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TORGO database
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新研究提升构音障碍者语音识别能力
两篇新研究论文探讨了改善构音障碍者自动语音识别（ASR）的方法。构音障碍是一种常由神经系统疾病引起的言语障碍。第一篇论文系统研究了频谱特征和声学模型，发现结合音高特征和使用因子化时延神经网络（F-TDNN）模型可以在单词和句子识别方面带来显著的相对改进。第二篇论文侧重于数据增强技术，特别是语速修改（SRM）和音高修改（PM），并将其应用于Wav2Vec2模型，证明这些方法可以有效提高不同严重程度构音障碍者的ASR性能。
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新分析使用 F-TDNN 改进儿童语音识别
研究人员分析了自动语音识别 (ASR) 系统的微调策略，特别关注涉及儿童语音的低资源场景。该研究调查了各种声学特征及其对不同声学模型的影响，发现音高特征显著提高了构音障碍语音的识别性能。通过系统地检查带有因子化时延神经网络 (F-TDNN) 模型的 TORGO 数据库，该团队在孤立词识别方面取得了 4.65% 的相对改进，在句子识别方面取得了 4.63% 的相对改进。