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避免经济焦虑 - 安迪·霍尔丹（Andy Haldane）的言语
此处表达的观点不一定是英格兰银行或货币政策委员会的观点。我要感谢杰克的意思和安德烈·莫雷拉（Andre Moreira）在准备文本方面的帮助。我要感谢安德鲁·贝利（Andrew Bailey），弗朗西斯·卡西迪（Frances Cassidy），艾伦·卡斯尔（Alan Castle），湿婆·乔拉（Shiv Chowla），利亚姆·克劳利·里德（Liam Crowley-Reidy），乔恩·库利夫（Jon Cunliffe），哈维·丹尼尔（Harvey Daniell），帕文迪普·达米斯道格拉斯·伦德尔（Douglas Rendle），迈克尔·桑德斯（Michael Saunders），米歇尔·斯特尔马奇（Michal Stelmach）和扬·弗里格（Jan Vlieghe）发表了评论。所有演讲均可在www.bankofengland.co.uk/news/speeches和@boe_pressoffice
人工智能支持的认知行为疗法在虚拟现实环境中治疗言语焦虑
引言和目的 演讲焦虑是社交焦虑症 (SAD) 的标志，是常见问题。瑞典的患病率相对较高，15.6% 的人口患有 SAD（Furmark 等人，1999 年），但据报道世界其他地区也存在这种现象（Mannuzza 等人，1995 年）。另一个令人不安的事实是，瑞典年轻人中焦虑症的患病率普遍呈上升趋势（Kosidou 等人，2010 年）。SAD 的患病率如此之高进一步带来了问题，因为症状往往会伴随终生，而现有的治疗方法成功率有限。演讲焦虑比 SAD 更为普遍，约三分之一的总人口患有此病（Ebrahimi、Pallesen、Kenter 和 Nordgreen，2019 年）。
严重言语障碍的人工智能
摘要。本文旨在分析用于非标准语音识别的创新人工智能 (AI) 系统 (Voiceitt ® ) 如何彻底改变针对严重言语障碍人士的增强替代通信 (AAC) 技术。通过使用便携式设备的内置功能，基于 AI 的算法可以“理解”构音障碍语音并将其“翻译”为流畅的实时用户通信，这要归功于“语音捐赠者”结果系统。模式分类算法是为非标准语音识别定制的。基于 AI 的系统针对每个人独特的语言表达进行个性化设置，并在 AAC 效率方面迈出了真正的一步。早期的实证研究结果表明，模拟辅助工具在解决语音、语言和沟通需求 (SLCN) 方面存在局限性。最近，语音生成设备 (SGD) 已成功用于支持自闭症和构音障碍患者的交流。
使用量化方法对颅内大脑活性的言语谱图估计
将颅内大脑活动直接综合到声学语音可能为语音受损的用户提供直观而自然的沟通手段。在先前的研究中，我们使用了对数MEL量表语音谱图（LogMels）作为从电型（ECOG）记录到可听见波形的解码中的中间表示。mel-scar的语音谱图具有悠久的传统。过去，由于连续的特征空间，我们依靠回归方法来发现从大脑活动到LogMel光谱系数的映射。但是，回归任务是无限的，因此在综合声音语音信号中，脑活动中的神经元爆发可能导致异常高幅度。为了减轻这些问题，我们提出了两种量化功率值的方法，以分别使用中位数和逻辑公式分别降低复杂性和限制间隔的数量，从而分别使用中值和逻辑公式来离散对数的光谱系数的特征空间。我们通过基于线性判别分析的简单分类来评估一个参与者的概念证明，并评估了一个参与者，并通过原始语音限制了由此产生的波形。重构频谱图实现了Pearson相关系数，平均值为r = 0。5±0。11中的5倍交叉验证。索引术语：语言交流，语音合成，电代理，BCI
言语、语言和交流 (SLC) 交付计划
支持 SLC 的发展对于实现新课程的四个目标至关重要。作为语言、读写和交流学习和体验领域的一部分，已经制定了早期口语能力发展的学习描述，包括系统地发展语音意识。完善的读写框架将提供有关听力和口语的更多细节。总体指导将支持机构和学校发展他们的
功能性近红外光谱在终生言语和语言障碍研究中的应用：系统评价
目的：功能性脑成像在交流障碍的诊断和治疗中发挥着越来越重要的作用，但许多人群和环境与功能性磁共振成像和其他常用技术不相容。我们对使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 对一生中患有言语或语言障碍的个体进行的神经影像学研究进行了系统评价。我们旨在回答以下问题：fNIRS 在多大程度上被用于研究言语语言障碍的神经相关性？方法：本系统评价已在国际前瞻性系统评价注册中心 PROSPERO (CRD42019136464) 预先注册。我们遵循系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 协议，以确定系统评价的首选报告项目。数据库搜索于 2019 年 2 月至 3 月期间进行，内容如下
UTS 应用科学学士（言语病理学）- OPUS
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言语节奏及其神经基础
语音处理研究通常集中于“细微部分”，即“独特特征”、“音素”或“音素”如何构成语音识别和生成过程中必须识别和解码的元素（图 1a、b）。这种方法非常成功，构成了我们从声学、心理学、语言学和神经科学 1-3 以及最近的工程学角度理解语音的基础，自动语音识别系统在工程学中取得了显著成绩。构成元素（通俗地说，即“单词”的组成部分）在感知和生成以及词汇处理中的重要作用受到广泛重视和研究 4、5。在一项相对独立的研究中，人们开始强调语音的另一种属性——较慢的信号调制更具有“中间比特”或块的特征，即音节（图 1c）。与对基本声学语音特征的考虑（图 1b）相比，这种“语音的中尺度”受到的关注较少（图 1c）。最近令人惊讶的发现之一是，在这个时间尺度上量化的语音具有高度规律性的时间结构，这一属性很可能是大脑回路的组织和言语运动系统的生物力学的结果 6、7。识别系统也利用了这种时间、节奏的规律性。现在有越来越多的研究（从心理物理学到生理学到建模）建立在
左、右颞上回对噪声环境下言语感知的因果作用：经颅磁刺激研究
■ 在日常聆听条件下成功感知语音需要有效的聆听策略来克服常见的声学失真，例如背景噪音。神经影像学和临床研究的综合证据表明颞叶内的激活是成功感知语音的关键。然而，目前的神经生物学模型对左颞叶是否足以成功感知语音或是否需要双侧处理存在分歧。我们使用TMS选择性地破坏健康参与者的左或右颞上回（STG）中的处理来解决这个问题，以测试左颞叶是否足够或左和右STG是否都必不可少。参与者在语音接收阈值任务中重复背景噪音中呈现的句子中的关键词，同时
深部脑刺激对原发性震颤患者言语清晰度的影响
目的：本研究旨在调查尾部未定带 (cZi) 的深部脑刺激 (DBS) 如何影响特发性震颤患者的言语清晰度。方法：对 35 名参与者进行了评估：停止刺激、接受旨在缓解震颤的慢性刺激以及在增加振幅水平的单侧刺激期间。在每种刺激条件下，参与者阅读瑞典智力测试中的 10 个独特的无意义句子。两名不知道刺激条件的听众以随机程序将所有录制的句子正字法转录。计算每个患者和刺激条件的平均言语清晰度分数，并对停止刺激和接受刺激的分数进行比较。结果：慢性 cZi-DBS 对言语清晰度没有显著影响，双侧和单侧治疗的结果没有差异。在增加振幅的单侧刺激期间，