Dhruv Jain

school密歇根大学bar_chart全球第 #816 名

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Dhruv Jain 最新论文

Cao 等人提出RAVEN系统，使盲人和低视力用户能通过自然语言查询和修改3D虚拟场景，实现运行时无障碍访问，通过8名BLV用户和6名开发者的评估验证了自然语言交互在个性化无障碍访问中的潜力与挑战。

Huang等人设计SoundWeaver系统，通过与聋人共同设计，根据用户意图动态编织多AI模型输出并通过抬头显示器呈现，支持实时听觉环境理解

Huang 等人提出 HACS 方法，融合 AI 声音特征识别与 DHH 用户上下文知识，设计可区分相似声音事件的人机协作系统

Jain 等人开发 ProtoSound 系统，通过录制示例定制声音识别模型，使聋哑用户的声音识别准确率提升 9.7%，支持移动设备实时个性化识别。

Jain等人提出VR声音分类法，从声源和意图两个维度对VR中的声音进行系统分类，帮助设计听障用户无障碍的视觉和触觉替代方案。

Mack 等人系统性回顾 CHI 和 ASSETS 可访问性论文，发现超43%论文关注盲人和低视力人群，中位样本量仅13人，呼吁拓展研究领域。

Goodman 等人通过 Wizard of Oz 实验比较三种智能手表反馈技术，16 名 DHH 参与者在三地点测试振动模式显示声音信息

Jain 等人迭代开发 HomeSound 系统为聋人用户实时感知家庭声音，两次现场部署表明能提高家庭意识，但误分类仍需改进。

Jain 等人通过两项质性研究探讨聋人家庭声音感知，开发三种原型系统，发现用户对情境感知和个性化可视化感兴趣，但存在隐私和信任问题。

Findlater 等人对 201 名聋人进行在线调查，评估三种设备和两种输出模式偏好，发现 75% 用户希望跨设备组合反馈模式。

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