KAIST科学家开发可“听声辨物”的Knocker智能机应用

（图自：KAIST，via New Atlas）

首先，Knocker 会借助手机已有的麦克风、陀螺仪和加速度计，对样本物体展开“训练”，以了解手机与每个物品“硬接触”时发生的特定声音和振动。

之后，手机可在碰到其它物体时，与曾经学习过的参照物进行比对，以寻找匹配的选项。目前 Knocker 已经过少量训练，能够识别 23 种常见的物品，如笔记本电脑、自行车、书本、水杯等。

Vibroacoustic-based Object Recognition with Smartphones（via）

值得一提的是，即便在嘈杂的环境中（比如马路边或繁忙的咖啡馆中），Knocker 的识别准确率依然能够达到 82%，安静环境下更是可以达到 89% 。

至于 Knocker 的实际应用场景，我们不妨开一下脑洞：比如当手机碰到一个空瓶子时，就能够订购新的瓶装水；当手机碰到自行车时，就可以知晓停车位置；以及在撞击床头板时关掉台灯。

Knocker 项目负责人李成举（Sung-Ju Lee 音译）教授表示：“这项新技术不需要任何专门的传感器或硬盘，手机上自带的已经足够，而是利用了当下新颖的机器学习功能，让每个智能机用户都能够立即收益于这套软件解决方案”。

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