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事件细分的神经基础：环境中稳定的特征由神经状态反映
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探索音频语音情感检测的深度学习方法：合奏MFCC，CNN和LSTM
摘要：我们的世界完全依赖我们每天使用的小工具，使世界变得越来越大。拟议的情感交流基于非视线（NLOS），以摆脱传统的人机相互作用。这种情感交流定义为互动，类似于我们每天使用的常见视频和语音媒体；同样，该信息在长距离内传输。我们提出了EAS框架，这是针对实时沟通要求的情感交流协议的另一种合奏技术。该框架支持情感实现的交流。他们也设计了。最后，正在开发用于特征提取的CNN-LSTM体系结构，实施一种选择相关功能的注意机制，为选择相关功能而创建以及用于实时场景，使用有或没有注意机制的实时评估矩阵，为实时场景创建CNN-LSTM网络。DCCA特征提取用于在数据集中的不同标签之间提取属性和发现相关性。toAnaly在情感沟通中与他人之间的长距离通信的情感交流中的实时性能。提出的CNN-LSTM模型以87.08％的精度达到了最高精度，而现有模型（例如CNN基线和LSTM模型）分别显示出81.11％和84.01％。与现有作品相比，我们的方法显示出提高的准确性，尤其是对于实时应用程序。
胎儿心脏耦合：范围评论
尽管母亲和胎儿在物理上彼此不同，但他们的心脏系统通过胎盘连接，以促进胎儿的气体和营养交换[1]。两个CAR-DIAC系统都在不断响应外部和内部刺激[2]。例如，母亲的心率（HR）受环境温度和一天中的影响，但也会因压力水平而发生变化[2，3]。同样，胎儿人力资源将受到内部触发因素的响应，例如胎儿血氧水平[4]，以及外部触发器，例如通过母体腹部感受到的灯光和声音[5]。但是，由于胎儿的外部环境是母体子宫的外部环境，因此胎儿也对孕产妇生理的变化做出反应，例如改变母体压力水平[6]。此外，胎儿构成母亲内部环境的一部分，也观察到母亲的人力资源对胎儿运动的响应发生了变化[7]。研究人员提出，母性人力资源可能会对胎儿HR的变化做出反应，反之亦然 - 这种相互作用称为母亲狂热心脏耦合（MFCC）[8]。自Hildebrandt等人以来。1979年首先提出，孕产妇和胎儿心跳之间可能存在相互作用[9]，研究人员研究了MFCC的潜在存在和应用[10-12]。量化和理解MFCC的存在，强度和方向是有价值的。母体和胎儿心律之间的潜在相互作用是一个复杂的，尚未明确定义的研究领域[8，16]。MFCC的评估不仅可以阐明妊娠-DIAC生理学，而且这种评估还可以提供跟踪胎儿发育和孕产妇和胎儿并发症筛查的工具[13-15]。尽管已经发表了有关MFCC主题的20多项研究，但这些研究不仅采用了不同的方法和研究不同的人群，而且对MFCC的定义也有所不同。因此，如何量化和解释MFCC尚不清楚。虽然临床相关性是生理耦合研究的普遍目的，但据报道，MFCC分析的结果没有明显地分解潜在的临床意义。因此，以临床上访问方式呈现的现有文献的探索性映射是该领域未来出于临床动机研究的必要基础。由于MFCC是一个新兴研究的领域，因此该主题适合进行范围。范围审查提供了对该领域所有研究的详细概述，并且不仅仅是回答特定问题，通常也是系统审查的动机。以这种方式，范围评论产生了发现，有助于完善研究优先级并为未来的基本研究提供信息[17，18]。通过此范围审查，我们旨在确定有关MFCC的当前研究状态，并为此构成了有关该主题的未来临床研究的基础。为此，我们对该领域的所有可用研究进行了搜索。此后，我们合成
利用脑电图信号早期发现自闭症儿童
摘要 — 马来西亚的自闭症儿童数量在一年中不断增加。由于需要专家来诊断疾病，因此可用于自闭症诊断的评估非常有限。使用神经生理信号对自闭症进行评估的方法在马来西亚尤为稀缺。因此，本研究使用脑电图信号来尽早检测受试者是否患有自闭症，并使用情感计算来识别自闭症儿童。使用 19 通道脑电图机（称为 DABO 机）收集 4 至 5 岁受试者的脑信号。本研究的目的是关注受试者是否患有自闭症的早期检测，并使用有效计算进行识别。此外，目的还要求注意受试者和正常组之间的情绪水平差异。就本研究的方法而言，我们围绕五个不同的状态来完成实验。这些状态包括收集 EEG 数据（原始数据）、数据预处理（过滤噪声）、使用梅尔频率倒谱系数或 MFCC 进行分析的特征提取、使用多层感知器或 MLP 进行分类以及最后的结果。结果表明，正常受试者和自闭症患者之间存在显著不同的情绪。这将有利于护理人员或父母以及研究人员通过这种早期检测来识别儿童的状况。关键词 — 脑电图 (EEG)、自闭症、自闭症儿童/儿童、MFCC、MLP。
迈向嵌入式边缘 AI 实现...
在实验室模拟中，结合使用声音和图像来检测传送带的纵向撕裂，准确率达到 86.7% [11]。从传送带获取的图像经过滤波、二值化、提取和比特计数等处理，以确定是否存在撕裂。同时，麦克风阵列捕获传送带产生的噪声，并使用梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 和高斯混合模型 - 通用背景模型 (GMM-UBM) 对其进行处理。此处理可识别传送带上撕裂的可能特征。音频和视频识别相结合，可得出传送带有无撕裂的结果。
使用多...
深层生成模型可以生成以各种类型表示形式（例如Mel-Spectrograms，Mel-Frequency cepstral系数（MFCC））生成的高保真音频。最近，此类模型已用于合成以高度压缩表示为条件的音频波形。尽管这种方法产生了令人印象深刻的结果，但它们很容易在调理有缺陷或不完美时产生可听见的伪影。另一种建模方法是使用扩散模型。但是，这些主要用作语音声码器（即以MEL光谱图为条件）或产生相对较低的采样率信号。在这项工作中，我们提出了一个高保真性的基于扩散的框架，该框架从低比二酸离散表示形式中生成任何类型的音频模式（例如，语音，音乐，音乐，环境声音）。以同样的比率，就感知质量而言，该方法的表现优于最先进的生成技术。培训和评估代码可在Face-Bookerearch/Audiocraft GitHub项目上找到。在以下链接上可用。
使用卷积神经网络
声音分类在当今世界的各个领域都有其用途。在本文中，我们将借助机器生成的声音数据来介绍声音分类技术，以检测故障机器。重点是确定音频分类方法的相关性，以通过声音检测有故障的电动机；在嘈杂和无噪声的情况下；因此，可以减少工厂和行业的人类检查要求。降低降噪在提高检测准确性方面起着重要的作用，一些研究人员通过为基准测试其模型而添加噪声来模拟数据。因此，降噪广泛用于音频分类任务。在各种可用方法中，我们实施了一种自动编码器来降低噪声。我们使用卷积神经网络对嘈杂和DeNo的数据进行了分类任务。使用自动编码器将分类的分类准确性与嘈杂的数据进行了比较。进行分类，我们使用了频谱图，MEL频率CEPSTRAL CO-EFIFIED（MFCC）和MEL光谱图图像。这些过程产生了令人鼓舞的结果，从而通过声音区分了故障的电动机。
使用卷积神经网络通过脚步声识别
摘要：人体步态非常个性化，可以用作摄像机录音中的人的生物识别。使用人类脚步声的声学标志时，可以实现可比的结果。与视觉系统相比，这种声学解决方案提供了更少的安装空间和使用成本偏僻的麦克风的机会。在本文中，提出了一种基于脚步声的人识别方法。首先，从麦克风记录中隔离台阶声音，并分成500 ms的样品。将样品用滑动窗口转换为MEL频率的Cepstral系数（MFCC）。该结果表示为作为卷积神经网络（CNN）输入的图像。在DLR的声学实验室中，记录了用于训练和验证CNN的数据集。这些实验确定了1125个步骤的总数。CNN的验证显示所有五个类别的最小f 1秒为0.94，精度为0.98。Grad-CAM方法用于可视化其决策背景，以验证所提出的CNN的功能。随后，使用实验数据讨论了实施实际实现，噪声和不同鞋类的两个挑战。
使用机器学习的语音情感识别-IJRPR
由于它们的可及性和丰富的情感信息，听觉信号已取代面部表情，即使面部表情仍然提供了有用的提示，也将面部表情作为情感识别的主要方式。为了评估这些声明线索，研究人员研究了各种分类算法，包括众所周知的算法，例如支持矢量机（SVM），隐藏的马尔可夫模型，高斯混合物模型，神经网络和K-Neareart Neignbors（KNN）[4]。已经开发了许多技术来从语音中识别人类情绪。为了使用来自情感语音的声学特征来识别和分类情绪，这些技术依赖于训练数据集。大量研究研究了识别音频数据提取中情绪提示的过程。通常，此过程需要选择或创建情感语音语料库，然后艰苦地确定其先天性。然后，情绪分类基于这些提取的数据，这些数据可能包括韵律和光谱特征或两者兼有（请参阅图1）。该分类的精度主要取决于特征提取的有效性，促使学者研究各种方法，例如评估光谱，韵律或其合作融合。例如，为了完成准确的情绪分类，几项研究以组合方式将韵律能量特征与梅尔德频率sepstral系数（MFCC）合并。
使用混合特征提取技术和集成的堆叠分类器
大脑计算界面（BCI）是一项导致神经疾病应用程序发展的技术。BCI建立了大脑与计算机系统之间的联系，主要集中于协助，增强或恢复人类的认知和感觉 - 运动功能。BCI技术使从人脑中获得脑电图（EEG）信号。这项研究集中于分析包括Wernicke和Broca领域在内的发音方面，以进行无声的语音识别。无声的语音界面（SSI）为依赖声信号的传统语音界面提供了一种替代方案。无声的语音是指在没有听觉和可理解的声学信号的情况下传达语音的过程。本研究的主要目的是提出用于音素分类的分类器模型。输入信号经过预处理，并使用传统方法（例如MEL频率CEPSTRUM系数（MFCC），MEL频率光谱系数（MFSC）和线性预测编码（LPC）进行特征提取。最佳功能的选择是基于对主题的分类精度，并使用集成堆栈分类器实现。集成的堆叠分类器优于其他传统分类器，在Karaone数据集中的思维和说话状态达到75％的平均准确性，在14个通道EEG EEG上的思维和说话状态的平均精度为84.2％和84.09％，用于IMIVENIDECENTECTIOM EEG（FEIS）。