Dysartri hänvisar till en talstörning som orsakas av trauma till de hjärnområden som berörs av motoriska aspekter av tal som ger upphov till ansträngning, långsam, sluddrigt eller prosodiskt onormalt tal. Traditionella automatiska talkännare (ASR) utför dåligt på dysarthriska taligenkänningsuppgifter, främst på grund av otillräckliga dysarthriska taldata. Talrelaterade utmaningar komplicerar datainsamlingsprocessen för dysarthriskt tal. I den här artikeln utforskar vi dataförstärkning med hjälp av temporal- och hastighetsmodifieringar i friskt tal för att simulera dysarthriskt tal. DNN-HMM-baserad automatisk taligenkänning (ASR) och slumpmässig skogsbaserad klassificering användes för utvärdering av den föreslagna metoden. Dysarthric tal, genererat syntetiskt, klassificeras för svårighetsgrad med hjälp av en Random Forest klassificerare som är utbildad på faktiska dysarthric tal. ASR tränas på friskt tal, förstärkt med simulerat dysarthriskt tal utvärderas för dysarthric taligenkänning. Alla utvärderingar gjordes med hjälp av Universal Access dysarthric tal corpus. En absolut förbättring på 4,24 % och 2 % uppnåddes med hjälp av tempobaserad och hastighetsbaserad dataförstärkning jämfört med ASR-prestanda med enbart sunt tal för träning.
Tillvägagångssättet i Vachhani m.fl. REF använder hälsosamt tal förstärkt med simulerat dysarthriskt tal för att träna en DNN-HMM-baserad automatisk taligenkänning.
Data Augmentation Using Healthy Speech for Dysarthric Speech Recognition
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}