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从语音驾驶动画机器人面部表情
摘要 - 动画机器人有望通过栩栩如生的面部表达来实现自然的人类机器人互动。然而，由于面部生物力学的复杂性和对响应式运动的综合需求，产生逼真的语音同步机器人表达式构成了重大挑战。本文介绍了一种新颖的，以皮肤为中心的方法，以从语音输入中驱动动画机器人面部表情。在其核心上，提出的方法采用线性混合皮肤（LB）作为统一表示，并在实施例设计和运动合成中指导创新。lbs通知致动拓扑，促进人类表达重新定位，并实现有效的语音驱动面部运动产生。这种方法证明了在单个NVIDIA RTX 4090上实时在4000 fps上实时在动画面上产生高度现实的面部表情的能力，从而显着提高了机器人在自然相互作用上复制细微的人类表达式的能力。为了促进该领域的进一步研究和开发，该代码已在以下网址公开提供：https：//github.com/library87/openroboexp。
语音生成的细粒度定量情绪编辑
摘要 - 它仍然是一个重大的挑战，如何在语音产生中进行定量控制语音情感的表现力。在这项工作中，我们提出了一种方法来定量操纵情感的情感，以编辑语音生成。我们应用层次情感分布提取器，即层次结构，可以量化不同粒度水平的情绪强度。层次结构ED随后集成到FastSpeech2框架中，指导模型以在音素，单词和话语水平上学习情感强度。在合成过程中，用户可以手动编辑生成的声音的情感强度。客观和主观评估都证明了拟议网络在细粒度的定量情绪编辑方面的有效性。
Gestalt Play Therapy手册PDF
语音疗法练习可以通过提高语言生产能力来显着提高沟通能力。在神经损伤（例如中风）之后，这些练习特别有用，其中各个部分的语音可能会受到影响的影响。从中风或其他神经损伤中恢复的人通常会从旨在针对其特定需求的个性化言语治疗练习中受益匪浅。语音治疗师与个人紧密合作，以制定量身定制的计划，以提高语音生产技能。除了个人指导外，还可以将几项有益的言语疗法和技术用作希望提高其沟通能力或补充现有治疗课程的人的起点。在咨询专业语音治疗师始终是最好的方法时，这些练习为可以建立更多量身定制的建议提供了一个良好的基础。某些影响语音产生的疾病包括言语的失语和言语，这两种疾病都是由于对涉及言语表达的大脑区域的损害造成的。言语疗法练习非常有效，因为它们刺激了神经可塑性（大脑重新连接的能力），可以增强更健康的领域来接管口头交流功能。定期进行言语疗法练习是促进神经塑性和恢复产生言语能力的关键。理想情况下，说话困难的人应咨询言语治疗师，以确定专门为他们量身定制的最合适的练习。10。除了专业指导外，治疗师广泛推荐了一些常见的语音疗法。这些练习可以作为那些等待治疗或寻求补充现有会议的人的起点。在镜子前完成这些练习通常是最有效的，这是由于它提供的视觉反馈，包括激励和帮助确保准确性。这种言语疗法将有助于提高您清晰的讲话能力。首先，练习将舌头从嘴的一个角移到另一个角落，然后再次向后返回。然后，尝试伸出舌头，然后先抚摸鼻子，然后将其触摸到下巴。切换前将每个位置保持2秒钟。微笑还涉及您的脸上的许多肌肉，因此在镜子前练习微笑可以帮助提高口腔运动技能。尝试使您的笑容尽可能对称，尤其是如果您在受伤之后遇到的一侧很难移动，例如中风。要获得额外的挑战和精确控制，请练习在镜子时尽可能慢地将嘴唇塞在一起。一旦您对关注运动技能的这些练习感到满意，就该继续进行语言实践了。如果说话非常困难，请首先写下哪些声音或辅音很难说。然后，练习说每种声音都与“ ra”和“ re”这样的5个元音之一（a，e，i，o，u）配对。要面对更大的挑战，请尝试所有棘手的辅音。尝试猜测别人说的单词有多少个音节。，如果由于语言失用等条件，您在移动嘴唇或舌头时遇到麻烦，大声朗读可能会非常有帮助。即使是失语症的人也可能会感到沮丧，因此，首先要在短时间内练习一句话，然后随着您变得更加舒适而逐渐增加难度水平。语音学是指语音中的模式的研究，这也可以提高您的口语能力。说话的人应就您的答案是否正确提供反馈。语音疗法超越单词：探索语言技能发展的替代方法，开发单词查找和记忆练习可能是练习语音生产技能的好方法，并且通过说明每个单词，个人也可以提高其语音生产技能。诸如Pictionary，20个问题或Go Fish之类的游戏要求个人在整个游戏中讲话，这是使练习语音疗法练习更有趣的绝佳方法。此外，诸如单词搜索或填字游戏之类的游戏可能是独立研究语言技能的有效选择。但是，某些语音疗法练习应用程序可以适应为个人的独特需求量身定制的练习，从而使他们能够继续提高自己在家中的言语和语言技能。例如，CT语音和认知疗法应用程序评估问题领域，并从其数百种内置选项中选择练习以促进改进。同时，个性化的语音疗法仍然是无价的，但CT Speech App为个人提供了一个更好的选择，可以让个人从自己的家中舒适地培养其语音和语言技能。对于那些遭受中风并且无法说话的人来说，康复可能会具有挑战性，但通常可以采用正确的方法。唱歌疗法可能是恢复言语能力的有效方法，尤其是在失语症的人中。唱歌是一种右脑功能，即使他们无法正常说话，它也可以帮助个人在不同的音调和节奏中表达单词。许多难以学习在脑受伤或中风后再次讲话的人通常在唱歌疗法方面取得了巨大的成功。语音疗法练习可以包括认知和身体成分，这两者都可以根据所涉及的言语和语言缺陷有效。即使个人根本无法讲话，他们仍然可以通过使用歌唱疗法开始康复旅程的言语治疗师来受益。最终，重复和一致性是激发神经可塑性的关键，使大脑能够适应和恢复。通过游戏或CT语音应用等应用程序继续在家中进行治疗可能是实现此目的的有效方法。中风患者的语音疗法练习可以帮助克服沟通挑战。中风幸存者经常由于左脑中风或脑血管事故造成的损害而遇到沟通问题。语音疗法练习可能是开始恢复和重新恢复有效言论的好方法。一些常见的困难包括麻烦理解语言，说话，产生口语（失语），言语含糊和面部肌肉无力。呼吸运动可以帮助中风患者在说话时控制呼吸。作为护理人员或家庭成员，您可以通过耐心，提出简单的问题，自然说话，不急于他们，让时间处理信息，清晰地说明并不中断，来帮助支持该人。每天至少两次练习此练习：吸气4秒钟，屏住呼吸，呼气4秒钟，再次握住。舌头插入和向上和向下练习也可能会有所帮助。伸出舌头，握住它，向后拉，重复10次。这有助于训练舌头以进行语音生产。定期进行时，这些练习是有效的，并根据中风造成的损害程度进行量身定制。伸出舌头，然后尝试舔鼻尖，保持2秒钟，每天多次重复此过程。将舌头固定在那里，将其固定在那里2秒钟，然后迅速将其向下移动以舔下巴并将其保持在那里2秒钟，请稍作休息一会儿，休息一下，休息一下，然后重新开始。每天两次重复10次动作。接下来，尝试舔脸颊的右侧，将其握在那2秒时代。 玩挑战您大脑的游戏，例如图像和20个问题，可以提高认知能力以及语言处理能力。 此活动与单词关联游戏相似，增强了认知和语音生产技能。每天两次重复10次动作。接下来，尝试舔脸颊的右侧，将其握在那2秒时代。玩挑战您大脑的游戏，例如图像和20个问题，可以提高认知能力以及语言处理能力。此活动与单词关联游戏相似，增强了认知和语音生产技能。接下来，尝试像吹吻一样抢劫，然后经常放松并经常重复此过程。重复各种元音声音与不同的辅音配对以帮助改善语音生产。例如，例如“ RA，RE，RI，RO，RU”，而不是 / r / r / sound。在早晨和晚上，以帮助提高您的沟通能力。在每个标点符号前后都要深呼吸。如果您经历了中度至严重失语症的症状，请咨询言语治疗师或言语病理学家。尝试与他人玩单词关联游戏，作为一种有趣的方式来连接和锻炼您的大脑和语音能力。随机挑选单词，并在诸如原始单词相关联的文字上，例如，与原始的单词相关联，例如“ paimsa”或“ paris”或“ paris”。如果您喜欢独奏活动，请考虑在线填字游戏或与朋友的单词，以改善词汇和语音生产。图片卡命名练习您可以与家人或朋友进行此练习，轮流根据描述在图片卡上识别物体或动物。咨询有执照的语音治疗师对于中风后语音恢复至关重要。每天在没有进度报告或反馈的情况下进行这些练习可能会变得单调。通过诸如Stamurai之类的平台在线语音疗法对于中风后轻度至严重的沟通困难可能是一个有效的选择。来自合格的言语治疗师的定制治疗计划可以导致更有效的康复。记住，中风是一种严重的状况；如果您遇到任何类似中风的症状，请咨询您的医疗保健提供者。
省级经济回顾与 2024 年展望演讲
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基于主题无关变压器的神经语音解码，从表面和深度电极信号进行解码
摘要。目的：本研究探讨颅内电极捕获的神经信号的语音解码。大多数先前的研究只能处理 2D 网格上的电极（即脑皮层电图或 ECoG 阵列）和来自单个患者的数据。我们的目标是设计一个深度学习模型架构，可以同时适应表面（ECoG）和深度（立体定向 EEG 或 sEEG）电极。该架构应允许使用来自多个参与者的数据进行训练，这些参与者的电极位置变化很大，并且训练后的模型应该在训练期间未见过的参与者身上表现良好。方法：我们提出了一种名为 SwinTW 的新型基于变压器的模型架构，该架构可以利用任意位置的电极在皮层上的 3D 位置而不是它们在 2D 网格上的位置来处理它们。我们使用来自单个参与者的数据训练特定于主题的模型，并利用来自多个参与者的数据训练多患者模型。主要结果：仅使用低密度 8x8 ECoG 数据的受试者特定模型在 N=43 名参与者中实现了高解码皮尔逊相关系数与地面实况频谱图 (PCC=0.817)，优于我们之前的卷积 ResNet 模型和 3D Swin Transformer 模型。在每个参与者 (N=39) 中加入额外的条带、深度和网格电极可带来进一步的改进 (PCC=0.838)。对于只有 sEEG 电极的参与者 (N=9)，受试者特定模型仍然具有可比的性能，平均 PCC=0.798。多受试者模型在看不见的参与者身上实现了高性能，在留一交叉验证中平均 PCC=0.765。意义：提出的 SwinTW 解码器使未来的语音神经假体能够利用任何对特定参与者来说临床上最佳或可行的电极位置，包括仅使用更常规的深度电极
缅甸端到端语音综合的基于生成对抗网络的神经声码器
最近，端到端语音综合中已采用神经声码器将中间光谱表示转换为相应的语音波形。在本文中，提出了两个基于生成的对抗性网络（GAN）的声码器，平行的Wavegan和Hifi-GAN，用于缅甸终端语音综合和主观评估，以比较模型的绩效。主观评估结果表明，在小型缅甸语音数据集中训练的两个模型都以快速的推理速度实现了高保真性语音综合，表明了对未见扬声器的旋光磁化倒置的能力。具体来说，在端到端的语音合成中，tacotron2与Hifi-Gan Vocoder的Tacotron2达到了最先进的性能，从而获得了4.37的缅甸语言意见分数（MOS）。
语言病理学中远程疗法的价值
1 Cacciante，L.，Pietà，C。D.，Rutkowski，S.，Cieślik，B.，Szczepańskańska--Gieracha，J.，Agostini，M。，＆Kiper，P。（2022）。神经病患者的认知远程访问：系统评价和荟萃分析。神经科学：意大利神经学会和意大利临床神经生理学学会的官方杂志，43（2），847–862。https://doi.org/10.1007/s10072-021-05770-6https://doi.org/10.1007/s10072-021-05770-6