语音技术用于自动识别和评估失节性语音:概述
Chitralekha Bhat1, Helmer Strik1,2
1Centre for Language Studies, Radboud University, Nijmegen, the Netherlands.
Journal of speech, language, and hearing research : JSLHR
|January 15, 2025
概括
本综述综合了关于脱节性发言的研究,重点关注语音技术的进步. 它强调了人工智能和数据收集的潜力,以改善患有脱节症的人的沟通.
科学领域:
- 语音技术 语言技术
- 计算语言学 计算语言学
- 辅助技术 辅助技术 辅助技术
背景情况:
- 发病性发言表现出一个重要的沟通挑战,影响生活质量.
- 语音技术研究旨在为病态语音,包括失声症创建包容性接口.
- 了解失关节性语音声学对于开发有效的技术解决方案至关重要.
研究的目的:
- 为了提供一个广泛的概述近期发展的失关节性语音研究.
- 巩固现有的研究和数据,作为未来在肌痛性关节障碍方面的工作的基础.
- 审查语音技术专家的贡献,重点关注声学分析,语音特征和失节性语音的技巧.
主要方法:
- 关于语音技术和失关节性语音研究的综述.
- 讨论脱关节性语音体,声学分析和可理解性评估.
- 探索深度学习方法,以自动评估和识别失关节性语音.
主要成果:
- 目前的研究趋势集中在病态语言的包容性对话接口上.
- 机器学习和深度神经网络是处理失关节性语言的关键技术.
- 人工智能驱动的分析和远程治疗方面的进步显示出有望取得重大进展.
结论:
- 巩固的研究是必要的,以更快地进步在失联症.
- 未来的工作应该集中在开发更有效的工具和干预措施上.
- 改进的通信技术可以提高患有脱节症的人的生活质量.
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