卡内基梅隆年夜学的研讨人员研发了一项新技巧：添加声响和振动认识，从而发明真实的情境感知盘算。这个称为Ubicoustics的体系，为智能装备交互添加了额定的情况，使智能扬声器晓得它是在厨房里，或是使智能传感器晓得你在地道里而不是在马路上。
卡内基梅隆年夜学的人机交互研讨所的研讨员Chris Harrison说：“厨房里的智能扬声器没法弄清晰它能否在厨房里，更不消说晓得一小我在厨房里做了甚么。然则假如这些装备可以或许懂得四周产生的工作，那末它们能够会更有赞助性。”
这个体系的完成是应用内置扬声器来创立“基于声响的运动辨认。”那末它们是若何做到这一点呢？这点异常风趣。
一名博士生Gierad Laput说：“我们的重要设法主意是应用文娱业中经常使用的专业音效库。它们清楚，标签清晰，朋分优越，多样化。另外，我们可以将它们转换并投影到数百种分歧的变体中，创立年夜量数据，这异常合适培训深度进修模子。”
Laput表现，辨认声响并将声响置于准确的情况中是一项挑衅，在某种水平上，这是由于多种声响的存在能够会互相发生搅扰。在他们的测试中，Ubicoustics的精确率约为80％--这与人类精确性比拟具有竞争力，但还缺乏以支撑用户运用法式。更好的麦克风，更高的采样率和分歧的模子架构都可以经由过程进一步的研讨来进步精确性。
在另外一篇论文中，国际人机交互设计协会的一名博士生Yang Zhang和Laput，Harrison引见了他们的Vibrosight，它可使用激光振动丈量法来检测房间特定地位的振动。相似于克格勃（苏联国度平安委员会）曾用于检测窗户等反光外面上的振动的基于光的装备，这使他们可以监听到发生振动的对话内容。
这个体系应用低功率激光和反射器来感测物体是处于翻开照样封闭的状况，或许椅子或桌子能否被挪动过。传感器可以同时监控多个物体，而且，附着在物体上的标签不应用电力。假定有光线，那末单个激光就可以监督房间四周或乃至分歧房间内的多个物体。
这项研讨仍处于晚期阶段，但在将来，能够你在做菜的时刻，机械人可以或许听到，而且依据它们的技巧来供给赞助。
