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与人工耳蜗的初步聋哑儿童相比，在竞争语音中，对语音提示和语音的感知比有耳蜗植入物的后聋哑人
1语言与认知中心Groningen（CLCG），荷兰格罗宁根大学的格罗宁根大学； 2 Otorhinolaryngology/Head and Neck手术，荷兰格罗宁根大学医学中心Groningen大学医学中心； 3荷兰格罗宁根格罗宁根大学行为和认知神经科学研究学院； 4 CNRS UMR 5292，里昂神经科学研究中心，听觉认知和心理声学，Inserm umrs 1028，UniversitéClaudeBernard Lyon 1，法国里昂，里昂大学； 5英国剑桥大学的临床神经科学系声音实验室，剑桥听证会；和6 W.J.Kolff生物医学工程与材料科学研究所，荷兰格罗宁根大学医学中心格罗宁根大学医学中心。 版权所有©2024作者。 ear＆听证会代表美国听觉学会出版，由沃尔特·克鲁维尔·健康公司（Wolters Kluwer Health，Inc。）发表。 这是根据Creative Commons Attribution许可证4.0（CCBY）分发的开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，前提是适当地引用了原始工作。 补充数字内容可用于本文。 直接的cita the the the Printed文本中出现，并在日记网站（www.ear-hearing.com）上的HTML和本文的文本中提供。Kolff生物医学工程与材料科学研究所，荷兰格罗宁根大学医学中心格罗宁根大学医学中心。版权所有©2024作者。ear＆听证会代表美国听觉学会出版，由沃尔特·克鲁维尔·健康公司（Wolters Kluwer Health，Inc。）发表。这是根据Creative Commons Attribution许可证4.0（CCBY）分发的开放访问文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，前提是适当地引用了原始工作。补充数字内容可用于本文。直接的cita the the the Printed文本中出现，并在日记网站（www.ear-hearing.com）上的HTML和本文的文本中提供。
尼泊尔图像字幕和语音生成的深度学习方法
摘要 - 这篇文章介绍了一种新颖的图像到语音生成方法，旨在使用深度学习技术将图像转换为文本字幕以及尼泊尔语言的口头描述。通过利用计算机视觉和自然语言处理，该系统分析图像，外观功能，生成人类可读字幕并产生可理解的语音输出。实验利用了图像字幕生成的最先进的变压器架构，并由Resnet和ExcilityNet作为特征提取器补充。BLEU评分用作生成字幕的评估度量。BLEU-1，BLEU-2，BLEU-3和BLEU-4 N-gram所获得的BLEU得分分别为0.4852、0.2952、0.181和0.113。预估计的Hifigan（Vocoder）和Tacotorn2用于文本进行语音合成。所提出的方法有助于尼泊尔语言AI应用的未置换域，旨在提高对尼泊尔语人群的可访问性和技术包容性。
小型E：小语言模型具有线性注意的高效语音综合
由语言模型提供支持的文本到语音（TTS）的最新进步已在实现自然性和零发音克隆方面表现出了显着的功能。值得注意的是，仅解码器的变压器是该域中的突出体系结构。然而，变形金刚面临着依赖于二次复杂性的挑战，在冗长的序列和资源约束的硬件上阻碍了训练。此外，对于TTS比对的单调性质，它们缺乏特定的感应偏见。作为回应，我们建议用重复的架构替换变压器，并引入专门的交叉注意机制，以减少重复和跳过问题。因此，我们的体系结构可以在长样本上有效训练，并实现最先进的零镜头语音克隆，以相对于可比大小的基线。我们的实现和演示可在https：// github.com/theodorblackbird/lina-speech上找到。索引术语：语音综合，零射击自适应文本到语音，语言建模，线性注意1。简介
精确建模对语音的反应
可以通过拟合将测量的脑信号（例如脑电图（EEG））与引起它们的刺激的3相关的刺激反应模型2探测感知过程。这些模型还发现了4个控制助听器等设备的控制。通过相关，分类或信息率指标测量的曲目质量指示了模型的值6和设备的实用性。基于规范7相关分析（CCA）的模型达到了超过8个常用线性向前和后向模型的质量拟合。在这里，我们表明9可以使用多种技术进一步提高他们的性能，包括10个自适应波束形成，CCA权重优化以及捕获数据中时间变化和上下文依赖性关系的复发性神经11网络12。我们使用Match-VS不匹配13分类范式证明了这些结果，其中分类器必须确定两个刺激14个ULUS样品中的哪个产生给定的EEG响应，哪些是随机选择的15个刺激样本。此任务捕获了更多其他研究中探讨的更符合16个PLEX听觉注意解码（AAD）任务的基本特征。17新技术的分类错误显着降低，信息传输率提高了18个，这表明这些模型更好地拟合了数据，而这些模型的感知过程反映了数据。这对于改善20个大脑计算机界面（BCI）应用很有用。21
陶森大学年度语言病理学和听力学研讨会
Deepa Galaiya，医学博士（耳鼻喉科助理教授 - 头颈手术）Deepa Galaiya是一名受过奖学金培训的神经科医生和外侧颅底外科医生。她的临床实践专门研究儿童和成人中中耳，内耳，颅底和面部神经障碍的手术和医疗。这包括治疗颅底肿瘤，前庭schwannomas（或声学神经瘤），人工耳蜗，慢性耳部疾病，听力丧失，胆固醇，耳塞，耳脊髓病，脑脊液漏气泄漏和耳痛。她接受了内窥镜耳部手术的训练，这是一种最少的侵入性方法来治疗胆汁脱蛋白瘤和耳膜穿孔，以减少对可见切口的需求。她将为巴尔的摩和华盛顿特区都会区的患者居民提供服务。Galaiya博士的研究兴趣包括开发用于评估电极插入，尖端折叠和基底膜破裂的人耳塞植入的力感应微量毛。她的其他项目涉及用于手术导航的计算机视觉，用于机器人颞骨手术的工具到组织的注册，手术人体工程学的优化以及与合作控制机器人组合的中耳假体放置力的力量评估。财务披露-Deepa Galaiya受约翰·霍普金斯（John Hopkins）非财务披露雇用-Deepa Galaiya没有非财务披露
关于预测人类语音误解的自我监督的学习语音表征的好处
深度神经网络（DNNS）最近已证明接受自我监督的学习（SSL）训练，可以产生类似于相同语音输入的大脑激活的表示。SSL表示能否有助于解释人类的语音感知错误？旨在阐明这个问题，我们研究了它们用于语音误解预测的用途。我们从WAV2VEC 2.0中提取表示形式，这是一种用于语音的SSL架构，并使用它们来计算特征作为模型，以预测语音感知误差在噪声信号中的语音感知错误。我们对3000多个语料库进行了实验，英语中有3000多个毫无意义的混乱。我们考虑基于多PLE SSL的功能，并将其与传统的声学基准和通过ASR的监督学习微调获得的传统声学基准和特征。我们的结果表明，从适当的层中提取SSL表示的支撑性，进一步表明了它们对人类语音感知的建模潜力。索引术语：语音感知，可理解性预测，次级清晰度，自我监督的学习，语音中的语音
反语法案将使您的声音保持沉默
NHMA反对的 SB 188被“特别命令”参加未来的参议院会议而没有讨论。 目前尚不清楚市政当局的意见是否导致了这一延误，还是仅仅是一个程序决定，但无论如何，这使您有更多时间与当地参议员联系以表达您的反对派！ 作为复习，该法案允许业主或开发商使用许可的，有保险的私人提供商进行建筑法规计划审查和与新汉普郡国家建筑法规和任何当地技术修正案有关的检查，不包括防火和消防安全法规。 最令人不安的是，SB 188要求市政监管机构审查和批准，或向独立提供商提供书面通知，以在所需的天数（3天或5天）内（根据建筑物类型和8天的开发文档和许可证的审查和8天进行代码检查的3天或5天），以征求任何特定的缺陷或合规性问题。 如果市政监管机构SB 188被“特别命令”参加未来的参议院会议而没有讨论。目前尚不清楚市政当局的意见是否导致了这一延误，还是仅仅是一个程序决定，但无论如何，这使您有更多时间与当地参议员联系以表达您的反对派！作为复习，该法案允许业主或开发商使用许可的，有保险的私人提供商进行建筑法规计划审查和与新汉普郡国家建筑法规和任何当地技术修正案有关的检查，不包括防火和消防安全法规。最令人不安的是，SB 188要求市政监管机构审查和批准，或向独立提供商提供书面通知，以在所需的天数（3天或5天）内（根据建筑物类型和8天的开发文档和许可证的审查和8天进行代码检查的3天或5天），以征求任何特定的缺陷或合规性问题。批准将被视为法律问题
相同的超快速平行大脑动力学支撑着言语的产生和感知
语言信息获取的时间动态是理解语言在大脑中如何组织的关键特性之一。不同大脑语言模型之间尚未解决的争论是，语言的构成要素——单词是以顺序方式还是并行方式激活。在本研究中，我们从新颖的角度探讨了这个问题，直接比较了语音生成和感知中单词成分激活的时间过程。在显性对象命名任务和被动听力任务中，我们用单次试验水平的混合线性模型分析了两种语言模式中相同的词汇语义和语音词汇知识引起的事件相关脑电位。结果表明，在刺激开始后 75 毫秒，两种单词成分在生成和感知中同时表现出来；语言模式之间的差异在处理 300 毫秒后才变得明显。这些数据为语言处理的超快速并行动态提供了证据，并在神经组装框架内进行了解释，其中单词在生成和感知过程中招募相同的整合细胞组合。这些词语组合早期并行点燃，之后才以特定行为的方式产生反响。
sarclisa，isatuximab
，但我们需要我们自己的独特方法。经常听到，我们应该复制别人在自己的优势之后所做的事情。我认为，相反，我们应该投资于我们可以做到的最佳状况，并在欧洲的优势基础上，这是我们赋予世界的科学和技术掌握。正如这次峰会所示，AI有一个独特的欧洲品牌。它已经在推动创新和采用。，它正在拾取速度。那么它的主要功能是什么？首先，欧洲AI使用我们独特的工业和制造数据以及专有技术专注于复杂应用中的AI采用。第二，欧洲AI是合作的。它将才华来自不同国家，部门和背景。这是我们对科学协作方法的同样精神，它产生了许多突破和巨大的才能。只是想到欧洲的地平线。和第三，欧洲人工智会掌握了开源的力量。和开源可以与专有系统一起更快地传播。出于所有这些原因，欧洲的AI初创企业现场蓬勃发展。在短短几年内，独角兽的数量增加了十倍。因此，这个欧洲开放创新品牌正在显示结果。，但现在需要增压。这就是为什么这是AI动作峰会的原因。
