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西尔瓦娜·坦雷罗的演讲
与此同时，如果如独立评估办公室报告所建议的那样，量化宽松被定义为“利率的变化，而不是货币数量的创造”，那么许多长期存在的误解或许可以避免。正如 Bailey 等人 (2020) 所指出的那样，储备（中央银行的负债，也是货币的一种）数量的增加或减少是量化宽松和量化紧缩的副产品，就像它们是一系列其他中央银行操作的副产品一样。但是，在银行支付储备利息且储备是商业银行持有的众多流动资产之一的体系中，储备的数量与政策的运作方式、目标或成功完全无关。尽管如此，货币被“创造”或“印刷”的框架可能助长了一些关于量化宽松的最有害的神话，包括独立评估办公室报告指出的，量化宽松在某种程度上是向银行转移财富。
英格兰的言语和语言治疗劳动力计划
nhs成人服务报告称，访问情况变得明显更糟，人们等待数月，有时是一年多的时间进行评估，然后被添加到另一个等待名单中进行干预。人们提出了更大的需求，当他们最终接受治疗时，这可能是任意限制的。此外，所有服务模型中都不包括语音和语言疗法，因此所有可以从中受益的人都不会获得它。在许多成人服务中，还关注吞咽困难，很少有人受到委托为沟通需求提供重要的支持。招聘和保留也是问题，一些言语和语言治疗师的士气低下，工作满意度低，这意味着他们更有可能离开。最重要的是，当经验丰富的言语和语言治疗师离开时，不能总是被具有相似经验水平的治疗师所取代。
供应至关重要——安德鲁·贝利的演讲
图 4 摘自我们最新的《货币政策报告》，显示英国的生产率增长明显且持续下降，尤其是在全球金融危机之后。仔细观察各个行业就会发现，在金融危机之前的十年中，制造业生产率的极高增长显著提高了生产率，比之前的 25 年快得多。这一时期有时被称为“大缓和”，其特点是经济活动和通货膨胀的波动性异常低。但在金融危机之后，制造业生产率增长急剧回落。制造业生产率的下降是经济放缓的主要原因。
eeg揭示了自然语音聆听期间慢性失语症的大脑网络改变
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年3月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.03.10.532034 doi：Biorxiv Preprint
ESMA50-164-7229 Verena Ross 在 Consob 会议上的演讲
1 资料来源：Desjardins，J.（2019），世界经济论坛与 Visual Capitalist 合作，预测到 2025 年，每日数据产量将达到 463 EB。1 EB 等于 1 万亿兆字节。
从颅内脑电图解码言语产生过程中的发音轨迹
简介：语音脑机接口 (BCI) 是一种可以帮助神经系统障碍患者恢复交流能力的技术，旨在从脑信号合成语音。大多数研究都集中于直接解码文本或语音片段，如音素或单词。然而，目前尚不清楚语音生成过程是否在神经记录中以这种形式呈现。一种有趣的方法是模拟声道的行为，该行为已从多个大脑区域成功解码。声道由称为发声器官的不同生理结构组成（即下颌、软腭和嘴唇）。所有发声器官的位置和运动的组合决定了语音生成过程中听到的声音。最近的进展使得从这些发声器官的时间轨迹重建语音成为可能，使它们成为构建语音 BCI 的良好候选者。本研究将探讨从微创脑电图解码发声轨迹的可能性。材料与方法：通过这项工作，我们将系统地评估从神经信号中解码发声轨迹，从而评估构建以发声轨迹为中间表示的语音 BCI 的可行性。我们计划使用 Verwoert 等人 [2] 提出的 SingleWordProductionDutch (SWPD) 数据集，其中 10 位参与者读出单个单词，同时测量立体定向脑电图 (sEEG) 和音频数据。结果：我们使用 Gao 等人 [1] 提出的模型从音频中提取发声轨迹。从 sEEG 记录中提取高伽马功率，其中包含有关语音过程的高度本地化信息。图 1 显示了 SWPD 数据集中植入其中一名受试者的 sEEG 电极的位置，以及来自一次记录的发声轨迹。我们训练一个线性回归模型，直接从神经数据预测发音轨迹，并通过与实际轨迹的相关性来评估重建。
基于脑电图的想象语音识别的受试者内类增量深度学习方法
后印本：Jesús S. García-Salinas、Alejandro A. Torres-García、Carlos A. Reyes-Garćia、Luis Villaseñor-Pineda，基于 EEG 的想象语音识别的受试者内类别增量深度学习方法，生物医学信号处理与控制，第 81 卷 (2023)，104433，DOI：10.1016/j.bspc.2022.104433
连续语音感知期间语言搭配的神经相关性
语言在较高的示意图和低级词汇项目上都是可以预测的。关于词汇水平上的可预测性，搭配是频繁的单词共同出现，通常以高缔合强度为特征。到目前为止，心理学和神经语言学研究主要利用高度人工实验范式来研究搭配，通过关注单个单词或孤立的句子的处理。相比之下，我们在这里分析了持续语音刺激期间记录的EEG脑反应，即音频书籍。我们发现，N400对搭配的响应与非集合的响应显着不同，而效果在皮质区域（前/后验）和横向性（左/右）方面有所不同。我们的结果与使用连续语音的研究一致，它们主要与使用人工范式和刺激的研究相矛盾。据我们所知，这是使用连续语音刺激的关于搭配的首次神经语言研究。据我们所知，这是使用连续语音刺激的关于搭配的首次神经语言研究。
人工智能已经达到人类水平了吗？语音识别案例研究
和许多人一样，我在一家员工遍布全球的公司远程工作。这种工作环境需要每天与同事进行视频通话，其中许多人都不是英语母语人士（在语言学领域，母语人士称为 L1，非母语人士称为 L2）。我们经常使用自动转录来记录通话期间讨论的内容。这些通话记录的范围从非常好到无法使用，具体取决于说话者、术语和各种环境因素。虽然这种行为对于使用自动语音识别 (ASR) 引擎的人来说并不奇怪，但考虑到该领域最近的许多进展以及一些备受瞩目的声称人类在这项任务上的表现相当，其他人对普遍存在的错误感到惊讶。确实，在过去十年中，语音领域取得了许多突破，并且有许多领域依赖于高质量的语音识别，例如对话式人工智能、智能扬声器和自动驾驶汽车；所有这些都在继续推动语音识别领域的研究。
