XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System语音
使用机器学习的语音增强
Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。 尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。 机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。 本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。 本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。 它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。 这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。 关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。 语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。引言言语增强是通过人工智能的快速增长，尤其是机器学习而实现革命性进步的众多学科之一。其目标是在大声情况下提高语音信号的质量和清晰度。统计模型和信号处理技术是常规语音增强方法的基础[1]。但是，随着机器学习的发展，尤其是深度学习和复发性神经网络（RNN），语音增强的完成方式发生了巨大变化。由于机器学习模型，尤其是RNN可以在整个时间上保留上下文，因此它们尤其擅长处理顺序输入，例如
人力资源和就业研讨会：给员工语音...
人工智能（AI）促进组织和改变工作和人力资源实践，从而影响员工和人力资源专业。HR Analytics是在这种情况下的主要发展，它使HRM更具数据驱动，尤其是生成的AI（Genai）已经用于增强人力资源活动并自动化行政任务（Budhwar等，2023）。除了AI的最初应用之外，现在正在获得动力（例如，以化身或虚拟现实的形式），数字技术更广泛地影响了组织如何招募，培训和激励员工（有关概述，例如，请参见例如Garg等，2022）。此外，这些技术进步正在重塑传统的工作安排，从而产生诸如远程工作，混合模型和平台经济等现象，这些现象挑战了传统的组织边界及其控制机制和监管（Doellgast，2023年）。
语音的认知交流证据应用...
背景：我知道个人的能力会因他们交流的背景而异。我在评估和治疗计划中考虑了一系列背景因素（例如，交流类型、关系、角色、认知复杂性、环境）。我通过各种方法提供背景干预，以实现个人生活目标（例如，在团体或现实生活中练习、记录和审查、虚拟选项、在日常生活环境中监测和评估、沟通伙伴培训以及在“现实世界”或自然情境中应用策略）。我认识到，尽管基于多项研究，在某些情况下，非背景化治疗可能是合适的，但由于推广到生活活动存在挑战，因此背景化方法最有效。
紧急语音系统 - EVS 系列
火灾报警和紧急通信系统的局限性 虽然生命安全系统可以降低保险费率，但它不能替代人寿和财产保险！自动火灾报警系统 - 通常由烟雾探测器、热探测器、手动拉站、声音警告设备和具有远程通知功能的火灾报警控制面板 (FACP) 组成 - 可以提供火灾发展的早期预警。但是，这样的系统并不能保证防止火灾造成的财产损失或人员伤亡。紧急通信系统 - 通常由自动火灾报警系统（如上所述）和生命安全通信系统组成，生命安全通信系统可能包括自主控制单元 (ACU)、本地操作控制台 (LOC)、语音通信和其他各种可互操作的通信方法 - 可以广播大众通知消息。但是，这样的系统并不能保证防止火灾或生命安全事件造成的财产损失或人员伤亡。制造商建议，烟雾和/或热探测器应安装在受保护场所内，并遵循现行国家消防协会标准 72 (NFPA 72)、制造商建议、州和地方法规以及《系统烟雾探测器正确使用指南》中的建议，该指南免费提供给所有安装经销商。此文档可在 http://www.systemsensor.com/appguides/ 找到。联邦紧急事务管理局（美国政府的一个机构）的一项研究表明，在所有火灾中，多达 35% 的烟雾探测器可能不会响起。虽然火灾报警系统旨在提供火灾预警，但它们并不能保证发出警报或防止火灾。火灾报警系统可能无法提供及时或充分的警报，或者可能根本无法工作，原因如下：烟雾探测器可能无法探测到烟雾无法到达探测器的地方，例如烟囱、墙内或墙后、屋顶或关闭的门的另一侧。烟雾探测器也可能无法感知到建筑物其他楼层的火灾。例如，二楼的探测器可能无法感知到一楼或地下室的火灾。燃烧颗粒或正在发生的火灾产生的“烟雾”可能无法到达烟雾探测器的传感室，因为：• 障碍物（例如关闭或部分关闭的门、墙壁、烟囱，甚至潮湿或潮湿的区域）都可能抑制颗粒或烟雾流动。• 烟雾颗粒可能变“冷”并分层，无法到达探测器所在的天花板或上层墙壁。• 烟雾颗粒可能会被空气出口（例如空调通风口）吹离探测器。• 烟雾颗粒可能在到达探测器之前就被吸入回风中。存在的“烟雾”量可能不足以使烟雾探测器发出警报。烟雾探测器旨在对各种烟雾浓度水平发出警报。如果探测器所在位置的火灾没有产生这种密度水平，探测器将不会报警。烟雾探测器即使正常工作，也有传感限制。具有光电传感室的探测器往往能更好地探测阴燃火灾，而不是几乎看不到烟雾的明火火灾。具有电离型传感室的探测器往往能更好地探测快速燃烧的火灾，而不是阴燃火灾。由于火灾的发展方式不同，而且发展往往难以预测，所以两种类型的探测器都不是最好的，而且某种类型的探测器可能无法提供足够的火灾警告。不能指望烟雾探测器对纵火、儿童玩火柴（尤其是在卧室）、在床上吸烟和剧烈爆炸（由气体泄漏、易燃材料储存不当等引起）引起的火灾提供足够的警告。热探测器不能感知燃烧颗粒，只有当传感器上的热量以预定速率增加或达到预定水平时才会报警。温度上升率热探测器的灵敏度可能会随着时间的推移而降低。因此，每个探测器的上升率功能应每年至少由合格的消防专家测试一次。热探测器旨在保护财产，而不是生命。
3个语音标签的一部分2022
在监督的学习问题中，我们假设培训示例的可用性（x（1），y（1））。。。（x（m），y（m）），其中每个示例是由输入x（i）与标签y（i）配对的一对。任务是学习一个函数f：x y，将任何输入X映射到标签f（x）。在标记问题时，每个x（i）是单词x 1（i），x 2（i），x 3（i）……x ni（i），每个y（i）是标签y 1（i），y 2（i），y 2（i），y 3（i），y 3（i），y 3（i）……
基于脑电图的想象语音词语分类器...
1. 简介。脑机接口是一种利用从大脑记录的信号为功能受损的个体提供通信和控制应用的系统。这项技术已经发展到现在正被能够从中受益的个人所使用。BCI 系统是一种快速发展的技术，涉及通过大脑活动控制外部设备的硬件和软件通信系统。BCI 技术的一个重要应用是帮助瘫痪患者等残疾人。BCI 为大脑提供了新的输出通道，这些通道依赖于大脑活动而不是周围神经和肌肉。BCI 已被研究了 20 多年。许多 BCI 使用非侵入性脑电图作为测量技术，并使用 P300 事件相关电位作为输入信号 (P300 BCI)。自 1988 年 Farwell 和 Donchin 首次使用 P300 BCI 系统进行实验以来，不仅数据处理得到了改进，而且刺激呈现也多种多样，并且开发和改进了大量应用程序 [1,2]。
自然语音中的词语预测......
电子邮件：lekhnitskaya.polina@gmail.com 摘要：在自然语音感知范式中尚未研究过单词预测机制，因此本研究的目的是：探索自然语音感知过程中 EEG 反应功能与省略单词之间的联系、训练语言模型的置信度得分。 14 名神经典型受试者（平均年龄 - 23.5 岁；5 名男性）参与了这项研究。EEG 包括 24 个通道。研究对象被要求听故事并理解它。所得结果显示，在 T3、T5、P3 电极中，听省略单词和非省略单词存在差异。为了模拟神经信号和自然语音刺激之间的联系，应用了 mTRF。该研究未来可能的方向之一是探索这一范式中的交流过程。 介绍 人脑是一个复杂的动力系统，可以不断处理输入信息。对于声音刺激，与其他类型的感官信息一样，区分信号和噪声非常重要；通过理解信号的特征，人们可以轻松地感知语音。近年来，研究人员开始将注意力转向使用连续的自然语音来探索大脑评估听觉刺激的方式 [3]。其中一种可能的方法称为系统识别，即根据语音刺激对获得的数据进行建模 [3]。在这种情况下，大脑被视为一个“黑匣子”，其中输入语音的特征与神经生理反应之间存在一些映射。这样的黑匣子可以表示为线性时不变系统，通过 EEG 与声学和语言特征之间的联系获得所谓的时间响应函数 (TRF) [3]。据我们所知，在这个范式中还没有研究过单词预测的机制。在语音感知过程中，单词嵌入在更广泛的上下文中，这有助于意义的解释。接收者还可以对即将到来的话语中可能出现的特定词素做出预测。此任务类似于掩码语言建模，其中预训练模型通过双向关注标记来预测句子中的掩码标记（通常标记为 [MASK]）。在这种情况下，模型还会根据上下文对该词进行预测 [7]。现在，感知和理解的神经科学
探索儿童接触语音助手及其...
抽象的数字语音助手（DVA）已成为当今家庭和童年环境中普遍存在的技术。受（Bernstein and Crowley，J Learn Sci 17：225–247，2008）的启发（n = 60，4-7岁，年龄4-7岁），讲述了儿童的本体学概念如何系统地概念化生活和技术的技术概念化与现实世界的现实研究相关，目前的研究探索了与儿童相关的儿童，以探索与儿童相关的儿童，年龄在n = 143岁之间，年龄为7-111111-11岁。我们分析了在“亚马逊机械土耳其人”（MTURK）上招募的143个父子二元组的相关调查数据。儿童的生活和技术的本体论概念化模式是通过要求九种原型有机生活和技术实体（例如，人类，猫，智能手机，DVAS）概念化其生物学，智能和心理学的概念。然后，其本体论概念化模式与其DVA暴露和其他控制变量有关（例如，儿童的技术亲和力，人口统计学/个人特征）。与生物学和心理学相比，智力是儿童区分有机生活和技术实体的一个差异化因素。这种差异模式对技术亲和力变得更加明显。有一些证据表明，较高的DVA暴露儿童在心理学的基础上更严格地在有机生活和技术实体之间进行区分。据我们所知，这是探索儿童对DVA的现实世界的第一项研究，以及它与他们对生活和技术的概念理解如何相关的研究。的发现表明，尽管技术的心理概念化可能会变得更加明显，但从儿童的角度来看，生活和技术之间的本体论边界范围很明显。
内部语音解码从EEG和MEG
在实验的第一个版本中，参与者默默地阅读屏幕上的单词（一次），然后是视觉固定 - 交叉提示，以重复他们的脑海中。在某些试验中，接下来是提示他们想象的是五个（生成性内部语音任务）不同的单词。所有视觉刺激均出现0.8-1.0秒，然后是持续0.8-1.0秒的空白屏幕。我们收集了来自3名男性参与者的MEG（Elekta Neuromag 306-渠道）和EEG（EasterCap 64通道）数据，每个参与者分别为6、2和2个会话。由此产生的会话包括大约325个读数，325个重复的内部语音和250个生成性的语音试验，几乎平均分配在5个单词之间（单词选择是随机的）。在实验的第二版中，显示了四个连续的十字架，而是以1秒的间隔显示了连续的十字架，以便参与者重复4次单词。，我们从男性参与者那里收集了1次，从另一名男性参与者那里收集了1次MEG和脑电图数据，其中1个MEG和1个单独的EEG会话，以及第三名男性参与者的1个MEG和10个MEG和10个单独的EEG会话。这些课程中的每一个都包含大约173次阅读，692个重复的内部语音和640个生成性内部语音试验。