本文介绍了使用门控递归 CNN 和 SVM 实现口吃诊断代理和治疗推荐代理的系统，并探讨了其实验结果和关键发现。

Jul, 2020

本文提出了一种基于声学特征而不是语言模型的口吃检测和分类的模型，采用了深度残差网络和双向长短时记忆层，以识别几种形式的口吃，平均漏诊率仅为 10.03％，比现有技术先进了近 27%。

Oct, 2019

本文介绍了 StutterNet，一种新颖的基于深度学习的口吃检测方法，仅依赖于声学信号，使用适用于捕获失聚言语语境方面的时延神经网络，并在包含 100 多个说话者的 UCLASS 口吃数据集上验证，结果表明该方法优于现有方法，参数少并且性能良好。

May, 2021

说话不流畅现象，如填充式停顿或重复，是典型言语流畅的干扰。本文研究语言、声学和多模态方法在自动裁剪检测和分类中的应用，发现基于声学的方法在性能上超过语言方法，同时引入多模态结构提升了检测性能。这些创新方法有助于将自动裁剪检测应用于各种应用场景。

Nov, 2023

通过使用最新的波形神经网络技术（wav2vec 2.0）并结合多任务学习，对一个英文语料库中的口吃病识别进行了研究，并在语音识别技术和口吃治疗领域有重要应用。

Apr, 2022

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

本文探讨了用基于注意力机制分类器和多任务学习的改进 wav2vec 2.0 系统，将口吃的检测方法作为多标签问题进行的多语言和跨语料库端到端口吃检测。通过使用包含英语和德语口吃语音的三个数据集的组合以及包含流利塑形的语音的一个数据集来评估方法。实验结果和误差分析表明，跨语料库和多语言数据训练的多标签口吃检测系统取得了有竞争力的结果，但是对多标签样本的性能低于总体检测结果。

May, 2023

通过分析检查者 - 患者对话，本研究提供一种综合方法，用于识别独特的语音模式，并利用机器学习在自闭症谱系障碍 (ASD) 的诊断过程中支持早期检测和个性化治疗规划。

May, 2024

Stutter-TTS is a neural model that can synthesize different types of stuttering utterances for improving automatic speech recognition on stuttered speech by introducing additional tokens to represent stuttering characteristics during training.

Nov, 2022

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