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具有可信意图的语音声学分类
语音中的非语言韵律模式能够传达说话者的情绪状态、健康状况、性别甚至性格特征，例如可信度。虽然研究主要集中在从听众的角度看语音声学与感知到的性格特征之间的关系，但当前的研究已经开发了一个大型语音数据集，以根据说话者的自我感知来检查说话者为了听起来可信而发出的语音。更准确地说，当前的研究正在寻求确定某些声学线索是否可用于表征说话者的意图（即中性或可信）。总共招募了 96 名来自不同种族背景（即白人、黑人和南亚人）的年轻人和老年人。他们被要求首先以他们正常的说话方式（“中性”）说一组句子，然后重复相同的句子，但这次他们被要求传达听起来可信的意图。我们的研究结果证明，音调和语音质量相关特征可以从我们的音频数据集中正确区分说话者的意图，准确率约为 70%。索引术语：可信度、语音声学、音调、语音质量。
聊天机器人与对话系统
然后我，依此类推）。图中有20圈24.1。转弯可以由一个句子组成（例如C 1），尽管它可能短于单个单词（C 13）或多个句子（A 10）。转弯结构对口语对话具有重要意义。一个系统必须知道何时停止说话；客户端中断（在16和C 17中），因此系统必须知道停止说话（并且用户可能正在进行更正）。一个系统还必须知道何时开始说话。例如，大多数时候在谈话中，演讲者几乎立即在其他演讲者完成后立即开始转弯，而没有长时间的停顿，因为人们（大多数时候）能够（大多数时候）检测到另一个人何时会说话。口语对话系统还必须检测到用户是否说话，以便他们可以处理话语并做出响应。此任务（称为端点或端点检测）可能非常具有挑战性，因为端点
告知自然语言人机交互
1.2 对齐、协调和基线的递归测试说明（改编自 Fusaroli & Tyl´en）。对齐模型对说话者之间传输的模式很敏感。协调模型对独立于说话者的模式很敏感，其中包括此处所示的跨说话者的模式。基线模型对一个说话者内的模式很敏感（即自我一致性）。（图片使用经 John Wiley and Sons 许可；注：Fusaroli & Tyl'en 中的原始图片将协调称为人际协同作用）。....................................................................................................................................................................................22
第2A阶段Integris-IPF研究（NCT04396756）
该事件已由EBAP认可为CME信用，要求发言人披露其潜在的利益冲突。本披露的目的不是要防止具有利益冲突的说话者（说话者与与谈话相关的任何商业产品或服务的制造商或提供者都有任何重大财务关系），而是为听众提供自己的判断信息。仍然让听众确定说话者的利益或关系是否可能影响演讲。ers不认为这些利益或承诺的存在必然意味着偏见或降低说话者演示的价值。禁止药物或设备广告。
2008 年 7 月 1 日星期二下午 P3-C，级别... - 核心
元音编码了有关说话者声道长度（VTL）以及元音类型的信息。本文展示了如何根据元音逐帧估计 VTL，以便于跟踪说话者，并使自动语音识别（ASR）在多说话者环境中更加稳健。该算法基于一种新的 VTL 协变语音特征，该特征对大小信息进行线性编码。本文表明，与更传统的倒谱系数相比，这种新的语音特征更适合 VTL 估计。VTL 估计基于高斯混合模型，该模型是在已知身高但未知 VTL 的说话者的语音材料上训练的。该研究由奥地利科学基金 (FWF) (J2541-N15)、EOARD (FA8655-05-1-3043) 和 UK-MRC (G0500221) 资助。
本文件是评审团批准的长期工作成果...
我们的工作是在自动说话人识别的背景下。我们认为该领域的研究可以分为两类。第一组包括在自动语音识别背景下开发或验证的技术的实现，例如动态规划、隐马尔可夫模型或神经网络。这些方法隐式地使用了对话者可变性。第二类包括试图从语音信号中提取最能描述说话者的声学和语音参数的研究。这些研究试图明确地利用对话者之间的差异和说话者自身的差异。我们的工作属于后一类。
编辑委员会
简介：口头知识传统中的对话中，本地知识通常依赖口头传播，而不是识字。口头知识传统是“一代人复制，保存和传达知识的手段。口头传统构成了原住民社会的基础，在公共经验中与演讲者和听众联系在一起，并将过去和现在的记忆结合在一起”（Hulan and Eigenbrod 2008，第7页）。与书面词，争论和个人辩论传统相反，口头知识传统通常使用圈子对话来产生和传播社区知识和建立社区。圈子对话或圈子谈话是“一种在更深层次的对话中说话的方式[是从奉献的[或神圣]在一起的方式”（Baldwin 1994，第229页）。圆形格式传达了成员对对话的目的和结果共同责任，例如为人们建立知识或解决问题。Circle对话都用于各种环境中，例如康复界，共享圈子，理事会圈子，老年圈子，讲故事的圈子，文化活动和仪式。在更深层次的级别上，在参与者之间出现了圈子意识的“活力动态”（Baldwin 1994，第230页）。这被某些人描述为个人意识合并为群体意识（Baldwin 1994）。说话的棍子和其他专门为服务圆圈事件而创建和准备的对象是由考虑和尊重来处理的，因为其功能的重要性。在土著人民中经常共享的一种现代实践是使用尊敬的物体，例如说话的棍子，鹰羽或岩石来支撑一个圈子的说话运动。以这种方式支持圆的对象是根据圆圈的意图或目的指定的。经常用部落相关的符号，说话的棍子和其他工具雕刻，也可以提醒人们说话和倾听的行为协议。持有会说话的人的人有权不间断地说话，直到完成为止。圈子中的所有其他人都有责任在安静和尊重的氛围中倾听和听到。
``这就像橡皮鸭会说话''：通过参与式促使研究理解生成的AI辅助数据分析工作流程
基于生成深度学习的最终用户工具，即“生成AI”（在第2.2节中定义）可以大大提高用户分析和了解数据的能力，尤其是那些没有正式专业知识或数据分析中的培训的数据。数据分析工作 - 众所周知，乏味，具有挑战性，容易出错，并且具有很高的专业知识要求。生成的AI在促进数据分析脚本的创作和调试，重新使用分析工作流程，分析脚本的理解，学习和探索方面显着提高了最新技术的状态[58]。用户行为的潜在变化已被描述为生成偏移[58]。生成转移提出了三个变化轴：强化（将应用于现有的工作流程更复杂的自动化），扩展（将自动化更多的工作流程）和加速度（以前成本高昂的工作流程将在其自身自动化时变得更加便宜）。在最终用户数据驱动的感官中，即生成转移的一个重要用户方案，即在某些数据的上下文中进行分析（通常是开放的，定义不明和探索性的）（第2.1节中详细介绍）。最终用户数据驱动的感觉的经典示例包括个人和公司预算，电子表格中的财务建模以及量化的自我[39]活动。不太明显的例子包括旅行计划，或选择访问或电影观看的餐厅。如前所述，生成的AI在数据驱动的感觉中有许多应用。这些涉及定性和定量信息的混合物，以及主观和“客观”迹象；要选择一部电影，人们可能会考虑一个人的偏好和心情，任何同伴的喜好，对预告片的反应，批判性评论和评分，电影持续时间，流派，导演，演员等。它可以建议相关数据集或分析程序，编写数据转换和分析脚本或电子表格公式，帮助调试或重新使用现有脚本，提出主观标准以评估不同的选项，教用户如何应用不熟悉的统计程序或工具，甚至可以帮助用户脱颖而出，以使用户脱颖而出，以帮助用户不适当地造成问题。面对如此广度的应用程序，系统设计师面临的关键问题是范围之一：在何处，通过生成AI来改善数据驱动的感觉的最终用户体验的最大机会和挑战？我们的研究是Sarkar等人首次应用参与式促使Proto-Col的研究。[63]探索生成AI的机会和挑战。参与性促进是研究人员介导的参与介导的参与式的相互作用与广泛的开放式AI系统，例如OpenAI Chatgpt或Microsoft Bing Chat。后者是“广泛”的，因为它们旨在在广泛的工作流程中为援助提供支持。通过研究人员介导的研究，参与者的经验可以基于实际的AI功能，而研究人员将其范围为特定领域（在我们的情况下，是数据驱动的感官）。我们在我们的方法的描述中讨论参与提示的价值（第3节）。我们的研究发现，生成的AI支持数据分析工作 - 通过简化信息来觅食循环中的数据流