6、探索辅助沟通技术中的语音世界

探索辅助沟通技术中的语音世界

1. 合成语音的现状与问题

合成语音在当今社会广泛应用,不仅存在于辅助沟通(AAC)设备、电脑和智能手机中,还出现在汽车、家用电器以及公共交通广播等日常场景里。然而,预制的合成语音选项存在诸多局限。一方面,它们在性别、年龄、体型、种族、民族和地域口音等方面的表达范围狭窄;另一方面,这些语音反映出性别本质主义和二元性别观念。

以 Proloquo2Go 应用为例,截至 2016 年 6 月,它提供 24 种说“美国英语”的语音选项,其中男性选项有 16 个,女性选项仅有 9 个,且缺乏性别中立的语音选项。“Will”语音有多种“富有表现力的成人”版本,但没有对应的女性版本。在种族方面,24 个选项中只有 3 个暗示是非白人说话者,像“Saul”这种“嘻哈成年男性”语音,通过说唱音乐这一文化标志来暗示黑人身份,但系统中没有与说“美国英语”的成年有色女性相关的语音选项。

语音类型 数量 特点
男性语音 16 个 部分有多种表现力版本
女性语音 9 个 缺乏富有表现力的版本
非白人暗示语音 3 个 存在文化刻板印象问题
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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