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在心脏杂音特征上探索填充的音频-LLM
大型语言模型（LLMS）在认可和分析人类言论，音乐和环境声音方面表现出色。然而，尽管有很大的科学兴趣，但他们理解其他类型的声音，尤其是生物医学声音的潜力仍然很大程度上。在这项研究中，我们专注于使用Phonocardiongons，即心脏声音诊断心血管疾病。大多数现有的深神经网络（DNN）范式仅限于心脏杂音分类（健康与不健康），并且不预测杂音的其他声学特征，例如时间，时间安排，评分，苛刻，音高和质量，这对于帮助医生可以帮助医生诊断出底层心脏状况很重要。我们建议在Physionet Circor digiscope Phonocardiogram（PCG）数据集上对Audio llm（Qwen2-audio）进行验证，并评估其在对11个专家标记的杂音特征进行分类时的性能。从事方面的目标，我们旨在通过使用音频表示模型Ssamba探索预处理细分算法来实现更多的噪声和可推广系统。我们的结果表明，基于LLM的模型在11个功能中的8个中优于最先进的方法，其余3个。更重要的是，LLM成功地将长尾杂音功能分类为有限的培训数据，这是所有以前的方法都无法分类的任务。这些发现强调了Audio LLM作为人类心脏病专家在增强心脏病诊断方面的助手的潜力。
有一个不可思议的山谷吗？调查听众对现实综合声音的评估
探索不可思议的山谷效应（UVE）是对几乎但不是人类的实体的厌恶 - 一直是人类机器人相互作用研究的富有成效的主题。含义 - 在各种设置中，越来越多地反驳现实的文本到语音（TTS）声音。在这项工作中，我们旨在描述综合声音的人类相似性和愉悦性之间的关系，并在听众的评估中寻求听觉uve的证据。在在线主题间示例中，听众对使用单个扬声器的数据进行了培训，对一系列操纵的TTS声音进行了评分。所获得的证据与现实主义和批准之间普遍正面的平稳性兼容。所有使用的TTS声音平均收到了低于50％的“人类风格”的评分，因此有关uve的结论，即对被认为是非常人类的声音的负面反应，无法从这些数据中得出。我们的结果表明，尽管相关的相关性，但对于相对较高的高度来说，高现实主义可能不是必需的。平均而言，音高变化降低的声音被评为“愉快”和“友好”的高度两倍，就像“像人”一样。俯仰变化与感知现实主义之间的关系被检查并确定为进一步研究的方向。索引术语：语音综合，语音韵律，音调变化，人类计算机相互作用，TTS评估
怀孕期间暴露于双语或单语产妇的演讲会影响新生儿的语音的神经生理编码
然而，产前时期并非没有语言经验，研究了其对新生儿言语和语言编码能力的影响正在受到越来越多的关注。听力变得功能性，并在妊娠的第26至28周左右经历了大部分发育，从而使胎儿能够感知孕产妇的语音信号（Ruben，1995; Moore and Linthicum，2007; Granier-Deferre等，2011; May et al。，2011; Anbuhl et al。，2016年）。尽管尚未完全了解到达胎儿的声学信号的确切特征，但动物模型的宫内记录和模拟表明，母体子宫作为低通滤波器的作用，在600-1,000 Hz的频率上减弱了约30 dB（Gerhardt和Abrams和Abrams，2000年）。通过子宫传播的语音的低频组成部分包括音高，节奏的缓慢方面和一些语音信息（Moon and Fifer，2000； May等，2011）。Evidence indicates that prenatal exposure to speech, despite attenuated by the filtering properties of the womb, shapes speech perception and linguistic preferences of newborns, as shown by studies revealing that neonates can recognize a story heard frequently in utero ( DeCasper and Spence, 1986 ), prefer the voice of their mother ( DeCasper and Fifer, 1980 ) and prefer their native language ( Moon et al., 1993 ).此外，产前学习超出了这些共同的偏好。最近的发现表明，婴儿获得了韵律的特定知识
CW2015CHBDCW6305B
CW6305B是一种高精度线性充电器IC，可使用单细胞Li-ion/Li-Polymer电池进行可穿戴设备和物联网设备的电源路径管理。该设备嵌入了电荷管理块，并实现了全充电阶段，包括预电，快速电荷恒定电流（CC），快速电荷恒定电压（CV）和电荷终止。设备集成了电源路径管理（PPM），该设备允许设备为系统提供电源，即使电池电量耗尽，电池也可以为电池充电。它还支持完整的系统重置和运输模式。CW6305B通过限制从输入到系统的电流以及从电池到系统的电流来提供系统。当电池电压低于电压锁定（UVLO）阈值下的电池电量时，电池到系统放电路径将被切断。CW6305B可以通过NTC引脚（支撑10k或100k NTC热敏电阻）监视电池组温度，并一旦电池处于炎热或冷状态后悬挂充电。该设备还集成了电荷安全定时器和预电机预时器。当两者过期的任何一个中的任何一个中的任何一个都将关闭持续费用。一个I 2 C控制接口允许主机配置充电器参数并获得IC状态。i 2 C看门狗在充电和放电期间可用。该设备有无铅的0.5mm音高，1.58mm x 1.58mm，9球CSP包装。
使用机器学习的语音情感识别
摘要。语音情绪识别（SER）是一个跨学科领域，利用信号处理和机器学习技术来识别和分类通过语音传达的情绪。近年来，由于其在人类计算机互动，医疗保健，教育和客户服务中的潜在应用，SER引起了极大的关注。可以从各种声学特征中推断出幸福，愤怒，悲伤，恐惧，惊喜和厌恶等情绪，包括音高，强度，语音速度和光谱特征。然而，由于诸如说话者的可变性，文化差异，背景噪声和情绪表达的微妙之处等因素，准确地识别语音的情绪是具有挑战性的。本文探讨了语音情感识别的最新方法，重点是深度学习方法，特征提取技术以及使用大规模情感标记的数据集。我们回顾了传统的方法，例如隐藏的马尔可夫模型和支持向量机，并将其与神经网络（尤其是卷积神经网络（CNN））和复发性神经网络（RNN）（RNN）中的现代进步进行比较。此外，我们讨论了该领域的挑战，包括自发言语中的情感检测，跨语性和跨文化识别的影响以及当前基准的局限性。最后，我们提供了SER系统的现实应用程序的概述，包括它们集成到虚拟助手，心理健康诊断和互动娱乐中。我们通过强调多模式情绪识别的新兴趋势，以及未来研究的潜力，以提高不同环境中SER系统的鲁棒性和准确性。
儿童身体虐待对孩子的影响...
电锯广泛用于森林作业中木材收集活动的树切阶段。通常，有两种类型的电锯：汽油动力和电池供电。汽油和电池电锯的性能受到不同因素的影响，包括木材的水分含量，树种，环境条件，操作员的经验以及电锯的不同技术特征（功率，重量，链条旋转速度和棒状长度）。本研究旨在确定影响汽油动力电锯和电池供电的电锯的性能的技术标准的重量。在研究中，熵方法用于确定标准的重量。作为技术标准，最大功率的链速度，总圆柱体容量，功率，条形长度，链条音高和重量标准，并考虑了汽油电锯。在电池供电的电锯中，以最大功率，条形长，链条，重量和电池电压标准处于最大功率，链速度。一般评估技术标准的重量值时，汽油驱动的电锯中最重要的性能标准是功率标准，而电池供电锯中最大功率标准的链速度。基于该电源的功率因数对于两种电锯都是重要的。通常，这项研究的结果将使用户了解技术标准在替代选择不同类型的链锯的性能方面的有效性，这些链锯经常用于不同的活动，例如在森林砍伐阶段，修剪，修剪和花园维护的城市地区。
高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测
1名学生，计算机科学与工程系，IFET工程学院，印度维鲁普拉姆2号2助理教授，计算机科学与工程系，IFET工程学院，印度维卢普拉姆，摘要：AI驱动的模拟访谈系统通过虚拟互动提供现实的实践，利用ML来分析和供应的知名度和语言反应，并提供了对文化和句子的范围，并提供了对文化的个人反馈， （NLP）技术。这些NLP算法对于理解和解释候选人答案的上下文和情感语气至关重要，从而提供了对其沟通技巧的细微评估。系统使用图像处理技术来分析非语言提示。MediaPipe，一种用于检测和识别面部要点的多功能工具，可以精确地识别面部表情和运动。诸如面部检测，具有里程碑意义的检测和情感分类之类的技术用于解释这些非语言信号，从而对候选人的情绪状态和参与水平提供了见解。系统的体系结构还包括用于语音捕获和分析的组件。语音分析检查了音调，音高和语音速度，以了解响应的清晰度和情感底色。这种多模式方法结合了口头，人声和视觉数据，可确保对候选人的表现进行全面评估。整合高级技术，该系统有效地模拟并评估了访谈。关键字：Gemini（AI工具），AI（人工智能），LLM（大语言模型），ML（机器学习），NLP（自然语言处理）。
![arxiv：2312.09883v2 [physics.ins-det] 2024年3月18日](/simg/4\4e0f8df4f0b923dcdfbb20cfbaa1a69758d0ea1f.webp)
arxiv：2312.09883v2 [physics.ins-det] 2024年3月18日
摘要：开发混合像素探测器需要可靠且具有成本效益的互连技术。互连技术需要适应各个应用程序的音高和模具大小。这项贡献介绍了基于各向异性导电胶粘剂（ACA）的新开发的内部单DIE互连过程的最新结果。ACA互连技术用嵌入在薄膜或糊状的环氧层中的导电微粒代替了焊料。使用Flip-Chip设备螺栓进行热压来实现传感器和ASIC之间的电力连接。ACA技术也可以用于ASIC-PCB/FPC集成，更换电线粘合或大型焊接技术。需要特定的像素垫拓扑来通过微粒启用连接，并创建过量环氧树脂可以流到的腔体。通过内部电气镍浸入金（ENIG）工艺实现此像素垫拓扑。ENIG和ACA过程具有各种不同的ASIC，传感器和专用的互连测试结构，垫直径范围为12℃至140°M，并且在20°M至1.3 mm之间的螺距。产生的组件是电的，带有放射性源曝光，并在具有高摩托颗粒梁的测试中。此贡献介绍了开发的互连和镀层过程，并用上述方法展示了产生和测试的不同混合组件。将重点放在板和互连过程的最新优化上，从而改善了电镀均匀性和互连产量。
复合单词变压器：学习构成全...
要将神经序列模型（例如变形金刚）应用于音乐发电任务，必须通过一系列有限的代币来代表一段音乐。这样的词汇通常涉及各种类型的令牌。例如，要描述音符，一个人需要单独的令牌来指示音符的音高，持续时间，速度（动态）和放置时间（起始时间）。虽然不同类型的令牌可能具有不同的适当性，但现有模型通常以与自然语言建模单词相同的方式对待它们。在本文中，我们提出了一种概念上不同的方法，该方法明确考虑了令牌的类型，例如注释类型和度量标准类型。，我们提出了一种新的变压器解码器 - 使用不同的馈送头来建模不同类型的kens。通过扩展压缩技巧，我们通过对相邻令牌进行分组，大大降低了令牌序列的长度，从而将一段音乐转换为一系列复合单词。我们表明，在动态有向超图中，可以将结果模型视为学习者。，我们采用它来学会创作全面的长度长度（每首歌曲最多涉及10k个个人to-kens）的表现力的流行钢琴音乐，无论是有条件地和无条件的）。我们的实验表明，与最先进的模型相比，所提出的模型在训练时收敛了5至10倍（即，在一天的GPU上，在具有11 GB内存的单个GPU上），并且在生成的音乐中具有可比的质量。
绝对音调脑电图静息态脑网络的异质性
绝对音高 (AP) 是指无需外界参考即可轻松识别乐音的能力，其神经基础尚不清楚。关键问题之一是这一现象背后是感知过程还是认知过程，因为感觉和高级大脑区域都与 AP 有关。为了整合对 AP 的感知和认知观点，我们在此研究了感觉和高级大脑区域对 AP 静息态网络的共同贡献。我们对大量 AP 音乐家 (n = 54) 和非 AP 音乐家 (n = 51) 的源级 EEG 进行了全面的功能网络分析，采用两种分析方法：首先，我们应用基于 ROI 的分析来检查听觉皮层和背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 之间的连接，使用几种已建立的功能连接测量方法。这项分析重复了之前的一项研究，该研究报告了 AP 音乐家这两个区域之间的连接增强。其次，我们对相同的功能连接测量进行了基于全脑网络的分析，以更全面地了解可能涉及支持 AP 能力的大规模网络的大脑区域。在我们的样本中，基于 ROI 的分析没有提供听觉皮层和 DLPFC 之间 AP 特定连接增加的证据。全脑分析显示，AP 音乐家的三个网络连接增加，包括额叶、颞叶、皮层下和枕叶区域的节点。在感觉和大脑周边区域的高级区域都发现了网络的共同点。需要进一步研究来证实这些探索性结果。