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    网易云音乐虽是一款音乐app,但有人说它也是社交界的一股清流以及一匹黑马。音乐带给人的感染,激发着很多人在这里表达着他们的情绪和心声。网易云音乐上的真实用户点评,不仅被印在地铁的广告牌上,还在朋友圈频频转发传达共鸣。

    一款好的音乐产品,可以触达用户内心。

    为了便于大家分析研究音乐类产品,快速设计音乐类产品的产品原型,本次我们为大家带来了网易云音乐APP的产品介绍和产品原型模板。

    网易云音乐APP&原型模板介绍

    网易云音乐是一款专注于发现与分享的音乐产品,依托专业音乐人、dj、好友推荐及社交功能,为用户打造音乐体验
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    网易云音乐采用常驻的底部标签导航栏,有“发现”,“视频”,“我的”,“朋友”,“账号”部分,分别承担着“发现和搜索音乐”,“发现和搜索视频”,“查询和管理自己的音乐库”,“社区”,“我的账号”的功能。

    “发现”
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    “视频”
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    “我的”
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    “朋友”
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    原型模板下载

    登陆墨刀之后,点击「新建项目」,选择「从模板中创建项目」,找到该模板,点击「使用模板」,即可将下载模板。
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    原型模板快速复用

    整体快速复用

    如果你想要设计的产品和这个产品原型模板的结构、核心页面相似,那直接在墨刀中新建项目,选择使用这个产品原型模板,在这个产品原型模板的基础上修改、新增页面即可。

    页面快速复用

    如果你觉得原型模板中的某个页面之后可能会用到,那按Ctrl+A全选页面内组件,右键保存为「我的组件」,下次要使用时直接从「我的组件」中拖出即可。

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    当然,你也可以选择需要的页面,点击「移动」,转移到你设计的原型项目中。
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    组件快速复用

    如果你觉得原型模板中的某些组件或组件模块之后可能会用到,那可以选中它们,右键保存为「我的组件」,下次要使用时直接从「我的组件」中拖出即可。
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    除了以上的网易云音乐APP的产品原型模板外,我们也给大家提供了覆盖电商,金融,教育,医疗,资讯等产领域的产品原型模板资源,感兴趣的话可以体验墨刀,使用模板快速制作自己的产品原型

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  • 产品读书《交互设计沉思录》

    千次阅读 2019-04-23 14:12:22
    交互设计是人与产品、系统、服务之间创建的一系列对话。对话随着第四维度(时间)而推进,因此要针对对话进行设计,就要理解自然对话的易变性和流动性。同时,可用性并不是衡量交互设计的唯一重要指标,其内核更应是...

    交互设计是人与产品、系统、服务之间创建的一系列对话。对话随着第四维度(时间)而推进,因此要针对对话进行设计,就要理解自然对话的易变性和流动性。同时,可用性并不是衡量交互设计的唯一重要指标,其内核更应是通过各种方式使观者理解动作,或是参与对话,使其感受交互设计师要传达的观点和文化,才会促使可用性的圆满。(即文中作者提倡的创造更具有诗意和文化内涵的交互设计)

    这本书的三个目标:

    • 1.什么是交互设计?为什么交互设计很重要?
    • 2.交互设计师的必要词汇。
    • 3.交互设计脱离商业桎梏存在的可能性。

    第一部分 过程与方法 

    第一章 思考人的问题

    设计过程的流程框架:Define(定义)、Discover(发现)、Synthesize(综合)、Construct(建构)、Refine(精化)和Reflect(反思)这六个核心组件组成。该框架旨在从实践中还原出一个通用设计过程,而在商业设计的具体实践当中,几乎不会真的遵循如此明确的流程。

    ①定义【define】。包括团队中对于项目的预期与规划,技术的制约与可能,以及对于目标用户的假设。这个阶段在不同的书籍中有不同的阐述和命名,如在《交互设计精髓》中为研究,即项目启动前对于市场,公司环境,以及用户所进行的定量和定性研究,以便于交互设计师在项目启动初期就能相对全面了解整个项目的各维度情况,不仅可以避免设计师在设计前就进入误区导致后期方向不明确而带来困扰,同时可以帮助设计师从大局观看问题,解决问题。在此阶段推荐的调研方式有相关利益者会议,专家访谈,用户访谈,情景观察,焦点小组等定性研究方式。

    ②发现【discover】。此阶段可以根据之前的调研结果得出有关项目的业务诉求,用户使用的场景和用户需求,在文章中作者用“上下文”来表述。同时作者还提到了基准检测,目前理解为衡量项目成功与否的相关数据,如有不对请各位大神指点。在《交互设计精髓》书中,第二阶段为建模,第三阶段为提取需求,但是在《交互设计沉思录》中第二阶段为发现(提取需求),第三阶段为综合(建模)。我认为在调研阶段结束后,建模和提取需求没有确定的优先级,因为这个阶段就是对于第一阶段结果的一个整理和分析,两者可以同时进行。对于如何提取需求我认为可以根据之前的用户访谈得出目标用户对于相关产品的看法和期望,以及既往的使用习惯,此时最切记的一个交互设计原则就是“用户不是设计师”。可以适当听取用户的建议而不是完全按照他的要求去做设计,不然你会将全部的精力投入到去研究一匹更快的马,这个时候可以考虑转行啦。所以深入用户工作的情景去了解他的痛点和期望才是最需要做的。

    ③综合【synthesize】。这个阶段就要根据之前的用户访谈得出persona、场景和用户使用流程图了。在书中作者还提到了opportunity map,我认为此阶段最重要的两个输出物是persona和场景,可以帮助我们在之后的设计过程中不偏离之前的轨道,时刻牢记用户目标,也会同时考虑到用户所使用的场景,为这些场景设计更有效更符合用户心理模型的解决方案。同时还要注意的是用户模型的创建要以真实用户为模型,是对目标用户的归纳和概括,而非虚构出的用户角色,这种方法被称为用户简要,适用于时间短或没资源做用户调研的项目和团队。

    ④建构【construct】。通过前期的了解,分析和总结之后就可以开始动手搭建项目的雏形了,包括功用和功能,行为,设计语言以及交互与流程模型。同时还提到了协作型设计。在《交互设计精髓》中此阶段主要为框架设计,构成框架设计的二个要素为交互设计原则,交互设计模式。原则为运用用户界面和交互设计习惯用法的规则和提示,模式为描述交互设计的习惯用法和常用的一些解决方法。这两个元素都可以通过大量的阅读相关书籍而得到,但是完成交互设计最重要的一步,也是可以帮助产品脱颖而出的最后一个关键是过程,即如何描述和定义用户需求,把需求转化成设计框架,然后把之前框定好的原则和模式运用到具体的情境中去。如果说一个项目是一盘菜,那么原则和模式就是里面的菜,过程就是各式调味料,不加调味料的菜虽然能吃但是好难吃。

    ⑤精化【refine】。包括对于原型的评估,或是可用性测试找到其中不符合情景的部分进行修改,还有对于交互文档的细化和规范化。在《交互设计精髓》中有更加简明的名称:细化。通常采用关键线路走查(walkthrough)和验证性场景剧本的方式。同时还有对于最后产生出成品的完善,如外观,习惯用语的设计,小部件的摆放,控件的选择,品牌如何凸显等。

    ⑥反思【reflect】。事后分析,opportunity map和基准检测再一次被提到。还有查看市场接受度等数据,在完成这个阶段之后就可以重复上述流程对于产品进行迭代使其不断提升用户体验。

    上述设计过程体现的是设计更多的将关注点从技术转移到解决问题和实现目标,更关注人本,这也是交互设计能在日后脱离商业桎梏而为社会问题服务的一个前提和品质。实际的商业产品设计和我们在学校学到的全流程用户体验设计不一样,环节上没有后者那么完整和理想化,Lean UX的快速迭代验证也是一种思路,具体还是要结合项目取舍。

    发现需求和隐藏的需求

    这部分详细阐述了如何在第一阶段的研究中发现用户的需求,首先设计师要了解“用户不是我”,我认为拒绝自我参考设计很重要,我们不仅容易在设计中处于专家盲点,也容易无法说服团队其他成员,因为设计过程没有基准,团队其他成员很可能不信任设计师的产出。所以改变这些状态就需要大量的针对用户的定性和定量研究。找到人们做什么事情?为什么人们做这些事情?就算有的时候我们即时找到了这两个答案,对于需求的定义也会显得不够规范化,或无从下手,因为设计本身就是混乱的,作者在文中指出“其解释过程需要信仰的跃升和直觉的跃升”。确实,不同于市场调研来找到项目定位这样的解释技能,设计在研究结果到定义需求的过程中需要直觉发生作用。

    方法:

    • 实境调查】:

    ①焦点原则:即“要考察什么事物”,需要具体化的焦点描述才不会使调查的方向偏离轨道。

    ②上下文原则:工作场景中各种交错关联的状况,可以让我们了解到用户使用产品所处的环境,而一些智慧就隐藏在工作空间,用户言语,用户使用工具当中,会帮助设计师解决现有问题的不足,也会帮助设计师找到设计突破点。

    ③合作关系原则:与传统的师徒关系类似,可以在用户所在场景中对用户提问或是协作其完成工作。

    ④解释原则:对事实赋予意义,依循上下文进行,解释发现优雅过渡到建构阶段,有时仅靠灵感,有时则靠定性研究的分析。

    • 焦点小组】:

    从最终用户处收集意见,想法,需求的手段,成功的条件在于主持人的态度,要不偏不倚,最糟糕的是提问用户“如果是你,你会做什么,买什么”,通过这个得出的结论通常是无法使用的。

    • 竞品分析】:战略型市场定位

    ①关注功能而非用户目标

    ②错误的假设是“经由竞争而加入的功能就是恰当合理的功能”。这点在我之前的设计过程中确实进入过误区,即认为竞品中没有提供的功能如果我们有了就会使产品变的成功,这在于没有深刻了解到产品的功用,如何为用户目标服务才是关注的重点。所以要明白功能的出现是由用户需求驱动而非竞争产品驱动。

    综合、建构和精化

    ①草图、概念图——探索解决问题多种方法

    ②场景、故事版——故事叙述方面额外线索

    ③思维映射(思维导图)

    在设计过程中设计师要同时收敛和发散,收敛有助于帮助设计师定位最佳答案,体现的是分析能力,而发散也就有了创新的可能同时也会带来错误,体现的是设计师创新能力。

    反思、沉思

    成功的设计过程会出现在“流”的状态中,是自我质疑的消失,对于难以结构化的设计过程,需要“设计直觉”,针对这种情况,设计的“外化”就很重要。同时还应把握大局观。

    人本设计依赖于对目标用户行为的模型,既体现用户可能施行的动作,也体现用户随着时间推移所经历的情感体验。

    基于场景的产品开发方式好处:

    • 其一,对场景的叙述让设计师将关注重心从技术转移到创造性学习、解决问题和实现目标上,从而使其更关注人本的方面;
    • 其二,由于行为本身也存在时间维度,因此场景就形成了对一系列时间点上所出现事物的描绘。

    撰写场景的规范化手段,比如包含各种指标(角色、目标、任务、益处、辅助功能等)的表格,或者把任务分解后形成的任务流程图。规范化做法要义相同,就是将描述的情况人性化,并将随时间推移而发生的产品使用行为描绘进一个统一、完备的愿景当中。

    注:规范化是方法不是目的,它方便我们更快地描述出令人信服的完整场景,关注重心——人本设计,毕竟实际没有那么多时间让我们从零开始描述一个完整故事

    以用户为关注重点,而不是以竞争为导向,竞品分析不能替代人种方法、用户测试、需求分析和产品评估:

    • 1.竞品分析的关注重点在功能而非目标,我们的设计目标不是增加功能;
    • 2.经竞争加入的功能就是恰当合理功能的假设不一定成立,产品的功能价值在公司生产链条中被不断歪曲,导致公司间的产品对比失去意义;
    • 3.特定功能被毫无根据地挑出来,它应该由用户需求而非竞品驱动

    注:想清楚竞品分析的目的,保持聚焦在用户需求而非对手上,不能用竞品分析代替其他必要环节。

    第二章 管理复杂性

    DIKW过程来管理复杂, Data,Information,Knowledge,Wisdom。数据>信息>知识>智慧。

    第四维度(时间):理解时间在产品使用过程中扮演的角色,将产品使用造成的长期结果纳入考量,这是交互设计与界面(布局)设计的关键差异。

    注:除了用户当前的动作,也要关注时间维度的变化及其对用户行为的影响,如用户从接触、认知、使用、习惯到传播等各个不同的阶段,产品设计策略也要进行相应调整,而不是只考虑早期状态下的产品设计并保持一成不变

    复杂系统的图形化表达

    • 通过亲和图对元素的分类体系进行视觉化表达,团队共建将元素进行归类;
    • 通过概念图对当前系统的了解进行视觉化表达,表达心智模型,建立大局观,帮设计师理解元素之间的关联与层级;
    • 通过流程图对系统产生的可能合理结果有深入理解;通过生态系统图描述产品与用户发生接触的场合,描述各触点之间、触点与用户的关系;
    • 通过旅程图(Journey Map描述用户随着时间推移发生的动作序列,常为线性最佳场景,也能促进边缘情况的讨论,和生态系统图一起强制成系统化思考。
    • 通过生态系统图(Ecosystem Diagram)展现用户参与的场合(Engagement Point)

    注:服务设计工具在应对包括线上线下环节的复杂系统设计中很有效,通过可视化的方法帮我们更好地理清思路,从更全局的角度展开设计,而非纠结于界面布局上的细节。更多服务设计工具可以参考这个网站:http://www.servicedesigntools.org/

    第二部分 文化与责任

    第四章 体验与真实性

    典型的生态系统策略问题:公司希望其产品提供高度一致的体验,但同时又要求在服务和品质上达到卓越,全权控制并非总是妥当、可能和必要的,于是设计师会关注体验框架设计,让用户获得相当大的灵活与变通余地,能适应每个人、每种情境特定的需求。

    注:这个问题让我想起了大公司大部门的设计规范,虽然保证了端到端体验的一致性,也提高了协同效率,但却因为框架组件的限制导致一些环节的设计细节无法做到最优。应该适当的根据用户和情境进行变通,而不是死守规范。

    将UX团队集中化的做法并不完美:UX缺乏必要的业务培训以致无法很好地完成工作,缺乏必要的视觉化语汇(如各种服务设计工具)无法以能引起情感共鸣的方式来向其他部门表述自己的工作内容,缺乏正式、有据可依的创意设计过程,设计方法缺乏一致性且疏于系统的文档化导致重复发明轮子,UX经理把时间花在华而不实的文档管理工作上,文档的时间维度体验表现力弱于可用原型。

    注:这些问题我有不少都有过真切的感受,在很多公司部门的设计团队里应该也存在,对业务的理解、对可视化工具的运用表达、设计过程的说服性、设计方法的沉淀、华而不实的文档管理等,也是我们值得反思和推动改革的方向。

    真实性:让设计专注于对真实人类体验的支持而非控制,不力图掌握交互过程的方方面面,手把手带领用户进入预设体验,取而代之的是生产不完整或部分完成的人工制品,用来支持生活中自然涌现的真实体验。当人们遇到半成品时,他们会自主补完缺失的部分,这个过程具有创造性,带来了时间维度上的美感。

    注:一些App的新手引导页,总想手把手地引导用户按部就班地完成每一步,这个过程经常令我不耐烦、急切地想提前终止直接进入App。没必要将用户的交互行为控制得如此死板,让用户有适当的自主探索、创造空间会更好。

    体验中的时间美学:产品最可能出现故障的时刻,用户有了足够信心来使用高级功能的时候(产品设计能否预计到这个时刻,并以人性化方式对用户予以支持鼓励),用户最有可能通过各种方式分享其产品使用体验的时候(感知到自己被提到,提醒用户价值),用户最有可能升级、降级、维护产品的时候

    注:想想很多App那些一进来就提醒去评分的烦人弹框和不知所云的通知推送,就是完全没考虑时间维度体验的结果。

    第五章 诗意、精神和心灵

    真诚的交互:超越文化边界的概念——商业愿景的完整性、对消费者的正直、用料上的正直。设计参与商业决策,真正理解项目和工作方向的来龙去脉;超越理性,从情感上实现对用户的关切,而不是大玩障眼法;尊重材料与自然。

    注:设计师不能成为商业目标的奴隶,为了利益放弃对个人原则的坚守,当然,这一点很难。

    专注:促使用户忽略周遭事物和环境,高度专注于当前要完成的任务。

    注:「内容为王」,而不是用花哨的色彩、动效交互等干扰注意力,在阅读、工具等类型产品上尤其要注意这一点。

    第六章 判断和转化不良行为

    可用性不是全部,设计师能为问题提供更深远的判断和批评:将设计哲学与客户诉求结合,挑战可用性的传统和规范,甚至是常识的倾向性。一种设计通过大规模生产并为千百万人使用,导致了这种行为改变,而这种行为改变则会席卷人造世界,导致惊人的后果。

    注:可用性与常识并非牢不可破,可用性本身是乏味的,打破其边界的行为一开始在很多人看来估计是不可理喻的,也会引来种种质疑和责难,但也可能因此改变用户行为、带来惊人的回报。

    交互设计师必须尝试在所有层面和级别上,通过科技产品实现对人性的倡导,包括对数字化、高报废率的文化表达自己的观点。

    注:除了实现商业与用户目标之外,有责任的设计师会去思考更高层面的社会文化问题,并有选择自己想要设计的东西的决定权,而不是被公司与客户全面左右。

    第七章 诡异问题

    诡异问题指的是大型的社会或文化问题,由于其缺乏完整性、自相矛盾,且需求不断变化,而导致问题很难解决。由此产生的不良状况可以通过知性设计来缓解,知性设计强调的是同理心、回溯推理和快速原型制作,设计产出是一套确切的方案,用来描述能针对问题实现变革的一系列服务、交互体验、产品和政策。

    设计从一种被嵌入到商业环境当中的概念,转变成一种旨在实现社会公益和改进的方法学,不需要来自企业的财力支持,从而能够自力更生。没有了盈利的要求,取而代之的是对财务可持续性的考量。

    注:这是我理想中设计的最高境界,设计师可以解决真正的社会问题,比如医疗与教育系统的设计,而不是纯粹追逐商业利润、科技或美学

    术语:

    Abductive Thinking(回溯式思考)基于直觉和假设的逻辑思考方式,有时候被描述为“最佳解释之逻辑”。设计师采用的就是这种思考方式,依据收集到的大部分的所需信息,做出经过体察的、生成式的(Generative)设计决策。
    Aesthetics(美学)通常用来描述视觉美感,是对经过刺激而产生愉快感或幸福感的要素的分析、研究和考察。美学还关乎哲学,美学在心灵中的角色。
    Affinity Diagram(亲和图/相关关系图)通过由下至上的方式建立的图表,旨在大量数据中寻找模式和可归纳的部分。
    Codesign(协同设计)将最终用户纳入所有层面上的整个设计过程中,以确保最终用户的价值结构能如实反映到设计方案中。
    Concept Map(概念图)指系统中各个实体之间的关系图。
    Contextual Inquiry(实境调查)要求调研人员对参与者完成特定任务或进行特定活动的过程进行观察。而不是凭记忆去回答。
    Convergent Thinking(收敛式思考)旨在不断缩小选择范围,并最终得出最合理、最恰当的方案。
    Critical Incident(关键事件)指的是影响系统可用性的事件(event),经由诸如Think Aloud Protocol等各种形式的用户测甄别出来。关键事件的出现意味着,某种没有预料到,但值得注意的事情发生了,而这往往说明系统中存在可用性缺陷。
    Customer Journey Map(顾客旅程图)以视觉化的方式描绘用户与产品、服务或系统的整个大体系发生各种交互的场合(即接触点 Touch point)。
    Data、Information、Knowledge、Wisdom(DIKW,数据、信息、知识、智慧)该链条描绘在体验过程中逐渐获得启蒙或启示的流程。
    Dialogue(对话)交互设计中的对话概念体现了人与人工制品之间的一种超越了功能性的关系。对话意味着一种长久持续的和体验的感觉,能把用户提升到与人工制品及其设计师对等的地位上。
    Divergent Thinking(发散型思考)要求设计师快速产生大量差异化的构思或想法。
    Ecosystem Diagram(生态系统图)用来描述系统或品牌与用户发生交涉的各种场合。
    Ethnography(人种学/民族志)人种学考察的是文化,设计师考察的也是文化。
    Flow(流)由Mihaly Csikszentmihalyi 首次提出和记载,指的是艺术家或设计师的借以进行创造性劳动的一种专注的心理状态,这种状态要求人全身心地投入当下正在进行的活动中,无须考虑活动何时终止,不能被干扰和打断,并且弱化自我意识。
    Heuristic Evaluation(启发式评估)一种探查可用性的方法,做法是将界面与特定的指导原则或最佳实践准则进行对照比较,以期辨识出界面中存在的可用性问题。
    Graphical User Interface(GUI,图形用户界面)软件的一组数字化控件。
    Human-Computer Interaction(HCI,人机交互)旨在理解计算领域中的人本因素的实质,考察的是人与计算机系统进行交互的方式。
    Human Factor(人本因素)考察人与人造物品进行交互时,其在身体和认知上的情况和表现。此概念一般被看做人体工程学的同义词。
    Interaction Design(交互设计)在人与产品、服务或系统之间建立对话的活动。
    Interactive Design(互动式设计)重点关注介于用户和软件、网站之间的技术层面的设计
    Interpretation(解释)是进行批判性判断并创造意义,是设计过程中的关键部分之一
    Process Flow Diagram(流程图)设计师用其考察活动中各个独立的规则及其相互之间的关系。设计师可以通过这种分析工具与工程师进行沟通,解说和展示设计决策背后的道理。
    Scenario(场景)描绘的是用户为达到目标而使用产品的故事。
    Semantic(语义学)是关于意义的研究。其在产品中的应用则涉及物品的物理特征和形式特征背后隐含的意义。产品语义学关系语言、因为物品的形式与其名称会在人的记忆中以难以捉摸的方式关联在一起,
    Think Aloud Protocol(即想即说)由Herb Simon和Allen Newell研发,是最常用的软件界面可用性评估方法。参与者一边使用系统,一边大声说出自己正在做的事情。
    Universal Design(通用设计)主张产品设计应该抛开身体或年龄等方面的差异化问题。也称为包容性设计(inclusive design).
    Usability(可用性)一般用来追踪任务完成时间或错误数量,以便将系统可发挥的效率进行客观量化。
    Use Case(用例)指特定的具体的界面流程,一般用来描绘用户如何经由界面达成特定目标。
    Visual Interface Design(视觉界面设计)通常涉及的是让界面呈现特定风格的美学元素的设计,包括字体、颜色等。

     

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  • 解构语音交互产品--认知篇

    千次阅读 2019-10-22 16:20:52
    什么是机器人bot2.GUI、VUI与CUI二、语音交互产品主要应用场景1.家居场景2.车载场景3.随身/移动场景4.办公场景/企业应用三、VUI设计的相关问题1.为什么使用VUI2.不适合使用VUI的场景有哪些四、VUI设计的挑战1.“无...

    一、基本概念

    1.什么是机器人bot

    机器人是一个对话式界面,这种新的用户界面允许用户通过移动应用或设备与服务商互动,以获得产品和服务。
    关于机器人的一个常见的错误观点是“机器人就是一种服务”,而其实它只是服务的一个界面

    2.GUI、VUI与CUI

    1)GUI, Graphical User Interface, 图形化交互,自从80年代苹果推出第一款搭载GUI的电脑后,至今为止GUI一直是人机交互的代表。它为用户提供可视化的界面,将内容信息通过视窗、菜单、标签、按钮等控件以图形方式显示给用户。

    2)VUI,Voice User Interface,语音交互/语音用户界面。语音交互是基于语音输入的新一代交互模式,通过说话就可以得到反馈结果。
    VUI的发展有两个重要时期:

    • VUI第一时期:交互式语音应答IVR系统代表了VUI的第一个发展时期,它诞生于70年代并在2000年普及。主要是通过电话线路理解人们的话并执行相应任务。
    • VUI第二时期:我们正在处在的时期是VUI的第二时期,人们通过自然语言与计算机进行交互,主流的语音产品有结合视觉和语音的app,例如苹果Siri、微软Cortana等,除了这类手机语音助手,还有很多APP(例如搜索、地图、购物、输入法、视频游戏等)和设备(例如汽车、智能手表、手环等)都可以应用语音交互。还有以语音为主的设备,例如Amazon Echo、Google Home这类家庭助理。下文会有关智能交互产品的一些案例介绍。

    3)CUI,Conversational User Interface,对话式交互。跟语音交互相比,CUI的范畴更宽泛。但是没有语音过程、只有文字的对话交互流程,可以称为CUI,但是不能称为“语音”交互。一些不适合使用语音作为交互方式的场景,比如开放的办公场景,通常采用基于文本或其他非音频的富交互/富控件来进行对话。

    4)多模态交互(VUI+GUI)
    将视觉和语音结合已经不是新鲜事,比如手机语音助手类产品,而智能音箱类设备也是从开始的没有屏幕到推出屏幕版。使用屏幕的优点在于可以将一些可视化列表在屏幕中展示,能降低用户的认知难度; 二来可以用来确认用户的选择。

    二、语音交互产品主要应用场景

    有哪些适合使用语音交互的场景呢?下图是KPCB 2016年互联网报告中,美国使用语音助手的主要原因和场景。在场景方面,家居场景占比最高43%,其次是车载场景36%,随身场景19%以及办公场景3%。

    下面是对主要应用场景的简要分析和举例。

    1.家居场景

    家居场景的语音产品主要集中在家庭娱乐、家居控制、医疗健康和陪伴教育。典型的设备有智能音箱、智能电视、空调、机器人等。

    1)智能音箱
    智能音箱是智能家居的核心入口,近年来产品发布如下图:

    图中列举了主要智能家居语音助手的产品发布,在2018年3月美国语音助手市场中,Amazon Echo的市场份额依然达到61.9%(相较之前的70.6%有所下降),Google Home 占26.6%,其他厂家包括苹果、Sonos等占剩下的11.5%。

    根据Voicebot的调查报告显示,用户使用智能音箱使用最多前三个技能是:听音乐、提问题和查询天气。

    2)医疗健康-老人陪伴机器人
    主要用途:陪伴老年人聊天,解决孤单问题。与智能音箱不同的是,它更多关注在老人健康方面。同时也有讲故事听音乐,日程提醒等这类智能音箱类家庭助手的功能。
    以色列公司Intuition Robotic 2017年推出的老年陪伴机器人Elli Q

    3)儿童教育机器人
    儿童教育和陪伴机器人结合了语音交互功能,市场目标用户是K12阶段的人群(3-18岁),主要用途是儿童娱乐、互动和教育启蒙。目前已经是一片红海。部分产品如下图:

    其中在这个领域市场估值第一梯度的优必选,从2014年到2018年获得了4次投资。它的机器人悟空是与腾讯合作,通过腾讯云小微"叮当"开放平台构建的语音对话机器人。

    2.车载场景

    车载场景的语音产品主要用途在路线导航、周边搜索和目的地推荐。典型的设备是整车系统、后视镜、行车记录仪等设备。通过车载语音交互,释放驾驶员的手和眼,让司机专注于路况。
    下图是“出门问问”推出的车载机器人:问问魔镜

    3.随身/移动场景

    1)APP移动应用类
    随身场景中最典型的智能手机上的语音助理,像Siri、Google Now、Hound和Cortana等。现在还有很多APP中都有语音交互功能,如搜索、地图、购物、输入法、视频游戏等。

    百度地图

    今年10月1日,百度地图公布其语音助手用户量累计突破3亿。最大变化是来自语音请求的大幅增长。百度地图可以为用户提供智能推荐交通搭配、预测拥堵、调整出行时间及路线等服务,可查询天气、事故,热门景点和停车场推荐等。这些场景都能与语音交互很好的结合。

    浦发银行信用卡APP-“浦大喜奔”
    今年“浦大喜奔”APP接入了智能语音助手,用“小浦小浦”唤醒词,能为用户的高频操作提供服务,例如还款、查账、查额度、查积分、每日签到等。

    2)设备类
    除了APP类,还有典型的硬件设备智能耳机、手表、手环等。主要应用在户外运动、路线导航和周边搜索。

    4.办公场景/企业应用

    语音/聊天机器人在企业运营方面,特别是帮助改善客户和员工体验方面也是强需求的。对于解决客户问询、指引、信息录入等重复性工作,由语音交互产品或者服务类机器人代劳,可以释放人力资源。
    目前常见的有智能客服机器人,如这领域深耕多年的是智臻智能–小i机器人,创新企业有智齿客服,BAT类互联网巨头的有阿里小蜜、百度夜莺、网易七鱼等。

    三、VUI设计的相关问题

    1.为什么使用VUI

    1)解放双手和眼睛。双手被占用,或者眼睛盯着其他地方无法集中在屏幕时,通过语音与计算机交互是最好的方式。例如驾车场景就具有强需求,双手固定在方向盘,双眼需要看路况,利用语音交互可以获得司机想要的信息/服务。除了日常生活,也可以为特殊人群服务。

    2)更快得到结果。用语音听写文本消息比打字、操作鼠标更快。

    3)贴近本能。每个人都知道如何说话,不论对技术是否熟悉。比如小孩只要会说话,就能用自然语言向语音产品进行提问。根据数据统计,Siri类手机语音助手的用户群体中粘性是最高的小孩子。

    4)无界面限制,避免混乱的菜单。语音产品的任务处理是单一线性的,没有产品架构的限制,与GUI产品相比,免去了二维界面下的信息架构复杂性问题。能极大简化用户的操作流程,为生活提供更多的便捷性。

    5)亲切人性化。自然语言中包含了语气、音量、语调和语速等特征,这些特征传达了大量的信息,能让你知道对方的情绪,从而更好的进行对话。而这些特征通过文字是很难理解的。

    在KPCB 2016互联网报告中,使用语音交互的原因中“有趣/酷”占比22%,但在语音产品在现在越来越常见,很多人在新鲜感过去后,会对语音交互失去兴趣,回归到触控为主的交互方式中。有趣已经无法成为语音类产品的核心价值,而用途不明确和缺少实用性,是用户弃用或不怎么使用产品的首要原因

    2.不适合使用VUI的场景有哪些

    1)公共场所。首先在多人开放的空间,这种情况下由于背景噪音,或是有多个用户一起说话,造成语音识别率低。且出于隐私和信息安全考虑(比如助理提醒你吃药,或者APP让你输入身份证信息等),也不适合在公共场所使用语音。

    2)用户不适应对计算机讲话。由于习惯问题,用户不一定习惯对计算机大声说话,如果是此类用户则不适合用VUI。

    3)一些人更喜欢打字。打字输入的惯性强大,在手机端语音的使用一定程度上要考虑打字和输入的配合。

    四、VUI设计的挑战

    1.“无边界”设计
    VUI的最大挑战之一是告诉用户可以让语音产品做什么。
    在GUI设计中用户所有可能的操作都能展示在屏幕上,你能看到哪些按钮可以点击那些菜单可以打开,而对于语音界面来说,功能都是不可见的,不可能让用户通过视觉的方式来探索功能。用户的输入信息是无法穷举且没有边界的。

    2.“多场”交互的设计
    语音交互涵盖了近场识别、中场识别和远场识别三种情况。远场交互产品与GUI设计的差异大,而且设计难度大。目前的VUI设计主要在中场和远场交互中发力,中场包括车载语音系统,远场交互有智能音箱等智能家居产品。

    3.语音识别准确率
    各家公司宣传的语音识别率达97%一般是需要用户安静环境下,近距离、清晰发音条条件下才能达到的。而在真实使用场景中,因为空间距离、背景噪音、人声干扰、回声等问题,目前远场识别的错误率是近场识别的2倍左右。
    一些语音识别率不够好的场景有:

    • 车载场景,存在很大的噪音、多人说话干扰等问题,语音识别效果并不理想;
    • 家庭场景中的远场交互,对远场语音识别技术有较高要求;
    • 一些语料数据少的场景,比如儿童教育机器人,因为儿童的音调高,加上低龄儿童说话的一些口吃、长时间停顿等现象会造成识别困难;
    • 中文和字母数字混合的字符串,目前处理起来也比较困难。

    4.语义理解
    语音交互设计涉及到自然语言处理技术,目前技术还不完善。无法充分理解用户的输入,就可能造成沟通障碍,降低使用体验,且无法根据用户的上下文和情境去提供个性化服务。

    5.多轮对话
    目前还有很多语音产品只是做单轮的搜索,没有做到多轮对话。在谷歌的对话交互设计指导中,提到对话基本原则之一:对话中所有元素都应该被连贯的串联在一起。要注意上下文相关性,并对每个对话回合进行理解。VUI要理解上下文和情境,具备多轮对话能力,否则产品实用性方面会停止不前。

    6.与用户持续互动的能力
    正如前面所说,如果产品只靠语音识别的“有趣/酷”,而没有实用性是无法形成用户粘性的,VUI设计要找到核心场景,持续挖掘用户需求,并为用户创造价值。

    参考材料
    《语音用户界面设计》by Cathy Pearl
    百度2017语音交互体验蓝皮书
    2017年亚马逊Echo研究报告
    格视智库-中国智能业务与应用白皮书

    展开全文
  • 解构语音交互产品--人工智能AI技术

    千次阅读 2019-10-23 15:16:39
    在解构语音交互产品-认知篇里,主要讲了VUI的发展、挑战及相关问题,并列举了语音交互产品的应用场景。本文介绍在语音交互产品中使用到的人工智能技术。 目录一、语音交互的实现原理二、语音交互的AI技术1.语音识别...

    在解构语音交互产品-认知篇里,主要讲了VUI的发展、挑战及相关问题,并列举了语音交互产品的应用场景。本文介绍在语音交互产品中使用到的人工智能技术。

    一、语音交互的实现原理

    语音交互的实现原理如上图所示。我在《点亮技能 I 人机对话系统全面理解》文中讲对话交互时也作过简单介绍。

    具体流程:
    1)用户说一段话后,语音识别技术会将用户说的话进行纠错、删除、插入单词等操作,将用户所说的话进行补充和改写,这一过程完成了语音转为文本的过程;
    2)将识别到的文本经过自然语言理解框架,解析为结构化的,机器可以理解的语义表示,即抽取出“领域-意图-词槽”信息。(领域是包含一系列的相关的意图和词槽组成的语义理解场景,意图是用户通过交互输入所要表达的目的,词槽由一个tag-value对组成,即词槽标签-词槽值。比如用户query为“刘德华有什么好看的片子”,抽取出:领域–>电影,意图–>看电影,词槽–> 演员:刘德华)
    3)对话管理会根据抽取出来的信息,决定如何处理这些意图和实体,判断抽取到的信息是否支撑系统执行命令。如果不行机器人还需要询问下一个问题,提供下一个回答或者报错等等。例如用户说“请帮我订一张北京到上海的机票”,用户的指令中缺失了“出发时间”这个实体的参数,对话管理就会引导用户给出“出发时间”的信息;
    4)系统经过语义理解和对话管理后,需要向用户做出回应。根据上下文/语境和对话的类型(问答/任务/闲聊),回应内容可能是系统检索到的结果,也可能是事先在bot平台上写的“追问的语句”、“意图确认回应”等,也可能根据深度强化学习模型生成的回答;
    5)最后使用TTS技术将系统回应的文本转化为语音播放给用户。

    在任务型对话中,对话的转化漏斗为:

    二、语音交互的AI技术

    从语音交互的技术流程可以看出,一个语音产品至少需要运用语音技术、NLP技术。而在一些场景中,也会运用图像识别技术。

    1.语音识别技术

    语音技术包括:语音识别ASR(除了近场,还有远场语音识别)、声纹识别、语音合成TTS。

    语音识别ASR,将声音转化为文字的过程。
    1)语音识别原理

    语音识别的识别方式可分为:“传统”识别和“端到端”识别方式,主要差异在声学模型上。传统机器学习方法使用HMM隐马尔可夫模型,“端到端”采用DNN深度神经网络。

    2)语音识别评价指标
    语音识别的主要评价指标为:识别准确率

    • 识别率的直接指标是WER词错误率,WER=100%*(S+D+I)/N (S、D、I分别代表替代、删除、插入的词的个数,N为单词总数)
    • 识别率Accuracy = 1 - WER

    选择语音技术提供商时除了考虑识别准确率,还要看语音端点检测的表现。语音端点检测是描述计算机如何判断用户何时开始和结束说话的一种说法。

    同时也需要考虑ASR工具的一些拓展功能,比如N-Best列表,是否允许参数设置,以及自定义词汇表等。

    远场语音识别
    远场识别,是远场交互场景下的语音识别技术。
    1)语音激活检测 VAD
    语音激活检测,即判断什么时候有语音/什么时候没有语音。在随身场景中,如手机APP,用户可以直接用手按着语音按键说话,但在远场识别场景下,用户不能用手接触设备,这时受噪声影响比较大,信噪比SNR较低,必须使用VAD。

    2)语音唤醒
    在远场识别中,当VAD检测到人声后,需要进行语音唤醒。通过喊“唤醒词”后开始进行识别。如喊“Alexa”唤醒Echo音箱,开始识别语音。
    语音唤醒的评价指标:唤醒率(成功被唤醒)、误唤醒率(误报)、唤醒词的音节长度、唤醒响应时间、功耗等

    3)麦克风阵列
    麦克风阵列由一定数目的麦克风组成,用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。利用多麦克风可以进行远距离拾音
    麦克风阵列能对声源定位,并通过自适应波束进行语音增强,在前端完成远场拾音,并解决噪音、家庭环境中墙壁反射形成的混响、回声等带来的影响。

    语音打断技术
    语音打断,即允许用户打断系统说话。一般的语音产品都采用听到唤醒词停止的策略,例如Amazon智能音箱Echo,需要检测到唤醒词“Alexa”时才会停止说话。
    VUI系统除了要注意用户什么时候说话,还要知道用户什么时候停止说话,这种情况叫超时。超时有以下几种情况:

    • 语音终止超时:用户说话可暂停的时间长度,如超过,系统会判断用户说完。一些ASR工具可以设置语音终止超时时间来配置语音端点检测功能。有些会有默认值,例如1.5秒是被认为适用于大多数VUI系统的时长。
    • 无语音超时NSP:系统没有检测到语音。无语音超时的时间通常比较长(如5~10秒),通过无语音超时的数据,系统可以分析哪里存在问题,并给出回应的操作。
    • 言语过多超时TMS:用户说话时间过长,且没有检测到终止超时的停顿时,可以设置TMS超时来打断用户,以便继续对话。

    一个用例:在英语口语练习工具-流利说APP中,口语测试环节有个60秒的口语输入时间,在这个时间窗口期即使没有检测到语音也不会终止,只有达到60秒时长或者用户手动点击才会终止。这就要求ASR工具能根据场景自定义设置时长。

    数据隐私
    不要存储没有意义的用户数据。如果语音设备需要检测唤醒词,在用户喊唤醒词之前,不要保留用户所说的内容。比如Amazon Echo会持续接收唤醒词"Alexa”,但这种语音识别在本地设备上执行,直到唤醒词被识别后,音频才会上传到云端做语音识别。

    语音技术相关厂家及数据
    市场上有很多提供ASR工具的厂商,国内多数语音厂家在安静状态下的语音识别准确率都通达到95%以上,支持5米远场交互,目前的语音技术的发展方向在非标准环境下提高远场识别准确率、降低误唤醒率及提高响应速度。数据显示,目前国内智能语音市场上科大讯飞占比达到44.2%,百度位居第二,占比也达到了27.8%,两者占比之和超过70%。下图是一些厂家信息(资料来源:格兰研究)

    当前技术边界
    语音技术的边界,即能做什么不能做什么。在上篇文章里,提到了VUI的挑战之一“语音识别率”也有作过分析。ASR技术目前已经相对成熟,可以商用了。但在一些真实使用场景中,特别是远场交互,识别的错误率还比较高。一些语音识别率不够好的场景有:车载场景、家庭场景中的远场交互、语料数据少的场景(比如儿童语音)、名字拼写和字母数字混合的字符串的处理等。

    产品经理可以通过产品体验设计来优化你的产品,从产品层面上来提高语音识别率。例如用户表述过短识别率低的问题,可以通过正确引导用户输入信息; ASR识别响应慢时,机器人可以说“正在为您查询”来用户回应,以减轻用户等待的感觉。

    2.情感分析和情绪检测

    情感分析
    情感分析是使用自然语言处理NLP技术来提取有关用户感受的信息。情感分析可以使VUI更智能,更具有同理心。机器在与用户交流时能预判用户的想法,从而给出最好的对话引导。

    基本的情感分析:首先,你需要定义类别。例如“正面”、“负面”。然后通过使用正面和负面的单词列表,可以对用户所说的内容进行相应的分类。(已经有现成的免费单词表可以使用,如MPQA负面和正面词汇列表。也可以使用KNIME等开源工具给你识别结果进行后期处理,并且处理的用户所说的负面词汇和正面词汇的百分比。)

    目前IBM Watson AI可以根据某个对话流进行情感分析,预测用户的情绪状态以及情感分析的可信度。如下图:

    情绪检测

    1)通过语音流的实时声音语调分析进行情绪检测。例如Bevond Verbal的Moodies APP

    Beyond Verbal是全球首个通过语音来识别情绪的公司,其系统创建的算法可以通过识别音域变化,从而分析出像愤怒、焦虑、幸福或满足等情绪,心情、态度的细微差别也能被识别到。根据用户反馈,该应用识别情绪准确率约为80%

    在VUI产品中运用此项技术,可以更好的理解同户,并提供个性化的服务。例如语音助手/家庭助理类语音产品。

    2)应用基于人脸面部特征的情绪检测技术。
    Google公司向开发者开放了一个Vison API,可以识别出用户的情绪。如下图中机器判断图中用户高兴的可能性是最高。

    语音交互产品不一定需要支持图像识别/表情识别,这主要取决于你的场景和用户需求。比如在教育行类的上课场景,此场景位置固定,学生不随意走动,可以使用了情绪检测方法来判断学生学习的专注度,从而改善教学过程,提高学习效率。那么,家庭的教育机器人是否可以也运用此技术呢?

    正确的判断用户的情感状态是非常关键的,错误的检测结果会使你付出高昂的代价。所以在运用用户情绪相关的技术时,要记住不要直接说出用户的情绪,而应该用情感和情绪分析来引导对话

    参考材料:
    《聊天机器人:对话式体验产品设计》by Amir Shevat
    《语音用户界面设计》by Cathy Pearl
    一文看懂“语音识别ASR” | AI产品经理需要了解的AI技术概念 hanniman

    相关链接:
    解构语音交互产品—认知篇
    点亮技能 I 人机对话系统全面理解

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