67、打造魅力虚拟角色:语音魅力之道

打造魅力虚拟角色:语音魅力之道

1. 人机交互与语音助手研究启示

在人机语音助手交互中,为减少潜在的语音识别错误,大多采用脚本化的交互方式,参与者的实际输入在很大程度上对交互进程并无影响。

本研究结果对未来研究具有重要意义:
- 应更多关注与语音助手交流中那些虽不受欢迎但本质上属于社交效应的情况,比如报复效应。
- 需要进一步探究用户方面的个体差异。个性似乎为更好理解计算机社交行为(CASA)研究中的潜在心理机制提供了有效途径。
- 设计师和程序员在人机交互(HCI)中需考虑社会规范及其相应行为的影响。社交线索看似能引发积极(互惠)和消极(报复)两种效应。

从研究结论来看,CASA范式可应用于现代技术。参与者在与语音助手进行有益交互后,会表现出更多的互惠行为。与预期不同的是,未发现访谈者偏差。不过,观察到了对无用语音助手的一种报复效应,这仍属于社交行为。此外,本研究还旨在深入了解用户以及个体差异的影响。以往研究主要关注不同的社交线索以及用户由此产生的社交反应,而现在发现某些用户特征可调节媒介等式的效应。本研究初步证明,对新体验的开放性这一个性特质可对互惠行为产生调节作用。所以,未来研究应同时关注社交线索的本质以及用户的个体差异。随着技术向更个性化、以用户为中心的体验发展,在CASA研究中应更加重视用户。

2. 魅力虚拟角色的语音设计探索
2.1 魅力的力量与研究背景

魅力是一种强大的沟通和说服工具。领导者常利用魅力使信息更易记忆和鼓舞人心。与认为魅力是个人特质的观点不同,研究已明确指出了有助于形成魅力感知的具体言语和非言语行为。

魅力的非言语行为的一个重要方面是使

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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