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World File Search System声带
神经驱动的，复杂的发声
脑机界面（BMIS）有望恢复运动功能受损，并用作学习学习的运动技能的强大工具。虽然基于肢体的运动假体系统利用非人类灵长类动物作为重要的动物模型，但1-4个言语假体缺乏类似的动物模型，并且在神经界面技术，脑覆盖范围和行为研究设计方面更具限制。5–7个鸣禽是学习复杂人声行为的有吸引力的模型。birdsong与人类的言语有许多独特的相似之处，8-10及其研究对学习，执行和维护声带技能背后的多种机制和电路产生了一般的见解。11–18此外，歌曲产生的生物力学与人类和一些非人类灵长类动物的生物力学相似。19–23在这里，我们演示了人声合成器
瑞士心力衰竭（风险投资）患者语音特征的趋势：纵向观察试验研究的方案
心力衰竭（HF）的特征是心脏无能力泵入足够血液以满足人体代谢需求的能力[1]。它在全球范围内遭受了超过6430万人的侵害，并且患病率正在增加[2]。根据2015年至2018年的数据，估计有600万美国成年人患有HF [3]。高医院再入院率不仅会对患者的健康状况，发病率和死亡率造成巨大负担，而且还大大提高了国家医疗保健费用[4]。欧洲每位住院患者的平均费用约为10,000欧元[5]。2020年心力衰竭的总护理费用估计为美国436亿美元[6]。HF住院占与HF相关的总支出的60％[1]，但许多住院被认为可以预防[7]。这意味着这些成本主要是由重复和冗长的住院造成的，可以大大减少。为了处理这一数量的患者并降低成本，自我管理计划增强了患者的能力，因为他们可以积极贡献其疾病并参与持续教育，自我保健促进和治疗依从性[8]。当前的自我管理计划建议患者每天的体重，并致电医生，如果他们经历了快速的体重增加或拥塞的临床迹象，例如外围水肿[9]。自我管理计划（例如，体重，血压）的预测能力有限，需要高度依从性和持续的承诺[10,11]。毫不奇怪，涉及广泛人口和使用传统自我管理计划的临床试验尚未减少住院治疗[12]。在此基础上，我们认为需要针对HF患者的被动，无创和用户友好的工具来促进自我管理。值得注意的是，声音的监视有可能识别生理变化和健康状况[13]。语音是由肺部压力创造的，然后通过声带传播[14]。随着代理的接近，即，当心脏再也无法保持有效的循环时，HF患者在包括肺在内的整个人体中都会保持液体保留。特别是，声带褶皱由薄组织层组成，可能对HF相关的水肿特别敏感[15]。我们假设声带对流体的积累比重量变化更敏感。因此，语音监测可能允许及时检测流体体积不平衡（例如体积过载）和拥塞，并防止需要住院的急性失去心力衰竭事件。移动设备（例如智能手机和平板电脑）在我们的生活中已变得无处不在，例如，美国有85％的成年人在2021年拥有智能手机[16]。此外，基于语音的对话代理（VCAS），例如Apple的Siri，现在已在超过25亿个智能手机，平板电脑，智能扬声器和可穿戴设备上使用。为此，可以轻松地从他们的语音命令到VCA的HF患者的语音样本。这项研究旨在为HF的新生物标志物开发数字声音监测工具做出贡献。多亏了信息和通信技术的广泛使用，语音分析可以用作可扩展，量身定制和具有成本效益的健康监测系统。此外，语音监视系统可以缓解与老年人的技术相互作用，因为研究表明，对于老年人和脆弱的人来说，语音接口的使用似乎更容易，更容易接受[17-19]。此外，语音监测系统特别支持识字率低或智力[20]以及运动或认知障碍的人[21]。我们使用从移动设备收集的语音功能，并将语音分析集成到患者自我护理中。声音可以很容易地作为健康参数来识别HF进展的可能性。在临床上有价值的质量虽然有效地收集语音样本可能会导致HF患者的两个主要护理问题：缺乏依从性以及对患者家庭中强大和临床相关的测量的需求。
毫秒尺度的电动机编码先于鸣禽中的感觉运动学习
摘要在年轻动物中神经系统的关键目标是学习运动技能。Songbirds 11学会唱歌为少年，提供了一个独特的机会来识别技能12获取的神经相关性。先前的研究表明，在歌曲获取过程中，声带皮层的尖峰速率可变性大大降低了13个，这表明从基于速率的神经控制到14的过渡到14毫秒至少的运动代码，已知是成人人声表现的已知。通过15区分尖峰模式的合奏是如何通过皮质神经元（“神经16词汇”）和尖峰模式与歌曲声学（“神经代码”）之间的关系17在歌曲获取过程中的变化，我们量化了18个少年bengence bengengale bengengale bengengale bengengalesection of to song ockisition。我们发现，尽管率变异性的预计会下降（峰值词汇的19个学习相关变化），但最年轻的20名歌手中神经代码的精度与成年人相同，峰值正时的1-2毫秒变化转移到21个量子上，差异很大。相比之下，较长的时间标准的爆发率失败了22，会影响少年动物和成年动物的运动输出。在变化的尖峰速率和行为可变性水平上，始终存在23毫秒的电动机编码24表明，与学习相关的皮质活动的变化反映了大脑更改其尖峰25词汇以更好地匹配潜在的运动代码，而不是在26代码本身的准确性中匹配基础运动代码。27
使用多模式情感识别促进心理健康的基于强化学习的方法
摘要：这项研究旨在通过通过个性化的，具有文化特定的多模式情绪预测系统来解决焦虑和抑郁症状来增强心理健康。它提出了一种情感意识的增强学习（RL）代理，以建议定制认知行为疗法（CBT）活动。该研究重点是使用面部表情，声音和文本开发精确的，个性化的情绪前词模型，并将这些模型与RL代理集成为情感上的CBT建议。MHealth方法将深度学习模型与RL相结合，面部表情的精确度为72％，声带的73％，文本为86％，所有这些都针对斯里兰卡的环境进行了微调。通过现实世界使用和用户反馈验证始终证明，每个模型都超过70％的精度，实现了精确的情感预测的目标。引入了一种加权算法，以完善情感预测体验并在这三种方式中个性化预测，以增强心理健康。支持RL的代理商建议由心理健康专业人员批准的CBT活动，根据预测的情绪量身定制，并通过同一MHealth应用程序进行。使用DASS-21问卷评估了这些干预措施的有效性，与对照组相比，研究组中抑郁评分的显着降低（从21.08到13.54）和焦虑评分（从19.85到10.46）。该研究得出的结论是，将多模式情感预测模型与基于RL的CBT建议相结合，从而对心理健康产生积极影响，并有助于个性化的人类健康干预措施。
用于实数的快速连续小波变换（fCWT）...
信号在自然界和（人造）技术中都至关重要，因为它们使通信成为可能 1、2（图 1）。从数学上讲，信号是一维（例如语音）或多维（例如二维 (2D) 图像）的函数，它携带有关物理系统 3 的属性（例如状态）的信息。源通过信道将信号传输到接收器，接收器再将信号传送到目的地。例如，大脑通过声带通过空气发送口头信息，听者的耳朵接收该信息，然后将其传送到听者的大脑。当相同的信息通过智能手机传输时，空气会通过技术链进行补充，而其余部分则保持不变。信号在社会中无处不在 3、4（图 1）。无论信号来自何处，都需要进行处理才能生成、转换、提取和解释其所携带的信息 3。一种广泛用于解释（即提取和分析）信号中重复模式的方法是傅里叶变换 (FT) 3、4。FT 将时间函数转换为频率的复值函数，表示频率的幅度。FT 假设信号是平稳的。换句话说，它是一个随机过程，其中边际和联合密度函数不依赖于时间原点的选择 2。然而，在现实世界的实践中，这一假设经常被违反。因此，FT 无法可靠地处理现实世界的非平稳信号 5。为了避免非平稳性问题，存在先进的算法，这些算法基于信号分解为在时间和频率上很好地局部化（或分箱）的基本信号来分析信号 4。这些算法包括短期傅里叶变换 (STFT)，也称为 Gabor 变换，和小波变换 (WT) 6。 STFT 与 FT 非常相似，但它使用窗口函数和在时间和频率上都局部化的短小波（而不是纯波）来提取时间和频谱信息。STFT 的缺点是它使用固定宽度的窗口函数，因此频率分析仅限于波长接近窗口宽度 7 的频率。此外，将信号切成短的固定宽度窗口会扰乱信号的属性。因此，频率分析会受到影响 8 。
udan vayu业力及其与当代的相关性...
摘要在阿育吠陀（Ayurveda）中，乌丹·瓦尤（Udan Vayu）是vata dosha的亚型，对于调节体内的向上和向外运动至关重要，影响语音，呼吸，能量，兴奋和记忆力。本文研究了乌丹·瓦尤（Udan Vayu）的生理功能（业力），分析了阿育吠陀的描述，并将它们与生理学，神经科学和呼吸科学领域的现代科学原理保持一致。udan vayu与发声，氧合和心理清晰度等功能相关，这些功能与呼吸系统，声带功能和高级认知过程的当代知识相对应。udan vayu的失衡与言语困难，呼吸并发症和认知缺陷有关，反映了诸如烦躁不安，哮喘和焦虑等疾病。阿育吠陀干预措施，包括pranayama，草药治疗和生活方式调整，以平衡Udan Vayu并增强一般健康状况的能力。本文通过将传统知识与当代科学发现合并，对乌丹·瓦尤（Udan Vayu）在健康和疾病管理中的重要性提供了全面的看法。关键字：乌丹·瓦尤（Udan Vayu），阿育吠陀（Ayurveda），瓦塔·多萨（Vata dosha），呼吸，语音，认知，综合医学介绍阿育吠陀生理学中，vata dosha的概念涵盖了人体的动态和监管活动。它另外分为五个类别，或次数：prana，udan，vyan，samana和apana vayu。udan vayu主要与向上和向外的身体运动有关，调节诸如语音，呼吸和心理清晰度之类的重要活动（1）。udan vayu主要在胸腔，宫颈和颅骨区域作用，从而实现了呼吸，发声和认知等过程。其协调的操作保证了最佳的呼吸健康，能量水平和交流能力。
编辑：使用有限元方法的周期性结构理论的应用
周期性结构包括重复单位细胞。从人造的多跨桥到天然存在的原子网格，到处都有周期性结构。Brillouin（1953）首先使用波传播方法来研究周期性晶格的动力学。周期性配置在半导体和晶体中创建电子带的能力类似于弹性介质的结构/声学带。加固的板和壳结构经常用于多种结构应用中，包括桥梁，船体，甲板，飞机和航空飞机火箭/导弹结构，这些结构是周期性结构的示例。Mead（1996）详细概述了有关周期结构振动分析的可用文献。在均质/异质复合结构，波导，音调晶体（PC），声学/弹性超材料，振动声学隔离，噪声抑制设备，振动控制，有向能量的振动等区域中，这可能会导致出色的实施。周期性结构还用于研究滤波器特征（Zheng等，2019）的可调节性，例如所需的声带隙，传播，截止频率，衰减和响应方向。健康监测（Groth等，2020）和对这些结构的损害检测需要很好地了解通过这种周期结构的弹性波的传播。尤其是对电磁波运动的影响（Pierre，2010年）已被广泛研究，并且已应用于许多光学和电磁设备（Bostrom，1983）。有限元（FE）基于理论的数值方法在对各种数值方法之间进行物理结构进行建模时表现出最多的多样性和有用性。使用FEM（PSFEM）的周期性结构中的波传播理论是研究主题的目标，数值解决方案基于结构单位单元的Fe分析。这种数值FE方法可以通过很少的计算工作来实现高精度，并且推荐的选择是预测一维和二维单一波导中的波动（Orris and Petyt，1974; Pany等，2002; Pany and Parthan and Parthan，2003a，2003a; Pany et and; Pany et al。大多数已发布的
阿纳夫·卡普尔
Arnav Kapur 麻省理工学院 15,000 美元 “用它！” Lemelson-MIT 学生奖毕业生获得者 AlterEgo，一种非侵入性外周神经计算机接口和 ISGEC（计算机基因表达构建），一个可定制的基因表达测量平台 挑战：计算机和人工智能一直被视为外部实体或代表我们进行计算和行动的外部黑匣子设备。问题是，我们能否颠倒过来，将人类和计算机（人工智能）结合为一个实体，以增强人类的认知和能力，而不是依赖将我们与环境隔离开来的外部接口？仅在美国，就有超过 750 万人在患病或受伤后患有言语障碍。1然而，最常用的可以让这些患者更好地沟通的系统效用有限。符号集（印有字母、单词或图标的纸张）和一种称为稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的过程（将字符应用于显示器上，用户通过眼球运动进行选择）既难以使用，又会导致令人沮丧的缓慢交流，因为用户通常一次只能选择一个字符。因此，患有言语障碍的人往往无法实时分享他们的想法和观点。解决方案：Arnav 的主要发明 AlterEgo 是一个由三部分组成的感官和听觉反馈系统。第一部分使用来自内部语音系统的微妙神经肌肉信号来提取语音。当我们大声说话时，我们的大脑会将电信号传输到 100 多块肌肉和声带以产生语音。当我们在内心对自己说话时，通过非常微妙地只使用我们的内部语音系统，神经信号就会被发送到这些内部系统。从皮肤表面，AlterEgo 能够检测到来自口腔深处的这些信号，并理解一个人想要说什么。系统的第二部分传输从电信号中收集的信息，并将其发送到在后台运行在设备上的人工智能代理。人工智能代理理解数据并准备响应以供音频反馈系统投射。设备的第三部分是双重的。用户可以通过