我们研究了从舌头的超声图像和嘴唇的视频图像中进行多说话人语音识别。我们在模态语音的图像数据上训练我们的系统,并在两种说话模式的匹配测试集上进行评估:无声语音和模态语音。我们观察到,从图像数据中进行的无声语音识别表现不如模态语音识别,这可能是因为训练和测试之间的说话模式不匹配。我们使用解决领域不匹配的技术来提高无声语音识别性能,例如 fMLLR 和无监督模型自适应。我们还从话语持续时间和发音空间大小方面分析了无声语音和模态语音的特性。为了估计发音空间,我们计算从超声舌头图像中提取的舌头样条的凸包。总体而言,我们观察到无声语音的持续时间比模态语音的持续时间长,并且无声语音比模态语音覆盖的发音空间小。尽管这两个特性在各种说话模式下都具有统计显著性,但它们与语音识别的单词错误率并不直接相关。索引词:无声语音界面、无声语音、超声舌成像、视频唇成像、发音语音识别
摘要 — 无声语音期间产生的脑信号已被证明可用于设计基于通信的脑机接口 (BCI)。然而,脑信号本质上是非平稳和复杂的,因此很难识别。我们提出了一个使用通过脑电图 (EEG) 传感器捕获的脑信号识别想象单词的框架。我们的方法包括两个主要部分:(i) 电极选择方法和 (ii) 卷积注意网络。电极选择方法为想象语音识别提供包含最具辨别力的时频信息的电极。此外,来自选定电极的声谱图被用作卷积注意网络的输入,该网络提取时频特征并通过将更高重要性归因于具有更高辨别能力的时间点来执行分类。使用 EEG 数据集的实验结果表明,所提出的方法能够有效识别心里说出的单词,并且性能优于最先进的方法。索引词 —EEG、脑机接口、卷积网络、注意力、内在语言、无声语言、电极选择、时频
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无声语音不受环境噪音的影响,可提高可访问性,并增强隐私和安全性。然而,目前的无声语音识别器以短语输入/短语输出的方式运行,因此速度慢、容易出错,并且不适用于移动设备。我们介绍了 MELDER,这是一种移动唇读器,它通过将输入视频分割成更小的时间段并单独处理它们来实时运行。实验表明,这大大缩短了计算时间,使其适用于移动设备。我们通过使用迁移学习模型利用高资源词汇表中的知识,进一步优化模型以供日常使用。然后,我们将 MELDER 在固定和移动环境中与两个最先进的无声语音识别器进行比较,其中 MELDER 表现出卓越的整体性能。最后,我们将 MELDER 的两种视觉反馈方法与 Google Assistant 的视觉反馈方法进行了比较。结果揭示了这些提出的反馈方法如何影响用户对模型性能的看法。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以显示预印本(未经同行评审证明)的预印本版权持有人的此版本发布于2025年2月8日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.07.25321837 doi:medrxiv Preprint
不了解工作中的潜在危险是防止自满情绪的有力手段。第三种是缺乏手头工作任务的知识或正确信息。这意味着技术或非技术信息、清单或安全程序可能没有得到充分正确的翻译,或者无法以当地语言提供给操作和维护团队。第四种是分心(例如,将注意力从工作任务上转移开)。分心是任何让我们忘记手头任务的事情。分心会让我们认为我们在工作流程或系统中比现在更进一步。第五种是缺乏团队合作以实现共同目标。第六种是疲劳(例如,意识水平下降),这会导致疲倦、劳累、紧张和精疲力竭。第七种是缺乏资源。这意味着未能使用或获得适当的工具、设备、信息和程序。在这种情况下,我们在使用正确的工具、手册或说明时不能即兴发挥。下一个是工作压力,它会产生一种紧迫感。工作压力也是由于我们缺乏计划或执行工作任务而造成的。在这种情况下,我们不应该过度承诺和交付与工作任务相关的任何东西。第九个是缺乏自信(例如,缺乏对需求的积极沟通),这对于新的工作系统或流程很重要。对可靠性的疑问和怀疑
控制单元可以在安装之前或之后进行编程。控制单元配备了三个预定义代码: 1.管理代码:123456 - 允许您对控制单元进行编程(设置)。2.用户代码:1234 - 用于撤防警报系统。3.约束代码:1111 - 允许您通过撤防控制主机来启动无声警报。此应用程序旨在提醒电话联系人而不触发警报器。它的用处是在用户受到小偷威胁并被命令解除家中警报的边缘情况下。4.开启码:未使用。我们建议在中央设置中修改如下代码。要访问设置菜单,请输入 [Admin + Enter]。要撤防系统,请输入 [Code User + Disarm]。要在受到限制时发送无声警报,请输入 [Codestress + Disarm]。
首先,它可以实现无声移动性。沉默的移动性是一种长期以来的属性,将增加所有地层中的致命性和生存能力。想象一下一个装有轻型侦察车的机动车辆部队,该车辆几乎未被发现。这个 - 结合延长范围和持续时间 - 对未来骑兵中队的整体有效性产生了巨大影响。其次,电气化将延长无声手表的持续时间,或者在所有关键系统供电并关闭发动机的情况下坐在隐藏位置的能力。通过提高电池密度,功率共享以及生产和优先级功率的能力,电气化车辆在电源管理方面将远远超过当前机队。第三,电动车辆将大大减少车辆产生的热特征,从而降低对抗性检测能力。可见和声学检测的减少将大大增加惊喜的要素。可见和声学检测的减少将大大增加惊喜的要素。
晚上10点 @泪珠公园。在骄傲月的前夕,以家庭友好的无声迪斯科舞会开始,以哥谭的欢呼和DJ为特色,当我们跳舞到通过亮起的耳机抽出的最热门节拍。耳机是免费的; ID是需要的。iii。电池公园城市街区2024:连接世代!o炮台公园城市街区,在9月11日恐怖分子