MIT Media Lab 发布 Corsetto：可捕捉与引导呼吸的 AI 模块化机器人服装

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MIT Media Lab 发布 Corsetto，一套面向上半身触觉的全栈系统，用 OmniFiber 技术制作可捕捉并刺激呼吸肌群运动的机器人服装，最初用于声乐教学中师生之间的技能学习与迁移。

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作者 / 来源：Tangible Media · 原文时间未提供

原作者信息要点

MIT Media Lab 发布名为 Corsetto 的上半身触觉全栈系统设计与平台，服装形态类似束身衣，定位为呼吸调节平台，用于在声乐教师与学生之间传递技能学习与迁移。

该机器人上半身服装采用 OmniFiber 技术制造，可捕捉并刺激参与呼吸的肌肉群运动。初期测试场景为声乐教学。作者提出类似方法还可用于跑者练习前后的呼吸支持与恢复、通过上半身深压反馈支持情绪调节，以及类似 MIT BioSuit 的机械反压（MCP）服装。

作者给出歌唱呼吸生理学基础示意：正常呼吸时横膈膜与腹部肌肉的运动、肋间肌对肋骨的作用、吸气时肋骨向上向外运动，以及呼吸主要肌肉（不含辅助呼吸肌）。

基于与专业歌手的发声练习观察，作者设计了可置于身体不同歌唱相关部位的气动激活模块。选择气动方案的理由包括力学机制明确、与人体固有顺应性好，以及高频响应、高力重比和大工作密度等执行器特性。

Corsetto 服装的设计与制造流程包括：为贴合身体进行机械调整；使用定制纤维铺放工艺，以机器刺绣方式制作腹部、下背部、脊柱、左肋和右肋部位的执行模块。所得双层织物结构内嵌纤维执行器，可提供振动触觉反馈（最高 50Hz）、横向拉伸、压缩以及双轴推拉运动等多种软机械刺激。

为支持连续数小时驱动测试，每件服装使用 0.75L 压缩空气罐，连接 3 个 FlowIO 模块驱动服装动作。

系统架构包含三个主要部分：软机器人服装、基于 FlowIO 并带辅助压力调节器的流体控制平台，以及软件栈。FlowIO 平台是用于软机器人和可编程材料控制、驱动与传感的微型气动开发平台。机器人服装采用模块化构造，由基于 OmniFiber 的流体织物肌肉片组成；连接 3 个 FlowIO 设备后，通过中央控制器软件编排模块，可实现多种触觉表达。

作者探索了人工智能用于声乐手势识别，目标是支持作曲过程，并在现场表演中实时将声乐手势自动转换为触觉手势。数据集包含 3,045 个声音样本，来自歌手录制的 Feldman 乐谱，得到 125 个不同声乐手势（时长 2 至 13 秒）；此处声乐手势定义为用于构建作品的作曲乐句。

这些声乐手势被转换为 128x32 像素的频谱图图像，用于训练自动分类器识别声乐手势。作者采用监督式深度机器学习方法，在这些图像上训练卷积神经网络（CNN）。CNN 常用于图像识别，但需针对声乐手势频谱图识别场景专门设计。该声乐手势识别初步测试了机器学习如何促进 CNN 对听到的声乐手势预测与歌手实际演唱之间的动态切换。

作者给出示例：图 (a) 为 4 个代表不同音频手势的样本频谱图；图 (b) 为训练模型对音频手势 3-1-23 的输出示例，显示识别出的手势及对应待驱动表达，并按概率排序。音频手势 3-1-23 被模型以 50% 概率正确识别，将驱动 wind lift 主题的折射表达。

案例研究为沉浸式现场歌剧表演：作者基于 Feldman 原版 Three Voices 乐谱，为触觉四重奏举办了两场现场演出。两场演出均使用 Corsetto 的 Composer 工具进行触觉谱曲与服装编排。每场演出持续 30 分钟，演出前有 15 分钟用于穿脱束身衣。演出后，作者通过微观现象学访谈记录观众体验。

作者给出观众佩戴 Corsetto 的照片说明：第一场演出后，(a) 静止状态侧视图；(b) 肋骨与腹部模块驱动时的侧视图；(c) 肋骨与腹部模块驱动时正视图，模块以约 18% 幅度压缩听众躯干。

本站整理与观察

本站整理：上述内容来自 MIT Media Lab 关于 Corsetto 的项目材料，属于作者自述的项目设计与初步测试结果，并非经同行评审的独立验证结论。

本站观察：材料将 Corsetto 描述为“全栈系统设计与平台”，其核心能力被限定在上半身触觉与呼吸相关肌肉群，而非全身运动或医疗级呼吸治疗。

本站观察：作者列举的跑者呼吸支持、情绪调节和机械反压服装等用途，均以“类似方法可用于”表述，属于潜在应用方向，材料未提供这些场景下的实验数据或验证结果。

本站观察：声乐手势识别部分的数据集规模为 3,045 个声音样本、125 个手势，示例中模型对音频手势 3-1-23 的识别概率为 50%，材料未给出整体分类准确率或与其他模型的对比。

本站观察：两场现场演出各 30 分钟、穿脱 15 分钟，观众体验通过微观现象学访谈记录；材料未说明观众样本量、访谈分析方法和可重复性。

本站观察：服装驱动依赖 0.75L 压缩空气罐与 3 个 FlowIO 模块，材料未说明单次充气可支持的连续驱动时长、气源更换频率或长时间佩戴的舒适性与安全性数据。

本站观察：材料中“约 18%”的躯干压缩幅度来自作者对单张照片的说明，未说明测量方法、样本数量或个体差异。

本整理仅依据 MIT Media Lab 提供的项目材料，未独立核实其技术指标、实验数据与演出效果。材料中关于 Corsetto 的呼吸调节、声乐手势识别、现场演出观众体验及潜在应用场景的表述，均属作者自述或初步测试，缺少同行评审、对照组、样本量、统计显著性和可重复性信息。材料未提供整体分类准确率、连续驱动时长、安全性评估、伦理审查或商业化状态。本站观察部分为基于现有材料的推论，不构成对产品性能或医疗效果的验证。