该研究提出了一种新的口吃性语音合成方法，用于自动语音识别 (ASR) 训练数据的增强，并通过主观评估证明了合成语音与真实口吃性语音在口吃感和相似性方面的相似性，特别是对于严重口吃者。

Aug, 2023

本文提出使用基于 GAN 的数据增强方法，通过分析非标准语音（如老年人和 dysarthric 患者的语音）的光谱和时间差异可模拟增强数据，提高了 UASpeech、TORGO、Pitt 和 JCCOCC MoCA 等数据集上 TDNN 和 Conformer ASR 系统的训练精度，相对于基于速度的数据增强方法，可使 TORGO 和 DementiaBank 数据集的 WER 分别提高 9.61％和 6.4％。

May, 2022

本文介绍了中国香港中文大学对自动语音识别技术中有关于不正常发音语音的识别问题展开的最新研究成果，利用了新型建模技术和 Bayesian model adaptation 等方法，最终取得了乌阿里语（UASpeech）失语症语音库上最低的 25.21% 字误率（WER），并在多方面相对于 2018 年的同类系统均有较大提升

Jan, 2022

本文旨在通过使用多说话人端到端 TTS 合成系统为 DNN-HMM 建立训练提供合成语音，其中添加语音障碍严重性等控制参数以继续改进多语音说话人端到端 TTS 系统，实验表明：使用合成的语音，对 DNN-HMM ASR 进行训练可以将识别速率提高 12.2％，且添加严重性级别和暂停插入控制参数可以将错误率降低 6.5％。

Jan, 2022

本研究旨在使用循环一致性生成对抗网络模型将口吃音转换为健康人的语音，使用 18,700 个口吃音和 8,610 个健康对照韩语发音训练了本项目的发生器，进而证明了该基于 GAN 的转换方法对于改善口吃音的可懂度是有用的。

Jan, 2020

使用预训练 Wav2Vec、Hubert 和 XLSR 模型的声学特征训练自动语音识别系统，对患有言语障碍的英语、西班牙语和意大利语使用者进行识别，结果表明相较于 Fbank 特征，使用 XLSR 特征可将识别错误率分别降低 6.8%、22.0% 和 7.0%。

Apr, 2022

提出了一种基于 adversarial speaker adaptation 的多任务学习策略，主要任务是 fine-tune 演讲者编码器以有效捕捉身份相关的信息，并通过应用对抗性训练来规范重建语音的分布，以避免引入异常发言模式。结果表明，该方法可在保持语音自然度的同时实现增强的演讲者相似性。

Feb, 2022

本研究使用基于 DNN 的混合和 Transformer 的端到端模型构建自动语音识别系统并通过构建系统集成方法来提高识别率，结果表明两种模型相互补充且识别性能都不错。

Aug, 2021

本文基于随机词汇替换和等价约束，利用对齐翻译对生成随机合法的混合语言内容进行零样本学习，以解决跨语言语音识别中数据稀缺性、语法结构复杂性和领域匹配问题，实验结果显示，所提出的方法在两个生态有效的混合语言测试集上相对降低了 65.5% 的语言模型困惑度和 7.7% 的 ASR WER，而采用等价约束的人类评估表明，80% 以上的内容质量足够。

Jan, 2022

本文提出并评估了微调技术，以提高自动语音识别系统对非标准语音的识别准确性，特别关注两种非标准语音：肌萎缩侧索硬化症患者的言语和带口音的言语，并训练出个性化模型，相对于标准语音，相对词错误率能提高 62％和 35％，仅五分钟的训练就能带来 71％的提升，微调部分层的结果往往比微调整个模型更好，是构建肌无力性言语最先进的自动语音识别模型的第一步。

Jul, 2019