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具有可信意图的语音声学分类
语音中的非语言韵律模式能够传达说话者的情绪状态、健康状况、性别甚至性格特征，例如可信度。虽然研究主要集中在从听众的角度看语音声学与感知到的性格特征之间的关系，但当前的研究已经开发了一个大型语音数据集，以根据说话者的自我感知来检查说话者为了听起来可信而发出的语音。更准确地说，当前的研究正在寻求确定某些声学线索是否可用于表征说话者的意图（即中性或可信）。总共招募了 96 名来自不同种族背景（即白人、黑人和南亚人）的年轻人和老年人。他们被要求首先以他们正常的说话方式（“中性”）说一组句子，然后重复相同的句子，但这次他们被要求传达听起来可信的意图。我们的研究结果证明，音调和语音质量相关特征可以从我们的音频数据集中正确区分说话者的意图，准确率约为 70%。索引术语：可信度、语音声学、音调、语音质量。
使用Physics-...
口语的特征是随着时间的推移而展开的高维且高度可变的物理运动集。该信号的基本动力学原理是什么？在这项研究中，我们证明了物理知情的机器学习（稀疏符号回归）的使用来发现新的语音发音动力学模型。我们首先在模拟数据上演示了模型发现程序，并表明该算法能够以近乎完美的精度发现原始模型，即使数据还具有持续时间，初始条件和焦油位置的广泛差异，以及在添加噪声的情况下。然后，我们演示了一种概念验证，该概念将相同的技术应用于经验数据，该技术揭示了一系列的候选动力学模型，其复杂性和准确性水平越来越高。
MEGFormer：通过扩展语义表示来增强大脑活动的语音解码
摘要。尽管近年来有多项研究通过非侵入性技术对大脑活动中的语音解码进行了研究，但这项任务仍然是一项挑战，因为解码质量仍然不足以满足实际应用。有效的解决方案可以帮助脑机接口 (BCI) 的发展，有可能使患有言语障碍的人恢复交流。同时，这些研究可以为大脑如何处理语音和声音提供根本性的见解。解码感知语音的方法之一是使用经过对比学习训练的自监督模型。该模型以零样本方式将脑磁图 (MEG) 中相同长度的片段与音频进行匹配。我们通过结合基于 CNN Transformer 的新架构改进了解码感知语音的方法。由于提出的修改，感知语音解码的准确率从目前的 69% 显着提高到 83%，从 67% 提高到 70%（在公开可用的数据集上）。值得注意的是，准确率的最大提升体现在较长的、带有语义的语音片段中，而不是较短的、带有声音和音素的语音片段中。我们的代码可在 https://github.com/maryjis/MEGformer/ 上找到
用户控制在人工智能驱动的语音识别中的伦理意义
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使用语音在6年内对阿尔茨海默氏病进展的预测：一种新的方法利用语言模型
1。Mitchell AJ，Shiri-Feshki M.轻度认知障碍对痴呆症 - 元素分析41个强大的Inception Cohort研究的进展率。Acta Psychiatr Scand。2009; 119：252-265。 2。 Liu S，Cao Y，Liu J，Ding X，Coyle D，Initiative ADN。 一种新颖的检测方法，可有效预测从轻度齿状损伤转化为阿尔茨海默氏病的转化。 Int J Mach学习Cybern。 2023; 14：213-228。 3。 Pereira T，Ferreira FL，Cardoso S等。 神经心理学的预测因素从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的转化率：一种特征选择合奏，结合了稳定性和可预测性。 BMC Med Infors Decis Mak。 2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。2009; 119：252-265。2。Liu S，Cao Y，Liu J，Ding X，Coyle D，Initiative ADN。 一种新颖的检测方法，可有效预测从轻度齿状损伤转化为阿尔茨海默氏病的转化。 Int J Mach学习Cybern。 2023; 14：213-228。 3。 Pereira T，Ferreira FL，Cardoso S等。 神经心理学的预测因素从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的转化率：一种特征选择合奏，结合了稳定性和可预测性。 BMC Med Infors Decis Mak。 2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。Liu S，Cao Y，Liu J，Ding X，Coyle D，Initiative ADN。一种新颖的检测方法，可有效预测从轻度齿状损伤转化为阿尔茨海默氏病的转化。Int J Mach学习Cybern。2023; 14：213-228。3。Pereira T，Ferreira FL，Cardoso S等。神经心理学的预测因素从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的转化率：一种特征选择合奏，结合了稳定性和可预测性。BMC Med Infors Decis Mak。 2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。BMC Med Infors Decis Mak。2018; 18：1-20。 4。 Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。 阿尔茨海默氏病。 柳叶刀（Lond Engl）。 2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。2018; 18：1-20。4。Scheltens P，Blennow K，Breteler M等。阿尔茨海默氏病。柳叶刀（Lond Engl）。2016; 388：505-517。 5。 Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。 诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。 前神经。 2020; 11：496。 6。 Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。 评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。 j阿尔茨海默氏症。 2020; 76：905-922。 7。 Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。 在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。2016; 388：505-517。5。Turner RS，Stubbs T，Davies DA，Albensi BC。诊断阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的潜在新方法。前神经。2020; 11：496。6。Thomas JA，Burkhardt HA，Chaudhry S等。评估语言和语音生物标志物的效用，以预测弗雷明汉心脏研究认知衰老队列数据中的认知障碍。j阿尔茨海默氏症。2020; 76：905-922。7。Weiner MW，Veitch DP，Miller MJ等。在AD研究中增加参与者的分歧：数字筛查，血液测试计划和阿尔茨海默氏病神经疾病倡议的社区参与方法4。阿尔茨海默氏症痴呆症。2023; 19：307-317。8。Caminiti SP，Ballarini T，Sala A等。FDG-PET和CSF生物标志物在预测大型多中心MCI队列中转化为不同痴呆症中的精度。神经图像临床。2018; 18：167-177。 9。 Long X，Chen L，Jiang C，Zhang L，倡议ADN。 基于MRI变形的定量，对阿尔茨海默氏病的预测和分类。 PLOS ONE。 2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。2018; 18：167-177。9。Long X，Chen L，Jiang C，Zhang L，倡议ADN。基于MRI变形的定量，对阿尔茨海默氏病的预测和分类。 PLOS ONE。 2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。对阿尔茨海默氏病的预测和分类。PLOS ONE。 2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。PLOS ONE。2017; 12：E0173372。 10。 Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。 SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。2017; 12：E0173372。10。Varatharajah Y，Ramanan VK，Iyer R，Vemuri P.使用成像，CSF，遗传因素，认知弹性和人口统计学预测短期MCI至AD进展。SCI代表。 2019; 9：2235。 11。 Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。 Syst Rev。 2020; 9：1-6。SCI代表。2019; 9：2235。11。Ahmadzadeh M，Christie GJ，Cosco TD，MorenoS。神经影像学和分析方法，用于研究从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的途径：快速系统评价的方案。Syst Rev。2020; 9：1-6。
利用对话上下文改进语音脑机接口
对于瘫痪患者来说，无法交流是他们疾病中最痛苦的部分之一。语音脑机接口 (BCI) 可以通过将人们说话时的神经模式转化为句子，从而帮助人们克服这一问题。我们构建了一个管道，该管道由一个 RNN 组成，用于解码神经数据，一个 n-gram 语言模型 (LM)，用于输出按可能性排序的可能单词序列列表，以及一个 Transformer 大型语言模型 (LLM)，用于选择最可能的序列。我们在 LLM 中实现了对话上下文，其中为模型提供了额外的上下文信息以提高字错误率 (WER)，并执行了结构化的超参数搜索。我们发现，在不同的上下文长度下，性能差异并不大，但最佳上下文窗口为 1,000 个字符，最终 WER 为 14.0%，比原始（无上下文）的 WER 16.7% 有所改善。在 600 个测试短语中，我们只能找到 170 个的上下文，有上下文的句子的 WER 为 10.6%。此外，我们使用 OpenAI 的 ChatGPT 直接评估句子，虽然没有成功，但可以提供可解释的结果。我们尝试了不同的 OPT 模型大小，但发现第二大模型（6.7B 参数）以微弱优势取得了最佳结果。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
社论：海拔梯度的土壤微生物
1 RITMO跨学科研究中心，时间与运动，奥斯陆大学，奥斯陆大学，挪威大学2号电气工程研究生课程，联邦联邦政府De Minas Gerais大学，Belo Horizonte，MG，MG，MG，Brazil，Brazil，Brazil，3岁 for Biological Studies, La Jolla, CA, United States, 5 Institute for Neural Computation University of California, San Diego, La Jolla, CA, United States, 6 Department of Neurobiology, University of California, San Diego, La Jolla, CA, United States, 7 Department of Psychiatry and Biobehavioral Sciences, Semel Institute for Neuroscience and Human Behavior, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA,美国
怀孕期间暴露于双语或单语产妇的演讲会影响新生儿的语音的神经生理编码
然而，产前时期并非没有语言经验，研究了其对新生儿言语和语言编码能力的影响正在受到越来越多的关注。听力变得功能性，并在妊娠的第26至28周左右经历了大部分发育，从而使胎儿能够感知孕产妇的语音信号（Ruben，1995; Moore and Linthicum，2007; Granier-Deferre等，2011; May et al。，2011; Anbuhl et al。，2016年）。尽管尚未完全了解到达胎儿的声学信号的确切特征，但动物模型的宫内记录和模拟表明，母体子宫作为低通滤波器的作用，在600-1,000 Hz的频率上减弱了约30 dB（Gerhardt和Abrams和Abrams，2000年）。通过子宫传播的语音的低频组成部分包括音高，节奏的缓慢方面和一些语音信息（Moon and Fifer，2000； May等，2011）。Evidence indicates that prenatal exposure to speech, despite attenuated by the filtering properties of the womb, shapes speech perception and linguistic preferences of newborns, as shown by studies revealing that neonates can recognize a story heard frequently in utero ( DeCasper and Spence, 1986 ), prefer the voice of their mother ( DeCasper and Fifer, 1980 ) and prefer their native language ( Moon et al., 1993 ).此外，产前学习超出了这些共同的偏好。最近的发现表明，婴儿获得了韵律的特定知识
揭示隐性言语与显性言语的时空脑动态：同步 EEG-fMRI 研究
隐性言语 (CS) 是指不发出任何声音或动作而自言自语。CS 与多种认知功能和障碍有关。通过脑机接口 (BCI) 重建 CS 内容也是一项新兴技术。但 CS 是显性言语 (OS) 的截断神经过程还是涉及独立模式仍存在争议。在这里，我们进行了一个同时进行 EEG-fMRI 的说话实验。它涉及 32 名参与者，他们公开和隐蔽地生成单词。通过将 fMRI 的空间约束整合到 EEG 源定位中，我们精确估计了神经活动的时空动态。在 CS 期间，EEG 源活动定位在三个区域：左侧中央前回、左侧辅助运动区和左侧壳核。虽然 OS 涉及更多大脑区域且激活更强，但 CS 的特点是左侧壳核中事件锁定激活较早（峰值为 262 毫秒对比 1170 毫秒）。左壳核还被确定为 OS 和 CS 功能连接 (FC) 网络中唯一的中心节点，而在 CS 期间，优势半球中与言语相关的区域的 FC 强度较弱。路径分析揭示了显著的多变量关联，表明左壳核中较早的激活与 CS 之间存在直接关联，这是由与言语相关的区域的 FC 减少介导的。这些发现揭示了 CS 的特定时空动态，为 CS 机制提供了见解，这些见解可能与未来治疗自我调节缺陷、言语障碍和开发 BCI 语音应用有关。