#智慧家庭 #低功耗廣域網路LPWAN #通訊協定 #SigFox
#應用程式介面API #開放源碼 #Open.MEMS/Open.RF/Open.AUDIO
#藍牙Bluetooth 5 #麥克風語音辨識 #聲學超載點AOP #波束成形Beamforming #微機電MEMS #運動感測器Motion Sensor #混合實境MR
#ToF光學測距感測 #存在偵側Presence Detection #環境光源感測器ALS
【聲、光交會而成的智慧感測】
樓梯響了很久的「智慧家庭」(Smart Home),為何這兩年突然見到勃發之象?低功耗廣域網路 (LPWAN) 的普及與應用程式介面 (API) 的充沛,應是主要催熟劑。然而一個先決條件是:感測介面是否夠聰明且友善?太過繁瑣的操作,反會造成普羅大眾的麻煩,影響使用意願。於是,語音輸入與利用光學原理賦予家用設備感知能力,成為不少製造商屬意的人機介面。感測、連網與低功耗,將是建構智慧家庭的三大要素。
陀螺儀、加速度計、磁力計等運動感測器 (Motion Sensor),是居家防跌/防撞及姿態辨別的馬前卒,新興 SigFox 協定有擔當對外低功耗通訊要角的潛力,而 Bluetooth 聲控是最直覺的觸發方式。運動感測器除了早先介紹過能加載混合實境 (MR) 技術,透過事先匯入建築管線圖資、結合熱像儀進行漏水檢測,陀螺儀、磁力計可維持移動式家電的方向性之外,加速度計更是慎防人、物發生意外的必要防護配備。
關於「發號施令」的感測介面,麥克風語音辨識的誤判率相對較低,適合隨興、愜意的居家生活氛圍。不過,這必須建立在豐富的「聲音資料庫」以及感測器出色的訊號雜訊比 (SNR) 的基礎上——麥克風收音裝置常以「聲學超載點」(AOP) 來衡量敏感度,意指在不失真條件下所能接收到的最大訊號,該數值越高越好,而機構設計與類比/數位的封裝選擇、開發套件以及開放源碼和第三方嵌入式系統的相容性是焦點所在。
更深層的「存在偵側」(Presence Detection) 也是一門學問——只要一「現身」,就能自動捕捉、執行後續動作;基於飛行時間 (Time-of-Flight, ToF) 技術的測距感測器,只要將光速與 1/2 來回反射的時間相乘,就能得到具體距離數值,在工業控制、物流倉管與消費電子距離警示應用甚廣,深獲多家掃地機器人以及專門清潔玻璃用的「玻妞」製造商青睞,可設定確切數值實現「沿邊」行進模式,讓機器乖乖按既定軌跡運作、避免碰撞及墜落。
延伸閱讀:
《ST:語音輸入呼之即來,飛行光速精準測距》
http://compotechasia.com/a/____/2017/0219/34688.html
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【Alexa 為何相應不理?】
亞馬遜 (Amazon) Alexa 的風行,顯示「語音」已成物聯網 (IoT) 重要人機介面 (HMI);然而有沒發現,在展場與某些 Alexa 對話時,會有相應不理的窘況發生?這可能是因為收音不確實或麥克風不匹配所導致。用語音發號施令的先決條件是:語音裝置須有良好的類比接收前端 (AFE) 以及處理能力,才能提高辨識率,而「雞尾酒會效應」(Cocktail Party Effect) 一直是聲控專業埋首研究的重點,希望仿效人類聽力具有選擇性的原理,突破語音辨識盲點。
具備「同步聲學回聲消除」(AEC) 硬體加速器的音訊處理,能「摒除雜唸」、採樣乾淨聲源——即使相距 4、5 公尺之遙,也能去除週遭電視、冰箱及冷氣機等家電噪音、或閒雜人畜的嘈雜聲,將主聲源確實收錄進去。儘管背景一片喧囂,還是能聽到想聽的內容,和語音助理對答如流。此類音訊處理器可應用在各式 IoT 裝置,例如:結合視訊建置門禁系統,使用者亦可透過語音裝置聲控家電、照明,或與手機結合進行遠距對話,為一心多用、分身乏術的使用者「解放雙手」。
為辨識聲源方向,通常須採用多個麥克風陣列實現;不過,配備壓縮器/限幅器/擴展器 (CLE) 之麥克風拾音演算法,以及波束成形 (Beamforming)、全雙工雙向音訊、定態/非定態雜訊抑制技術,只需單一麥克風就能搞定「指向性」問題,且可提升語音控制/辨識的有效距離,為 IoT 產品營造更多附加價值,例如,偵測、辨識玻璃碎裂或火警等特殊音頻,變身居家保全;一旦有異狀,可傳送警訊到終端使用者的手機。配合演算法,可做客製化回饋。
延伸閱讀:
《Microsemi:提高辨識率與有效距離,音訊觸發用途廣》
http://compotechasia.com/a/____/2017/0717/36039.html
(點擊內文標題即可閱讀全文)
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