VoCopilot: Voice-Activated Tracking of Everyday Interactions

📄 arXiv: 2312.10265v1 📥 PDF

作者: Sheen An Goh, Manoj Gulati, Ambuj Varshney

分类: cs.SD, cs.AI, eess.AS

发布日期: 2023-12-15

💡 一句话要点

VoCopilot：语音激活的日常交互追踪系统，实现端到端对话洞察。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语音追踪 声学硬件 大型语言模型 隐私保护 端到端系统

📋 核心要点

  1. 现有语音交互追踪系统在能效、隐私保护和易用性方面存在挑战，难以在日常生活中广泛应用。
  2. VoCopilot通过定制的节能硬件、唤醒机制和LLM驱动的洞察提取，实现低功耗、隐私保护和用户友好的语音追踪。
  3. 实验表明，VoCopilot在真实环境中能够有效地追踪对话并提取有价值的信息，适用于多种日常应用场景。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为VoCopilot的新型语音追踪系统的设计。VoCopilot是一个端到端系统，核心是节能的声学硬件和固件，并结合了先进的机器学习模型。该系统能够持续追踪对话、录音、转录，并从中提取有用的信息。通过利用大型语言模型，VoCopilot确保用户无需学习复杂的机器学习技术即可从录制的交互中提取有价值的见解。为了保护最终用户的隐私，VoCopilot采用了一种新颖的唤醒机制，仅记录最终用户的对话。此外，所有后续流程都可以在通用计算机（如Mac Mini M2）上运行。本文展示了VoCopilot在真实环境中的两个用例中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的语音交互追踪系统通常存在能耗高、隐私保护不足以及需要专业知识才能提取有用信息等问题。这些问题限制了其在日常生活中的广泛应用。论文旨在设计一个低功耗、隐私保护且易于使用的语音追踪系统，能够自动记录、转录和分析对话，并提取有价值的见解。

核心思路：VoCopilot的核心思路是结合定制的节能声学硬件和固件，以及先进的机器学习模型，构建一个端到端的语音追踪系统。通过定制硬件降低功耗，采用唤醒机制保护用户隐私，并利用大型语言模型简化信息提取过程，从而实现高效、安全和用户友好的语音追踪。

技术框架：VoCopilot系统包含以下主要模块：1) 声学前端：负责语音信号的采集和预处理，采用定制的节能硬件和固件；2) 唤醒机制：仅在检测到用户语音时才激活录音，保护用户隐私；3) 录音和转录：记录用户对话，并将其转录为文本；4) 信息提取：利用大型语言模型从转录文本中提取有价值的见解；5) 后端处理：在通用计算机上运行转录和信息提取流程。

关键创新：VoCopilot的关键创新点在于其端到端的设计，将节能硬件、隐私保护机制和LLM驱动的信息提取相结合。特别地，定制的声学前端显著降低了功耗，而新颖的唤醒机制有效保护了用户隐私。此外，利用大型语言模型简化了信息提取过程，使得非专业用户也能轻松获取有价值的见解。

关键设计：论文中提到使用定制的声学硬件和固件来实现节能，但没有提供具体的硬件参数和固件设计细节。唤醒机制的具体实现方式也未详细描述，但强调了其隐私保护作用。信息提取部分使用了大型语言模型，但没有说明具体使用的模型和训练方法。这些细节需要在后续研究中进一步完善。

📊 实验亮点

论文展示了VoCopilot在真实环境中的两个用例中的有效性，但没有提供具体的性能数据。文中强调了VoCopilot能够持续追踪对话、录音、转录，并从中提取有用的信息，且所有流程都可以在通用计算机上运行。未来的研究可以进一步量化VoCopilot的性能，并与其他语音追踪系统进行比较。

🎯 应用场景

VoCopilot具有广泛的应用前景，例如：1) 个人健康监测，通过分析语音交互了解情绪状态和健康状况；2) 商务会议记录和分析，自动提取会议要点和行动项；3) 智能家居控制，通过语音指令控制家居设备；4) 客户服务分析，评估客户满意度和改进服务质量。该研究有望推动语音交互技术在日常生活中的普及。

📄 摘要（原文）

Voice plays an important role in our lives by facilitating communication, conveying emotions, and indicating health. Therefore, tracking vocal interactions can provide valuable insight into many aspects of our lives. This paper presents our ongoing efforts to design a new vocal tracking system we call VoCopilot. VoCopilot is an end-to-end system centered around an energy-efficient acoustic hardware and firmware combined with advanced machine learning models. As a result, VoCopilot is able to continuously track conversations, record them, transcribe them, and then extract useful insights from them. By utilizing large language models, VoCopilot ensures the user can extract useful insights from recorded interactions without having to learn complex machine learning techniques. In order to protect the privacy of end users, VoCopilot uses a novel wake-up mechanism that only records conversations of end users. Additionally, all the rest of pipeline can be run on a commodity computer (Mac Mini M2). In this work, we show the effectiveness of VoCopilot in real-world environment for two use cases.