Deze pagina is vertaald uit het Engels. Als iets vreemd leest, schakel dan over naar de Engelse versie. Bekijk in het Engels.
Engineering- + gebruikersreceptiestudie (Computers & Graphics 2025) van een spraakgestuurd VR-systeem voor stem- en publiek-spreektraining: extraheert toonhoogte / timbre / spreeksnelheid uit 529 uitingen van 15 studenten voor real-time virtuele-karakterrespons
Hoe dit is beoordeeld
Engineering- / gebruikersreceptiestudie met een 15-deelnemers spraakcorpus en 6 deskundige beoordelaars. Peer-reviewed in Computers & Graphics (Elsevier, speciale sectie over XRIOS 2024). De bijdrage van het artikel is systeemontwerp en gebruikersreceptie-evaluatie, geen klinische werkzaamheid. Beperkingen: geen klinische trial; spraakcorpus is klein voor generaliseerbaarheid naar klinische populaties; geëxtraheerde stemparameters zijn technisch-engineering kenmerken (toonhoogte, timbre, snelheid) in plaats van klinisch gevalideerde voice-handicap maten.
Beoordelingen gebruiken een vereenvoudigd vier-niveau-schema (Hoog, Gemiddeld, Laag, Zeer laag), gebaseerd op de GRADE working group. Lees meer over hoe studies worden beoordeeld.
Een engineering- en gebruikersreceptiestudie gepubliceerd in Computers & Graphics speciale sectie over XRIOS 2024. Pools-Britse samenwerking (AGH Krakau, SWPS Warschau, Poolse Academie van Wetenschappen, Kielce University of Technology, University of Cambridge). Het systeem is gebouwd op een spraakopnamecorpus van 529 uitingen tijdens presentaties door 15 studenten. Geëxtraheerde stemparameters: toonhoogte, timbre, spreeksnelheid. Zes deskundige beoordelaars evalueerden stressniveaus per presentatie. De multi-parameter analyse selecteert kenmerken voor real-time animatie van virtuele karakters die dynamisch reageren op spraakveranderingen. De bijdrage is ontwerp- en gebruikersreceptie-evaluatie in plaats van klinische werkzaamheid.
Een engineering- / gebruikersreceptiestudie van een spraakgestuurd VR-systeem voor stem- en publiek-spreektraining. De bijdrage is ontwerpmethodologie (spraakcorpus, parameterextractie, real-time animatiecontrole) in plaats van klinisch bewijs. Voor stemclinici en onderzoekers illustreert dit artikel een opkomende affordance in VR: virtuele karakters die DYNAMISCH reageren op de stemparameters van de spreker in real-time. Niet geschikt als klinische werkzaamheidsbron; nuttig als methodologie- en ontwerpreferentie voor volgende-generatie VR-stemtrainingssystemen.
Belangrijkste bevindingen
- Engineering- + gebruikersreceptiestudie gepubliceerd in Computers & Graphics speciale sectie over XRIOS 2024
- Spraakgestuurd VR-systeem: virtuele karakters reageren DYNAMISCH op de stemparameters van de spreker (toonhoogte, timbre, spreeksnelheid) in real-time
- Spraakopnamecorpus: 529 uitingen gegeven tijdens presentaties door 15 studenten
- Stemparameters geëxtraheerd met spraakverwerkingsmethoden: toonhoogte, timbre, spreeksnelheid - vervolgens gekoppeld aan real-time animatiecontrole van virtuele karakters
- Zes deskundige beoordelaars evalueerden stressniveaus aanwezig in elke presentatie - mixed-methods kenmerk voor stress-gemoduleerde karakterrespons
- Pools-Britse internationale samenwerking: AGH University of Science and Technology (Krakau), SWPS University (Warschau), Poolse Academie van Wetenschappen (Krakau), Kielce University of Technology, University of Cambridge
- Opkomende VR-affordance geïllustreerd: virtuele karakters die DYNAMISCH reageren op sprekersgedrag - voorbij voorgenomen publiekanimaties richting werkelijk responsieve sociale VR-systemen
Achtergrond
De meeste VR-stem- en publiek-spreektrainingssystemen gebruiken voorgenomen publiekanimaties - het virtuele publiek reageert niet op wat de spreker daadwerkelijk zegt of hoe hij of zij het zegt. Real-time, spraakgestuurde virtuele karakters die reageren op de stemparameters en stressniveaus van de spreker zijn een volgende-generatie ontwerprichting. Tegen 2024-2025 was de engineering-pipeline hiervoor aan het rijpen.
Wat ze deden en vonden
Een spraakgestuurd VR-systeem werd gebouwd op een corpus van 529 presentatie-uitingen van 15 studenten. Stemparameters (toonhoogte, timbre, spreeksnelheid) werden geëxtraheerd met spraakverwerkingsmethoden. Zes deskundige beoordelaars evalueerden stressniveaus. De multi-parameter analyse selecteerde kenmerken voor real-time animatiecontrole van virtuele karakters die dynamisch reageren op spraakveranderingen. Gebruikersreceptie-evaluatie volgde.
Waarom het ertoe doet
Voor stemclinici en logopedische onderzoekers illustreert dit artikel het engineering-traject naar responsieve virtuele karakters in VR-stemtrainingscontexten. Methodologie- en ontwerpreferentie voor volgende-generatie klinische VR-systemen.
Beperkingen
Geen klinische trial. Klein spraakcorpus. Engineering-kenmerk stemparameters in plaats van klinisch gevalideerde voice-handicap maten.
Implicaties voor de praktijk
Voor stemclinici en logopedische onderzoekers illustreert dit artikel het engineering-traject naar VR-systemen met virtuele karakters die DYNAMISCH reageren op de stem- en stressparameters van de spreker. Dit is een betekenisvolle ontwerprichting voor volgende-generatie VR-stem- en publiek-spreektrainingssystemen - voorbij statische of voorgenomen virtuele toehoorders richting responsieve sociale VR-contexten. Niet geschikt als klinisch werkzaamheidsbewijs; gebruik als methodologiereferentie voor klinisch-engineering samenwerking. Voor Therapy withVR-productontwerp is de spraakparameter-naar-karakter-animatie pipeline een relevante opkomende affordance.
Citeer deze studie
Als u naar deze studie verwijst in uw werk, zijn dit de canonieke citatieformaten:
@article{bartyzel2025,
author = {Bartyzel, P. and Igras-Cybulska, M. and Hekiert, D. and Majdak, M. and Łukawski, G. and Bohné, T. and Tadeja, S.},
title = {Exploring user reception of speech-controlled virtual reality environment for voice and public speaking training},
journal = {Computers & Graphics},
year = {2025},
doi = {10.1016/j.cag.2024.104104},
url = {https://withvr.app/nl/evidence/studies/bartyzel-2025}
}TY - JOUR
AU - Bartyzel, P.
AU - Igras-Cybulska, M.
AU - Hekiert, D.
AU - Majdak, M.
AU - Łukawski, G.
AU - Bohné, T.
AU - Tadeja, S.
TI - Exploring user reception of speech-controlled virtual reality environment for voice and public speaking training
JO - Computers & Graphics
PY - 2025
DO - 10.1016/j.cag.2024.104104
UR - https://withvr.app/nl/evidence/studies/bartyzel-2025
ER - Kent u onderzoek dat in deze hub thuishoort? Als een relevante peer-reviewed studie hier niet vermeld staat, stuur de referentie naar hello@withvr.app. De hub wordt actueel gehouden naarmate de literatuur groeit.
Financiering & onafhankelijkheid
Affiliaties: AGH University Krakau, SWPS University Warschau, Poolse Academie van Wetenschappen, Kielce University of Technology, University of Cambridge. Financieringsbronnen gerapporteerd in het gepubliceerde artikel. Peer-reviewed in Computers & Graphics (Elsevier). Geen betrokkenheid van withVR BV.