不同菜单结构对语音菜单系统操作绩效的影响

为了考察菜单结构对语音菜单系统操作绩效的影响,研究设计了两种具有不同深度、广度的语音菜单结构,并比较两种不同的菜单结构下语音菜单系统操作绩效的差异。共有32名被试参加了实验,被试的操作任务是词语归类。研究结果表明：不同菜单结构对语音菜单系统操作绩效有着明显的影响。研究也进一步表明：语音菜单项数目一定时,适度提高菜单结构广度比增大深度更能提高系统绩效。     

自适应设计对语音菜单系统操作绩效的影响

为了考察自适应设计对语音菜单系统操作绩效的影响,研究设计了固定模式、自适应模式两种不同的语音菜单系统,并比较两种不同模式下语音菜单系统操作绩效的差异。共有16名被试参加了实验,被试的操作任务是词语归类。研究结果表明:自适应模式语音菜单系统的系统绩效比固定模式语音菜单系统的的系统绩效更好,在一定条件下语音菜单选择项越多采用自适应设计越能提高语音菜单系统绩效。     

深度神经网络的语音深度特征提取方法

为了提升连续语音识别系统性能,将深度自编码器神经网络应用于语音信号特征提取。通过堆叠稀疏自编码器组成深度自编码器(Deep Auto-Encoding,DAE),经过预训练和微调两个步骤提取语音信号的本质特征,使用与上下文相关的三音素模型,以音素错误率大小为系统性能的评判标准。仿真结果表明相对于传统梅尔频率倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)特征以及优化后的MFCC特征,基于深度自编码器提取的深度特征更具优越性。     

基于深度压缩感知的语音增强模型

随着压缩感知的深入研究,压缩感知在语音增强方面的应用也备受关注。针对传统压缩感知语音增强算法中存在的不足,将压缩感知与深度学习结合构建名为基于深度压缩感知的语音增强模型(Speech Enhancement based on Deep Compressed Sensing, SEDCS)。基于压缩感知原理使用编解码模型代替压缩感知中语音信号稀疏过程,使用卷积神经网络代替测量矩阵实现语音信号观测降维过程,通过联合训练的方式实现语音增强。实验结果表明：该模型能够完成语音增强任务,并且与现有的压缩感知语音增强算法相比,该模型能取得较好的语音增强效果;相比利用深度学习的语音增强算法,该模型虽性能一般,但在模型泛化性能和测试阶段的增强时间效率上有一定提升。     

手机菜单的工效学研究综述

菜单作为手机界面的重要交互部件,是人机界面的重要研究领域之一。手机3D菜单能够提高手机屏幕的空间利用率,通过预注意加工和深度线索使用户在低认知负荷下感知到更多信息,从而提高操作绩效与用户体验。本文从手机3D菜单的形式、特点、设计影响因素,以及3D菜单的用户绩效、发展趋势等方面出发,系统阐述了手机3D菜单设计的相关研究。并在此基础上总结出,建立手机3D菜单设计体系,开发适合不同设计因素的手机3D菜单是未来研究的新方向。     

场独立性对菜单操作绩效影响的研究

文章报道场独立性对固定和自适应菜单操作绩效影响的研究。结果发现:场独立性高、低两组被试操作固定菜单的绩效不存在显著差异;场独立性高、低两组被试操作自适应菜单的绩效存在显著差异。     

耳语音的语音处理研究综述

耳语音是人们在公众场合常使用的一种语言交流方式,初期对耳语音的研究主要为了语音基础研究和医学工作的需要。随着科技的发展,关于耳语的研究也从声学理论研究走向实际应用的研究。文章首先介绍了耳语音的生理、声学和感知特性,指出耳语音与正常音的发声生理差异导致了声学特性的差异,随后归纳了近年来各种耳语音特征参数分析和提取方法,在此基础上综述了国内外在耳语音应用研究方面的成果,最后,总结了耳语音各研究领域的发展趋势,并进行了展望。     

手机菜单引导方式对老年人菜单搜索效率的影响

目的探索不同类型的手机菜单引导方式对老年人菜单搜索效率的影响。方法在计算机上用Flash软件模拟诺基亚6700s的菜单界面,采用2(是否呈现母菜单)×2(是否呈现子菜单)被试间设计,要求40名中老年被试完成手机的3个功能搜索任务,记录完成任务的时间、返回上一级菜单的次数以及任务难度的主观评价。同时要求被试完成纸板折叠测验、镶嵌图形测验和再认记忆测验。结果子菜单明显提高了菜单搜索效率,被试的空间视觉化能力和场独立性对搜索效率也起到了促进作用。结论鉴于老年人空间视觉化及场独立性等能力的逐渐退化,老年人手机的界面设计更应注重老年人的使用习惯,给予他们适当的操作引导,以提高手机的可用性。     

室内语音清晰度与声源宽广度对大脑皮质上脑波之影响研究

以声场初期反射能量迟延时间(Δt1)与空间双耳互函数两因子作为变因,来研究室内语音清晰度与声源宽广度对大脑皮质上脑波反应的影响。刺激音频分别为单音节语音与纯音(2 kHz)脉冲;并分别以连续脑波自函数与听性唤起电位之波形变化进行比较。结果显示:(1)Δt1改变下左脑的β波(13~30Hz)自函数的有效迟延时间(e)与空间语音的清晰度得到显著正相关(p<0.001);(2)空间声源宽广度增加时,左脑波形振幅差A(P2-N2)在慢性头顶反应(SVR)中呈现减少趋势(p<0.05);且N2之潜时相对于波峰P1也出现增长(p<0.05)的趋势,反应部位推测是听觉神经路中的外侧蹄系;(3)在左右脑对声场时间与空间专门化议题上,时间因素为主的语音清晰度很明显是由左脑所控制。而空间主观声源宽广度对脑波的影响却也在左脑,证明受测者专注在主观扩散时脑波并未必反应在右脑。     

手机菜单类型对用户操作绩效及满意度的影响

本研究采用实验室研究的方法比较了分层菜单、滚动菜单和分页菜单等不同手机界面的设计对用户操作绩效及满意度的影响。实验在计算机上模拟进行,共有38个被试参与实验。研究表明：（1）从被试的操作绩效来看,分层菜单最好,分页菜单次之,滚动菜单最差;（2）从被试的主观满意度来看,分页菜单最好,分层菜单次之,滚动菜单最差。根据实验结果,我们提出在手机菜单设计中,应该根据考虑用户个人喜好或操作绩效等因素,酌情选择分层或分页菜单,避免使用拖动式的滚动菜单。     

菜单

从古意的辣排骨,吉士餐厅的上海特色红烧肉,到小城故事爽口清新的冰沙,我们准备了一桌独具特色的佳肴,让大家体会上海厨房美食的多样化。对于喜欢中国菜以外美食的嘉宾,我们也为您精心准备了名厨David Laris的温热芦笋色拉配烟熏火腿和香煎扇贝。以外,奶茶是我们如恩设计设计研究室大多数建筑师和设计师每日不可少的饮料,相信在座的各位也会喜欢。试试看,您就知道了!希望大家开心享用晚餐。     

连续语音识别中基于Dropout修正线性深度置信网络的声学模型

大词汇量连续语音识别系统中,为了增强现有声学模型的表征能力、防止模型过拟合,提出一种基于遗失策略(Dropout)修正线性深度置信网络的声学模型构建方法。该方法使用修正线性函数代替传统Logistic函数进行深度置信网络训练,修正线性函数更接近生物神经网络的工作方式,增强了模型的表征能力;同时引入Dropout策略对修正线性深度置信网络进行调整,避免节点之间的协同作用,防止网络出现过拟合。文章利用公开语音数据集进行了实验,实验结果证明了所提出的声学模型构建方法相对于传统方法的优越性。     

浅析数控系统的软件人机界面研究

数控机床正沿着高速、精密、复合、智能和绿色的方向发展,然而数控系统软件尤其是软件人机界面却没有跟上步伐。本文从人机工程学的角度出发,提出数控系统软件界面设计的必要性,并对数控系统软件人机界面的设计内容,如软件窗口界面结构、菜单界面、界面国标字体和界面图形元素等进行了研究探讨。     

实用语音情感数据库的设计与研究

针对实用语音情感研究的需要,设计并且建立了诱发语音情感数据库。根据刺激评估表,设计了一种基于计算机游戏的情感诱发方式,首次针对汉语音的实用语音情感进行了情感数据的采集和情感语音库的建立。对烦躁、紧张和喜悦等三种具有实际应用意义的语音情感进行了有效的诱发,录制了情感语音数据,并进行了数据的检验与听辩测试。结果显示,采用计算机游戏诱发情感的方法能够有效地采集自然度较高的实用语音情感数据,为实用语音情感的特征分析与识别提供了必要的研究基础。     

基于卷积神经网络的标准课堂教学语音情感优化的方法研究

在人工智能时代下,深度学习技术逐渐融入教育研究领域的各个方面。教师教学语言是课堂教学的主要方式,教学情感作为教学评价的主要评估方式,深刻影响着教师的教学效果。本文基于卷积神经网络模型对教师语音情感进行识别,以语音情感描述模型和情感教学理论作为理论基础,按照“数据库建立—模型搭建—实践应用”的研究路径开展教师标准课堂教学语音情感的研究,建立教师课堂语音数据库,构建教师语音情感评价量表,还原真实课堂的精准采集、助力教师评价的高效开展,以此优化教师教学语音情感,赋能教学改进。     

浅议语音识别技术的研究与发展

作为智能控制研究的主导方向和人机语音通信的关键技术,语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。如今,随着语音识别技术研究的突破,其对智能控制发展和社会生活的重要性日益凸现出来。     

C语言成绩查询菜单的设计

C语言是一种计算机程序设计语言、是一种结构化的语言。它既有高级语言的特点,也具有汇编语言的特点。它可以作为系统设计语言,编写工作系统应用程序,也可以编写不依赖计算机硬件的应用程序。它的应用范围广泛,它具有独特的编写程序方便性,本成绩查询菜单系统完成如下功能:根据输入的学生学号,给出各科考试成绩及平均分成绩。根据输入考试科目号,打印出该科目考试中每个学号学生的成绩,并给出平均分。根据学号、科目号查出学生成绩及录入考试成绩的功能。     

OLED作为操作面板的多级功能菜单设计

将简述如何在以OLED作为操作面板的电控设备上,实现多级功能菜单的设计及显示.     

基于注意力机制的LSTM语音情感主要特征选择

传统的语音情感识别方式采用的语音特征具有数据量大且无关特征多的特点,因此选择出与情感相关的语音特征具有重要意义。通过提出将注意力机制结合长短时记忆网络(Long Short Term Memory, LSTM),根据注意力权重进行特征选择,在两个数据集上进行了实验。结果发现:(1)基于注意力机制的LSTM相比于单独的LSTM模型,识别率提高了5.4%,可见此算法有效提高了模型的识别效果;(2)注意力机制是一种有效的特征选择方法。采用注意力机制选择出了具有实际物理意义的声学特征子集,此特征集相比于原有公用特征集在降低了维数的情况下,提高了识别准确率;(3)根据选择结果对声学特征进行分析,发现有声片段长度特征、无声片段长度特征、梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient, MFCC)、F0基频等特征与情感识别具有较大相关性。