自动化失语症评估可以开发低成本而有效的工具来解决手动和主观评估的当前局限，但目前的方法是否依赖于与失语症相关的说话模式或外部因素尚不清楚。本文研究噪音对记录的失语症的影响，设计并实现了一种新的方法来可视化和比较特征提取器和模型，使用 UA-Speech 数据集，旨在提高研究社区对建立可靠的自动失语症评估系统要求的认识。

Jun, 2023

通过使用具有有限数据的 Transformer 模型，本研究旨在准确分类失语和提供有关可理解性水平的信息，同时解决以往研究中存在的数据泄漏问题，并表明所采用的多课程模型在特定数据集上获得了 67% 的准确度。

Sep, 2023

通过使用变压器模型与多任务学习，研究论文提出了一种自动评估口吃严重程度的新框架，并比较不同方法之间的性能，以实现客观、可重复、易接触、标准化和成本效益高的自动评估方案。

Feb, 2024

使用自监督模型结合多任务学习的新颖自动程度评估方法在不充分的数据下对 Dysarthric 发音进行评估，该方法使用 Wav2vec 2.0 XLS-R 以及手工制作的声学特征和机器学习分类器， 在 Korean dysarthric speech QoLT 数据库上相较传统基线方法提高了 1.25% 的 F1 值，并且相较于没有 ASR 头的模型提高了 10.61% 的相对百分比增长。我们还通过分析潜在表示和正则化效应来展示多任务学习如何影响重度分类表现。

Oct, 2022

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

本文提出了一套新的方法，即使用多任务训练，包含严重程度预测误差、说话者 - 严重程度感知辅助特征适应以及基于与严重度有关和说话者身份有关的 LHUC 转换来进行发音障碍语音识别，结果实验表明将额外的语音障碍严重度纳入最先进的混合 DNN、E2E Conformer 和预训练的 Wav2vec 2.0 ASR 系统，可以产生显著的 WER 下降，最低 WER 达到 17.82％。

May, 2023

通过使用预训练的 wav2vec 2.0 模型作为特征提取器，本研究对发音困难症的声学语音信号进行了自动检测和严重程度分类，结果表明使用 wav2vec 模型的第一层嵌入特征在准确度上相较于基线特征（声谱图）提升了 1.23%，在严重程度分类任务中最终层的嵌入特征相较于基线特征（梅尔频率倒谱系数）提升了 10.62%。

Sep, 2023

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

提出了一种跨语言分类方法，使用语言独立特征和语言唯一特征进行重音障碍严重性分类，并使用 XGBoost 算法进行分类。

Sep, 2022

针对神经系统疾病患者可能发展为言语运动障碍疾病，本研究提出了一种存储和转发的自助式远程监测系统，该系统集成了卷积神经网络（CNN），通过分析患有言语运动障碍疾病者的视频录像实现面部特征的定位，并能监测疾病的进展，为临床医生提供支持和帮助。

Sep, 2023