基于自动语音识别的儿童言语障碍自动筛查：机遇与挑战
音频与语音处理
2024-10-17 v1 计算与语言
定量方法
摘要
语言是人类生活中至关重要的方面，不仅对于沟通至关重要，也对于认知、社会和学术发展至关重要。具有言语障碍（SD）的儿童面临着巨大的挑战，如果得不到及时解决，将可能对其产生持久的负面影响。传统上，语言和语言评估（SLA）由有专业资质的言语语言治疗师（SLP）进行，但正在出现以人工智能为驱动的高效、可扩展的 SLA 方法。本立场论文综述了适用于自动化 SLA 流程的现有技术，重点介绍如何为儿童言语开发自动语音识别（ASR）模型，概述当前 SLA 及其自动化对应情况，以展示 AI 增强型 SLA 流程的可行性，并讨论了与部署 AI 驱动的 SLA 相关的实际考虑因素，包括可访问性和隐私问题。
引用
@article{arxiv.2410.11865,
title = {Automatic Screening for Children with Speech Disorder using Automatic Speech Recognition: Opportunities and Challenges},
author = {Dancheng Liu and Jason Yang and Ishan Albrecht-Buehler and Helen Qin and Sophie Li and Yuting Hu and Amir Nassereldine and Jinjun Xiong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.11865},
year = {2024}
}
备注
AAAI-FSS 24