Interactive communication (IC), i.e., the reciprocal exchange of information between two or more interactive partners, is a fundamental part of human nature. As such, it has been studied across multiple scientific disciplines with different goals and methods. This article provides a cross-disciplinary primer on contemporary IC that integrates psychological mechanisms with acoustic and media-technological constraints across theory, measurement, and applications. First, we outline theoretical frameworks that account for verbal, nonverbal and multimodal aspects of IC, including distinctions between face-to-face and computer-mediated communication. Second, we summarize key methodological approaches, including behavioral, cognitive, and experiential measures of communicative synchrony and acoustic signal quality. Third, we discuss selected applications, i.e. assistive listening technologies, conversational agents, alongside ethical considerations. Taken together, this review highlights how human capacities and technical systems jointly shape IC, consolidating concepts, findings, and challenges that have often been discussed in separate lines of research.


翻译:交互式通信(Interactive Communication,IC),即两个或更多交互伙伴之间相互交换信息的过程,是人类本性的基本组成部分。因此,多个科学领域以不同的目标和方法对其进行了研究。本文提供了一个跨学科的当代IC导论,整合了心理学机制与声学及媒体技术约束,涵盖理论、测量与应用三个方面。首先,我们概述了涵盖IC言语、非言语及多模态方面的理论框架,包括面对面交流与计算机中介交流之间的区别。其次,我们总结了关键方法论途径,包括行为、认知及体验层面的通信同步性与声学信号质量测量方法。第三,我们讨论了选定的应用领域,即辅助听力技术、对话代理以及相关的伦理考量。总之,本综述强调了人类能力与技术系统如何共同塑造IC,整合了常在不同研究脉络中分别讨论的概念、发现与挑战。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR2025】重新思考长时视频理解中的时序检索
专知会员服务
13+阅读 · 2025年4月6日
RAG与RAU:自然语言处理中的检索增强语言模型综述
专知会员服务
88+阅读 · 2024年5月3日
【ECCV2022】对比视觉Transformer的在线持续学习
专知会员服务
23+阅读 · 2022年7月29日
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知会员服务
40+阅读 · 2022年2月28日
[ICCV 2021] 联合视觉语义推理:文本识别的多级解码器
专知会员服务
19+阅读 · 2021年11月28日
专知会员服务
23+阅读 · 2021年6月22日
【CVPR2021】基于端到端预训练的视觉-语言表征学习
专知会员服务
38+阅读 · 2021年4月9日
AAAI 2022 | ProtGNN:自解释图神经网络
专知
10+阅读 · 2022年2月28日
多模态视觉语言表征学习研究综述
专知
27+阅读 · 2020年12月3日
【CVPR 2020 Oral】小样本类增量学习
专知
20+阅读 · 2020年6月26日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
基于Tacotron模型的语音合成实践
深度学习每日摘要
15+阅读 · 2018年12月25日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
499+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
83+阅读 · 2023年3月26日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员