MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2346204935 · doi:10.1145/2851581.2856506

Designing Speech and Multimodal Interactions for Mobile, Wearable, and Pervasive Applications

2016· article· en· W2346204935 sur OpenAlex
Cosmin Munteanu, Pourang Irani, Sharon Oviatt, Matthew P. Aylett, Gerald Penn, Shimei Pan, Nikhil Sharma, Frank Rudzicz, Randy Gómez, Keisuke Nakamura, Kazuhiro Nakadai

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and dialogue systems
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman–computer interactionComputer scienceMultimodal interactionModalitiesWearable computerGestureUsabilityWearable technologyLeverage (statistics)Modality (human–computer interaction)Multidisciplinary approachMobile deviceUbiquitous computingMultimediaArtificial intelligenceWorld Wide WebEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional interfaces are continuously being replaced by mobile, wearable, or pervasive interfaces. Yet when it comes to the input and output modalities enabling our interactions, we have yet to fully embrace some of the most natural forms of communication and information processing that humans possess: speech, language, gestures, thoughts. Very little HCI attention has been dedicated to designing and developing spoken language and multimodal interaction techniques, especially for mobile and wearable devices. In addition to the enormous, recent engineering progress in processing such modalities, there is now sufficient evidence that many real-life applications do not require 100% accuracy of processing multimodal input to be useful, particularly if such modalities complement each other. This multidisciplinary, two-day workshop will bring together interaction designers, usability researchers, and general HCI practitioners to analyze the opportunities and directions to take in designing more natural interactions with mobile and wearable devices, and to look at how we can leverage recent advances in speech and multimodal processing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSpeech and dialogue systemsTravaux en français237 207