通信技术|浙大最新研究“空气输入法”：空中动动手指就能给智能手表输入文本( 二 )
三者平均分分别为 3.9%、30.9% 和 57.1% 。
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以上是单用户在单设备上的测评结果 。
为了更准确 ， 他们还测试了多用户和多设备 ， 结果如下：
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左图中 ， 同一个用户使用 5 种不同智能手表测试 AirText 获得的准确率得分分别为：8.3%、7.5%、6.5%、7.7% 和 3.9% 。
研究人员表示 ， 7% 的 WER 意味着平均每 15 个单词中有一个识别错误 ， 这对于隔空手写来说还是可以接受的 。
右图中 ， 8 位不同用户使用同一手表获得了 11.2%、5.9%、4.3%、4.0%、3.6%、5.9%、4.7% 和 3.9% 的 WER 。
从中我们可以看出 ， 与不同的设备相比 ， 不同的用户对准确性的影响更大 。
不过研究人员表示 ， 借助模型更新组件 ， AirTex 仍然可以针对不同用户实现较高的准确率 。
然后是速度测试 。
由于 BLSTM 基线的 WER 约为 57% ， 错误率太高 ， 研究人员只比较了 AirText 和 IMU-CNN 两者的速度 。
衡量指标是 WPM（单词 / 每分钟 ， Word Per Minute） ， 其计算方式为用总体输入字数-错误字数 / 时间 。
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结果 AirText 的平均 WPM 为 8.1 ， 而 IMU-CNN 基线的 WPM 仅为 4.6 。
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研究人员指出 ， 此输入速度与一些基于双手触摸屏的文本输入方法相当（这些方法在实际应用中的 WPM 为 9.1、9.8WPM） 。
总体来看 ， AirText 的准确率不错 ， 但速度还需要进步 。
慢的主要原因还是因为它每拼写一个字符就需停顿一会儿 。
研究人员正在研究破解办法 ， 并表示最终有兴趣将 AirText 商业化 。
作者介绍
一作为浙江大学计算机学院助理教授高艺 ， 浙江大学博士毕业 ， 研究方向包括嵌入式软件、无线和移动计算、传感器网络和信息物理系统 。
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通讯作者为浙大计算机学院副教授、博导董玮 ， 同样为浙大博士毕业 ， 研究方向包括物联网系统和网络、边缘计算、无线和移动计算 。
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