63 research outputs found

    Towards Respiration Rate Monitoring Using an In-Ear Headphone Inertial Measurement Unit

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    State-of-the-art respiration tracking devices require specialized equipment, making them impractical for every day at-home respiration sensing. In this paper, we present the first system for sensing respiratory rates using in-ear headphone inertial measurement units (IMU). The approach is based on technology already available in commodity devices: the eSense headphones. Our processing pipeline combines several existing approaches to clean noisy data and calculate respiratory rates on 20-second windows. In a study with twelve participants, we compare accelerometer and gyroscope based sensing and employ pressure-based measurement with nasal cannulas as ground truth. Our results indicate a mean absolute error of 2.62 CPM (acc) and 2.55 CPM (gyro). This overall accuracy is comparable to previous approaches using accelerometer-based sensing, but we observe a higher relative error for the gyroscope. In contrast to related work using other sensor positions, we can not report significant differences between the two modalities or the three postures standing, sitting, and lying on the back (supine). However, in general, performance varies drastically between participants

    Earables: Wearable Computing on the Ears

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    Kopfhörer haben sich bei Verbrauchern durchgesetzt, da sie private Audiokanäle anbieten, zum Beispiel zum Hören von Musik, zum Anschauen der neuesten Filme während dem Pendeln oder zum freihändigen Telefonieren. Dank diesem eindeutigen primären Einsatzzweck haben sich Kopfhörer im Vergleich zu anderen Wearables, wie zum Beispiel Smartglasses, bereits stärker durchgesetzt. In den letzten Jahren hat sich eine neue Klasse von Wearables herausgebildet, die als "Earables" bezeichnet werden. Diese Geräte sind so konzipiert, dass sie in oder um die Ohren getragen werden können. Sie enthalten verschiedene Sensoren, um die Funktionalität von Kopfhörern zu erweitern. Die räumliche Nähe von Earables zu wichtigen anatomischen Strukturen des menschlichen Körpers bietet eine ausgezeichnete Plattform für die Erfassung einer Vielzahl von Eigenschaften, Prozessen und Aktivitäten. Auch wenn im Bereich der Earables-Forschung bereits einige Fortschritte erzielt wurden, wird deren Potenzial aktuell nicht vollständig abgeschöpft. Ziel dieser Dissertation ist es daher, neue Einblicke in die Möglichkeiten von Earables zu geben, indem fortschrittliche Sensorikansätze erforscht werden, welche die Erkennung von bisher unzugänglichen Phänomenen ermöglichen. Durch die Einführung von neuartiger Hardware und Algorithmik zielt diese Dissertation darauf ab, die Grenzen des Erreichbaren im Bereich Earables zu verschieben und diese letztlich als vielseitige Sensorplattform zur Erweiterung menschlicher Fähigkeiten zu etablieren. Um eine fundierte Grundlage für die Dissertation zu schaffen, synthetisiert die vorliegende Arbeit den Stand der Technik im Bereich der ohr-basierten Sensorik und stellt eine einzigartig umfassende Taxonomie auf der Basis von 271 relevanten Publikationen vor. Durch die Verbindung von Low-Level-Sensor-Prinzipien mit Higher-Level-Phänomenen werden in der Dissertation anschließ-end Arbeiten aus verschiedenen Bereichen zusammengefasst, darunter (i) physiologische Überwachung und Gesundheit, (ii) Bewegung und Aktivität, (iii) Interaktion und (iv) Authentifizierung und Identifizierung. Diese Dissertation baut auf der bestehenden Forschung im Bereich der physiologischen Überwachung und Gesundheit mit Hilfe von Earables auf und stellt fortschrittliche Algorithmen, statistische Auswertungen und empirische Studien vor, um die Machbarkeit der Messung der Atemfrequenz und der Erkennung von Episoden erhöhter Hustenfrequenz durch den Einsatz von In-Ear-Beschleunigungsmessern und Gyroskopen zu demonstrieren. Diese neuartigen Sensorfunktionen unterstreichen das Potenzial von Earables, einen gesünderen Lebensstil zu fördern und eine proaktive Gesundheitsversorgung zu ermöglichen. Darüber hinaus wird in dieser Dissertation ein innovativer Eye-Tracking-Ansatz namens "earEOG" vorgestellt, welcher Aktivitätserkennung erleichtern soll. Durch die systematische Auswertung von Elektrodenpotentialen, die um die Ohren herum mittels eines modifizierten Kopfhörers gemessen werden, eröffnet diese Dissertation einen neuen Weg zur Messung der Blickrichtung. Dabei ist das Verfahren weniger aufdringlich und komfortabler als bisherige Ansätze. Darüber hinaus wird ein Regressionsmodell eingeführt, um absolute Änderungen des Blickwinkels auf der Grundlage von earEOG vorherzusagen. Diese Entwicklung eröffnet neue Möglichkeiten für Forschung, welche sich nahtlos in das tägliche Leben integrieren lässt und tiefere Einblicke in das menschliche Verhalten ermöglicht. Weiterhin zeigt diese Arbeit, wie sich die einzigarte Bauform von Earables mit Sensorik kombinieren lässt, um neuartige Phänomene zu erkennen. Um die Interaktionsmöglichkeiten von Earables zu verbessern, wird in dieser Dissertation eine diskrete Eingabetechnik namens "EarRumble" vorgestellt, die auf der freiwilligen Kontrolle des Tensor Tympani Muskels im Mittelohr beruht. Die Dissertation bietet Einblicke in die Verbreitung, die Benutzerfreundlichkeit und den Komfort von EarRumble, zusammen mit praktischen Anwendungen in zwei realen Szenarien. Der EarRumble-Ansatz erweitert das Ohr von einem rein rezeptiven Organ zu einem Organ, das nicht nur Signale empfangen, sondern auch Ausgangssignale erzeugen kann. Im Wesentlichen wird das Ohr als zusätzliches interaktives Medium eingesetzt, welches eine freihändige und augenfreie Kommunikation zwischen Mensch und Maschine ermöglicht. EarRumble stellt eine Interaktionstechnik vor, die von den Nutzern als "magisch und fast telepathisch" beschrieben wird, und zeigt ein erhebliches ungenutztes Potenzial im Bereich der Earables auf. Aufbauend auf den vorhergehenden Ergebnissen der verschiedenen Anwendungsbereiche und Forschungserkenntnisse mündet die Dissertation in einer offenen Hard- und Software-Plattform für Earables namens "OpenEarable". OpenEarable umfasst eine Reihe fortschrittlicher Sensorfunktionen, die für verschiedene ohrbasierte Forschungsanwendungen geeignet sind, und ist gleichzeitig einfach herzustellen. Hierdurch werden die Einstiegshürden in die ohrbasierte Sensorforschung gesenkt und OpenEarable trägt somit dazu bei, das gesamte Potenzial von Earables auszuschöpfen. Darüber hinaus trägt die Dissertation grundlegenden Designrichtlinien und Referenzarchitekturen für Earables bei. Durch diese Forschung schließt die Dissertation die Lücke zwischen der Grundlagenforschung zu ohrbasierten Sensoren und deren praktischem Einsatz in realen Szenarien. Zusammenfassend liefert die Dissertation neue Nutzungsszenarien, Algorithmen, Hardware-Prototypen, statistische Auswertungen, empirische Studien und Designrichtlinien, um das Feld des Earable Computing voranzutreiben. Darüber hinaus erweitert diese Dissertation den traditionellen Anwendungsbereich von Kopfhörern, indem sie die auf Audio fokussierten Geräte zu einer Plattform erweitert, welche eine Vielzahl fortschrittlicher Sensorfähigkeiten bietet, um Eigenschaften, Prozesse und Aktivitäten zu erfassen. Diese Neuausrichtung ermöglicht es Earables sich als bedeutende Wearable Kategorie zu etablieren, und die Vision von Earables als eine vielseitige Sensorenplattform zur Erweiterung der menschlichen Fähigkeiten wird somit zunehmend realer

    Sensing with Earables: A Systematic Literature Review and Taxonomy of Phenomena

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    Earables have emerged as a unique platform for ubiquitous computing by augmenting ear-worn devices with state-of-the-art sensing. This new platform has spurred a wealth of new research exploring what can be detected on a wearable, small form factor. As a sensing platform, the ears are less susceptible to motion artifacts and are located in close proximity to a number of important anatomical structures including the brain, blood vessels, and facial muscles which reveal a wealth of information. They can be easily reached by the hands and the ear canal itself is affected by mouth, face, and head movements. We have conducted a systematic literature review of 271 earable publications from the ACM and IEEE libraries. These were synthesized into an open-ended taxonomy of 47 different phenomena that can be sensed in, on, or around the ear. Through analysis, we identify 13 fundamental phenomena from which all other phenomena can be derived, and discuss the different sensors and sensing principles used to detect them. We comprehensively review the phenomena in four main areas of (i) physiological monitoring and health, (ii) movement and activity, (iii) interaction, and (iv) authentication and identification. This breadth highlights the potential that earables have to offer as a ubiquitous, general-purpose platform

    Sensing with Earables: A Systematic Literature Review and Taxonomy of Phenomena

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    Earables have emerged as a unique platform for ubiquitous computing by augmenting ear-worn devices with state-of-the-art sensing. This new platform has spurred a wealth of new research exploring what can be detected on a wearable, small form factor. As a sensing platform, the ears are less susceptible to motion artifacts and are located in close proximity to a number of important anatomical structures including the brain, blood vessels, and facial muscles which reveal a wealth of information. They can be easily reached by the hands and the ear canal itself is affected by mouth, face, and head movements. We have conducted a systematic literature review of 271 earable publications from the ACM and IEEE libraries. These were synthesized into an open-ended taxonomy of 47 different phenomena that can be sensed in, on, or around the ear. Through analysis, we identify 13 fundamental phenomena from which all other phenomena can be derived, and discuss the different sensors and sensing principles used to detect them. We comprehensively review the phenomena in four main areas of (i) physiological monitoring and health, (ii) movement and activity, (iii) interaction, and (iv) authentication and identification. This breadth highlights the potential that earables have to offer as a ubiquitous, general-purpose platform

    Design Space and Usability of Earable Prototyping

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    Earable computing gains growing attention within research and becomes ubiquitous in society. However, there is an emerging need for prototyping devices as critical drivers of innovation. In our work, we reviewed the features of existing earable platforms. Based on 24 publications, we characterized the design space of earable prototyping. We used the open eSense platform (6-axis IMU, auditory I/O) to evaluate the problem-based learning usability of non-experts. We collected data from 79 undergraduate students who developed 39 projects. Our questionnaire-based results suggest that the platform creates interest in the subject matter and supports self-directed learning. The projects align with the research space, indicating ease of use, but lack contributions for more challenging topics. Additionally, many projects included games not present in current research. The average SUS score of the platform was 67.0. The majority of problems are technical issues (e.g., connecting, playing music)

    A Wearable System for Real-Time Continuous Monitoring of Physical Activity

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    Over the last decades, wearable systems have gained interest for monitoring of physiological variables, promoting health, and improving exercise adherence in different populations ranging from elite athletes to patients. In this paper, we present a wearable system for the continuous real-time monitoring of respiratory frequency (fR), heart rate (HR), and movement cadence during physical activity. The system has been experimentally tested in the laboratory (by simulating the breathing pattern with a mechanical ventilator) and by collecting data from one healthy volunteer. Results show the feasibility of the proposed device for real-time continuous monitoring of fR, HR, and movement cadence both in resting condition and during activity. Finally, different synchronization techniques have been investigated to enable simultaneous data collection from different wearable modules.Ministerio de Economía y Competitivida

    Wireless earbuds for low-cost hearing screening

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    We present the first wireless earbud hardware that can perform hearing screening by detecting otoacoustic emissions. The conventional wisdom has been that detecting otoacoustic emissions, which are the faint sounds generated by the cochlea, requires sensitive and expensive acoustic hardware. Thus, medical devices for hearing screening cost thousands of dollars and are inaccessible in low and middle income countries. We show that by designing wireless earbuds using low-cost acoustic hardware and combining them with wireless sensing algorithms, we can reliably identify otoacoustic emissions and perform hearing screening. Our algorithms combine frequency modulated chirps with wideband pulses emitted from a low-cost speaker to reliably separate otoacoustic emissions from in-ear reflections and echoes. We conducted a clinical study with 50 ears across two healthcare sites. Our study shows that the low-cost earbuds detect hearing loss with 100% sensitivity and 89.7% specificity, which is comparable to the performance of a $8000 medical device. By developing low-cost and open-source wearable technology, our work may help address global health inequities in hearing screening by democratizing these medical devices

    SpiroMask: Measuring Lung Function Using Consumer-Grade Masks

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    According to the World Health Organisation (WHO), 235 million people suffer from respiratory illnesses and four million people die annually due to air pollution. Regular lung health monitoring can lead to prognoses about deteriorating lung health conditions. This paper presents our system SpiroMask that retrofits a microphone in consumer-grade masks (N95 and cloth masks) for continuous lung health monitoring. We evaluate our approach on 48 participants (including 14 with lung health issues) and find that we can estimate parameters such as lung volume and respiration rate within the approved error range by the American Thoracic Society (ATS). Further, we show that our approach is robust to sensor placement inside the mask.Comment: Accepted in the ACM Transactions on Computing for Healthcare (HEALTH
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