SpeechLess：基于个性化空间记忆的日常增强现实微语音助手

在公共场所对可穿戴AR助手大声说话可能引发社交尴尬，且每日重复表达相同请求造成不必要的负担。本文提出SpeechLess——一种可穿戴AR助手，引入基于个性化空间记忆的语音意图粒度控制范式，使用户“少说多得”，并在需要复杂表达时支持意图的逐步显式化。SpeechLess将先前交互绑定到多模态个人上下文（包括空间、时间、活动和指代对象）以形成空间记忆，并据此从不完整用户查询中推断缺失的意图维度，从而支持从完整语句到微/零语音交互的动态调整。通过为期一周的预研实验揭示了公共语音使用的不适感、重复语音的挫败感及硬件限制；在此基础上设计并评估了SpeechLess。结果表明，该系统可在多样日常环境中有效提升信息获取效率、降低表达负担，并支持社交可接受性，同时不显著损害可用性感知与意图解析准确率。