可聽戴設備有望成為科技領域的新熱點。此類可穿戴設備包括增強現實眼鏡、智能耳機和智能助聽器，它們或許能夠徹底改變人機交互的方式。這些設備的市場正在迅速擴張，根據Market Research Future公司預測，到2032年，這一市場的規模將達到1196億美元[1]。
然而，用戶界面是當前一代可聽戴設備面臨的重大挑戰。許多此類設備都需要通過很小的按鈕或觸摸傳感器來操作，這對于手部活動能力受限或患有視力障礙的用戶而言是非常不便的。這些可用性和功能性方面的限制，促使專家們開始研究是否能將動作控制作為解決方案。
當前可聽戴設備的用戶界面技術
傳統可聽戴設備的用戶界面方案，在實際使用場景中往往難以滿足需求。舉例來說：當您正在跑步時，想要調整音樂播放或者接聽電話。這是一個很常見的場景。目前許多設備的解決方案，需要你摸索著找到手機，或者嘗試精準地點擊耳機上一個很小的按鈕——這遠遠算不上好的解決方案。
為此，有些廠商引入了力傳感器來改善普通按鈕難以操作的問題。這些傳感器可以檢測作用于表面上的壓力，因而能夠區分輕觸與按壓，理論上可以支持更豐富的操作指令。然而，力傳感器方案需要用戶學習并記住各種功能對應的觸控模式，這種認知負擔會削弱可聽戴設備追求的無縫使用體驗。
此外，按鈕與力傳感器在潮濕或低溫環境下都可能遇到問題，因為用戶此時很可能戴著手套或者觸覺敏感度較低。這些場景凸顯了開發更通用、更穩健的用戶界面解決方案的迫切需求。
動作識別在可聽戴設備中的應用
動作控制為與可聽戴設備交互提供了更自然、更直觀的方式，例如只需在耳邊輕輕滑動即可暫停音樂。這些交互方式利用了人體的自然動作，使可聽戴技術更加易于使用。部分設備，如蘋果的AirPods Pro，已經實現了基本的動作控制功能：將手指從AirPod底部滑動至頂部，音樂音量增大；雙擊耳機柄，下一首歌曲開始播放。
然而，這項技術的潛力遠不止于音量調節和播放/暫停功能。先進的動作識別技術可以實現更廣泛的控制功能，并將頭部和手部動作都納入到可識別的范圍內。頭部動作可提供直觀的控制方式，如點頭接聽電話或搖頭拒接電話，而手部動作可以提供更廣泛的可能性。手部動作更加豐富多樣，可以實現更復雜、更細微的輸入，使用戶能夠瀏覽播放列表、調節音量、激活語音助手，甚至控制智能家居設備。頭部和手部動作識別的結合大大擴展了可用的輸入選項，從而能夠對設備功能進行更復雜、更差異化的控制。
目前，開發人員已在使用人工智能（AI）和機器學習（ML）來使動作控制更加高效。為了訓練ML算法，開發人員使用通過加速度計或陀螺儀收集的數據來識別頭部動作和方向。
例如，Fraunhofer IMS開發了一套系統，能夠將3D微機電系統（MEMS）傳感器與神經網絡配對[2]。這樣，傳感器就可以學習各種各樣的輸入，例如在空中畫出的數字。學習完成后，經過訓練的神經網絡就可以在幾毫秒內識別出所學習的動作。
動作控制在可聽戴設備中的潛在應用非常廣泛。在醫療保健領域，動作控制的助聽器可讓用戶以更安全的方式調整設置。對于運動和健身愛好者而言，動作控制可以在運動鍛煉期間實現免提操作。在專業環境中，采用動作控制的耳機可幫助用戶與數字助理和通信系統流暢交互。
傳感器技術助力動作識別
可聽戴設備中的動作控制依賴于多種傳感器技術，包括加速度傳感器、陀螺儀傳感器、光學傳感器、電容式傳感器和MEMS傳感器，它們能夠捕捉并解讀用戶動作，實現流暢、直觀的交互體驗。
加速度和角度傳感器
推動動作控制發展的技術多種多樣，其中加速度計和陀螺儀尤為關鍵。通過檢測線性加速度和角速度，它們能夠捕捉各種頭部和手部運動，供可聽戴設備解讀并執行相應指令[3]。
近年來，這些傳感器的精度顯著提升，現代MEMS加速度計甚至能檢測到很輕微的頭部傾斜。這樣的高靈敏度使動作識別系統能夠支持豐富的動作詞匯，用戶只需通過非常小的物理動作，就能執行多種指令。
光學傳感器
基于激光或LED技術的光學傳感器可用于檢測手部動作或設備附近的其他動作。這些傳感器通過透鏡測量物體反射的光線，并根據入射角確定物體的距離和位置。借此，可聽戴設備就能夠檢測附近發生的動作，并將其轉換為對應指令。
光學傳感器在小型化方面的新進展使得這項技術能夠集成到可聽戴設備的緊湊形態中。這些傳感器可以生成耳部周圍區域的低分辨率“圖像”，使設備能夠識別頭部附近執行的復雜動作。
電容式傳感器
電容式傳感器在可聽戴設備中的優勢，在于其能夠穿透非導電材料，即使設備被頭發或較薄衣物覆蓋，仍能實現動作識別。這一特性提升了動作控制在實際使用場景中的靈活性。
此外，電容式傳感器具有出色的靈敏度，可檢測微小的距離變化，是識別細微動作的理想選擇。這種高靈敏度、低功耗的特性，尤其適合可聽戴設備中始終處于活動狀態的動作檢測。與光學傳感器不同，電容式傳感器不受環境光線條件影響，不論在明亮的戶外還是昏暗的室內，都能保持一致的性能。
MEMS傳感器
MEMS是可聽戴設備中的另一個關鍵元器件。這些微型傳感器結合了機械和電氣元件，對可聽戴設備的動作識別至關重要。它們可用于多種應用，包括頭部追蹤、多點觸控檢測和主動降噪。
通過MEMS技術實現的微型化對于可聽戴設備尤為重要，因為這些設備中的空間極其寶貴。這些傳感器可以集成到設備中，同時不會顯著增加其尺寸或重量，因而能夠維持用戶對現代可聽戴設備所期望的舒適性和美觀性。
用于動作識別的信號處理和ML
如果沒有AI，現代場景下的數據處理會是一件難以想象的事情。比如，在嘈雜的工業環境中，兩名員工試圖通過耳機相互交談。傳感器可以從這個場景中收集大量數據，但只有一小部分是有用的，因而必須靠AI算法識別出哪些數據需要過濾（如各種機器發出的環境噪聲）、哪些數據是需要使用的（如對話和語音指令）。
動作控制面臨的一大關鍵挑戰，在于區分有意為之的動作和無意的動作。通過分析用戶行為模式，算法能夠學會區分刻意的動作指令與行走或跑步時自然產生的頭部動作。
此外，在設備中集成具有情境感知的AI，可以顯著提升用戶體驗。例如，系統可以學習到某些動作更可能在特定環境或活動中使用，從而對用戶輸入做出更細微、更符合情境的響應。
電源管理與小型化
節能運行是在可聽戴設備中實現動作控制的關鍵。為滿足這一需求，先進的電源管理技術需要做到：
這些策略有助于延長電池續航時間，同時不犧牲動作控制提供的先進功能。
對此，一種頗具前景的方法是事件驅動感知，就是讓大部分動作識別系統處于低功耗狀態，直至檢測到可能代表指令的動作。與持續感知和處理相比，這種方法可以顯著降低功耗。
要盡可能經濟高效地運行可聽戴設備并延長續航時間，還需要采用合適的電池技術。可聽戴設備通常采用鋰離子（Li-ion）或鋰聚合物（Li-Po）電池[4]，它們具有能量密度高、壽命長、自放電率低的特點，非常適合可聽戴設備。隨著可聽戴設備越來越小巧輕便，電池的小型化也成為了必須考慮的因素。
固態電池技術的新進展為可聽戴設備的未來發展帶來了希望。與傳統鋰離子電池相比，固態電池具有更高的能量密度和安全性，有望實現更長續航時間和更小體積。此外，還可以研究通過能量收集技術，將頭部運動的機械能轉化為電能，從而為動作控制的可聽戴設備提供額外電源，進一步延長工作時間。
結語
越來越多的可聽戴設備，正借助先進的傳感器技術、AI驅動的識別能力和高效的電源管理，實現動作控制功能。這種趨勢正在改變此類設備的市場格局。這些新型用戶界面增強了可聽戴設備在消費電子、醫療保健、專業環境等各類應用中的可用性、功能性和設計感。
展望未來，動作控制無疑將繼續在優化可聽戴設備性能、提高用戶滿意度方面發揮關鍵作用。傳感器技術、ML算法和電源管理解決方案的持續進步，為新一代直觀易用、響應迅速、功能強大的可聽戴設備鋪平了道路，這些設備終將完全融入到我們的日常生活中。 |
