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大脑语音处理的发展和障碍
语言是人类的一项重要技能，它使交流、批判性思维和社交互动成为可能。此外，语言也是阅读习得的基础，阅读是一项文化发明，有助于储存大量知识和创造新想法。虽然语言技能的习得往往不费吹灰之力，但理解语言是一个复杂的过程。第一步是处理口语中的声音信息，即语音学。这种语音处理使我们能够了解单词的含义，理解句子的语法，并最终理解别人在说什么。在本文中，我们重点关注人类大脑中的语音处理。我们的目标是回顾：（1）语音处理通常如何通过行为来衡量；（2）与语音处理相关的大脑区域；（3）神经多样性人群中各种语音技能之间的联系。本文分为六个部分。第一部分介绍了三种关键的语音技能：语音意识、语音记忆和快速命名，以及它们的发展模式。第二部分探讨了与语音处理相关的三个大脑区域：颞上回 (STG)、顶叶下皮层 (IPC) 和额下回 (IFG)。我们不仅讨论了关于这些区域具体作用的当前观点，还评估了大脑语音专业化发展的证据。第三至第五部分是对研究各种语音任务及其与语言和阅读发展的关系的行为和神经成像研究的选择性回顾。这些章节还指出了现有文献中的空白，并提出了富有成果的进一步研究领域。最后一部分回顾了先前的行为和神经成像研究，这些研究探讨了语音任务与不同形式的神经多样性之间的关联，例如发育性语言障碍、阅读障碍和跨语言差异。
Lee Silverman语音处理（LSVT）干预的有效性在增加平衡的情况下
中风是脑功能的突然丧失，并触发单侧瘫痪，可以减少姿势和平衡控制，从而导致行走困难。本研究旨在确定LVST训练在改善中风病例平衡方面的有效性。基于实验前的定量研究，采用一组预测试的设计设计，该研究人群在Boyolali Ngemplak区的Dibal Village中遇到了中风案例，其总抽样技术为7人。此干预措施是在中风案例中进行的16次，持续时间为30分钟/疗程。平衡测量工具使用Berg Balance量表工具。使用配对样品t检验的假设检验。该研究的结果获得了0.000 <0.05的显着性值，这表明在接受干预之前或在对Dibal Village的Dibemplak Boyolali中的中风条件进行干预之前，伯格平衡量表的平均结果差异。
家庭风险以及预测听觉和神经结构措施在预测阅读结果中的作用
一些患有阅读障碍的孩子表现出预阅读的听觉和语音处理困难。此外，左听觉皮层结构可能与家庭阅读障碍的风险有关，而不是阅读结果。但是，尚不清楚听觉和语音处理和听觉皮层结构在多大程度上介导家庭风险与阅读之间的关系。在当前的纵向研究中，我们研究了家庭风险（使用父母阅读问卷测量）和预测三年级单词阅读中的听觉措施的作用。我们测量了162名读者的听觉和语音处理，家庭风险有所不同。在其中129个，我们还获得了结构磁共振成像（MRI）。我们量化了双边颞叶（TTG（S））的表面积和重复模式，以及双侧平面颞叶（PT）的表面积。我们发现了预读的听觉和语音处理，左FIRST TTG的表面积和双侧PT以及左TTG重复模式的影响对以后阅读。这些度量上的较高的预读值可以预测更好的单词读数。尽管我们还发现了一些证据表明家庭风险对听觉和语音处理的影响，但后者的措施并未介导家庭风险和随后的阅读之间的牢固关系。我们的研究表明了预读听觉和语音处理以及听觉皮层解剖学的重要性，以便以后阅读。对阅读开发过程中这种相互关系的更好理解将有助于早期诊断和干预，考虑到一般人群中家庭风险的连续性，这一点尤其重要。
生命周期的评估和干预问题
接下来的三章重点讨论与幼儿语言技能特别相关的评估和干预问题。Vandervelden 和 Siegel 提出了一个发展理论框架，用于评估早期语音处理，特别是学习阅读和写作。他们解决了评估语音处理技能的概念和方法挑战。回顾了学习字母文字的基本语音处理能力和语音处理，包括语音重新编码、音素意识、任务多样性和字母知识。介绍了在评估幼儿时代表这种发展方法的任务示例。强调早期评估的必要性，因为它对于提供成功设计特定课程所需的相关信息至关重要。Molfese、Tan、Sarkari 和 Gill 采取了一种理论上相似但方法上不同的方法来评估幼儿的语言技能。介绍了使用出生时获得的电生理测量来预测和评估语言技能的研究。回顾了语音辨别、语音意识和正字法技能的发展。本文探讨了诱发反应电位对后期语言评估的预测能力背后的机制。结论是，需要使用电生理测量和行为测量来识别有语言问题风险的儿童，并可将其作为监测干预训练进展的成功工具。
脉冲经颅电刺激可增强言语理解能力
背景：语音处理的一个关键机制被认为是大脑皮层节律与声学输入的一致性，这种机制称为同步。最近的研究表明，与语音相关的频率或适应语音包络的经颅电刺激 (tES) 实际上可以增强语音处理。但是，目前尚不清楚振荡 tES 是否是必要的，或者相关时间的刺激瞬变（例如，tES 信号中的峰值）是否足够。目标：在本研究中，我们使用了一种新颖的脉冲 tES 协议，并通过行为测试瞬变脉冲（而不是持续振荡）tES 信号是否可以改善语音处理。方法：当受试者聆听嵌入噪音中的口语句子时，将与语音瞬变（音节开始）一致的短暂电直流脉冲施加到听觉皮层区域以调节理解。此外，我们还调节了 tES 脉冲和语音瞬变之间的时间延迟，以测试行为的周期性调节，这表明 tES 引起了同步。结果：当 tES 脉冲相对于语音瞬变延迟 100 毫秒时，语音理解能力得到提高。与之前的报告相反，我们没有发现行为的周期性调节。然而，我们发现有迹象表明，周期性调节可能是由于过于粗糙地采样行为数据而产生的虚假结果。结论：受试者的语音理解能力受益于脉冲 tES，但行为并没有受到周期性调节。因此，脉冲 tES 可以帮助皮质对语音输入进行同步，这在嘈杂的环境中尤其重要。然而，脉冲 tES 本身似乎并不能同步大脑振荡。© 2020 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
![arXiv:2407.00463v5 [cs.LG] 2024 年 10 月 16 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\12856d7a142f40865979189482e85d42f6a54b1a.webp)
arXiv:2407.00463v5 [cs.LG] 2024 年 10 月 16 日
SpeechBrain 1 是一个基于 PyTorch 的开源对话式 AI 工具包，特别专注于语音处理任务，例如语音识别、语音增强、说话人识别、文本转语音等。它通过发布预训练模型以及训练它们所需的完整代码和算法“配方”，提高了透明度和可复制性。本文介绍了 SpeechBrain 1.0，这是该工具包发展的一个重要里程碑，现在它有超过 200 种语音、音频和语言处理任务配方，以及 Hugging Face 上提供的 100 多个模型。SpeechBrain 1.0 引入了新技术来支持多种学习模式、大型语言模型 (LLM) 集成和高级解码策略，以及新颖的模型、任务和模式。它还包括一个新的基准存储库，为研究人员提供了一个统一的平台来评估跨不同任务的模型。关键词：对话式 AI、开源、语音处理、深度学习。
人工智能解决方案指南
AI 领域专用架构，例如自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音处理架构，需要优化通道性能以支持更高的数据速率、更小的占用空间、更长的信号覆盖范围和低延迟。Samtec 高性能铜缆和光纤布线解决方案旨在支持极高的数据速率和密度，以及优化的信号完整性和设计灵活性。
信息学硕士项目：人工智能
高级机器学习 Lena Jäger 机器翻译的高级技术 Rico Sennrich 算法博弈论和机制设计 Sven Seuken 组合算法 Alexander Souza 计算机图形学 Renato Pajarola 深度学习 Manuel Günther 文本和语音处理基本原理 Mathias Müller 自然语言处理的机器学习 1 Simone Clematide 网络科学 Claudio Tessone 随机算法 Alexander Souza
在自闭症谱系障碍的高和低风险的婴儿中，探索6个月以24个月的6个月的语言结果与语言结果的关系：一种初步的功能性近红外光谱研究
对自闭症谱系障碍（ASD）高家族风险的婴儿（ASD）的语言障碍风险增加。研究表明，非典型的大脑对语音的反应与该人群的语言障碍有关，但很少有人纵向检查这种关系。我们使用功能性的近红外光谱（FNIRS）来研究自闭症的6个月大婴儿（HRA）和低风险（LRA）的语音处理的神经相关性。我们还评估了在6个月时大脑对语音的反应与24个月的口头发育商（VDQ）评分之间的关系。LRA婴儿对双侧前区域（ROI）的脑反应更大，而HRA婴儿在所有ROI中均表现出相似的大脑反应。与LRA婴儿相比，后来被诊断为ASD的HRA +婴儿在双侧前ROI中脑反应降低，而后来未被诊断为ASD的HRA-婴儿在右后ROI中脑反应增加。左前ROI的大脑反应更大，仅预测LRA婴儿的VDQ得分。的发现突出了分别研究HRA +和HRA-婴儿的重要性，并暗示了与语言功能无关的不同，更分布的神经系统在HRA婴儿中进行语音处理。