卡耐基梅隆大学人机交互学院的研究员Chris Harrison解释道，把一款普通的智能扬声器放置在厨柜板上，它无法知道自己是否在厨房，更无法判断主人正在厨房做什么。但如果智能扬声器能够感知它周围的环境信息，这能帮助它判断更多的内容。
研究人员第一次安装启用Ubicoustics系统时使用内置扬声器实现一种基于声音的活动识别功能，他们利用娱乐产业的专业音效库来训练此系统，因为娱乐产业的专业音效库具备清晰、标签严谨、分割明确和变化多样的特点。此外，他们将专业音效库中的元素转化并投射成上百个不同的变体，从而创建大量数据对Ubicoustics系统进行深度学习的训练。
Ubicoustics系统利用一台低功率的激光器和多组反射器来感知物体的状态，比如在椅子移动时感测物体是否被放置在椅子上。传感器可以同时监测多个物体，连接物体的附属物不需要通电，只需要一台激光器便可以监测一间房甚至多间房中的不同物体，可以用人的视线范围来想象激光器的扫描范围。
此项研究目前尚处于开发的初级阶段，但相信在不久的未来，智能设备将能够在人们洗碗时感知当时的环境，并合理判断是否需要主动提供帮助。