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World File Search System语音处理
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
穿孔反向传播
摘要。人工神经网络的神经元最初是在人们对生物神经元的了解远不如今天时发明的。我们的工作探索了对核心神经元单元的修改，使其与生物神经元更加平行。修改是基于这样的认识：生物树突不仅仅是被动激活漏斗，而且在将激活传递到细胞体时还会计算复杂的非线性函数。本文探讨了一种新颖的“穿孔”反向传播系统，该系统使深度神经网络的人工神经元能够更好地编码它们在原始架构中编码的相同特征。在初始网络训练阶段之后，将额外的“树突节点”添加到网络中，并分别进行训练，目标是：将它们的输出与原始神经元的剩余误差相关联。然后冻结训练后的树突节点，并进一步训练原始神经元，现在要考虑树突节点提供的额外误差信号。训练原始神经元然后添加和训练树突节点的循环可以重复多次，直到达到令人满意的性能。我们的算法已成功添加到跨多个领域的现代最先进的 PyTorch 网络中，提高了原始精度，并允许在不损失精度的情况下显着压缩模型。关键词：人工神经网络、深度学习、语音处理、药物发现、股票预测、机器学习、树突状积分、级联相关、人工神经发生
中国发育阅读障碍的最新进展
中国发育阅读障碍（DD）研究提供了对阅读障碍潜在的语言 - 蛋糕和语言特定机制的重要见解。在本文中，我们回顾了中文DD的最新进展。概述的行为证据表明，尽管语音和快速自动化的命名缺陷是语言通用，但拼字和文化缺陷却是中文语言特性的特异性。在神经层面，左左上/下额额的临时额/下部区域在跨汉语和字母语言中的内线障碍儿童中的低温激活可能表明共同的语音处理缺陷，而右枕下/中等临时区域中的过度激活在右枕下/中间临时区域以及在左侧的范围内的语言范围 - 在左侧的范围内，在中文范围内，在中文范围内征服了左侧的范围 - 在左侧的范围内，在中文范围内构成了左右的范围 - 在左侧的范围内，在中文范围内进行了良好的态度，以表现出众多的范围内的互联网效果，并在中文上进行了良好的表现。 SIS和中国DD的形态缺陷。调查结果要求进一步的理论努力来了解阅读障碍的基本语言和中文特异性的神经生物学机制，并设计更有效，有效的干预计划。
使用...对脑信号进行主体无关分类
摘要 — 在人类语音脑信号解码研究的活跃研究领域中，可以发现新形式的人与人之间的交流尚未开发的潜力。脑机接口系统可以使用脑电图信号来实现，因为它的临床风险较小，并且可以使用便携式仪器获取。脑机接口系统最有趣的任务之一是从原始脑电图信号中解码单词。在新用户使用脑机接口之前，当前基于脑电图的脑机接口研究通常需要特定于受试者的适应阶段。相比之下，与受试者无关的情况是人们非常希望看到的，因为它允许将训练有素的模型应用于新用户，而无需或几乎不需要预校准。鉴于这一关键特性，重点是创建一个可以在与受试者无关的情况下自适应地使用的高效解码器。我们的建议是在卷积层之间明确应用跳跃连接，以实现层间相互信息的流动。为此，我们在层之间添加了跳跃连接，使互信息在层间流动。然后，编码器的输出通过全连接层，最终表示 13 个类的概率。在本研究中，使用显性语音记录了 16 名参与者的脑电图数据。结果表明，当存在跳跃连接时，分类性能显着提高。关键词–脑机接口，深度学习，脑电图，语音处理
短-Bidelman Lab @ iu
听觉经验的可塑性塑造了大脑对声音的编码和感知。然而，这种长期可塑性是否改变了语音处理过程中短期可塑性的轨迹。在这里，我们探讨了短期和长期神经可塑性之间的神经机械和相互作用，以快速听觉听到对年轻，正常听力的音乐家和非音乐家的同时言语的感知学习。参与者学会了在与高密度脑电图同时记录的约45分钟训练过程中鉴定双元音混合物。我们分析了分别研究频率遵循的反应（FFRS）和事件相关电位（ERP），分别研究了皮层和皮质水平的学习神经相关性。尽管两组都表现出快速的感知学习，但音乐家表现出的行为决策速度比非音乐学家总体上更快。学习与学习相关的变化在脑干FFR中并不明显。然而，可塑性在皮质中很明显，在那里ERP揭示了群体之间独特的半球不对称性，暗示了不同的神经策略（音乐家：右半球偏见；非音乐学家：左半球）。来源重建和这些效果的早期（150-200毫秒）的时间过程局部学习引起的皮质可塑性到听觉感官大脑区域。我们的发现增强了音乐家的领域益处，但表明，成功的语音学习是由听觉可塑性的长期和短期机制之间的关键相互作用驱动的，这首先是在皮质层面上出现的。
针对法国患有诵读困难的成年人的脑电图研究
这项事件相关电位 (ERP) 研究旨在检查在患有诵读困难的成年人中，词语阅读障碍在四个认知过程流中的哪个点发生。14 名以法语为母语的诵读困难者与 18 名匹配的对照者执行了延迟音位词汇决策任务，该任务是判断视觉刺激听起来是否像法语单词。实验中呈现的 300 个刺激均匀分布在五种实验条件下（60 个具体的法语单词、60 个伪同音词、60 个伪词、60 个辅音和 60 个符号串）。至关重要的是，与对照组相比，诵读困难者的两种涉及音位信息的语言过程，即字素到音素的转换 (N320) 和音位信息的记忆检索 (Late Positive Complex) 均受损。此外，词汇获取 (N400) 受到六个被认为是诵读困难可靠标志的预测变量的显著调节。相比之下，出乎意料的是，两组参与者的早期视觉专业知识过程（N170）似乎以相同的方式运作。阅读障碍的根源可能主要在于单词阅读过程中的某些语音处理方面。这些发现支持了一种临床神经生理学模型，该模型假设阅读障碍患者在阅读过程中至少有两个语音过程可能受损，即字素到音素的转换和语音信息的记忆检索。
Sardar Vallabhbhai国家技术研究院
Elective Code Scheme L-T-P 1 Sensors and Transducers EC351 3-0-2 2 Neural Networks EC352 3-0-2 3 Multimedia Communication EC353 3-0-2 4 Solar Photovoltaic Technology EC354 3-0-2 5 High-Performance Computing EC355 3-0-2 6 Computer Vision EC356 3-0-2 7 MEMS EC357 3-0-2 8 Spectrum Engineering EC358 3-0-2 9 VLSI设计EC359 3-0-2 10数字图像处理EC360 3-0-2 11 5G无线和移动通信EC361 3-0-2 12嵌入式系统EC362 3-0-2 13语音处理和人机通信EC363 3-0-1 17 Microwave Engineering EC451 3-0-2 18 Processor Architecture EC452 3-0-2 19 Quantum Computing EC453 3-0-2 20 Advanced Electronic Circuits EC454 3-0-2 21 Global Navigation Satellite System EC455 3-0-2 22 Biomedical Instrumentation EC456 3-0-2 23 Real-Time Systems EC457 3-0-2 24 Cognitive Radio EC458 3-0-2 25 Intelligent Systems and机器人技术EC459 3-0-2 26 EM干扰和兼容性EC460 3-0-2 27估计和检测理论EC461 3-0-2 28 Ad-Hoc网络EC462 3-0-2 29无人机系统EC463 3-0-2 30 VLSI 30 VLSI EC464 3-0-2 31深度学习EC465 3-13 31深度学习EC465 3-3-0-2 3-0-66 32 32 IOT和应用
使用机器学习的语音增强
Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。 尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。 机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。 本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。 本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。 它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。 这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。 关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。 语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。Manisha Mali博士，Shreyas Thombal，Akshay Gangurde，Sunil Sonu，Jahnvi More More Computer，Vishwakarma信息技术研究所，印度浦那 - 印度浦那 - 摘要 - 语音增强，语音处理的重要组成部分，言语处理的重要组成部分，减少噪音，降解，降解，降解，降解和扭曲，以提高综合性和明显的声音符号。尽管他们已经为基础设定了基础，但常规方法（例如Wiener滤波和光谱减法）经常在复杂和刺激性的设置中受到限制。机器学习的最新发展，尤其是深度学习，已通过提供更具弹性，适应能力的模型来完全改变了这一部门，这些模型可以处理广泛的噪音情况。本综述研究着眼于改善语音的不同基于机器学习的方法，特别着重于包括经常性和卷积神经网络（RNN）在内的神经网络。本研究涵盖了他们的结构，优化策略和优于常规方法的卓越性能。它还解决了资源有限，模型复杂性和实时处理的设备上计算效率的困难。这项研究还提出了将未来的探究范围进行整合，用于整合强化学习，无监督的学习和混合模型，以在苛刻的环境中提高绩效。关键字 - 经常性神经网络（RNN），深度学习，降低噪音，实时处理，资源约束设备1。语音增强引起了很多关注，因为它在语音激活的设备，助听器，电信等中的应用等。引言言语增强是通过人工智能的快速增长，尤其是机器学习而实现革命性进步的众多学科之一。其目标是在大声情况下提高语音信号的质量和清晰度。统计模型和信号处理技术是常规语音增强方法的基础[1]。但是，随着机器学习的发展，尤其是深度学习和复发性神经网络（RNN），语音增强的完成方式发生了巨大变化。由于机器学习模型，尤其是RNN可以在整个时间上保留上下文，因此它们尤其擅长处理顺序输入，例如
Ingrid S Johnsrude - 西渥太华大学心理学系
网页：http://www.conchlab.ca/people/ingrid-johnsrude 学术职位 03/2019 - 西方大学大脑与心智研究所所长。 07/2014 – 11/2019 兼职教授 西安大略大学心理学系和神经科学中心 011/2013 – 06/2014 兼职教授 西安大略大学心理学系和沟通科学与障碍学院 07/2013 – 06/2014 教授、加拿大认知神经科学研究主席，西安大略大学心理学系 04/2010 – 01/2015 认知听力科学教授，瑞典林雪平大学（20% 时间） 07/2007 – 06/2013 副教授、加拿大认知神经科学研究主席，西安大略大学心理学系 07/2004 – 06/2007 助理教授加拿大皇后大学心理学系认知神经科学研究主席 01/2000 – 06/2004 英国剑桥大学 MRC 认知和脑科学部研究员 教育 1997-2000 英国伦敦大学学院功能成像实验室威康信托流动博士后研究员 指导老师：Richard SJ Frackowiak 教授 1992-1997 麦吉尔大学临床心理学博士 指导老师：Brenda Milner 教授论文：语音处理的神经基础 1989-1992 麦吉尔大学实验心理学硕士 指导老师：Brenda Milner 教授论文：颞叶前部切除术后呈现速度对言语理解和回忆的影响。 1985-1989 心理学理学学士（荣誉学位） 皇后大学 奖项和奖金（除非另有说明，所有金额均以加元计算）
数据驱动的机器学习模型，用于解码诱发大脑反应的语音分类
抽象目标。对音频的分类感知（CP）对于了解人脑认为尽管声学特性的广泛可变性是如何感知语音的至关重要。在这里，我们研究了反映语音CP的听觉神经活动的时空特征（即将语音原型与模棱两可的语音分开）。方法。我们记录了64次通道脑电图，因为听众沿声音连续体迅速分类元音。我们使用支持向量机分类器和稳定性选择来确定何时何地在大脑CP中通过对事件相关电位的源级分析在空间和时间上最好地解码。主要结果。我们发现早期（120毫秒）全脑数据解码语音类别（即原型与模棱两可的代币）的精度为95.16％（曲线下的面积为95.14％； F 1分95.00％）。在左半球（LH）和右半球（RH）响应上进行单独的分析表明，LH解码比RH更准确，更早（89.03％vs. 86.45％的精度； 140 ms vs. 200 ms）。稳定性（特征）选择确定了68个大脑区域中的13个兴趣区域（包括听觉皮层，上部回旋和下额回（IFG）]，在刺激编码过程中显示出分类表示（0-260毫秒）。相比之下，有必要15个ROI（包括额叶 - 顶部区域，IFG，运动皮层）来描述以后的分类阶段（后来300-800毫秒），但这些区域与听众的分类听证会的强度高度相关（即意义。行为识别函数的斜率）。我们的数据驱动的多元模型表明，在语音处理的时间过程中，抽象类别出人意料地出现了早期（〜120毫秒），并由相对紧凑的额叶临时 - 直脑脑网络的参与来控制。