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用于声道建模的多模态分割
精确的声道建模对于构建可解释语音处理和语言学的发音表征是必不可少的。然而，声道建模具有挑战性，因为许多内部发音器官被外部运动捕捉技术遮挡。实时磁共振成像 (RT-MRI) 可以测量语音过程中内部发音器官的精确运动，但由于标记方法耗时且计算成本高昂，MRI 的注释数据集大小有限。我们首先使用纯视觉分割方法为 RT-MRI 视频提出一种深度标记策略。然后，我们介绍一种使用音频来改进发声器官分割的多模态算法。我们共同为 MRI 视频分割中的声道建模设定了新的基准，并利用该基准为 75 位说话者的 RT-MRI 数据集发布了标签，将声道的带标签公共 RT-MRI 数据量增加了 9 倍以上。代码和数据集标签可在 rishiraij.github.io/multimodal-mri-avatar/ 找到。索引术语：发音语音、视听感知
人类声道的顶叶-颞叶感觉-运动整合区域：来自熟练音乐家的 fMRI 研究的证据
顶叶皮层中已发现几个感觉运动整合区域，这些区域似乎围绕运动效应器（例如眼睛、手）组织。我们研究了人类声道是否存在感觉运动整合区域。说话需要大量的感觉运动整合，其他能力（如发声音乐技能）也需要。最近的研究发现，颞顶叶后上部区域 Spt 区既具有感觉（听觉）又具有运动反应特性（针对语音和音调刺激）。熟练的钢琴家在听新旋律时，要么偷偷地哼唱旋律（声道效应器），要么偷偷地在钢琴上弹奏旋律（手动效应器），这时用 fMRI 测量了他们的大脑活动。与偷偷地哼唱相比，偷偷地弹奏条件下 Spt 区域的活动明显更高。前 IPS（aIPS）中的一个区域显示出相反的模式，表明它参与了感觉手动转换。这一发现表明，Spt 区是声道手势的感觉运动整合区域。© 2007 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
DCA™ 数字影院放大器 - QSC
图形符号说明...................................... 2 图形符号说明 Erklärung der Bildsymbole Explicación de símbolos 目录 ..... .. ................................................. 3 目录 Inhaltsverzeichnis Tabla de las materias符合性声明 ................................................ 4 符合性声明 Konformitätserklärung Declaración de Conformidad介绍 ................................................. .. 5–8 前言 简介 前面板 .................................................................. ......................7 前面板 Vorderseite 前面板 后面板 .................................. ................................................ 8 后面板 Rückseite 面板后部功能和设置..................................................9– 16 特征及其用途 AUSSTATTUNG & EINSTELLUNGEN调整和特性 削波限制 ................................................ ......................9 削波限制器 削波限制器 Limitador de picos 输入滤波器 ....................... . ...................................................... 10 滤波器输入 Eingangsfilter 输入滤波器并行输入模式....................................................... ..11 并行输入模式 Eingangsparallelschaltung 并行输入模式 桥接单声道模式 .................................................. .. ..............13 单声道桥接模式 Monobrückenbetrieb Modo puenteado en mono 立体声、并行输入和桥接单声道模式之间有什么区别？........................................ . ...................15 立体声、并行和桥接模式有何区别？Unterschiede zwischen 立体声、并行和单声道模式 立体声、并行输入和桥接单声道模式之间有什么区别？
SAF3560 地面数字无线电处理器
通过 I 2 S 总线串行音频接口支持多达 6 声道 (5.1) 音频 可选 SRC（8 kHz 至 48 kHz），用于多达 6 声道的 I 2 S 总线音频输出 I 2 S 总线串行音频输入用于辅助处理 可选 SRC（8 kHz 至 48 kHz），用于 I 2 S 总线输入 可选受限支持 96 kHz 输入和输出采样率转换 通过 S/PDIF 可选数字音频输出（无 SRC） 外部数字音频源的基本音频处理 高级音频处理（请联系恩智浦半导体公司获取支持的音频处理功能列表：第 14 节“联系信息”）
TPA5050 - 德州仪器
• 高清电视唇形同步延迟 • 数字音频格式：16-24 位 I2S，右对齐、左对齐 • 平板电视唇形同步延迟 • 家庭影院后声道效果 • I2C 总线控制 • 无线扬声器前置声道 • 单串行输入端口同步 • 延迟时间：170 ms/ch @ fs = 48 kHz • 延迟分辨率：一个样本 • 加电时或加电后清除延迟内存 TPA5050 接受单个串行音频输入，并在单个串行输出上输出延迟的音频数据。一个器件允许高达 170 ms/ch (fs = 48 kHz) 的延迟，以将音频流与具有复杂视频控制处理算法的系统中的视频流同步。如果需要更多延迟，可以将器件串联连接。fs = 32 kHz–192 kHz • 无需外部晶体或振荡器 – 所有内部时钟均由音频时钟生成 • 表面贴装 4mm × 4mm、16 引脚 QFN 封装
TPA5050 - 德州仪器
• 高清电视唇形同步延迟 • 数字音频格式：16-24 位 I2S、右对齐、左对齐 • 平板电视唇形同步延迟 • 家庭影院后声道效果 • I2C 总线控制 • 无线扬声器前置声道 • 单串行输入端口同步 • 延迟时间：fs = 48 kHz 时为 170 ms/ch • 延迟分辨率：一个样本 • 加电时或加电后清除延迟内存 TPA5050 接受单个串行音频输入，在可选时间段内缓冲数据，并在单个串行输出上输出延迟的音频数据。一个器件允许高达 170 ms/ch (fs = 48 kHz) 的延迟，以将音频流与具有复杂视频处理算法的系统中的视频流同步。如果需要更多延迟，可以将器件串联连接。其中 fs = 32 kHz–192 kHz • 无需外部晶体或振荡器 – 所有内部时钟均由音频时钟生成 • 表面贴装 4mm × 4mm、16 引脚 QFN 封装
TX-NR747 - 安桥
剪断并去除扬声器电缆末端的塑料涂层，扭动芯线并将其连接到端子。确保正确连接每个声道的本机插孔和扬声器插孔（+ 到 + 和 - 到 -）。如果连接错误，低音可能会因反相而变差。最多可将两个内置功率放大器的低音炮连接到 SUBWOOFER 插孔。将低音炮的截止滤波器选择开关设置为 DIRECT。如果低音炮没有截止滤波器选择开关但有截止频率调节拨盘，请将其转到最大频率。如果您的低音炮没有内置功率放大器，您可以在本机和低音炮之间连接功率放大器。
从颅内脑电图解码言语产生过程中的发音轨迹
简介：语音脑机接口 (BCI) 是一种可以帮助神经系统障碍患者恢复交流能力的技术，旨在从脑信号合成语音。大多数研究都集中于直接解码文本或语音片段，如音素或单词。然而，目前尚不清楚语音生成过程是否在神经记录中以这种形式呈现。一种有趣的方法是模拟声道的行为，该行为已从多个大脑区域成功解码。声道由称为发声器官的不同生理结构组成（即下颌、软腭和嘴唇）。所有发声器官的位置和运动的组合决定了语音生成过程中听到的声音。最近的进展使得从这些发声器官的时间轨迹重建语音成为可能，使它们成为构建语音 BCI 的良好候选者。本研究将探讨从微创脑电图解码发声轨迹的可能性。材料与方法：通过这项工作，我们将系统地评估从神经信号中解码发声轨迹，从而评估构建以发声轨迹为中间表示的语音 BCI 的可行性。我们计划使用 Verwoert 等人 [2] 提出的 SingleWordProductionDutch (SWPD) 数据集，其中 10 位参与者读出单个单词，同时测量立体定向脑电图 (sEEG) 和音频数据。结果：我们使用 Gao 等人 [1] 提出的模型从音频中提取发声轨迹。从 sEEG 记录中提取高伽马功率，其中包含有关语音过程的高度本地化信息。图 1 显示了 SWPD 数据集中植入其中一名受试者的 sEEG 电极的位置，以及来自一次记录的发声轨迹。我们训练一个线性回归模型，直接从神经数据预测发音轨迹，并通过与实际轨迹的相关性来评估重建。
2008 年 7 月 1 日星期二下午 P3-C，级别... - 核心
元音编码了有关说话者声道长度（VTL）以及元音类型的信息。本文展示了如何根据元音逐帧估计 VTL，以便于跟踪说话者，并使自动语音识别（ASR）在多说话者环境中更加稳健。该算法基于一种新的 VTL 协变语音特征，该特征对大小信息进行线性编码。本文表明，与更传统的倒谱系数相比，这种新的语音特征更适合 VTL 估计。VTL 估计基于高斯混合模型，该模型是在已知身高但未知 VTL 的说话者的语音材料上训练的。该研究由奥地利科学基金 (FWF) (J2541-N15)、EOARD (FA8655-05-1-3043) 和 UK-MRC (G0500221) 资助。