The State of Speech in HCI: Trends, Themes and Challenges
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Speech interfaces are growing in popularity. Through a review of 99 research papers this work maps the trends, themes, findings and methods of empirical research on speech interfaces in the field of human–computer interaction (HCI). We find that studies are usability/theory-focused or explore wider system experiences, evaluating Wizard of Oz, prototypes or developed systems. Measuring task and interaction was common, as was using self-report questionnaires to measure concepts like usability and user attitudes. A thematic analysis of the research found that speech HCI work focuses on nine key topics: system speech production, design insight, modality comparison, experiences with interactive voice response systems, assistive technology and accessibility, user speech production, using speech technology for development, peoples’ experiences with intelligent personal assistants and how user memory affects speech interface interaction. From these insights we identify gaps and challenges in speech research, notably taking into account technological advancements, the need to develop theories of speech interface interaction, grow critical mass in this domain, increase design work and expand research from single to multiple user interaction contexts so as to reflect current use contexts. We also highlight the need to improve measure reliability, validity and consistency, in the wild deployment and reduce barriers to building fully functional speech interfaces for research. RESEARCH HIGHLIGHTS Most papers focused on usability/theory-based or wider system experience research with a focus on Wizard of Oz and developed systems Questionnaires on usability and user attitudes often used but few were reliable or validated Thematic analysis showed nine primary research topics Challenges identified in theoretical approaches and design guidelines, engaging with technological advances, multiple user and in the wild contexts, critical research mass and barriers to building speech interfaces
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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