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医疗政策语音生成设备。......
有许多不同的设备具有各种功能。选择沟通方式通常需要语言病理学家 (SLP) 的评估。专业团队与患者和家人合作，以便护理人员了解如何使用该系统。语音生成设备可以生成数字化语音或合成语音。数字化语音设备使用预先录制的单词，用户可以根据命令播放这些单词。合成语音利用代表语言规则的算法将用户的输入转换为设备生成的语音。合成语音设备创建与键盘、触摸屏或其他包含字母或符号的显示器的输入相关的个性化消息。语音生成软件程序通常利用台式电脑或笔记本电脑或个人数字助理 (PDA) 来充当 SGD。
主题：自动语音识别（ASR）
组织主席致辞 我谨代表组委会，感谢杰出的受邀演讲者（来自学术界和业界）、参与者、国际项目委员会、DA-IICT 教职员工、行政人员、工作人员和学生志愿者为举办第六届暑期学校所做的宝贵贡献，主题为“自动语音识别 (ASR)” ，将于 2024 年 7 月 6 日至 10 日在印度甘地讷格尔的 DA-IICT 举行。这个暑期学校提供了一个与杰出的受邀演讲者互动的平台，以发现新方法并拓宽我们在自动语音识别 (ASR) 广泛领域的知识。此外，为了鼓励年轻人才，学校举办了第五届 5 分钟博士论文 (5MPT) 竞赛，并设立了四个 ISCA 认可的现金奖项。我们很荣幸能有杰出的世界级专家，即 Hynek Hermansky 教授（博士）（美国约翰霍普金斯大学电气与计算机工程系）、Bhuvana Ramabhadran 博士（美国谷歌研究中心）、Mathew Magimai Doss 博士（瑞士马蒂尼 IDIAP 研究所）、Chng Eng Siong 教授（博士）（新加坡南洋理工大学）、Srikanth Madikeri 教授（博士）（瑞士苏黎世大学）。此外，我们还有 Bayya Yegnanarayana 教授（博士）（IIIT，海得拉巴）、CV Jawahar 教授（博士）（IIIT，海得拉巴）、Sriram Ganapathy 教授（博士）（IISc，班加罗尔）、Preethi Jyothi 教授（博士）（IIT 孟买）、Aparna Walanj 博士（Kokilaben Dhirubhai Ambani）孟买医院和研究中心）、Samudravajaya 教授（博士）（吉隆坡大学）和 Hemant A. Patil 教授（博士）（DA-IICT，甘地讷格尔）。在 INTERSPEECH 2018 的推动下，在暑期学校，我们组织了行业观点讲座，邀请了行业资深人士参加，他们包括 Tara N. Sainath 博士（谷歌研究院，美国）、Sunayana Sitaram 博士（微软研究实验室，班加罗尔）、Harish Arsikere 博士（亚马逊，班加罗尔）、Hardik B. Sailor 博士（信息通信研究所 (I2R)，A*STAR，新加坡）、Vikram C. Mathad 博士（三星研究院，班加罗尔）、Nirmesh J. Shah 博士（索尼研究院，印度）、Sunil Kumar Kopparapu 博士（TCS 创新实验室，孟买）、Amitabh Nag 先生（电子和信息技术部 (MeitY)，新德里）、Ajay Rajawat 先生（电子和信息技术部 (MeitY)，新德里）、Dipesh K. Singh 先生（Augnito，孟买）、Gauri Prajapati 女士（微软研究院，班加罗尔）。如果没有潜在赞助商的慷慨资助，此类活动就无法举行。在这方面，我们对赞助商表示深切的感谢和赞赏，即 DA-IICT Gandhinagar、谷歌、国际语音通信协会 (ISCA)、印度语音通信协会 (IndSCA)、电子和信息技术部 (MeitY) 和数字印度 Bhashini 部门 (BHASHINI)，如果没有他们，我们不可能组织这次活动。此外，我们感谢英国谢菲尔德大学的 Phil Green 教授（博士）对我们关于 ISCA 支持 S4P 2024 的提案的宝贵反馈。本次暑期学校吸引了来自世界各地的 95 名参会者，包括研究人员、行业人员、教职员工和学生。我们要诚挚地感谢 DA-IICT 管理部门的大力支持，包括主任 Tathagata Bandyopadhyay 教授（博士）、执行注册官 Siddharth Swaminarayan 先生、人力资源主管 Krutika Raval 女士以及所有行政人员。此外，我们还要感谢 Vikram Vij 博士，他推荐 Vikram CM 博士作为三星班加罗尔研发机构语音智能小组的特邀演讲嘉宾。此外，我们还要感谢吉隆坡大学维杰瓦达分校和海得拉巴校区的大力支持，以及一些赞助员工参加此次活动的初创公司。组委会成员希望参会人员和受邀演讲者在甘地讷格尔度过难忘的经历和愉快的时光，并希望你们将来继续访问 DA-IICT 并参加此类 ISCA 支持的活动。
口服粘附药物输送系统 气候智能农业金融（CSAF）：农业可持续投资模型 预测性AAC的机器学习：改进语音和基于手势的通信系统 在食品和药品应用中使用微囊化的掩饰掩盖 使用LLM代理的自动威胁检测和响应 成功地治疗了内颌骨第一磨牙的胚胎病变：病例报告 商业智能工具在改善医疗保健患者成果和操作中的作用 地理独特性：高跷房屋的结构身份 主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性 使用机器学习来预测疾病暴发并增强公共卫生监视 AI驱动的网络安全：减轻风险和保护数据隐私的战略方法 Tiktok运动中社会影响理论的见解 使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
粘附药物输送系统（MDDS）代表了一种通过口服途径（例如颊，舌下和牙龈区）管理药物的创新方法。这些系统利用天然或合成聚合物确保对粘膜表面的长时间粘附，从而可以扩展和受控的药物释放。几个因素影响粘附的有效性，包括聚合物的亲水性，分子量和pH和水分水平等环境因素。mdds可以采取各种形式，包括片剂，膜，斑块，烤肉和凝胶，每种都提供不同的药物释放曲线，例如立即，持续或控制。这些系统通过避免首次代谢来增强药物生物利用度，使其对低口服生物利用度或需要靶向递送的药物特别有益。尽管MDD提供了改善的患者合规性和治疗效果，但它们仍然面临诸如刺激，口味关注和唾液稀释作用之类的挑战，这可能会影响药物稳定性。尽管面临这些挑战，但MDD仍具有在各种医疗应用中推进药物输送技术的巨大希望。本综述彻底研究了粘附药物输送系统的机制，优势，局限性和未来前景。
使用语音助手的参数2D框架对AI的应用进行建模和结构分析
摘要。结构计算对于土木工程至关重要，但是用于分析的专门软件是有限的。缺乏有效工具的可用性已经产生了探索优化这些计算的新方法。这项工作解决了上述问题，提议使用Python和自动化技术提供创新且可访问的解决方案，以提高2D帧结构分析领域的效率。该提案旨在通过依靠AI来减少工作时间，并促进该领域的可访问性。为了实现此目的，使用了专为使用矩阵方法的结构分析而设计的Python库Anstruct。此工具可以详细定义结构元素，约束和负载以及分析结果的可视化。此外，语音识别库是通过语音接收实现的，该库可以加快数据输入过程和结构分析命令。通过进行调查，与传统方法相比，该计划的平均分析时间平均减少在73.33％至94.29％之间。100％的受访者一致确认其提高了效率，而78.6％的受访者表示愿意为将来的项目推荐它。
2025 ICD-10-CM诊断代码与语音，语言和吞咽障碍有关
阿尔茨海默氏症（G30.-）大脑脂质变性（E75.4）Creutzfeldt-Jakob疾病（A81.0--）与Lewy身体（G31.83）添加了神经认知疾病（G31.83），添加了其他额外神经认知疾病（G31.90）ePilia epilia and Reciiz epilia and Reciiz-ecoriiz-secorria和g40。 （G31.09）肝肾变性（E83.01）人类免疫缺陷病毒[HIV]疾病（B20）亨廷顿氏病（G10）高钙血症（E83.52）甲状腺功能减退症，甲状腺功能减退症，获得（E00-E03.- E00-e03.-）Intivication（E00-E03）（T36-T65）多种疾病（T36-T65）jakob-creistion（jakob-creistion）（a81） （G35）神经淋巴（A52.17）烟酸缺乏[Pellagra]（E52）帕金森氏病（G20.-）Pick疾病（G31.01）肿瘤（M30.0）多果炎（M30.0）全身性lupus erythematosus（M32.-） B57.-）维生素B缺乏症（E53.8）
从语音驾驶动画机器人面部表情
摘要 - 动画机器人有望通过栩栩如生的面部表达来实现自然的人类机器人互动。然而，由于面部生物力学的复杂性和对响应式运动的综合需求，产生逼真的语音同步机器人表达式构成了重大挑战。本文介绍了一种新颖的，以皮肤为中心的方法，以从语音输入中驱动动画机器人面部表情。在其核心上，提出的方法采用线性混合皮肤（LB）作为统一表示，并在实施例设计和运动合成中指导创新。lbs通知致动拓扑，促进人类表达重新定位，并实现有效的语音驱动面部运动产生。这种方法证明了在单个NVIDIA RTX 4090上实时在4000 fps上实时在动画面上产生高度现实的面部表情的能力，从而显着提高了机器人在自然相互作用上复制细微的人类表达式的能力。为了促进该领域的进一步研究和开发，该代码已在以下网址公开提供：https：//github.com/library87/openroboexp。
语音耦合的高谐波生成，用于探索非绝热电子 - 光子相互作用
高谐波产生（HHG）已引起了对材料特性和超快动态的探索的极大关注。然而，缺乏对HHG和其他准颗粒（例如声子）之间耦合的考虑，一直阻碍对HHG中多体相互作用的理解。在这里，我们通过研究非绝热（NA）相干偶联的HHG来揭示了Quasiparticle耦合的强场动力学中多体电子载体机制。相干的声子被揭示出通过声子变形效应引起的绝热带调制以及多个山谷中光载体的Na和非平衡分布有效地影响HHG。绝热和NA机制通过影响声子周期和HHG强度振荡的相位延迟而离开指纹，这两者在实验上都是可测量的。对这些数量的研究可以直接探测材料中电子相互作用。
语音生成的细粒度定量情绪编辑
摘要 - 它仍然是一个重大的挑战，如何在语音产生中进行定量控制语音情感的表现力。在这项工作中，我们提出了一种方法来定量操纵情感的情感，以编辑语音生成。我们应用层次情感分布提取器，即层次结构，可以量化不同粒度水平的情绪强度。层次结构ED随后集成到FastSpeech2框架中，指导模型以在音素，单词和话语水平上学习情感强度。在合成过程中，用户可以手动编辑生成的声音的情感强度。客观和主观评估都证明了拟议网络在细粒度的定量情绪编辑方面的有效性。
基于主题无关变压器的神经语音解码，从表面和深度电极信号进行解码
摘要。目的：本研究探讨颅内电极捕获的神经信号的语音解码。大多数先前的研究只能处理 2D 网格上的电极（即脑皮层电图或 ECoG 阵列）和来自单个患者的数据。我们的目标是设计一个深度学习模型架构，可以同时适应表面（ECoG）和深度（立体定向 EEG 或 sEEG）电极。该架构应允许使用来自多个参与者的数据进行训练，这些参与者的电极位置变化很大，并且训练后的模型应该在训练期间未见过的参与者身上表现良好。方法：我们提出了一种名为 SwinTW 的新型基于变压器的模型架构，该架构可以利用任意位置的电极在皮层上的 3D 位置而不是它们在 2D 网格上的位置来处理它们。我们使用来自单个参与者的数据训练特定于主题的模型，并利用来自多个参与者的数据训练多患者模型。主要结果：仅使用低密度 8x8 ECoG 数据的受试者特定模型在 N=43 名参与者中实现了高解码皮尔逊相关系数与地面实况频谱图 (PCC=0.817)，优于我们之前的卷积 ResNet 模型和 3D Swin Transformer 模型。在每个参与者 (N=39) 中加入额外的条带、深度和网格电极可带来进一步的改进 (PCC=0.838)。对于只有 sEEG 电极的参与者 (N=9)，受试者特定模型仍然具有可比的性能，平均 PCC=0.798。多受试者模型在看不见的参与者身上实现了高性能，在留一交叉验证中平均 PCC=0.765。意义：提出的 SwinTW 解码器使未来的语音神经假体能够利用任何对特定参与者来说临床上最佳或可行的电极位置，包括仅使用更常规的深度电极