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大脑信息分离（BISS）用于增强目标扬声器的多音方言语音感知
苏格兰大学苏黎世大学和苏黎世大学，瑞士神经信息学研究所B卫生技术部，丹麦·托克尼斯克大学DTU，丹麦C丹麦林格比，丹麦C丹麦C型磁力共鸣研究中心，哥本哈根大学医院HVIDOVRE，HIVIDOVRE，DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARS DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARK DENMARKERIERIRE; 8248，法国巴黎，德国认知，典范，纽约州纽约州哥伦比亚大学哥伦比亚大学哥伦比亚大学电气工程系PSL研究大学，美国哥伦比亚大学，美国哥伦比亚大学哥伦比亚省哥伦比亚省哥伦比亚省哥伦比亚省大脑行为研究所，纽约州哥伦比亚大学，美国纽约州哥伦比亚大学，美国纽约市，美国纽约市，纽约州，美国纽约市，纽约州，纽约州，美国纽约市，纽约州，纽约州。纽约州纽约州曼海斯特市Feinstein医学研究所
口语大脑：言语，韵律和语法的fMRI实验概论
在这项研究中，我们将概述近年来我们所做的有关语言和语音生产的神经解剖学相关性的实验工作。首先，我们将介绍与事件相关的功能磁神经成像和我们使用的实验范式的方法。然后，我们将介绍并讨论有关（1）语音运动控制，（2）发音复杂性，（3）韵律的神经解剖学相关性的实验结果，以及（4）义大利处理的神经认知底物。实验（1）和（2）表明，由SMA，运动皮层和小脑组成的预期大型运动语音网络仅在计划和执行简单的关节运动方面活跃。提高的关节复杂性会导致更集中的激活。此外，我们可以证明，只有语音运动的执行才能招募左前岛，而发音计划则没有。实验结果（3）的结果表明，控制韵律处理的横向化不是韵律（语言与情感）的功能，而是处理单元的更一般特征，例如韵律框架的大小，造成了不同皮质区域的激活。最后，在实验（4）中，我们提出了语音生产中句法处理的第一个结果。除了预期的Broca区域激活外，我们还发现了Wernicke地区和小脑中的激活。我们还找到了其他皮质区域激活的证据，这些证据少于脑力相关性的临床研究。这些领域和网络的认知相关性仍有待阐明。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。
使用深的Kalman滤波器生成模型
基于变异自动编码器（VAE）的深层可变生成模型已显示出有希望的视听语音增强性能（AVSE）。基本的想法是学习干净的语音数据的基于VAE的视听先验分布，然后将其与统计噪声模型相结合，以从目标扬声器的嘈杂的音频录制和视频（LIP图像）中恢复语音signal。为AVSE开发的现有生成模型没有考虑到语音数据的顺序性质，从而阻止它们充分整合视觉数据的力量。在本文中，我们提出了一个视听深度卡尔曼滤波器（AV-DKF）生成模型，该模型假设了潜在变量的一阶马尔可夫链模型，并有效地融合了视听数据。此外，我们将一种有效的推理方法来估算测试时估计语音信号的方法。我们进行了一组实验，以比较语音增强的生成模型的不同变体。结果证明了AV-DKF模型的优越性，与仅音频版本以及基于Audio-Audio-forio-visual Vae模型相比。
基于加权的生成性学习损失的基于扩散的语音增强
基于扩散的生成模型最近在语音增强（SE）方面获得了研究，为常规监督方法提供了替代方案。这些模型将干净的语音训练样本转化为高斯噪声，通常以嘈杂的语音为中心，随后学习了一个典型的模型以扭转这一过程，从而有条件地在嘈杂的语音上。与受监督的方法不同，基于生成的SE通常仅依赖于无监督的损失，这可能会导致条件嘈杂的语音效率较低。为了解决这个问题，我们提议以ℓ2的损失来增加原始的扩散训练目标，以测量地面真相清洁语音与每个扩散时间阶段的估计之间的差异。实验结果证明了我们提出的方法的有效性。
主题演讲由倡导者杜马·吉迪恩·博科（Duma Gideon Boko）主席...
10。作为一个地区，让我们设定有形的目标，不仅是为了减少我们对化石燃料的依赖，而且还可以增加对可再生能源的使用。在博茨瓦纳，我们将自己设定为将电力生产扩展到至少在四年之内至少8,000兆瓦的目标，这是我们为使电力部门现代化现代化的努力的一部分，战略性转向了太阳能主导的能源行业。我们相信，这样做，我们将为更具可持续性和竞争性的能源格局奠定基础。
多语言仇恨语音检测：半监督的生成对抗方法
摘要：社交媒体平台已经超过了文化和语言界限，因此在全球范围内实现了1个在线通信。但是，各种语言的扩展使用加剧了2在线检测仇恨言论内容的挑战。尽管发布了多种天然3语言处理（NLP）解决方案，该解决方案实施了尖端的机器学习技术，但数据的4个稀缺性，尤其是标记的数据，仍然是一个相当大的障碍，这进一步需要5使用半佩顿的方法以及生成的人工智能（Generative AI）6技术。本文介绍了一种创新的方法，这是一种多语种半佩斯特的模型7，将生成对抗网络（GAN）和审计的语言模型（PLMS）组合在一起，更多8个精确的Mbert和XLM-Roberta。我们的方法证明了它在仇恨9语言和以印度语言（用英语，德语和印度语中）的仇恨检测中的有效性，当时只有10个仅采用20％的Hesoc2019数据集中的20％注释数据，从而在每种多种语言，零刺激的杂种式跨语言和单声道培训场景中都表现出11个高表现。12我们的研究提供了一个强大的基于MBERT的半纯GAN模型（SS-GAN-MBERT），该模型的表现优于基于XLM-ROBERTA的模型（SS-GAN-XLM），并达到平均F1得分14增长9.23％，准确率提高了9.23％，而准确性增加了5.75％的SemiSuline SemiSupersupervers Mbert模型。15
通过优化的深度学习模型从感觉运动大脑活动直接重建语音 Berezutskaya, Y.; Freudenburg, ZV; Vansteensel, M.
摘要 目的：脑机接口 (BCI) 技术的发展是帮助因严重运动瘫痪而失去说话能力的人实现交流的关键。一种越来越受关注的 BCI 控制策略采用从神经数据进行语音解码。最近的研究表明，直接神经记录和高级计算模型的结合可以提供有希望的结果。了解哪些解码策略可以提供最佳和直接适用的结果对于推动该领域的发展至关重要。方法：在本文中，我们优化并验证了一种解码方法，该方法基于语音重建，该语音重建直接从语音生成任务期间来自感觉运动皮层的高密度皮层脑电图记录中进行。主要结果：我们表明 (1) 专用的机器学习优化重建模型是实现最佳重建性能的关键；(2) 重建语音中的单个单词解码准确率达到 92%-100%（偶然水平为 8%）；(3) 从感觉运动大脑活动直接重建可以产生可理解的语音。意义。这些结果强调了模型优化以实现最佳语音解码结果的必要性，并强调了基于感觉运动皮层重建的语音解码为开发下一代 BCI 通信技术所提供的潜力。
***附件告别Sh Rajiv Kumar的演讲，第25届...
模型的行为准则在允许强大的政治辩论和确保负责任的竞选活动之间保持微妙的平衡方面发挥了至关重要的作用。虽然已经有效地利用了选举公平，但我们必须谨记任何过度的人都可以扼杀真正的政治表达，就像不受组织的违规行为可能破坏选举的神圣性一样。未来的挑战在于仔细校准MCC的执法，确保它仍然是道德运动的有效工具，而不会成为民主表达的不当限制。过去的许多场合都踏上了一条细线，这需要在允许当事方和候选人的最充分和充满活力的选举参与的利益中，将主动行动与宪法和限制保持平衡，同时不超越法律司法程序。政党及其总统还必须对明星竞选者和领导人的讲话负责。