論文の概要: VoiceCoach: Interactive Evidence-based Training for Voice Modulation Skills in Public Speaking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07876v1
• Date: Wed, 22 Jan 2020 04:52:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 18:59:19.996207
• Title: VoiceCoach: Interactive Evidence-based Training for Voice Modulation Skills in Public Speaking
• Title（参考訳）: VoiceCoach: 公開講演における対話的エビデンスに基づく音声変調スキルトレーニング
• Authors: Xingbo Wang, Haipeng Zeng, Yong Wang, Aoyu Wu, Zhida Sun, Xiaojuan Ma, Huamin Qu
• Abstract要約: ピッチ,ボリューム,速度などの音声特性の変調は,公的な発話を成功させる上で極めて重要である。 音声変調スキルの効果的な訓練を容易にする対話型エビデンスに基づくアプローチであるVoiceCoachを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.366941476863644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The modulation of voice properties, such as pitch, volume, and speed, is crucial for delivering a successful public speech. However, it is challenging to master different voice modulation skills. Though many guidelines are available, they are often not practical enough to be applied in different public speaking situations, especially for novice speakers. We present VoiceCoach, an interactive evidence-based approach to facilitate the effective training of voice modulation skills. Specifically, we have analyzed the voice modulation skills from 2623 high-quality speeches (i.e., TED Talks) and use them as the benchmark dataset. Given a voice input, VoiceCoach automatically recommends good voice modulation examples from the dataset based on the similarity of both sentence structures and voice modulation skills. Immediate and quantitative visual feedback is provided to guide further improvement. The expert interviews and the user study provide support for the effectiveness and usability of VoiceCoach.
• Abstract（参考訳）: ピッチ,ボリューム,速度などの音声特性の変調は,公的な発話を成功させる上で極めて重要である。 しかし、異なる音声変調スキルを習得することは困難である。 多くのガイドラインが利用可能であるが、特に初心者の話者に対して、様々な公的な状況に適用できるほど実用的ではないことが多い。 音声変調スキルの効果的な訓練を容易にする対話型エビデンスに基づくアプローチであるVoiceCoachを提案する。 具体的には、2623の高品質音声(TED Talks)から音声変調スキルを分析し、ベンチマークデータセットとして使用した。 音声入力が与えられると、voicecoachは、文構造と音声変調スキルの両方の類似性に基づいて、データセットから適切な音声変調例を自動的に推奨する。 さらなる改善を導くため、即時かつ定量的な視覚フィードバックが提供される。 エキスパートインタビューとユーザスタディは、ボイスコーチの有効性とユーザビリティのサポートを提供する。

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