Hands-Free VR
作者: Jorge Askur Vazquez Fernandez, Jae Joong Lee, Santiago Andrés Serrano Vacca, Alejandra Magana, Radim Pesam, Bedrich Benes, Voicu Popescu
分类: cs.HC, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-02-23 (更新: 2024-12-18)
备注: The first two authors contributed equally. Accepted VISIGRAPP@HUCAPP 2025
💡 一句话要点
提出Hands-Free VR以解决虚拟现实中的交互效率问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语音识别 自然语言处理 虚拟现实 用户体验 深度学习 交互设计 命令映射
📋 核心要点
- 现有的VR交互方式依赖于手持控制器，限制了用户的自由度和交互效率，尤其在复杂任务中表现不佳。
- 论文提出了一种基于语音的自然语言接口，用户可以通过语音命令直接与VR环境交互，提升了交互的直观性和效率。
- 实验结果显示，Hands-Free VR在命令转录准确率和任务完成效率上均显著优于传统VR界面，用户体验也得到了提升。
📝 摘要（中文）
本文介绍了Hands-Free VR，一个基于语音的自然语言接口，用于虚拟现实（VR）。用户通过语音发出命令，语音音频数据通过深度学习模型转换为文本，该模型经过微调以增强对词语音素相似性和英语口音的鲁棒性。然后，文本通过大型语言模型映射为可执行的VR命令，该模型对自然语言的多样性具有鲁棒性。Hands-Free VR在一个控制的被试内研究中进行了评估，结果表明该系统在语音命令转录和执行方面表现出色，并在任务完成时间和用户偏好方面优于传统的VR用户界面。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决传统VR交互方式的局限性，特别是在复杂任务中的低效率和用户体验不足。现有方法依赖手持控制器，限制了用户的自由度和交互方式。
核心思路：论文提出的Hands-Free VR通过语音命令实现自然语言交互，用户可以更直观地与虚拟环境互动，减少了对物理控制器的依赖，从而提升了交互效率和用户体验。
技术框架：该系统主要由两个模块组成：语音识别模块和命令映射模块。语音识别模块使用深度学习模型将语音转换为文本，命令映射模块则利用大型语言模型将文本转换为可执行的VR命令。
关键创新：Hands-Free VR的创新在于其对语音识别和自然语言处理的结合，特别是在处理口音和语言多样性方面的鲁棒性，显著提高了用户的交互体验。
关键设计：在语音识别模块中，采用了针对词语音素相似性和口音的微调策略，确保了96.71%的命令转录准确率；命令映射模块则实现了97.83%的命令执行准确率，整体设计注重用户的直观性和易用性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Hands-Free VR在语音命令转录准确率上达到了96.71%，在命令执行准确率上为97.83%。此外，该系统在任务完成时间和用户偏好方面显著优于传统VR界面，显示出其在交互效率和用户体验上的优势。
🎯 应用场景
Hands-Free VR的潜在应用场景包括教育培训、游戏娱乐和虚拟会议等领域。在这些场景中，用户可以通过语音命令更自然地与虚拟环境互动，提升学习和工作效率。未来，该技术有望进一步推广到更多需要高效交互的虚拟现实应用中。
📄 摘要（原文）
The paper introduces Hands-Free VR, a voice-based natural-language interface for VR. The user gives a command using their voice, the speech audio data is converted to text using a speech-to-text deep learning model that is fine-tuned for robustness to word phonetic similarity and to spoken English accents, and the text is mapped to an executable VR command using a large language model that is robust to natural language diversity. Hands-Free VR was evaluated in a controlled within-subjects study (N = 22) that asked participants to find specific objects and to place them in various configurations. In the control condition participants used a conventional VR user interface to grab, carry, and position the objects using the handheld controllers. In the experimental condition participants used Hands-Free VR. The results confirm that: (1) Hands-Free VR is robust to spoken English accents, as for 20 of our participants English was not their first language, and to word phonetic similarity, correctly transcribing the voice command 96.71% of the time; (2) Hands-Free VR is robust to natural language diversity, correctly mapping the transcribed command to an executable command in 97.83% of the time; (3) Hands-Free VR had a significant efficiency advantage over the conventional VR interface in terms of task completion time, total viewpoint translation, total view direction rotation, and total left and right hand translations; (4) Hands-Free VR received high user preference ratings in terms of ease of use, intuitiveness, ergonomics, reliability, and desirability.