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使用清晰的语音脑电图信号进行想象语音解码
脑机接口 (BCI) 为无法使用声音或手势的个体开辟了交流的途径。无声语音接口就是这样一种 BCI 方法，它可以提供一种与外部世界连接的变革性方式。然而，由于数据稀缺以及脑信号中缺乏想象语音的明确起点和终点等原因，想象语音解码的性能相当低。我们研究是否可以通过两种方式使用来自清晰语音的脑电图 (EEG) 信号来改善想象语音解码：我们研究是否可以使用清晰语音 EEG 信号来预测想象语音的终点，并使用清晰语音 EEG 作为与说话者无关的想象元音分类的额外训练数据。我们的结果表明，使用来自清晰语音的 EEG 数据并不能改善想象语音中元音的分类，这可能是因为说话者之间的 EEG 信号变化很大。索引术语：脑机接口、隐蔽（想象）语音、脑电图 (EEG)。
NIDCD情况说明书：有听力，语音，语音或语言障碍的人的辅助设备
放大的声音在环路上行驶，并创建一个电磁场，该电磁场直接通过听力环接收器或电信（请参阅侧栏），这是一个内置在许多助听器和人工耳蜗植入物中的微型无线接收器。要拾取信号，听众必须佩戴接收器并在循环内或附近。因为声音是由接收器直接捡起的，因此声音要清晰得多，而没有与许多听力环境相关的竞争背景噪音。某些循环系统是便携式的，使听力损失的人可以根据需要在日常活动进行时改善其听力环境。听力循环可以连接到公共广播系统，电视或任何其他音频源。对于那些没有带有嵌入式电信的助听器的人，也可以使用便携式循环接收器。
婴儿定向语音有助于语音学习吗？一项机器学习调查
一个著名的假设认为，通过用婴儿导向语音 (IDS) 而不是成人导向语音 (ADS) 与婴儿交谈，父母可以帮助他们学习语音类别。具体而言，据称 IDS 的两个特点有助于学习：过度发音，使类别更可分离，以及多变性，使泛化更具鲁棒性。在这里，我们测试了元音类别学习在日本成人用 ADS、IDS（针对 18-24 个月大的婴儿）或阅读语音 (RS) 发出的语音声学表示上的可分离性和鲁棒性。可分离性是通过计算日语的五个短元音类别之间的距离测量来确定的，而鲁棒性则通过测试六种不同的机器学习算法来评估，这些算法经过训练对元音进行分类，以泛化到 ADS 中新说话者所说的刺激。使用两种不同的语音表示，我们发现，在 RS 的情况下，高清晰度语音可以产生更好的可分离性，并且在 ADS 中，说话者之间的差异性增加可以为某些算法产生更稳健的类别。然而，这些结论并不适用于 IDS，事实证明，与 ADS 输入相比，IDS 既没有产生更可分离的类别，也没有产生更稳健的类别。我们讨论了在真实数据上运行的机器学习算法的实用性，以测试有关 IDS 功能作用的假设。
减少语音扭曲和通过损失功能增强语音的伪影
深度学习的语音增强已取得了显着的进步。然而，诸如语音扭曲和伪像之类的挑战仍然存在。这些问题可以降低听觉质量和语音识别系统的准确性，这在采用轻量级模型时尤其。因此，本文研究了管理语音失真和伪像的基本原则，并引入了一种新颖的组合损失函数，该函数整合了语音活动检测（VAD）信息和语音连续性以解决问题。此外，基于提出的损失功能设计了一种新的培训策略，以解决训练极小模型上这种综合损失的困难。实验 - 我们的方法对DNS2020数据集的有效性和实际会议数据在增强主观和objective语音指标以及自动语音识别（ASR）性能方面的有效性。索引术语：言语增强，损失功能，语音差异，光谱中断，伪影
与人工耳蜗的初步聋哑儿童相比，在竞争语音中，对语音提示和语音的感知比有耳蜗植入物的后聋哑人
1语言与认知中心Groningen（CLCG），荷兰格罗宁根大学的格罗宁根大学； 2 Otorhinolaryngology/Head and Neck手术，荷兰格罗宁根大学医学中心Groningen大学医学中心； 3荷兰格罗宁根格罗宁根大学行为和认知神经科学研究学院； 4 CNRS UMR 5292，里昂神经科学研究中心，听觉认知和心理声学，Inserm umrs 1028，UniversitéClaudeBernard Lyon 1，法国里昂，里昂大学； 5英国剑桥大学的临床神经科学系声音实验室，剑桥听证会；和6 W.J.Kolff生物医学工程与材料科学研究所，荷兰格罗宁根大学医学中心格罗宁根大学医学中心。 版权所有©2024作者。 ear＆听证会代表美国听觉学会出版，由沃尔特·克鲁维尔·健康公司（Wolters Kluwer Health，Inc。）发表。 这是根据Creative Commons Attribution许可证4.0（CCBY）分发的开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，前提是适当地引用了原始工作。 补充数字内容可用于本文。 直接的cita the the the Printed文本中出现，并在日记网站（www.ear-hearing.com）上的HTML和本文的文本中提供。Kolff生物医学工程与材料科学研究所，荷兰格罗宁根大学医学中心格罗宁根大学医学中心。版权所有©2024作者。ear＆听证会代表美国听觉学会出版，由沃尔特·克鲁维尔·健康公司（Wolters Kluwer Health，Inc。）发表。这是根据Creative Commons Attribution许可证4.0（CCBY）分发的开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，前提是适当地引用了原始工作。补充数字内容可用于本文。直接的cita the the the Printed文本中出现，并在日记网站（www.ear-hearing.com）上的HTML和本文的文本中提供。
语音课程 ay & ai
今天的课程：向学生展示拼写单词列表并一起阅读。然后询问学生他们注意到了前 6 个单词的什么。有什么相同之处吗？（他们应该听到每个单词中都有一个长 a 音。他们可能还会注意到，如果用“ay”拼写，它通常会在单词的末尾，而“ai”通常会在单词的中间。）让你的学生拿一支铅笔和纸。然后解释说你会读这个单词，他们会尝试正确地写这个单词。一次读一个单词，暂停让他们写。你可以进行的一些讨论是：
了解语音和数据链路网络
第 1 章 战术数据链简介 背景 第 2 章 了解 Link 16 第 1 部分 Link 16 简介 第 A 节 概述 第 B 节 Link 16 J 系列消息 第 C 节 Link 16 架构概述 第 D 节 Link 16 架构的功能 第 E 节 附加功能摘要 第 2 部分 终端和接口 第 A 节 Link 16 数据终端 第 B 节 语音传输和接收 第 C 节 JTIDS TACAN 端口接口 第 3 部分 时分多址架构 第 A 节 TDMA 和 Link 16 网络 第 B 节 Link 16 终端消息类型 第 C 节 时隙内 第 4 部分 Link 16 频谱运营商 第 A 节 Link 16 频率 第 B 节 干扰保护功能 第 C 节 时隙占空比 第 5 部分 Link 16 网络的功能和特性 第 A 节 参与组 第 B 节 时隙分配 第 C 节 网络角色 第 D 节 网络入口 第 E 节 精确参与者定位和识别 第 F 节 中继 第 G 节 通信安全 第 H 节 多网 第 I 节 范围扩展技术
数字信号处理器 (DSP) 和语音...
未经 NEC Electronics Inc. 事先书面同意，不得以任何形式或任何方式复制或复制本文档的任何部分。本文档中的信息如有更改，恕不另行通知。NEC Electronics Inc. 销售的设备受 NEC Electronics Inc. 中出现的保修和专利赔偿条款的保护。仅限销售条款和条件。NEC Electronics Inc. 对此处列出的信息或所述设备不受专利侵权不作任何明示、法定、暗示或描述的保证。NEC Electronics Inc. 不对适销性或适用于任何目的作任何保证。NEC Electronics Inc. 对本文档中可能出现的任何错误不承担任何责任。NEC Electronics Inc. 不承诺更新或保持本文档中包含的信息为最新信息。
语音 AI 市场趋势和商业机会
Amazon Alexa是全球最大电子商务公司亚马逊于2014年11月推出的智能音箱Echo内嵌的语音识别AI平台。 Alexa 的工作原理是在云端分析用户的声音并执行命令。 2015 年 6 月，亚马逊宣布推出“Alexa Skills”，这是一项开放 API，允许其他公司的服务轻松添加为 Alexa 功能。亚马逊等外部公司可以利用 Alexa Skills 在配备 Alexa 的设备上轻松创建新服务。例如，Domino’s 开发了一项功能，可让您使用语音订购 Domino’s Pizza，而 Uber 推出了一项功能，可让您叫出租车。智能扬声器上的技能发挥的作用与安装在智能手机上的移动应用程序相同。截至 2019 年 9 月，Alexa 技能数量已超过 100,000 个，其中音乐、教育、购物和儿童等各个类别的技能数量巨大。与此同时，亚马逊正致力于扩展 Alexa 平台。如果其他公司的硬件上安装了 Alexa 语音服务 (AVS)，则可以在该设备上使用 Alexa 的语音识别功能。目前，不仅三星电子、LG电子的智能电视，中国企业的各类智能电视、第三方公司的智能音箱、通用、兰博基尼的车载信息娱乐系统等都采用了Alexa平台。
人工智能、语音和语言处理...
摘要。背景：语言是阿尔茨海默病临床信息的宝贵来源，因为它会与神经退化同时衰退。因此，语音和语言数据已在其诊断方面得到广泛研究。目标：首先，总结关于使用人工智能、语音和语言处理预测阿尔茨海默病背景下认知衰退的现有发现。其次，详细介绍当前的研究程序，强调其局限性并提出解决策略。方法：对 2000 年至 2019 年期间在 PROSPERO 注册的原始研究进行系统回顾（参考 CRD42018116606）。跨学科搜索涵盖了工程学（ACM 和 IEEE）、心理学（PsycINFO）、医学（PubMed 和 Embase）和 Web of Science 的六个数据库。相关论文的参考书目已筛选至 2019 年 12 月。结果：从 3,654 个搜索结果中，根据资格标准选择了 51 篇文章。四个表格总结了他们的发现：研究细节（目标、人群、干预措施、比较、方法和结果）、数据细节（规模、类型、模式、注释、平衡、可用性和研究语言）、方法学（预处理、特征生成、机器学习、评估和结果）和临床适用性（研究意义、临床潜力、偏倚风险和优势/局限性）。结论：几乎所有 51 项研究都报告了有希望的结果，但很少有研究在临床研究或实践中实施。该领域的主要局限性在于标准化程度低、结果可比性有限以及研究目标与临床应用之间存在一定程度的脱节。积极尝试缩小这些差距将有助于将未来的研究转化为临床实践。