Dysartria är en motorisk talstörning som hindrar den fysiska produktionen av tal. Tal hos patienter med dysartri kännetecknas i allmänhet av dålig artikulation, andfådd röst och monoton intonation. Därför, modellering av spektral och temporal egenskaper dysarthric tal är avgörande för bättre prestanda i dysarthric taligenkänning. Konvolutionell lång korttidsminne återkommande neurala nätverk (CLSTMRNNs) har nyligen framgångsrikt använts i normal taligenkänning, men har sällan använts i dysarthric taligenkänning. Vi hypothesized CLSTM-RNNs har potential att fånga de distinkta egenskaperna hos dysarthric tal, dra nytta av konvolutionala neurala nätverk (CNNs) för att extrahera effektiva lokala funktioner och LSTM-RNNs för modellering temporal beroenden av funktionerna. I den här artikeln undersöker vi användningen av CLSTM-RNN för dysarthrisk taligenkänning. Experimentell utvärdering av en databas som samlats in från nio dysarthriska patienter visade att vårt tillvägagångssätt ger betydande förbättringar jämfört med både standard CNN och LSTM-RNN baserade talkännare.
Till exempel Kim et als arbete. REF antar konvolutionell lång korttidsminne återkommande neurala nätverk för att modellera dysarthric tal på ett högtalaroberoende sätt, dra nytta av konvolutionella neurala nätverk för att extrahera effektiva lokala funktioner.
Dysarthric Speech Recognition Using Convolutional LSTM Neural Network
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}