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World File Search System声学特征
从脑电信号实现完全端到端的语音解码
从脑电信号进行语音解码是一项具有挑战性的任务，其中大脑活动被建模以估计声学刺激的显著特征。我们提出了 FESDE，一种从脑电信号进行完全端到端语音解码的新颖框架。我们的方法旨在根据脑电信号直接重建所听语音波形，其中不需要中间声学特征处理步骤。所提出的方法由脑电模块、语音模块和连接器组成。脑电模块学习更好地表示脑电信号，而语音模块从模型表示中生成语音波形。连接器学习连接脑电和语音的潜在空间分布。所提出的框架既简单又高效，允许单步推理，并且在客观指标上优于以前的工作。进行了细粒度的音素分析以揭示语音解码的模型特征。源代码可在此处获取：github.com/lee-jhwn/fesde。索引词：语音解码、语音合成、脑电图、神经活动、脑信号
www.afm-journal.de - 罗杰斯研究小组
许多最近开发的无线皮肤界面生物电子设备都依赖于传统的热固性有机硅弹性体材料，例如聚二甲基硅氧烷 (PDMS)，作为电子元件、射频天线和常见的可充电电池的软封装结构。在优化的布局和设备设计中，这些材料具有吸引人的特性，最突出的是它们即使在曲率高和自然变形较大的区域也能与皮肤形成温和、无创的界面。然而，过去的研究忽视了开发这些材料变体以进行多模式操作的机会，以增强设备对从机械损坏到热失控等故障模式的安全性。这项研究提出了一种自修复 PDMS 动态共价基质，其中嵌入了化学物质，可提供热致变色、机械致变色、应变自适应硬化和隔热，作为与安全相关的属性集合。该材料系统和相关封装策略的演示涉及一种无线皮肤界面设备，该设备可捕获健康状况的机械声学特征。这里介绍的概念可以立即应用于许多其他相关的生物电子设备。
使用WAV2VEC 2.0功能
本研究探讨了使用机器学习来对语音的声学特征进行分类以检测学龄前儿童的听力损失的可行性。承认早期听力损失识别的批评发展影响以及与该年龄段的传统测试方法相关的挑战，我们提出了一种新颖的，可扩展的方法杠杆自动语音分析。使用有或没有听力损失的儿童的语音记录，我们使用WAV2VEC 2.0并比较功能集来捕获语音特征并比较LSTM，DNN和XGBoost分类器。我们的发现表明，这些模型可以准确区分听力损失的儿童的语音和正常听力的儿童的语音，最多可获得96.4％的精度。这项概念验证研究表明，使用语音进行早期听力损失检测的潜力，以及通往非侵入性，可扩展的筛查工具的途径，这些工具可能会显着有益于早期发展结果。索引术语：听力损失，语音分析，语音分类，WAV2VEC 2.0，计算听力学
通过自发语音实现基于计算机的痴呆症自动筛查
痴呆症是一种常见的脑部疾病，对个人和社会都有负面影响。本文涉及使用 Interspeech 2020 的自发语音 (ADReSS) 挑战赛对阿尔茨海默氏痴呆症进行分类。我们使用 (1) VGGish（一种深度预训练的 Tensorflow 模型）作为音频特征提取器，并使用 Scikit-learn 分类器来检测语音中的痴呆症迹象。三个分类器（LinearSVM、Perceptron、1NN）的准确率为 59.1%，比在挑战赛中使用的声学特征上训练的最佳基线模型高出 3%。我们还提出了 (2) DemCNN，这是一种新的基于 PyTorch 原始波形的卷积神经网络模型，准确率为 63.6%，比表现最佳的基线线性判别分析模型准确率高出 7%。我们发现，使用预训练的 VGGish 特征提取器的音频迁移学习比使用自动提取的声学特征的基线方法表现更好。我们的 DepCNN 表现出良好的泛化能力。本文介绍的两种方法都为通过自发语音进行新的、创新的、更有效的基于计算机的痴呆症筛查提供了进展。
使用机器学习的语音情感识别-IJRPR
由于它们的可及性和丰富的情感信息，听觉信号已取代面部表情，即使面部表情仍然提供了有用的提示，也将面部表情作为情感识别的主要方式。为了评估这些声明线索，研究人员研究了各种分类算法，包括众所周知的算法，例如支持矢量机（SVM），隐藏的马尔可夫模型，高斯混合物模型，神经网络和K-Neareart Neignbors（KNN）[4]。已经开发了许多技术来从语音中识别人类情绪。为了使用来自情感语音的声学特征来识别和分类情绪，这些技术依赖于训练数据集。大量研究研究了识别音频数据提取中情绪提示的过程。通常，此过程需要选择或创建情感语音语料库，然后艰苦地确定其先天性。然后，情绪分类基于这些提取的数据，这些数据可能包括韵律和光谱特征或两者兼有（请参阅图1）。该分类的精度主要取决于特征提取的有效性，促使学者研究各种方法，例如评估光谱，韵律或其合作融合。例如，为了完成准确的情绪分类，几项研究以组合方式将韵律能量特征与梅尔德频率sepstral系数（MFCC）合并。
个性化步态干预的索运
摘要：流动性挑战威胁到身体独立性和良好的生活质量。通常，可以通过步态康复，特别是通过规定的听觉，视觉和/或触觉提示来提高移动性。每个人都显示出用于纠正异常步态模式的用途，从而提高了迁移率。然而，仍然存在一个限制，即长期参与提示方式。考虑到个人的独特生理状况，范式转向个性化提示方法，可能会带来当代方法，以确保纵向和持续的参与。SONIFICATY将其集成到步态康复系统的个性化方法中时，可能是一种有用的听觉提示技术。以前，索要术表现出令人鼓舞的结果，特别是在减少冻结，缓解空间变异性以及加强帕金森氏病（PD）的步态一致性方面。具体而言，通过操纵声学特征与高级音频处理技术（例如，时间拉伸）配对的超声音，使听觉提示干预措施得以量身定制和增强。连接中使用的这些方法优化了步态特征并随后提高了迁移率，从而提高了干预措施的有效性。这篇叙述性评论的目的是进一步理解并解锁索方式作为听觉康复的关键工具的潜力，同时强调需要继续进行临床研究以确保使用舒适性和可取性。
在心脏杂音特征上探索填充的音频-LLM
大型语言模型（LLMS）在认可和分析人类言论，音乐和环境声音方面表现出色。然而，尽管有很大的科学兴趣，但他们理解其他类型的声音，尤其是生物医学声音的潜力仍然很大程度上。在这项研究中，我们专注于使用Phonocardiongons，即心脏声音诊断心血管疾病。大多数现有的深神经网络（DNN）范式仅限于心脏杂音分类（健康与不健康），并且不预测杂音的其他声学特征，例如时间，时间安排，评分，苛刻，音高和质量，这对于帮助医生可以帮助医生诊断出底层心脏状况很重要。我们建议在Physionet Circor digiscope Phonocardiogram（PCG）数据集上对Audio llm（Qwen2-audio）进行验证，并评估其在对11个专家标记的杂音特征进行分类时的性能。从事方面的目标，我们旨在通过使用音频表示模型Ssamba探索预处理细分算法来实现更多的噪声和可推广系统。我们的结果表明，基于LLM的模型在11个功能中的8个中优于最先进的方法，其余3个。更重要的是，LLM成功地将长尾杂音功能分类为有限的培训数据，这是所有以前的方法都无法分类的任务。这些发现强调了Audio LLM作为人类心脏病专家在增强心脏病诊断方面的助手的潜力。
研究生手册
高阶PFC执行功能的Boulder神经影像学（fMRI）的CO的。 具体来说，认知（思想和记忆），情感（生理反应）和运动（行为反应）的抑制性调节过程洛拉·海恩斯教授（术语）博士学位。 1995年，路易斯维尔大学的认知与社会/认知发展发展，对有效的育儿和互动阅读，成就动机和专业知识的发展具有特定的兴趣，专注于视觉艺术，Zijiang博士他教授博士学位。 1990年，大学。 <阿拉巴马州的，伯明翰的视觉感知和认知：真实和虚拟环境中的空间感知和动作，双眼视觉，视觉表面表示，注意力和记忆，多感知感知以及视觉神经科学玛丽亚·康多罗夫（Maria Kondaurova）博士副教授博士。 2008年，普渡大学的声学特征是婴儿指导的言语和语言发展的正常听力和听力受损的婴儿/儿童；触觉信息在听力障碍的婴儿/儿童语言获取中的作用；对婴儿指导的语音的影响和情绪，对正常听力和听力受损的婴儿/儿童；第二语言获取中语音的知觉学习/听觉分类。 Cheri Levinson博士副教授博士2015年，圣路易斯的华盛顿大学了解社交焦虑症和饮食失调之间的高水平合并症以及为饮食失调的新干预措施。具体来说，认知（思想和记忆），情感（生理反应）和运动（行为反应）的抑制性调节过程洛拉·海恩斯教授（术语）博士学位。 1995年，路易斯维尔大学的认知与社会/认知发展发展，对有效的育儿和互动阅读，成就动机和专业知识的发展具有特定的兴趣，专注于视觉艺术，Zijiang博士他教授博士学位。 1990年，大学。，伯明翰的视觉感知和认知：真实和虚拟环境中的空间感知和动作，双眼视觉，视觉表面表示，注意力和记忆，多感知感知以及视觉神经科学玛丽亚·康多罗夫（Maria Kondaurova）博士副教授博士。 2008年，普渡大学的声学特征是婴儿指导的言语和语言发展的正常听力和听力受损的婴儿/儿童；触觉信息在听力障碍的婴儿/儿童语言获取中的作用；对婴儿指导的语音的影响和情绪，对正常听力和听力受损的婴儿/儿童；第二语言获取中语音的知觉学习/听觉分类。Cheri Levinson博士副教授博士2015年，圣路易斯的华盛顿大学了解社交焦虑症和饮食失调之间的高水平合并症以及为饮食失调的新干预措施Cheri Levinson博士副教授博士2015年，圣路易斯的华盛顿大学了解社交焦虑症和饮食失调之间的高水平合并症以及为饮食失调的新干预措施
使用机器学习的语音情感识别
摘要。语音情绪识别（SER）是一个跨学科领域，利用信号处理和机器学习技术来识别和分类通过语音传达的情绪。近年来，由于其在人类计算机互动，医疗保健，教育和客户服务中的潜在应用，SER引起了极大的关注。可以从各种声学特征中推断出幸福，愤怒，悲伤，恐惧，惊喜和厌恶等情绪，包括音高，强度，语音速度和光谱特征。然而，由于诸如说话者的可变性，文化差异，背景噪声和情绪表达的微妙之处等因素，准确地识别语音的情绪是具有挑战性的。本文探讨了语音情感识别的最新方法，重点是深度学习方法，特征提取技术以及使用大规模情感标记的数据集。我们回顾了传统的方法，例如隐藏的马尔可夫模型和支持向量机，并将其与神经网络（尤其是卷积神经网络（CNN））和复发性神经网络（RNN）（RNN）中的现代进步进行比较。此外，我们讨论了该领域的挑战，包括自发言语中的情感检测，跨语性和跨文化识别的影响以及当前基准的局限性。最后，我们提供了SER系统的现实应用程序的概述，包括它们集成到虚拟助手，心理健康诊断和互动娱乐中。我们通过强调多模式情绪识别的新兴趋势，以及未来研究的潜力，以提高不同环境中SER系统的鲁棒性和准确性。
引用：Li Q，Tan J，Xie H等。评估眼科机器人机器人的准确性多发性失明 - 导致眼部疾病：多中心
抽象的介绍在过去十年中，已经研究了几种机器学习（ML）算法，以评估其在检测语音疾病中的功效。文献表明ML算法可以高精度检测语音障碍。这表明ML有可能协助临床医生对语音疾病的分析和治疗结果评估。尽管进行了许多研究，但算法尚无足够可靠的算法来在临床环境中使用。通过这篇综述，我们旨在通过确定标准的音频任务，声学特征，处理算法和影响这些算法功效的标准音频任务，处理算法和环境因素，以确定在临床环境中抑制ML算法使用的关键问题。方法我们将搜索以下数据库：科学，Scopus，Compendex，Cinahl，Medline，IEEE探索和embase。我们的搜索策略是在大学图书馆工作人员的协助下制定的，以适应不同的句法要求。文献搜索将包括2013年至2023年之间的时期，并将仅限于用英语发表的文章。我们将排除社论，正在进行的研究和工作论文。将使用“系统评价和元分析范围的范围扩展”系统进行搜索数据的选择，提取和分析。同一系统也将用于综合结果。伦理和传播本范围的审查不需要伦理批准，因为审查仅由同行评审的出版物组成。这些发现将在与语音病理学有关的同行评审出版物中介绍。