Raja Kushalnagar

school加劳德特大学bar_chart全球第 #830 名

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Raja Kushalnagar 最新论文

DeVries 等人比较了语音输入与 LLM 辅助触摸界面用于聋人/重听人使用智能个人助理，发现两种方法可用性无显著差异，但最终需要 IPA 原生支持聋人语音识别。

Huffman 等人设计具有三种手语者放置模式的VR课堂原型，让12名失聪参与者在15分钟讲座中测试，显著减少视觉注意力分散并提升学习灵活性，提出五维评估框架。

Chen等人设计了一款面向听障用户的AI Avatar系统，结合Apple Vision Pro混合现实技术实现手语与英语双向翻译，支持用户自定义化身的手势、声音和面部表情以促进与听力伙伴的自然交流。

Zhang 等人提出AI驱动手语生成系统，利用LLM和视频生成将英语翻译为自然ASL手语，30名DHH用户研究验证显著进步并确定改进方向。

Chen 等人采用群体自民族志方法，探索听力正常学生在混合听力环境中借助 ASR 等技术与 DHH 同伴沟通，总结引导视觉注意力等包容性策略。

Tran 等人采用 Wizard-of-Oz 方法评估聋人用户使用美国手语、触控与智能家居应用和智能个人助手的交互，发现 ASL 略有可用性优势，平均使用 47 个手势词汇和 10 个手指拼写单词。

Chavez等人通过混合方法研究评估四个字幕质量指标与观众主观评分相关性，发现相关性较弱，揭示了错误类型、跟随难度和外观三个主要因素影响用户体验。

McDonnell 等人通过三个共同设计会议（17名参与者）与听力各异群体合作，探讨了社会可访问性规范及未来字幕设计方向。

McDonnell 等人通过15名DHH参与者的访谈，发现小群体字幕体验受社会关系、显示设备和延迟等技术因素影响，提出非语言元素反馈的未来设计方向。

Findlater 等人对 201 名聋人进行在线调查，评估三种设备和两种输出模式偏好，发现 75% 用户希望跨设备组合反馈模式。

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