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口语的特征是随着时间的推移而展开的高维且高度可变的物理运动集。该信号的基本动力学原理是什么？在这项研究中，我们证明了物理知情的机器学习（稀疏符号回归）的使用来发现新的语音发音动力学模型。我们首先在模拟数据上演示了模型发现程序，并表明该算法能够以近乎完美的精度发现原始模型，即使数据还具有持续时间，初始条件和焦油位置的广泛差异，以及在添加噪声的情况下。然后，我们演示了一种概念验证，该概念将相同的技术应用于经验数据，该技术揭示了一系列的候选动力学模型，其复杂性和准确性水平越来越高。
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