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重新思考内部语音解码的方法和算法——并使其可重复
摘要：本研究重点关注使用非侵入性方法（例如脑电图 (EEG)）自动解码内部语音。虽然内部语音已成为哲学 2 和心理学半个世纪以来的研究课题，但最近人们尝试使用各种脑机接口解码非语音口语 3 单词。现有工作的主要缺点是可重复性以及数据和代码的可用性。在这项工作中，我们研究了各种方法（使用 5 卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU)、长短期记忆 6 网络 (LSTM)）在公开可用的 EEG 数据集上检测 5 元音 6 单词。 7 这项工作的主要贡献是（1）主题相关与主题无关的方法，（2）8 不同预处理步骤（独立成分分析 (ICA)、下采样 9 和滤波）的影响，以及（3）词分类（我们在公开可用的数据集上实现了最先进的性能）。总体而言，我们使用调整后的 iSpeech-CNN 12 架构在公开可用的数据集中分别对 11 5 个元音和 6 个单词进行分类时，性能准确率达到 35.20% 和 29.21%。我们所有的代码和处理后的数据都是公开的，以确保可重复性。因此，这项工作有助于更深入地理解和重复内部语音检测领域的实验。15
重新思考内部语音解码的方法和算法并使其可重现
摘要：本研究重点关注使用脑电图 (EEG) 等非侵入性方法自动解码内部语音。虽然内部语音半个世纪以来一直是哲学和心理学的研究课题，但最近人们尝试使用各种脑机接口来解码非语音口语单词。现有工作的主要缺点是可重复性以及数据和代码的可用性。在本研究中，我们研究了各种方法（使用卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU)、长短期记忆网络 (LSTM)）在公开的 EEG 数据集上检测五个元音和六个单词。这项工作的主要贡献是（1）受试者相关与受试者独立的方法，（2）不同预处理步骤（独立成分分析 (ICA)、下采样和滤波）的影响，以及（3）词分类（我们在公开的数据集上实现了最先进的性能）。总体而言，使用我们调整后的 iSpeech-CNN 架构，我们在公开数据集中对五个元音和六个单词进行分类时分别实现了 35.20% 和 29.21% 的性能准确率。我们所有的代码和处理后的数据都是公开的，以确保可重复性。因此，这项工作有助于更深入地理解和重复内部语音检测领域的实验。
![arXiv:2010.12066v2 [cs.LG] 2022 年 2 月 18 日](/simg/f\f91d9a1540164713974243c89bd168bb5526f546.webp)
arXiv:2010.12066v2 [cs.LG] 2022 年 2 月 18 日
技术进步使得测量来自人脑的非侵入式高质量脑电图 (EEG) 信号变得容易。因此，开发稳健且高性能的 AI 算法对于正确处理 EEG 信号和识别模式至关重要，从而产生适当的控制信号。尽管在处理运动想象 EEG 信号方面取得了进展，但情绪检测等医疗保健应用仍处于 AI 设计的早期阶段。在本文中，我们提出了一个用于识别元音的模块化框架作为脑机接口系统的 AI 部分。我们精心设计了模块，以便在给定原始 EEG 信号的情况下区分英语元音，同时避免大多数医疗保健应用在数据匮乏的环境中出现的典型问题。所提出的框架包括适当的信号分割、滤波、提取频谱特征、通过主成分分析降低维度，最后通过基于决策树的支持向量机 (DT-SVM) 进行多类分类。我们框架的性能通过测试集和重新替代（也称为表观）错误率的组合进行评估。我们提供所提议框架的算法，以便未来想要遵循相同工作流程的研究人员和开发人员轻松使用。
婴儿定向语音有助于语音学习吗？一项机器学习调查
一个著名的假设认为，通过用婴儿导向语音 (IDS) 而不是成人导向语音 (ADS) 与婴儿交谈，父母可以帮助他们学习语音类别。具体而言，据称 IDS 的两个特点有助于学习：过度发音，使类别更可分离，以及多变性，使泛化更具鲁棒性。在这里，我们测试了元音类别学习在日本成人用 ADS、IDS（针对 18-24 个月大的婴儿）或阅读语音 (RS) 发出的语音声学表示上的可分离性和鲁棒性。可分离性是通过计算日语的五个短元音类别之间的距离测量来确定的，而鲁棒性则通过测试六种不同的机器学习算法来评估，这些算法经过训练对元音进行分类，以泛化到 ADS 中新说话者所说的刺激。使用两种不同的语音表示，我们发现，在 RS 的情况下，高清晰度语音可以产生更好的可分离性，并且在 ADS 中，说话者之间的差异性增加可以为某些算法产生更稳健的类别。然而，这些结论并不适用于 IDS，事实证明，与 ADS 输入相比，IDS 既没有产生更可分离的类别，也没有产生更稳健的类别。我们讨论了在真实数据上运行的机器学习算法的实用性，以测试有关 IDS 功能作用的假设。
流派分类基于听音乐时脑电波的频率分析-Wiss
大脑计算机接口（BCI）作为未来用户界面引起人们的注意。当使用人脑活动作为BCI时，具有反应性优势的运动召回已成为主流。例如，Nishimoto及其同事开发了BCI，在召回手指的开口和关闭期间，将大脑运动皮层的激活应用于康复和其他目的[8]。此外，刺激接受期间的大脑活动和视听信息的回忆也可能适用于BCI。视觉研究的研究可用于在查看错觉图像时根据大脑活动重建图像[3]。听力研究的例子包括基于脑波的方向取向，听取简单的语音和回忆[5]，重建元音“ A”和“ I”时脑波中的“ A”和“ I”，以及召回语音[1]的重建以及FMRI图像中的自然语音[9]。这些相关研究表明，当用户将BCI用作日常生活中的娱乐时，召回对象可能很无聊，并且用户可能会发现它很痛苦。因此，我们提出了一种使用音乐的方法。召回音乐的行为，例如嗡嗡声，是日常生活中的一种常见习俗，并且不如运动召回，图像回忆或简单音调，元音和自然声音的单曲无聊。因此，人们认为这可能会减轻用户的负担。此外，在音乐分类问题中，我们专注于流派分类问题。通过专注于小说，可以根据音乐之间的共同特征将无数音乐分为较小的数字。因此，我们认为分类类别较少，可以简单地作为分类问题。
rsoft光子设备工具新功能
RSOFT光子设备工具2024.09释放带来了光子设备仿真的速度，准确性和可用性。关键更新包括全波FDTD的GPU加速度，BeamProp BPM中的自动化功率重归于，元音设计器中的远场优化，diffractmod RCWA中的非正交结构域支持，以及向Python 3的过渡。这些改进设置为彻底改变光子设备模拟，从而更快，更准确。
2023新闻通讯_march草稿2
“婴儿指导的演讲，通常称为parentes，是一种较高且夸张的说话方式，即人们在与婴儿交谈时使用。与标准的成人言语相比，父母使用的语音和大量的社交提示。这可以帮助婴儿知道您正在与他们交谈。使用Parentes时，您的声音在音调上更高，并且您的语音较慢。您还使用夸张的语调和元音。我们的研究表明，婴儿倾向于关注并更喜欢它而不是“正常”或成人指导的语音，这可以帮助他们随着时间的流逝学习语言。”
警告选择并发
科学领域：免疫学和感染1。项目摘要和工作计划“ CD5抗原样”（CD5L）是一种循环蛋白质的富含盟约的清道夫超家族（SRCR），传统上与微生物的中和和巨噬细胞吞噬相关。我们以前的研究表明，CD5L识别原生动物，例如Brucei和Berghei疟原虫，从而扩大了其作用范围。通过疟疾和非洲人类三体病毒等媒介的原生动物疾病，分别由疟原虫和布鲁氏菌寄生虫引起，在2021年影响了全球超过2.4亿人。在没有蛋白质的情况下，在T. brucei感染后的不同时间显示了鼠T. brucei和P. berghei模型的体内实验。我们在t. brucei感染模型中的初步结果表明，CD5L似乎减少了过度的炎症并调节免疫识别，而在疟原虫中，CD5L会影响肝脏和血液相的免疫反应。该项目旨在探讨CD5L在向量传播的寄生虫免疫力中的作用，这有助于开发具有巨大全球影响疾病的创新治疗干预措施。其目标是：1）表征负责赋予布鲁氏菌感染易感性的分子机制2）通过通过蚊子bite传播或接种感染性红细胞的疟原虫孢子虫通过传播疟疾孢子虫来研究CD5L相关性。2。8月29日的适用立法第57/2016号法令 - 科学就业RJEC的法律制度 - 在当前的劳工撰稿中，目前的措辞3。总统陪审团：Joana Tavares；元音：ana do vale，nuno dos santos总统陪审团：Joana Tavares；元音：ana do vale，nuno dos santos
机器和深度学习方法中解码想象语音脑电图的超参数优化评估
摘要：对与想象语音产生相对应的脑电图 (EEG) 信号进行分类对于直接语音脑机接口 (DS-BCI) 的开发非常重要。深度学习 (DL) 已在多个领域取得了巨大成功。然而，DL 方法是否比传统的机器学习 (ML) 方法在想象语音分类方面取得了重大进展仍是一个悬而未决的问题。此外，超参数 (HP) 优化在 DL-EEG 研究中被忽视，导致其影响的重要性仍然不确定。在本研究中，我们旨在通过使用 DL 方法来改进想象语音 EEG 的分类，同时还统计评估 HP 优化对分类器性能的影响。我们使用嵌套交叉验证方法对 HP 优化，在想象语音 EEG 上训练了三个不同的卷积神经网络 (CNN)。评估的每个 CNN 都是专门为 EEG 解码而设计的。由单词和元音组成的想象语音 EEG 数据集可独立地在两个集合上进行训练。将 CNN 结果与三种基准 ML 方法进行了比较：支持向量机、随机森林和正则化线性判别分析。测试了受试者内和受试者间的 HP 优化方法，并统计分析了 HP 的影响。在两个数据集上进行训练时，CNN 获得的准确率明显高于基准方法（单词：24.97%，p < 1 × 10 –7，机会：16.67%；元音：30.00%，p < 1 × 10 –7，机会：20%）。不同 HP 值的影响以及 HP 与 CNN 之间的相互作用均具有统计学意义。HP 优化的结果证明了训练 CNN 对解码想象语音的重要性。
具有前缀的医学病理术语的形态（...
医学术语在医学领域的理解和交流中起着至关重要的作用。植根于古老的语言，例如希腊语和拉丁语，由各种组成部分组成，包括前缀，后缀和元音组合。但是，在医学术语中识别单词形成的根源对于全面理解至关重要。这项研究旨在通过重点关注前缀“有氧运动”及其相关的医学病理术语来解决这一问题。通过系统分析，以“有氧运动”及其含义的医学病理术语列表进行了编译。这项研究揭示了了解医学术语根源的重要性，强调了它们在医学教育和实践中的相关性。这项研究有助于弥合医学术语中的知识差距，强调其在医学和教育领域的重要性。