探索不可思议的山谷效应(UVE)是对几乎但不是人类的实体的厌恶 - 一直是人类机器人相互作用研究的富有成效的主题。含义 - 在各种设置中,越来越多地反驳现实的文本到语音(TTS)声音。在这项工作中,我们旨在描述综合声音的人类相似性和愉悦性之间的关系,并在听众的评估中寻求听觉uve的证据。在在线主题间示例中,听众对使用单个扬声器的数据进行了培训,对一系列操纵的TTS声音进行了评分。所获得的证据与现实主义和批准之间普遍正面的平稳性兼容。所有使用的TTS声音平均收到了低于50%的“人类风格”的评分,因此有关uve的结论,即对被认为是非常人类的声音的负面反应,无法从这些数据中得出。我们的结果表明,尽管相关的相关性,但对于相对较高的高度来说,高现实主义可能不是必需的。平均而言,音高变化降低的声音被评为“愉快”和“友好”的高度两倍,就像“像人”一样。俯仰变化与感知现实主义之间的关系被检查并确定为进一步研究的方向。索引术语:语音综合,语音韵律,音调变化,人类计算机相互作用,TTS评估
美国法医科学院的政策是确保其所有教育活动的平衡性、独立性、客观性和科学严谨性。所有参与这些课程的教职员工都应在演讲前向课程听众披露以下信息:(1) 与其演讲内容相关的任何实际或明显的利益冲突、(2) 未经批准(未标记)的药品/医疗器械用途的讨论,以及 (3) 正在进行的研究(初步)数据。此披露的目的并非为了阻止具有重大财务或其他关系的演讲者进行演讲,而是为听众提供信息,以便他们做出自己的判断。听众将自行决定演讲者的兴趣或关系是否会影响演讲的阐述或结论。
Moch.armien@gmail.com 这项题为“Twitter 对话中的面子观察”的研究旨在调查 Twitter 对话中说话者在观察和不观察听众面子时所使用的礼貌策略、听众的反应以及观察(不)面子可能产生的影响。本研究采用描述性定性研究。数据来自 Twitter 中的对话。本研究表明,说话者在观察和不观察听众的消极和积极面子时使用了 Brown 和 Levinson (1987) 提出的四种礼貌策略,即公开、积极礼貌、消极礼貌和不公开。听众对说话者使用不同策略的观察(不)行为的反应可能会对对话本身产生一些影响。结果表明,说话者的观察(不)行为会产生两种影响。第一个影响是谈话顺利进行,没有任何干扰;第二个影响是谈话被干扰甚至中断。这表明,积极礼貌策略似乎是参与者在维持谈话时采取的首选策略。
这项工作引入了一种新的音乐生成系统,称为Ativectmachine-Classical,该系统能够实时产生有效的经典音乐。效果旨在将其纳入生物反馈系统(例如脑部计算机间隙)中,以帮助用户意识到并最终调解其自身动态的有效状态。也就是说,该系统是为基于音乐的MedTech开发的,以支持用户中的实时情感自我调节。我们提供了基于规则的概率系统体系结构的概述,描述了系统的主要方面以及它们的新颖方式。然后,我们介绍了一项听众研究的结果,该研究是为了验证系统可靠地向听众传达目标情绪的能力。发现表明,有效的电池古典作品在将各种含量的唤醒(r 2 = 0.96)传达给听众非常有效,并且在价上也很令人信服(r 2 = 0.90)。未来的工作将融入了典型的现实反馈系统中,以利用有效的音乐的效率来实现听众的情感健康。
未来的拦截制导系统将面临更苛刻的要求,技术进步也具有更大的潜力。I xc.ua 系列将汇聚一批既精通拦截制导系统技术又精通制导系统的演讲者。这些演讲者将为听众提供制导系统基础知识,这些基础知识将作为背景知识,以便听众能够理解和欣赏未来和拟议系统的理论进步。
b“电话,尽可能。这些系统允许听众看到说话者的脸。听众策略:通过仔细移动和观察主题来帮助预测说话者通过言语,手势,面部表情,指向,写作,写作和/或发短信信号传达给演讲者的所有信息,以帮助您尽快向演讲者传达的所有信息,以帮助您尽快向演讲者传达。 “
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