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探索用于疾病筛查和健康监测的声音生物标记
最后，我要感谢我的家人，感谢你们一直以来的支持。我希望我让你们为我感到骄傲，并将继续这样做。爸爸，谢谢你们一直相信我。伊萨姆，我的哥哥，我希望我能成为你们的灵感源泉，正如你一直告诉我的那样。我最亲爱的妈妈和我的妹妹海法，这一成就，以及你们所说的成功，是对你们无尽的支持、爱和牺牲的证明。妈妈，你不懈的努力、对我的信任以及在所有挑战中陪伴着我，一直是我的力量源泉。海法，你的鼓励和陪伴让我脚踏实地，充满动力。我希望这一里程碑能带给你们和你带给我生命中的快乐和自豪一样多。我会一直努力让你们为我感到骄傲，因为你们塑造了今天的我。还有我的妹妹胡埃达，我为她感到无比自豪，你教会了我很多东西，我永远敬佩你。你的毅力、自信和取得更大成就的动力是我不断的灵感源泉。你每天都让我惊叹不已。Pitouti，我爱你。Wenti outi，wenti zeda，wenti zeda，wenti zeda……。
鸣禽的声音变化可能有助于预测与年龄相关的疾病。
“如果您可以制造一种可能影响特定枢纽基因的药物，那么您可能会影响周围的数百个其他基因，并看到宏观效果，”神经科学系副教授，电气和计算机工程系的副教授，大学的BIO5研究所成员。“例如，这可能是一种可能减慢阿尔茨海默氏病的药物。”
从歌词和音乐伴奏中产生人声
摘要 - 在这项工作中，我们介绍了自动框架，这是一项新颖的框架，旨在从提供的歌词和音乐伴奏中产生多样化和高质量的歌声。自动自动通过将音乐伴奏纳入额外的条件输入来扩展现有的基于语义令牌的文本到语音方法。这使其能够自动将其声音与伴奏的节奏和旋律细微差别同步，同时坚持提供的歌词。我们的贡献包括针对用于唱歌语音综合的自回旋音频模型的新型培训计划，以及消融研究，以确定在音乐伴奏上生成的最佳方法。我们通过主观听力测试来衡量自动的性能，展示了其产生连贯和创意的歌声的能力。此外，我们开源代码库，以在唱歌语音合成领域进行进一步的研究。索引术语 - 语音综合，音乐发电，自回归音频生成
早期音乐声乐专家（每个学年七到八次访问）
•您每年七到八次访问皇家音乐学院，以各个阶段的发展阶段向学生提供个人课程。课程的主要重点在于风格，语言和解释（历史知情表现），以及技术投入如何支持这一点； •您在建议和选择曲目中发挥重要作用，适合学生的水平和能力； •与各自的语音老师合作，您对学生的艺术和音乐水平的出色发展负有责任； •您为一个安全而鼓舞人心的学习环境做出了贡献，该环境强调了学生对学习过程的责任以及他们好奇心和积极主动的学习态度； •您参加选择和评估委员会，并参加每年3（在线）团队会议。您的个人资料
2025 年流行女歌手试镜...
- 广泛的声乐曲目，涵盖所有流行音乐风格，包括摇滚、流行、乡村、R&B 和摩城音乐。知识必须涵盖从 60 年代到现在。- 强大的“领唱”能力；能够在大型和小型舞台上领导流行乐队。必须展示出充满活力的表演个性！- 能够读谱并具备音乐理论的一般知识。- 能够在合唱团中融合和表演。初步要求：初步试听材料的截止日期为 2025 年 1 月 12 日。请提交以下曲目的 2 段音频录音，可以有现场乐队伴奏，也可以有伴奏。此外，请提供 1 段您选择的歌曲的录音，以展示您的优势。不允许音频编辑。如果风格合适，可以用其他调演唱。“Man I Feel Like a Woman”- Shania Twain “Style”- Taylor Swift “Dance With Somebody” – Whitney Houston “Break My Heart” – Dua Lipa “How Far I'll Go” – Moana 在此处申请：https://forms.gle/aZr6a3ar5XvV2mAHA 提交格式：
用于声道建模的多模态分割
精确的声道建模对于构建可解释语音处理和语言学的发音表征是必不可少的。然而，声道建模具有挑战性，因为许多内部发音器官被外部运动捕捉技术遮挡。实时磁共振成像 (RT-MRI) 可以测量语音过程中内部发音器官的精确运动，但由于标记方法耗时且计算成本高昂，MRI 的注释数据集大小有限。我们首先使用纯视觉分割方法为 RT-MRI 视频提出一种深度标记策略。然后，我们介绍一种使用音频来改进发声器官分割的多模态算法。我们共同为 MRI 视频分割中的声道建模设定了新的基准，并利用该基准为 75 位说话者的 RT-MRI 数据集发布了标签，将声道的带标签公共 RT-MRI 数据量增加了 9 倍以上。代码和数据集标签可在 rishiraij.github.io/multimodal-mri-avatar/ 找到。索引术语：发音语音、视听感知
双边声折的管理不动
抽象背景：一种被称为双边声折的困难条件（BVFI）可能是由多种疾病引起的，例如声带瘫痪，synkinesis，cricoarytenoid关节固定和层内刺伤。大多数患者患有Stridor和呼吸困难，但是，也可能发生呼吸困难。可以通过使用彻底的历史记录收集，喉镜评估在全身麻醉或清醒状况，喉部EMG以及使用CT和/MRI的成像测试来实现精确的诊断和合适的管理计划。在50％以上的情况下，据信，儿童先天性神经系统疾病的最普遍的病因之一是自发恢复。因此，人们通常认为，在选择进行任何有害治疗之前，应该在必要时使用气管切开术保护患者六个月以上。后期发光性狭窄的儿童可能受益于肋骨移植喉管气管修复。与儿童相比，成年人更有可能将BVFI作为手术后的后果。可以使用许多静态或动态技术，例如声带侧侧向横向化，内窥镜或开放性垂体切除术，洲青春类外展和重新支配，后脊髓理术和电气喉部步调；但是，必须根据每位患者的个体需求和BVFI的病理生理仔细选择它们。关键字：双边声折；不动；麻痹。
声带建模的多模式分割
对声带的准确建模对于构建可解释的语音处理和语言学的关节表达是必要的。但是，声带建模是具有挑战性的，因为许多内部铰接器都被外部运动捕获技术遮住了。实时磁共振成像（RT-MRI）允许在语音过程中测量膜枢纽器的精确运动，但是由于耗时和计算昂贵的标记方法，带注释的MRI数据集限制了大小。我们首先使用仅视觉分段的方法为RT-MRI视频提供了深刻的标签策略。然后，我们使用音频引入多模式算法，以改善人声铰接器的分割。一起，我们为MRI视频细分中的声带建模设定了一个新的基准测试，并使用它来发布75个扬声器RT-MRI数据集的标签，从而将人声道标记的公共RT-MRI数据增加到9。代码和数据集标签可以在rishiraij.github.io/ mult-opodal-mri-avatar/。索引术语：发音演讲，视听感知
美国海军乐团海上歌唱家合唱团女高音歌手试演 2024 年 9 月 19 日至 20 日
选项 2：提交音频录音，可带伴奏或伴奏音轨，供试镜小组进行预筛选。曲目要求如下。收到您的申请后，将发送以电子方式提交录音的说明。音频录音的提交截止日期为 2024 年 8 月 15 日。受邀参加试镜半决赛的预筛选候选人将在 2024 年 8 月 22 日之前收到通知，并且只能参加试镜第二天，即 2024 年 9 月 20 日。未通过录音晋级的候选人仍可参加 2024 年 9 月 19 日的现场初试。
使用机器学习和通过智能手机录制的语音样本进行声音分析评估语音障碍
摘要：背景：将边缘计算集成到智能医疗保健系统中需要开发计算高效的模型和方法，以监视和检测患者的医疗状况。在这种情况下，移动设备（例如智能手机）越来越多地用于协助诊断，治疗和监测。值得注意的是，智能手机广泛普遍，很容易被大部分人口访问。这些设备使个人能够方便地记录和提交语音样本，从而有可能促进声音不规则或变化的早期发现。这项研究重点是基于智能手机捕获的人声样本来创建各种机器学习框架，以区分病理和健康的声音。方法：调查利用了公开发音的数据集，包括58个健康的语音样本和150个来自表现出病理状况的声音和机器学习技术的样本，通过使用MEL频率经常性经系系数来分类健康和患者的患者。结果：通过经过跨验证的两类分类，最佳的K-Neareb邻居表现出最高的性能，在识别健康和病理学的声音方面的准确率达到98.3％。结论：这项研究有望使智能手机能够有效识别人声疾病，为个人和医疗保健系统提供多种优势，包括提高可访问性，早期检测和持续监测。