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Down syndrome
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音频语言模型在构音障碍语音语境下表现不佳，但微调显示出希望
研究人员开发了一个基准测试，用于检验当前的音频语言模型是否能有效利用额外的临床背景信息来改进构音障碍语音的自动语音识别。初步研究表明，这些模型并未从诊断标签或详细的临床描述中获得显著益处，某些提示甚至会降低性能。然而，使用临床背景信息进行微调显示出希望，对于唐氏综合征等特定亚组，词错误率得到了显著降低。
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新AI方法可稳定地跨语言和病因表征构音障碍
研究人员开发了一种新颖的、无需训练的方法，利用自监督语音表征来评估构音障碍的严重程度。该方法分析了 12 种语言中 3,374 名说话者的语音特征子空间，识别出病因特异性的退化模式。该方法在这些模式上表现出跨语言稳定性和跨不同 SSL 主干的鲁棒性，表明其在语言无关的言语障碍表征方面具有潜力。