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World File Search System信号合成
根据声学特征生成脑电图特征
脑电图 (EEG) 是一种非侵入性测量人脑电活动的方法。EEG 传感器被放置在受试者的头皮上以获取 EEG 记录。参考文献 [1]–[3] 表明，EEG 特征可用于执行孤立和连续语音识别，其中受试者说话或聆听时记录的 EEG 信号使用自动语音识别 (ASR) 模型转换为文本。在 [4] 中，作者展示了使用深度学习模型从侵入性皮层脑电图 (ECoG) 信号合成语音。同样，在 [2]、[5] 中，作者展示了使用深度学习模型从 EEG 信号合成语音。在 [2]、[5] 中，作者展示了使用不同类型的 EEG 特征集的结果。使用 EEG 特征进行语音合成和语音识别可能有助于有语言障碍的人或无法说话的人恢复语音。在本文中，我们感兴趣的是研究是否有可能从声学特征预测 EEG 特征。这个问题可以表述为基于 EEG 的语音合成的逆问题。在基于脑电图的语音合成中，声学特征是根据脑电图特征预测的，如参考文献 [2]、[5] 中所述。从独特的声学模式预测脑电图特征或特征可能有助于更好地理解人类大脑如何处理语音感知和产生。在实验室中记录脑电图信号是一项耗时且昂贵的工作
微生物学年度回顾 CBASS、Pycsar、Thoeris 和 CRISPR 抗噬菌体防御中的核苷酸免疫信号传导
细菌编码了多种防御噬菌体感染的系统。许多流行的抗噬菌体防御系统有一个共同的主题，即使用专门的核苷酸信号作为第二信使来激活下游效应蛋白并抑制病毒传播。在本文中，我们回顾了控制四大抗噬菌体防御系统家族中核苷酸免疫信号的分子机制：CBASS、Pycsar、Thoeris 和 III 型 CRISPR 免疫。对连接噬菌体检测、核苷酸信号合成和下游效应功能的各个步骤的分析揭示了信号传导的共同核心原理，并揭示了用于增强免疫防御的系统特定策略。我们比较了最近发现的噬菌体用来逃避核苷酸免疫信号的机制，并强调了影响宿主-病毒相互作用的趋同策略。最后，我们解释细菌抗噬菌体防御和真核抗病毒免疫之间的进化联系如何定义支配所有生命界核苷酸免疫的基本规则。
6476-0003-001 修订版 B 测试仪便携式声学...
便携式声学声纳浮标模拟器 II (PASS II) 是专为实验室声学系统集成和机载/海上声学系统操作验证而设计的测试装置。它是一种可现场使用的电子发射器、接收器和数据处理器。它模拟标准 NATO 声纳浮标信号，包括可选的环境条件。它提供命令信号生成 (CSG) 和命令功能选择 (CFS) 功能。它支持可变强度的基带刺激以及数据流。PASS II 发射器还可用于测试飞机上使用的顶部位置指示器 (OTPI) 系统。PASS II 使用数字信号处理器 (DSP) 为各种受支持的声纳浮标类型提供信号合成。所有测试信号均使用全数字架构开发，然后以数字形式用于调制输出 RF。测试信号不会转换为模拟信号来调制 RF，这确保了 PASS II 提供高保真度、准确、无伪影的测试信号。测试信号以模拟形式提供，用于直接声学处理器输入和听觉监控。直接数字合成 (DDS) RF 发生器产生 RF 输出。DSP 产生包含所需频率和所需信号输出的数字数据，并直接输入 RF 合成设备以产生信号。基带和 RF 频率的产生精度在 0.003% 以内
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。