对机器学习技术应用于超声波舌头成像分析的系统审查
Zhen Xia1, Ruicheng Yuan2, Yuan Cao1
1National Key Lab of Parallel and Distributed Processing, National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China.
The Journal of the Acoustical Society of America
|September 17, 2024
概括
深度学习技术在语音生产中对超声波舌头图像序列 (UTIF) 的分析具有前景,克服了噪音和模糊视图等挑战,以获得更好的语音治疗应用.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 语音科学 语言科学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- B模式超声波被广泛用于观察语言在发言过程中的运动.
- 分析超声波舌头图像序列 (UTIF) 面临着诸如斑点噪声和模糊视图等挑战.
- 机器学习,特别是深度学习,为UTIF解释提供了潜在的解决方案.
研究的目的:
- 对分析超声波舌头图像序列 (UTIF) 进行全面的文献审查.
- 探索深度学习在克服UTIF分析挑战中的应用.
- 确定该领域的未来趋势和挑战.
主要方法:
- 文献综述侧重于UTIF分析.
- 对UTIF应用的深度学习原则的探索.
- 检查运动跟踪,特征提取和跨模式映射技术.
主要成果:
- 深度学习技术在解决UTIF分析挑战方面显示出显著的前景.
- 已经审查了UTIF中运动跟踪和特征提取的各种方法.
- 正在探索跨模式映射方法,以加强UTIF解释.
结论:
- 深度学习是推进UTIF分析在语音制作和治疗中的关键推动因素.
- 需要进一步的研究来解决在降低噪音和视野障碍方面的剩余挑战.
- 该领域已准备好在自动化UTIF解释和应用方面的进步.
