Cross-Modal Analysis of Speech, Gestures, Gaze and Facial Expressions

Cross-Modal Analysis of Speech, Gestures, Gaze and Facial Expressions pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Springer
作者:Vich, Robert 编
出品人:
页数:434
译者:
出版时间:2009-08-01
价格:USD 92.95
装帧:Paperback
isbn号码:9783642033193
丛书系列:
图书标签:
  • 跨模态分析
  • 语音
  • 手势
  • 视线
  • 面部表情
  • 多模态交互
  • 情感识别
  • 行为分析
  • 人机交互
  • 计算机视觉
  • 机器学习
  • 深度学习
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具体描述

This book constitutes the peer-reviewed post-conference proceedings of the Second COST Action 2102 International Conference on Cross-Modal Analysis of Speech, Gestures, Gaze and Facial Expressions held in Prague, Czech Republic during October 15-18, 2008. The 39 peer-reviewed papers presented are organized in three sections. The first section a oeEmotion and ICT, a deals with themes related to the crossfertilization between studies on ICT practices of use and cross-modal analysis of verbal and nonverbal communication. The second section, a oeVerbal and Nonverbal Features of Computational Phonetics, a presents original studies devoted to the modelling of verbal and nonverbal phonetics. The third section, a oeAlgorithmic and Theoretical Analysis of Multimodal Interfaces, a presents theoretical and practical implementations of original studies devoted to the analysis of speech, gestures, face and head movements as well as to learning issues in humana "computer interaction and to algorithmic solutions for noise environments in humana "machine exchanges.

以下是一本可能与您的图书主题相关,但内容完全不同的书籍简介: 《沟通的艺术:从非语言信号到有效表达》 在信息爆炸的时代,清晰、有力的沟通能力已成为个人和职业成功的基石。本书深入剖析了人类沟通的奥秘,揭示了语言之外的丰富表达维度,为读者提供了一套系统性的方法,以提升自身的沟通技巧,实现更深层次的理解与连接。 本书并非仅关注言语的技巧,而是将目光投向了人类交流中更为微妙却至关重要的非语言层面。我们将一同探索,当话语褪去,身体的语言、眼神的交流,乃至面部细微的表情如何共同构建意义,甚至有时比语言本身更具影响力。 第一部分:沉默的语言——非语言沟通的基石 肢体语言的密码: 手势、姿势、身体朝向,这些看似不经意的动作,蕴含着丰富的情感和意图。我们将学习如何解读这些信号,识别出隐藏的自信、紧张、开放或封闭的状态,并掌握如何运用恰当的肢体语言来增强表达的说服力。从微小的手部动作到整个身体的姿态,都将是我们考察的重点。 眼神的交汇: 眼睛是心灵的窗户,眼神的交流更是人际互动的核心。本书将详细阐述眼神的接触频率、方向以及瞳孔变化所传递的信息。你将学会如何通过有意识的眼神交流来建立信任、表达情感、控制谈话节奏,并避免因误读眼神信号而产生的误解。 面部表情的万花筒: 微笑、皱眉、惊讶、愤怒……面部表情是情感最直接的载体。我们将深入研究基本面部表情的构成,以及它们在不同文化背景下的细微差异。通过学习识别和理解面部表情,你将能更敏锐地感知他人的情绪状态,并学会更恰当地回应,从而在任何交流场合都游刃有余。 第二部分:语言的力量——清晰表达的艺术 构建有说服力的逻辑: 即使拥有出色的非语言表达能力,清晰的语言仍然是沟通的骨架。本书将引导读者掌握构建严谨逻辑的艺术,学习如何组织观点、使用恰当的词汇,并运用修辞手法来增强表达的感染力。我们将探讨不同情境下,如演讲、会议、谈判等,最有效的语言组织策略。 声音的魅力: 语速、语调、音量、停顿,这些声音的元素共同塑造了信息的传递效果。我们将深入研究声音如何影响听众的情绪和接受度,并提供实用的技巧来优化你的声音表达,使其更具吸引力和影响力。从抑扬顿挫到节奏掌控,每一个细节都将被细致剖析。 倾听的智慧: 沟通是双向的,有效的倾听与清晰的表达同等重要。本书将强调积极倾听的重要性,教会读者如何专注、理解、反馈,并识别言语中隐含的深层需求。学会倾听,不仅能让你更好地理解他人,更能为你赢得尊重。 第三部分:融合与实践——沟通的全面提升 多模态信息的整合: 语言、肢体、眼神、面部表情,在真实的沟通中,这些元素并非孤立存在,而是协同作用。本书将探讨如何将这些不同的沟通模态进行有效整合,理解它们之间的相互影响和补充关系,从而实现更全面、更立体的表达。我们将通过案例分析,展示不同模态信号的协调一致如何极大地增强沟通的效果。 情境洞察与策略调整: 不同的社交场合、不同的沟通对象,都需要我们灵活调整沟通策略。本书将引导读者培养情境洞察能力,理解不同文化、不同行业、不同关系下的沟通特点,并学会根据具体情况,选择最恰当的沟通方式。 克服沟通障碍: 无论是由于紧张、恐惧还是文化差异,沟通中难免会遇到障碍。本书将提供实用的方法和练习,帮助读者识别和克服这些障碍,建立自信,从而在任何场合都能自信地表达自己。 《沟通的艺术:从非语言信号到有效表达》是一本面向所有渴望提升沟通能力读者的实用指南。无论你是学生、职场人士,还是希望在人际关系中获得更大成功的人,本书都将为你提供宝贵的洞见和可行的工具,帮助你成为一个更具影响力和感染力的沟通者。通过本书的学习,你将不仅能更清晰地表达自己,更能深刻地理解他人,从而在生活的方方面面,建立起更强大、更真诚的连接。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的名字确实非常引人注目,但读完之后,我发现它在某些核心领域的阐述上,深度和广度都未能达到我的预期。比如,在探讨如何将语言信息与非语言信号(如肢体动作和面部表情)进行有效融合时,作者似乎过多地依赖于已有的成熟框架,而鲜有提出真正具有开创性的新视角或新的数学模型来处理这种复杂的跨模态同步问题。书中对深度学习架构的描述,例如如何设计一个高效的注意力机制来捕捉手势与语音之间的时间对齐,感觉像是对现有研究综述的简单堆砌,缺乏实操层面的深入剖析,比如在数据稀疏性或标签噪声较大时的鲁棒性设计,这一点在实际应用中至关重要,但书中却轻描淡写。再者,对于不同文化背景下手势和表情含义的差异性分析,这本书的处理方式显得过于表面化,仅仅提及了“存在差异”,但并未提供任何具体的定量分析或可泛化的识别框架来应对这种文化敏感性。整体感觉,这是一本在理论框架上尚可,但在方法论创新和实际应用挑战的解决上,显得力不从心的一本书。它更像是一个起点,而不是一个终点。

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说实话,这本书的排版和引文格式让我感到非常困惑。内容方面,我本来期望能看到一个关于“语音、手势、注视和面部表情”综合分析的统一理论框架,但读起来感觉更像是一系列松散的、关于各个单一模态分析方法的汇编,只是在最后强行用一个不太牢固的桥梁将它们连接起来。例如,在讨论眼动追踪数据如何辅助语音情感识别时,作者给出的案例大多是静态的、离线的分析,对于实时、低延迟的交互场景下的数据流处理和决策制定,几乎没有涉及。一个重大的缺失是关于多模态数据采集和预处理的实践指南。在实际工作中,同步不同传感器数据(比如高速摄像头、麦克风阵列和惯性测量单元)本身就是一个巨大的挑战,这本书对此避而不谈,仿佛所有数据都是完美对齐、无噪点输入的理想状态。这种脱离实际工程环境的理论阐述,使得这本书的实用价值大打折扣。对于寻求工程实践指导的读者来说,这本书提供的帮助非常有限,更多的是概念性的介绍,而缺少了“如何构建”的蓝图。

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我花了不少时间啃这本书,主要失望点在于其对“分析”的定义过于狭隘。作者似乎将“分析”等同于“分类”或“回归”,专注于预测某个离散标签(如意图、情绪强度),而对于更深层次的、更具人文价值的“理解”——比如对话中潜台词的生成、认知负荷的实时评估,或是角色之间的权力动态如何通过这些模态共同塑造——几乎没有触及。书中关于语义层面的探讨非常薄弱,很多时候,手势被简单地标记为“指示性”或“象征性”,而没有深入探讨其在特定上下文中的具体语用功能。我特别希望看到一些关于因果关系推断的内容,即如何判断是语音影响了手势,还是手势引导了语音的产生,但这些复杂的时间序列因果关系分析在书中完全缺失。这使得这本书的视角停留在了一种肤浅的“相关性”描述层面,无法真正帮助读者建立一个关于人机交互的深刻理解模型。它像是一本关于工具(算法)的书,而不是关于现象(交互)的书。

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这本书的学术野心是显而易见的,但其论证的严谨性和逻辑的连贯性却让我时常感到困惑。某些章节的论点跳转得非常快,比如从讨论面部微表情的微妙变化,突然跳跃到高性能计算资源的需求上,中间的逻辑链条没有得到充分的衔接和论证。更令人费解的是,书中引用了大量的早期文献,但对于近年来(近五年来)在自监督学习和大规模预训练模型在跨模态融合方面的突破性进展,提及得非常保守和简略。这使得整本书的知识结构看起来有些陈旧,缺乏与当前AI前沿研究的有效对话。如果你是一个刚接触这个领域的新手,你可能会被书中庞杂的术语和引用淹没,却抓不住核心的进步脉络;如果你是一个资深研究者,你可能会觉得它在关键的技术迭代点上做得不够深入,甚至有些保守过头了。它试图面面俱到,结果却在关键的“深度”上失分了。

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对于一个习惯了清晰、简洁的学术写作风格的读者而言,这本书的叙事方式堪称是一场折磨。它的语言风格过于冗长和晦涩,很多本可以用一句话说清楚的概念,却被拉长成冗长的段落,充满了不必要的同义反复和复杂的从句结构。我花了相当大的精力去解码作者试图表达的核心思想,而不是专注于吸收知识本身。例如,在介绍特征提取模块时,作者用了近十页的篇幅来描述一个相对标准的卷积网络变体,其描述的复杂程度与实际代码的简洁性形成了强烈的反差。这严重影响了阅读体验,让人难以快速定位到真正有价值的技术细节。如果这本书的目标读者是希望快速掌握多模态分析核心技术的工程师或博士生,那么这种风格无疑是巨大的障碍。我更倾向于那种开门见山、以图表和公式说话的风格,而不是这种文学色彩过浓,但技术细节含混不清的叙述方式。阅读过程更像是“破译”,而非“学习”。

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