Améliorer le suivi des mains dans les instruments musicaux XR

Le suivi des mains est super important pour interagir naturellement dans des environnements de Réalité Virtuelle (VR), surtout quand il s'agit d'instruments de musique qui existent dans ces espaces. Mais y'a un souci avec le suivi des mains : une partie de la main peut bloquer une autre. Ça peut entraîner des erreurs dans le suivi des mouvements, ce qui gâche l'expérience.

Pour régler ce problème, on introduit un système qui utilise deux méthodes de suivi des mains : une basée sur la vision et l'autre sur l'Activité musculaire. Cette combinaison devrait aider à mieux suivre les mouvements des doigts. On a testé notre système avec différentes poses de mains pour couvrir divers gestes, surtout ceux qui posent des soucis de blocage. En comparant notre système avec un système de suivi basé uniquement sur la vision, on montre qu'il peut significativement améliorer la précision du suivi des mouvements des doigts qui sont souvent affectés par le blocage.

#Qu'est-ce que la réalité étendue ?

La réalité étendue (XR) est un terme qui englobe la réalité virtuelle (VR), la réalité augmentée (AR) et la réalité mixte (MR). Ces technologies ont pris de l'ampleur, ce qui a conduit à l'essor des instruments de musique XR (XRMIs) comme un nouveau domaine d'étude. Les XRMIs permettent aux musiciens d'interagir avec la musique d'une manière que les instruments traditionnels ne permettent pas.

Les appareils XR, comme les casques, mélangent les mondes réel et virtuel. Ils peuvent afficher des images 3D sans avoir besoin d'écrans séparés. Cela ouvre des opportunités pour les musiciens de créer et jouer de la musique de façon unique. Beaucoup de XRMIs sont conçus pour permettre aux utilisateurs d'interagir par leurs mouvements corporels, rendant la création musicale plus naturelle et immersive.

#Pourquoi le suivi des mains est important

Les instruments qui existent en XR dépendent beaucoup du suivi des mains pour permettre aux musiciens de s'exprimer librement. Beaucoup de ces dispositifs utilisent des infos visuelles et des techniques informatiques avancées pour reconnaître les mouvements de la main. Des appareils comme l'Oculus Quest 2 utilisent des caméras pour obtenir ces infos. Bien que ces systèmes puissent être précis, ils ne sont pas parfaits, et le blocage par soi-même peut poser des problèmes.

Quand des parties de la main cachent d'autres parties, ça peut entraîner des erreurs de suivi. Ça peut créer des bugs ou des délais dans la façon dont la musique réagit aux actions du musicien. Ces erreurs peuvent ruiner l'expérience pour les utilisateurs. Pour corriger ça, on a regardé à utiliser les données de l'électromyographie de surface (SEMG), qui mesure les signaux électriques que les muscles produisent quand ils bougent. En combinant ces infos avec les données basées sur la vision, on vise à rendre le suivi plus fiable.

#Collecte des données

Pour notre recherche, on a utilisé deux appareils : un brassard sEMG et un casque XR. Le brassard sEMG mesure l'activité musculaire sur l'avant-bras, tandis que le casque XR suit les positions des mains. En utilisant les deux appareils ensemble, on peut recueillir des infos détaillées sur les mouvements des doigts et l'activité musculaire sans avoir besoin d'équipement supplémentaire.

On a collecté des données d'une main en réalisant divers mouvements de doigts. Les gestes sur lesquels on s'est concentrés incluaient l'ouverture et la fermeture des doigts individuellement et ensemble à différentes vitesses. La configuration nous a permis de rassembler une quantité significative de données synchronisées, ce qui est crucial pour entraîner notre modèle.

#Extraction des caractéristiques des données

Après avoir collecté les données, on a dû les traiter pour extraire des caractéristiques utiles. On a regardé différents aspects des signaux sEMG, tant en temps qu'en fréquence. Ça incluait des mesures comme la valeur moyenne et la fréquence à laquelle les signaux apparaissent. En rassemblant ces caractéristiques et en les analysant, on vise à créer une représentation plus détaillée des mouvements des mains.

#Construction du modèle

Ensuite, on a construit un modèle pour prédire les mouvements des articulations des doigts basé sur les données collectées. Notre modèle combine deux éléments importants : un qui suit les informations basées sur le temps (en utilisant quelque chose qu'on appelle les réseaux LSTM) et un autre qui se concentre sur des détails plus profonds fournis par les caractéristiques qu'on a extraites. Ce design nous aide à capturer à la fois les tendances générales de nos données et les détails spécifiques des signaux musculaires.

On a entraîné notre modèle en utilisant une grande quantité de données des sessions qu'on a réalisées. L'objectif était de rendre le modèle assez précis pour estimer les angles de huit articulations des doigts, qui sont souvent affectées par le problème de blocage.

#Comment fonctionne le suivi multimodal ?

Notre approche prend à la fois les données basées sur la vision et celles du sEMG et les combine. Le suivi basé sur la vision nous donne une idée générale de la position de la main, tandis que le modèle sEMG fournit des infos détaillées sur les mouvements des articulations des doigts. Cette combinaison nous permet de créer une représentation complète des actions de la main, ce qui est essentiel pour améliorer la précision et la réactivité.

Notre système fonctionne en temps réel, ce qui signifie que les données peuvent être traitées rapidement, permettant aux utilisateurs de voir leurs mouvements de mains reflétés dans l'espace VR sans délais.

#Tester notre système

Pour tester l’efficacité de notre système, on a mis en place une série de tâches impliquant différents mouvements de doigts. On a comparé les données de notre système multimodal avec celles d'un système standard basé uniquement sur la vision. On a aussi utilisé un appareil de suivi précis comme référence pour évaluer l'exactitude de nos découvertes.

Les conditions expérimentales étaient conçues pour simuler des situations où la main pouvait être bloquée. On a enregistré la performance de chaque système dans ces conditions, en se concentrant spécifiquement sur la précision des angles des articulations des doigts.

#Résultats des tests

Nos résultats ont montré que le système multimodal performait mieux que le système basé uniquement sur la vision, surtout lorsque la main était partiellement bloquée. En moyenne, l'approche multimodale a amélioré la précision du suivi de 5 à 15 degrés pour les différents mouvements des doigts.

Lors des tests où la main était complètement visible, le suivi basé sur la vision a mieux performé, ce qui était attendu puisqu'il avait une visibilité claire de la main. Cependant, le système multimodal s'est révélé être une meilleure option dans des situations où des parties de la main étaient cachées.

#Limitations et recherches futures

Malgré ces résultats positifs, il y a encore quelques limitations. Les signaux musculaires peuvent varier d'une personne à l'autre, influencés par différents facteurs comme la fatigue ou l'emplacement des électrodes. Donc, le système pourrait nécessiter quelques ajustements pour différents utilisateurs pour fonctionner efficacement.

Les recherches futures devront explorer des scénarios plus complexes qui impliquent encore plus de problèmes de blocage. En plus, il serait intéressant de tester ce système avec d'autres types de dispositifs et capteurs XR, ce qui pourrait nous aider à mieux comprendre son efficacité globale.

On est aussi curieux de voir comment ce nouveau système pourrait impacter l'expérience utilisateur dans des applications concrètes. En menant des études qui examinent à quel point les utilisateurs peuvent accomplir des tâches nécessitant des mouvements fins des mains, on pourra obtenir des perspectives sur comment notre système peut améliorer les interactions dans des environnements musicaux virtuels.

#Conclusion

Combiner les données sEMG avec le suivi basé sur la vision est une approche prometteuse pour traiter les problèmes causés par le blocage dans le suivi des mains pour les instruments de musique XR. Notre système montre qu'il peut grandement améliorer les expériences utilisateur en fournissant un suivi des mains plus précis et fiable.

À mesure que la technologie VR avance, intégrer différentes méthodes de suivi sera probablement important pour créer des interactions plus fluides et engageantes. Cette combinaison de techniques pourrait mener à de nouvelles possibilités passionnantes pour les musiciens et artistes cherchant à explorer des espaces de performance virtuels.