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声带建模的多模式分割
对声带的准确建模对于构建可解释的语音处理和语言学的关节表达是必要的。但是，声带建模是具有挑战性的，因为许多内部铰接器都被外部运动捕获技术遮住了。实时磁共振成像（RT-MRI）允许在语音过程中测量膜枢纽器的精确运动，但是由于耗时和计算昂贵的标记方法，带注释的MRI数据集限制了大小。我们首先使用仅视觉分段的方法为RT-MRI视频提供了深刻的标签策略。然后，我们使用音频引入多模式算法，以改善人声铰接器的分割。一起，我们为MRI视频细分中的声带建模设定了一个新的基准测试，并使用它来发布75个扬声器RT-MRI数据集的标签，从而将人声道标记的公共RT-MRI数据增加到9。代码和数据集标签可以在rishiraij.github.io/ mult-opodal-mri-avatar/。索引术语：发音演讲，视听感知
言语运动发展的神经计算建模
语音运动控制的 DIVA 模型发音器官速度方向 (DIVA) 模型是一个人工神经网络，可定量描述语音运动控制背后的计算（Guenther，1995；Tourville 和 Guenther，2011；E. Golfinopoulos、Tourville 和 Guenther，2010；有关详细说明，请参阅 Guenther，2016）。它包含一个模拟组件网络，这些组件代表负责产生语音的大脑结构。该模型包括一个模仿声道行为的发音合成器，神经网络学习控制合成器发音器官的运动，以产生可理解的语音。我们在此重点关注模型的神经计算和发展过程的更高级别处理，避免使用数学方程和计算机实现细节，以方便处理。为了理解该模型，我们首先将 定义为大脑中具有自己优化的运动程序的“语音块”。这些块可以是音素、音节和/或单词，具体取决于所考虑的年龄和语言经验。根据许多先前的提议（例如，Kozhevnikov & Chistovich，1965；Levelt，1993；MacNeilage & Davis，1990），并得到音素组合分布分析（Sun & Poeppel，2022；Kessler & Treiman，1997）的支持，我们建议
框架
1 服务不包含在内，必须单独订购。 2 QLED 电视可以在 DCI-P3 色彩空间中产生 100% 色彩体积，这是大多数影院屏幕和电视 HDR 电影的格式。 3 随可选配件一起展示，单独出售。 4 如果墙壁不是 100% 平坦或与地板成一定角度，或者安装不正确，墙壁和电视之间可能会出现小间隙。 5 不包括 50 英寸和 43 英寸型号的 FreeSync。 6 50 英寸和 43 英寸型号的运动速率为 120。 7 50 英寸和 43 英寸型号不支持广视角。 8 背景特征的准确性可能因电视位置而异，并且取决于墙壁的设计、图案和/或颜色。 某些功能需要移动设备（Android、iOS）上的 SmartThings 应用程序。 应用程序功能在发布时可能会受到限制；请继续检查更新。 9 HDMI — CEC（消费电子控制）有助于通过兼容设备实现便捷的控制功能。 10 需要第三方控制系统安装。请参阅 www.samsung.com/us/business/custominstall。11 20 瓦 2.2 声道，适用于 50 英寸和 43 英寸型号。详情请参阅背面
语言发展基础
在这些卷本的最后准备阶段，埃里克·伦内伯格于 1975 年 5 月 31 日在纽约州怀特普莱恩斯突然去世。他是一个有着无限好奇心的人，他的理论和综合能力在语言、大脑和行为研究中无与伦比。虽然他以在人类语言生物学基础上的开创性工作而闻名，但他最终关注的是心智和大脑的研究，这也是他去世前正在研究的问题。他在 50 年代末首次提出，人类的语言能力只能基于人类大脑和声道的生物学特性来解释，这一观点后来被广泛接受和阐述。他的实验和观点被总结在 1967 年出版的开创性著作《语言的生物学基础》中。Eric Lenneberg 于 1921 年 9 月 19 日出生于德国，并在那里度过了生命的前十二年。1933 年，他随父母移民到巴西。为了寻求更广泛的教育经验，他于 1945 年来到美国。在美国陆军服役一年后，他于 1947 年进入芝加哥大学，于 1949 年获得文学士学位，并于 1951 年获得文学硕士学位。他获得了博士学位。 1955 年，他获得哈佛大学心理学和语言学双学位，随后在哈佛医学院获得医学科学博士后奖学金，进一步专攻神经病学和儿童发育障碍。1959 年至 1967 年，他在哈佛大学和马萨诸塞州任教
BCIXD：大脑计算机交互设计
当前的大脑计算机接口（BCI）技术已使用脑电图设备在信号传输和信号采集技术方面取得了一定的进展[6]。这些可以使用EEG实现稳定的系统，例如在响应特定刺激的响应后300毫秒发生的p300 [1]，SSVEP [4]响应于视觉刺激，以特定的频率闪烁，以及在左和右侧的α波动中使用α波的差异的差异，而ca则是在左侧和右侧的情绪界面，不能被视为以人为中心的界面。 基于心理任务的BCI（MT-BCI）可以使用心理图像控制外部设备[3]。 MT-BCI范式分析了认知任务执行期间的周期性脑电图活性，即事件相关的同步/DESYNSYNCHRONIANION（ERS/ERD）[7]。此外，当使用机器学习时，它依赖于在培训过程中学习的预采用的用户数据和分类器，因此用户需要通过其心理图像稳定地生成特定的脑波模式[9]。 但是，没有足够的概括或表达人类形象控制以及如何将其转化为行为[5]。用户界面和交互的验证和示例有限，几乎不清楚脑电波的使用会带来什么优势[8]。为了澄清这一点，有必要开发和设计以人为本的，用户友好的BCI技术。 Hirano及其同事提出了一种使用拟声词[2] [11]来控制和训练的方法，并使用拟声道使用了多模式的视觉和听觉图像。
物理学 11 - Weebly
如今的电影力求为观众带来全方位的感官体验。这不仅包括令人惊叹的视觉特效，还包括壮观的音效。如果屏幕左下方远处的一架飞机从头顶飞过，音响工程师希望观众也能听到声音从头顶飞过，并在右肩后方逐渐消失。这是怎么做到的？双声道立体声的发明是第一步。动作用两个独立的麦克风录制，并通过屏幕两侧的扬声器播放。这样，声音就可以跟随汽车在屏幕上移动。使用四声道可以增强效果，并在影院后面再加两个扬声器。20 世纪 80 年代，电影《地震》的制片人希望电影观众能感受到地面震动。在专门为这部电影设计的影院里，墙壁周围和座位下放置了许多大型扬声器。地震开始时，这些扬声器发出响亮的低频声音，导致座椅和地板震动。三维声音是声音技术的最新进展，它的作用不只是录制和重现声音。相反，音频工程师试图生成您在现场时听到的声音。计算机分析并重现您听到声音时发生的微小延迟和回声。想象一下，您附近的人掉下了一个酒杯。离事件稍近的耳朵会先听到声音。从天花板反弹的声音从上方传到您耳中。回声在几分之一秒后从房间后面传来，尽管时间延迟非常小
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如今的电影旨在为观众提供全方位的感官体验。这不仅包括令人惊叹的视觉特效，还包括壮观的声音。如果屏幕左下方远处的一架飞机从头顶飞过，音响工程师希望观众也能听到声音从头顶飞过，并在右肩后方逐渐消失。这是怎么做到的？双声道立体声的发明是第一步。动作用两个独立的麦克风录制，并在屏幕两侧的扬声器上播放。这样一来，声音就可以跟随汽车在屏幕上移动。使用四声道可以增强效果，在影院后面再加两个扬声器。在 20 世纪 80 年代，电影《地震》的制片人希望电影观众能感受到地面震动。在专门为这部电影准备的影院中，墙壁周围和座位下放置了许多大型扬声器。地震发生时，这些扬声器发出响亮的低频声音，导致座椅和地板震动。声音技术的最新进展——三维声音，不仅仅是录制和重现声音。相反，音频工程师试图生成您在现场会听到的声音。计算机分析并重现您听到声音时发生的微小延迟和回声。想象一下，您附近的人掉下了一个酒杯。稍靠近事件的耳朵会先听到声音。从天花板反弹的声音从上方传到您耳中。回声在几分之一秒后从房间后面传来，尽管时间差很小
来自人类参与者的单个神经元的在线内部语音解码
5 Rancho Los Amigos 国家康复中心，美国加利福尼亚州唐尼 90242 *主要联系人：skwandelt@caltech.edu 摘要：语音脑机接口 (BMI) 将脑信号转换成单词或音频输出，使因疾病或受伤而失去语言能力的人们能够进行交流。虽然在发声、尝试和模仿语音解码方面已经取得了重要进展，但内部语音解码的成果却很少，而且尚未实现很高的功能性。值得注意的是，目前仍不清楚可以从哪些大脑区域解码内部语音。在这项工作中，一名四肢瘫痪的参与者在边缘上回 (SMG) 和初级体感皮层 (S1) 植入了微电极阵列，该参与者进行了六个单词和两个伪词的内部和发声语音转换。我们发现 SMG 单神经元活动具有强大的内部语音解码能力，在在线任务中分类准确率高达 91%（偶然水平 12.5%）。发现内部语音、单词阅读和发声语音过程之间存在共享神经表征的证据。SMG 表示不同语言（英语/西班牙语）的单词以及伪词，为语音编码提供了证据。此外，我们的解码器通过多种内部语音策略（听觉想象/视觉想象）实现了高分类。S1 中的活动受发声语音而非内部语音的调节，这表明在内部语音生成过程中没有发生声道的发声器运动。这项工作代表了高性能内部语音 BMI 的第一个概念验证。