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大脑衰老与言语感知
言语感知可能很困难，特别是对于老年人而言。尽管言语感知在社交互动中非常重要，但这些困难背后的机制仍不清楚，治疗方法也很少。虽然一些研究表明皮质听觉区域的衰退可能是这些困难的标志，但越来越多的研究报告称，听觉处理网络以外的区域也出现了衰退，包括参与言语处理和执行控制的区域，这表明可能存在广泛的潜在神经紊乱，尽管对于潜在的功能障碍尚无共识。为了解决这个问题，我们进行了两个实验，研究了在操纵背景噪音和说话者变化时言语感知的年龄差异，这两个因素已知会对言语感知有害。在实验 1 中，我们研究了 88 名年龄在 19 至 87 岁之间的健康参与者的言语感知、听力和听觉注意力之间的关系。在实验 2 中，我们使用磁共振成像 (MRI) 检查了皮质厚度和 BOLD 信号，并使用简单的中介方法将这些测量值与实验 1 中的 32 名参与者的语音感知表现联系起来。我们的结果表明，即使考虑到听力阈值和两项听觉注意力指标，语音感知也会随着年龄的增长而显著下降。与年龄相关的噪声环境下语音感知下降与听觉和语音处理区域（包括颞上皮层、腹侧运动前皮层和下额叶）以及执行控制区域（包括背侧前岛叶、前扣带皮层和内侧额叶皮层）的皮质变薄有关。此外，我们的结果表明，与年轻人相比，老年人的语音感知表现与右侧颞上皮层的大脑反应减弱有关，与老年人的左侧颞前皮层对噪音的反应增强有关。与年轻人相比，说话者的多变性与老年人的不同激活模式无关。总的来说，这些结果支持了老年人噪音障碍的言语感知能力存在弥漫性而非局限性功能障碍的观点。
基于EEG的语音活动检测
讲话是一个复杂的过程，需要几个大脑区域和关节器官的参与才能创建特定的声音。语言在演讲前在大脑中创造了数百毫秒。一项研究[3]表明，大脑平均需要600毫秒才能产生一个单词。单词和句子包括词汇，语法，语音和图形信息的几种抽象信息。这些组件存储在大脑语音中心中。在形成单词之前，将各个组件链接在一起，并将有关发音的信息链接到运动中心，该中心控制着关节器官的正确运动。由于语音在人脑中表示为通过电动冲动传递神经细胞传播的信息簇，因此我们可以使用脑部计算机界面从神经的角度研究语音[4]。
语音和通信解决方案的变化
如果您希望能够运用自由思想生成类似于自己声音的语音，建议使用一种称为语音银行的方法。可以使用软件创建听起来很像您自己声音的合成语音。您可以使用这种独特的软件将您的声音银行到平板电脑或笔记本电脑上。在撰写本文时，一种流行的语音银行方法是通过名为 ModelTalker 的程序。此程序要求用户录制 1,600 个短语，然后用于创建听起来非常类似于您自然语音的合成语音。在诊断初期，在出现任何明显的语音变化之前，尽早开始这一过程非常重要。发声、保持一致的语速以及一口气说出 10 个单词的呼吸支持困难，可能会抑制参与此程序的能力，也无法创建独特的合成语音以供日后在语音生成设备中使用。
扩散的语音增强和覆盖...
摘要 - 在这项工作中，我们基于以前的出版物和基于Iffusion的GenerativeModelsForsPeechenHancement。我们介绍了基于随机微分方程的扩散过程的详细概述，并深入研究了其含义的广泛理论研究。与通常的有条件生成任务相反，我们不会从纯高斯噪声中开始反向过程，而是从嘈杂的语音和高斯噪声的混合物开始。这与我们的前进过程相匹配，该过程通过包括一个漂移术语从干净的语音到嘈杂的语音。我们表明，此过程仅使用30个扩散步骤来生成高质量的干净语音估计。通过调整网络架构，我们能够显着提高语音增强性能，表明网络而不是形式主义是我们原始范围的主要限制。在广泛的跨数据库评估中，我们表明，改进的方法可以与最近的判别模型竞争，并在评估与培训不同的语料库时可以更好地概括。我们使用现实世界的嘈杂录音和听力实验的仪器评估来补充结果，其中我们提出的方法是最好的。检查以解决反向过程的不同采样器配置，使我们能够平衡性能和计算速度驱动量。此外，Weshowthatthatthatthatthatthepropsed方法也适用于消耗，因此不限于添加背景噪声的去除。
胎儿指导语音中的韵律
参与者和方法：我们对26至38周的孕妇进行了一项观察性研究。妇女是在大学医院妇产科招募的。三十五名女性同意参加这项研究，26个音频记录是可剥削的。我们使用Covy和Raskin量表收集了产科和社会人口统计学数据，怀孕结果，焦虑和抑郁状态，以及使用怀孕和生活事件事件调查表中的感觉进行生活事件。每个参与者都独自一人录制录音机，并建议像在家那样随意与胎儿交谈。3分钟后，录音停止了。通过两种方法分析了录音：心理语言学家的注释和计算客观自动分析。
AMC25语音Oliver Blume
我们向E-Mobility发送了一个明确的信息：在欧洲的本国市场，我们是迄今为止全电动领域的市场领导者。奥迪Q6 E-Tron和Porsche Macan在新的Premium Platform Electric（PPE）上成功首次亮相。我们在软件中取得了定性的飞跃：我们通过重组Cariad，专注于产品，并将新的高质量软件集成到汽车中。成功：我们正在赢得比较测试。软件并非总是如此。我们已经急剧提高了我们的设计，突出了我们的品牌身份。我们通过系统和纪律的工作对产品和服务的质量进行了可衡量的改进。奖励：出色的反馈。来自我们的客户以及贸易出版社。一个示例：大众的顶级电动型号ID.7是享有声望的ADAC车辆测试中的最佳射手，总体评级为“非常好”。有史以来第一个获得此评级的车辆。和：我们呆在球上，变得越来越好。
使用深度学习技术和推理语音统计进行人工智能合成语音识别
摘要 — 技术的最新发展为我们带来了令人惊叹的音频合成模型，如 TACOTRON 和 WAVENETS。另一方面，它也带来了更大的威胁，例如语音克隆和深度伪造，这些威胁可能无法被发现。为了应对这些令人担忧的情况，迫切需要提出能够帮助区分合成语音和实际人类语音并识别这种合成来源的模型。在这里，我们提出了一个基于卷积神经网络 (CNN) 和双向循环神经网络 (BiRNN) 的模型，有助于实现上述两个目标。使用双向 RNN 和 CNN 利用 AI 合成语音中存在的时间依赖性。该模型通过将 AI 合成音频与真实人类语音进行分类，错误率为 ≃ 1.9%，并以 ≃ 97% 的准确率检测底层架构，其表现优于最先进的方法。
揭示隐性言语与显性言语的时空脑动态：同步 EEG-fMRI 研究
隐性言语 (CS) 是指不发出任何声音或动作而自言自语。CS 与多种认知功能和障碍有关。通过脑机接口 (BCI) 重建 CS 内容也是一项新兴技术。但 CS 是显性言语 (OS) 的截断神经过程还是涉及独立模式仍存在争议。在这里，我们进行了一个同时进行 EEG-fMRI 的说话实验。它涉及 32 名参与者，他们公开和隐蔽地生成单词。通过将 fMRI 的空间约束整合到 EEG 源定位中，我们精确估计了神经活动的时空动态。在 CS 期间，EEG 源活动定位在三个区域：左侧中央前回、左侧辅助运动区和左侧壳核。虽然 OS 涉及更多大脑区域且激活更强，但 CS 的特点是左侧壳核中事件锁定激活较早（峰值为 262 毫秒对比 1170 毫秒）。左壳核还被确定为 OS 和 CS 功能连接 (FC) 网络中唯一的中心节点，而在 CS 期间，优势半球中与言语相关的区域的 FC 强度较弱。路径分析揭示了显著的多变量关联，表明左壳核中较早的激活与 CS 之间存在直接关联，这是由与言语相关的区域的 FC 减少介导的。这些发现揭示了 CS 的特定时空动态，为 CS 机制提供了见解，这些见解可能与未来治疗自我调节缺陷、言语障碍和开发 BCI 语音应用有关。