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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
Alisha Menon
华盛顿感觉运动神经工程中心。开发了36个小时的时间，Dropstop是一种用于脚下患者的互动康复系统。卫生专业人员建议几乎所有脚落下的患者的物理治疗。然而，治疗对患者来说可能会令人沮丧，因为练习（在中风或受伤之前很容易运动）非常难以执行。这使他们减少了自己完成任务的动力。大量研究表明，康复和培训中的视觉和音频反馈可以帮助患者以清晰而激励的方式更好地了解自己的表现和改善。Dropstop通过与OpenBCI Cyton生物传感板相连的表面EMG传感器测量胫骨前肌肉活性。Cyton记录并通过RFDUINO无线电模块驱动音频和视觉反馈的USB加密狗连接到Arduino Uno的计算机无线通信。
基于机器学习的超级估计...
I。UWB技术从高时域的分辨率中受益，从而导致精确时间（TOF）和高分辨率通道脉冲响应（CIR）测量值。高分辨率CIR提供了有用的信息，可用于应对主要本地化挑战，例如多径传播，使UWB成为挑战环境的关键技术。UWB技术实现了几种本地化，其中高度要求到达角度（AOA）估计。AOA估计是狭窄光束无线数据传输和智能天线系统的至关重要任务，可促进光束成形[3]，车辆通信[4]和室内定位[5]。与需要在锚节点和标签节点之间进行双向通信的方法不同，例如双向范围，在AOA估计中，不需要反馈链接（在自我定位中），从而可以提高系统的可扩展性和复杂性。此外，当前的UWB定位系统通常使用定时信息来确定移动标签和几个分布式锚节点之间的距离。通过在锚节点上添加其他天线和无线电模块（例如创建天线阵列），可以在每个天线元件上确定相位和到达时间，从而可以提取到达角度的信息。因此，
iBOX Pro 800 激光扫描签名
独特的组件和技术的组合，使得该设备能够及时准确地通知在俄罗斯、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦（和其他独联体国家）运营的交通违规记录设备，而不会因错误警报而分散注意力： - 基于高性能 Quadro M7 ST MicroElectronics 处理器和 SSSP（SMART 签名灵敏度平台）技术的第三代雷达模块。 – SMART 签名灵敏度平台 (SSSP) 是一种多线程进程处理技术，可以最有效地利用处理器资源。该技术非常适合在处理负责设备接收的辐射频率特性的数字签名代码时分配处理器资源。通过采用先进的算法并行执行各类弱互联子任务，实现了对特征库访问流程的高效优化。 – LaserScan 技术与新的激光辐射接收器和附加操作模块相结合，使该设备能够增加激光雷达的检测范围，例如 POLISKAN、AMATA、LISD、LISD 2。 – iBOX Pro 800 LaserScan Signature 能够检测在俄罗斯、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦（包括独联体）运行的大多数测速仪。 – 无线电模块提供无线电范围内的信号接收：X、K、Ka、Strelka；识别雷达：X、K、Ka、Strelka、Kordon、Chris、Chris-P、Iskra、Radis、Arena、Binar、Berkut、Sokol、VKS、Barrier-2M、PKS-4 和 Vizir。 – 激光模块可接收激光范围内的信号并识别雷达：POLISKAN、AMATA、LISD、LISD 2。– GPS 模块与来自 45 个国家/地区（俄罗斯、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦等）的更新的 2 点摄像头数据库一起，能够