12、言语感知与产生关系中的不对称性

言语感知与产生关系中的不对称性

言语是人类最为熟练的技能之一,而言语感知与产生之间的关系一直是研究的热点。在探讨这一关系时,存在着结构和功能两个层面的问题。结构层面关注的是言语感知和产生机制之间的联系,这在过去几十年中引发了诸多争议。一些观点认为感知和产生共享部分机制,而另一些则认为它们的机制是相互独立的。

结构问题:共同组件

言语感知和产生的共同组件被称为节点,这些节点是具有相似结构特征和处理能力的处理单元,在感知和产生过程中对练习等基本变量的响应方式相同。但并非所有用于感知和产生言语的节点都是共享的。例如,耳朵及相关听觉通路负责接收言语输入,却不直接参与言语产生;而呼吸、喉部和发音器官的肌肉则对言语感知没有直接贡献。

存在一种“心理节点假说”,该假说认为存在一组既不代表感官体验也不代表肌肉运动模式的节点,而是代表感知和产生共有的高级认知组件。当我们感知或想象感知一个音段、单词或句子,以及我们实际产生这些内容时,都会涉及到这组共同的节点。这个假说不仅适用于言语,还广泛适用于日常行动和感知的所有系统。

心理节点可分为内容节点、序列节点和定时节点三类。内容节点用于表示动作或感知的形式或内容组件;序列节点用于激活并确定组件的顺序;定时节点用于确定何时激活组件。在本文中,主要关注内容节点之间的连接。

以句子“Frequent practice is helpful”为例,内容节点在产生句子时必须被激活,并且它们以层次结构相互连接。最高级别的节点代表整个句子的思想,它与其他节点相连,这些节点又进一步与词汇节点、语音节点等相连。然而,目前对于言语肌肉运动系统中节点连接的详细性质和结构了解甚少,感官分析节点的自下而上层次结构也极为复杂,超出了当前的分析

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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