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副主席杰斐逊的讲话在美国经济前景和货币政策上
2参见Harriet Torry和Anthony Debarros（2023），“经济衰退不再是共识”，《华尔街日报》，10月15日。3参见经济分析局（2025年），“国内生产总值，第四季度和2024年（提前估计）”，新闻稿，1月30日，https：//www.bea.gov/sites/defeault/default/files/files/2025-01/2025-01/gdp4q24-q24--dradff。3参见经济分析局（2025年），“国内生产总值，第四季度和2024年（提前估计）”，新闻稿，1月30日，https：//www.bea.gov/sites/defeault/default/files/files/2025-01/2025-01/gdp4q24-q24--dradff。
使用机器学习的语音情感识别
摘要。语音情绪识别（SER）是一个跨学科领域，利用信号处理和机器学习技术来识别和分类通过语音传达的情绪。近年来，由于其在人类计算机互动，医疗保健，教育和客户服务中的潜在应用，SER引起了极大的关注。可以从各种声学特征中推断出幸福，愤怒，悲伤，恐惧，惊喜和厌恶等情绪，包括音高，强度，语音速度和光谱特征。然而，由于诸如说话者的可变性，文化差异，背景噪声和情绪表达的微妙之处等因素，准确地识别语音的情绪是具有挑战性的。本文探讨了语音情感识别的最新方法，重点是深度学习方法，特征提取技术以及使用大规模情感标记的数据集。我们回顾了传统的方法，例如隐藏的马尔可夫模型和支持向量机，并将其与神经网络（尤其是卷积神经网络（CNN））和复发性神经网络（RNN）（RNN）中的现代进步进行比较。此外，我们讨论了该领域的挑战，包括自发言语中的情感检测，跨语性和跨文化识别的影响以及当前基准的局限性。最后，我们提供了SER系统的现实应用程序的概述，包括它们集成到虚拟助手，心理健康诊断和互动娱乐中。我们通过强调多模式情绪识别的新兴趋势，以及未来研究的潜力，以提高不同环境中SER系统的鲁棒性和准确性。
![欧洲委员会 - 演讲 [核对演讲内容]](/simg/0/08fee21532c895307034e61226d12a1663522a90.webp)
使用大型语言模型进行语音翻译细化
摘要 — 大型语言模型 (LLM) 的最新进展已在各种语言任务中展示了其卓越的能力。受文本到文本翻译细化成功的启发，本文研究了 LLM 如何通过引入联合细化过程来提高语音翻译的性能。通过 LLM 对语音翻译 (ST) 和自动语音识别 (ASR) 转录进行联合细化，ST 模型的性能在无需训练的上下文学习和参数高效的微调场景中都得到了显着提高。此外，我们还探讨了在上下文感知微调场景下文档级上下文对细化的影响。在包含七个翻译任务的 MuST-C 和 CoVoST 2 数据集上的实验结果证明了使用包括 GPT-3.5-turbo、LLaMA3-8B 和 Mistral-12B 在内的几种流行 LLM 所提出方法的有效性。进一步的分析进一步表明，与单独细化翻译相比，联合细化转录和翻译可获得更好的性能。同时，结合文档级上下文可显著提高细化性能。我们在 GitHub 1 上发布了我们的代码和数据集。
Krishnan Baskar 教授 76 周年共和国日演讲
教授第 76 届共和国日演讲Krishnan Baskar，印度理工学院塞纳帕蒂分校主任，曼尼普尔邦，2025 年 1 月 26 日
冯德莱恩主席在全球能源转型论坛启动仪式上的讲话
很高兴来到这里，我非常期待与大家讨论如何推动全球清洁能源转型。我要感谢世界经济论坛聚焦这一重要议题。首先，我要说一些好消息，而我们在这个时代需要好消息：世界正以前所未有的速度向清洁能源迈进。仅去年一年，全球在清洁能源方面的支出就创下了 2 万亿美元的纪录。每投资一美元在化石燃料上，就有两美元投资在可再生能源上。在电力领域，清洁能源投资是化石燃料的十倍。这是我们多年来一直致力于实现的转变。当我们在 COP28 上共同设定大胆目标时，这一点得到了证实：我们表示，到 2030 年，我们将使可再生能源增加三倍，能源效率增加一倍。显而易见：清洁能源转型正在发生，而且将继续存在。这不仅对地球来说是个好消息，对创新来说也是个好消息。这对能源独立来说是个好消息，因为这是本土能源，因此可以在国内创造良好的就业机会。这对经济竞争力有利。最后但同样重要的一点是，它可以降低能源费用，因此对家庭和企业都有好处。
主席J. Stuart Adams 2025总会议开幕日演讲欢迎欢迎参加2025年大会。欢迎我们的Sen
主席J. Stuart Adams 2025总会议开幕日演讲欢迎欢迎参加2025年大会。欢迎我们参议院的最新成员：布拉默参议员，穆塞尔曼和斯特拉顿。你们三个人都带来了丰富的经验，我们很高兴您现在与我们一起参加参议院。你们三个人都能站起来，所以我们可以欢迎您。向其他所有人。谢谢您回来。感谢您为犹他州人民的服务，并感谢您的友谊，奉献精神和承诺。今天，我想与您分享一个驱动我们每个人的共同愿景。这个愿景是我喜欢称之为犹他州梦的。犹他州的梦源于我们所有人都珍视的价值观，例如辛勤工作，社区，家庭，创新和机会。每个孩子，家庭和社区都有机会成长以实现和利用个人自由，责任和集体利益的原则。有些人想改变或摧毁这个犹他州的梦想。我们不能让这种情况发生。片刻前，曼联，我们站着，我们面对国家的国旗，我们一起说了效忠的承诺。这31个单词使我们想起了我们是谁，美国代表什么以及对我们作为一个国家和个人的意义。有一个我们不能忽略的关键短语，“对于共和国，它的立场！”我们的开国元勋创建了共和国！我们出生在美国，犹他州，住在共和国！今年，我们的参议院硬币尊重了塑造我们国家结构的遗产。我们都是当选的。你们每个人都有硬币；它包含以下词：“共和国，如果你能保留它。”本杰明·富兰克林（Benjamin Franklin）在1787年《宪法公约》结束时所说的这些话，有力地提醒了我们所有人分享的每个公民分享的责任，在保护我们的共和国方面。他们反映了维持犹他州梦所需的警惕，关怀和承诺，我们所珍视的自由和价值观。在犹他州，我们选举居住在犹他州的人民，以犹他州人民为犹他州人民以及犹他州人民。 创建视觉通过此室回荡。 我们国家的创始人建立了一个共和国，当选个人统治。 我们的创始人反抗被乔治国王等被任命的人统治。 托马斯·杰斐逊（Thomas Jefferson）了解纯粹民主的固有危险。 他警告说：“共和国是唯一与人类权利永恒或秘密战争的政府形式。”换句话说，我们的政府不是权利的授予者，而是他们的担保人。在犹他州，我们选举居住在犹他州的人民，以犹他州人民为犹他州人民以及犹他州人民。创建视觉通过此室回荡。我们国家的创始人建立了一个共和国，当选个人统治。我们的创始人反抗被乔治国王等被任命的人统治。托马斯·杰斐逊（Thomas Jefferson）了解纯粹民主的固有危险。他警告说：“共和国是唯一与人类权利永恒或秘密战争的政府形式。”换句话说，我们的政府不是权利的授予者，而是他们的担保人。
言语和听力科学，博士 - 综合目录
言语和听力科学博士课程为对沟通过程和障碍感兴趣的学者研究人员提供灵活、全面的培训，使学生能够培养成为学术或工业界高效研究人员所需的知识和技能。在爱荷华大学，该课程反映了其教师广泛的多学科兴趣，他们在生理学、生物工程和物理科学、神经科学、心理学、语言学和跨言语、语言和听力领域的多元文化方面拥有专业知识。鼓励未来的学生寻找研究领域与自己兴趣相符的导师。鼓励具有自然科学和行为科学不同背景的学生申请。学习成果
开发一种可通用的帕金森病诊断语音标记
帕金森病 (PD) 是一种神经退行性疾病，其特征是运动症状，包括早期声音产生改变。早期诊断不仅对于改善 PD 患者的生活质量至关重要，而且对于提高早期神经退行性疾病期间潜在的疾病改良疗法的有效性也至关重要，而当前的诊断工具往往会忽略这一窗口。在本文中，我们提出了一种通过领域自适应和自监督学习进行 PD 识别的更通用的方法。我们展示了所提出的方法在不同语言的不同数据集中的泛化能力。我们的方法利用 HuBERT，这是一个最初为语音识别训练的大型深度神经网络，并以自监督的方式在与目标群体（即老年人）相似的人群的未标记语音数据上对其进行进一步训练。然后对模型进行微调和调整，以用于多种语言的不同数据集，包括英语、意大利语和西班牙语。在四个公开可用的 PD 数据集上进行的评估证明了该模型的有效性，平均特异性为 92.1%，平均灵敏度为 91.2%。该方法可在大量人群中提供客观一致的评估，解决人类评估固有的差异性，并提供一种非侵入性、经济高效且方便的诊断选择。