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linguistic anomalies
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失败的另一面:探究语音识别误差对随后痴呆症分类的影响
研究使用自我监督学习的深度学习自动语音识别模型在临床设置中处理话语自然性上的困难,并探讨产生的错误对痴呆分类下游任务准确性的影响。结果表明,相对高错误率的自动语音识别系统可以产生更好的下游分类精度而非字面上的听写结果。
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2 years ago
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