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World File Search System语音分析
基于说话人识别的AI语音识别服务网络威胁分析
自动语音识别（ASR）是将人类的语音分析为语音信号，然后自动将其转换为人类可以理解的字符串的技术。语音识别技术已经从识别单个单词的初级水平发展到识别由多个单词组成的句子的高级水平。在实时语音对话中，高识别率提高了自然信息传递的便利性，扩大了基于语音的应用范围。另一方面，随着语音识别技术的积极应用，对相关网络攻击和威胁的担忧也日益增加。根据现有的研究，对技术开发本身的研究正在积极进行，例如自动说话人验证（ASV）技术的设计、准确率的提高等。但是，对攻击和威胁的深入和种类的分析研究并不多。在本研究中，我们针对配备自动识别技术的AI语音识别服务，提出了一种通过简单操纵语音频率和语音速度来绕过语音认证的网络攻击模型，并通过在商用智能手机的自动识别系统上进行大量实验来分析网络威胁。以此，我们旨在告知相关网络威胁的严重性，并提高对有效对策研究的兴趣。
在医疗职业教育中领先于人工智能
11 月 18 日星期六 - CSD 研究研讨会 (CC, 162AB) 上午 8:30 1856：利用人工智能打破障碍：谷歌为推进无障碍、沟通和社会包容而制定的计划；演讲者：Philip Nelson（谷歌）上午 10:30 1912：大数据时代的言语障碍研究：大规模数据库和语音分析演讲者：Mark Hasegawa-Johnson（伊利诺伊大学香槟分校）、Julie Liss 和 Visar Berisha（亚利桑那州立大学）下午 1:00 1971：用于监测神经和心理健康的言语生物标志物的进展；演讲者：Vikram Ramanarayanan（Modality.ai）和 Emily Provost（密歇根大学）下午 2:30 2028：个性化语音识别和声音合成——推进言语障碍患者的临床护理；发言人：Richard Cave（MND 协会）和 Rupal Patel（东北大学）下午 4:00 2085：脑机接口的最新进展；发言人：Leigh Hochberg（麻省总医院/哈佛医学院/普罗维登斯 VA 医学中心）和 Jun Wang（德克萨斯大学奥斯汀分校）
在医疗职业教育中领先于人工智能
11 月 18 日星期六 - CSD 研究研讨会 (CC, 162AB) 上午 8:30 1856：利用人工智能打破障碍：谷歌为推进无障碍、沟通和社会包容而制定的计划；演讲者：Philip Nelson（谷歌）上午 10:30 1912：大数据时代的言语障碍研究：大规模数据库和语音分析演讲者：Mark Hasegawa-Johnson（伊利诺伊大学香槟分校）、Julie Liss 和 Visar Berisha（亚利桑那州立大学）下午 1:00 1971：用于监测神经和心理健康的言语生物标志物的进展；演讲者：Vikram Ramanarayanan（Modality.ai）和 Emily Provost（密歇根大学）下午 2:30 2028：个性化语音识别和声音合成——推进言语障碍患者的临床护理；发言人：Richard Cave（MND 协会）和 Rupal Patel（东北大学）下午 4:00 2085：脑机接口的最新进展；发言人：Leigh Hochberg（麻省总医院/哈佛医学院/普罗维登斯 VA 医学中心）和 Jun Wang（德克萨斯大学奥斯汀分校）
高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测
1名学生，计算机科学与工程系，IFET工程学院，印度维鲁普拉姆2号2助理教授，计算机科学与工程系，IFET工程学院，印度维卢普拉姆，摘要：AI驱动的模拟访谈系统通过虚拟互动提供现实的实践，利用ML来分析和供应的知名度和语言反应，并提供了对文化和句子的范围，并提供了对文化的个人反馈， （NLP）技术。这些NLP算法对于理解和解释候选人答案的上下文和情感语气至关重要，从而提供了对其沟通技巧的细微评估。系统使用图像处理技术来分析非语言提示。MediaPipe，一种用于检测和识别面部要点的多功能工具，可以精确地识别面部表情和运动。诸如面部检测，具有里程碑意义的检测和情感分类之类的技术用于解释这些非语言信号，从而对候选人的情绪状态和参与水平提供了见解。系统的体系结构还包括用于语音捕获和分析的组件。语音分析检查了音调，音高和语音速度，以了解响应的清晰度和情感底色。这种多模式方法结合了口头，人声和视觉数据，可确保对候选人的表现进行全面评估。整合高级技术，该系统有效地模拟并评估了访谈。关键字：Gemini（AI工具），AI（人工智能），LLM（大语言模型），ML（机器学习），NLP（自然语言处理）。
1 人工智能在招聘中的应用
尽管新冠疫情几乎影响了就业的各个方面，但对于大多数雇主来说，最大的变化（也是最有可能产生持久影响的变化）或许是许多员工转向某种形式的远程工作。与此相关的是，许多企业被迫远程招聘和筛选求职者，放弃传统的面对面面试和工作评估，转而采用虚拟会议和在线工具来衡量认知能力、情商、性格特征和技能等。甚至在疫情爆发之前，许多公司就开始转向使用人工智能（“AI”）来筛选求职者，相信计算机将加快招聘流程，更准确地识别出适合该职位的候选人，并消除选择候选人时的人为偏见和主观性。无论是部署机器学习根据在线个人资料的内容识别应聘者，还是使用算法对简历进行分类，甚至使用面部和语音分析软件来评估各种能力和特征，许多公司都称人工智能是招聘的灵丹妙药。在现场会议和社交互动受到限制的环境中，雇主们的呼声越来越高。然而，如果没有适当的审查和分析，这些工具实际上可能会给招聘过程带来偏见，并使雇主面临联邦、州和地方法律规定的责任。本文探讨了人工智能和机器学习在筛选、面试和招聘过程中的使用方式，以及这些工具必须在复杂（且不断扩大）的法律框架下运行，并指出了寻求实施这些技术的雇主可能遇到的陷阱。
瑞士心力衰竭（风险投资）患者语音特征的趋势：纵向观察试验研究的方案
心力衰竭（HF）的特征是心脏无能力泵入足够血液以满足人体代谢需求的能力[1]。它在全球范围内遭受了超过6430万人的侵害，并且患病率正在增加[2]。根据2015年至2018年的数据，估计有600万美国成年人患有HF [3]。高医院再入院率不仅会对患者的健康状况，发病率和死亡率造成巨大负担，而且还大大提高了国家医疗保健费用[4]。欧洲每位住院患者的平均费用约为10,000欧元[5]。2020年心力衰竭的总护理费用估计为美国436亿美元[6]。HF住院占与HF相关的总支出的60％[1]，但许多住院被认为可以预防[7]。这意味着这些成本主要是由重复和冗长的住院造成的，可以大大减少。为了处理这一数量的患者并降低成本，自我管理计划增强了患者的能力，因为他们可以积极贡献其疾病并参与持续教育，自我保健促进和治疗依从性[8]。当前的自我管理计划建议患者每天的体重，并致电医生，如果他们经历了快速的体重增加或拥塞的临床迹象，例如外围水肿[9]。自我管理计划（例如，体重，血压）的预测能力有限，需要高度依从性和持续的承诺[10,11]。毫不奇怪，涉及广泛人口和使用传统自我管理计划的临床试验尚未减少住院治疗[12]。在此基础上，我们认为需要针对HF患者的被动，无创和用户友好的工具来促进自我管理。值得注意的是，声音的监视有可能识别生理变化和健康状况[13]。语音是由肺部压力创造的，然后通过声带传播[14]。随着代理的接近，即，当心脏再也无法保持有效的循环时，HF患者在包括肺在内的整个人体中都会保持液体保留。特别是，声带褶皱由薄组织层组成，可能对HF相关的水肿特别敏感[15]。我们假设声带对流体的积累比重量变化更敏感。因此，语音监测可能允许及时检测流体体积不平衡（例如体积过载）和拥塞，并防止需要住院的急性失去心力衰竭事件。移动设备（例如智能手机和平板电脑）在我们的生活中已变得无处不在，例如，美国有85％的成年人在2021年拥有智能手机[16]。此外，基于语音的对话代理（VCAS），例如Apple的Siri，现在已在超过25亿个智能手机，平板电脑，智能扬声器和可穿戴设备上使用。为此，可以轻松地从他们的语音命令到VCA的HF患者的语音样本。这项研究旨在为HF的新生物标志物开发数字声音监测工具做出贡献。多亏了信息和通信技术的广泛使用，语音分析可以用作可扩展，量身定制和具有成本效益的健康监测系统。此外，语音监视系统可以缓解与老年人的技术相互作用，因为研究表明，对于老年人和脆弱的人来说，语音接口的使用似乎更容易，更容易接受[17-19]。此外，语音监测系统特别支持识字率低或智力[20]以及运动或认知障碍的人[21]。我们使用从移动设备收集的语音功能，并将语音分析集成到患者自我护理中。声音可以很容易地作为健康参数来识别HF进展的可能性。在临床上有价值的质量虽然有效地收集语音样本可能会导致HF患者的两个主要护理问题：缺乏依从性以及对患者家庭中强大和临床相关的测量的需求。
短期和长期结果
16。Hirano S，Kishimoto Y，Suehiro A，Kanemaru S，Ito J.老年人声折叠的再生：第一个用成纤维细胞生长factor处理的人类病例。喉镜。2009; 119：197-202。 17。 Mattei A，Magalon J，Bertrand B等。 自体脂肪衍生的基质血管分数和人声折叠：第一个临床病例报告。 干细胞res ther。 2018; 9：202。 18。 Ohno S，Hirano S，Yasumoto A，Ikeda H，Takebayashi S，Miura M.与年龄相关的声带萎缩的再生疗法的结果，具有碱性成纤维细胞生长因子。 喉镜。 2016; 126：1844-1848。 19。 Hirano S，Sugiyama Y，Kaneko M，Mukudai S，Fuse S，HashimotoK。在100例人声褶皱萎缩和疤痕的情况下，在底膜内注射碱性成纤维细胞生长因子。 喉镜。 2021; 131：2059-2064。 20。 Andia I，Maffulli N.血液衍生的组织修复/再生产物。 int J Mol Sci。 2019; 20：45-81。 21。 Masoudi E，Ribas J，Kaushik G，Leijten J，Khademhosseini A.血小板 - 基于干细胞的组织工程和再生的血小板富含血细胞。 Curr干细胞代表。 2016; 2：33-42。 22。 Bhatt NK，Gao WZ，Timmons Sund L，Castro ME，O'Dell K，Johns MM 3rd。 富含血小板的血浆，用于声带疤痕：概念的初步报告。 j声音。 2023; 37（2）302：e17-302.e20。 23。 j声音。 2023; 37（4）：621-628。 24。Vander Woerd B，O'Dell K，Castellanos CX等。 25。2009; 119：197-202。17。Mattei A，Magalon J，Bertrand B等。自体脂肪衍生的基质血管分数和人声折叠：第一个临床病例报告。干细胞res ther。2018; 9：202。 18。 Ohno S，Hirano S，Yasumoto A，Ikeda H，Takebayashi S，Miura M.与年龄相关的声带萎缩的再生疗法的结果，具有碱性成纤维细胞生长因子。 喉镜。 2016; 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