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DBT 技能 - 情绪调节
情绪和行为密不可分。如果你感到愤怒，你可能会大声说话或争吵。如果你感到悲伤，你可能会疏远朋友。行为和情绪紧密相连。很多人不知道的是，这种联系是双向的。正如情绪导致行为一样，行为也会导致情绪。这意味着做相反的事情可以改变你的感受。如果你通常在生气时大声说话，请尝试安静而有礼貌地说话。如果你在感到悲伤时退缩，请特意去拜访朋友。一开始可能会觉得很勉强，但采取相反的行动可以让你的感受朝着更积极的方向发展。
认知服务和扩展人工智能
我们正在以不同的方式帮助客户部署这些认知服务。让我举个例子。我们正在为司法部工作，为不同的行政部门部署智能转录系统。这意味着，我们不仅将语音翻译成文本，正如您可能知道的那样，我们还在做更多的事情。这意味着我们正在识别说话者，我们正在使用这个过程识别提到的实体。我的意思是，例如，对于世界 land，我们可以了解这个 land 是否表示姓氏，或者这个 land 是否表示世界上的一个城市。我们还可以识别他们的角色；如果说话者是年轻人，如果说话者是原告，如果是被告，这意味着我们能够自动完成与流程相关的部分记录，当然，这对司法非常有用。
Twitter 对话中的面部观察 Moch。......
Moch.armien@gmail.com 这项题为“Twitter 对话中的面子观察”的研究旨在调查 Twitter 对话中说话者在观察和不观察听众面子时所使用的礼貌策略、听众的反应以及观察（不）面子可能产生的影响。本研究采用描述性定性研究。数据来自 Twitter 中的对话。本研究表明，说话者在观察和不观察听众的消极和积极面子时使用了 Brown 和 Levinson (1987) 提出的四种礼貌策略，即公开、积极礼貌、消极礼貌和不公开。听众对说话者使用不同策略的观察（不）行为的反应可能会对对话本身产生一些影响。结果表明，说话者的观察（不）行为会产生两种影响。第一个影响是谈话顺利进行，没有任何干扰；第二个影响是谈话被干扰甚至中断。这表明，积极礼貌策略似乎是参与者在维持谈话时采取的首选策略。
rw-voiceshield：基于原始波形的对抗性攻击一声音conversion
近年来，单发语音转换（VC）取得了重大进步，使能够用一个句子改变说话者特征。但是，随着该技术的成熟并产生了越来越现实的说法，它很容易受到隐私问题的影响。在本文中，我们提出了RW-Voiceshield，以保护声音免于复制。这是通过通过使用基于原始波形的生成模型产生的不可察觉的噪声来有效攻击单发VC模型来实现的。使用最新的单发VC模型进行测试，我们进行了测试，在黑盒和白色盒子方案下进行主观和客观评估。我们的结果表明，VC模型产生的话语与受保护的说话者的话语之间的说话者特征存在显着差异。此外，即使在受保护的话语中引入了对抗性噪声，说话者的独特特征仍然可以识别。索引术语：语音转换，对抗性攻击，扬声器verification，扬声器表示
确定语音识别阈值的重测信度
Alyssa M. Jacobs 沟通障碍系 理学硕士 多年来，语音识别阈值 (SRT) 测试一直被用作听力健康的指标。然而，随着方法和技术的变化，重测信度尚未得到广泛审查，新的数字记录的扬抑格词符合已发布的听众熟悉度标准。本研究检查了 33 个高频使用和心理测量等同扬抑格词的重测信度。美国言语-语言-听力协会推荐的方法（2-dB 减量）用于测量 40 名参与者的左右 SRT，使用男性和女性说话者录音。对于每个参与者，在测试条件下发现四个 SRT，在重测条件下发现四个 SRT。分析了所有 SRT 分数，使用男性说话者录音得出的平均 SRT 值导致平均重测 SRT 比平均测试 SRT 高 1.4 dB。使用女性说话者录音得出的平均 SRT 值导致平均重测 SRT 比平均测试 SRT 高 1.2 dB。与每个参与者的纯音平均值 (PTA) 相比，SRT 分数也表现出较高的有效性。这项研究还发现，在使用数字记录和心理测量等同的扬抑格词时，使用男性说话者与使用女性说话者之间没有显著的相互作用。关键词：语音识别阈值、重测信度、数字记录材料
使用验证的语言模型进行改进的扬声器识别
在本文中，我们借助于验证的语言模型研究了改进的命名者认同。首先，我们尝试了一种有监督的方法，其中每个说话者在训练数据中的话语的内容用于验证基于编码器的BERT风格的语言模型。接下来，我们探讨了大型生成语言模型，证明了他们在文本成绩单中执行零摄像人识别的能力。在两种情况下，我们都会尝试两种语言，包括Voxceleb1扬声器标识数据集和三个爱沙尼亚广播新闻和对话数据集。我们表明，大型语言模型可以在对话演讲中为命名者的识别表现提供戏剧性的证明，在这些演讲中，用他们的名字介绍说话者。此外，OpenAI GPT-4模型有时会通过人类的表现来回忆《爱沙尼亚人的说话者》成绩单。