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量子信息处理的语音芯片
在单个芯片上与长相干时间和功能量子设备的整合，因此实现了全固体量子计算芯片，是当前对量子信息处理的实验研究的重要目标。在各种量子平台中，在光子量子芯片和超导量子芯片中已经取得了一系列显着的进展，而量子数的数量和量子电路的复杂性都在增加。尽管这两个芯片平台具有各自的独特优势和潜力，但它们的缺点已经逐渐揭示并需要解决。通过引入声子集成的设备，可以在同一芯片上组合所有无用的语音，光子和超导量子设备，以实现它们之间的相干耦合。在这里，我们提供了有关量子信息处理的综合光子，超导和混合量子芯片的前景和简短审查。
语音控制轮椅-IJRPR
HC-05蓝牙模块是一种低成本设备，可在Arduino Uno和启用蓝牙设备（如智能手机或平板电脑）之间进行无线通信。它使用串行通信协议轻松交换数据。在此项目中，HC-05从智能手机应用程序接收语音命令，并将其发送到Arduino。当用户提供语音命令，例如“向前移动”或“向左移动”时，该应用将其转换为文本并通过蓝牙将其发送到HC-05。然后将命令转发到Arduino，该命令相应地控制电机。此设置使轮椅无权，使用户可以通过简单的语音命令控制其运动。
语音神经生理学实验室
什么是脑电图？在脑电图研究中会发生什么？脑电图（脑电图）使研究人员能够使用小磁盘（电极）测量大脑中的电活动。这些电极可以检测到大脑活动期间发生的微小电荷。电荷被放大，并且可以显示为显示为波浪模式的图（“脑波”）。在脑电图研究中，将使用放在头部上的帽子将连接到电线的电极放在头皮上。大脑活动是用脑电图测量的，而孩子在计算机前进行聆听和说话任务。
空间，连接和语音的重要性
在此版本中，您会发现30个出色的作业，其课程标题从“看不见的敌人 - 诊断细菌感染”到“社交媒体，心理健康和您”。该版本的学者介绍了参加学者计划和UNI Pathways的学生制作的一些最令人印象深刻的文章。大学风格的学习学生在我们的计划中接触的学生旨在为学生提供发展自己的思想和方法的自由。这不仅会帮助继续在大学学习的学生，而且我们认为这些是成人世界中发展的至关重要技能。使用批判性思维的独立学习技巧和支持的发展为年轻人提供了分享他们想法的平台。我们希望这将使这些年轻人有能力参与塑造我们世界的辩论，无论他们是关注育儿行为的神经生物学还是了解是否有外部世界。辉煌的俱乐部热衷于将我们的计划揭露大学的这些重要方面。
精确建模对语音的反应
可以通过拟合将测量的脑信号（例如脑电图（EEG））与引起它们的刺激的3相关的刺激反应模型2探测感知过程。这些模型还发现了4个控制助听器等设备的控制。通过相关，分类或信息率指标测量的曲目质量指示了模型的值6和设备的实用性。基于规范7相关分析（CCA）的模型达到了超过8个常用线性向前和后向模型的质量拟合。在这里，我们表明9可以使用多种技术进一步提高他们的性能，包括10个自适应波束形成，CCA权重优化以及捕获数据中时间变化和上下文依赖性关系的复发性神经11网络12。我们使用Match-VS不匹配13分类范式证明了这些结果，其中分类器必须确定两个刺激14个ULUS样品中的哪个产生给定的EEG响应，哪些是随机选择的15个刺激样本。此任务捕获了更多其他研究中探讨的更符合16个PLEX听觉注意解码（AAD）任务的基本特征。17新技术的分类错误显着降低，信息传输率提高了18个，这表明这些模型更好地拟合了数据，而这些模型的感知过程反映了数据。这对于改善20个大脑计算机界面（BCI）应用很有用。21
关于语音的全部：注射，增强和疗法
1。描述了针对肌肉声折叠活动的语音疗法的预期益处，与针对呼吸/阻力训练的锻炼相比2.描述SLP类固醇注射的好处和陷阱3。描述肉毒杆菌毒素和增强注射喉成形术和最适合合并治疗的患者群的潜在益处4。确定PRP在声带结节中的潜在益处，并限制初步研究人群，以显示大多数研究患者的显着改善5.创建自己的治疗算法，用于管理人声折叠颗粒之前
不要强加于我：语音感知可能会产生语音 BCI 的假阳性激活
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2024 年 1 月 22 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.01.21.23300437 doi：medRxiv 预印本
语音 'ai' 和 'oa' 句子复制
……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………….……………………………………………………………………………………………………….…… 写一个带有“ee”字的句子，并包含一个副词（例如 - quietly, angrigally, cautionly）以使您的句子更令人兴奋。
基于FPT.AI的语音机器人的开发和测试
近年来，语音机器人已成为人与机器之间流行的交流工具。在本文中，我们将介绍我们的语音机器人，它集成了 FPT.AI 提供的文本转语音 (TTS) 和语音转文本 (STT) 模块。这个语音机器人可以看作是对典型聊天机器人的重大改进，因为它可以通过文本和语音响应人类的查询。FPT Open Speech、LibriSpeech 数据集和音乐文件用于测试 STT 模块的准确性和性能。对于 TTS 模块，使用越南语和英语新闻页面上的文本进行测试。为了测试语音机器人，将寄宿家庭服务主题问题和非主题消息输入系统。TTS 模块在越南语文本测试中的准确率为 100%，在英文文本测试中的准确率为 72.66%。在 STT 模块测试中，FPT 开放语音数据集（越南语）的准确率为 90.51%，LibriSpeech 数据集（英语）的准确率为 0%，而音乐文件测试的准确率为 0%。语音机器人在测试中实现了 100% 的准确率。由于 FPT.AI STT 和 TTS 模块仅支持越南语以占据越南市场，因此使用 LibriSpeech 数据集进行测试的准确率为 0% 是合理的。
人工智能和语音助手在...中的应用
马来西亚雪兰莪州博特拉大学博特拉商学院摘要人工智能 (AI) 等现代智能技术正在与人类的物质生活融合，并将改变我们的生活、工作和互动方式。医疗保健领域的人工智能正受到研究人员、医疗专业人士和生命科学公司的关注。新技术的进步为电子医疗 (e-health) 带来了各种机遇，使得人们无论距离多远都可以通过信息和通信技术 (ICT) 获得医疗保健，例如使用血压远程监测服务和语音助手。语音助手 (VA) 作为医疗保健领域的一项新兴技术有助于降低开支、建立忠诚度、增加收入，并且在 COVID-19 疫情期间尤其有益，因为医疗保健需要在疫情后转向更多的非接触式技术。在本文中，我们总结了 AI 和 VA 在医疗保健领域应用的最新发展，以及有关这些技术的一些基本知识、该技术在医疗保健领域的现状以及未来可能的发展，这些发展可能会改变患者护理的许多方面。关键词：人工智能、语音助手、电子健康记录系统、机器学习、医疗保健。简介新技术的引入以及存储大小、计算能力和数据传输速度等数据技术的改进是推动人工智能 (AI) 在许多领域增长的关键因素。语音助手是基于人工智能的技术，旨在像人类一样思考和行动。Apple 的 Siri、Amazon Alexa 和 Google Assistant（图 1）是语音激活系统的例子，它们可以帮助消费者管理日常任务，例如在线搜索、收听新闻、控制其他连接的智能设备（例如灯、空调）、接听电话、支付水电费和设置提醒。近年来，此类技术取得了强劲增长（The Star Online，2020 年）。Marketsandmarkets 在 2020 年发布的报告指出，语音助手应用市场预计将从 2021 年的 28 亿美元增加到 2026 年的 112 亿美元，整个预测期内的复合年增长率 (CAGR) 为 32.4%。语音助手应用市场之所以得到广泛应用，得益于基于语音的人工智能技术的进步、语音设备数量的增长以及对客户参与度的日益关注。