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探索噪声和降解对心脏声音分类模型的影响
近年来，数据驱动的心脏声音分类模型的发展一直是研究的活跃领域。首先要开发此类数据驱动的模型，需要使用信号采集设备捕获心脏声音信号。但是，由于大多数情况下存在内部和外部噪音，几乎不可能捕获无噪声的心声信号。心脏声音信号中的这种噪声和降解可能会降低数据驱动分类模型的准确性。尽管文献中已经提出了不同的技术来解决噪声问题，但心声信号中的噪声和降解在何种程度上影响了数据驱动的分类模型的准确性，但仍未得到探索。为了回答这个问题，我们制作了一个合成心脏声音数据集，包括正常和异常的心脏声音，这些声音被各种噪音和降解污染。我们使用此数据集研究了心脏声音记录中噪声和降解对不同分类模型的性能的影响。结果显示出不同的噪声和降解在不同程度上影响心脏声音分类模型的性能。有些对于分类模型更有问题，而另一些则不那么破坏性。将这项研究的发现与我们先前与一组临床医生进行的调查的结果进行比较，表明对分类模型更有害的噪声和降解也更具破坏性对准确的听诊。这项研究的发现可以利用以发展有针对性的心脏声音质量增强方法 - 根据心脏声音信号中噪声和降解的特征，可以适应质量增强的类型和侵略性。
Puget Sound Energy的气候承诺法的公众评论听证会天然气风险分享机制
按照UTC的指示，我们向华盛顿公用事业和运输委员会（“ UTC”）提交了CCA风险共享机制（“风险共享机制”），于2024年4月25日批准。该提案将提供一种机制，以共享与CCA下天然气的合规工具（津贴或偏移）相关的财务风险。如果根据提交的批准，风险共享机制将（i）如果合规成本超过了任何给定年份CCA拍卖价格基准的某些阈值，则客户支付的合规性金额降低，并且（ii）要求PSE支付合规性费用的金额。本提案没有账单或费率影响。UTC有权批准，拒绝或批准PSE的风险共享机制。该提案可在UTC网站上进行审查，在以下链接下：utc.wa.gov/casedocket/2023/230968
声音收入增长，利润率扩大，两个...
巴黎，法国（2024年7月25日至6:00 PM） - Essilorluxottica的董事会于2024年7月25日开会，批准了截至2024年6月30日的六个月的浓缩合并的临时财务报表。巴黎，法国（2024年7月25日至6:00 PM） - Essilorluxottica的董事会于2024年7月25日开会，批准了截至2024年6月30日的六个月的浓缩合并的临时财务报表。法定审计师对这些财务报表进行了有限的审查。Essilorluxottica副首席执行官Paul Du Milleri Francesco Milleri以及Paul du Saillant表示：“在上半年，Essilorluxottica的战略继续取得了所有有助于积极成果的地区和企业的回报。 随着最高线的增长，利润率的扩大和创纪录的现金流，过去六个月，由于我们全球200,000名同事的独特人才和参与度，我们的长期前景进一步巩固了我们的长期前景。 今天，我们对Med-Tech和Smart眼镜的两个战略支柱的承诺正在成形，最明显的是指数增长，Ray-Ban Meta和Nuance Audio的成功旨在在市场上建立新类别。 在上周宣布，海德堡工程的收购将为我们提供临床眼科领域的新立足点。 第三个战略支柱，我们的标志性品牌，将使前两个更容易访问，对消费者友好且相关。 随着我们所有房屋和有执照的品牌的新收藏品，包括我们有史以来的第一个品牌，以及宣布的最高收购，我们正是我们所需要的：一家技术驱动和品牌富裕的公司，照顾全球数百万人。”Francesco Milleri以及Paul du Saillant表示：“在上半年，Essilorluxottica的战略继续取得了所有有助于积极成果的地区和企业的回报。随着最高线的增长，利润率的扩大和创纪录的现金流，过去六个月，由于我们全球200,000名同事的独特人才和参与度，我们的长期前景进一步巩固了我们的长期前景。今天，我们对Med-Tech和Smart眼镜的两个战略支柱的承诺正在成形，最明显的是指数增长，Ray-Ban Meta和Nuance Audio的成功旨在在市场上建立新类别。在上周宣布，海德堡工程的收购将为我们提供临床眼科领域的新立足点。第三个战略支柱，我们的标志性品牌，将使前两个更容易访问，对消费者友好且相关。随着我们所有房屋和有执照的品牌的新收藏品，包括我们有史以来的第一个品牌，以及宣布的最高收购，我们正是我们所需要的：一家技术驱动和品牌富裕的公司，照顾全球数百万人。”
Sonifyar：增强现实中的上下文感知声音
（1）有限的现实世界上下文。现有系统通常支持链接到AR中虚拟对象的动作触发器，但缺乏对现实世界上下文信息的支持（例如，，一种虚拟玩具机器人，穿越木材，地毯或玻璃等多样化的室内表面。（2）有限的交互规范。现有系统仅提供预定义的交互触发器，例如“ TAP”和“接口输入”。这限制了创建者在提供的选项之外指定交互的能力，尤其是涉及环境环境的选项（例如，用户在现实世界中“幻灯片”虚拟粉笔在现实世界黑板上滑动）。（3）有限的声音来源。现有系统受其图书馆中可用的声音资产的限制以及在线合适的声音资源的稀缺性。因此，AR的作者努力为不同的AR事件找到适当的声音（例如，复制虚拟蜻蜓的翅膀颤动或模拟虚拟恐龙的饮食声音）。
通过声源本地化手术中的空间上下文意识
摘要。背景意识和场景理解是计算机辅助和机器人手术中智能系统开发的组成部分。尽管大多数系统主要利用视觉数据进行场景理解，但最新的概念证明已展示了声学的大量，用于检测和分析与典型的噪声排放相关的手术活动。但是，尚未有效地用于手术中的定位任务，这对于获得对场景的全面理解至关重要。在这项工作中，我们介绍了可以揭示声学活动及其在手术领域的位置的新型声源定位概念（SSL），因此提供了对患者和医疗设备的外科手术人员的相互作用的见解。我们通过在两个概念验证本地化任务中使用声学摄像头解释声音活动热图，表明了这一概念的潜力。对于对象检测任务，我们以86.07％的0.5 IOU实现AP，平均欧几里得距离为13。70±14。65个PX在图像分辨率为1100x825 PX的图像分辨率，用于关键点检测任务。基于这些结果，我们认为声学事件的本地化具有外科手术理解的巨大潜力，为未来手术室中的多模式感应解决方案打开了许多新的研究方向。据作者的最佳知识，这是在医学背景下利用SSL的第一项作品。
ECG信号通过单节点，表面声感应
摘要 - 有效的手段，可以实现单铅，非侵入性和干性心电图（ECG）测量值，为在非临床环境中对移动用户进行长时间心律监测提供了潜力。但是，现有的ECG调查方法需要精确的电极放置，暨塞接线，并要求用户保持固定。另外，当前基于心脏的基于心脏的方法（例如Phonocartiogrons）缺乏检测至关重要的心律特征的灵敏度和精度，并且容易受到环境噪声的影响。这项工作利用脖子上的宽带宽表面声波麦克风通过颈动脉捕获心脏声音。提议将心形信号转换为相应的ECG波形的跨模式自动编码器，一种用于信号模态转换的最新算法。由9个参与者研究结果证明了通过声音声音构建PQRST波形的有效性，并准确地确定了关键的PQRST指标。最后，展示了用户步行的移动声学ECG波构建，为不引人注目的，长期的低成本每日心律监测奠定了基础。临床相关性 - 转换心脏声音信号，以实现突出的心电图指标，可以使用单节点干可穿戴设备进行低成本的每日心律监测。
![用婴儿和幼儿探索声音[婴儿-Toddlers]](/simg/6/6c3db2dd0a563de418ebe7dd99f77bd5ab6f5948.webp)
用婴儿和幼儿探索声音[婴儿-Toddlers]
探索声音对幼儿具有重要的发育效益。随着婴儿和幼儿的声音在很早就听到并感觉到，他们开始感知对语言发展和音乐发展都很重要的声音之间的差异。如果某些神经系统途径没有及早建立，则它们将变得越来越难以建立。建立和维护这些信息高速公路的时间是在生命的头几个月（Feierabend，1997）。使用声音的概念包括我们可以发出的声音和我们可以听到的声音。这是从婴儿和幼儿开始学习的，通过探索产生噪音的因果关系，了解音乐声音的制作方式，并练习听觉歧视技能，以区分不同的声音，从而开始学习。婴儿和幼儿通过与世界互动并坚持尝试有趣的材料并弄清楚他们如何“使事情发生”来学习。他们可能首先提醒声音，将身体转移到熟悉的节奏和声音，拍拍和敲打。随着它们的成长并具有更多的材料经验，他们的行为变得更加复杂。有趣的材料可以激发幼儿开始区分不同种类的声音，产生不同质量的声音，响亮而柔和的声音以及高低音调的物体。s ix d iScoveries在s ound
通过声音观察：基于AI的探测，从被动音频>的汽车环境中的参与者
现有的汽车环境意识的ADAS解决方案（相机，激光镜，超声波等）要求目标在传感器的明确视线中。必须通过某种能源来照亮目标，因此系统会受到灰尘，天气，照明和障碍物的影响。我们使用“倾听”环境的被动声学解决方案来解决这些局限性。它可以听到角落周围或远距离看不见的潜在目标，从而提供预警并改善其他ADAS系统的预警。我们旨在检测包括警笛，接近车辆，自行车甚至行人的各种公路参与者。我们讨论了用例和挑战，提出了基于汽车等级组件的廉价参考体系结构，并以初始验证结果报告了更新的开发状态。
将肌电图生物信号转化为合成声音的端到端乐器系统
摘要：本文介绍了一种结合硬件和软件的定制系统，该系统可感知表演者身体因肌肉收缩而产生的生理信号，并将其转换为计算机合成的声音。我们的目标是在该领域研究历史的基础上开发一个完整的集成系统，供非专业音乐家使用。我们描述了 Embodied AudioVisual 交互肌电图，这是一个端到端系统，涵盖音乐家身体上的可穿戴传感、基于定制微控制器的生物信号采集硬件、基于机器学习的手势到声音映射中间件和基于软件的粒度合成声音输出。一种新颖的硬件设计以最少的模拟预处理将来自肌肉的肌电图信号数字化，并在音频信号处理链中将其作为类兼容的音频和无线 MIDI 接口处理。映射层在强化学习配置中实现了交互式机器学习工作流程，并可以将手势特征映射到多维信息空间中的听觉元数据。该系统调整了现有的机器学习和合成模块，使其与硬件配合使用，形成了一个集成的端到端系统。我们通过一系列公开演讲和一系列音乐从业者的音乐会表演探索了其作为数字乐器的潜力。
将肌电图生物信号转化为合成声音的端到端乐器系统
摘要：本文介绍了一种结合硬件和软件的定制系统，该系统可感知表演者身体因肌肉收缩而产生的生理信号，并将其转换为计算机合成的声音。我们的目标是在该领域研究历史的基础上开发一个完整的集成系统，供非专业音乐家使用。我们描述了 Embodied AudioVisual 交互肌电图，这是一个端到端系统，涵盖音乐家身体上的可穿戴传感、基于定制微控制器的生物信号采集硬件、基于机器学习的手势到声音映射中间件和基于软件的粒度合成声音输出。一种新颖的硬件设计以最少的模拟预处理将来自肌肉的肌电图信号数字化，并在音频信号处理链中将其作为类兼容的音频和无线 MIDI 接口处理。映射层在强化学习配置中实现了交互式机器学习工作流程，并可以将手势特征映射到多维信息空间中的听觉元数据。该系统调整了现有的机器学习和合成模块，使其与硬件配合使用，形成了一个集成的端到端系统。我们通过一系列公开演讲和一系列音乐从业者的音乐会表演探索了其作为数字乐器的潜力。