【摘 要】
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口吃作为一种常见的言语流畅性障碍,在儿童成长阶段言语障碍会对其身心健康造成不可逆的伤害.由于国内对口吃类型识别是基于专家的主观评价,缺乏智能医疗工具的辅助,本文基于构建的儿童口吃语料库和LibriStutter语料库来探究儿童口吃的智能识别,使用卷积神经网络ResNet模型对口吃语谱图进行识别.实验结果表明,该模型可有效识别口吃语音的重复、延长等类型,可帮助儿童口吃被及早发现并治疗.
【机 构】
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云南民族大学 电气信息工程学院,云南 昆明650500;云南民族大学 数学与计算机科学学院,云南 昆明650500
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口吃作为一种常见的言语流畅性障碍,在儿童成长阶段言语障碍会对其身心健康造成不可逆的伤害.由于国内对口吃类型识别是基于专家的主观评价,缺乏智能医疗工具的辅助,本文基于构建的儿童口吃语料库和LibriStutter语料库来探究儿童口吃的智能识别,使用卷积神经网络ResNet模型对口吃语谱图进行识别.实验结果表明,该模型可有效识别口吃语音的重复、延长等类型,可帮助儿童口吃被及早发现并治疗.
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