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AS-70：一份供自动语音识别和口吃事件检测使用的普通话口吃语音数据集
通过引入 AS-70，首个公开可用的普通话口吃语音数据集，本研究旨在改善自动语音识别（ASR）模型在口吃语音上表现的效果。该数据集包括对话和语音命令朗读内容的逐字手工转录，适用于多种与语音相关的任务。实验结果表明，通过将此数据集应用于模型微
PDF23 days ago
自动识别未转录语音中的干扰
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
PDF8 months ago
口吃往往不是孤立的事件 —— 将口吃检测作为多标签问题的跨语料库研究
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
PDFa year ago
Stutter-TTS：受控制的口吃语音合成与改进的口吃语音识别
Stutter-TTS is a neural model that can synthesize different types of stuttering utterances for improving automatic speec
PDF2 years ago
利用 wav2vec 2.0 检测口吃治疗中的语音障碍
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。
PDF2 years ago
KSoF: 卡塞尔流利度状况数据集 —— 以口吃为中心的治疗数据集
本论文介绍了基于治疗的数据集 Kassel State of Fluency (KSoF)，其中包含了超过 5500 个人的口吃治疗过程语音记录。这些记录标注了六种与口吃相关的事件类型，可用于研究监测和干预早期复发的可能性。
PDF2 years ago
利用 Detect and Pass 增强有限数据的口吃语音 ASR
为解决语音助手对口吃 (Speech Disorder) 人士不友好的问题，研究提出了一种简单高效的称为 “Detect and Pass” 的算法，它通过一个上下文相关的对口吃音频帧分类器，对口吃的音频进行筛选，再将这些筛选的结果传递到
PDF2 years ago
机器学习用于口吃识别：综述、挑战和未来方向
本文综合检视声学特征、深度学习和统计学为基础的口吃障碍分类方法，针对口吃识别这一已有研究空白，通过跨学科研究来填补这个空缺，并提出未来可能的挑战和发展方向。
PDF3 years ago
StutterNet: 使用时间延迟神经网络进行口吃检测
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
PDF3 years ago
SEP-28k：面向带口吃者的播客口吃事件检测数据集
本研究介绍了一个包含超过 28k 个剪辑的数据集，用于自动检测语言中的口吃事件，并通过将其用于声学模型的训练演示了数据集的有效性。
PDF3 years ago
MM基于深度学习的口吃诊断和治疗系统
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。
PDF4 years ago
使用深度残差网络和双向长短时记忆检测多种语音不流畅
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%。
PDF5 years ago