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针对法国患有诵读困难的成年人的脑电图研究
这项事件相关电位 (ERP) 研究旨在检查在患有诵读困难的成年人中，词语阅读障碍在四个认知过程流中的哪个点发生。14 名以法语为母语的诵读困难者与 18 名匹配的对照者执行了延迟音位词汇决策任务，该任务是判断视觉刺激听起来是否像法语单词。实验中呈现的 300 个刺激均匀分布在五种实验条件下（60 个具体的法语单词、60 个伪同音词、60 个伪词、60 个辅音和 60 个符号串）。至关重要的是，与对照组相比，诵读困难者的两种涉及音位信息的语言过程，即字素到音素的转换 (N320) 和音位信息的记忆检索 (Late Positive Complex) 均受损。此外，词汇获取 (N400) 受到六个被认为是诵读困难可靠标志的预测变量的显著调节。相比之下，出乎意料的是，两组参与者的早期视觉专业知识过程（N170）似乎以相同的方式运作。阅读障碍的根源可能主要在于单词阅读过程中的某些语音处理方面。这些发现支持了一种临床神经生理学模型，该模型假设阅读障碍患者在阅读过程中至少有两个语音过程可能受损，即字素到音素的转换和语音信息的记忆检索。
精确且快速校准的语音神经假体
交流是构造障碍患者的优先事项，例如中风和肌萎缩性侧索硬化症（ALS）1。患有疾病的人会损害沟通报告，增加了隔离，抑郁症和生活质量下降的速度2,3；失去沟通可能会确定一个人是否会在高级ALS 4中追求或撤回维持生命的护理。虽然可以使用现有的增强性和辅助通信技术，例如头部或眼动仪，但随着患者失去自愿性肌肉控制5，它们的信息传输率较低，并且越来越难以使用。大脑计算机接口是一种有前途的通信技术，可以直接从皮质神经信号中解码用户的预期语音6。开发语音神经假期的努力主要是基于研究的研究，这些数据是从经受电生理监测的能力强大的扬声器进行回顾性分析的，以实现临床目的7-16。几个小组已经进行了实时的脑界面研究，以使用植入的皮质摄影（ECOG）17-20恢复丢失的语音，其中包括在17期发表的报告，或物质内多电极阵列21。最近的两份报告通过将尝试的语音通过尝试到音素（单词的基础）而产生的皮质神经信号并将这些音素组装成在计算机屏幕上显示的单词和/或句子，从而建立了“大脑到文本”的语音表现19,21。这些研究实现了通过单词错误率量化的沟通性能，为25.5％，1,024字词汇19和23.8％，词汇为125,000字，词汇21，并需要大约17个小时的记录才能收集足够的训练数据以获得该水平的表现。
K-3 读写能力计划的基本组成部分
K-3 核心阅读计划（第 1 层）全面、精心设计的核心阅读计划符合亚利桑那州英语语言艺术标准，并为教师提供系统、明确的阅读基本要素教学工具。有效的核心阅读计划将满足 80-85% 学生的需求。它涉及“阅读的基本组成部分”教学：语音意识，包括音素意识、语音编码和解码、词汇发展、通过自动阅读文本展示的阅读流畅度、对书面文本的阅读理解以及书面和口头表达，包括拼写和手写。核心阅读模块（第 1 层）的教学时间每周应至少为 450 分钟（约 7 个半小时）。
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言语交流在将我们的思想传达给他人，保持社会联系和支持教育成就方面起着至关重要的作用。因此，影响语音感知，例如自闭症，阅读障碍和听力损失的沟通障碍对个人和社会都可能是昂贵的。了解语音处理的神经生物学基础是在神经外科背景下侵入性颅内电生理学加剧的重要目标。然而，大量的行为证据表明，语音输入到音素中尚未考虑到神经生物学模型中尚未考虑的动态，灵活的方面。这个探索性/发展性R21项目追求了一个中心假设，即听力背景系统地影响了对语音的皮质反应，因此影响了信号传导音素中声学维度的诊断性。一个新成立的跨学科研究团队将通过在神经外科背景下获得的立体电脑摄影（SEEG）使用脑内记录，以追求这一假设。像电皮质学（ECOG）一样，Seeg具有高时空分辨率，可以针对皮质表面，包括上颞回（STG）。由于皮质内电极的放置，Seeg电极通过颞上平面记录，特别针对深沟和陀螺灰质，包括上颞沟（STS）和Heschl的Gyrus（Hg）。同时将获得头皮脑电图（EEG），以将这些物质内措施与健康听众研究中的无创方法联系起来。aim 1将建立对两个声 - 声音维度的神经反应，这是它们信号音素同一性的感知权重的函数。这将为每个参与者提供一个基线响应，以作为与听力背景的实验操作相比，在AIM 2中转移感知权重，并将确定感知加权策略中个体差异如何预测皮质电生理响应。aim 2将引入两个完善的操纵，从行为上讲，相对于基线而转移感知权重：引入噪声和引入“口音”的“噪声”，短期语音输入偏离了母语的分布规律性。对参与者内部实验操作的检查将提供一种敏感手段，通过该方法来测定神经反应的变化，这是在听力环境中产生的知觉权重变化的函数。参与者将在青春期（15-25岁）中进行采样，在此期间，感知权重提供了信息性的异质性。该项目将通过填补对语音处理的重要空白，从患者的侵入性电生理研究中建造一座桥梁，到通过结合eeg+EEG，婚礼经典和最先进的计算方法到为机制提供信息的机制，并理解具有实质性处理的动态性质，从而使人类听众的头皮衡量人类听众的衡量。
改进的错误发音检测系统使用...
摘要：本报告提出了计算机辅助语言学习 (CALL) 领域的最新研究成果。错误发音检测是计算机辅助发音训练 (CAPT) 系统的核心组件之一，而 CAPT 是 CALL 的一个子集。自动发音错误检测研究始于 20 世纪 90 年代，但由于计算能力的提高以及用于录制发音分析所需的语音的移动设备的普及，成熟的 CAPT 的开发在过去十年才得以加速。检测发音错误是一个很难解决的问题，因为没有正确和错误发音的正式定义。因此，通常会检测到韵律和音素错误，例如音素替换、插入和删除。此外，人们一致认为，学习发音应该注重说话者的清晰度，而不是听起来像 L1 英语说话者。最初，使用高斯混合模型-隐马尔可夫模型和深度神经网络-隐马尔可夫模型方法，基于后验似然（称为发音良好性）开发方法。与最近提出的基于 ASR 的端到端错误发音检测系统相比，这些系统实施起来很复杂。本研究的目的是使用连接主义时间分类 (CTC) 和基于注意的序列解码器创建端到端 (E2E) 模型。最近，E2E 模型在错误发音检测准确性方面显示出显着的提高。本研究将对基线模型 CNN-RNN-CTC、具有基于字符序列的注意解码器的 CNN-RNN-CTC 以及具有基于音素的解码器系统的 CNN-RNN-CTC 进行比较。这项研究将帮助我们决定一种更好的方法来开发一个有效的发音错误检测系统。关键词：CNN-RNN-CTC、语音处理、发音错误检测 简介：建立人与机器[Baranwal et al, ]或人与人或机器与机器[singh et al, 2020, singh et al, 2019]手势[Baranwal et al, 2017, Singh et al, 2018]、语音、面部表情[singh et al, 2018]等之间的通信。是重要的沟通媒介，其中语音（Baranwal et al, 2014, Baranwal et al, 2014）是人类交流最自然的形式。随着全球化的发展，外语学习市场大幅增长，其中之一就是英语发音学习。发音教学本质上是学生和老师之间的一对一互动，这对许多学生来说是难以承受的。因此，自动发音教学已成为一个热门的研究领域。自动识别发音错误和测量发音的研究工作始于 20 世纪 90 年代，从 90 年代末到 21 世纪初发生了一系列事件。2000 年初 CAPT 的商业化被证明存在问题，因此开发活动放缓。大约十三年前，随着计算能力的提高、智能化，人们的兴趣再次开始
纽约州读写能力简报 #3 的写作科学和应用：
我们如何在尊重学生近端发展区的研讨会模式和循证实践之间平衡我们的写作课程科学？我们如何培养终身读写能力的独立性，同时坚持连续的范围和顺序？纽约州读写能力简报#3、琼·塞迪塔的阅读绳、朱迪思·霍克曼的直接教学技巧、逐步释放模型和脑科学将被综合起来，为这些超乎寻常的教育目标提出可能的答案，以实现平衡。我们不必因噎废食！我们将探索阅读和写作之间的相互作用和联系。我们将研究学生的作品，以评估语音教学（Ehri、音素意识和编码）的转移。我们将探索简报#3 在内容领域科目和各种体裁中的应用。
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。
豪萨语的喉音辅音 - 伦敦大学亚非学院研究在线
第三部分（第 6 章，器乐部分）介绍并讨论了对受过教育的以该语言为母语的人的言语中观察到的声带在产生声门辅音及其非声门辅音时的行为活动的详细电喉图分析结果。本章首先回顾了文献，这些文献报道了早期对该语言音节音素的工具性和非工具性研究。然后描述了用于记录、显示和注释语音压力和喉图波形的技术。对波形进行了定性和定量分析。定量分析中最重要的参数是从 Lx 波形测量中得出的估计开商 (OQ)，还给出了基频、持续时间和语音起始时间的测量值。本章最后介绍了实验结果：
缓慢发射的单个神经元对于无声语音的最佳解码至关重要
应用程序：包含 5、10、25 或 50 毫秒时间段内单个单元激发的 .txt 文件以表格形式导入 Matlab 工作区。25 毫秒时间段提供最佳解码精度。单击应用程序，然后单击“新会话”并选择导入的 .txt 文件，即可打开分类学习器应用程序。选择所有分类器类型并激活“训练”按钮。在众多分类器中，支持向量机（SVM，精细或粗略）和已知最近邻分类器被证明是解码这些数据的最佳选择。每个 .txt 文件（对应于一个音素或单词的产生）通常包含 500 毫秒的单个单元激发，由代表可听语音的声学通道或控制或静默语音期间的事件标记确定。100 毫秒的数据是