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연구에 적합한 음성 합성 소프트웨어는 무엇입니까?

연구에 적합한 음성 합성 소프트웨어는 무엇입니까?


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오디오 자극을 생성하는 데 사용할 수 있는 음성 합성 소프트웨어에 대한 권장 사항을 찾고 있습니다. 내가 생성하려고 하는 오디오 자극은 분리된 음절의 긴 시퀀스가 ​​될 것입니다. 따라서 가장 좋은 경우는 pa/da/ba/ki/tu와 같은 텍스트 파일을 쉽게 읽을 수 있는 것입니다. OSX의 TextEdit와 같은 프로그램이 이 작업을 수행할 수 있지만 출력에 대한 많은 제어를 제공하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 각 음절의 길이, 음절 사이의 간격 등을 조절할 수 있기를 바랍니다.

이상적으로는 소프트웨어가 무료이고 연구 수준의 자극을 생성하는 데 사용한 이력이 있어야 합니다.

또한 Intel 기반 Mac에서 실행할 수 있는 소프트웨어를 선호하지만 다른 운영 체제에 대한 제안도 환영합니다.


당신은 Mbrola를 찾고 있습니다! 오픈 소스, 텍스트 기반 다이폰 신디사이저입니다. 포먼트 주파수와 같은 미묘한 정보를 제어할 수는 없지만 피치와 지속 시간을 제어하는 ​​데는 완벽합니다. 한 가지 주의할 점은 아직 Intel 기반 Mac에서 작동하지 않는다는 것입니다. 그러나 이는 주로 Windows GUI가 너무 잘 작동하여 OS X 버전을 작동시키려고 애쓸 수 없었기 때문입니다.

각 줄은 공백으로 구분된 4개 이상의 텍스트 명령으로 구성된 사운드입니다. 첫 번째 부분은 X-SAMPA로 구성된 세그먼트입니다. 두 번째 요소는 세그먼트의 지속 시간입니다. 위의 예에서 모든 자음의 길이는 100ms이고 모든 모음은 200ms입니다. 네 번째 요소는 Hertz 단위의 피치입니다. 세 번째 요소는 이 피치가 시작되어야 하는 지속 시간의 백분율입니다. 원하는 Mbrola 파일은 다음과 같습니다.

_ 100 10 200 (P) 100 10 200 200 10 200 99 160 _ 100 10 200 D 100 10 200 200 10 200 99 160 _ 100 10 200 100 10 200 K 100 10 200 _ 100 10 200 200 10 200 99 160 B 나는 200 10 200 99 160 _ 100 10 200 t 100 10 200 u 200 10 200 99 160 _ 100 10 200

밑줄은 묵음이고 베이스라인 피치를 200Hz로 설정했습니다. 각 음절은 200Hz에서 시작합니다. 모음 지속 시간의 10%(20ms)에서 피치는 200Hz이고 지속 시간의 99%에서 160Hz까지 선형으로 보간되어 멋진 떨어지는 윤곽을 제공합니다.


Praat는 무료이며 많은 출판물에서 인용되었습니다. 그건 사실상 음성 자극 생성을 위한 표준.


텍스트 음성 변환이란 무엇입니까?

TTS(텍스트 음성 변환) 시스템은 사람의 개입 없이 인쇄된 철자 텍스트를 음성 출력으로 자동 변환하는 장치입니다. 이 프로세스는 일반적으로 실시간으로 즉시 발생하며 컴퓨터 터미널에 입력하고 ASCII 코드로 변환할 수 있는 모든 텍스트를 수락합니다. 현재 사용 가능한 여러 텍스트 음성 변환 시스템은 무제한 영어 텍스트를 실시간으로 알아들을 수 있는 음성으로 변환합니다. 다른 언어를 위한 시스템도 있습니다(Carlson, Granstrom, & Hunnicutt, 1982). 텍스트 음성 변환 시스템에 의해 생성된 음성 출력은 특정 유형 입력의 음성 표현에 대한 응답으로 장치에 의해 실시간으로 합성되거나 새로 생성됩니다(Allen, 1973a, 1973b, 1981, in press Studdert-Kennedy & #x00026 쿠퍼, 1966). 대부분의 TTS(텍스트 음성 변환) 시스템은 사용자가 특정 기능을 사용자 지정할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, 사용자가 고유명사에 대한 정확한 발음을 지정하거나 특이한 발음을 가질 수 있는 전문 어휘를 입력할 수 있는 음성 모드가 있습니다.

저장된 음성

대부분의 독자는 이미 저장된 음성으로 알려진 합성 음성 형식에 익숙합니다. 마이크와 녹음기를 사용하여 오디오 테이프에 자연스러운 음성을 녹음합니다. 이 음성은 아날로그-디지털 변환기를 사용하여 컴퓨터로 디지털화됩니다. 실제 프로세스에는 빠른 속도로 음성 파형을 샘플링하고 샘플을 디지털 형식으로 저장하는 작업이 포함됩니다. 일반적으로 1초의 연설에 대해 8,000~10,000개의 샘플을 채취합니다. 이 디지털 샘플은 일련의 수치 매개변수로 컴퓨터 메모리에 저장됩니다. 따라서 5초짜리 문장에는 적어도 40,000개의 샘플이 관련되어 있을 것입니다. 각 샘플은 컴퓨터에 디지털 방식으로 저장됩니다. 불행히도 긴 문장의 경우 저장 요구 사항이 엄청납니다. 그러나 저장된 음성을 사용하는 데는 그만한 이유가 있습니다. 모든 디지털 샘플은 컴퓨터 메모리에서 검색한 다음 디지털-아날로그 변환기를 사용하여 아날로그 형식으로 다시 변환할 수 있습니다. 이 프로세스는 원래 녹음된 음성을 명료도에 대한 저하나 영향이 거의 또는 전혀 없이 재생합니다. 샘플링 속도와 음성 파형을 코딩하는 데 사용되는 비트 수로 인해 음성 품질에 약간의 손실이 있을 수 있지만 결과 음성 품질은 수용 가능하며 종종 전화를 통해 전송되는 음성보다 더 좋게 들립니다. 청취자는 저장된 말을 들을 때 일반적으로 그것을 인식하거나 이해하는 데 거의 어려움을 겪지 않습니다.

그러나 저장되어야 하는 모든 메시지는 녹음되고 디지털화되어 컴퓨터 메모리에 저장된 다음 검색되어 재생되어야 합니다. 메시지를 변경하거나 업데이트해야 하는 경우 전체 프로세스를 반복해야 합니다. 따라서 저장된 음성은 알파벳 문자, 0부터 9까지의 숫자, 또는 키워드나 지침의 매우 작은 어휘와 같은 매우 제한된 메시지 세트에 유용합니다. 어휘가 매우 커지고 잠재적인 메시지 집합이 이론적으로 제한되지 않으면 저장된 음성을 사용하는 음성 출력 시스템이 비실용적이 되고 극도로 비용이 많이 듭니다(Cooper, 1963 Cooper, Gaitenby, Mattingly, & Umeda, 1969 Studdert-Kennedy &# 참조). x00026 쿠퍼, 1966). 또한, 개별 저장된 항목이 추가 처리 및 평활화 없이 단어 문자열로 결합될 때 결과 음성은 정상적인 피치가 부족하고 억양 청취자는 종종 이러한 유형의 음성을 부자연스럽고 기계적인 소리로 설명합니다. 개별 단어의 명료도는 일반적으로 상당히 높지만 이러한 종류의 연결된 음성의 명료도는 종종 상당히 낮습니다.

규칙에 의한 합성

저장된 음성을 사용하는 음성 출력은 다양한 규칙별 합성 기술을 사용하는 음성 출력과 대조될 수 있습니다. 이 경우 연설은 주문형 발언을 생성하는 데 사용되는 일련의 규칙에 의해 생성됩니다(Allen, 1973a, 1973b, Cooper, 1963에서). 이러한 음성 출력 시스템은 매우 정교하며 여러 모듈식 하위 시스템으로 구성되며 각 하위 시스템에는 특별한 규칙 집합이 있습니다. 최초 입력된 입력은 먼저 ASCII 코드로 변환됩니다. 대부분의 현재 시스템에서 ASCII 코드는 자세한 음성 설명을 생성하는 역할을 하는 여러 모듈을 통해 처리됩니다(Allen, 1981 참조).

한 시스템인 MITalk-79에서 이 분석 프로세스에는 입력 메시지의 기본 음소, 음절, 형태소 및 구문 형식의 결정과 숫자, 약어 및 특수 기호가 있는 경우 입력 조정이 포함됩니다. 기본 모듈이 입력 메시지에 대해 작동한 후 분석되지 않은 단어는 문자 대 음소 규칙 집합을 통해 처리됩니다. 텍스트가 음성 표기로 변환되면 자세한 음운, 음높이, 강세 및 타이밍 조정이 포함된 다른 모듈이 이 표현에서 작동합니다. 음성이 덜 기계적으로 들리도록 추가 규칙이 포함됩니다. 일부 규칙은 연설을 매끄럽게 하고 보다 자연스러운 출력으로 이어집니다. 다른 규칙은 “red” 또는 “reed.”와 같이 발음될 수 있는 “read,”와 같은 단어를 명확하게 하는 데 사용됩니다.

입력된 텍스트가 분석된 후 음성 출력으로 변환됩니다. 출력 프로세스도 본질적으로 모듈식입니다. 여러 모듈을 사용하여 각 음성이 발음되는 방식, 특정 음성이 특정 컨텍스트에 의해 수정되는 방법 및 강세가 적용되는 위치를 지정합니다. 규칙 시스템이 상세할수록 합성된 음성은 자연어에 더 가깝습니다. 다양한 모듈에 축적된 모든 매개변수 정보는 디지털 음성 합성기에 입력되고 음성 파형이 생성됩니다. 마지막으로 음성 샘플은 디지털-아날로그 변환기를 통해 아날로그 형식으로 변환되고 저역 통과 필터링됩니다. 현재 사용 가능한 텍스트 음성 변환 시스템은 모두 실시간으로 작동하며 텍스트가 장치에 입력된 직후 분석 및 합성을 수행합니다(자세한 내용은 Allen, 1981 Bruckert, 1984 Groner, Bernstein, Ingber, Pearlman, & Toal, 1982).

지난 6년 동안 우리는 규칙에 의해 생성된 합성어의 인식을 연구하기 위해 고안된 연구 프로그램에 참여했습니다. 이 작업의 일환으로 우리는 규칙에 따라 자동으로 음성을 생성하는 8개의 텍스트 음성 변환 시스템에서 행동 데이터를 수집할 기회가 있었습니다. 이 백서의 나머지 부분에서는 테스트한 시스템, 부분 명료도를 측정하는 데 사용된 절차 및 얻은 결과에 대해 설명합니다. 마지막으로 현재 접근 방식의 몇 가지 한계를 고려하고 향후 연구를 위한 몇 가지 방향을 제안합니다. 우리의 지각적 발견은 여러 상용 시스템의 성능에서 일관된 개선을 가져왔고 규칙에 따라 음성 합성의 품질을 개선하기 위한 추가 작업 영역을 제안했습니다.


이 검토를 위한 연구를 고려하는 기준

연구 유형

무작위 대조 시험(RCT)을 포함할 것입니다.

참가자 유형

언어 및 언어 치료사/병리학자, 아동 발달 팀 또는 이에 상응하는 사람으로부터 원발성 언어 및/또는 언어 장애 진단을 받은 18세 이하의 어린이 및 청소년.

제외 기준

아동이 학습 장애, 청력 상실, 신경근 장애 또는 언어 및/또는 언어 장애가 일반적으로 포함되는 기타 기본 상태를 갖고 있다는 명백한 증거가 있는 경우 연구를 제외합니다. 말더듬으로 인해 어려움이 발생하거나 학습된 잘못된 발음(예: 측면 /s/(lisp) 또는 순음 /r/(rhotic r))으로 어려움이 설명되는 어린이도 이 검토에서 제외됩니다. 또한 이중 언어 또는 다국어를 구사하는 아동에 초점을 맞춘 연구와 문해 능력 훈련이 연구의 주요 초점인 연구는 제외합니다. 우리는 또한 영유아를 포함하는 검토 연구에서 제외할 것입니다.

개입 유형

지연('대기 목록') 또는 무치료 제어 또는 일반적인 자극 조건과 비교하여 기간 및 전달 방법에 관계없이 모든 유형의 치료 개입. 일반적인 자극 조건에는 예를 들어 대상 언어 입력을 제공하지 않고 치료에서 발견되는 상호 작용을 모방하도록 설계된 통제 조건에 통제 아동을 할당하는 연구가 포함됩니다. 이러한 조건은 연구의 관심 영역에 초점을 맞추지 않는 인지 치료 또는 일반 놀이 세션일 수 있습니다.

우리는 표현 및 수용 음운론(말소리와 운율과 두운과 같은 말소리의 인식과 구별을 포함하는 말소리의 생산과 이해)에 관한 언어 및/또는 언어 기능의 영역을 개선하기 위해 고안된 치료 중재를 포함할 것입니다. ), 표현 또는 수용 어휘(단어 생성 또는 이해), 표현 또는 수용 구문(문장 및 문법 생성 또는 이해), 화용 언어.

결과 측정 유형

우리는 공식 표준화 시험, 기준 및 참조 시험, 학부모 보고서 및 언어 샘플을 사용할 것입니다. 이러한 각 범주 내에는 다양한 측정이 있으며 다른 측정은 다양한 언어 및 언어 영역을 평가합니다. 몇 가지 예에는 언어와 음운이 모두 측정되는 임상 평가 기본 언어(CELF, Semel 1995), New Reynell Developmental Language Scales(NRDLS, Edwards 2011) 및 어린이 커뮤니케이션 체크리스트(CCC, Bishop 2003)가 포함됩니다. 둘 다 언어를 측정하지만 음운은 측정하지 않으며, 음성과 음운을 측정하는 Diagnostic Evaluation of Articulation and Phonology(DEAP, Dodd 2006)입니다.

이 분야의 중재 연구는 일반적으로 하나 이상의 결과를 보고하며(다양한 언어 및 언어 영역을 평가하는 다양한 측정 및 측정에 반영됨) 그러한 결과가 1차 또는 2차인지 여부가 항상 명확하지 않을 수 있습니다. 그러한 경우 우리는 문제의 연구에 대한 배경에 명시된 개입의 목표와 가장 밀접하게 연결된 결과가 무엇인지 판단할 것입니다.

검토에 사용된 결과는 참가자의 어려움 영역과 일치해야 합니다(예를 들어, 연구의 포함 기준 중 하나가 참가자가 정상적인 한계 내에서 수용 언어를 가져야 하는 경우 수용 언어 결과를 검토에 포함하지 않습니다) .

주요 결과

부작용. 우리는 부작용에 대한 연구를 모니터링할 것입니다. 이는 치료 그룹에 비해 통제의 반응 증가, 부모의 불안 증가, 낮은 수용 가능성 또는 부모의 불만족을 반영하는 높은 중퇴율의 형태일 가능성이 높습니다.


연구원과 학생의 요구에 잘 맞는 소프트웨어 패키지가 상당히 많이 있으며, 대부분은 무료로 사용할 수 있으며 독점 ​​라이선스 제한이 없습니다. 더 잘 알려진 패키지의 작은 목록은 다음과 같습니다.

무료이지만 제한된 패키지

    은 직접 데이터 입력 또는 설문조사를 통해 다양한 연구 프로젝트에 대한 데이터 수집을 용이하게 하는 웹 애플리케이션입니다. Vanderbilt University는 70개 이상의 국가에서 900개 이상의 기관 파트너로 구성된 컨소시엄과 협력하여 제작, 배포 및 지원합니다. 전 세계적으로 24,000명 이상의 연구원이 프로젝트를 위한 데이터를 수집하는 데 사용하고 있는 입증되고 유능한 도구입니다.

무료/오픈 소스 소프트웨어(FOSS) 패키지

  • AnSWR은 질적 및 정량적 기술을 통합한 대규모 팀 기반 분석 프로젝트를 조정 및 수행하기 위한 소프트웨어 시스템으로 질병관리본부에서 개발했습니다. 은 개발 및 호스팅되는 텍스트 데이터에 대한 웹 기반 정성적 데이터 분석 서비스입니다. University Center for Social and Urban Research, University of Pittsburgh 및 QDAP-UMass, College of Social and Behavioral Sciences, University of Massachusetts Amherst (EUDICO Linguistic Annotator)은 디지털용 주석 도구입니다. 네덜란드 Nijmegen에 있는 Max Planck Institute for Psycholinguistics의 Language Archiving Technology(LAT) 기술 그룹에서 개발한 비디오 및 오디오 데이터입니다. ELAN은 언어, 수화 및 제스처 분석을 위해 특별히 설계되었습니다. 은 사용자가 간단한 설문조사를 개발할 수 있도록 하는 응용 프로그램이며 Gallaudet의 Google 서비스 제품군의 일부로 사용할 수 있습니다. 시작하려면 사용자는 웹에서 이메일에 로그인해야 합니다. 그런 다음 선택 서류 Gallaudet 로고 위의 메뉴에서 새 창에서 창조하다 / 형태. (이전의 PHPSurveyor)은 온라인 및 오프라인 설문조사에 대한 응답을 개발, 게시 및 수집하는 오픈 소스 웹 응용 프로그램입니다. LimeSurvey 사람들은 자신의 시스템에서 설문 조사를 호스팅하거나 자신의 웹 서버에 소프트웨어를 다운로드하여 설치할 수 있습니다. 은 Maple 및 Mathematica와 경쟁하는 강력한 CAS(Computer Algebra System)입니다. 오스틴에 있는 텍사스 대학의 William Schelter가 관리했습니다. 지금은 자원봉사자들이 관리하고 있습니다. 좋은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 프런트 엔드가 없습니다. (일명 GNU Octave)은 John W. Eaton(University of Wisconsin) 및 다른 많은 사람들이 개발한 "MATLAB 유사" 패키지입니다. 참조: Octave에 보다 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하려는 시도인 GUI Octave. ("대화"의 네덜란드어)은 음성학의 음성 분석을 위한 무료 과학 소프트웨어 프로그램입니다. 암스테르담 대학의 Paul Boersma와 David Weenink가 설계하고 지속적으로 개발했습니다. 이 프로그램은 또한 조음 합성을 포함한 음성 합성을 지원합니다. (일명 GNU PSPP)는 샘플링된 데이터의 통계 분석을 위한 프로그램입니다. 독점 프로그램 SPSS를 무료로 대체하며 몇 가지 예외를 제외하고는 매우 유사합니다. 은 Carnegie Mellon에서 Jonathan Cohen, Matthew Flatt, Brian MacWhinney 및 Jefferson Provost에 의해 처음 개발되었으며 현재는 Sissa, Universitat Pompeu Fabra의 RICO 그룹 및 많은 자원 봉사자. . 참조: R Commander는 사용자 친화적인 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 애드온/R에 대한 플러그인입니다. 은 위스콘신-매디슨 대학에서 개발한 디지털 비디오 및 오디오의 정성 분석용 시스템입니다. 교육 연구 센터

상용/독점 소프트웨어 패키지

    은 질적 연구 또는 질적 멀티미디어 데이터 분석에 주로 사용되는 소프트웨어 패키지입니다. 은 정성적 연구 또는 정성적 데이터 분석을 수행하는 데 사용되는 소프트웨어 패키지입니다. 은 범용 상용 컴퓨터 대수 시스템입니다. 1980년 University of Waterloo(캐나다 온타리오주)의 Symbolic Computation Group에서 처음 개발한 후 상용화되었습니다. 은 과학, 공학, 수학 분야 및 기타 기술 컴퓨팅 분야에서 사용되는 전산 소프트웨어 프로그램입니다. 은 행렬로 작업할 수 있는 특정 기능을 갖춘 수치 컴퓨팅 환경입니다. 뉴멕시코 대학의 Cleve Moler가 처음 개발했으며 이후 상업화되었습니다. 은 또한 호스팅 설문조사 서비스입니다. 조금 더 비싸지 만 특히 심리학자와 사회 과학자를 수용하는 것을 목표로합니다. 은 현재 IBM을 통해 판매되는 사회 과학용 통계 패키지입니다. (참고: SPSS는 일부 Gallaudet University 컴퓨터 랩의 학생들에게 제공됩니다.) 은 인기 있는 호스팅 설문조사 회사입니다.

기타 리소스

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세계에서 가장 진보된 TTS(텍스트 음성 변환) 기술.

CereProc은 세계에서 가장 진보된 TTS(텍스트 음성 변환) 기술을 개발했습니다. 우리의 목소리는 실제처럼 들릴 뿐만 아니라 특성이 있어 음성 출력이 필요한 모든 애플리케이션에 적합합니다.

CereProc은 고급 음성 합성 연구의 본고장인 에든버러에 기반을 두고 있으며 런던에 영업 사무소가 있는 스코틀랜드 회사입니다. CereProc 팀은 전체 음성 기술 영역에서 광범위한 경험을 가지고 있습니다.

CereProc의 기술은 말 그대로 그 자체로 말합니다.

TTS 서버

CereProc cServer 6.0은 고성능, 다중 채널, TTS(텍스트 음성 변환) 서버입니다. IVR, 경보 시스템, 멀티미디어, 웹 읽기, 챗봇 등과 같은 애플리케이션을 지원하는 다중 스레드 환경에 이상적으로 적합합니다.

CereProc SDK

CereVoice Engine SDK 6.0은 플랫폼 간 TTS(텍스트 음성 변환) 소프트웨어 개발 키트로 개발자가 CereProc의 업계 최고의 TTS 출력을 응용 프로그램에 추가할 수 있도록 합니다.

음성 생성

CereProc은 세계에서 가장 진보된 TTS(텍스트 음성 변환) 음성 생성 시스템을 개발했습니다. 우리는 누구보다 빠르고 효율적으로 목소리를 만듭니다.

음성 복제 서비스

CereVoice Me는 CereProc의 혁신적인 온라인 음성 복제 도구입니다. 이를 통해 자신의 음성을 컴퓨터 버전으로 만들 수 있습니다! 당사 엔지니어는 CereProc's의 업계 최고의 TTS(텍스트 음성 변환) 음성 생성 프로세스를 단순화하여 집에서 몇 시간 만에 녹음을 수행할 수 있습니다.

CereVoice 클라우드

CereVoice Cloud는 CereProc의 TTS(텍스트 음성 변환) SAAS(Software-as-a-Service)입니다. CereVoice Cloud는 개발자가 CereVoice TTS 엔진에 쉽게 액세스할 수 있도록 하여 연결된 모든 애플리케이션이 CereProc의 업계 최고의 TTS 출력으로 음성을 지원하도록 합니다.

오디오 방송 음성

CereProc's 고유의 문자 음성 변환은 컴퓨터, 태블릿 또는 전화의 기본 음성을 다양한 악센트와 언어로 대체할 수 있습니다.

아카데믹 라이선스

CereVoice Engine SDK(소프트웨어 개발 키트)는 학술 연구를 위한 최초의 무료 상용 등급 실시간 음성 합성 시스템입니다. 빠르고 안정적이며 구성이 가능하며 텍스트 음성 변환 및 대화 응용 프로그램에 대한 연구에 적합합니다.


심리학 (9)

  • 그누스피치사, 응용 프로그램에 음성 출력을 제공하는 크로스 플랫폼 음성 합성 응용 프로그램입니다.
  • 그너스피치, "코어 시스템"은 애플리케이션, 프레임워크 및 서비스 제품군으로 구성됩니다.
  • 실험 생성을 위한 무료 심리학 소프트웨어
  • 자신만의 실험을 설계하거나 기성품을 사용할 수 있습니다.
  • 라이선스나 비용 없이 자유롭게 실험을 교환할 수 있습니다.

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왕 질량 중국 베이징 과학기술대학 교수이다. 그는 중국 인공 학회의 선임 이사입니다. 그는 박사 학위를 받았습니다. 중국 하얼빈공과대학 졸업. 그의 현재 연구 관심 분야는 인공 심리학과 사물 인터넷입니다. 교신 작성자, 이메일: [email protected]

룬시에 그는 중국 베이징 과학 기술 대학에서 교수로 박사 학위를 받았습니다. 도. 그는 중국 인공 학회의 이사입니다. 그의 현재 연구 관심 분야는 로봇 연구와 감성 컴퓨팅입니다. 이메일: [이메일 보호됨]

루팅 현재 중국 베이징 과학기술대학교 컴퓨터통신공학부 석사과정 학생입니다. 그녀의 연구 관심 분야는 인간 기계 상호 작용, 패턴 인식 및 감성 컴퓨팅입니다. 이메일: [이메일 보호됨]


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