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语音教师对语音学生声音健康的指南
1 “Julie 谈论她的声音，第 2 部分”，YouTube 视频。2 “Rolando Vilazon 谈论他的声带囊肿”，YouTube 视频。3 “拯救沉默歌手的手术”，周末版周日，NPR 系列。4 “Natalie Dessay”，Thé ou café 的一集。5 McCoy，你的声音，17。6 McCoy，你的声音，26。
使用静音语音接口 (ReSSInt) 进行语音恢复
ReSSInt 旨在研究如何使用无声语音接口 (SSI) 帮助失去说话能力的人恢复交流。SSI 是一种设备，可以捕获在语音生成过程中产生的非声学生物信号，并使用它们来预测想要传达的信息。本项目将研究两种生物信号：代表驱动面部肌肉的电活动的肌电图 (EMG) 信号和通过植入大脑的侵入式电极捕获的侵入式脑电图 (iEEG) 神经信号。在可能影响人的声音的各种言语障碍中，ReSSInt 将解决两种特殊情况：(i) 全喉切除术后失声和 (ii) 神经退行性疾病和其他创伤性损伤，这些损伤可能会导致人瘫痪并最终无法说话。为了让这项技术真正造福这些人，该项目旨在生成质量合理的清晰语音。这将通过记录大型数据库和使用最先进的生成深度学习技术来解决。最后，该项目预见了不同的语音康复场景，这将为 SSI 带来创新的研究解决方案，并通过改善有言语障碍的人的生活对社会产生真正的影响。索引词：无声语音接口、脑到语音转换、EMG 到语音、语音合成、语音转换、深度神经网络。
构建人工智能语音
摘要。诸如 ChatGPT 之类的人工智能 (AI) 系统现在可以大规模地生成令人信服的人类语音。人们很容易问这种人工智能生成的内容是否“破坏”了法律。我们认为，这是一个错误的问题。它将法律描述为本质上是被动的，而不是主动的，并且未能揭示在法律的一个领域看似“破坏”的事情在另一个领域却是正常的。我们挑战技术本质上破坏法律的流行观念，而是提出法律和技术在反映社会优先事项和政治权力的动态相互作用中共同构建。本文反而部署并阐述了“技术的法律构建”方法。通过消除技术决定论的障碍并进行技术的法律构建，法律学者和政策制定者可以更有效地确保人工智能系统融入社会符合关键价值观和法律原则。在我们进行技术的法律构建时，包括研究法律的目标、价值观和制度如何构成对新技术用途的法律意义。例如，第一修正案主要通过法院系统，朝着许多理论目标来规范“言论”和“说话者”。这导致了一系列特殊的难题，例如人工智能系统不是具有人类意图的人类说话者。但法律的其他领域对人工智能系统的构建方式却大不相同。内容审核法规范通信平台和网络，以平衡危害与言论自由和创新；风险监管越来越多地用于监管人工智能系统，它规范有风险的复杂系统，以减轻身体和尊严伤害；消费者保护法规范企业和消费者，以维护公平有效的市场。在人工智能的其他这些法律构建中，人工智能缺乏人类意图都不是问题。通过逐一分析每个例子，本文旨在展示从技术的法律构建角度看待人工智能生成内容的好处，而不是询问该技术是否破坏了法律。我们还旨在让政策制定者和学者相信该方法的好处：它描述准确，能提供具体的政策启示，并且在实践中可以为政策制定者和学者提供深刻的赋权。人工智能系统在某种抽象意义上不会破坏法律。在以价值观为导向而非以技术为导向的技术政策方法下，法律可以做的远不止反应。
基于人工智能的语音助手
数字装置提供了使用辅助技术工具简化日常生活的新机会。Amazon Alexa、Apple Siri、Microsoft Cortana 都是语音助手的例子。语音助手是一种利用人工智能以语音形式输入然后执行相应任务的软件。我们使用各种方法将语音转换为文本 (STT)，然后在处理文本后将其转换为语音 (TTS)。然而，智能个人助理的研究非常广泛。它分为不同的分支，例如与计算机相关的环境、与计算机的个人交互以及信息系统。这个项目使用了各种 python 包。在本文中，我们试图提出一个描述性和详细的评论，为未来的研究提供强有力的支持。我们使用 nlp 而不是模式识别策略来识别基于上下文的文本。它可以在线和离线工作。语音助手使用 Python 编程语言。数据存储在应用程序本身中，它降低了时间和空间的复杂性。
语音感知手册
BLACKWELL PUBLISHING 350 Main Street, Malden, MA 02148‐5020, USA 9600 Garsington Road, Oxford OX4 2DQ, UK 550 Swanston Street, Carlton, Victoria 3053, Australia David B. Pisoni 和 Robert E. Remez 被认定为本作品编辑材料作者的权利已根据英国 1988 年版权、外观设计和专利法得到主张。保留所有权利。未经出版商事先许可，不得以任何形式或任何手段（电子、机械、影印、录制或其他方式）复制、存储在检索系统中或传播本出版物的任何部分，除非英国 1988 年版权、外观设计和专利法允许。 2005 年由 Blackwell Publishing Ltd 首次出版 3 2006 年国会图书馆在版编目数据 言语感知手册 / 由 David B. Pisoni 和 Robert E. Remez 编辑。p. cm。—（Blackwell 语言学手册） 包括参考书目和索引。ISBN 0-631-22927-2（精装：碱性纸） 1. 言语感知。I. Pisoni、David B. II. Remez、Robert E. III。系列。P37.5.S68H36 2005 401′.9—dc22 2004016173 ISBN-13：978-0-631-22927-8（精装：碱性纸） 大英图书馆提供该书目的目录记录。由香港 Graphicraft Ltd 以 10/12pt Palatino 字体印刷，由英国康沃尔郡帕兹托的 TJ International Ltd 印刷和装订。出版商的政策是使用采用可持续林业政策的工厂生产的永久性纸张，
语音和语言处理
i NLP 1 1简介的基本算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2正则表达式，令牌化，编辑距离。。。。。。。。。。。。。。。4 3 n克语言模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 4天真的贝叶斯，文本分类和情感。。。。。。。。。。。。。。。。。56 5逻辑回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77 6矢量语义和嵌入。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。101 7神经网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。132 8 RNN和LSTMS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。158 9变压器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。184 10大语言模型。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>203 11蒙版语言模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>223 12模型对齐，提示和内在学习。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>242 div>
想象的语音可以从低
使用脑部计算机界面从神经活动中重建预期的语音对有严重言语生产的人的巨大承诺具有巨大的承诺。在解码公开的语音进展中，解码的想象语音取得了有限的成功，这主要是因为相关的神经信号与公开的语音相比较弱且可变，因此很难通过学习算法来解释。我们从13名患者那里获得了三个电视学数据集，植入了癫痫评估的电极，他们执行了公开并获得的语音生产任务。基于最新的语音神经处理理论，我们提取了可用于未来大脑计算机界面的一致和特定的神经特征，并评估了它们的性能，以在表达，语音和人声表示空间中区分语音项目。高频活动为公开语音提供了最佳信号，但低频和高频功率和局部跨频都导致了想象的语音解码，尤其是语音和人声，即知觉，空格。这些发现表明，低频功率和跨频动力学包含用于想象的语音解码的关键信息。