探索 AI 辅助声音搜索系统在创意工作流程中的用户体验
音频与语音处理
2025-04-23 v1 声音
摘要
高效寻找合适的音效是音频制作中的重要但具有挑战性的议题。大多数当前的声音搜索系统依赖于由人类创建的预标注音频标签，这些标签创建耗时且容易出错，限制了音频制作的效率。跟随最近在对比语言-音频预训练（CLAP）模型的进展，我们探索一种基于 CLAP 的声音搜索系统（CLAP-UI），不依赖人工标注。为评估 CLAP-UI 的效果，我们与广泛使用的音效搜索平台 BBC Sound Effect Library 进行了比较实验。我们的研究通过基于专业音效搜索工作流程的生态学有效任务来评估用户性能、认知负荷和满意度。结果表明，CLAP-UI 在保持可 comparable 认知需求的同时，显著提升了生产力并降低了挫败感。我们还对受访者的定性反馈进行了分析，为未来 AI 辅助声音搜索系统的设计提供了宝贵的视角。
引用
@article{arxiv.2504.15575,
title = {Exploring the User Experience of AI-Assisted Sound Searching Systems for Creative Workflows},
author = {Haohe Liu and Thomas Deacon and Wenwu Wang and Matt Paradis and Mark D. Plumbley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.15575},
year = {2025}
}