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对话式人工智能的含义
性别偏见 当对话式人工智能系统被赋予个性时，其拟人化程度就会被放大 [9, 4]。代理角色表情可以表明性别、年龄、种族、文化归属和阶级。许多公开的代理都以女性身份出现，包括 Siri、Alexa 和 Cortana 等流行助手。根据之前的文献，当人们接触到性别化的声音时，行为已经显示出差异 [7]。在讨论爱情和关系时，女性声音的对话式人工智能评分更高；而男性声音的对话式人工智能在讨论技术和逻辑时评分更高 [7]。性别化的人工智能系统可能反映了市场研究，但它们会永久地影响人们的性别。
PSAT NMSQT 模拟考试 #1 - SAT 评估套件
一些生活在墨西哥东北部的河鱼 Astyanax mexicanus 已在该地区的洞穴中定居。尽管河流中的 A. mexicanus 和洞穴中的 A. mexicanus 之间几乎没有遗传差异，而且该物种的所有成员都能发出相同的声音，但生物学家 Carole Hyacinthe 和同事发现，这些声音的背景和意义因地点而异（例如，河流中的 A. mexicanus 用来发出攻击信号的咔嗒声，洞穴中的则会在觅食时发出），而且洞穴鱼声音的声学特性也显示出一些特定于洞穴的变化。Hyacinthe 和同事指出，声音交流的差异可能会累积到抑制不同地点鱼类杂交的程度，这表明 Blank
使用树皮光谱图sepstral系数自动诊断心脏声音
心脏病是世界各地死亡的最大原因。心脏声音的诊断是诊断（1）的心脏病的有效方法。使用计算机技术自动听诊节省了医生的时间和工作。许多论文使用几种方法讨论了对心脏声音的分析和识别。Shamsuddin N等。（2005）（2）使用muntilayer feed向前神经网络进行分类心脏声音。他们获得了11种心脏病的正确分类的100％。Garzon JJ等人（2008）（3）使用支持向量回归来检测杂音。他们获得了正常和病理心动图（PCG）信号精度的97.85％。Maglogiannisa I和HisColleagues（2009）（4）使用小波和SVM对心脏声音进行分类。Yana Z等。 al。 （2010）（5）Yana Z等。al。（2010）（5）
8 年级 NJSLA–S 练习测试答案和对齐文档 – 第 2 单元
UIN：1908M022_03 项目类型：多项选择题 标准对齐：DCI：LS1.D；SEP：EAE；CCC：S 和 SM 关键词：A 基本原理：学生 1 的主张解释了神经系统如何通过向肌肉系统发送信息来协调对刺激的反应。学生 2 的主张解释了蝙蝠的耳朵如何感知声音并将这些信息发送到大脑。答案 B 无效，因为大脑需要处理有关声音的信息，而当神经系统向肌肉发送信息以立即采取行动时，不会发生肌肉记忆。答案 C 无效，因为学生的主张既没有解释大脑如何存储记忆，也没有解释记忆如何有助于定位猎物。答案 D 无效，因为学生 1 的主张没有讨论声音的作用，而学生 2 的主张没有解释记忆的存储。
第一单元：音乐家的声学
声学所涉及的基本概念需要通过课堂或讲座活动来建立语言、理论和惯例。在可能的情况下，授课应以实际演示和练习为基础，鼓励学习者尝试和聆听声音、乐器和音乐。声学科学应该用来解释学习者听到了什么，以及他们对声音的感知如何受到内部和外部因素的影响，而不是作为授课的重点。学习者将探索乐器及其发出声音的原因。学习者应该能够探索乐器如何从其不同组件和部件产生声音，以及如何产生不同的音色。这里可以直接将具有丰富谐波内容的复杂声波与乐器如何产生声音联系起来。一旦学习者解释了这些主题，这种联系就可能建立起来，从而创造一个机会来结合获得前两个评分标准最高分所需的理解深度。
什么是“人工智能”？
洛夫莱斯 (1843)：“此外，它还可能作用于数字以外的其他事物……”“例如，假设音调声音的基本关系……能够进行这样的表达和改编，那么引擎可能会创作出任何复杂程度或范围的精致而科学的音乐作品。”
![arxiv：2105.10781v1 [CS.SD] 2021年5月22日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5bb3fecfde0b1ae3462888d33d2ea5a7c044932f.webp)
arxiv：2105.10781v1 [CS.SD] 2021年5月22日
人类通过声音模仿具有特权，具有体现的方式来探索声音的世界。声音的量子声理论（QVT）始于以下假设：任何声音都可以表达并被描述为声带叠加的演变，即发声，湍流和上声音肌弹性振动。量子力学的假设，具有可观察的，测量和状态的时间演变的概念，提供了一个模型，可用于分析和合成方向，可用于声音处理。QVT可以对某些听觉流现象给出量子理论的解释，最终导致了相关声音处理问题的实际解决方案，或者可以创造性地利用它来操纵声音元素的叠加。也许更重要的是，QVT可能是在物理学家，计算机科学家，音乐家和声音设计师之间进行对话的肥沃理由，这可能使我们闻所未闻的人类创造力表现出来。
语音和通信解决方案的变化
如果您希望能够运用自由思想生成类似于自己声音的语音，建议使用一种称为语音银行的方法。可以使用软件创建听起来很像您自己声音的合成语音。您可以使用这种独特的软件将您的声音银行到平板电脑或笔记本电脑上。在撰写本文时，一种流行的语音银行方法是通过名为 ModelTalker 的程序。此程序要求用户录制 1,600 个短语，然后用于创建听起来非常类似于您自然语音的合成语音。在诊断初期，在出现任何明显的语音变化之前，尽早开始这一过程非常重要。发声、保持一致的语速以及一口气说出 10 个单词的呼吸支持困难，可能会抑制参与此程序的能力，也无法创建独特的合成语音以供日后在语音生成设备中使用。
使用事件相关脑电位来评估运动......
现实世界中的行为会产生直接的感官后果。在数字环境中模仿这些后果是可以实现的，但技术限制通常会在用户操作和系统响应之间施加一定的延迟。评估这种延迟对用户的影响非常重要，最好使用不会干扰其数字体验的测量技术。一种这样的不引人注目的技术是脑电图 (EEG)，它可以通过从连续的 EEG 记录中提取事件相关电位 (ERP) 来捕捉与运动反应和感官事件相关的用户大脑活动。在这里，我们利用了这样一个事实：感官 ERP 成分（特别是 N1 和 P2）的幅度反映了感官事件被视为自身行为的预期结果的程度（自我生成效应）。参与者（N = 24）通过在虚拟键盘上输入代码来打开门，在虚拟现实 (VR) 环境中引发听觉事件。在参与者内部设计中，用户输入和声音呈现之间的延迟是跨块操纵的。有时，虚拟键盘会由模拟机器人操作，从而产生外部生成声音的控制条件。结果表明，相对于外部生成的声音，自生成声音的 N1（但不是 P2）振幅会降低，而 P2（但不是 N1）振幅会通过声音呈现的延迟以分级方式进行调制。N1 和 P2 效应之间的这种分离可以追溯到对自生成声音的基础研究。我们建议将 P2 振幅作为候选读数，以评估数字环境在系统延迟方面的质量和沉浸感。
帮助对大声敏感的孩子
许多年幼的孩子觉得突然的大声噪音令人不舒服或心烦。在孩子成长的过程中，他们更有可能通过捂住耳朵或哭泣来表现出对声音的厌恶。他们可能会将这种声音描述为痛苦而不是不舒服。最常见的孩子讨厌的声音是他们无法控制的意外噪音。