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使用基于变压器的解码器和验证的Vocoder
摘要。这项研究描述了在想象的语音期间来自电皮质图（ECOG）的语音合成。，尽管使用基于变压器的解码器和预验证的Vocoder，我们的目标是产生高质量的音频。具体来说，我们使用了预训练的神经声码编码器Parallel Wavegan，将Transformer Decoder转换为对Log-Mel频谱图的输出，后者是在ECOG信号上训练的，将其转换为高质量的音频信号。在我们的实验中，使用来自13名参与者的ECOG信号，想象中的语音的综合语音实现了动态时间巡航（DTW）Pearson相关性，范围从0.85到0.95。这种高质量的语音合成可以归因于变压器解码器准确地重建高保真日志频谱图的能力，这证明了其在处理有限训练数据时的有效性。
语音识别中的人工智能应用
I. 引言当今时代是人机交互的时代，人在银行和金融机构、国防和军事、教育、医疗和交通领域、预订系统、查询系统等各个领域都发挥着至关重要的作用。由于英语的存在，欠发达地区和农村社区无法使用技术，从而导致计算机网络和通信意识的传播。对于非英语用户来说，最好的解决方案可能是用母语与人互动的智能设备。印度是一个语言多元化的国家，根据 2001 年的人口普查，印度有 1599 种语言、122 种主要语言和 22 种官方语言，其中包括印地语、英语、尼泊尔语、克什米尔语、古吉拉特语、旁遮普语、梵语、孟加拉语、奥里雅语、曼尼普尔语、马拉地语、卡纳达语、孔卡尼语、泰米尔语、泰卢固语和乌尔都语 [1,2,3] 根据第 8 附表。这些是印度的自然使用语言。本文重点研究语言代码选择，即在一次话语中从一种语言转换为另一种语言，也称为代码转换。
严重言语障碍的人工智能
摘要。本文旨在分析用于非标准语音识别的创新人工智能 (AI) 系统 (Voiceitt ® ) 如何彻底改变针对严重言语障碍人士的增强替代通信 (AAC) 技术。通过使用便携式设备的内置功能，基于 AI 的算法可以“理解”构音障碍语音并将其“翻译”为流畅的实时用户通信，这要归功于“语音捐赠者”结果系统。模式分类算法是为非标准语音识别定制的。基于 AI 的系统针对每个人独特的语言表达进行个性化设置，并在 AAC 效率方面迈出了真正的一步。早期的实证研究结果表明，模拟辅助工具在解决语音、语言和沟通需求 (SLCN) 方面存在局限性。最近，语音生成设备 (SGD) 已成功用于支持自闭症和构音障碍患者的交流。
儿童言语障碍的遗传病因
言语的儿童失语（CAS）是原型严重的儿童言语障碍，其特征是运动编程和计划置换。遗传因素对CAS病因产生了实质性贡献，在三分之一病例中鉴定出单基因的致病变异，这意味着迄今为止有20个单个基因。在这里，我们旨在确定与CAS确定的70个无关的概率中的分子因果关系。我们进行了三重奏基因组测序。我们的生物信息学分析检查了单核苷酸，indel，拷贝数，结构和短串联重复变体。我们优先考虑从头开始产生的适当变体或基于计算机预测中会损害的遗传。我们确定了18/70（26％）概率的高置信变体，几乎使CAS的当前候选基因数量翻了一番。在18种变体中，有3个影响了SETBP1，SETD1A和DDX3X，因此确定了它们在CAS中的作用，而其余15个则发生在以前与该疾病不相关的基因中。从头出现了15个变体，三个变体继承。我们为儿童语音障碍的生物学提供了进一步的新见解，强调了CAS中染色质组织和基因调节的作用，并确认与CAS相关的基因在大脑发育过程中得到了共表达。与其他具有重大新变异负担的神经发育障碍相比，我们的发现证实了诊断产量可比甚至更高的诊断产量。数据还支持越来越明显的基因之间的重叠，这些基因赋予了一系列神经发育疾病的风险。了解CAS的病因基础对于结束诊断性的奥德赛至关重要，并确保受影响的个体有望进行精确的医学试验。
鲍曼州长对银行法规的讲话
7美联储系统的委员会“了解美联储的监督”（“审查员在储备银行和董事会工作人员的审查员之间有什么区别？监督是董事会的函数，储备银行在董事会的授权授权下进行监督。董事会和后备银行的工作人员都在执行监督功能方面发挥着关键作用，但该角色因指定银行的监督小组而异。LISCC监督由董事会负责，审查员由董事会和储备银行雇用。对于所有其他计划，考试是由储备银行的工作人员进行的，董事会工作人员参与了水平练习和关键决定。对于LISCC以外的其他有监督团体的银行，董事会工作人员设定了对储备银行员工如何进行考试的期望，进而对储备银行监督进行监督以确定监督的执行程度。
言语运动发展的神经计算建模
语音运动控制的 DIVA 模型发音器官速度方向 (DIVA) 模型是一个人工神经网络，可定量描述语音运动控制背后的计算（Guenther，1995；Tourville 和 Guenther，2011；E. Golfinopoulos、Tourville 和 Guenther，2010；有关详细说明，请参阅 Guenther，2016）。它包含一个模拟组件网络，这些组件代表负责产生语音的大脑结构。该模型包括一个模仿声道行为的发音合成器，神经网络学习控制合成器发音器官的运动，以产生可理解的语音。我们在此重点关注模型的神经计算和发展过程的更高级别处理，避免使用数学方程和计算机实现细节，以方便处理。为了理解该模型，我们首先将 定义为大脑中具有自己优化的运动程序的“语音块”。这些块可以是音素、音节和/或单词，具体取决于所考虑的年龄和语言经验。根据许多先前的提议（例如，Kozhevnikov & Chistovich，1965；Levelt，1993；MacNeilage & Davis，1990），并得到音素组合分布分析（Sun & Poeppel，2022；Kessler & Treiman，1997）的支持，我们建议
主题演讲Maju Johor 2030
我为2023年的Johor的第一个预算是盈余，预计收入为17.43亿令吉，州支出为17.31亿令吉。我们的债务与GDP比率是该国最低的债务比率之一，就在槟城和雪兰莪后面。我们已经证明了可靠的还款能力，因为我们的收入和现金储备超出了偿还债务的要求。预计将在2023年增加3.75％的收入，而营业费用预计将下降11％。我们致力于审慎而透明的财政管理。预算，主题为“ Maju Johor：与人民一起繁荣”，其中包括6亿令吉的发展支出，以提升我们的经济基础设施并继续增长。
库克州长对企业家和创新的演讲
7没有单一的方法来衡量自雇个人和相关业务的数量，但肯定是数百万的人数。最新的劳工统计局当前人口调查表明，大约有1000万名非法人和700万名成立的自雇人士。与美国人口普查局有关企业的单独数据表明，截至2021年，大约有2500万名非雇主和800,000名雇主独资经营权（非雇主统计数据；美国统计；业务），https://www.census.gov/programs-surveys/nonemployer-statistics.html，https://www.census.gov/programss-surveyss-surveys/susb.html。有关自雇数据源之间的不一致的分析，请参见Katharine G. Abraham，John C. Haltiwanger，Claire Hou，Kristin Sandusky和James R. Spletzer（2021）（2021年），“和解的调查和自行事业的调查和行政措施”，《 Labry Praconics》，第1卷。39（10月），pp。825–60。
主题：自动语音识别（ASR）
组织主席致辞 我谨代表组委会，感谢杰出的受邀演讲者（来自学术界和业界）、参与者、国际项目委员会、DA-IICT 教职员工、行政人员、工作人员和学生志愿者为举办第六届暑期学校所做的宝贵贡献，主题为“自动语音识别 (ASR)” ，将于 2024 年 7 月 6 日至 10 日在印度甘地讷格尔的 DA-IICT 举行。这个暑期学校提供了一个与杰出的受邀演讲者互动的平台，以发现新方法并拓宽我们在自动语音识别 (ASR) 广泛领域的知识。此外，为了鼓励年轻人才，学校举办了第五届 5 分钟博士论文 (5MPT) 竞赛，并设立了四个 ISCA 认可的现金奖项。我们很荣幸能有杰出的世界级专家，即 Hynek Hermansky 教授（博士）（美国约翰霍普金斯大学电气与计算机工程系）、Bhuvana Ramabhadran 博士（美国谷歌研究中心）、Mathew Magimai Doss 博士（瑞士马蒂尼 IDIAP 研究所）、Chng Eng Siong 教授（博士）（新加坡南洋理工大学）、Srikanth Madikeri 教授（博士）（瑞士苏黎世大学）。此外，我们还有 Bayya Yegnanarayana 教授（博士）（IIIT，海得拉巴）、CV Jawahar 教授（博士）（IIIT，海得拉巴）、Sriram Ganapathy 教授（博士）（IISc，班加罗尔）、Preethi Jyothi 教授（博士）（IIT 孟买）、Aparna Walanj 博士（Kokilaben Dhirubhai Ambani）孟买医院和研究中心）、Samudravajaya 教授（博士）（吉隆坡大学）和 Hemant A. Patil 教授（博士）（DA-IICT，甘地讷格尔）。在 INTERSPEECH 2018 的推动下，在暑期学校，我们组织了行业观点讲座，邀请了行业资深人士参加，他们包括 Tara N. Sainath 博士（谷歌研究院，美国）、Sunayana Sitaram 博士（微软研究实验室，班加罗尔）、Harish Arsikere 博士（亚马逊，班加罗尔）、Hardik B. Sailor 博士（信息通信研究所 (I2R)，A*STAR，新加坡）、Vikram C. Mathad 博士（三星研究院，班加罗尔）、Nirmesh J. Shah 博士（索尼研究院，印度）、Sunil Kumar Kopparapu 博士（TCS 创新实验室，孟买）、Amitabh Nag 先生（电子和信息技术部 (MeitY)，新德里）、Ajay Rajawat 先生（电子和信息技术部 (MeitY)，新德里）、Dipesh K. Singh 先生（Augnito，孟买）、Gauri Prajapati 女士（微软研究院，班加罗尔）。如果没有潜在赞助商的慷慨资助，此类活动就无法举行。在这方面，我们对赞助商表示深切的感谢和赞赏，即 DA-IICT Gandhinagar、谷歌、国际语音通信协会 (ISCA)、印度语音通信协会 (IndSCA)、电子和信息技术部 (MeitY) 和数字印度 Bhashini 部门 (BHASHINI)，如果没有他们，我们不可能组织这次活动。此外，我们感谢英国谢菲尔德大学的 Phil Green 教授（博士）对我们关于 ISCA 支持 S4P 2024 的提案的宝贵反馈。本次暑期学校吸引了来自世界各地的 95 名参会者，包括研究人员、行业人员、教职员工和学生。我们要诚挚地感谢 DA-IICT 管理部门的大力支持，包括主任 Tathagata Bandyopadhyay 教授（博士）、执行注册官 Siddharth Swaminarayan 先生、人力资源主管 Krutika Raval 女士以及所有行政人员。此外，我们还要感谢 Vikram Vij 博士，他推荐 Vikram CM 博士作为三星班加罗尔研发机构语音智能小组的特邀演讲嘉宾。此外，我们还要感谢吉隆坡大学维杰瓦达分校和海得拉巴校区的大力支持，以及一些赞助员工参加此次活动的初创公司。组委会成员希望参会人员和受邀演讲者在甘地讷格尔度过难忘的经历和愉快的时光，并希望你们将来继续访问 DA-IICT 并参加此类 ISCA 支持的活动。
帕金森症患者的言语和沟通问题
• 互联网论坛是有用的在线讨论网站。您可以通过发布消息与其他成员交谈，讨论通常按主题组织。您可以向其他成员提问并邀请他们回答，评论其他成员的帖子，或者只是分享您对某个问题的经验。论坛是结识新朋友的好方法，特别是如果您不经常外出或住在偏远地区。