Armband anlegen, App starten und schon kann jeder anfangen Schlagzeug, Gitarre, Klavier oder Violine zu spielen – und das ganz ohne Instrument, sondern lediglich durch Körpereinsatz. Wer will, kann auch ganze Klanglandschaften abspielen, etwa eine Beat-Abfolge, und sie durch Bewegungen individuell steuern und gestalten. Die Idee des musikalischen Armbands des Start-Ups Mictic ist inzwischen zu einem erfolgreichen Produkt gereift, das es seit vergangenem Dezember zu kaufen gibt. Damit aber das schlichte und im Inneren hochkomplexe Armband auch verlässlich funktioniert, nahm das Start-up die Kompetenz des Instituts of Signal Processing and Wireless Communications (ISC) an der ZHAW School of Engineering in Anspruch. Zum Kontakt kam es durch eine Masterarbeit, die sich mit IMU-Sensorik (Inertial Measurement Unit) beschäftigte. Der frühere Betreuer der Arbeit wurde dafür direkt von Mictic kontaktiert.

Verantwortlich für das Projekt war Patrick Rennhard, Spezialist für Sensorik am ISC. Zusammen mit seinem Kollegen Colin Cina nahm er sich die notwendige Optimierung des musikalischen Armbands vor. «Unsere Aufgabe war es, die komplexe Sensorik besser aufeinander abzustimmen und die Sensor-Auswertung zu verbessern», erklärt Patrick Rennhard. Da die Hand im Gegensatz zum Fuss ständig in Bewegung ist, war die Aufgabe nicht leicht und das Potenzial für Fehler entsprechend gross. Da durch die Lage am Handgelenk das Armband ständigen Schwingungen ausgesetzt ist, müssen die Sensoren bewusste Bewegungen fürs Musizieren von unbewussten unterscheiden können. «Dafür optimierten wir das Zusammenspiel der Drehraten- mit den Beschleunigungssensoren», erklärt Rennhard.

Auch müssen die Sensoren, gerade wenn es ums Schlagzeugspielen geht, erkennen, wann der Armbandträger bewusst einen Schlag ausführt und wann nicht. «Zudem schlägt jeder Mensch anders, das Armband muss diese verschiedenen Schlag-Varianten erkennen», erklärt Rennhard. Dafür schlug das Team viele Male selbst mit den Händen durch die Luft und zeichneten die Rohdaten der Bewegungen dafür auf, um den Algorithmus entsprechend zu optimieren. «Wobei sich durch das direkte Feedback natürlich bei jedem ein gewisser Lerneffekt einstellt», ergänzt der ZHAW-Forscher. Somit weiss der Armband-Träger schnell selbst, welche Schläge besser funktionieren und welche weniger gut. Eine weitere Aufgabe für das ZHAW-Team war die Verbesserung der Schlag-Verzögerung. Der zeitliche Abstand zwischen Schlagbewegung und Sound reduzierten die Forschenden auf wenige Millisekunden.