Fugu-MT 論文翻訳(概要): VoCopilot: Voice-Activated Tracking of Everyday Interactions

論文の概要: VoCopilot: Voice-Activated Tracking of Everyday Interactions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10265v1
Date: Fri, 15 Dec 2023 23:46:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-12-19 17:36:45.513763
Title: VoCopilot: Voice-Activated Tracking of Everyday Interactions
Title（参考訳）: VoCopilot: 毎日の対話を音声で追跡する
Authors: Sheen An Goh, Manoj Gulati, Ambuj Varshney
Abstract要約: 本稿では,VoCopilotと呼ばれる新しい音声追跡システムを設計する取り組みについて述べる。 VoCopilotは、エネルギー効率の良い音響ハードウェアとファームウェアと高度な機械学習モデルを組み合わせたエンドツーエンドシステムである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0435741631709405
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: 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.
Abstract（参考訳）: 音声は、コミュニケーションを促進し、感情を伝え、健康を示すことで、私たちの生活において重要な役割を果たす。したがって、声質の相互作用を追跡することは、私たちの生活の多くの側面に対する貴重な洞察を与えることができる。本稿では,VoCopilotと呼ばれる新しい音声追跡システムの設計について述べる。 VoCopilotは、エネルギー効率の良い音響ハードウェアとファームウェアと高度な機械学習モデルを組み合わせたエンドツーエンドシステムである。その結果、VoCopilotは会話を継続的に追跡し、記録し、書き起こし、そこから有用な洞察を抽出することができる。大きな言語モデルを利用することで、VoCopilotは、複雑な機械学習技術を学ぶことなく、記録されたインタラクションから有用な洞察を抽出できるようにする。エンドユーザーのプライバシーを保護するために、vocopilotはエンドユーザーの会話のみを記録する新しい起動メカニズムを使っている。さらに、残りのパイプラインはすべてコモディティコンピュータ(Mac Mini M2)で実行することができる。本研究では,実環境におけるvocopilotの有効性を2つのユースケースで示す。

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