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人类的个性化语音情感识别 -
摘要 - 情绪是人类言语交流中的重要因素，因此在人类机器人相互作用（HRI）期间了解个体的影响很重要。本文研究了视觉变压器模型的应用，即VIT（视觉变压器）和BEIT（来自图像变压器预训练的双向编码器代表）管道中的言语情感识别（SER）。重点是通过在基准数据集上填充这些模型并利用集合方法来概括为单个语音特征的SER模型。为此，我们从与NAO社会机器人进行伪自然对话的几个人类受试者中收集了音频数据。然后，我们对基于VIT和BEIT的模型进行了研究，并在参与者的看不见的语音样本上测试了这些模型，以便从语音中辨认出四种主要情绪：中性，快乐，悲伤和愤怒。结果表明，基准数据集上的填充视觉变压器，然后使用这些已经精心调整的模型或结合VIT/BEIT模型会导致比调节的Vanilla-Vits或BEITS更高的分类精度或BEIT。
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
基于能量的特征和双 LSTM 神经网络用于基于 EEG 的音乐和语音分类
摘要 人类大脑通过多种方式接收刺激；其中，音频是大脑在交流、娱乐、警告等方面的重要相关刺激来源。在此背景下，本文的目的是推进对大脑对不同类型的音乐和不同性质的声音（语音和音乐）的反应的分类。为此，设计了两个不同的实验，从听不同音乐类型的歌曲和不同语言的句子的受试者那里获取脑电图信号。据此，提出了一种新的方案来表征脑信号以进行分类；该方案基于构建一个特征矩阵，该特征矩阵建立在不同脑电图通道测量的能量之间的关系和使用双长短期记忆神经网络的基础上。利用获得的数据，对基于脑电图的语音和音乐、不同音乐类型以及受试者是否喜欢所听歌曲进行分类进行评估。实验表明，所提出的方案性能令人满意。二元音频类型分类的结果成功率达到 98.66%。在四种音乐流派的多类分类中，准确率达到61.59%，音乐品味的二分类结果上升至96.96%。
零售商、系统集成商、渠道 Addverb 通过语音转文本、生成 AI 简化 AGV 维护
性能因使用、配置和其他因素而异。性能结果基于配置中所示日期的测试，可能无法反映所有公开可用的更新。有关详细信息，请参阅配置披露。没有任何产品或组件能够绝对安全。针对英特尔编译器或其他产品的英特尔优化可能不会对非英特尔产品进行相同程度的优化。没有任何产品或组件能够绝对安全。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔技术可能需要启用硬件、软件或服务激活。英特尔不控制或审核第三方数据。您应咨询其他来源以评估准确性。请参阅我们的完整法律声明和免责声明。英特尔致力于尊重人权，避免造成或加剧对人权的不利影响。请参阅英特尔全球人权原则。英特尔的产品和软件仅用于不会对人权造成或造成不利影响的应用程序。
日常生活中的神经语音追踪和听觉注意力解码
当我们乘坐繁忙的火车、穿过拥挤的城市或与朋友聚会时，我们经常会面临复杂的听力挑战。在这种情况下，人们不断接触许多不同的、重叠的声源，如语音、音乐或交通噪音。听觉场景分析需要分离和识别不同的听觉对象，抑制不相关信息，并对相关信息进行高级处理（Kaya 和 Elhilali，2017 年）。不同听觉对象的分割和流式传输可能非常困难，可能需要大量的注意力资源（Herrmann 和 Johnsrude，2020 年）。许多听力受损的人难以将听觉对象彼此区分开来，这使得多说话者设置对这一群体来说尤其具有挑战性（Shinn-Cunningham 和 Best，2008 年）。最先进的听力
从人脑解码语音和语言
能否从大脑活动中解码语音？#neu- ral2speech 项目将利用认知神经科学和自然语言处理方面的突破，通过强大的神经解码器来解决这个引人注目的问题。具体来说，脑转语音解码器将被设计用于从非侵入性脑记录（即功能性磁共振成像和脑磁图数据）重建感知和产生的语音。通过整合深度学习技术和大型语言模型，#neu- ral2speech 不仅寻求加深我们对人类大脑语言处理的理解（特别关注多语言处理），而且还旨在为开发可以帮助受言语障碍影响的个体的创新沟通辅助工具铺平道路。潜在的应用非常广泛，有望彻底改变临床神经科学和人机交互。索引词：脑机接口、神经语音解码、脑磁图、功能性磁共振成像
数据集用于使用eeg进行的设想语音识别...
脑部计算机界面是一个重要而热门的研究主题，它彻底改变了人们与世界的互动，尤其是对于神经系统疾病的人。虽然已经在英语字母和单词的脑电图信号中进行了广泛的研究，但仍然存在一个主要限制：缺乏许多非英语语言（例如阿拉伯语）公开可用的脑电图数据集。尽管阿拉伯语是全球口语最多的语言之一，但据我们所知，到目前为止，目前尚无公开可用的脑电图信号。为了解决这一差距，我们介绍了Areeg_chars，这是一个新颖的EEG数据集，该数据集用于30名参与者（21名男性和9名女性）的阿拉伯语31个字符，使用Epoc X 14通道设备收集了这些记录，每次CHAR记录长10秒。记录信号的数量为930个脑电图记录。使EEG信号适合分析，每个记录分别分别为多个信号，分别为250ms。因此，本研究中总共收集了39857个脑电图信号的记录。此外，Areeg_chars将公开用于研究人员。我们确实希望该数据集能够填补对阿拉伯语脑电图的研究，从而使讲阿拉伯语的残疾人受益。
减少了在具有中度重度创伤性脑损伤的成年人多模式语言处理过程中的在线语音手势整合：眼睛追踪的证据
语言是多模式，包含语音和手势。手势是一种丰富日常交流的视觉语言形式。尽管手势与语音同时发生，但它们经常传达独特的信息，特别是关于视觉空间描述和行动（Aribali，2005; Feyereisen＆Havard，1999; Hostetter＆Alibali，2019; Melinger＆Levelt，2004）。手势有意义地描绘了视觉世界的各个方面（例如，物体的大小，形状或运动）称为标志性手势（McNeill，1992）。语音和手势在语义和时间上都是相关的；然而，标志性手势的发作经常在语音中进行语义上的影响（Fritz，Kita，Littlemore和Krott，2021; Morrel-Samuels＆Krauss，1992; Ter Bekke，Drijvers，＆Holler，＆Holler，＆Holler，2020）。词汇效果是与手势含义最紧密相关的单词。例如，在句子中，“他拿起这本书”，搭配举起的手势，“捡起”将被视为词汇效果。在对话数据的语料库中，人们发现，手势运动的开始是在词汇范围前发生的672毫秒，并且手势运动的有意义的中风开始发生215毫秒之前，发生在词汇效果之前（Ter Bekke等人，2020年）。为了理解语音传语信号，听众必须在多模式语言处理过程中整合语音和姿态的时间和语义特征。许多研究都使用眼神跟踪来检查语言处理，因为语音信号实时展开。但是，对多模式处理的研究受到了较少的关注。使用改编的视觉世界范式，我们研究了听众如何使用手势中的信息来解决语音中的临时参考歧义。至关重要的是，我们还检查了中度重度创伤性脑损伤（TBI）的个体是否会破坏这一过程，从而促进了我们对认知沟通障碍对丰富多模式交流环境中语音障碍对言语传语整合的影响的理解。
语音生成设备（仅适用于密西西比州）
存档的旧政策版本 CS189MS.C 使用说明 本医疗政策有助于理解 UnitedHealthcare 标准福利计划。在决定保险范围时，必须参考福利计划保险范围的联邦、州或合同要求，因为福利计划保险范围的联邦、州或合同要求的条款可能与标准福利计划不同。如有冲突，则以福利计划保险范围的联邦、州或合同要求为准。在使用此政策之前，请检查福利计划保险范围的联邦、州或合同要求。UnitedHealthcare 保留根据需要修改其政策和指南的权利。 本医疗政策仅供参考。它不构成医疗建议。UnitedHealthcare 还可能使用第三方开发的工具（例如 InterQual ® 标准）来帮助我们管理健康福利。UnitedHealthcare 医疗政策旨在与合格医疗服务提供者的独立专业医疗判断结合使用，并不构成行医或医疗建议。