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基于ResNet模型的儿童口吃类型识别研究
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作者 程振 蒋作 +1 位作者 潘文林 马孟星 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第2期221-226,共6页
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... 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. 展开更多
关键词 卷积神经网络 ResNet模型 口吃 语谱图识别
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