Jean-François帕特里;朱利安·迪亚德;帕斯卡·佩里尔 最优语音运动控制和令牌到令牌的可变性：一种贝叶斯建模方法。 （英语） Zbl 1345.92049号 生物、网络。 109，第6号，611-626（2015）. 小结：语音马达系统适应各种语音条件的显著能力是由于自由度过大，这使得能够使用不同的控制策略产生类似的声学特性。为了解释中枢神经系统如何选择其中一种可能的策略，根据最优运动控制理论，一种常见的方法是将言语运动规划建模为基于成本函数的最优问题的解决方案。尽管这种方法取得了成功，但它的缺点之一是最优性概念与观测到的实验性说话人内令牌对令牌可变性之间的内在矛盾。本文提出了一种在概率贝叶斯建模框架中建立前馈最优控制的替代方法。通过控制用于语音生成的声道生物力学模型，并将其与现有的最优控制模型（GEPPETO）进行比较，说明了这一点。首先介绍了该最优控制模型的基本要素。从中逐步构建贝叶斯模型。基于计算机仿真评估了贝叶斯模型的性能，并与最优控制模型进行了比较。结果表明，该方法适用于解决语音规划问题，同时原则性地考虑了可变性。 理学硕士： 92C30型 生理学（一般） 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 2015年1月62日 贝叶斯推断 关键词：语音马达控制;语音序列运动规划;贝叶斯建模;最佳电机控制 软件：教堂 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.-F.Patri}等人，《生物学》。赛博。109，第6号，611--626（2015；Zbl 1345.92049） 全文： 内政部 哈尔 参考文献： [1] Attias H（2003）《概率推理规划》。In:主教CM，Frey BJ（编辑）第九届人工智能和统计国际研讨会论文集，基韦斯特 [2] Bessière P、Laugier C、Siegwart R（eds）（2008年），感应电机系统中的概率推理和决策。Springer tracts in advanced robotics，第46卷。柏林施普林格·Zbl 1139.93001号 [3] Bessière P、Mazer E、Ahuactzin JM、Mekhnacha K（2013）贝叶斯编程。博卡拉顿CRC出版社 [4] Boutiler C、Dean T、Hanks 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