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
1,波士顿大学chobanian和Avedisian医学院解剖学和神经生物学系,美国马萨诸塞州波士顿,美国2号弗雷明汉心脏研究,波士顿大学chobanian and Chobanian和Avedisian医学院,波士顿,波士顿,波士顿,马萨诸塞州波士顿,马萨诸塞州,美国卫生学院3.公共卫生,美国马萨诸塞州波士顿公共卫生,5 Slone流行病学中心,波士顿大学Chobanian和美国马萨诸塞州波士顿的Avedisian医学院,美国马萨诸塞州波士顿,肺部医学和医学系6级,贝丝以色列Deaconess医学中心,美国马萨诸塞州波士顿,医学院,医学院,医学院,医学院,医学院,医学院和医学院。马,美国1,波士顿大学chobanian和Avedisian医学院解剖学和神经生物学系,美国马萨诸塞州波士顿,美国2号弗雷明汉心脏研究,波士顿大学chobanian and Chobanian和Avedisian医学院,波士顿,波士顿,波士顿,马萨诸塞州波士顿,马萨诸塞州,美国卫生学院3.公共卫生,美国马萨诸塞州波士顿公共卫生,5 Slone流行病学中心,波士顿大学Chobanian和美国马萨诸塞州波士顿的Avedisian医学院,美国马萨诸塞州波士顿,肺部医学和医学系6级,贝丝以色列Deaconess医学中心,美国马萨诸塞州波士顿,医学院,医学院,医学院,医学院,医学院,医学院和医学院。马,美国
婴儿指导的唱歌具有独特的声学特征,即使是非常年轻的婴儿也能够对通过看护人的声音携带的节奏做出反应。这项研究的目的是检查7个月大的婴儿中对生活和动态孕产妇唱歌的神经和运动反应及其与语言开发的关系。在两个唱歌条件下(Playsong和Lullaby)总共观察到60个母亲二元组。在研究1(n = 30)中,我们测量了婴儿脑电图,并使用脊回归来测量神经跟踪的编码方法。在研究2(n = 40)中,我们编码了婴儿的节奏运动。在这两项研究中,我们都评估了20个月大的儿童词汇。在研究1中,我们发现了孕产妇歌唱的阈值高于阈值的神经跟踪,其摇篮曲的跟踪比playsongs出色。我们还发现,婴儿定向唱歌调制跟踪的声学特征。在研究2中,婴儿表现出比摇篮曲的节奏运动更多。重要的是,对剧本的神经协调(研究1)和节奏运动(研究2)在20个月时与婴儿的表达词汇呈正相关。这些结果强调了幻想的大脑和运动协调对其护理人员的音乐演示的重要性,这可能是音乐可变性的函数。
本研究检查了声学技术,其中硬币识别依赖于硬币固有频率的识别。与这些振动相关的频率受到对象的特征(例如其质量,形状和材料组成)的影响,并且只要这些属性不变,它们就会保持恒定,从而作为声学特征。此外,这种方法允许识别假冒或破旧的硬币,因为它们表现出不同的特性。本文讨论的方法也可以应用于识别其他来源产生的数值序列。在LCD上指示硬币的类型和大小,以促进适当的硬币插入。任何不符合指定条件的硬币都将退还给退款框。
方法:声学疗法为:(1)耳鸣培训治疗(TRT),(2)听觉歧视疗法(ADT),(3)(3)富含声学环境(TEAE)和(4)双耳式疗法治疗(BBT)的治疗。此外,放松音乐也包括在内:耳鸣患者和健康的个体。为了实现这一目标,招募了103名参与者,有53%是女性,男性为47%。所有参与者用这些五个声音之一对所有参与者进行了8周的处理,此外,这些声音也根据其耳鸣的声学特征(如果应用)和听力损失进行了调节。它们是在声学疗法之前和之后对电脑电图进行监测的,并且估计了Aerps的哪些脑电图。通过检查这些AERP的曲线下的面积来评估声学疗法的声音效应。获得了两个参数:(1)幅度和(2)地形分布。
口吃是一种言语障碍,其特征是说话时不由自主地停顿和重复声音,从而打断说话的流畅性。口吃识别是一个有趣的跨学科研究问题,涉及病理学、心理学、声学和信号处理,因此很难检测出来。机器学习和深度学习的最新发展极大地改变了语音领域,然而,人们对口吃识别的关注却很少。这项工作试图将跨学科领域的研究人员聚集在一起,填补了这一空白。在本文中,我们全面回顾了声学特征以及基于统计和深度学习的口吃/不流畅分类方法。我们还提出了几个挑战和可能的未来方向。
1.提议研究的标题:防区外反潜战 (ASW) 效应器 2.提议研究的简要说明:本研究将研究在距离军舰 5 海里以外的地方实施防区外 ASW(即从“检测”到“攻击”的全过程)的解决方案。3.背景:ASW 是北约国防规划的重点。潜艇发射的重型鱼雷的射程正在增加,而威胁潜艇的声学特征正在减少。然而,多静态和低频主动声纳的出现意味着在远距离探测和攻击潜艇越来越可行,尤其是在但不限于蓝水环境中。这些探测范围与舰载轻型鱼雷 (LWT) 有效交战范围之间的差距很大,可能会导致对机载 ASW 单位的依赖。这些(有机)单位受到天气条件的限制,并非总是可用。这可能导致 ASW 效率降低。需要一个解决方案来实现北约重返高端作战的雄心。4.研究目标:
音乐意象是在没有外部听觉输入的情况下对音乐进行的内部再创造。虽然许多研究已经调查了音乐聆听和意象的神经相关性,但很少有研究探讨后者过程中声学特征的编码。在本研究中,我们采用多元时间响应函数 (mTRF) 来检查在音乐聆听和意象过程中,音符起始、包络和包络起始等旋律特征如何编码在脑磁图 (MEG) 反应中。我们的分析表明,音符起始和包络起始在聆听和意象条件下都能显著预测 MEG 反应。值得注意的是,这些声学特征和神经活动之间的相关性在群体和个体层面都很明显。此外,预测相关拓扑图显示在聆听和意象任务期间位于颞叶上方的通道中的相关值会增加。
研究人员必须不断拓展思维,以找到解决小型无人机早期检测问题的方法。在澳大利亚,研究人员对食蚜蝇的视觉系统进行了逆向工程,使其能够从近四公里外检测出无人机的声学特征 3 。总部位于德克萨斯州的小型企业 Cobalt Solutions 正在参与美国国土安全部 (DHS) 的一项计划,开发一种检测和跟踪传感器系统,该系统可以使用 5G 网络识别城市环境中的恶意小型无人机。首选解决方案是部署不同类型的低成本网状传感器网络,以便及早识别目标,事实证明,这种方法在防御静态目标方面效果很好(对驻叙利亚的俄罗斯军队也非常有效)。但在机动性更强的 C-UAS 单位中,早期检测能力可能会大大降低。
心理压力与全球范围内的众多健康问题有关,包括心血管疾病、高血压和抑郁症 1 、 2 。传统上,心理压力是通过患者报告的问卷进行监测的,例如感知压力量表 (PSS)。PSS 是一种成熟的压力测量问卷,具有较高的可靠性和有效性 3 – 6 。它已被广泛用作研究其他压力测量方式(例如皮质醇浓度 7 – 9 )和衡量压力管理技术有效性 10 的参考。最近,人们对用于评估压力、抑郁和焦虑的基于人工智能的数字健康工具的兴趣日益浓厚 11 、 12 。Te Cigna StressWaves Test (CSWT) 是一种公开可用的专有 AI 工具,用于根据语音的声学特征和用户语音样本 13、14 中所说单词的语义特征来分析心理压力。据我们所知,尽管它被广泛使用并被一家全球健康服务公司整合到更广泛的压力和焦虑管理产品中,但目前还没有针对它发布的验证数据。本文提供了 CSWT 的独立验证数据。