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人类的个性化语音情感识别 -
摘要 - 情绪是人类言语交流中的重要因素，因此在人类机器人相互作用（HRI）期间了解个体的影响很重要。本文研究了视觉变压器模型的应用，即VIT（视觉变压器）和BEIT（来自图像变压器预训练的双向编码器代表）管道中的言语情感识别（SER）。重点是通过在基准数据集上填充这些模型并利用集合方法来概括为单个语音特征的SER模型。为此，我们从与NAO社会机器人进行伪自然对话的几个人类受试者中收集了音频数据。然后，我们对基于VIT和BEIT的模型进行了研究，并在参与者的看不见的语音样本上测试了这些模型，以便从语音中辨认出四种主要情绪：中性，快乐，悲伤和愤怒。结果表明，基准数据集上的填充视觉变压器，然后使用这些已经精心调整的模型或结合VIT/BEIT模型会导致比调节的Vanilla-Vits或BEITS更高的分类精度或BEIT。
使用机器学习的语音增强
Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。 尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。 机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。 本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。 本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。 它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。 这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。 关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。 语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。引言言语增强是通过人工智能的快速增长，尤其是机器学习而实现革命性进步的众多学科之一。其目标是在大声情况下提高语音信号的质量和清晰度。统计模型和信号处理技术是常规语音增强方法的基础[1]。但是，随着机器学习的发展，尤其是深度学习和复发性神经网络（RNN），语音增强的完成方式发生了巨大变化。由于机器学习模型，尤其是RNN可以在整个时间上保留上下文，因此它们尤其擅长处理顺序输入，例如
2024 年御座致辞
我的政府将推出自 2008 年以来萨斯喀彻温省最大的个人所得税减免政策，在未来四年内，每年将个人免税额、配偶免税额、子女免税额和老年人补贴提高 500 加元，此外还将全面指数化所得税等级。
零售商、系统集成商、渠道 Addverb 通过语音转文本、生成 AI 简化 AGV 维护
性能因使用、配置和其他因素而异。性能结果基于配置中所示日期的测试，可能无法反映所有公开可用的更新。有关详细信息，请参阅配置披露。没有任何产品或组件能够绝对安全。针对英特尔编译器或其他产品的英特尔优化可能不会对非英特尔产品进行相同程度的优化。没有任何产品或组件能够绝对安全。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔技术可能需要启用硬件、软件或服务激活。英特尔不控制或审核第三方数据。您应咨询其他来源以评估准确性。请参阅我们的完整法律声明和免责声明。英特尔致力于尊重人权，避免造成或加剧对人权的不利影响。请参阅英特尔全球人权原则。英特尔的产品和软件仅用于不会对人权造成或造成不利影响的应用程序。
CAS 特伦查德勋爵纪念演讲 - RUSI 2024 年 11 月 11 日
在这五年里，很多事情都发生了变化：除了我的工作岗位发生变化之外，我们还经历了全球疫情、从阿富汗撤军、巨大的通胀压力、新君主、几位新总理和新总统、欧洲持续不断的血腥战争，也许最重要的是，大国竞争回归的进一步明确证据。
首席财务官讲话（附文字记录）
第一，在难以预测未来的时代，提高应对环境变化的速度。第二，在汽车功能不断提升、全系列、多途径的汽车制造并不容易的情况下，提高能够在未来继续秉持丰田“不抛弃任何人”、“为所有人创造幸福”理念的根本能力。
从人脑解码语音和语言
能否从大脑活动中解码语音？#neu- ral2speech 项目将利用认知神经科学和自然语言处理方面的突破，通过强大的神经解码器来解决这个引人注目的问题。具体来说，脑转语音解码器将被设计用于从非侵入性脑记录（即功能性磁共振成像和脑磁图数据）重建感知和产生的语音。通过整合深度学习技术和大型语言模型，#neu- ral2speech 不仅寻求加深我们对人类大脑语言处理的理解（特别关注多语言处理），而且还旨在为开发可以帮助受言语障碍影响的个体的创新沟通辅助工具铺平道路。潜在的应用非常广泛，有望彻底改变临床神经科学和人机交互。索引词：脑机接口、神经语音解码、脑磁图、功能性磁共振成像
数据集用于使用eeg进行的设想语音识别...
脑部计算机界面是一个重要而热门的研究主题，它彻底改变了人们与世界的互动，尤其是对于神经系统疾病的人。虽然已经在英语字母和单词的脑电图信号中进行了广泛的研究，但仍然存在一个主要限制：缺乏许多非英语语言（例如阿拉伯语）公开可用的脑电图数据集。尽管阿拉伯语是全球口语最多的语言之一，但据我们所知，到目前为止，目前尚无公开可用的脑电图信号。为了解决这一差距，我们介绍了Areeg_chars，这是一个新颖的EEG数据集，该数据集用于30名参与者（21名男性和9名女性）的阿拉伯语31个字符，使用Epoc X 14通道设备收集了这些记录，每次CHAR记录长10秒。记录信号的数量为930个脑电图记录。使EEG信号适合分析，每个记录分别分别为多个信号，分别为250ms。因此，本研究中总共收集了39857个脑电图信号的记录。此外，Areeg_chars将公开用于研究人员。我们确实希望该数据集能够填补对阿拉伯语脑电图的研究，从而使讲阿拉伯语的残疾人受益。