립모션 예제

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실험 2에서 McGill 대학의 자원 봉사자들은 동일한 스피커의 스틸 이미지를 사용하여 “oo”연설을 구별하려고 했습니다. 움직임의 단서없이, 결과는 보여 주었다, 프랑스어 – 영어 또는 영어 – 프랑스어 주문의 비대칭은 더 이상 발생하지, 모션이 모음 인식의 이 본능의 핵심 구성 요소임을 시사. “전반적으로, 나타나는 그림은 지각 비대칭이 입술 운동과 구성 정보를 모두 묘사하는 광학 자극에 의해 유도되는 것처럼 보입니다,” 저자는 씁니다. 실험 심리학 저널에 보고된 바와 같이: 인간의 지각과 성과, 사람들이 연설을 인식할 때, 그들은 입술의 형태와 움직임을 면밀히 관찰합니다. 이러한 단서 중 하나가 누락된 경우 모음 소리 간에 미묘한 차이를 만드는 능력은 측정할 수 있습니다. 입술의 움직임과 구성은 사람들이 연설에서 모음을 구별 할 때 정보를 수집하는 방법의 핵심, 새로운 연구는 제안한다. zapnap/leap-js-예제에서 새 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? 그러나 입이 중요해하는 것은 어떨까요? 단순히 특정 위치가 아닌 모션이 중요한지 확인하기 위해 다음 실험에서는 학생들에게 비디오가 아닌 스틸 프레임을 제시했습니다. Masapollo의 가설은 얼굴이 실제로 표현되지 않더라도 위치와 움직임이 함께 중요할 수 있다는 것이었습니다. 이 실험에서 사람들은 그가 올바른 길에 있음을 암시하는 비대칭을 보여주기 위해 돌아왔습니다. 실험 5에서, 모션은 스피커의 입술과 유사한 방식으로 움직이는 측면 그림 8로 표현되었다. 거기도, 입의 필수적인 형태없이, 사람들은 모음 인식의 본능적 인 비대칭을 보여주지 않았다. 입의 형태와 위치가 없는 단순한 움직임만으로는 충분하지 않았습니다. 다음 세 가지 실험에서 팀은 학생 자원 봉사자 그룹 사이에서 음성 인식의 시각적 측면이 중요한 지각을 계속 조사했습니다.

실험 3에서 피실험자들은 얼굴이 아니라 연사의 입술처럼 움직인 다이아몬드 패턴의 네 개의 점들을 보았습니다. 예를 들어, 스피커가 입술을 모아 “oo”를 만들때 점들이 더 가까워졌습니다. 도약 운동 환경에 대한 FreeImage를 구축하기 위한 수정 모든 새로운 외부 라이브러리 프로젝트에 대한 골격 세트를 포함하는 라이브러리 이러한 질문을 해결하면 우리가 연설을 인식하는 방법에 대한 과학적 이해를 향상시킬 수 있다고 Masapollo는 말합니다. 즉, 차례로, 더 이해하기 쉬운 온라인 아바타와 물리적 로봇의 설계에 적용 할 수 있으며, 심지어 인간의 음성의 컴퓨터 인식을 개선하고 청각 장애인을위한 통신 장치를 향상시킬 수 있습니다.

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