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为丰田和雷克萨斯汽车提供语音服务
配备丰田最新一代汽车级 Linux 音频多媒体和雷克萨斯界面信息娱乐系统的车辆已经利用 Google Cloud 的语音转文本服务来准确地对车内查询进行自动语音识别。丰田的语音助手利用了 Google Cloud 的技术，自 2018 年以来由丰田汽车北美互联技术公司和丰田互联组织共同开发。此次合作凸显了最新的丰田和雷克萨斯信息娱乐系统中带来的人工智能和机器学习创新。
探索使用自动语音识别对口语高焦虑的EFL大学学生的影响
摘要 - 这项研究探讨了自动语音识别（ASR）技术对英语作为外语（EFL）学生的影响。在中国的98名一年级大学生中进行了研究，该研究采用了混合方法方法，将来自说话焦虑问卷的定量数据与学生反思性期刊的定性见解相结合。在14周内，参与者从事基于ASR的说话任务，获得实时反馈以提高发音和说话能力。的发现表明，ASR大大减轻了口语焦虑，尤其是在没有准备好的口语任务中，并增加了学习者对英语的信心。但是，与同伴有关的焦虑持续存在，这表明ASR在减轻群体环境中的社会焦虑方面的局限性。该研究得出的结论是，尽管ASR是单个语言实践的有效工具，但应补充同伴互动策略，以更全面地解决焦虑。关键字 - 自动语音识别，英语作为外语（EFL）学习者，口语焦虑，混合方法，语言学习
与本身对机器人的讨论：内部语音的语言模型
cameron.buckner@ufl.edu摘要：在本文中，我探索了使用大型语言模型（LLMS）本身的完整模型本身的完整模型，而是作为可以帮助引导性认知架构的组成部分，这些组件可以在更大程度上由其他组件组成。尤其是我探讨了LLM可以在人类认知发展和成人解决问题中扮演内在语音所扮演的一些角色的想法。研究人员目前正在探索许多形式的问题：LLM（例如Openai的Chatgpt或Anthropicai's Claude）可以具有认知/心理特性X（其中X =…代表世界模型，理性，有意识，展示思想，交流等）。如果不是将语言模型本身评估为X的唯一承载者，我们试图使用LLM在获得内部语音播放的X播放的发展过程中发挥作用（作为内部，语言上的协调员和脚手架的内在，脚手架，以多样化的其他过程，而是对LLMS的研究的重要性，而不是哲学上的哲学研究，并且是Aly Qualtion Qualtion and sandive sandivy revery的研究，并在某种程度上进行了不同的研究。基于深度学习的AI开始焦点。
对教皇乌尔班二世及其在... 会议上的演讲的分析
摘要 激情洋溢的演讲对听众的影响是不可否认的。纵观历史，有影响力的演讲在重大转折点和新起点中发挥了重要作用。在“言论力量”的背景下，十字军东征是历史上的一个关键时期。本文重点介绍十字军东征的推动者教皇乌尔班二世以及他在克莱蒙会议上的演讲。为了了解十字军东征的背景，我们主要研究了他的生平、通往教皇的道路以及此后的活动。随后，本文探讨了包括压迫东方基督徒、破坏宗教场所、占领拜特迈格迪斯以及虐待朝圣者等话题，教皇在演讲中引用了这些话题作为十字军东征的正当理由。本文通过当时编年史中记载的资料作为演讲文本，对这些进行了讨论和分析。分析的重点是反伊斯兰言论中的暴力元素，这被视为主要问题。此外，本文还讨论了教皇在演讲中使用煽动性言论来争取对十字军东征的支持。它展示了他如何说服天主教社会加入远征，最终导致十字军东征。文章的结论是，在教皇的大力支持下前往东方的第一次十字军东征的军队毫不犹豫地根据教皇的言论在他们占领的地方对穆斯林实施暴力。关键词：乌尔班二世、克莱蒙会议、话语、暴力、十字军东征、拜特·迈格迪斯 简介 由于宗教在中世纪社会塑造中起着核心作用，因此神职人员和宗教机构在引导群众方面发挥了决定性作用。与其他国家相比，这种影响在东方天主教社区尤为明显。教会对读写教育的垄断意味着神职人员和相关机构很容易在塑造和引导社会方面产生影响。1 在一个连贵族都很少识字的社会里，一个擅长演讲和修辞的教会成员可以随心所欲地影响群众。在十字军东征的背景下，皮埃尔·埃尔米特，一个外表备受猜测的神职人员，用他的演讲和演讲吸引了很多人。作为天主教世界的精神领袖，教皇乌尔班二世的演讲自然会以其强大的力量点燃和动员社会。话语是通过书面或口头方式表达一种感觉或思想，其本身在逻辑上是一致的。2 它的应用领域很广，包括语言结构、使用模式、使用水平和措辞。3 本文将基于布道语境中的话语输出进行评估。布道可以说是一种热情洋溢的宣言，旨在向群众灌输特定的思想和感受，这是对语言力量的致敬。4 由于它是后来转录的，教皇乌尔班二世在克莱蒙的演讲可以被视为一篇布道。本文分析的核心概念是“话语暴力”的概念，通过上述两个术语进行研究。这一概念在两个层面上运作：首先，它体现在部署旨在激励群众的具有挑衅性的修辞表达中。
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。
通过患者语音进行人工智能检测喉癌的分类基准
预计未来几年喉癌病例将大幅增加。目前的诊断途径导致许多患者被错误地转诊到紧急疑似癌症途径，给患者和医疗系统带来了过度压力。人工智能提供了一种有希望的解决方案，它能够从患者的言语中非侵入性地检测喉癌，这有助于更有效地确定转诊的优先次序，并减少对非癌症患者的不当转诊。要实现这一潜力，开放科学至关重要。该领域的一个主要障碍是缺乏开源数据集和可重复的基准，迫使研究人员从头开始。我们的工作通过引入一个基准套件来解决这一挑战，该套件包含 36 个在开源数据集上训练和评估的模型。这些模型可以在公共存储库中访问，为未来的研究奠定了基础。他们评估了三种不同的算法和三个音频特征集，提供了一个全面的基准框架。我们提出了标准化的指标和评估方法，以确保未来研究的结果一致且可比。所提出的模型包括纯音频输入和包含人口统计学和症状数据的多模式输入，使其能够应用于具有各种患者信息的数据集。通过提供这些基准，未来的研究人员可以评估他们的数据集，改进模型，并将其用作更高级方法的基础。这项工作
言论自由 - UPLOpen
从爱尔兰到印度，从巴勒斯坦到西巴布亚，从当代爪哇到 20 世纪早期的英国，从殖民时期的越南到当代的美国，本书广泛地审视了言论自由的单一“西方自由主义传统”的经典观点，探索了其内在的复杂性，并强调了不同时代和地方对言论、自由和约束之间关系的其他观点。各章分析了通常与言论自由辩论相关的主题，为校园言论规范、诽谤和新闻自由等熟悉的话题提供了新的见解，同时也探讨了治疗、送礼和殉道等意想不到的话题。这些分析不仅提供了意想不到的观点和独特的见解，而且解答了无数问题，有助于对言论自由的本质有丰富的、跨学科的和人性化的理解。
儿童的语音和语言延迟：儿童神经病学经验
对于早期识别语音延迟，对发展过程有很好的了解至关重要。语音延迟的危险信号包括不使用妈妈/爸爸/达达（Papa/dada）单词在12个月时给父母打电话，在18个月时至少学到了5个单词，并且使用少于50个单词，也无法在24个月大时连接两个单词。在我们的研究中，表3中概述了出现语音延迟并被隔离语言延迟的患者的最终诊断。在孤立的语音延迟患者中，在176名（28.1％）中有62名被确定为已故的说话者。已故的说话者通常与24个月的同龄人相比，单词计数显着较低。然而，这些孩子中有一半到3岁时赶上了正常的语音里程碑（15,16）。由于我们缺乏所有患者最终语言发展状态的数据，因此我们无法对此问题发表评论。
1 总干事讲话 – 欧洲广播联盟 – 人工智能峰会...
过去几年，WIPO 通过知识产权与前沿技术对话，举办了与人工智能和知识产权相关的全球论坛。通过这些非正式会议，我们接触到了来自 170 个国家的近 12,000 名参与者。我们力求采用大帐篷方式，吸收来自行业、民间社会和学术界的声音。这些讨论现在正在产生实际成果，包括为创新者和创造者提供工具包和指南，帮助他们在商业和增长中利用人工智能。我们也欢迎 EBU 及其成员加入这些对话。
