Does Technology Speak for Us; Exploring Emotional Range and User Interface Design in Augmentative and Alternative Communication systems (AAC)
Notice bibliographique
Résumé
One of the fundamentals of being human is the ability to communicate. We express our thoughts, emotions, and ideas in both subtle and direct forms of communication. Either through movements in body language and eye contact, or verbal expressions in our pitch and tone of voice. Both ways allow us to be a part of a larger society and have a feeling of self-identity and control. When this ability to communicate is taken away due to illness, accident, or for any other unprecedented reason, we are left feeling isolated, disassociated from our identity, and excluded from society. Without verbal communication, expressing a basic need can become taxing and near impossible. Let alone trying to express specific emotions or ideas. There is a multitude of neurological diseases that cause speech impairments such as ALS, Parkinson’s disease, Myasthenia gravis, multiple sclerosis, and more. (Mayo Clinic, 2020) Many of these diseases, like ALS for example, effect over 30,000 people in the United States with 5,000 new documented cases being diagnosed every year (Heller, 2019). There is a large population of people living with these disabilities globally that impair their quality of life. The purpose of this project is to explore the technologies available in speech synthesis and to create an emotionally driven assistive speech solution through a mobile application that allows the user to first select the specific emotion they are feeling, followed by the text or phrase they wish to say. The result is that the text or phrase would be said in that specified emotion by the synthetic voice associated with the application. The main focus of the project will be changing the way augmentative and alternative communication systems are approached by designing an emotionally driven interface that allows the user to choose their emotion before the spoken action/phrase is said out loud by the software. Researching and understanding the fundamentals of the Circumplex Model of Affect will guide the design of the interface and allow for a deeper understanding of human emotions (Russell, 1980). This project will be centered around the design process and more specifically, inclusive design.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».