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来自UCLPARTNERS的团队的一部分，他们也在工作。S38 Rahul Bhattacharya博士这位发言人是纸张主席Mrcpsych面板，ESC和Hold>
胎儿能够听、学、记：我们需要谨慎说话和说话方式！
胎儿听觉系统在妊娠中期甚至更早的时候就开始发挥作用。现有数据显示，胎儿可以对母亲的声音和不同类型的音乐（包括声乐和器乐）做出反应。接收和传输声波，然后识别并保留这些听觉刺激的一些记忆的能力可能是我们需要了解的最重要的感官发育里程碑之一。不幸的是，我们仍然没有足够的证据来证明产前声音模拟的确切作用和时间。需要进行方法论上强有力的随机对照试验，并采用严格设计的干预措施和标准化的报告措施。我们可能需要比较不同持续时间和类型的音乐（声音）干预。至少，这些干预措施可以改善母胎关系和以家庭为中心的结果。任何神经发育改善的证据都将是重要的科学/医学进步。在某些情况下，例如新生儿戒断综合征，新出现的证据表明，早期宫内音乐疗法干预是有帮助的；这些发现为开发新的治疗工具以增强高危胎儿的神经发育带来了希望。考虑到产前音乐接触可能对胎儿和新生儿产生积极影响，我们需要对宫内神经感觉组织进行仔细的研究并进行长期跟踪。关键词：胎儿、母亲的胎心监护参数、音乐疗法、新生儿行为、新生儿神经系统、新生儿、怀孕、节奏、声音、言语。新生儿 (2024)：10.5005/jp-journals-11002-0102
如果湖水会说话就好了
安德斯·林德伯格 巴苏达·巴塔拉伊-约翰逊 丹尼斯·穆奈特西 埃林·韦斯特伯格 伊丽莎白·斯约伦德 哈拉尔德·克莱因 赫勒·福尔多伊 亨宁·格罗斯 亨里克·查利斯 希曼舒·罗希拉 杰森·塔克 杰斯·海妮-拉维尔 朱莉娅·扎贾克 朱莉娅·鲁坎斯凯特 卡莎·韦斯特曼 卡佳 玛丽亚·苏布里齐 惠提亚 马蒂亚斯·胡斯 拉库斯 迈克尔·斯特兰奇 穆拉特·萨曼奇 内尔·沃森 尼古拉·莫勒 尼农·莫拉 保罗·纳尔迪·费尔南德斯 彼得·诺伊鲍尔 佩特拉·詹宁 拉斯穆斯·赫丁 罗文·德鲁里 萨拉·默里 索尼娅·拉塔伊 瓦尔邦·古尔马尼 维克托·弗里伯格
说话者BIOS-安大略省生命科学
Zayna Khayat，内部未来主义者，Life Sciences＆Healthcare，Deloitte Canada Zayna Khayat是加拿大德勤的医疗保健和生命科学实践的内部内部健康主义者。她还是多伦多大学Rotman管理学院卫生部门战略流的兼职教师，在那里她指导医疗MBA计划中的医疗保健创新和合作伙伴关系课程。Zayna是加拿大Teladoc Health的成长顾问，并为一些新兴的健康创业公司提供建议。Zayna此前曾担任国家家庭医疗保健和衰老社会企业SE Health作为未来战略家的期货团队。Khayat博士以前是加拿大多伦多卫生创新中心火星探索区卫生系统创新的负责人。 2017年，她被借调到荷兰Radboud大学医学中心的Reshape Innovation Center。 Zayna完成了她的博士学位。多伦多大学（2001年）的糖尿病研究，随后是战略咨询职业，包括作为波士顿咨询集团（BCG）医疗保健实践的校长。 她目前与丈夫和三个孩子一起住在多伦多，并且精通法语和阿拉伯语（还有一些荷兰语！ ）。Khayat博士以前是加拿大多伦多卫生创新中心火星探索区卫生系统创新的负责人。2017年，她被借调到荷兰Radboud大学医学中心的Reshape Innovation Center。Zayna完成了她的博士学位。多伦多大学（2001年）的糖尿病研究，随后是战略咨询职业，包括作为波士顿咨询集团（BCG）医疗保健实践的校长。她目前与丈夫和三个孩子一起住在多伦多，并且精通法语和阿拉伯语（还有一些荷兰语！）。
天主教圣经使徒：- 说话的上帝
在圣经中与耶稣基督重新进行个人接触。在礼拜仪式、教理讲授和神学研究中重新认识圣经。支持培训者宣讲圣言和与圣言的接触。培训和支持读者。通过社区、团体和运动广泛传播圣经。在圣经数字福音传播中发挥更大的创造力。在文化领域与圣经加强合作。重新理解科学与圣经之间的关系。重新将圣经与教会的社会教义联系起来。与其他普世传统和信仰一起探索圣经。
人工智能败血症预测算法学会说话
保留所有权利。未经许可不得重复使用。（未经同行评审认证）是作者/资助者，已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权持有者此版本于 2021 年 5 月 13 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.05.06.21256764 doi：medRxiv 预印本
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。
NIST 2024 说话人识别评估计划
2024 年说话人识别评估 (SRE24) 是美国国家标准与技术研究所 (NIST) 自 1996 年以来进行的一系列说话人识别评估中的下一次。评估系列的目标是 (1) 有效衡量当前技术的系统校准性能，(2) 提供一个通用框架，使研究界能够探索说话人识别领域有前途的新想法，以及 (3) 支持社区开发融入这些想法的先进技术。评估旨在引起所有致力于文本无关说话人识别一般问题的研究人员的兴趣。为此，评估旨在关注核心技术问题，并简单易懂，方便希望参与的人使用。本文档介绍了 SRE24 的任务、性能指标、数据、评估协议和规则 / 要求。SRE24 的组织方式与 SRE21 类似，重点关注通过对话电话语音 (CTS) 和视频音频 (AfV) 进行说话人检测。它将再次提供跨源（即 CTS 和 AfV）和跨语言试验，这要归功于在北美以外收集的多模态和多语言（即具有多语言受试者）语料库。然而，与以前的 SRE 相比，它还将引入一些新功能，包括注册片段持续时间可变性、更短持续时间的测试片段以及一些包含多个说话者的片段。但是，对于具有多个说话者的注册片段，将提供目标说话者的分类标记 1。SRE24 将提供固定和开放的训练条件，以允许统一的跨系统比较，并了解额外和不受限制的训练数据量对系统性能的影响（参见第 2.2 节）。与 SRE21 类似，SRE24 将包含三个轨道：纯音频、纯视觉和视听，其中包括使用音频、图像和视频材料自动检测人员。音频和视听轨道都需要系统提交，而视觉轨道则是可选的。表 1 总结了 SRE24 的轨迹。
向护理学生教英语说话技巧
背景神经教育是教育的新趋势之一，它涉及大脑自然学习和最大化的教学和学习素质。在过去的二十年中，大脑研究领域已经从关注不同大脑区域的区域功能和心理处理转变为关注被称为网络连通性的大脑区域之间的相互关系。因此，一个整体观点，即使是简单的任务也是大脑区域重叠集的结果的结果，例如Ganis，Thompson（1），Sporns，Tononi（2）和Friston（3）。同样，Connectome理论 - 这项研究的理论框架 - 由Sporns，Tononi（2）以及后来由美国国家卫生研究院（National Institute of Health）（2016）发起，试图解释基于大脑神经，解剖学和功能连接的人类认知活动之间的现有关系。另一种基于大脑的学习（BBL）理论是适应性，重点是大脑如何经历因学习新能力，技能和经验以及其他
使用图像描述影响说话能力的发展
15名大学生签署了该计划。为了改善他们的语音缺陷，他们报名参加了在线治疗课程。老师开始邀请学生加入WhatsApp小组来做好准备。然后，为了将学生包括在提供想法中，他要求他们从他们的电话专辑中选择首选照片。获得文本，讲师指示学生将这种图像输入到人工智能（AI）援助申请中。之后，使用了一个附加的AI程序来从文本中提取音频，用于重述故事。为了帮助他们管理学习，老师向每个学生发表了评论。得出结论，然后进行了定性分析。根据研究的发现，当学生使用AI助手重述时，学生的语音技能得到了提高。老师会发现结果有用。