Robust Active Acoustic Sensing Method and Its Application to Garment Interface

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一般的な衣服上で行われる、ピンチやスワイプなどのタッチジェスチャを音響センシング技術を用いて認識するシステムの開発を目的とし、研究を推進した。具体的には、衣服上に圧電素子型のスピーカとマイクを配置する。デバイスは磁石を用いて衣服を挟み込む機構を採用することで、着脱を可能としている。スピーカ側からは超音波帯域で周波数が遷移するスイープ信号を再生し、マイク側にて伝播したスイープ信号を録音する。この時、デバイス周辺でタッチジェスチャが行われると、可聴域にて衣擦れ音が発生し、衣服の変形によって伝播するスイープ信号の周波数特性が変化する。これらの可聴域・超音波帯域の信号を録音し、解析・機械学習モデルを作成することで認識を行う。我々は、信号帯域の利用パターンを改善することで認識率とノイズへの頑健性の両方を高めることが可能な特徴量生成方法を明らかにした。実験では、複数の衣服とジェスチャ箇所にて12名の参加者からジェスチャデータを収集した。調査の結果、5種類のジェスチャに認識対象を絞ることで95％程度の認識率でジェスチャを認識できることを確認した。これらの成果によって、一般的な衣服を用いたジェスチャ入力手法の実現可能性が明らかになった。これまでの衣服をスマート化する手法では導電繊維の利用が主流であったが、本研究にて着脱可能なデバイスを一般の衣服上で利用するアプローチを提案し、スマート衣服分野の拡大に貢献した。