语音融合 - 即,将自己的语音适应对话者的讲话 - 已显示出在人类人类的对话以及人机相互作用中发生的。在这里,我们调查了以下假设:人类对机器人的融合受人类对机器人的看法和对话主题的影响。我们进行了一个受试者内的实验,其中33名参与者与两个机器人相互作用,他们的眼睛凝视行为不同 - 一个不断地关注参与者。另一个产生了目光的厌恶,与人类的行为类似。此外,机器人提出的问题提高了亲密关系水平。我们观察到说话者倾向于在F0上汇聚到机器人。但是,这种与机器人的融合并不是说话者如何看待他们或主题的亲密关系。有趣的是,在谈论更亲密的话题时,扬声器产生了较低的F0。我们根据当前的对话融合理论讨论了这些发现。
剖析舞蹈的神经生物学将揭示一种复杂但无处不在的人类交流形式。在这个实验中,我们试图通过移动脑电图 (EEG) 研究五位经验丰富的舞者在跳舞踏时的大脑活动,舞踏是一种起源于日本的后现代舞蹈。我们报告了一个高度跨学科项目的实验设计、方法和实际执行情况,该项目需要舞者、工程师、神经科学家、音乐家和多媒体艺术家等的合作。我们详细解释了我们如何在技术上验证我们所有的 EEG 程序(例如,通过阻抗值监测)以及如何最大限度地减少我们记录中的潜在伪影(例如,通过眼电图和惯性测量单元)。我们还描述了使我们能够实现以不同采样频率记录的信号之间的同步的工程细节和硬件,以及我们用来重新采样数据和消除电力线噪声的信号预处理和去噪管道。我们的实验最终以一场现场表演结束,我们通过艺术脑机接口在屏幕上实时可视化了舞者的脑间同步,我们概述了用于在线双谱估计的所有方法(例如过滤、时间窗口、方程)。我们还分享了我们在记录中使用的所有原始 EEG 数据和代码。最后,我们描述了我们如何设想这些数据可用于解决几个假设,例如脑间同步或发声学习的运动理论。据我们所知,这是第一项报告五名舞者同步和同时记录的研究,我们希望我们的研究结果将为未来的艺术与科学合作以及舞蹈运动疗法提供参考。
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摘要:本文介绍了一种全身互动环境的方法,其中表演者操纵虚拟演员以增强现场表演。本研究的目的是探索生成动画作为新媒体中的一种戏剧方法在互动表演中的作用。所提出的系统由三个机器学习模块组成,将人类的动作编码为生成舞蹈,由虚拟世界中的化身表演。首先,我们详细描述了系统的技术方面。然后,我们讨论了根据舞蹈实践和新媒体技术总结的关键方面。在讨论过程中,我们强调了系统符合动作风格和传达舞蹈符号学的能力,为艺术家提供了与观众互动的新方式。
辐射风险•为了安全地执行,您的程序需要在X射线指导下插入该行。X射线是一种电离辐射。研究表明,暴露于高剂量的电离辐射的人在暴露几年或几十年后会增加患癌症的机会。但是,尽管更复杂或更困难的病例可能需要更高的辐射剂量,但与此过程相关的辐射暴露量很小。•是对您的医生和放射医生的评估,将执行该程序的好处大于暴露于辐射的风险。专业的放射科医生和放射线照相师将确保在手术过程中保持辐射暴露尽可能低。•我对在此过程中接触辐射的风险有任何疑问,您可以在同意过程中与将执行您的程序执行的放射科医生进行进一步讨论。•如果您认为自己可能怀孕,请通知临床团队。
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