39、阐释性话语中的多模态协作研究

阐释性话语中的多模态协作研究

研究背景与方法

在研究阐释性话语中的多模态协作时,实验采用了三台摄像机进行记录。第一台摄像机(索尼HXR - NX30P,1920x1080全高清,25帧每秒,配备ECM - XM1枪式麦克风)从侧面拍摄两名参与者,另外两台摄像机内置在眼动追踪眼镜中,用于获取每位参与者的正面视角。在完成眼动追踪器和动作捕捉的校准后,参与者开始交流,每对参与者的交流时间限制为30分钟。

分析材料使用的工具包括:注释软件ELAN(马克斯·普朗克心理语言学研究所)、动作捕捉软件AxisNeuron和眼动追踪软件Tobii Pro Glasses Controller。实验中编制了一个时长640分钟的语料库,在这项初步研究中,使用了一个时长46分钟的多模态语料库,该语料库由28个协作(联合行动)单元或阐释性话语中同一类型的问题解决任务组成。

研究采用多模态分析方法,对两种类型的交际动作进行注释,即言语动作和非言语动作。注释的言语动作有五种类型:直接言语请求、言语回应、共同话题阐述动作、新话题阐述动作和间接言语动作。确定这些动作时,依靠话语标记和语言线索。同时,注释的非言语动作有三种类型:建立接触的手势、面向面部的注视以及建立接触的手势和面向面部的注视的组合。

编码注释过程在ELAN中进行。在ELAN中创建了多个层级,分别显示左右对话者的直接言语动作、间接言语动作、手势动作和注视动作。

在确定语料库中动作的频率时,识别的是每种言语动作类型和每种非言语动作类型同步使用的情况,而非它们单独使用的情况。本研究未考虑不伴随言语动作的非言语动作使用情况。由于初步注释的语料库规模不大,主要使用描述性统计方法来探索言语和非言语交际动作,但为了检验假设

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动与自由度。研究涵盖了线系统建模、控制器设计(如PID、MPC、线控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、线控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒与适应
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