This paper introduces the concept of augmented conversation, which aims to support co-located in-person conversations via embedded speech-driven on-the-fly referencing in augmented reality (AR). Today computing technologies like smartphones allow quick access to a variety of references during the conversation. However, these tools often create distractions, reducing eye contact and forcing users to focus their attention on phone screens and manually enter keywords to access relevant information. In contrast, AR-based on-the-fly referencing provides relevant visual references in real-time, based on keywords extracted automatically from the spoken conversation. By embedding these visual references in AR around the conversation partner, augmented conversation reduces distraction and friction, allowing users to maintain eye contact and supporting more natural social interactions. To demonstrate this concept, we developed \system, a Hololens-based interface that leverages real-time speech recognition, natural language processing and gaze-based interactions for on-the-fly embedded visual referencing. In this paper, we explore the design space of visual referencing for conversations, and describe our our implementation -- building on seven design guidelines identified through a user-centered design process. An initial user study confirms that our system decreases distraction and friction in conversations compared to smartphone searches, while providing highly useful and relevant information.


翻译:本文提出增强对话的概念,旨在通过增强现实(AR)中嵌入式语音驱动的即时引用技术,支持共处一地的面对面交流。当前,智能手机等计算设备允许用户在对话过程中快速获取各类参考信息。然而,这些工具常导致注意力分散,减少眼神交流,并迫使用户将注意力集中于手机屏幕,且需手动输入关键词以获取相关信息。相比之下,基于AR的即时引用技术通过自动提取对话语音中的关键词,实时提供相关视觉参考信息。通过将这些视觉参考嵌入AR环境并环绕对话者呈现,增强对话减少了干扰与操作摩擦,使用户能够保持眼神接触,支持更自然的社交互动。为验证此概念,我们开发了\system——一个基于Hololens的交互界面,该系统整合实时语音识别、自然语言处理及基于凝视的交互技术,实现嵌入式视觉即时引用。本文探讨了对话场景中视觉引用的设计空间,并基于以用户为中心的设计流程所确定的七项设计准则,详细阐述了系统实现方案。初步用户研究表明,与智能手机搜索相比,该系统显著降低了对话过程中的干扰与操作摩擦,同时提供了高度实用且相关的信息。

0
下载
关闭预览

相关内容

增强现实(Augmented Reality,简称 AR),是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术,这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
2026“人工智能+”行业发展蓝皮书(附下载)
专知会员服务
7+阅读 · 今天12:11
《强化学习数学基础》
专知会员服务
4+阅读 · 今天12:07
“Maven计划”的发展演变之“Maven智能系统”应用
《无人机革命:来自俄乌战场的启示》(报告)
专知会员服务
9+阅读 · 今天6:48
《实现联合作战能力所需的技术》58页报告
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:30
以色列运用人工智能优化空袭警报系统
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:20
以色列在多条战线部署AI智能体
专知会员服务
7+阅读 · 今天6:12
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员