本文提出了一种无监督学习的方法用于发现语言中的断续性，该方法使用廉价的无标注文本语料库，并借鉴了 Noisy Student Training 和上下文化词嵌入的思路，在英语 Switchboard 测试集上达到了与有监督系统竞争的效果。

Oct, 2020

本文提出一种多任务基于 LSTM 的模型，用于增量检测口吃结构，可以连接到任何组件以进行增量解释，或者在产生当前话语时用于 “清理” 当前话语。我们在 Switchboard 对话行为语料库上训练了该系统，并展示了其在该数据集上的准确性。我们的模型在 SWDA 上比以前的神经网络基于增量的方法表现优异，同时采用较简单的架构。为了测试模型的泛化潜力，我们在没有任何附加训练的情况下，在 bAbI + 数据集上评估了相同的模型。这表明我们的方法具有很好的泛化潜力，并更加详细地阐明了哪些类型的口吃可能适合于领域通用处理。

Oct, 2018

本研究证明自训练是一种半监督技术，它可以提高基于自我关注的解析器在断续检测方面的性能，并且展示了模型集成进一步提高断续检测性能的结果。

Apr, 2020

利用大型语言模型（LLM）生成多样和更真实的句子作为数据增强，结合不确定性感知的数据过滤方法，提高失语检测性能，进一步增强成本效益。

Mar, 2024

本研究提出了一种基于早期融合和自注意力的多模态交互的新颖多模态体系结构，通过使用文本和声学模态之间的多模态动态融合网络，在个体话语中进行语调检测，结果表明在英语 Switchboard 上，我们的模型实现了最先进的效果，并且在文献中优于以前的单模态和多模态系统。

Nov, 2022

本文研究了基于 BERT 架构的小型、快速、本地化模型的流畅检测技术，探讨了自我训练、领域自适应和数据增强等方法对性能的影响，发现对这些小型模型来说，这些策略具有更加明显的影响。

Apr, 2021

本文提出了一种基于自监督学习的方法，利用大量未标注语音和文本提示进行预训练，然后再进行有人工评分的微调，以更好地评估语音流畅性 / 不流畅性。实验结果表明，该方法在 Pearson 相关系数方面优于基线系统，并且通过消融实验来更好地理解音素和韵律因素在预训练阶段的贡献。

May, 2023

通过将自动语音识别系统生成的假设候选项和从音频编码模型提取的声学表示输入到大型语言模型（LLMs）中，我们将多标签异味检测任务作为一种语言建模问题进行了研究，并在包含英语和德语结巴语音的三个数据集上对系统进行了优化，以预测异味标签，实验结果表明我们的系统有效地结合声学和词法信息，在多标签结巴检测任务上取得了有竞争力的结果。

Jun, 2024

该论文提出了一种采用对抗式训练的序列标注模型进行不流畅语音纠正的方法，结合少量有标记的真实不流畅数据和大量的未标记数据。该技术在印度语言和英语中的不流畅语音及发音障碍引起的口吃方面均表现出色，并在 F1 得分上比竞争基线平均提高了 6.15 个百分点。这是首次利用对抗性训练进行不流畅语音更正并在英语中纠正口吃等问题，为该任务建立了新的基准。

Jun, 2023

研究表明，利用对比学习作为预训练任务有助于检测模型泛化到不同词和噪声条件， 这在支持新的触发词时有重要意义，而提供预训练的技术包括有监督对比技术和使用长句音频的分块词的新型自监督训练技术，这些技术使用更少的数据可用性在新的触发单词上具有可比较的结果。

Nov, 2021