Conception d’apprentissage automatique et de traitement du signal pour les applications acoustiques de pointe

L’Edge Computing est une architecture dans laquelle les données et les traitements sont placés au plus près des utilisateurs finaux. Dans le cloud computing, en revanche, les calculs se produisent dans des unités de stockage et de traitement de données centralisées dans lesquelles les algorithmes profitent du luxe de calculs complexes. L’informatique de périphérie décentralise ces calculs pour des raisons de confidentialité, de latence ou d’efficacité énergétique. Pour son doctorat. thèse, Emad Ibrahim a utilisé des méthodes et des pratiques issues du traitement numérique du signal et de l’apprentissage automatique pour générer de nouvelles solutions hébergées sur des plateformes de pointe.

Les applications hébergées sur une plate-forme périphérique nécessitent des stratégies sensibles aux ressources pour s’adapter à un certain algorithme dans le budget de stockage et de traitement limité des périphériques périphériques. Dans son doctorat. recherche, Emad Ibrahim a utilisé des méthodes, des pratiques et des processus de traitement du signal numérique (DSP) et d’apprentissage automatique (ML), dans le but de générer de nouvelles solutions au niveau du système où les techniques DSP améliorent la capacité des modèles ML à converger vers un solution optimisée.

Gestes ultrasoniques

Tout dispositif périphérique nécessite également un moyen de contrôle. L’acoustique des composants de capteurs disponibles dans le commerce (COTS) peut être utilisée comme moyen de contrôle sans contact via des gestes et/ou la parole ultrasoniques dans l’air. Le cerveau central d’un tel contrôle est une combinaison systématique de techniques DSP et ML.

Les gestes ultrasonores dans l’air sont des gestes de la main qui sont détectés en transmettant d’abord un signal ultrasonore à partir d’un appareil, puis en extrayant des informations utiles des échos reçus. Cela peut être très utile dans les appareils qui manquent d’espace pour héberger des boutons physiques.

La combinaison de la reconnaissance vocale à faible coût avec la reconnaissance gestuelle par ultrasons ouvre la porte à des applications innovantes dans l’électronique grand public. Les définitions ultrasonores utilisent le décalage Doppler dû au mouvement de la main (objet) comme élément de base, où ses variations dans le temps et l’espace créent des modèles détectables uniques. Certains appareils périphériques ont de l’espace pour accueillir un seul capteur, tandis que d’autres ont plus d’espace pour héberger plusieurs capteurs. Chacun de ces scénarios peut avoir un flux de calcul différent qui nécessite des recherches supplémentaires pour des performances optimales où Ibrahim et ses collègues explorent et recommandent différentes applications.

L’une de ces applications présentées dans les travaux d’Ibrahim est un détecteur de proximité virtuel (VPD) qui peut être utilisé pour détecter de manière robuste la proximité dans les smartphones en utilisant uniquement la bande à ultrasons dans le haut-parleur intégré. Une autre application consiste à détecter les gestes de la main à l’aide d’un réseau de capteurs à petit facteur de forme suffisamment petit pour être intégré dans des appareils électroniques grand public tels que des haut-parleurs intelligents.