Achieving Effective Virtual Reality Interactions via Acoustic Gesture Recognition based on Large Language Models

📄 arXiv: 2511.07085v1 📥 PDF

作者: Xijie Zhang, Fengliang He, Hong-Ning Dai

分类: cs.HC, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-11-10

备注: 5 pages, 4 figures, 1 table, under review at ICASSP 2026

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的声学手势识别框架，用于高效虚拟现实交互

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 声学手势识别 大语言模型 虚拟现实 增强现实 信道冲激响应 少样本学习 人机交互

📋 核心要点

  1. 视觉手势识别在VR/AR中存在计算量大、光照敏感和隐私泄露等问题，限制了其应用。
  2. 利用大语言模型处理声学信号（CIR）进行手势识别，无需大量训练数据，适用于少样本场景。
  3. 通过收集差分CIR数据并结合LLM，实现了与传统机器学习方法相当的识别精度，无需领域特定重训练。

📝 摘要（中文）

自然高效的交互仍然是虚拟现实和增强现实（VR/AR）系统面临的关键挑战。基于视觉的手势识别计算成本高，对光照条件敏感，并存在隐私泄露的担忧。声学传感提供了一种有吸引力的替代方案：通过发射不可听的高频信号并捕获其反射，信道冲激响应（CIR）以低成本和用户透明的方式编码手势如何扰动声场。然而，现有的基于CIR的手势识别方法通常依赖于在大型标记数据集上对模型进行大量训练，这使得它们不适合少样本VR场景。在这项工作中，我们提出了第一个利用大语言模型（LLM）进行VR/AR系统中基于CIR的手势识别的框架。尽管LLM具有优势，但由于CIR手势的不显眼特征，实现CIR手势的少样本和零样本学习并非易事。为了应对这一挑战，我们收集差分CIR数据而不是原始CIR数据。此外，我们构建了一个真实世界的数据集，该数据集由10名参与者执行15个手势（跨越数字、字母和形状三个类别），每个手势重复10次。然后，我们使用采用LLM的分类器对该数据集进行了广泛的实验。结果表明，我们基于LLM的框架实现了与经典机器学习基线相当的准确率，同时不需要特定领域的重新训练。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于视觉的手势识别方法在VR/AR环境中存在计算成本高、对光照条件敏感以及潜在的隐私泄露问题。而基于信道冲激响应(CIR)的声学手势识别方法虽然具有低成本和用户透明的优点，但通常需要大量的标注数据进行模型训练，这在实际应用中难以满足。因此，如何利用少量数据实现高效的声学手势识别是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是利用大语言模型(LLM)强大的泛化能力和知识迁移能力，将LLM应用于基于CIR的声学手势识别任务中。通过将CIR数据转换为LLM可以理解的输入形式，并利用LLM进行特征提取和分类，从而实现少样本甚至零样本的手势识别。这样可以避免传统方法对大量标注数据的依赖，提高模型的泛化能力和适应性。

技术框架：该框架主要包含数据采集、数据预处理和LLM分类器三个主要模块。首先，通过声学传感器采集用户进行手势操作时的CIR数据。然后，对CIR数据进行预处理，包括差分CIR计算，以增强手势特征。最后，将预处理后的数据输入到基于LLM的分类器中进行手势识别。分类器利用LLM强大的特征提取和分类能力，实现高效的手势识别。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于将大语言模型应用于基于CIR的声学手势识别任务中。与传统的机器学习方法相比，该方法不需要大量的标注数据进行训练，并且具有更强的泛化能力和适应性。此外，通过收集差分CIR数据，可以有效地增强手势特征，提高识别精度。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 采用差分CIR数据，而非原始CIR数据，以突出手势变化带来的影响。2) 构建了一个包含10名参与者、15种手势的数据集，涵盖数字、字母和形状三种类别。3) 使用LLM作为分类器，并针对CIR数据的特点进行了适当的调整和优化。具体的LLM参数设置和训练策略在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，该基于LLM的声学手势识别框架在自建数据集上取得了与传统机器学习基线方法相当的准确率，同时无需领域特定的重新训练。这表明LLM在声学手势识别领域具有巨大的潜力，可以在少样本甚至零样本的情况下实现高效的手势识别。具体的性能数据和提升幅度在论文中未详细说明，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、智能家居、可穿戴设备等领域。例如，用户可以通过简单的手势与VR/AR环境进行交互，无需佩戴复杂的手套或使用控制器。在智能家居中，用户可以通过手势控制家电设备。在可穿戴设备中，用户可以通过手势进行快捷操作，提高设备的易用性。该技术具有低成本、高效率和良好的用户体验等优点，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Natural and efficient interaction remains a critical challenge for virtual reality and augmented reality (VR/AR) systems. Vision-based gesture recognition suffers from high computational cost, sensitivity to lighting conditions, and privacy leakage concerns. Acoustic sensing provides an attractive alternative: by emitting inaudible high-frequency signals and capturing their reflections, channel impulse response (CIR) encodes how gestures perturb the acoustic field in a low-cost and user-transparent manner. However, existing CIR-based gesture recognition methods often rely on extensive training of models on large labeled datasets, making them unsuitable for few-shot VR scenarios. In this work, we propose the first framework that leverages large language models (LLMs) for CIR-based gesture recognition in VR/AR systems. Despite LLMs' strengths, it is non-trivial to achieve few-shot and zero-shot learning of CIR gestures due to their inconspicuous features. To tackle this challenge, we collect differential CIR rather than original CIR data. Moreover, we construct a real-world dataset collected from 10 participants performing 15 gestures across three categories (digits, letters, and shapes), with 10 repetitions each. We then conduct extensive experiments on this dataset using an LLM-adopted classifier. Results show that our LLM-based framework achieves accuracy comparable to classical machine learning baselines, while requiring no domain-specific retraining.