有人建议,教学法中的媒体和技术有效性是一个神话。干预并非仅仅因为新干预而自动有效。,通常,最初的炒作经常导致期望和随后的失望。虚拟和增强现实,使用越来越广泛的数字平台的元式和协作虚拟学习环境都在此叙述中均出现了。但是,最初的失败无法满足期望,尤其是在理所当然的价值时,不应谴责这些技术被驳回。具有异性设计的新兴机会(异步和不对称角色,任务,接口平台,用户功能等)他们的技术能力和教学潜力太显着。的需求是通过有意义的经验进行更深入的学习,而后者是通过用户体验因素所带来的情感和认知参与来促进的,这些因素包括存在,流动和自我效能感。本文的核心断言是,通过以用户为中心的软件设计,可以大大增强这些学习技术的有效研究,这些软件设计的重点是唤起这些因素。硬件配置和软件设计应提供基于研究信息的互动设计构建的培训场景。这里的转折是,在本文中,我们将寻求经常被低估的听觉感知领域,特别是与人类与人类与数字技术的互动有关,以提出一套新颖的交互设计原理,目的是增强扩展现实的协作。
一些具有基本频率(F 0)控制的神经声码器已成功地对单个CPU进行实时推断,同时保留了合成语音的质量。但是,与基于信号处理的旧声音编码器相比,它们的推理速度仍然很低。本文提出了一个基于源滤波器模型的神经声码器,具有可训练的时间变化的有限冲动响应(FIR)过滤器,以达到与传统声音编码器相似的推理速度。在拟议的模型中,使用神经网络预测了FIRNET,多个FIR系数,然后通过将混合的激发信号与这些FIR系数进行卷积,从而生成语音波形。实验结果表明,Firenet可以达到类似于传统声音编码器的推理速度,同时保持F 0可控性和自然语音质量。
■大部分语音都表达了,表现出具有基本频率和许多较高态度的一定程度。一些神经种群对这种时间良好的结构做出反应,特别是在基本频率下。This frequency-following response to speech consists of both sub- cortical and cortical contributions and can be measured through EEG as well as through magnetoencephalography (MEG), although both differ in the aspects of neural activity that they capture: EEG is sensitive to both radial and tangential sources as well as to deep sources, whereas MEG is more restrained to the measurement of tangential and superficial neural activity.eeg对连续语音的反应显示,与
1964 年,电气和电子工程师协会 (IEEE) 标准委员会 IA 成立了一个频率稳定性小组委员会,后来(1966 年)仪器和测量协会 (SIX) 的频率和时间技术委员会也成立了一个小组委员会,以制定 IEEE 频率稳定性标准。1969 年,该小组委员会完成了一份文件,提出了频率和相位稳定性测量的定义(Barnes 等人,1971 年)。这些推荐的频率发生器不稳定性测量方法得到了全世界频率和时间用户的普遍认可。