中风后言语和语言障碍(失语症)严重影响患者的生活质量。许多症状轻微的患者仍未得到诊断,而且由于医疗费用和/或服务不足,大多数人没有接受建议的强化治疗。自动语音识别 (ASR) 可以通过提高诊断率和在定制治疗期间提供反馈来帮助克服这些困难。然而,由于言语错误的高度可变性和训练数据集的稀缺,其性能通常不令人满意。本研究评估了最近发布的端到端模型 Whisper 在中风后失语症 (PWA) 患者中的表现。我们调整了它的超参数以实现失语症语音的最低字错误率 (WER)。与年龄匹配的对照组相比,PWA 中的 WER 显着更高(10.3% vs 38.5%,p < 0.001)。我们证明,通过表达性(外显命名和自发性言语生成)和接受性(书面和口头理解)语言评估,更严重的失语症与更严重的 WER 相关。中风病变大小不会影响 Whisper 的性能。考虑人口统计学因素、治疗持续时间和中风后时间的线性混合模型证实,左半球额叶病变患者的 Whisper 性能更差。我们讨论了这些发现对于如何在 PWA 中改进未来 ASR 的意义。
=> 将西方工程 I&C 学说与作为初始 WER 学说的基本 WER I&C 原则进行比较,鼓励东西方各方进行讨论和相互理解,并有助于确定所选方案; => 该学说有助于建立 I&C 系统的概念、基本和详细设计;它在项目的第一步中起着根本性的作用,这对于正确定义以下步骤是绝对必要的; => 它有助于解释新的发展,同时提供限制其设计过度的框架; => 它有助于在升级项目期间提供步骤层次结构和解决方案稳定性; => 将所选的升级原则和选项集成到全局单元 I&C 学说中,应能保证整个系统的一致性。
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2. 学生使用上图所示的装置进行实验,研究两个带电物体之间的力。该装置包含两个相同的导电球。上部球体连接到绝缘绳上,绝缘绳可用于将球体向下移动。下部球体位于绝缘杆上,绝缘杆位于电子天平上。在下部球体和绝缘杆就位之前,电子天平已归零。
*全球疾病协作网络负担。2019年全球疾病负担研究。西雅图(WA):卫生指标与评估研究所; 2020年**免疫专家战略咨询小组会议,2022年4月:结论和建议。wer。2022,97,261-276。*** TCV位置论文,2018
无声的语音界面(SSIS)提供了一种非浮力替代方案,用于脑部计算机界面,以实现无声的口头交流。我们介绍了多模式的口语神经音频(MONA),该系统通过新颖的损失功能(交叉对比度(交叉)和受监督的暂时性结合(SUPTCON)来利用跨模式对齐,以训练具有共享延伸表示的多模型模型。此档案仪使使用诸如LibrisPeech之类的只有音频数据集的使用来改善无声的语音循环。此外,我们引入了大语言模型(LLM)集成评分广告(LISA)可显着提高识别精度。一起,Mona Lisa将最新的单词错误率(WER)从Gaddy(2020)基准数据集中从28.8%降低到12.2%,以便在开放的词汇上进行无声的语音。对于人声录制,我们的方法将最新的方法从23.3%提高到3.7%。在大脑到文本2024竞争中,丽莎的形式最佳,将顶部的最高点从9.8%提高到8.9%。据我们所知,这项工作代表了第一次在开放词汇上进行无创的无声语音识别的情况,使15%的阈值清除了15%的阈值,这表明SSIS可以成为Au-Tomatic语音识别(ASR)的可行替代方案(ASR)。我们的作品不仅缩小了沉默和发声之间的性能差距,而且还为人类计算机互动开辟了新的可能性,在嘈杂和数据限制的政权中表现出跨模式方法的潜力。
出现书面存在的能力是专业行动的基础,并且在许多地方都与研究的一部分相关。如果您想编写良好的(科学)文本,则不得不学习构建过程,进行分析并制定知识。VICE反之:谁写,培训自己的专家思维。SW教师在这两个方面都为学生提供支持:学习技术写作,同时也可以获取和加深写作专家知识。本指南提供了贡献。他建立在“写下书面作品的指南”上(Garhammer&Trapp,2010年)。对于当前的新版本,我们汇编了学生和教师的问题,并至有意义地标准化:因此,该指南还发现了有关研究工作结构,写作过程和正确引用的基本工作,并补充了成功的示例和有关进一步资源的信息。
概念:倡导:倡导是Nu Rsing和其他专业中专业身份的签名方面,是对治疗环境中所有决定的主要考虑因素。它涉及对患者健康的兴趣。幸福感。和saf ety。肯定地说出来,代表患者或FAMI谎言对有效倡导至关重要(Giddens。2017)。精神科健康护士在向患者提供权利,解决无家可归患者的处方问题,参与公开演讲,wr wer n eart Les和游说国会代表时,也可以作为拥护者的倡导者。其他动作。我们可能会勇于倡导患者,因为我们目睹了可能具有严重统治的医疗保健专业人员的行为或行动。