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创新。放大。 - 洛约拉视听系统
矩形喇叭具有垂直轴和水平轴，声音沿着这些轴传播。但是，声音源自喇叭内的不同点，当喇叭模式不对称时（例如 60° x 40° 或 60° x 90° 喇叭），声音从驱动器到喇叭壁的过渡会导致失真。在使用我们的二次喉波导的喇叭中，声音源自相同的物理点，从而允许从驱动器到喇叭的平滑过渡。这种形状允许声波不受阻碍地穿过喇叭，并且始终与喇叭壁成直角，喇叭壁几乎不会失真地传输声波 - 直接向观众传递清晰的声音。
发展对婴儿的视听语音整合的皮质反应
摘要在成年人中，视听语音的整合与对单性刺激的响应相比，具有特定的更高（超源）或较低（次级）皮质反应。有证据表明，在婴儿期的视听语音感知期间，额快的净工作是活跃的，但对音频视觉整合的额叶响应的发展仍然未知。在当前的研究中，5个月大的孩子和10个月大的人观看了双峰（视听）和交替的单峰（听觉 +视觉）音节。在这种情况下，我们使用交替的单形式表示成人视为单独的音节的交替听觉和视觉音节。使用FNIRS，我们测量了在大型皮质区域的反应，包括下额叶和上等颞区。我们鉴定出与单峰条件和使用多变量模式分析（MVPA）的交替响应不同的通道，以解释对双峰（视听）（视听）的皮质反应的PAT terns和交替的单峰（听觉 +视觉）语音。结果表明，在两个年龄组中，整合都会引起与额颞皮质中超级和亚添加反应一致的皮质反应。单变量分析表明，这些响应的空间分布在5到10个月之间变得越来越多。MVPA在5个月时正确分类的响应，其键输入位于右半球的下额叶和上等颞通道中。然而，MVPA分类在10个月时并未成功，这表明在这个时代，可能对视听语音感知进行了皮质重新组织。这些结果表明，在婴儿期一致性视听语音整合的皮质反应的复杂和非毕业生发展。
TEMS 中的 TAMIS - 为视听数据中心奠定基础
为任何行业部门建立数据空间都是一项复杂、多层次的工作，需要采取合作方式，将具有独特观点和专业知识的各种利益相关者聚集在一起。短期内，数据空间必须实用且随时可实施，并且必须满足精心挑选的一组关键用例的要求，对于 TEMS 来说，这涉及八个不同的试验。除了初始部署之外，数据空间还应具有固有的可扩展性和适应性，能够纳入新的参与者、数据产品和服务，以及无缝整合未来的用例。为了确保长期可行性，设计必须结合模块化和可互换的构建块实现，促进开放性、适应性和灵活性，以满足新兴需求并随着时间的推移纳入创新解决方案。
词汇压力的视听感：拍打手势和关节提示
抽象的人类交流本质上是多模式的。听觉演讲，但视觉提示也可以用来理解另一个说话者。大多数视听语音感知的研究都集中在语音段的感知上（即语音）。然而，对视觉信息对词汇应力等语音上段方面的感知的影响鲜为人知。在两个实验中，我们研究了不同视觉提示（例如面部关节线索和手势）对词汇应力的视听感的影响。我们介绍了disyllabic荷兰压力对的听觉词法压力连续性以及在第一个或第二个音节上产生压力的扬声器的视频（例如，表达voornaam或voornaam）。此外，我们将扬声器的表面结合起来，在音节上产生词汇应力，并在第一个音节或第二个音节上产生节拍手势，从而产生词汇应力。结果表明，人们成功地使用了视觉发音线索来在静音视频中进行压力。但是，在视听条件下，我们无法找到视觉关节线索的影响。相比之下，我们发现节拍手势的时间对齐具有强烈的影响，从而影响了参与者对词汇压力的看法。这些结果强调了在多模式上下文中考虑语言上部方面的重要性。
在视听变化检测过程中后顶皮层的功能（IR）相关性
后顶叶皮层（PPC）在整合来自不同方式的感觉输入以支持适应性行为方面起着关键作用。PPC中的神经元活性反映了行为任务之间的感知决策，但是PPC的机理参与尚不清楚。在视听变更检测任务中，我们检验了以下假设：PPC是从两种不同模态的嘈杂输入之间进行的，并有助于确定发生感觉变化的方式。在训练有素的雄性小鼠中，我们发现了与任务相关的视觉和听觉刺激，试验史以及即将到来的行为反应的广泛的单神经元和人群级编码。，尽管这些丰富的神经相关性，理论上足以解决任务，但PPC的光学遗传失活并不影响视觉或听觉性能。因此，尽管神经相关忠实地跟踪感觉变量并预测行为反应，但PPC与视听变化检测无关。此功能解离质疑在视听变化检测过程中，感觉与任务相关的活动在顶叶关联电路中的作用。此外，我们的结果强调了在探索感知和行为的神经基础时与机械介入相关的分解功能的必要性。
iris 2024 -AI和视听部门：浏览当前法律景观
第三部分解决了AI向视听部门提出的五个关键问题。第4章，由马尔特·鲍曼（Malte Baumann）和扬·诺德曼（Jan Nordemann）（柏林律师事务所诺德曼（Nordemann））讨论了生成AI时代的作者身份，责任和透明度。第5章，凯尔西·法里什（Kelsey Farish）（伦敦审查和清理），考虑了保护演员的形象，声音和人格权利免受AI复制的保护。第6章，埃洛迪·米格里奥尔（Elodie Migliore）（斯特拉斯堡大学）审查了AI对劳动法的影响，参考了美国最近的罢工和立法计划。第7章，朱迪特·拜耳（Münster大学），调查了AI在虚假信息和监管措施中的作用。第8章，麦克·伯里（Mira Burri）（卢塞恩大学），探讨了AI对媒体多元化和文化多样性的影响（例如内容个性化和偏见）以及可能减轻这些影响并促进各种内容消耗的监管措施。
研究生成AI在音乐和视听行业中的经济影响
这项研究提供了PMP策略对使用生成AI服务在2028年截止的两种曲目中使用的演变和影响的独立和客观观点。历史数字和预测假设基于市场数据，相关基准和对行业专家的访谈：集体管理组织（CMOS），创作者，技术参与者，生产者，出版商，出版商，DSP和机构参与者代表这两个行业。3
颤振：创建视听触摸反馈引起的颤振幻觉
图3。左：要确定振动声音的最大截止频率，我们计算了频率在不再可识别的区域中的频率。在-165 dB和12866 Hz的频率达到这一点。垂直虚线表示截止频率。右：截止频率的表示。可以看出，在每个条件上的声音相同。取决于截止频率，不存在截止声音频谱中的所有音调（灰色），只是下面的音调（黑色）。此示例用于3525 Hz的截止频率。
使用视听刺激的脑电图编码模型与单峰脑电图编码模型的比较
现实世界中的交流本质上是多模态的。在交谈时，视力正常和听力正常的人们通常使用听觉和视觉线索来理解对方。例如，物体在空间中移动时可能会发出声音，或者我们可以使用一个人的嘴巴运动来更好地理解他们在嘈杂的环境中所说的话。尽管如此，许多神经科学实验仍依赖单模态刺激来了解大脑中感官特征的编码。因此，在自然环境中，视觉信息对听觉信息编码的影响程度以及反之亦然尚不清楚。在这里，我们通过记录 11 名受试者在视听 (AV)、仅视觉 (V) 和仅音频 (A) 条件下收听和观看电影预告片时的头皮脑电图 (EEG) 来解决这个问题。然后，我们拟合线性编码模型，描述大脑反应与刺激中的声学、语音和视觉信息之间的关系。我们还比较了当刺激以原始 AV 格式呈现时和当删除视觉或听觉信息时，听觉和视觉特征调谐是否相同。在这些刺激中，视觉和听觉信息相对不相关，包括场景中的口头叙述以及动画或真人角色在有脸和无脸的情况下说话。对于这种刺激，我们发现在 AV 和仅 A 条件下听觉特征调谐相似，同样，当呈现刺激时有音频（AV）和删除音频（仅 V）时视觉信息的调谐也相似。在交叉预测分析中，我们调查了在 AV 数据上训练的模型是否能与在单峰数据上训练的模型类似地预测对 A 或 V 测试数据的响应。总体而言，使用 AV 训练和 V 测试集的预测性能与使用 V 训练和 V 测试集的预测性能相似，这表明听觉信息对 EEG 的影响相对较小。相比之下，使用 AV 训练和仅 A 测试集的预测性能略差于使用匹配的仅 A 训练和仅 A 测试集。这表明视觉信息对 EEG 的影响更大，尽管这在衍生特征调整中没有质的差异。实际上，我们的结果表明研究人员可能会受益于多模态数据集的丰富性，然后可以使用这些数据集来回答多个研究问题。