XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemspeech
演讲Nik Nik Nazmi Nik Ahmad自然资源部长...
assalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh，早上好，马来西亚萨拉姆·玛达尼（Salam Madani）。有福的拿督杰西卡·乔·库（DATUK JESSICA CHEW）副州长，银行Negara马来西亚，祝福Datin Seri Seri Seri Seri Seri Seri Rajakumar主席，马来西亚气候治理马来西亚有福的Datuk and Azimah Abdul Aziz首席执行官马来西亚公司委员会
针对性深部脑刺激运动丘脑可改善脑损伤后的言语和吞咽运动功能
脑损伤后的运动功能 Erinn M. Grigsby 1,2,& , Lilly W. Tang 1,3,& , Arianna Damiani 1,4 , Jonathan C. Ho 1,3 , Isabella M. Montanaro 1,4 , Sirisha Nouduri 1,3 , Sara Trant 5 , Theodora Constantine 6 , Gregory M.亚当斯 6 、凯文·弗兰泽斯 2 、布拉德福德·Z·马洪 7,8 、朱莉·A·菲兹 9,10,11,12 、唐纳德·J·克拉蒙德 6 、凯拉·L·斯蒂潘西奇 13 、豪尔赫·A·冈萨雷斯·马丁内斯 6,10,12,14,+ 、埃尔维拉·皮隆迪尼 1,2,4,12,15,+, * 1. 康复匹兹堡大学神经工程实验室，3520 Fifth Avenue，Suite 300，匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国，15213 2. 匹兹堡大学物理医学与康复系，3471 Fifth Avenue，Suite 910，匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国，15213 3. 匹兹堡大学医学院，3550 Terrace St，匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国，15213 4. 匹兹堡大学生物工程系，151 Benedum Hall，匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国，15261 5. 匹兹堡大学耳鼻喉科系，宾夕法尼亚州，美国，15213 6. 匹兹堡大学医学中心神经外科系，200 Lothrop Street，Suite b-400，匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国，15213 7. 卡内基梅隆大学心理学系，5000 Forbes Avenue，匹兹堡，宾夕法尼亚州，15213 8. 卡内基梅隆大学神经科学研究所，5000 Forbes Avenue，匹兹堡，宾夕法尼亚州，15213 9. 匹兹堡大学交流科学与障碍系，宾夕法尼亚州，美国，15213 10. 匹兹堡大学神经科学系，宾夕法尼亚州，美国，15213 11. 匹兹堡大学心理学系，宾夕法尼亚州，美国，1521 12. 认知神经基础中心，4400 Fifth Avenue，Suite 115，匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国，15213 13. 布法罗大学交流障碍与科学系，122卡里大厅，南校区，纽约州布法罗，美国 14214 14. 匹兹堡大学神经生物学系，200 Lothrop Street，房间 E1440，宾夕法尼亚州匹兹堡，美国，15213 15. 匹兹堡大学临床和转化科学研究所 (CTSI)，宾夕法尼亚州匹兹堡，美国 15213 & 这些作者贡献相同 + 共同资深作者 * 通讯作者，elvirap@pitt.edu 摘要 说话和吞咽是复杂的运动行为，依赖于来自运动皮层区域输入神经信号的完整性来控制头部和颈部的肌肉。这些神经通路的损伤会导致关键肌肉无力，从而引起构音障碍和吞咽困难，从而造成严重的社会孤立和吸入和窒息的风险。我们在此展示了运动丘脑的深部脑刺激 (DBS) 改善了两名患有构音障碍和吞咽困难的参与者的言语和吞咽功能。首先，我们证明了 DBS 增加了面部运动皮层的兴奋，增强了运动诱发电位，以及 n=10 名神经通路完整的志愿者的口面发音器官的运动范围和速度。然后，我们证明这种增强作用可立即改善因脑损伤而导致中度吞咽困难和严重构音障碍的患者的吞咽功能。在这个受试者和另一个患有轻度构音障碍的受试者中，我们证明DBS可立即改善呼吸、发声、共振和发音控制障碍，从而使言语清晰度在临床上得到显著改善。我们的数据首次提供了人体证据，证明DBS可用于治疗脑损伤患者的吞咽困难和构音障碍。自然清晰的言语需要控制四个子系统：呼吸、发声、共振和发音；同样，吞咽涉及口腔、咽、喉和食道的顺序协调运动，以安全有效地将物质摄入胃中。这些系统的精确和协调激活取决于皮质脊髓束 (CST) 和皮质延髓束 (CBT) 的完整性，皮质脊髓束支配位于胸部、颈部和肩部的呼吸肌，而皮质延髓束则为喉部、腭部、舌部和面部肌肉提供双侧神经支配 1 。由于中风、脑外伤 (TBI)、脑肿瘤或神经退行性疾病而导致的任何一条束中断的皮质下病变会导致面部和口咽肌肉的意志控制无力和缺陷。这可能会导致各种不良的听觉感知语音特征，例如声音中断和质量受损、语音强度降低或声音产生不精确。这些损伤中的任何一种单独或组合都可能会导致面部和口咽肌肉的意志控制能力减弱和缺陷。这可能会导致各种不良的听觉感知语音特征，例如声音中断和质量受损、语音强度降低或声音产生不精确。这些障碍中的任何一种单独或组合都可能会导致面部和口咽肌肉的意志控制能力减弱和缺陷。这可能会导致各种不良的听觉感知语音特征，例如声音中断和质量受损、语音强度降低或声音产生不精确。这些障碍中的任何一种单独或组合都可能
脉冲经颅电刺激可增强言语理解能力
背景：语音处理的一个关键机制被认为是大脑皮层节律与声学输入的一致性，这种机制称为同步。最近的研究表明，与语音相关的频率或适应语音包络的经颅电刺激 (tES) 实际上可以增强语音处理。但是，目前尚不清楚振荡 tES 是否是必要的，或者相关时间的刺激瞬变（例如，tES 信号中的峰值）是否足够。目标：在本研究中，我们使用了一种新颖的脉冲 tES 协议，并通过行为测试瞬变脉冲（而不是持续振荡）tES 信号是否可以改善语音处理。方法：当受试者聆听嵌入噪音中的口语句子时，将与语音瞬变（音节开始）一致的短暂电直流脉冲施加到听觉皮层区域以调节理解。此外，我们还调节了 tES 脉冲和语音瞬变之间的时间延迟，以测试行为的周期性调节，这表明 tES 引起了同步。结果：当 tES 脉冲相对于语音瞬变延迟 100 毫秒时，语音理解能力得到提高。与之前的报告相反，我们没有发现行为的周期性调节。然而，我们发现有迹象表明，周期性调节可能是由于过于粗糙地采样行为数据而产生的虚假结果。结论：受试者的语音理解能力受益于脉冲 tES，但行为并没有受到周期性调节。因此，脉冲 tES 可以帮助皮质对语音输入进行同步，这在嘈杂的环境中尤其重要。然而，脉冲 tES 本身似乎并不能同步大脑振荡。© 2020 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
使用清晰的语音脑电图信号进行想象语音解码
脑机接口 (BCI) 为无法使用声音或手势的个体开辟了交流的途径。无声语音接口就是这样一种 BCI 方法，它可以提供一种与外部世界连接的变革性方式。然而，由于数据稀缺以及脑信号中缺乏想象语音的明确起点和终点等原因，想象语音解码的性能相当低。我们研究是否可以通过两种方式使用来自清晰语音的脑电图 (EEG) 信号来改善想象语音解码：我们研究是否可以使用清晰语音 EEG 信号来预测想象语音的终点，并使用清晰语音 EEG 作为与说话者无关的想象元音分类的额外训练数据。我们的结果表明，使用来自清晰语音的 EEG 数据并不能改善想象语音中元音的分类，这可能是因为说话者之间的 EEG 信号变化很大。索引术语：脑机接口、隐蔽（想象）语音、脑电图 (EEG)。
语音相关神经活动的迭代对齐发现
摘要 目的 . 脑机接口 (BCI) 有可能为患有神经系统疾病、说话肌肉无力的患者的言语能力保留或恢复。然而，成功训练低延迟语音合成和识别模型需要将神经活动与预期的语音或声学输出以高时间精度对齐。这对于无法发出可听见的言语的患者来说尤其具有挑战性，因为没有可以用于精确定位与言语同步的神经活动的基本事实。方法 . 在本研究中，我们提出了一种用于神经语音活动检测 (nVAD) 的新型迭代算法，称为迭代对齐发现动态时间规整 (IAD-DTW)，该算法将 DTW 集成到深度神经网络 (DNN) 的损失函数中。该算法旨在发现患者的皮层脑电图 (ECoG) 神经反应与他们在收集数据以训练 BCI 解码器进行语音合成和识别期间说话尝试之间的对齐方式。主要结果 .为了证明该算法的有效性，我们测试了它在预测健全且有完整言语能力的患者产生的声音信号的开始和持续时间的准确性，这些患者正在接受癫痫手术的短期诊断性 ECoG 记录。我们通过随机扰动神经活动与所有言语开始和持续时间的初始单一估计之间的时间对应关系来模拟缺乏基本事实的情况。我们检查了模型克服这些扰动以估计基本事实的能力。在这些模拟中，即使在语音和静默之间存在最大错位的情况下，IAD-DTW 的性能也没有明显下降（准确度绝对下降 < 1%）。意义。IAD-DTW 计算成本低，并且可以轻松集成到现有的基于 DNN 的 nVAD 方法中，因为它只与最终的损失计算有关。这种方法使得使用无法产生可听言语的患者（包括患有闭锁综合症的患者）的 ECoG 数据来训练语音 BCI 算法成为可能。
在基于扩散的生成语音增强方法中，仅从增强语音信号的输出Si-SDR估计
摘要 - 已引入了一种新的生成模型，基于扩散的生成模型（DGM），以增强语音。语音增强的有效性取决于各种因素，例如信噪比和噪声类型。在无法获得干净的参考信号的实际情况下，希望监视语音增强方法的有效性。本研究仅使用增强的语音信号调查了基于DGM的语音增强有效性的可能性。它提出了通过采用多个增强信号的相对差异的倒数来估计增强语音信号的标准不变信号渗透率。索引术语 - 言语增强，基于扩散的生成模型，增强语音信号的逆相对差异，si-sdr
为语言和语音学习者的AI机器人伴侣提供动力
版权所有©2024 Dell Inc.或其子公司。保留所有权利。Dell Technologies，Dell和其他商标是Dell Inc.或其子公司的商标。其他商标可能是其各自所有者的商标。此案例研究仅用于信息目的。戴尔认为，截至2024年8月出版的案例研究中的信息是准确的。信息如有更改，恕不另行通知。dell不做任何明示或暗示的保证。
英国通胀 - 乔纳森·哈斯克尔的演讲
来源：Bernanke 和 Blanchard (2023)，图 1 和图 2。注：该图显示了在替代参数选择下，季度通胀对价格水平的永久性冲击（左面板）和劳动力市场紧缩程度的永久性增加（右面板）的反应。蓝线显示的经济体被描述为“弱反馈”，其通胀预期锚定良好，而“追赶”很少（𝛼 =0.2，𝛿 =0.9，𝛾 =0.95）。红线显示的经济体被描述为“强反馈”，其通胀预期锚定较弱，而“追赶”较强（𝛼 =0.6，𝛿 =0.7，𝛾 =0.9）。𝛼 = 工资增长追赶弹性，𝛿 = 短期通胀预期方程中长期通胀预期的权重，𝛾 = 长期通胀预期方程中长期通胀预期的权重。
有一个不可思议的山谷吗？调查听众对现实综合声音的评估
探索不可思议的山谷效应（UVE）是对几乎但不是人类的实体的厌恶 - 一直是人类机器人相互作用研究的富有成效的主题。含义 - 在各种设置中，越来越多地反驳现实的文本到语音（TTS）声音。在这项工作中，我们旨在描述综合声音的人类相似性和愉悦性之间的关系，并在听众的评估中寻求听觉uve的证据。在在线主题间示例中，听众对使用单个扬声器的数据进行了培训，对一系列操纵的TTS声音进行了评分。所获得的证据与现实主义和批准之间普遍正面的平稳性兼容。所有使用的TTS声音平均收到了低于50％的“人类风格”的评分，因此有关uve的结论，即对被认为是非常人类的声音的负面反应，无法从这些数据中得出。我们的结果表明，尽管相关的相关性，但对于相对较高的高度来说，高现实主义可能不是必需的。平均而言，音高变化降低的声音被评为“愉快”和“友好”的高度两倍，就像“像人”一样。俯仰变化与感知现实主义之间的关系被检查并确定为进一步研究的方向。索引术语：语音综合，语音韵律，音调变化，人类计算机相互作用，TTS评估