Pitch funktioner har länge varit kända för att vara användbara för att känna igen normalt tal. Men för oordnat tal gör den betydande försämringen av röstkvaliteten de prosodiska funktionerna, såsom tonhöjd, inte alltid användbara, särskilt när de underliggande förhållandena, till exempel skador på cerebellum, införa en stor effekt på prosody kontroll. Därför kan både akustisk och prosodisk information förvrängas. Såvitt vi vet har det varit mycket begränsad forskning om att använda tonhöjdsfunktioner för störd taligenkänning. I detta dokument, en jämförande studie av flera metoder som utformats för att införliva tonhöjd funktioner utförs för att förbättra prestandan av två oordnade taligenkänningsuppgifter: engelska UASpeech, och kantonesiska CUDYS. Ett nytt gated neural network (GNN)-baserat tillvägagångssätt används för att förbättra akustiska och pitch funktion integration över en konventionell konkatetering mellan de två. Bayesian uppskattning av GNNs undersöks också för att ytterligare förbättra deras robusthet. I våra neurala nätverksakustiska modeller konkateterar vi 40dimensionella filterbanker (FBK) med vektorer med 3-dimensionella tonhöjder, och sedan ytterligare konkatentera dem med deras första order dif-
Liu m.fl. REF undersökte användningen av tonhöjdsfunktioner för störd taligenkänning.
On the Use of Pitch Features for Disordered Speech Recognition
{'venue': 'INTERSPEECH 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}