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静音技术
1 MCA 系，1 尼赫鲁工程与研究中心学院，帕姆巴迪，印度 摘要：在拥挤的地区，噪音污染是一个主要问题，人们在这种环境中很难交流，因为人们必须大声喊叫或说话，这会非常累人。借助静音技术，我们可以克服这种情况。在这样的环境中，这项技术将帮助人们交流。该技术的工作原理是注意嘴唇的每一个动作，然后将它们转换成声音，即将电脉冲转换成声音信号，然后将其传输给目标对象。这项技术对于那些不想大声说话打扰别人的人来说非常有用。因此，它不会发出任何声音，而是转换嘴巴的动作并发送信息。这项技术的另一个优点是，由于电脉冲是通用的，它有助于与世界各地的任何人进行通信。这项技术有广泛的应用范围，从提供用于娱乐或通信目的的音频到在公共场所提供通知。它还可用于提供用于医疗或治疗目的的声音。索引术语 - 静音技术、肌电图、图像处理。
适用于深空任务的静音风扇技术
该项目已获得第二年的资助。第二年，我们正与 RotoSub 合作，基于现有的 CQ 风扇开发飞行风扇系统。目的是对这些风扇进行认证和试飞，作为技术演示，它们将取代国际空间站机组人员宿舍中现有的两个 CQ 风扇。未来的开发将包括修改 CQ 风扇叶片设计，以更好地优化这项技术，并开发更坚固的非铁风扇外壳，以提高耐用性。
中风患者的静音抽吸风险增加
1。引言中风被公认为是世界残疾调整终身的五个常见原因之一（Daly）。它与几种医疗并发症有关，导致医疗保健费用很高并长期入院（1，2）。2019年，全球负担疾病（GBD）报告说，中风是死亡的第二大原因（占总死亡的11.6％），是残疾和死亡的第三主要原因（占总达利人的5.7％）。从1990年到2019年，中风的发病率增加了70％，中风的患病率增加了85％，中风死亡增加了43％，达利人增加了32％。由于中风的代谢危险因素增加，包括血压升高，糖尿病，糖尿病和年轻人的肥胖，年轻人中风的发病率和患病率显着增加（3）。
注意：请将手机调至静音状态。请保持...
众议员 Carol Dalby，主席 众议员 Cindy Crawford 众议员 Ashley Hudson 众议员 Kendon Underwood，副主席 众议员 Nicole Clowney 众议员 Jeremiah Moore 众议员 Matthew J. Shepherd 众议员 Andrew Collins 众议员 Matt Brown 众议员 Jon S. Eubanks 众议员 Brian S. Evans 众议员 Steve Unger 众议员 Dwight Tosh 众议员 Tippi McCullough 众议员 R. Scott Richardson 众议员 Justin Gonzales 众议员 Joy Springer 众议员 Shad Pearce 众议员 Jimmy Gazaway 众议员 Howard M. Beaty, Jr.
MELDER：移动设备实时静音语音识别器的设计和评估
无声语音不受环境噪音的影响，可提高可访问性，并增强隐私和安全性。然而，目前的无声语音识别器以短语输入/短语输出的方式运行，因此速度慢、容易出错，并且不适用于移动设备。我们介绍了 MELDER，这是一种移动唇读器，它通过将输入视频分割成更小的时间段并单独处理它们来实时运行。实验表明，这大大缩短了计算时间，使其适用于移动设备。我们通过使用迁移学习模型利用高资源词汇表中的知识，进一步优化模型以供日常使用。然后，我们将 MELDER 在固定和移动环境中与两个最先进的无声语音识别器进行比较，其中 MELDER 表现出卓越的整体性能。最后，我们将 MELDER 的两种视觉反馈方法与 Google Assistant 的视觉反馈方法进行了比较。结果揭示了这些提出的反馈方法如何影响用户对模型性能的看法。
使用静音语音接口 (ReSSInt) 进行语音恢复
ReSSInt 旨在研究如何使用无声语音接口 (SSI) 帮助失去说话能力的人恢复交流。SSI 是一种设备，可以捕获在语音生成过程中产生的非声学生物信号，并使用它们来预测想要传达的信息。本项目将研究两种生物信号：代表驱动面部肌肉的电活动的肌电图 (EMG) 信号和通过植入大脑的侵入式电极捕获的侵入式脑电图 (iEEG) 神经信号。在可能影响人的声音的各种言语障碍中，ReSSInt 将解决两种特殊情况：(i) 全喉切除术后失声和 (ii) 神经退行性疾病和其他创伤性损伤，这些损伤可能会导致人瘫痪并最终无法说话。为了让这项技术真正造福这些人，该项目旨在生成质量合理的清晰语音。这将通过记录大型数据库和使用最先进的生成深度学习技术来解决。最后，该项目预见了不同的语音康复场景，这将为 SSI 带来创新的研究解决方案，并通过改善有言语障碍的人的生活对社会产生真正的影响。索引词：无声语音接口、脑到语音转换、EMG 到语音、语音合成、语音转换、深度神经网络。
美国宇航局静音太空风扇研究将造福商业空间站
美国宇航局约翰逊航天中心声学办公室经理克里斯·艾伦表示：“这项工作将带来显著的益处，包括通过不再那么大或根本不需要的噪音控制来节省体积和质量，通过不再需要那么严格的消声器和消音器来减少系统压力损失，通过减少系统压力损失和高效风扇设计来降低功耗，并满足航天器的声学要求，为宇航员提供安全、适宜的声学环境。”
公告 第 7 号 令和6年3月1日
2024 年 3 月 14 日 — 规格编号 3PF01AA0130 0001。产品名称或主题。环保静音钢制推车和其他 50 件物品。零件编号或规格。300 公斤或同等重量。所用设备名称。数量。1.00。单位。品牌。
使用卷积和复发性神经网络静音EEG语音识别，其精度为85％，为9个单词分类
1个实验ML系统细分，Sberdevices Department，PJSC Sberbank，121165俄罗斯莫斯科； dvvorontsova@sberbank.ru（d.v.）; aizubov@sberbank.ru（a.z.）; bernalis@yandex.ru（P.R.）; ensezvereva@sberbank.ru（E.Z.）; le tlipman@sberbank.ru（l.f.）; ablanikin@sberbank.ru（A.L.）; aalekokolova@sberbank.ru（A.S。）; Markov.s.s@sberbank.ru（S.M.）2俄罗斯莫斯科的国家电子技术大学（MIET）国家研究大学（MIET）软件工程系3莫斯科州立大学的力学和数学学院，GSP-1，1 Leninskiye-Gory，Main Building，119991莫斯科，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯； Moscow物理与技术研究所（MIPT），141700 Dolgodudny，俄罗斯5信息技术与计算机科学系141700年，莫斯科物理与技术研究所（MIPT）控制与应用数学系4 4 4. Ostrovityanova Street联邦医学生物机构的神经技术”，第1页。 10，117997俄罗斯莫斯科； rensorlov@icloud.com 7俄罗斯血管内神经协会（RENS），俄罗斯莫斯科107078 *通信：bernadotte.alexandra@intsys.msu.ru†主要贡献。2俄罗斯莫斯科的国家电子技术大学（MIET）国家研究大学（MIET）软件工程系3莫斯科州立大学的力学和数学学院，GSP-1，1 Leninskiye-Gory，Main Building，119991莫斯科，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯； Moscow物理与技术研究所（MIPT），141700 Dolgodudny，俄罗斯5信息技术与计算机科学系141700年，莫斯科物理与技术研究所（MIPT）控制与应用数学系4 4 4. Ostrovityanova Street联邦医学生物机构的神经技术”，第1页。 10，117997俄罗斯莫斯科； rensorlov@icloud.com 7俄罗斯血管内神经协会（RENS），俄罗斯莫斯科107078 *通信：bernadotte.alexandra@intsys.msu.ru†主要贡献。
用于静音语音接口的具有深度学习算法的超薄晶体硅基应变计
一种可视化每个区域受分类任务影响程度的方法。图 4d 展示了单词“ABSOLUTELY”和“AFTERNOON”的 R-CAM 结果。对于这两个词，我们的模型都关注 S2 传感器信号（第三行和第四行信号）显示主要特征运动的部分。关于单词“ABSOLUTELY”，我们的模型关注 0.6 秒时传感器 S2 的向下和向上凸起。关于“AFTERNOON”，同样，我们的模型在两种情况下都关注向下凸起的点，“AFTERNOON(i)”大约在 1 秒，“AFTERNOON(ii)”大约在 0.7 秒。结果表明，我们的模型并未过度拟合信号数据，而是关注阻力方差较大的特征信号部分。单词识别性能与 sEMG 的比较