Los auriculares inalambricos son los más populares ahora mismo, aportan la comodidad de no tener que estar lidiando todo el rato con un cable. Pero tienen un aspecto negativo, hay veces que se hace un poco complicado cambiar de canción.
Los ingenieros chinos y estadounidenses se han juntado para crear un prototipo de auriculares inalámbricos que se pueden controlar usando gestos, tocando o deslizando, los dedos sobre la piel. Esta novedad se ha presentado en la conferencia CHI 2020.
El nombre de estos auriculares es EarBuddy. En la conferencia explicaron que para el reconocimiento de gestos usaron datos generados por un micrófono, por lo que esta característica se puede añadir a los auriculares actuales mediante actualizaciones de software.
Los investigadores cada vez desarrollan más tecnologías en las que el cuerpo humano se utiliza como una superficie sensorial, lo que acaba sinedo una extensión de la máquina.
El lider del proyecto fue Xin Yi de la Universidad de Tsinghua, quien junto con sus colegas, decidió crear un método para reconocer los gestos de la piel basados en un hardware que ya se usa en la práctica: micrófonos en auriculares inalámbricos, en su caso eligieron los Samsung Gear IconX. Querían sobre todo facilitar el control de la música, llamadas y notificaciones. Una vez tenían datos que les permitiría convertir los auriculares en inteligentes los conectaron vía Bluetooth a un ordenador y procesaron los datos necesarios.
Inicialmente, los autores crearon 27 gestos, que involucraban diferentes áreas de la piel en los oídos y tipos de interacciones con ella. Después, realizaron una pequeña investigación con un grupo de voluntarios, y se dieron cuenta que solo eran necesarios ocho gestos. Los desarrolladores escogieron los movimientos con criterios como «convenientes» y «socialmente aceptables» de acuerdo a opinión de los voluntarios, y también su capacidad de ser reconocidos por el espectrograma.
Los desarrolladores probaron la precisión del algoritmo en 18 usuarios. Los resultados mostraron que la precisión de la clasificación de los gestos fue del 95,3%. Sin embargo, los desarrolladores señalan que en un escenario real, en el que se le pide al usuario que demuestre los cinco gestos antes de comenzar a trabajar, la precisión aumentaría al 90.1%.
