Cooperative Multimodal Communication: Second International Conference, CMC'98, Tilburg, The Netherla pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 edition (2001年11月1日)

作者:Harry Bunt

出品人:

页数:249

译者:

出版时间:2001-12

价格:110.00

装帧:平装

isbn号码:9783540428060

丛书系列:

图书标签:

• Multimodal Communication
• Cooperative Dialogue
• Human-Computer Interaction
• Gesture Recognition
• Speech Recognition
• Natural Language Processing
• Artificial Intelligence
• Cognitive Science
• Linguistics
• Computer Science

跨越感知鸿沟：协同多模态交流的理论与实践 《协同多模态交流：第二届国际会议，CMC'98，荷兰蒂尔堡，1998年1月28-30日。精选论文》一书，汇聚了1998年初在荷兰蒂尔堡举行的第二届协同多模态交流国际会议（CMC'98）上的前沿研究成果。本次会议汇聚了来自全球的顶尖学者、研究人员和行业专家，共同探讨在日益复杂的数字环境中，不同感知模态（如视觉、听觉、触觉、嗅觉等）如何协同工作，以实现更自然、更高效、更具表现力的人机交互和人际交流。本书精选的论文，不仅涵盖了多模态交流的基础理论和模型，更深入地展示了这些理论在实际应用中的创新探索，为理解和构建更智能、更人性化的交流系统提供了宝贵的视角。 多模态交流的理论基石：理解与整合 本书开篇便深入剖析了多模态交流的核心理论。研究者们从认知科学、语言学、心理学、计算机科学等多个学科交叉的视角，审视人类是如何自然地运用多种感知通道来理解和生成信息的。例如，人类在对话中，不仅仅依靠听觉接收语言信息，还会同时关注说话人的面部表情、肢体语言、语气语调等非语言线索，这些多模态信息的融合，极大地增强了理解的准确性和深度。 针对这种人类固有的交流模式，会议论文探讨了多种理论模型，试图模拟和重现这种多模态的整合过程。其中，“整合理论”（Integration Theory）是研究的焦点之一，它关注不同模态的信息如何在认知层面上进行融合，形成一个连贯的整体感知。这包括了时间上的同步性（Synchrony），即不同模态信息的出现时间是否协调一致，以及空间上的对应性（Correspondence），即不同模态信息是否指向同一对象或概念。 此外，还有关于“模态互补性”（Modality Complementarity）的讨论，即不同模态的信息如何互相补充，填补彼此的不足。例如，视觉信息可以帮助Clarify 语言的指代，而语言则可以描述更抽象或不可见的物体。会议论文深入探讨了如何利用计算模型来捕捉和利用这种互补性，从而提升交流的效率和信息传递的丰富度。 多模态信息处理的关键技术：从感知到理解 理解多模态交流，离不开对支撑其背后的关键技术的深入研究。本书精选的论文，在多模态信息处理的各个环节都展现了前沿的进展。 在感知与特征提取层面，研究者们探索了如何从原始的感官数据中提取有意义的特征。例如，在视觉模态，这包括了人脸识别、姿态估计、表情分析、手势识别等技术；在听觉模态，则涉及语音识别、情感声音分析、说话人识别等。对于新兴的模态，如触觉，研究也开始关注纹理识别、力反馈信息的提取与分析。 更具挑战性的是多模态信息的融合（Fusion）。会议论文详细讨论了两种主要的融合策略：早期融合（Early Fusion）和晚期融合（Late Fusion）。早期融合是在特征提取的初始阶段就将不同模态的特征进行合并，然后进行统一的建模和分析。这种方法能够充分利用模态间的潜在关联，但对齐和对策的难度较大。晚期融合则是在分别对各个模态进行处理和分析后，再将各模态的输出结果进行整合。这种方法相对容易实现，但也可能丢失模态间的深层关联。 此外，论文还探讨了跨模态学习（Cross-modal Learning）。这意味着模型可以从一种模态学习到的知识迁移到另一种模态，例如，通过大量的图文配对数据，训练模型理解图像和文字之间的对应关系，从而实现图文的相互生成。这种技术对于减少特定模态的训练数据需求，提高模型的泛化能力至关重要。 多模态交流的应用场景：从人机交互到沉浸式体验 本书不仅关注理论和技术，更将目光投向了多模态交流在实际场景中的广泛应用。这些应用场景的探索，为理解多模态交流的价值提供了生动的例证。 在人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）领域，多模态交互正在逐步取代传统的单模态交互方式。例如，智能助手可以通过语音指令、用户的面部表情、甚至手势来理解用户的意图，并以更自然的方式进行反馈。会议论文中，有研究探讨了如何设计更直观、更具响应性的多模态用户界面，例如，通过结合语音和触摸屏输入，让用户能够更流畅地与设备互动。 虚拟现实（Virtual Reality, VR）和增强现实（Augmented Reality, AR）是多模态交流的天然试验场。在这些沉浸式环境中，用户需要通过多种感官来感知和与虚拟世界互动。论文中，有研究者提出了利用多模态信息来提升VR/AR体验的真实感和沉浸感。例如，结合用户的语音指令、眼球追踪数据以及触觉反馈，构建更具交互性的虚拟场景。 多媒体内容理解与检索也是多模态交流的重要应用方向。想象一下，在搜索视频时，你不仅仅可以输入文字关键词，还可以通过描述画面的内容，或者模仿一段旋律来找到你想要的视频。会议论文中，有研究探讨了如何利用多模态信息来更精确地理解和检索多媒体内容，例如，通过分析视频的画面、音频、字幕以及用户评论，实现更智能的视频检索。 教育与培训领域也从多模态交流中受益匪浅。传统的教学模式往往以文本或单一的视觉媒介为主，而多模态的教学方式能够更有效地吸引学生的注意力，并帮助他们理解复杂的概念。例如，结合视频讲解、互动式模拟实验以及语音反馈，可以为学生提供更丰富、更具针对性的学习体验。 特殊需求群体的支持是多模态交流一个极其重要的伦理和社会价值体现。对于有听力、视力或语言障碍的人群，多模态交流技术可以极大地改善他们的生活质量。例如，实时的手语翻译系统，或者能够将文字转换为语音并辅以表情反馈的交流辅助工具，都能够帮助他们更顺畅地与他人沟通。 挑战与未来展望 尽管在多模态交流领域取得了显著的进展，但仍存在诸多挑战。会议论文也敏锐地指出了这些挑战，并展望了未来的研究方向。 模态间的对齐（Alignment）和同步（Synchronization）仍然是一个难题。如何精确地将来自不同模态的信息在时间和语义上进行匹配，是实现有效融合的基础。 数据稀疏性（Data Sparsity）也是一个普遍存在的问题，特别是对于某些特定的模态或罕见的交流场景。如何利用有限的数据训练出鲁棒的模型，是研究的关键。 模态的可靠性与不确定性（Reliability and Uncertainty）是实际应用中需要解决的问题。任何一个模态都可能出现噪声或错误，系统需要具备一定的容错能力，并能够有效地处理和融合不确定信息。 对人类认知过程的深入理解是推动多模态交流理论发展的基石。未来的研究需要进一步跨学科合作，深入探究人类大脑如何处理和整合多模态信息。 人机协作与伦理考量也是不可忽视的方面。随着多模态交流系统的日益普及，如何确保其公平性、透明性以及不侵犯用户隐私，将是未来需要重点关注的问题。 《协同多模态交流：第二届国际会议，CMC'98，荷兰蒂尔堡，1998年1月28-30日。精选论文》一书，作为1998年一次重要的学术盛会记录，不仅为我们回顾了当时该领域的最新研究成果，更揭示了多模态交流作为一种超越单一感知通道的全新交流范式，在推动人工智能、人机交互、信息技术等领域发展中所扮演的关键角色。本书所呈现的理论框架、技术方法以及应用探索，为理解并构建未来更加智能、人性化、富有表现力的交流系统，奠定了坚实的基础，并持续激励着后续的研究者们不断探索未知的边界。

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