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语音障碍分析:基于 Transformer 的方法
声音障碍是显著影响患者生活质量的病理状态。然而,由于病理性声音数据短缺以及用于诊断的录音类型的多样性,对这些病理状态的非侵入性自动诊断仍未得到充分探索。本文提出了一种新颖的解决方案,直接采用在原始声音信号上工作的变压器,并通过合成数据生成和
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16 days ago
基于知识蒸馏的肌电静默语音界面的集成模型
声音障碍影响着全球数百万人。本研究提出了一个基于轻量级深度学习知识蒸馏集成模型的表面肌电图静默语音接口(KDE-SSI),并对其进行了广泛实验证实了其有效性,获得了 85.9% 的测试准确率。研究结果还为便携、实用设备的端到端系统提供了启示
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a year ago
改善病理性语音障碍学习的连续语音
本研究提出一种新方法,使用连续的普通话语音而不是单个元音,来区分四种常见的声音障碍,并使用离散余弦变换和双向 LSTM 网络,通过大型数据库的实验表明,该方法相对于使用单个元音的系统有显著的准确度和召回率提高以及提高了系统学习声音障碍的能力
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2 years ago
利用非线性递归和分形缩放特征进行语音障碍检测
本文介绍了两种新的语音分析工具:重现性和分形缩放,它们可以直接测量复杂的非线性不规则声音,通过简单的引导分类器,可以区分正常和病态声音。此外,这些新措施也可以广泛应用于各种不同类型的失音现象中,可用于多种实际的临床目的。
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17 years ago
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