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![arxiv：2401.07333v1 [cs.cl] 2024年1月14日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\09167acb54f1a276e1d04e10d2db512eb682cbbc.webp)
arxiv：2401.07333v1 [cs.cl] 2024年1月14日
基于声学和语言提示的语言模型（LM）方法，例如Vall-e，在零击音频产生的领域取得了显着的进步。但是，iS iSTing方法仍然存在一些局限性：1）由于音频和音素令牌之间有限的对齐约束，导致输出综合语音的重复，换位和遗漏； 2）使用自动化语言模型对综合语音进行细粒度控制的挑战； 3）由于基于AR的编码的性质，尤其是在贪婪策略下，无限的沉默产生。为了减轻这些问题，我们提出了Ella-V 1，这是一个简单但有效的基于LM的零击文本对语音（TTS）框架，可以在音素级别对合成音频进行细性的控制。ELLA-V的钥匙是声学和音素令牌的序列序列，在该序列中，音素令牌出现在相应的声音令牌之前。表现出的发现表明，我们的模型在准确性方面执行了VALL-E，并使用基于贪婪和采样的解码策略提供了更稳定的结果。Ella-V的代码将是开源的，以清理2。音频样本可在https://ereboas.github.io/ellav/上找到。
大脑转文本
脑机接口可以让失去说话能力的人通过从神经活动中解码预期语音来有效地交流。目前最先进的模型利用循环神经网络将神经活动映射到音素序列，利用维特比算法将音素序列映射到文本，先验概率由大型语言模型给出。我假设这些系统可以通过以下方式得到改进：(a) 识别能够很好地描述日常语音中使用的文本分布的预训练语言模型，(b) 使用转换器而不是 RNN 将神经活动映射到音素。令人惊讶的是，我发现在总机语料库上训练的简单三元语言模型在捕捉口语的统计特性方面优于预训练的大型语言模型。不幸的是，用各种转换器架构替换 RNN 并没有提高神经活动到音素系统的性能。总之，这些结果表明，先验语言模型的原则性选择有可能改善通信神经假体。
语音感知中的并行处理以及语言上下文的局部和全局表示
摘要 语音处理是高度渐进的。人们普遍认为，人类听众不断使用语言语境来预测即将出现的概念、单词和音素。然而，先前的证据支持两种看似矛盾的模型，即预测语境如何与自下而上的感官输入相结合：经典的心理语言学范式表明这是一个两阶段的过程，其中声学输入最初导致局部、与语境无关的表征，然后迅速与语境约束相结合。这与大脑构建单一连贯、统一的输入解释的观点形成对比，大脑完全整合了跨表征层次的可用信息，因此使用语境约束来调节甚至最早的感官表征。为了区分这些假设，我们测试了对连续叙述语音的脑磁图反应，以寻找局部和统一预测模型的特征。结果证明听众同时使用这两种类型的模型。两个局部上下文模型独特地预测了早期神经反应的某些部分，一个基于亚词汇音素序列，另一个仅基于当前单词中的音素；同时，即使是对音素的早期反应也反映了一个统一的模型，该模型结合了句子级约束来预测即将到来的音素。神经源定位将不同预测模型的解剖起源置于双侧颞上叶的非相同部分，右半球显示出对更多局部模型的相对偏好。这些结果表明，语音处理同时招募了局部和统一的预测模型，从而调和了先前不同的发现。并行模型可能会使感知系统更加健壮，促进意外输入的处理，并在语言习得中发挥作用。
计算机程序在小学环境中针对阅读困难的儿童提高音素意识和解码技能的功效
弗林德斯大学摘要：本文介绍了有关软件程序有效的研究差距，以帮助儿童阅读困难。使用Readdoctor（一种针对音素意识，正义 - 语音映射，解码能力和视力识别的软件程序），在十二周内参加了十二周的研究，年龄在5-13岁的儿童中参加了十二周的研究。衡量标准。使用了三个多个基线测量的准实验性一组研究。在32周内评估了因变量/度量的七次，从而可以在学校分配的时间范围内完成研究。在所有三种语音/音素意识和单词阅读效率的措施上都发现了显着改善。三个月后评估时，保持了这些改进，在此期间不使用软件程序。简介
语音意识任务中的词汇量 |克里斯托福鲁
摘要 了解阅读障碍的神经基础是发育神经科学中一个开放而基本的问题。阅读障碍的一个普遍认可的因果风险因素是语音缺陷 (PD)。然而，对 PD 和阅读障碍之间的因果关系的研究和理论化主要基于行为测量的结果。缺少的是这些关系的潜在神经生理起源的证据。本研究检查了语音意识任务，即音素省略 (PE) 的表现是否在神经层面将患有阅读障碍的儿童与正常发育的儿童区分开来。我们提出了一种基于机器学习的新型方法，从 EEG 中提取神经活动，以识别群体层面的神经差异。具体而言，我们制定了一个优化问题，首先通过最大化正常发育儿童在音素省略过程中神经活动的一致性来提取信息丰富的 EEG 成分（称为音素相关神经一致性成分）。接下来，我们利用机器学习算法将结果成分进行最佳组合，以区分患有阅读障碍的儿童和对照组儿童。结果表明，所提出的音素相关神经一致性成分可以预测各组之间的潜在神经差异。这些结果为阅读障碍的神经基础以及 PD 作为阅读障碍的因果关系的潜在神经起源提供了实证证据。值得注意的是，所提出的方法可用于研究其他行为定义的发育障碍。
计算机程序对提高小学阅读困难儿童的语音意识和解码技能的有效性
弗林德斯大学摘要：本文探讨了软件程序帮助阅读困难儿童的有效性方面的研究空白。42 名 5-13 岁被认定为阅读能力较差的儿童参加了一项为期 12 周的研究，研究者使用了 ReadingDoctor，这是一个针对音素意识、正字法音素映射、解码能力和视觉词识别的软件程序。测量采用 Sutherland 语音意识测试 - 修订版 (SPAT-R)、单词阅读效率测试 (TOWRE) 以及语音意识测试 2 (PAT-2) 的字素和解码子测试。采用了一项准实验性单组研究，包含三个多重基线测量。因变量/测量在 32 周内进行了七次评估，以便在学校分配的时间范围内完成研究。在语音/音素意识和单词阅读效率的所有三个测量方面都发现了显著的改善。在三个月后的评估中，这些改进得以保持，在此期间未使用该软件程序。介绍
言语运动发展的神经计算建模
语音运动控制的 DIVA 模型发音器官速度方向 (DIVA) 模型是一个人工神经网络，可定量描述语音运动控制背后的计算（Guenther，1995；Tourville 和 Guenther，2011；E. Golfinopoulos、Tourville 和 Guenther，2010；有关详细说明，请参阅 Guenther，2016）。它包含一个模拟组件网络，这些组件代表负责产生语音的大脑结构。该模型包括一个模仿声道行为的发音合成器，神经网络学习控制合成器发音器官的运动，以产生可理解的语音。我们在此重点关注模型的神经计算和发展过程的更高级别处理，避免使用数学方程和计算机实现细节，以方便处理。为了理解该模型，我们首先将 定义为大脑中具有自己优化的运动程序的“语音块”。这些块可以是音素、音节和/或单词，具体取决于所考虑的年龄和语言经验。根据许多先前的提议（例如，Kozhevnikov & Chistovich，1965；Levelt，1993；MacNeilage & Davis，1990），并得到音素组合分布分析（Sun & Poeppel，2022；Kessler & Treiman，1997）的支持，我们建议
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