人机交互基础教程-第2版
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- ISBN:9787302226529
- 装帧:暂无
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:271页
- 出版时间:2010-07-01
- 条形码:9787302226529 ; 978-7-302-22652-9
本书特色
《人机交互基础教程(第2版)》:《人机交互基础教程(第2版)》第1版《人机交互技术——原理与应用》被几十所高校选作教材,目前已印刷6次。《人机交互基础教程(第2版)》在第1版的基础上进行重新编撰,精炼并更新技术内容,使之更适合本科生使用。《人机交互基础教程(第2版)》配套完整的电子课件。
目录
节选
《人机交互基础教程(第2版)》介绍人机交互基本知识,主要包括人机交互的相关概念,与人机交互相关的感知和认知的基本知识,各种交互设备及其工作原理,人机交互技术,人机界面设计方法及其表示模型和实现方法,web界面、移动界面这两类特殊人机界面的设计方法、工具和技术,以及可用性分析与评估方法。读者通过《人机交互基础教程(第2版)》的学习,可以快速掌握人机交互的基本知识和交互技术,能够学以致用。《人机交互基础教程(第2版)》可作为计算机相关专业的本科生教材,也可作为工程技术人员的参考书和对人机交互技术感兴趣的读者的自学用书。
相关资料
插图:语音识别系统选择识别基元的要求是有准确的定义、能得到足够数据进行训练、具有一般性。英语通常采用上下文相关的音素建模,汉语的协同发音不如英语严重,可以采用音节建模。系统所需的训练数据大小与模型复杂度有关。模型设计得过于复杂以至于超出了所提供的训练数据的能力,会使得性能急剧下降。大词汇量、非特定人、能识别连续语音的语音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法获得模型参数,识别时将基元串接成词,词间加上静音模型并引入语言模型作为词间转移概率,形成循环结构。汉语具有易于分割的特点,可以先进行分割再对每一段进行解码,这是提高效率的一个简化方法。用于实现人机口语对话的系统称为对话系统。受目前技术所限,对话系统往往是面向一个狭窄领域、词汇量有限的系统,其题材有旅游查询、订票、数据库检索等。其前端是一个语音识别器,识别产生的N-best候选,由语法分析器进行分析获取语义信息,再由对话管理器确定应答信息,由语音合成器输出。由于目前的系统往往词汇量有限,也可以用提取关键词的方法来获取语义信息。语音识别系统的性能受许多因素的影响,包括不同的说话人、说话方式、环境噪音、传输信道等。提高系统鲁棒性,是要提高系统克服这些因素影响的能力,使系统在不同的应用环境、条件下性能稳定;自适应是根据不同的影响来源,自动地、有针对性地对系统进行调整,在使用中逐步提高性能。语音识别技术在实际使用中达到了较好的效果,但如何克服影响语音的各种因素还需要更深入地分析。目前听写机系统还不能完全实用化以取代键盘的输入,但识别技术的成熟同时推动了更高层次的语音理解技术的研究。由于英语与汉语有着不同的特点,针对英语提出的技术在汉语中如何使用也是一个重要的研究课题,四声等汉语本身特有的问题也有待解决。
作者简介
孟祥旭,男,中国科学院计算所计算机应用专业毕业,获博士学位现为山东大学计算机科学与技术学院院长,教授,博士生导师兼任中国计算机学会CAD,CG专委会副主任、教育部计算机专业教学指导委员会委员、山东省信息化工作领导小组专家组组长,主要从事CAD与图形学、人机交互与虚拟现实等方面的理论研究与实践工作先后承担或参加完成几十项国家、省部级科研课题,获得国家科技进步二等奖1项、省部级科技奖励9项,发表重要学术论文90余篇,为山东大学首批青年学术带头人。
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