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生物物理报告
使用模型生物线虫C.秀丽隐杆线虫的研究极大地说明了我们对感觉生物学的理解，包括触摸，嗅觉，味觉，味觉，视觉和前置感。长期以来一直认为听力仅限于脊椎动物和某些节肢动物，但我们最近发现秀丽隐杆线虫能够以频率和声音源尺寸的方式感测和对机载声音。C.秀丽隐杆线虫的听觉感觉是当机载声音在物理上振动其外部角质层（皮肤）以通过烟碱乙酰胆碱受体（NACHR）激活声音敏感的机械感应FLP/PVD神经元时，就会发生听觉感觉。在这里，作者报告了逐步的方法来表征秀丽隐杆线虫听觉感觉的这三个特征，包括声音引起的皮肤振动，神经元激活和行为。这种方法提供了一个可访问的平台，以研究秀丽隐杆线虫中听觉感觉和机械传输机制的细胞和分子机制。
高质量的视觉引导的声音与不同类别的分离
摘要。我们提出了戴维斯（Davis），这是一个基于i fifusion的udiovi sual separa the the trapion框架，该框架通过生成学习解决了视听声音源分离任务。现有方法通常将声音隔离作为基于面具的回归问题，从而取得了重大进展。但是，他们在捕获高质量分离声音与各种表情所需的复杂数据分布时面临局限性。相比之下，戴维斯利用生成扩散模型和分离U-net直接从高斯噪声中综合了分离的声音，并在音频混合物和视觉信息上进行条件。具有其生成性目标，戴维斯更适合实现各种声音猫的高质量分离的目标。我们将戴维斯与AVE和音乐数据集上现有的最新歧视性音频分离方法进行了比较，结果表明，戴维斯在分离质量方面胜过其他方法，这证明了我们可以解决视听源分离任务的框架的优势。我们的项目页面可在此处提供：https：//wikichao.github.io/data/projects/davis/。
使用压电将声音转换为电能...
1硕士，科学与计算机研究学院，CMR大学，班加罗尔，卡纳塔克邦2 2号科学与计算机研究学院副教授，CMR大学，班加罗尔，卡纳塔克邦，卡纳塔克邦摘要，每天都有能源需求和环境问题的增加，需要可持续的替代方法。噪声污染一直是要担心的话题。因此，我们通过使用压电传感器将其转换为电能来利用噪声或声音。压电传感器使用压电效果将机械能将声波转化为电能。这项技术的潜在应用很多，包括从交通噪音，音乐甚至心跳收获能量。使用了压电能量收集传感器氟化物（PVDF）和锆甲酸铅（PZT）的研究。这些研究中实现的最大功率输出在0.77兆瓦至51.6兆瓦之间变化，具体取决于能量收割机的轮廓和所使用的声源的类型。使用压电传感器进行能源收集具有很大的潜力，可以从环境音源产生可再生能源。关键字：piezoelectric;聚偏二氟；铅锆钛酸铅；可再生能源；环境音源。引言压电材料自19世纪后期以来就以机械应力发电能力而闻名。最近，人们越来越关注使用压电传感器，从包括声波在内的环境机械振动中收集能量。在这项技术的帮助下，有可能提供可再生和可持续的能源，尤其是在噪声污染很高的城市环境中。压电能量收割机背后的基本概念是通过利用压电的材料将机械能（例如声波）转换为电能。当您施加压力（例如声波产生的振动）时，将产生电荷。该电荷可以被捕获并用于电动设备。最近的研究已研究了使用压电传感器从声波收集能量的潜力。这些查询涉及各种元素，例如选择压电材料的选择，能量收割机的构型以及声波的特征，涵盖了频率和振幅。这项研究的目的是微调压电能量收割机的设计以适合特定应用，例如从交通噪声，乐器甚至人体运动中提取能量。本质上，目的是为各种环境优化这些设备。更广泛的目标是建立压电传感器，作为从声波中收集能量的可靠方法，提供可持续和可再生能源。这具有巨大的希望，尤其是在有一个
对飞机高度和噪音的感知 (Imm-15)
普遍认为，在给定噪音水平下，当地社区会认为飞机比其他噪音源更令人烦恼 [2]。我们的文献综述还发现，不同的研究报告了“社区中飞机噪音烦恼持续增加”：对于相同噪音水平，这些研究记录了比 10 年前更多的烦恼 [6]。烦恼增加的原因尚不清楚：部分研究界将其归因于飞机起降次数 [7] 和机队组成的“变化率”（例如在 1 年或 5 年的范围内 [8] [9]），而其他人则报告了对飞机态度的普遍变化以及非声学因素的权重增加 [10]。《抵达评论》 [5] 中详细描述了飞机高度对社区感知的影响，并在其他地方非常简要地提到过 [11] [12]，这表明视觉和声学因素共同起作用。这种跨模态相互作用对声学判断的影响在安静区域的背景下得到了强调 [13]，但在飞机情况下其存在性需要进一步了解。本研究是首次尝试解决社区感知的这一方面。
脑电图和瞳孔测量证据
与单一连续说话者相比，不连续、混合说话者的语音处理效率较低，但人们对处理说话者变异性的神经机制知之甚少。在这里，我们使用脑电图 (EEG) 和瞳孔测量法测量了听众在执行延迟回忆数字广度任务时对说话者变异性的心理生理反应。听众听到并回忆了七位数字序列，其中既有说话者不连续性（单个说话者数字与混合说话者数字），也有时间不连续性（0 毫秒与 500 毫秒数字间隔）。说话者不连续性降低了序列回忆准确性。说话者和时间不连续性都会引发类似 P3a 的神经诱发反应，而快速处理混合说话者的语音会导致相位瞳孔扩张增加。此外，混合说话者的语音在工作记忆维持期间产生的 alpha 振荡功率较低，但在语音编码期间不会产生。总体而言，这些结果与听觉注意力和流式框架一致，其中说话者的不连续性会导致不自愿的、刺激驱动的注意力重新定位到新的语音源，从而导致通常与说话者多变性相关的处理干扰。
SoundLoc3D：使用多模式RGB-D声学摄像头 /作者= He，Yuhang，Invisible 3D声源定位和分类； Shin，Sangyun； Cherian，Anoop； Trigoni，Niki； Markham，Andrew /creationDate = 2025年1月8日 /主题=人工智能，计算机视觉，机器学习，语音< /div < /div < /div>
抽象准确地定位了3D声音源并估算其语义标签（其中可能不可见，但假定源位于场景中物体的物理表面上）具有许多真实的应用，包括检测气体泄漏和机械故障。在这种情况下，视听弱相关性在得出创新方法时提出了新的挑战，以回答是否或如何使用交叉模态信息来解决任务。朝着这一目标，我们建议使用由针孔RGB-D摄像头和共面四通道麦克风阵列（MIC-ARRAY）组成的声学相机钻机（MIC-Array）。通过使用此钻机来记录来自多视图的视听信号，我们可以使用跨模式提示来估计声源3D位置。特别是，我们的框架Soundloc3d将任务视为集合预测问题，集合中的每个元素都对应于潜在的声源。鉴于视听弱相关，首先是从单个视图mi-crophone阵列信号中学到的集合表示，然后通过主动合并从多视rgb-d图像揭示的物理表面提示来确认。我们证明了Soundloc3d在大型模拟数据集上的效率和优势，并进一步显示了其对RGB-D测量不准确性和环境噪声干扰的鲁棒性。
基于EEG的听觉注意检测及其对被动BCI的未来应用
在复杂的听觉环境中区分和参加一个特定声音源的能力是有效交流的基本技能。的确，它使我们可以在酒吧里与朋友进行家庭对话或讨论。这种能力在听力受损的个体中受到挑战，并且更准确地说是有人工耳蜗（CI）的能力。的确，由于植入物的光谱分辨率有限，在嘈杂的环境或同时听觉来源的情况下，听觉感知仍然很差。最近的方法学进步允许现在根据神经信号检测，该神经信号在一个人正在关注的多个并发流中的听觉流。这种称为基于脑电图的听觉注意检测（AAD）的方法基于基本研究发现，表明，在多语音方案中，与无人看管的语音相比，在多语音方案中，对播放的语音信封的皮质跟踪得到了增强。在这些发现之后，其他研究表明，可以使用脑电图/脑电图（脑电图/磁脑摄影）来探索在鸡尾酒派对的情况下语音聆听期间探索听觉的关注。总的来说，这些发现使人们可以构想下一代助听器将习惯技术和AAD结合在一起。重要的是，AAD在被动BCI的背景下，在教育环境以及互动音乐表演的背景下也具有巨大的潜力。在这篇迷你综述中，我们首先介绍了AAD的不同方法和全球概念的主要局限性。然后，我们在非临床被动BCI领域暴露其潜在应用。
基于EEG的听觉注意检测及其对被动BCI的未来应用
在复杂的听觉环境中区分和参加一个特定声音源的能力是有效交流的基本技能。的确，它使我们可以在酒吧里与朋友进行家庭对话或讨论。这种能力在听力受损的个体中受到挑战，并且更准确地说是有人工耳蜗（CI）的能力。的确，由于植入物的光谱分辨率有限，在嘈杂的环境或同时听觉来源的情况下，听觉感知仍然很差。最近的方法学进步允许现在根据神经信号检测，该神经信号在一个人正在关注的多个并发流中的听觉流。这种称为基于脑电图的听觉注意检测（AAD）的方法基于基本研究发现，表明，在多语音方案中，与无人看管的语音相比，在多语音方案中，对播放的语音信封的皮质跟踪得到了增强。在这些发现之后，其他研究表明，可以使用脑电图/脑电图（脑电图/磁脑摄影）来探索在鸡尾酒派对的情况下语音聆听期间探索听觉的关注。总的来说，这些发现使人们可以构想下一代助听器将习惯技术和AAD结合在一起。重要的是，AAD在被动BCI的背景下，在教育环境以及互动音乐表演的背景下也具有巨大的潜力。在这篇迷你综述中，我们首先介绍了AAD的不同方法和全球概念的主要局限性。然后，我们在非临床被动BCI领域暴露其潜在应用。
在快速串行听觉演示中识别简短声音
进行了两个实验，以测试参与者因素（即音乐复合，工作记忆能力）和刺激因素（即声音持续时间，音色）在听力识别中使用快速的串行听觉表现范式在听力识别中的作用。参与者听取了从30到150毫秒不等的非常简短的声音流，并经过了对他们的能力，可以将其与不存在的目标声音区分开，从分散源中放置的varsouns声源中选择的目标声音。实验1A确定对刺激的短暂暴露（60至150毫秒）不一定与识别受损相对应。在实验1B中，我们发现证据表明，对st-muli的30毫秒暴露会严重损害单个听觉目标的识别，但是对语音和正弦音调目标的识别最少损害，这表明成功识别所需的下限可能低于语音和Sine音调目标30毫秒。至关重要的是，当控制音乐成熟的差异时，声音持续时间对识别的影响完全消失了。参与者的工作记忆能力似乎没有预测他们的识别表现。我们的行为结果扩展了面向研究的研究，以了解在时间限制下的简短音色的处理，暗示音乐的复杂性可能比以前想象的更大。这些结果还可以为未来的研究提供一个有效的假设，即，处理各种声音源的基本神经机制可能具有不同的速度约束。
基于选择性听觉注意解码的脑部计算机界面的无监督精度估计
摘要 - 目的：选择性听觉注意解码（AAD）算法处理大脑数据（例如脑电图），以解码一个人参加的多个竞争声源。例子是神经ste的助听器或通过脑部计算机界面（BCI）进行通信。最近，已经证明可以在无监督的环境中基于刺激重建的刺激重建来训练此类AAD解码器，在这种情况下，没有关于参加哪种声音源的地面真相。在许多实际情况下，这种地面真相标签不存在，因此很难量化解码器的准确性。在本文中，我们旨在开发一种完全无监督的算法，以估算竞争性说话者聆听任务期间基于相关的AAD算法的准确性。方法：我们通过将AAD决策系统建模为具有添加剂白色高斯噪声的二进制相移键通道来使用数字通信原理。结果：我们表明，针对不同量的培训和估计数据以及决策窗口长度，提出的无监督性能估计技术可以准确地确定AAD准确性。此外，由于不同的应用需要不同的目标准确性，因此我们的方法可以估计任何给定目标准确性所需的训练量最小。结论：我们提出的估计技术准确地预测了基于相关的AAD算法的性能，而无需访问地面图标签。在BCIS中，它可以支持强大的沟通范式，并提供护理人员的准确反馈。显着性：在神经启动的助听器中，我们方法提供的准确性估计值可以支持时间自适应解码，动态增益控制和神经反馈。