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來自劍橋大學(xué)和鄧迪大學(xué)的團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種新的情境感知方法,該方法可以消除用戶鍵入以進(jìn)行交流的50%到96%的擊鍵次數(shù),從而縮小了交流差距。
該系統(tǒng)專門針對非語言人群,并使用一系列上下文線索(例如用戶的位置,一天中的時(shí)間或用戶的講話伙伴的身份)來幫助建議與用戶最相關(guān)的句子。
非言語運(yùn)動(dòng)障礙人士經(jīng)常使用帶有語音輸出功能的計(jì)算機(jī)與他人交流。但是,即使沒有影響打字過程的肢體殘疾,這些交流輔助工具仍然太慢且容易出錯(cuò),無法進(jìn)行有意義的對話:典型的打字速度在每分鐘5到20個(gè)單詞之間,而典型的說話速度在100范圍內(nèi)每分鐘140個(gè)單詞。
該研究的主要作者,劍橋大學(xué)工程系的珀·奧拉·克里斯滕森教授說:“通信速率的差異被稱為通信差距。”“這種差距通常在每分鐘80到135個(gè)詞之間,并且影響了依靠計(jì)算機(jī)進(jìn)行交流的人們的日常交互質(zhì)量。”
克里斯滕森教授及其同事開發(fā)的方法使用人工智能,使用戶可以快速檢索他們過去鍵入的句子。先前的研究表明,依賴語音合成的人們,就像其他所有人一樣,傾向于在日常對話中重用許多相同的短語和句子。但是,對于現(xiàn)有語音合成技術(shù)的用戶而言,檢索這些短語和句子是一個(gè)耗時(shí)的過程,從而進(jìn)一步減慢了對話流程。
在新系統(tǒng)中,隨著人員的鍵入,系統(tǒng)會(huì)使用信息檢索算法根據(jù)鍵入的文本和人員所參與的會(huì)話的上下文自動(dòng)檢索最相關(guān)的先前句子。上下文包括有關(guān)會(huì)話的信息,例如位置,一天中的時(shí)間以及自動(dòng)識別對方的臉部。使用經(jīng)過訓(xùn)練可從前置攝像頭識別人臉的計(jì)算機(jī)視覺算法來識別其他說話者。
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