隔空打字成真!新研究「空氣輸入法」讓使用者在空中動動手指就能給智慧手錶輸入文字

隔空打字成真!新研究「空氣輸入法」讓使用者在空中動動手指就能給智慧手錶輸入文字

智慧手錶目前越來越普及,但是它的文字輸入卻只能靠語音、打字或手寫。但有時使用者可能不方便說話,而且在那麼小的螢幕上戳鍵盤實在也有點侷促。現在,也許你可以試試「隔空打字」法。

中國浙江大學開發了一個名叫 AirText 的應用程式,只需動動手指和手腕,手錶就能識別字符,且錯誤率低至 3.9%。另外這個應用程式還有聯想和推薦字詞的功能,讓拼寫速度更快。

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開發 AirText 的主要挑戰,在於如何讓它理解手腕運動和指尖拼寫動作的對應關係。如下面這張圖所展示的,拼寫時手腕呈現出來的軌跡和正常字母差得還挺多的。

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為此,研究團隊藉助了一個現成工具 Leap Motion,它可以用紅外傳感器來跟蹤手勢。然後八名志願者使用五種不同的智慧手錶拼出超過 25000 個字符,用 Leap Motion 收集相關的手腕和手指運動數據。

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再將數據輸入神經網路模型,進行訓練,最終 AirText 可以根據使用者手腕微小的動作變化推斷指尖的軌跡。接著,僅通過智慧手錶就可以高效、準確地將推斷出軌跡,再識別為相應的字符。

為了加快拼寫速度,系統也配有單詞預測和推薦功能。預測單詞會顯示在手錶螢幕的四個方向,只要可以將手錶向上下左右傾斜就能進行選擇,而晃動手錶則可以退格。

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在 AirText 的準確性測試方面,衡量指標為 WER(詞錯誤率,Word Error Rate),計算方法為:錯誤字 / 識別正確的字。

其中錯誤字涉及三種類型:漏字(用 I 表示,即校對成正確的拼寫時需要再插入的字的數量)、多字(用 D 表示,即需要刪除的字數量)、錯字(用 S 表示,即需要替換的字數量)。

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將 AirText 與兩基線方法(IMU-CNN 和 BLSTM)相比,最終 AirText 得分最低,也就是準確性最高,三者平均分分別為 3.9%、30.9% 和 57.1%。

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以上是單使用者在單設備上的測評結果。為了更準確,他們還測試了多使用者和多設備,結果如下:

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左圖中,同一個使用者使用 5 種不同智慧手錶測試 AirText 獲得的準確率得分分別為:8.3%、7.5%、6.5%、7.7% 和 3.9%。研究人員表示,7% 的 WER 意味著平均每 15 個單詞中有一個識別錯誤,這對於隔空手寫來說還是可以接受的。

右圖中,8 位不同使用者使用同一手錶獲得了 11.2%、5.9%、4.3%、4.0%、3.6%、5.9%、4.7% 和 3.9% 的 WER。從中我們可以看出,與不同的設備相比,不同的使用者對準確性的影響更大。不過研究人員表示,藉助模組的更新,AirTex 仍然可以針對不同使用者實現較高的準確率。

然後是速度測試。由於 BLSTM 基線的 WER 約為 57%,錯誤率太高,研究人員只比較了 AirText 和 IMU-CNN 兩者的速度。衡量指標是 WPM(單詞 / 每分鐘,Word Per Minute),其計算方式為用總體輸入字數-錯誤字數 / 時間。

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結果 AirText 的平均 WPM 為 8.1,而 IMU-CNN 基線的 WPM 僅為 4.6。

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研究人員指出,此輸入速度與一些觸控螢幕的文字輸入法相當(這些方法在實際應用中的 WPM 為 9.1、9.8WPM)。

總體來看,AirText 的準確率不錯,但速度還需要進步。慢的主要原因,是因為它每拼寫一個字符就需停頓一會兒。目前研究人員正在研究解決方式,並表示最終也可能將 AirText 商業化。

資料來源:量子位

Qbitai
作者

量子位(Qbitai)專注於人工智慧及前沿科技領域,提供技術研發趨勢、科技企業動態、新創公司報道等最新資訊,以及機器學習入門資源、電腦科學最新研究論文、開源程式碼和工具的相關報導。

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