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阿尔茨海默病和帕金森病的治疗方法
奈伊（Ney：土耳其芦笛，Nay）乐器 Nây-ı Şerîf 的乐音是最接近人声的声音，因此是一种自然的声源。科学研究表明，大脑会产生不规则的“伽马信号”（γ），无论是阿尔茨海默病还是帕金森病。奈伊乐器的自然乐音将能够为阿尔茨海默病和帕金森病的治疗提供积极作用。除此之外，使用特殊的扩音设备可以将奈伊乐器的声音频率提高到非常高的值，并且可以消除血脑屏障中的不透水层。奈伊乐器的声音将是一个自然的原始声源，然后将这个原始声音的频率增加到很高的速率，从而产生巨大的声能，因此“ELMAS热力学理论”所述的具有热力学相互作用的能量传递过程可能会部分或全部消除阿尔茨海默病患者血脑屏障中的不透水层。
nexogeot_brochure.pdf - 雅马哈
然而，大多数自然产生的声源，例如未放大的歌手或乐器演奏者，从不会向听众呈现多重到达（即梳状滤波器）。因此，人类听觉从未进化到能够解释放大的声音，我们的耳朵与大脑之间的连接也从未适应相对现代的梳状滤波器。此外，即使梳状滤波器看起来相对“精细”且听不清楚，它们仍然很难“听清发生了什么”。对于高频打击乐或人声辅音来说尤其如此。没有电子设备可以解决这种情况。整个系统的 EQ 曲线永远无法真正“拉平”这些峰值和下降。在某些位置和某些频率，均衡实际上会使情况变得更糟。在其他情况下，大概是 FOH，它可能会使它们变得更好。只有真正的系统一致性才能让工程师执行有效的音调调整，这些调整适用于每个座位和每双耳朵。这就是为什么在 NEXO，我们对一致性的追求推动了三年的研发，最终推出了 GEO。我们对结果感到非常自豪。
MoMusic：一种运动驱动的人机协作音乐创作和表演系统
过去几年，人工神经网络架构的重大发展促进了自动音乐创作模型的广泛应用。然而，大多数现有系统都采用基于硬代码和预定义规则的算法生成结构，通常不包括交互式或即兴行为。我们提出了一种基于运动的音乐系统 MoMusic，作为 AI 实时音乐生成系统。MoMusic 具有部分随机谐波排序模型，该模型基于音调和弦进展的概率分析，通过音乐集合论进行数学抽象。该模型针对二维网格呈现，通过姿势识别机制产生结果声音。摄像头捕捉用户手指的运动和轨迹，创造出连贯的、部分即兴的和声进程。MoMusic 集成了多个音色音域，从钢琴等传统古典乐器到使用语音转换技术创建的新型“人声乐器”。我们的研究证明了 MoMusic 的互动性、激发音乐家灵感的能力以及使用各种音色音域生成连贯音乐材料的能力。MoMusic 的功能可以轻松扩展，以结合不同形式的姿势控制音色变换、节奏变换、动态变换甚至数字声音处理技术。
自我想象和VR培训-Scholarworks@cwu
情感唱歌会影响人声表现和观众的参与。中国大学使用传统的培训技术来教授理论和应用知识。自我想象是情感唱歌的主要训练方法。最近，虚拟现实（VR）技术已在多个领域应用于培训目的。在这项经验比较研究中，实施了一项VR培训任务，以引起歌手的情绪，并进一步帮助他们改善他们的情感歌唱表演。将VR训练方法与传统的自我想象方法进行了比较。通过进行两阶段的实验，通过情感的启发和情感歌唱表演进行了比较两种方法。在第一阶段，脑电图（EEG）数据是从受试者中收集的。在第二阶段，收集了自评报告和第三方教师的评估。通过采用最大值和最小值算法进行特征选择和支持向量机（SVM）来分析脑电图数据，以识别情绪。基于脑电图分类和主观量表的结果，VR可以更好地引起歌手的积极，中立和负面的情绪状态，而不是不使用这项技术（即自我想象）。此外，由于情绪激活的改善，VR带来了唱歌表演的改善。因此，VR似乎是一种有效的方法，可以改善和补充可用的声乐教学方法。
对语音人工智能的语言态度的个体差异
人类越来越多地与语音激活的人工智能 (voice-AI) 系统互动，这些系统有名字（例如 Alexa）、明显的性别，甚至有情绪表达；它们在许多方面都是一种日益增长的“社交”存在。但是，人们在多大程度上表现出从人与人之间的互动中发展而来的社会语言学态度，来对待这些无形的文本转语音 (TTS) 声音？它们会如何根据个人用户的认知特征而变化？当前的研究解决了这些问题，测试了以英语为母语的人对自然产生的女性人声和美国英语默认的 Amazon Alexa 语音的 6 个特征（聪明、可爱、有吸引力、专业、像人、年龄）的判断。在接触到这些声音后，参与者完成了对每个说话者的评分，以及自闭症商数 (AQ) 调查，以评估认知处理风格的个体差异。结果显示，基于 AQ 分数，个人对人类和人工智能说话者的可爱度和像人性的评分存在差异。结果表明，人类会将对人类声音的社会评价转移到语音人工智能上，但这样做的方式是由他们自己的认知特征决定的。索引词：语言态度、语音激活人工智能 (语音人工智能) 系统、社会语言能力
自适应声音掩蔽技术算法解释
在幕后，自适应声音掩蔽系统算法非常复杂。它提供了很大的灵活性，可以避免“动态”声音掩蔽系统的许多潜在缺陷。无反馈、自平衡系统：自适应声音掩蔽技术每 15 秒进行一次调整。该算法将测量该期间的峰值噪声水平 (L10%)，并将其与背景噪声水平 (L95%) 进行比较。当这两个值之间的差距很小时，这意味着空间很安静，算法将默认使用 0.5 dB 的步长略微降低增益。当峰值和背景之间的差距增加时，这意味着空间中的活动更多，因此系统将略微增加声音掩蔽增益。几分钟后，这将倾向于增加由自然背景（活动 + 通风）和声音掩蔽组成的整体背景噪声水平。背景噪声水平 (L95%) 的增加将因此减少峰值和背景之间的差距，并且掩蔽噪声增加将停止。结果是系统不会自我反馈，在任何条件下都能自我平衡。对背景水平变化做出适当反应：适当的声音掩蔽系统应该对语音噪音做出反应，但当建筑物中的自然背景噪音水平增加时（通风增加、交通噪音增加），不应增加。为了实现这一目标，自适应声音掩蔽系统有一个“语音过滤器”，一个 200 到 3000Hz 之间的带通滤波器，用于关注人声。
高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测
1名学生，计算机科学与工程系，IFET工程学院，印度维鲁普拉姆2号2助理教授，计算机科学与工程系，IFET工程学院，印度维卢普拉姆，摘要：AI驱动的模拟访谈系统通过虚拟互动提供现实的实践，利用ML来分析和供应的知名度和语言反应，并提供了对文化和句子的范围，并提供了对文化的个人反馈， （NLP）技术。这些NLP算法对于理解和解释候选人答案的上下文和情感语气至关重要，从而提供了对其沟通技巧的细微评估。系统使用图像处理技术来分析非语言提示。MediaPipe，一种用于检测和识别面部要点的多功能工具，可以精确地识别面部表情和运动。诸如面部检测，具有里程碑意义的检测和情感分类之类的技术用于解释这些非语言信号，从而对候选人的情绪状态和参与水平提供了见解。系统的体系结构还包括用于语音捕获和分析的组件。语音分析检查了音调，音高和语音速度，以了解响应的清晰度和情感底色。这种多模式方法结合了口头，人声和视觉数据，可确保对候选人的表现进行全面评估。整合高级技术，该系统有效地模拟并评估了访谈。关键字：Gemini（AI工具），AI（人工智能），LLM（大语言模型），ML（机器学习），NLP（自然语言处理）。
使用LLM- ...
无声的语音界面（SSIS）提供了一种非浮力替代方案，用于脑部计算机界面，以实现无声的口头交流。我们介绍了多模式的口语神经音频（MONA），该系统通过新颖的损失功能（交叉对比度（交叉）和受监督的暂时性结合（SUPTCON）来利用跨模式对齐，以训练具有共享延伸表示的多模型模型。此档案仪使使用诸如LibrisPeech之类的只有音频数据集的使用来改善无声的语音循环。此外，我们引入了大语言模型（LLM）集成评分广告（LISA）可显着提高识别精度。一起，Mona Lisa将最新的单词错误率（WER）从Gaddy（2020）基准数据集中从28.8％降低到12.2％，以便在开放的词汇上进行无声的语音。对于人声录制，我们的方法将最新的方法从23.3％提高到3.7％。在大脑到文本2024竞争中，丽莎的形式最佳，将顶部的最高点从9.8％提高到8.9％。据我们所知，这项工作代表了第一次在开放词汇上进行无创的无声语音识别的情况，使15％的阈值清除了15％的阈值，这表明SSIS可以成为Au-Tomatic语音识别（ASR）的可行替代方案（ASR）。我们的作品不仅缩小了沉默和发声之间的性能差距，而且还为人类计算机互动开辟了新的可能性，在嘈杂和数据限制的政权中表现出跨模式方法的潜力。
毫秒尺度的电动机编码先于鸣禽中的感觉运动学习
摘要在年轻动物中神经系统的关键目标是学习运动技能。Songbirds 11学会唱歌为少年，提供了一个独特的机会来识别技能12获取的神经相关性。先前的研究表明，在歌曲获取过程中，声带皮层的尖峰速率可变性大大降低了13个，这表明从基于速率的神经控制到14的过渡到14毫秒至少的运动代码，已知是成人人声表现的已知。通过15区分尖峰模式的合奏是如何通过皮质神经元（“神经16词汇”）和尖峰模式与歌曲声学（“神经代码”）之间的关系17在歌曲获取过程中的变化，我们量化了18个少年bengence bengengale bengengale bengengale bengengalesection of to song ockisition。我们发现，尽管率变异性的预计会下降（峰值词汇的19个学习相关变化），但最年轻的20名歌手中神经代码的精度与成年人相同，峰值正时的1-2毫秒变化转移到21个量子上，差异很大。相比之下，较长的时间标准的爆发率失败了22，会影响少年动物和成年动物的运动输出。在变化的尖峰速率和行为可变性水平上，始终存在23毫秒的电动机编码24表明，与学习相关的皮质活动的变化反映了大脑更改其尖峰25词汇以更好地匹配潜在的运动代码，而不是在26代码本身的准确性中匹配基础运动代码。27
关于等效原理作为检测引力 t3 相的规范原理的可测试性
等效原理是爱因斯坦相对论的支柱之一，因此，它最初是在经典理论中表述的，经典理论中，点粒子的所有可观测量，特别是其位置、能量和质量，在粒子的任何状态下都是清晰的。其他原理也是如此，比如能量守恒定律，尽管如此，其在量子理论中的表达和有效性还是被广泛接受。然而，对于量子系统的等效原理的表述存在很大争议：这是因为量子系统可以存在于空间叠加中，而经典表述的等效原理并不直接涵盖这种情况。因此，有人提议将其扩展到量子系统 [ 1 – 3 ]；也有人声称量子系统违反了该原理（例如，参见 Anastopoulos 和 Hu 的引言 [ 4 ] 以及本文的参考文献）；有些人还声称这应该是引力状态降低的原因 [ 5 ]。这里讨论的重点是，等效原理意味着不同质量的粒子应该以相同的速率在相同的引力场中下落。然而，量子德布罗意波长是粒子质量的函数，因此不同质量的粒子在同一引力场中的干涉效果会有所不同。这似乎违反了等效原理的规定，即不同质量的粒子在同一场中的行为无法区分。正如我们将在下文中看到的，在我们提出的量子等效原理中，这并不是一个相关问题。我们相信，对于争议的其他方面也是如此，例如 Anastopoulos 和 Hu [ 4 ] 中提到的方面。在这里，我们想通过类似于能量守恒的方法将等效原理扩展到量子领域。也就是说，为了将该原理扩展到量子领域，我们将假设对于量子叠加的任何分支，该原理都成立。具体来说，我们假设，对于在位置 x 处尖锐的空间叠加态的每个分支，等效原理以其当前接受的形式之一成立：通过在 x 处的局部操作，均匀重力场 g 中静止的点粒子的运动状态与在 x 处经历加速度 − g 的点粒子的运动状态在经验上是无法区分的。