SonicOperator之Abstract

近年来，随着互联网行业的飞速发展和移动智能终端的升级 换代，智能手机的交互方式愈发受到人们的关注，触控操作极大地方便了人们对智能手机的使用，但也有着种种局限性。如必须用手指触摸屏幕才能完成操作，而有些时候，如手上有水，戴着手套时，是不能用手指触摸屏幕的；频繁的触摸会在屏幕上留下指纹，影响屏幕的观赏体验。本文中，我们提出了一种新颖的手势识别方式，该系统利用手机自带的扬声器发出21kHz的超声波，当用户在手机旁做出手势时，根据声波的多普勒效应，频率会发生相应的变化，据此，将手势映射为不同的频率变化，同时利用手机的麦克风接收声波，对声波数据进行FFt变换、去噪、归一化处理，通过神经网络识别手势得到手势结果。同时用户可以自定义手势和对应手机操作的关系，存储在配置文件中，当手机识别出手势后，在配置文件中，找到对应的操作，通过模拟触屏事件完成相应的操作。加之，我们利用了云计算强大的计算和存储能力，在云端完成对神经网络的训练，存储用户的配置文件。本系统依托于Android，充分利用手机自带的硬件，只需安装APP，即可使用，简化了系统的部署。