回复技工Jack：这么研究下去，机器人该学会抢话了
技工Jack
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与机器人交谈常因软件同步问题而显得生硬或迟缓。但滑铁卢大学的新研究显著提升了人类与人形机器人间的自然交流能力。研究团队解决了机器人如何精准识别并追踪人类语音来源，模拟真实对话，并缩短反应时间。滑铁卢大学系统设计工程系教授埃文·麦克唐纳指出，实现更自然的对话是一大挑战，因为语音在社交互动中至关重要。 团队为机器人设计双麦克风听力系统，并开发信号处理机制，以准确判断声音来源并避免误导。为加快反应速度，团队还设计了一个优化处理速度的框架，并根据性能和延迟特点对声音进行表征。该框架已在对人形机器人的测试中得到应用，并在各种声学环境下进行验证。
