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World File Search System音节
探测对音节的构造 - 电解质插头 -
电极中的界面不稳定性控制着锂离子电池的性能和寿命。虽然阳极上固体电解质界面（SEI）的形成引起了很多关注，但仍然缺乏对阴极上阴极 - 电解质界面（CEI）形成的阳极界面。为了填补这一空白，我们通过利用Operando数字图像相关性，阻抗光谱和冷冻X射线光电学光谱镜来报告有关磷酸锂，LifePo 4阴极的动态变形。Lifepo 4阴极在LIPF 6，LICLO 4或LITFSI中循环。在第一个周期之后，锂离子插入导致电化学菌株与（DIS）递送的状态之间几乎线性相关，而与电解质化学无关。但是，在LIPF 6中的第一个电荷 - 含有电解质的第一个电荷期间，在阳极电流上升开始时有明显的不可逆的正应变演化，并且在4.0V左右的电流衰减。阻抗研究表明，在相同的潜在窗口中表面阻力的增加，表明在阴极上形成了CEI层。CEI层的化学性质的特征是X射线光电子光谱。LIF，在第一个充电期间，电压以高于4.0 V的电压出现。我们的方法为阴极电极上CEI层的形成机理提供了新的见解，这对于为高性能电池开发可靠的阴极和电解质化学物质至关重要。
语音回忆过程中脑电图音节信息的提取
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快速音节过渡处理（REST）的临床医生手册
根据架构理论（Schmidt，1975年，后续），我们存储了常规或学到的动作，例如声音，音节，单词和短语，这些动作经常在通用运动计划（GMP）中使用。这些是运动的“想法”，而不是任何给定的话语。当我们说一个单词时，我们会采用此词并通过一系列运动“参数”进行修改。参数是序列，速率，范围或运动强度的变化。在语音中，这些参数使我们能够说话速度慢或更快，更大或更柔和，最重要的是，我们可以使用共同发电来使语音更轻松，更流利。参数化还会影响句子韵律和情感韵律。一旦我们应用了相关参数，我们就有一个特定的电机计划（SMP），这是发送到肌肉的一组说明，包括所有定时指令以及各个手机。
美国英语拍打的语音背景
探索了美国英语中出现单词中瓣的语音上下文（与[t h]相比）。分析重点是压力放置，在电话和音节之后和音节化之后。在实验1中，受试者在双音nonce单词中提供了对[t h]或[ɾ]的偏爱。与以前的研究一致，在无压力音节和[T H]之前首选皮瓣，然后在压力音节之前，但以下手机也施加了很小的影响。实验2和3测试了[T H]还是[ɾ]与双音节单词中特定的音节位置相关。他们证明了[T H]在Onset中受到青睐，而[ɾ]并不始终放置在发作或尾声中，也不是通常的Ambisyllabic。这些发现与[T H]与[ɾ]的出现相矛盾的分析相矛盾，将音节分裂视为一个条件因素。实验4研究了来自Timit语料库的480个多音节单词的发音。
使用统计测试推断出的部分可观察的马尔可夫模型揭示了孟加拉雀科歌曲中的上下文依赖于上下文的音节过渡
生成模型具有多种应用，包括语言处理和Birdsong分析。在这项研究中，我们证明了如何使用旨在防止序列产生过度笼的统计检验来推断孟加拉语歌曲中音节序列的最小模型。我们专注于部分可观察到的马尔可夫模型（POMM），该模型由状态和它们之间的概率过渡组成。每个状态都与特定的音节相关联，有可能多个状态与同一音节相对应。此特性将POMM与标准Markov模型区分开，其中每个音节都链接到单个状态。在音节中存在多个状态表明，音节之间的过渡受到这些转变发生的特定情况的影响。我们应用这种方法来分析六个成年男性孟加拉犬的歌曲。我们的结果表明，听觉反馈在塑造孟加拉语歌曲的上下文依赖性音节过渡方面起着至关重要的作用。
脑电图（EEG）中言语回忆和非回忆间隔的分类
脑机接口 (BCI) 研究已开始用于从脑电图 (EEG) 中识别语音想象过程中的回忆音节。目前，很难从 EEG 数据中识别出真实的回忆持续时间。因此，通常使用不准确的回忆数据（包括非回忆持续时间或通过视觉确定频谱轮廓标记的回忆部分）来识别回忆的音节。由于视觉音节标记耗时费力，因此希望区分正确的语音想象片段的过程能够自动化。在本文中，我们构建了由语音想象片段和非回忆片段组成的每个模型以获得真正的音节片段。我们通过视觉判断从带有音节标记的语音想象/非回忆数据中提取复倒谱，并使用这些特征识别语音想象/非回忆片段。最后，我们报告了通过 10 倍交叉验证的分类结果。
语音，节奏和大脑
枢纽的运动，尤其是下颌，建立了语音信封能量波动的上和下限。这些缓慢的关节运动在很大程度上与被称为“音节”的语言元素相吻合。尽管音节可能仅包含一个单个语音段（例如“ A”）或多达七个（例如“强度”），但大多数音节仅包含两个或三个（Greenberg，1999）。尽管音节的平均持续时间约为美国英语（Greenberg，1999年）和日语165毫秒（Arai and Greenberg，1997），但它们的长度可能从约100毫秒到约330毫秒。这种持续性属性对于下一个讨论很重要，因为它们也可以用“调制频率”来表达，这是代表一系列时间尺度上语音节奏的关键定量指标，并且在语音清晰度上也很重要（可以解码和理解在短语，句子，句子，或更长的句子中使用的单词）。
长 Aa 拼写为 ai 或 ay 组件
音节中 /āāā/ 之前的辅音。这种拼写通常用于单词末尾。我们将这个模式读作 _ay。• 指向 ai_。这个模式叫什么？学生和老师：ai 空白 它拼写什么声音？学生和老师：/āāā/ • 指向 _ay。这个模式叫什么？学生和老师：空白 ay 它拼写什么声音？学生和老师：/āāā/ • 我将使用我们的解码策略来阅读一个包含长 a 的单词，拼写为 ai_ 或 _ay。把单词 complaint 写在黑板上。让我们假装不认识这个词。我将使用阅读大词策略来弄清楚。首先，我在单词中的元音下划线。在 o 和 ai 下划线。我知道音节中一个 o 后面如果有一个辅音，就会发 /ŏŏŏ/ 的声音。我将 a 和 i 一起划线，因为这两个元音合在一起发音为 /āāā/。接下来，我寻找我知道的其他部分。我在每个部分下面都打一个点。在 c、m、p、l 和 t 下打点，同时说出它们发出的发音。我知道这个单词的所有部分，这意味着我能读懂它。我知道这个单词有两个元音，这意味着它有两个音节。我仔细查看每个音节，确保每个音节都包含一个元音。我会在每个元音之前和/或之后添加一个或两个辅音。仔细查看 com 和 plaint 。现在，我读音节，如果需要，就发音：/kŏm/ /plānt/, com'plaint'。听起来不太对，所以我会弯曲元音。我会把 /ŏŏŏ/ 的发音改成中元音：/kƏm/ /plānt/。投诉！这很有道理。
词汇压力的视听感：拍打手势和关节提示
抽象的人类交流本质上是多模式的。听觉演讲，但视觉提示也可以用来理解另一个说话者。大多数视听语音感知的研究都集中在语音段的感知上（即语音）。然而，对视觉信息对词汇应力等语音上段方面的感知的影响鲜为人知。在两个实验中，我们研究了不同视觉提示（例如面部关节线索和手势）对词汇应力的视听感的影响。我们介绍了disyllabic荷兰压力对的听觉词法压力连续性以及在第一个或第二个音节上产生压力的扬声器的视频（例如，表达voornaam或voornaam）。此外，我们将扬声器的表面结合起来，在音节上产生词汇应力，并在第一个音节或第二个音节上产生节拍手势，从而产生词汇应力。结果表明，人们成功地使用了视觉发音线索来在静音视频中进行压力。但是，在视听条件下，我们无法找到视觉关节线索的影响。相比之下，我们发现节拍手势的时间对齐具有强烈的影响，从而影响了参与者对词汇压力的看法。这些结果强调了在多模式上下文中考虑语言上部方面的重要性。