Dysartri är en manisfestering av störningen i neuromuskulära fysiologin vilket resulterar i ojämnt, långsamt, sluddrigt, hårt eller tyst tal. Dysarthric tal innebär allvarliga utmaningar för automatisk taligenkänning, med tanke på att detta tal är svårt att dechiffrera för både människor och maskiner. Syftet med detta arbete är att förbättra dysarthric talfunktioner för att matcha den friska kontroll tal. Vi använder en Time-Delay Neural Network-baserad Denoising Autoencoder (TDNN-DAE) för att förbättra de dysarthriska talfunktionerna. Det dysarthriska talet som sålunda förstärks är erkänt med hjälp av en DNN-HMM-baserad automatisk taligenkänning (ASR) motor. Denna metod utvärderades för högtalaroberoende (SI) och högtalaranpassade (SA) system. Absoluta förbättringar på 13 % och 3 % observerades i ASR-prestandan för SI- respektive SA-system jämfört med oförstärkt dysarthrisk taligenkänning.
Bhat m.fl. REF föreslog att man skulle använda en tidsinställd neural nätverksbaserad denoiserande autoencoder för att förbättra dysarthriska talfunktioner innan man utför DNN-HMM-baserad igenkänning.
Dysarthric Speech Recognition Using Time-delay Neural Network Based Denoising Autoencoder
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}