸式的手勢來完成交互。

隔空操作宣傳圖 / 華為

超聲波手勢的實現(xiàn)方式

根據(jù)網(wǎng)上透露的專利說明書表明,這種超聲波操控的實現(xiàn)并不需要超聲波傳感器或攝像頭,而是利用筆記本上已有的傳感器,喇叭和麥克風(fēng)。喇叭發(fā)射自相關(guān)的超聲波信號,該信號接觸到手勢后會發(fā)射反射信號,由電腦上的麥克風(fēng)來采集反射信號。

超聲波手勢識別 / 來源于網(wǎng)絡(luò)

收到反射信號后,提取出該信號的速度與距離特征,通過兩個模型的推理分別得出手勢分類和手勢跟蹤的結(jié)果,融合處理后最終得出該手勢表達的交互指令。傳統(tǒng)的非接觸手勢控制經(jīng)常使用攝像頭等傳感器來實現(xiàn),但超聲波的方案與其相比功耗和成本都要更低,而且不會受到環(huán)境光的限制。

從這套流程圖看來,該方案還有一個開關(guān)控制模塊,只有啟動之后才會開始識別過程,這也就減少了喇叭和麥克風(fēng)時時工作所造成的額外功耗。

超聲波手勢操控的應(yīng)用

早在過去,其實不少廠商都提出了超聲波手勢識別的方案,當(dāng)時的設(shè)想是用于Kinect、PS Move和Wii Motion之類的體感控制器,或是在智能手機設(shè)備上實現(xiàn)。但如今手機觸屏交互方案已經(jīng)足夠完善,反倒是超聲波的手勢方案顯得有些多此一舉,更不用說還要用到額外的喇叭和揚聲器。而在如今的筆記本電腦應(yīng)用中,觸屏仍是較為小眾的市場,但協(xié)同處理的需求又不斷涌現(xiàn),超聲波手勢控制一下找到了突破的契機。

華為在筆記本電腦上做了不少創(chuàng)新,不可否認(rèn)的是,華為筆記本與華為手機等智能設(shè)備做的協(xié)同功能讓友商望塵莫及。超聲波手勢操控的加入,或許會為這種協(xié)同生態(tài)帶來新的交互方式,比如利用手勢完成互傳或投屏等操作。

巧合的是,AI軟件公司Elliptic Labs也在近日宣布,將于英特爾達成合作,將Elliptic Labs的AI虛擬智能傳感器平臺搭載到基于英特爾的PC及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中。Elliptic Labs的AI虛擬智能傳感器平臺也是一套純軟件的方案,在無需ToF和雷達等高成本傳感器的條件下,實現(xiàn)人體存在檢測和無接觸手勢功能。據(jù)Elliptic Labs聲稱,其無接觸手勢功能具備180度的視野角度,用戶在設(shè)備上方、下方、前方和側(cè)面做出的手勢動作都可以被識別到。

純軟件無硬件要求?

盡管這種超聲波的方案不需要額外的傳感器,只需要喇叭和麥克風(fēng),但對這兩者還是有一定的要求。比如喇叭要能夠發(fā)射20kHz以上的超聲波信號,麥克風(fēng)的頻率響應(yīng)范圍覆蓋后,才能夠采集到超聲波反射信號等等。

普通的喇叭往往只能發(fā)射聽力范圍內(nèi)的聲波,要想發(fā)射超聲波的話,就必須要用到換能器。比如村田的MA40S4S,這個開放型的超聲波傳感器支持發(fā)射中心頻率為40kHz的超聲波,覆蓋角度為80度。

SPH0641LU4H-1 數(shù)字麥克風(fēng)/ 樓氏

樓氏在2015年就推出過一款支持超聲波的SiSonic數(shù)字麥克風(fēng),SPH0641LU4H-1。這款MEMS麥克風(fēng)可以支持到最高80kHz的超聲波頻率,功耗卻比其它數(shù)字麥克風(fēng)要小上3倍。除了超聲波模式外,該麥克風(fēng)還支持休眠、低功耗和標(biāo)準(zhǔn)模式,所以也可以用于非超聲波應(yīng)用的日常音頻應(yīng)用。

當(dāng)然了,這套超聲波手勢控制的方案想要應(yīng)用至筆記本上自然是為了追求普及,所以對喇叭和麥克風(fēng)的要求都不會特別高。其次,多數(shù)成年人對15kHz以上的頻率就沒有感知了,這種超聲波手勢控制所用到的超聲波頻率必定不會太高。

小結(jié)

超聲波手勢識別的“文藝復(fù)興”恰好是對如今強大AI算法的佐證,喇叭和麥克風(fēng)這些常見傳感器在AI模型幫助下可以被分類識別,原本“雞肋”的數(shù)據(jù)有了別的功用。這讓人不禁遐想,還有哪些傳感器在AI的幫助下能夠重獲新生?
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