speech production | BriefGPT

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病理语音检测的自监督学习
语音产生是一个复杂的现象，通过思维加工、运动规划和发音运动的执行，大脑协调一系列过程。然而，这些多种过程的复杂执行容易受到各种神经退行性病理性言语障碍的影响和干扰，如帕金森病，导致话语障碍、运动障碍等情况。这些障碍导致异常的言语模式和不清晰
PDF2 months ago
通过特征选择和声学词袋模型鉴别口语语言中的认知衰退
记忆障碍是老年人功能和日常活动衰退的核心因素。该研究采用自动特征选择和机器学习技术，通过语音分析来诊断认知能力下降和痴呆症患者，取得了高于国际研究水平的分类准确度。
PDF5 months ago
基于 MRI 标记和非负矩阵分解的语音音频合成通过可塑变压器
我们提出了一种基于深度学习的框架，通过加权映射生成语音音频波形，从功能单元推导到音频合成的实验结果表明其优于传统的卷积和 Transformer 模型。
PDF9 months ago
声道动力学超声图像序列的小型词汇数据库
本文介绍了一个包含同时记录声音与口腔运动数据的新数据库。通过超声视频记录的口腔运动数据可以对语音产生过程中的舌头上轮廓进行可视化。声学数据由定向心形麦克风采集的 30 个短句组成。此数据库包括来自哥伦比亚圣塔德尔地区的 17 名年轻志愿者（
PDF10 months ago
言语规划期间的神经抑制有助于对比超发音
本文提出动态神经场模型的声音启动时间计划，探讨了词汇和音位层次在对话的实时计划和产生中的作用，从而证明了对比超清晰效应的存在。
PDF2 years ago
跟我复读：通过模仿发音实现声学到发音器官映射的自监督学习
本文提出了一种语音合成的计算模型，该模型结合了以神经网络为基础的喉咙模型、基于深度神经网络的预测模型和基于递归神经网络的反演模型，从声音数据中自主训练。结果表现出了令人鼓舞的效果。
PDF2 years ago
KDD利用自监督学习和注意力机制改进通过唇图像重建的超声舌图像
本文探讨了如何通过可观察的唇部图像序列，预测相应的舌头运动，使用自监督学习，卷积网络和长短时记忆网络模型，并通过预测未来的超声波舌头图像序列来评估模型性能，结果表明我们的模型能够生成接近真实超声波舌头图像，并将图像模态之间的匹配提高了。
PDF3 years ago
MM超声舌像的自动视听同步
本文介绍了一种基于神经网络的自动同步超声波和语音数据方法，首先研究了专家对同步误差的容忍度，然后训练网络以实现数据同步。在多个领域的数据集上进行训练，该方法在同一领域内的数据上的精度大于 92.4％，并在新领域的数据上进行了测试，结果表明该
PDF3 years ago