Jin-Hyuk Hong

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Jin-Hyuk Hong 最新论文

Ahn 等人开发了μCap器乐音乐字幕系统，采用音频特征提取和RAG管道生成音效模拟字幕，让听障用户也能欣赏器乐作品，显著提升了音乐沉浸感与细节感知。

Choi 等人设计SoulNote系统，通过生成式AI支持的迭代歌曲创作帮助失聪及重听人士实现自我洞察、情感调节和日常态度改善的持续情感成长。

Jeon 等人通过前注意处理和双眼竞争机制研究VR中基于注视的身份识别，证实了使用26人、44,928个注视样本进行闭集识别的可行性，并发现用户对登录结果透明度有更高需求。

Choi 等人设计了一款结合对话代理和音乐生成AI的心理治疗工具，让23名失聪及听力障碍个体通过协作歌曲创作实现情感释放和自我理解。

Lee 等人开发了 HumanoidTurk 系统，将游戏中的 g 力转化为 VR 驾驶的同步人形机器人运动反馈，显著提升沉浸感、真实感和乐趣，但带来中等程度的舒适度与晕动症代价。

Lee 等人比较传统与多模态辅助工具在混合听力群体音乐协作中的效果，揭示感官包容如何促进角色转变实现平等参与。

Kim等人开发声音-拟声词模型，收集7962对声音数据实验表明，拟声词显著改善聋人观众视频观看体验，最受欢迎的是结合类别与拟声词的字幕形式。

Lee等人开发MVPrompt工具，通过设计研讨会确定目标并生成音乐视觉场景布置提示，24位AI艺术家用户研究验证其在视觉主题探索与场景语法规则细化阶段的协作创意效果。

Choi 等人评估三种音乐生成 AI 互动模式，发现专家用它验证音乐概念，新手生成参考样本，非专业人士将抽象想法转化为作品，揭示了基于提示 GenAI 的局限性。

Noh 等人提出BIASsist方法，通过LLM识别、解释和中和六种新闻偏见，36名参与者实验表明该方法显著提高读者偏见意识与批判性评估能力。

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