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扩大非洲生产疫苗的能力说话者传记
Fouad Atouf，博士全球生物制剂高级副总裁USP Fouad Atouf博士是美国药房（USP）全球生物学高级副总裁，他负责监督标准发展，利益相关者参与和行业合作，以支持生物学药物的质量和安全。 Atouf博士在USP工作了15年以上，并担任多个领导角色，为生物制剂开发质量工具并建立相关的参考材料计划。 除了领导汇编标准的现代化外，Atouf博士还启动并实施了针对技术支持制造和测试生物学药物的生物制剂战略。 他已经与学术界，生物制药行业和全球政府机构实施了新的参与模型和协作方法。 Atouf博士在包括生物制剂和晚期疗法在内的药品的调节和标准化方面具有强大的背景。 Atouf博士是众多出版物的作者，是国家和国际制药和监管科学活动的经常发言人。 他拥有博士学位。来自法国巴黎的皮埃尔与玛丽·居里大学的细胞生物学博士学位。Fouad Atouf，博士全球生物制剂高级副总裁USP Fouad Atouf博士是美国药房（USP）全球生物学高级副总裁，他负责监督标准发展，利益相关者参与和行业合作，以支持生物学药物的质量和安全。Atouf博士在USP工作了15年以上，并担任多个领导角色，为生物制剂开发质量工具并建立相关的参考材料计划。除了领导汇编标准的现代化外，Atouf博士还启动并实施了针对技术支持制造和测试生物学药物的生物制剂战略。他已经与学术界，生物制药行业和全球政府机构实施了新的参与模型和协作方法。Atouf博士在包括生物制剂和晚期疗法在内的药品的调节和标准化方面具有强大的背景。Atouf博士是众多出版物的作者，是国家和国际制药和监管科学活动的经常发言人。他拥有博士学位。来自法国巴黎的皮埃尔与玛丽·居里大学的细胞生物学博士学位。
使用手偶来提高早期儿童的说话能力......
目标：本研究旨在通过使用手偶作为互动学习媒体来提高 RA Darunnajah 幼儿的口语能力。方法：采用双周期课堂行动研究设计，包括直接观察、访谈和记录。本研究重点衡量手偶在提高口语能力方面的有效性。结果：使用手偶媒体显著提高了儿童积极参与口语的能力，扩大了他们的词汇量，增强了他们的自信心。用手偶讲故事的活动创造了一个充满活力且引人入胜的学习环境，支持语言发展。新颖性：本研究强调了手偶等创意媒体对提高幼儿口语能力的影响，尤其是对于那些害羞或缺乏说话信心的儿童。
通过超声波和视频进行静默与模态多说话人语音识别
我们研究了从舌头的超声图像和嘴唇的视频图像中进行多说话人语音识别。我们在模态语音的图像数据上训练我们的系统，并在两种说话模式的匹配测试集上进行评估：无声语音和模态语音。我们观察到，从图像数据中进行的无声语音识别表现不如模态语音识别，这可能是因为训练和测试之间的说话模式不匹配。我们使用解决领域不匹配的技术来提高无声语音识别性能，例如 fMLLR 和无监督模型自适应。我们还从话语持续时间和发音空间大小方面分析了无声语音和模态语音的特性。为了估计发音空间，我们计算从超声舌头图像中提取的舌头样条的凸包。总体而言，我们观察到无声语音的持续时间比模态语音的持续时间长，并且无声语音比模态语音覆盖的发音空间小。尽管这两个特性在各种说话模式下都具有统计显著性，但它们与语音识别的单词错误率并不直接相关。索引词：无声语音界面、无声语音、超声舌成像、视频唇成像、发音语音识别
讲座系列“性别与神经科学”女性说话...
演讲系列“性别与神经科学”女性说话很多，男人不。女性没有良好的空间推理，男人有。女人情绪激动，男人是理性的。有两种明显的可区分的性别，并且之间有明显的差异，可以科学地证明，例如在大脑的神经科学研究的帮助下 - 对吗？这种性别二进制和性别之间的差异是否通常被认为是自然的，真的是如此明确，对生物性别差异的研究可以和不能说什么，以及自然科学中对性别的其他观点 - 这些和类似的问题将在演讲系列中解决。欢迎所有研究人员，学生和感兴趣的各方！如果您想加入，请发送电子邮件至sarah.czerney@lin-magdeburg.de 26.10.2022下午3点Emily NgubiaKessé博士（Freiburg大学）“ Neuro Science - 种族与之有什么关系？社会价值如何污染”神经科学研究，理论和实践“ 07.06.2022下午3点Dr. Daphna Joel (Tel Aviv University) „Rethinking sex, brain, and gender beyond the binary“ 09.03.2022 10 a.m. (online) Prof. Dr. Cordelia Fine (University of Melbourne): „Avoiding Neurosexism in Neuroscience: 8 things you need to know about sex, gender and the brain“ 01.12.2021 2 p.m. （在线）Hannah Fitsch博士（Hu Berlin/Goethe-University Frankfurt/m。）：„莱布尼兹与神经科学中的二进制（性别/性别）类别有关。计算神经科学方法中的数学逻辑“ 29.09.2021下午3点（在线）梅赛德斯·库弗纳（MercedesKüffner）博士（弗莱堡大学）：“性与性别为生物变量（SABV） - 选定的基金会” 17.06.21下午2点（在线）Kerstin Palm博士（Hu Berlin）：“生物学的性/性别研究 - 生命科学中性别/性别的批判性观点” 03.03.2021下午3点（在线）Anelis Kaiser博士（弗莱堡大学）：“从女性VS.-Male-brain到人脑连续体” 23.10.2020 2 PM。 （在线）Sigrid Schmitz博士（Hu Berlin）：“性别大脑：与神经科学对话的性别研究”
你现在能听见我说话吗？人类与机器感知的灵敏对比
处理感官输入的机器学习系统的兴起带来了人机感知对比的增加。但这种对比面临挑战：虽然机器对某些刺激的感知通常可以通过直接和明确的措施来探测，但人类的大部分感知知识是潜在的、不完整的或无法明确报告的。在这里，我们探讨了这种不对称如何导致这种对比错误估计人机感知的重叠。作为一个案例研究，我们考虑了人类对对抗性语音的感知——合成音频命令被自动语音识别系统识别为有效消息，但据报道人类听众听上去是毫无意义的噪音。在五项实验中，我们改编了人类心理物理学文献中的任务设计，以表明即使受试者无法自由地转录此类语音命令（这是人类理解的先前基准），他们有时也可以表现出其他形式的理解，包括区分对抗性语音和非常匹配的非语音（实验 1 和 2），完成对抗性语音中开头的常用短语（实验 3 和 4），以及解决对抗性语音中提出的简单数学问题（实验 5）——即使对于之前被描述为人类听众无法理解的刺激也是如此。我们建议在比较人类和机器感知时采用此类“敏感测试”，并讨论了此类方法对评估系统重叠的更广泛影响。
“会说话的大脑”关于人工智能、神经回路的集体论文......
前言 在 1995 年出版的《说话的头脑》一书中，编辑 Peter Baumgartner 和 Sabine Payr 整理了一系列精彩的访谈，采访对象是 20 世纪最杰出的 20 位认知科学家。从这些访谈中，我们了解到其中一些伟大人物之间存在着多么根深蒂固且明显具有争议性的敌意，并展示了人工智能的两个阵营最终分裂是不可避免的。就像两只从未实现的承诺的认知灰烬中重生的凤凰一样，这个两面怪兽将呈现出近乎宗教狂热的色彩和对彼此的蔑视，因为双方都试图为对方在当时被认为是一个新兴领域的不足之处辩解，而这个领域对未来的人工智能大有裨益。尽管以今天的标准来看，1995 年的采访似乎新颖且细致入微，但辩论本身却有着更早的先例，可以追溯到唐纳德·赫布 (Donald Hebb) 等先驱（“一起放电的神经元连接在一起”），以及战前才华横溢的博学者，如冯·诺依曼和图灵本人（图灵测试）——他们都促成了战后马文·明斯基 (Marvin Minsky) 和弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt)（同一所布朗克斯科学高中的同学）之间著名的辩论。这些争论可以一口气概括为以下几个方面：（i）人工智能和认知科学（将导致深度学习和我们当前的 Chat-GPT）是否应该尝试模拟人类大脑实际的内部神经结构，即“人类学习”源自单一的神经元二元/数字活动模式（其性质严重依赖于强力概念，如局部性、频率和加权强度）；或（ii）大脑结构——当时和现在仍然无法被我们完全理解——是否应该基于其知之甚少的神经元结构进行建模，而是基于其计算性能和逻辑、推理、因果关系等能力的结果进行建模。后者这些过程是人类独有的，并且本质上似乎相当类似，因为它们产生了基于符号规则的语言和“人类理解”程序。目前，该领域正在进行单一机制模型与双重机制模型的争论。这些论文概括了我对这个主题的一些想法。以下链接摘自非正式工作论文和短文，代表了我对潜在 AI 到自然语言界面现状的一些想法。最后三篇论文（第三部分），特别是“为什么要移动？”，试图捕捉这个 AI 到自然语言界面关于儿童语法发展阶段的内容。这本非正式电子书分为三部分：第一部分“语言的神经基础”，第二部分“递归语法”，第三部分“儿童语言习得”。*关于这个主题的论文、短文和文章都可以在我的学术网站上找到：https://csun。academia.edu/josephgalasso
在第三级efl上下文中，外语说话焦虑的预测因素
摘要：这项研究旨在调查第三级英语作为外语（EFL）学习者的L2口语焦虑及其与L2愿意（WTC），理想和应该使用L2自我的意愿，以及在土耳其EFL中使用混合方法的L2动机。综合调查表用于定量数据，而定性数据是使用半结构化访谈收集的。主要发现表明，应与L2语言焦虑具有最牢固的正相联系，而其他变量则与L2语言焦虑相关。多重回归分析表明，应该对L2自我是L2焦虑的最强和唯一积极的预测指标。l2动机和理想的L2自我分别作为两个负面的预示符。但是，L2 WTC并未显着影响回归模型。基于结果，该研究对L2学习和教学产生了一些影响。关键字：L2说话焦虑，L2愿意交流，理想的L2自我，应对L2自我，L2动机
在说话、聆听和自我聆听过程中，大脑对语音包络的同步时间
本研究调查了语音产生、聆听和自听过程中语音包络跟踪的动态。我们使用的范例是，参与者聆听自然语音（聆听）、产生自然语音（语音产生）和聆听自己语音的回放（自听），同时用脑电图记录他们的神经活动。在时间锁定脑电图数据收集和听觉记录与回放之后，我们使用高斯 copula 互信息测量来估计脑电图中的信息内容与听觉信号之间的关系。在 2 – 10 Hz 频率范围内，我们确定了语音产生和语音感知过程中最大语音包络跟踪的不同延迟。最大语音跟踪发生在感知过程中听觉呈现后约 110 毫秒，以及语音产生过程中发声前 25 毫秒。这些结果描述了说话者和听众语音跟踪的特定时间线，符合语音链的概念，因此也与交流延迟有关。
对单语言和双语说话者之间内部语音的定量分析
Table 1 .......................................................................................................................................... 19 Table 2 .......................................................................................................................................... 20 Table 3 .......................................................................................................................................... 21 Table 4 .......................................................................................................................................... 22
婴儿的说话和唱歌的发展可能在人类的基因组学和痴呆症中发挥作用
摘要：中央听觉系统的开发，包括听觉皮层和处理声音所涉及的其他领域，是由遗传和环境因素塑造的，使婴儿能够学习如何说话。在解释人类听证会之前，提供了听觉功能障碍的简短概述。环境因素（例如接触声音和语言）可能会影响听觉系统声音处理的开发和功能，包括辨别语音感知，唱歌和语言处理。婴儿可以在出生前听到，声音暴露会雕刻其发展中的听觉系统结构和功能。让婴儿唱歌和说话可以支持他们的听觉和语言发展。在衰老的人类中，海马和听觉核中心受阿尔茨海默氏病等神经退行性疾病的影响，导致记忆和听觉处理困难。随着疾病的发展，会发生明显的听觉核中心损害，导致处理听觉信息的问题。总而言之，记忆和听觉处理的困难显着影响人们交流和与社会本质互动的能力。