8、语音输出辅助设备与iPad保护套的多重意义

语音输出设备与iPad保护套的多重意义

语音输出辅助设备与iPad保护套的多重意义

语音输出辅助设备的有限承诺

在探讨语音输出辅助设备(AAC)时,我们会发现其对于非言语或言语极少个体的语音表达支持存在一定局限性。

首先,媒体常将语音视为单一的个体实体,这使得家庭中谁负责促进和保护非言语儿童的语音这一问题被忽视。实际上,AAC设备要实现支持儿童语音的承诺,离不开他人日常对技术的维护、管理和调节,而这一重任大多落在忙碌的母亲身上。

其次,主流话语将语音框定为静态实体,没有充分考虑儿童发展及其环境的波动。例如,使用iPad和Proloquo2Go软件,儿童不一定能产生更多语音,且随着身体成长和变化,软件可能无法完全满足他们的语音需求,因为语音不仅在生物学上,还在文化和社会层面不断演变。

再者,合成语音主要服务于西方讲英语的白人,这会导致其他背景的非言语个体面临不平等。文学哲学家罗兰·巴特指出,每个声音都有其独特的“特质”,但合成语音使某些身体特征的痕迹变得不可见,工程师对“自然”语音的有限理解也影响着合成语音的每一个语调。

另外,专业人士主导语音和AAC相关术语的定义,使得非言语个体话语权减少。治疗师和临床医生应更关注不同文化、阶层和教育背景家庭对这些技术的理解和命名方式,例如Kameelah对儿子使用的iPad和Proloquo2Go采用了更开放灵活的表述方式,打破了传统类别限制。

同时,如果将AAC视为非言语个体语音表达的主要工具,会错过通过其他媒体支持更具创造性语音表达的机会。家长提到孩子会利用包括互动游戏和应用程序在内的更多语音工具,而社交媒体(特别是注重视觉交流的平台)为非言语青少年和成年人提供了表达自我的新空间。

最后,若机构没有做

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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