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Des téléphones portables qui écoutent et apprennent
Les chercheurs utilisent de plus en plus les téléphones portables pour mieux comprendre le comportement des utilisateurs et leurs interactions sociales. Les données collectées à partir de la puce GPS ou de l'accéléromètre d'un téléphone, par exemple, peuvent révéler des tendances pertinentes pour modéliser la propagation des maladies, déterminer les besoins personnels en matière de soins de santé, améliorer la gestion du temps et même mettre à jour les réseaux sociaux. L'approche, connue sous le nom d'exploration de la réalité, a également été suggérée comme moyen d'améliorer la publicité ciblée ou de rendre les téléphones portables plus intelligents : un appareil qui sait que son propriétaire est en réunion pourrait désactiver automatiquement sa sonnerie, par exemple.
Aujourd'hui, un groupe du Dartmouth College, à Hanover, dans le New Hampshire, a créé un logiciel qui utilise le microphone d'un téléphone portable pour suivre et interpréter l'activité d'un utilisateur. Le logiciel, appelé SoundSense , capte les sons et essaie de les classer dans certaines catégories. Contrairement aux logiciels similaires développés précédemment, SoundSense peut reconnaître des sons complètement inconnus et s'exécute également entièrement sur l'appareil. SoundSense classe automatiquement les sons en voix, musique ou bruit ambiant. Si un son est répété assez souvent ou assez longtemps, SoundSense lui attribue un rang de son élevé et demande à l'utilisateur de confirmer qu'il est significatif et offre la possibilité d'étiqueter le son.
L'équipe de Dartmouth s'est concentrée sur la surveillance du son, car chaque téléphone dispose d'un microphone et les accéléromètres ne fournissent que des informations limitées. Lorsque nous pensons aux sons, nous ne pensons généralement pas qu'ils peuvent également représenter un emplacement qui a une signature unique, dit Andrew Campbell , professeur d'informatique à Dartmouth et chercheur principal sur le projet. Les chercheurs ont veillé à ce que le programme soit petit, de sorte qu'il n'utilise pas trop d'énergie. Pour répondre aux problèmes de confidentialité, ils ont conçu SoundSense afin que les informations ne soient pas supprimées de l'appareil pour être traitées. De plus, le programme lui-même ne stocke pas les clips audio bruts. Un utilisateur peut également dire au logiciel d'ignorer tous les sons jugés interdits.
Lors des tests, le logiciel SoundSense a pu déterminer correctement quand l'utilisateur se trouvait dans un café particulier, marchait dehors, se brossait les dents, faisait du vélo et conduisait en voiture. Il a également capté le bruit d'un guichet automatique et d'un ventilateur dans une pièce particulière. Les résultats des expériences seront présentés cette semaine au MobiSys 2009 conférence, à Cracovie, en Pologne.
Le système SoundSense est notre première étape dans la construction d'un système qui peut apprendre [le comportement de l'utilisateur] en déplacement, dit Tanzeem Choudhury , professeur adjoint à Dartmouth qui était également un chef de file du projet et un gagnant du TR35. Choudhury dit que permettre au logiciel d'apprendre à reconnaître de nouveaux sons sera essentiel pour les applications pratiques. Un système capable de reconnaître les sons dans la vie d'une personne peut être utilisé pour rechercher d'autres personnes ayant les mêmes préférences, dit-elle. L'utilisation de sons pour classer les événements peut donner aux utilisateurs un retour sur leurs activités quotidiennes pour des applications de santé ou de gestion du temps, ajoute-t-elle.
Les téléphones ont des oreilles : SoundSense écoute l'environnement d'un utilisateur via le microphone d'un téléphone et apprend à connecter certains sons aux activités.
Kurt perdrix , chercheur au Palo Alto Research Center, qui a également créé un logiciel pour téléphone portable qui suit le comportement , pense que le projet SoundSense exploite une ressource sous-utilisée. Je ne pense pas que le domaine ait vraiment réalisé à la fois à quel point la détection d'activité basée sur l'audio prend peu de puissance et à quel point elle peut être informative, dit Partridge. L'audio peut distinguer tellement d'autres activités [et] ajoute un aspect social à la détection contextuelle qui n'est pas possible autrement.
Dan Ellis , professeur agrégé à l'Université de Columbia, qui a fait des recherches sur l'utilisation d'enregistrements audio continus, affirme que ce type de journalisation de la vie pourrait un jour être utilisé aussi régulièrement que la boîte d'envoi d'une application de courrier électronique. Peut-être que vous ne regardez pas très souvent votre boîte d'envoi, mais étant donné les bons outils pour trouver rapidement ce que vous cherchez, il est très pratique de garder une trace de chaque e-mail que vous avez envoyé, dit-il. Un enregistrement audio quasi continu collecté par un appareil personnel pourrait également être souhaitable.