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阅读课程和PD指南更新2024年7月。
每个建筑报告将确定每个教师或校长都提交的培训，证明他们已经满足了法律意图。管理员和教师应在培训的审查中进行合作，以评估它们以质量和包括法律所需的组成部分，包括基于科学的阅读教学知识和方法，系统和直接教学，音素意识，语音，词汇，词汇，理解和流动性。确定培训提供的指导导致有意义的，可持续的信息实施一致的信息和对本教育者分配角色的支持，那么他们应该在报告中提出这一点。如果培训是简短的，不完全与法律保持一致，或者尚未纳入建筑物中正在进行的阅读教学方法中，那么可能不是应提交的证据，并且老师或校长应寻求一致的专业发展来参加。
用于对话式 AI 的快速文本转语音 - ISCA 档案
我们描述了为对话式 AI 用例创建和提供自定义语音的方法。更具体地说，我们为数字爱因斯坦角色提供语音，以便在数字对话体验中实现人机交互。为了创建适合上下文的语音，我们首先设计一个语音角色，然后制作与所需语音属性相对应的录音。然后我们对语音进行建模。我们的解决方案利用 Fastspeech 2 从音素进行对数缩放梅尔频谱图预测，并使用 Parallel WaveGAN 生成波形。系统支持字符输入并在输出时提供语音波形。我们对选定的单词使用自定义词典以确保其正确发音。我们提出的云架构能够实现快速语音传输，从而可以实时与阿尔伯特·爱因斯坦的数字版本对话。索引词：人机交互、对话式人工智能、文本转语音
![arXiv:2301.07173v1 [eess.AS] 2023 年 1 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\eb0b1a6159942ebecf090a4f256dc19cb0a65090.webp)
arXiv:2301.07173v1 [eess.AS] 2023 年 1 月 2 日
将人类大脑活动中的想象语音转化为声音是一个具有挑战性和引人入胜的研究课题，它可以为人类通过大脑信号进行交流提供新的方式。通过侵入式测量口头语音数据，从大脑活动重建语音的努力已经显示出其潜力，然而，在重建想象语音方面却面临挑战。在本文中，我们提出了 NeuroTalk，它将想象语音的非侵入式脑信号转换为用户自己的声音。我们的模型用口头语音 EEG 进行训练，该模型被推广以适应想象语音领域，从而允许想象语音和作为基本事实的声音之间自然对应。在我们的框架中，自动语音识别解码器有助于分解生成的语音的音素，从而显示出从未见过的单词重建语音的潜力。我们的结果暗示了从人类 EEG 信号进行语音合成的潜力，不仅来自口头语音，而且来自想象语音的脑信号。
通过立体定向脑电图检测语音活动
摘要 — 最近的研究表明，设计脑机接口 (BCI) 为神经损伤或疾病患者恢复语音交流大有可为。已经开发出许多 BCI 来从大脑活动中重建语音的不同方面，例如音素和单词。然而，在语音图像期间从大脑活动中成功重建连续语音方面仍然存在许多挑战。在这里，我们研究了使用立体定向脑电图获取的不同频带中的颅内脑活动来区分语音和非语音的潜力。结果显示，在 alpha 和 theta 波段中具有统计学上显着的信息，可用于检测语音活动，并且使用多个频带的组合可以进一步提高性能，准确率超过 92%。此外，该模型是因果关系，可以在未来的闭环实验中以低延迟实现。这些初步发现表明，跨频率脑信号特征可用于检测语音活动以增强语音解码和合成模型。
基于连续单词大小的音频令牌的生成语言模型
在NLP中，已知基于单词或子字的文本语言模型表现优于其基于字符的同行。然而，在语音社区中，口语LMS的标准输入为20ms或40毫米的离散单元（比音素短）。从基于文字的LM中汲取灵感，我们基于单词大小连续值的音频嵌入来引入生成性口语模型（GSLM），该模型可以产生多样化和表现力的语言。这是通过用词汇嵌入函数代替词汇类型的查找，通过对比度损失的横熵损失以及k-nn Sampling的多项式采样。最终的模型是基于单词大小连续嵌入的第一个属性语言模型。其性能与自动指标和主观人类判断衡量的发电质量的离散单位GSLM相当。此外，由于其200ms的大型单元，它的内存效率高五倍。此外，词汇嵌入器之前和之后的嵌入在含明确和语义上是可解释的。1
从脑电信号实现完全端到端的语音解码
从脑电信号进行语音解码是一项具有挑战性的任务，其中大脑活动被建模以估计声学刺激的显著特征。我们提出了 FESDE，一种从脑电信号进行完全端到端语音解码的新颖框架。我们的方法旨在根据脑电信号直接重建所听语音波形，其中不需要中间声学特征处理步骤。所提出的方法由脑电模块、语音模块和连接器组成。脑电模块学习更好地表示脑电信号，而语音模块从模型表示中生成语音波形。连接器学习连接脑电和语音的潜在空间分布。所提出的框架既简单又高效，允许单步推理，并且在客观指标上优于以前的工作。进行了细粒度的音素分析以揭示语音解码的模型特征。源代码可在此处获取：github.com/lee-jhwn/fesde。索引词：语音解码、语音合成、脑电图、神经活动、脑信号
在想象的语音
将想象中的语音从人脑活动转化为声音是一个具有挑战性和吸收的研究问题，可以通过大脑信号提供人类交流的新手段。努力从大脑活动中重建语音的努力表明了他们使用侵入性语音数据的侵入性测量的潜力，但在重建想象的语音方面面临着挑战。在本文中，我们提出了Neurotalk，它将想象的语音的非侵入性大脑信号转换为用户自己的声音。我们的模型接受了口语脑电图的训练，该语音被推广以适应想象中的言语领域，从而使想象中的语音和声音之间的自然对应是一个地面真理。在我们的框架中，自动语音识别解码器有助于分解生成的语音的音素，从而证明了从看不见的单词中进行语音重建的潜力。我们的结果暗示了人类脑电图信号的语音综合潜力，不仅来自口语语音，而且还来自想象中的语音的大脑信号。
考试方案和教学大纲
注意：要求审查员总共设置九个问题，从每个单元中选择两个问题和一个强制性问题（基于整个教学大纲的第一个问题将包括七个简短的答案类型类型问题，每个标记每个标记每个标记中的每个标记）。候选人必须在从每个单元中选择一个和强制性问题1中尝试五个问题。单元I语法7小时句子结构，动词模式及其用法。单元II语音8小时基本概念 - 元音，辅音，音素，音节；语音的表达 - 表达的位置和方式；使用国际语音字母的单词和简单句子的转录。单位-III理解7小时的聆听和阅读理解 - 注释，审查，总结，解释，释义和Précis写作。单元IV组成8小时的描述性，解释性，分析性和论证性写作 - 简单对象（如仪器，设备，地点，人，原则）的描述；流程和操作的描述和解释；分析和论证以辩论和小组讨论的形式。建议的书：
MEGFormer：通过扩展语义表示来增强大脑活动的语音解码
摘要。尽管近年来有多项研究通过非侵入性技术对大脑活动中的语音解码进行了研究，但这项任务仍然是一项挑战，因为解码质量仍然不足以满足实际应用。有效的解决方案可以帮助脑机接口 (BCI) 的发展，有可能使患有言语障碍的人恢复交流。同时，这些研究可以为大脑如何处理语音和声音提供根本性的见解。解码感知语音的方法之一是使用经过对比学习训练的自监督模型。该模型以零样本方式将脑磁图 (MEG) 中相同长度的片段与音频进行匹配。我们通过结合基于 CNN Transformer 的新架构改进了解码感知语音的方法。由于提出的修改，感知语音解码的准确率从目前的 69% 显着提高到 83%，从 67% 提高到 70%（在公开可用的数据集上）。值得注意的是，准确率的最大提升体现在较长的、带有语义的语音片段中，而不是较短的、带有声音和音素的语音片段中。我们的代码可在 https://github.com/maryjis/MEGformer/ 上找到